3.5.1 Phương pháp thu thập thông tin:
Các thông tin về nước Kangen được thu thập dựa trên cơ sở nghiên cứu các tài liệu, sách, bài báo khoa học. Một số thơng tin được cung cấp từ chính các ấn phẩm được lưu hành nội bộ của Tập đồn Enagic Nhật và Cơng ty Kangen Việt Nam. Sau đó được chọn lọc, tổng hợp và trình bày thành từng mục cụ thể phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của luận văn.
3.5.2 Phương pháp thu thập số liệu:
Nguyễn Tiến Thông, 2015, trang 5: “Dữ liệu dùng để ước lượng các mơ hình lựa chọn có thể là dữ liệu thị trường (market data, revealed data) hoặc dữ liệu phỏng vấn (stated data). Dữ liệu thị trường phản ánh hành vi thực sự đã diễn ra còn dữ liệu phỏng vấn đo lường ý định của cá nhân qua lời phát biểu của họ.
Dữ liệu phỏng vấn thường bị chỉ trích là có độ sai lệch cao vì ít có cơ hội để kiểm định sự ăn khớp giữa lời nói và hành vi thực tế của người được phỏng vấn, đồng thời dữ liệu phỏng vấn thường hay bị ảnh hưởng bởi phương pháp thu thập dữ liệu. Tuy nhiên dữ liệu phỏng vấn có nhiều ưu điểm hơn dữ liệu thị trường và là phương pháp duy nhất để nghiên cứu những hàng hóa chưa tồn tại trên thị trường (sản phẩm mới), không thể trao đổi (môi trường) hoặc người được phỏng vấn chưa có cơ hội tiêu dùng”. Ở đây, những người được phỏng vấn là những người chưa có cơ hội sử dụng máy điện giải nước Kangen (có thể kiểm tra được điều này vì thơng tin của người mua máy sẽ được cơng ty cập nhật đầy đủ), họ chỉ là những người biết về thông tin sản phẩm trước đó hay được cung cấp thơng tin trước khi phỏng vấn. Cho nên để đo lường ý định cá nhân của từng người được phỏng vấn, tác giả đã sử dụng dữ liệu phỏng vấn mà mình đã thu thập được trong thông qua phương pháp phỏng vấn.
Phương pháp thu thập số liệu: khảo sát một nhóm đối tượng trên diện rộng bằng cách phỏng vấn trực tiếp hay gián tiếp nhằm phát hiện các quy luật phân bố và các đặc điểm của đối tượng. Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật lập bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp bằng điện thoại và trên mạng, với những câu hỏi đính kèm theo các phương án trả lời ngay sau đó, tuy nhiên tuỳ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu sẽ có các dạng câu trả lời khác nhau như:
Đối với các biến giải thích thuộc nhóm các yếu tố đặc điểm kinh tế xã hội: câu trả lời theo dạng lựa chọn một trong các phương án đã cho. Riêng đối với các câu hỏi về thu nhập trung bình của hộ gia đình và tổng số tiền tiết kiệm sử dụng câu trả lời mở tuỳ thuộc từng người được phỏng vấn.
Đối với các biến giải thích thuộc nhóm các yếu tố cảm xúc: câu trả lời theo dạng thang đo điểm số.
Đối với biến giải thích thuộc nhóm yếu tố chi tiêu: câu trả lời mở tuỳ thuộc từng người được phỏng vấn.
Phần một: giới thiệu về hoàn cảnh thực hiện bảng phỏng vấn.
Phần hai: tìm hiểu thơng tin về các đặc điểm kinh tế xã hội của người được phỏng vấn.
Phần ba: tìm hiểu thơng tin về các đặc điểm trong thái độ của người được phỏng vấn đối với các yếu tố như giá, hiệu quả, sự hoạt động, mùi vị…của máy điện giải nước Kangen.
Phần bốn: tìm hiểu thơng tin về chi tiêu của người được phỏng vấn cho các nhu cầu sử dụng nước và sự lựa chọn của họ cho việc mua máy.
3.5.3 Phương pháp phân tích số liệu:
Sử dùng mơ hình Logit đa thức (Multinomial Logit – MNL) để phân tích số liệu. Theo Lê Thành Nhân và Quan Minh Quốc Bình, 2005 cho rằng khi các biến phụ thuộc rời rạc nhận các giá trị đa định danh khơng có thứ tự thì áp dụng mơ hình đa định danh. Mơ hình Logit đa thức chính là một dạng của mơ hình đa định danh. Sự lựa chọn các kết quả của biến phụ thuộc tùy vào một vài đặc điểm của chúng như: giá cả, sự tiện lợi, chất lượng…cũng như các đặc điểm của các cá nhân được phỏng vấn, như mức thu nhập chẳng hạn. Một vài đặc điểm của các phương án lựa chọn có thể bị thay đổi tùy theo mỗi cá nhân. Do đó thứ tự tự nhiên của sự lựa chọn là khó có thể xảy ra đối với mọi cá nhân trong tất cả các tình huống. Các dạng của mơ hình đa định danh thường được áp dụng rất nhiều trong kinh tế học về sức khỏe. Tập trung vào mơ hình Logit đa thức, việc xác định hệ số β riêng lẻ cho tất cả các phương án lựa chọn là không thể. Để giải quyết vấn đề này, thông thường, các hệ số β của một trong những phương án lựa chọn được đặt bằng khơng. Sự chuẩn hóa này phản ánh một sự thật là chỉ có những xác suất tương đối là có thể xác định được tùy theo phương án lựa chọn cơ sở. Tóm lại, mơ hình Logit đa thức là mơ hình dùng trong trường hợp kết quả đa thức không thứ tự mà trong đó các biến giải thích thay đổi theo từng cá nhân được phỏng vấn. Ta có lựa chọn của cá nhân i giữa J phương án: Yi = 1,2,3,…,J Xác suất lựa chọn mỗi phương án lần lược là :
2 có xác suất = pi2 Yi = 3 có xác suất = pi3 ….…J có xác suất = pij
Sử dụng phương pháp tối đa hóa hàm log-likelihood để ước lượng mơ hình Logit đa thức như sau:
Log L = ∑𝑁𝑖=1.∑𝐽𝑗=1𝑦𝑖𝑗 ln 𝑝𝑖𝑗
𝑦𝑖𝑗 = 0 nếu j là phương án lựa chọn không
𝑦𝑖𝑗 = 1 nếu j là phương án lựa chọn có
Hàm khả năng Likelihood có thể được ước lượng theo đặc tính cá nhân (tuổi, thu nhập, giới tính, thái độ, nhận thức,…) một cách riêng biệt hoặc đồng thời với hàm xác suất lựa chọn. Để xác định hệ số của mơ hình Logit đa thức, một trong những tham số được lựa chọn phải được điều chỉnh thành điểm tham chiếu. Hệ số β có thể được giải thích dưới dạng logarit của một tỉ lệ khả năng. Khi đó hệ số ước lượng β cho biết phản ứng của chỉ số log-odds đối với một đơn vị tăng thêm trong biến số. Cho trước điều kiện giới hạn về sự chuẩn hóa 𝛽0 = 0 để có thể nhận diện được mơ hình. Khi đó tỉ số khả năng đơn giản chỉ là P(yj = 1)/(y0 = 1) = exp (xβj) và các hệ số có thể được diễn đạt như là sự thay đổi của logarit của tỉ lệ khả năng log (P(yj = 1)/(y0 = 1)). Diễn đạt các hệ số theo cách định tính phụ thuộc vào dấu của các hệ số.
Theo Nguyễn Tiến Thơng, 2015, trang 3-4: “Mơ hình MNL cho giá trị 𝛽
là bình quân của tổng thể, tức là giống nhau cho mọi cá nhân. Hay nói cách khác, MNL giả định rằng các cá nhân có cùng sở thích đối với một đặc tính nào đó của sản phẩm. Đối diện với tập lựa chọn gồm nhiều sản phẩm khác nhau, người tiêu dùng sẽ chọn sản phẩm nào cho họ độ thỏa dụng cao nhất (max.U). Xác suất để cá nhân n chọn sản phẩm j thay vì bất kỳ sản phẩm i nào khác tương ứng với xác suất để Uj > Ui. Cụ thể xác suất để chọn j của cá nhân n (Pnj) sẽ là:
𝑃𝑛𝑗 = 𝑃(𝑈𝑗>𝑈𝑖,∀ 𝑗≠𝑖) = 𝑃(𝑉𝑗+𝜀𝑗> 𝑉𝑖+𝜀𝑖,∀ 𝑗≠𝑖) = 𝑃(𝜀𝑗−𝜀𝑖> 𝑉𝑖−𝑉𝑗,∀ 𝑗≠𝑖)
Trong thực tế chúng ta không thể biết được phần không quan sát được (𝜀𝑛𝑗 ∀ 𝑗) ngay cả phân phối xác suất của chúng. Do vậy các nhà nghiên cứu coi phần không quan sát được (phần dư) như đại lượng ngẫu nhiên. Cách giả định phân phối xác suất của phần ngẫu nhiên 𝜀𝑛𝑗 sẽ quyết định đến dạng hàm nhà nghiên
cứu muốn sử dụng cho bài toán nghiên cứu của mình. Trong trường hợp cơ bản nhất phần ngẫu nhiên 𝜀𝑛𝑗 được giả định là tuân theo phân phối xác suất cực biên đồng nhất và độc lập cho mọi lựa chọn j. Giả định này có nghĩa rằng phần ngẫu nhiên của các lựa chọn khơng có tương quan với nhau và chúng có cùng phương sai. Giả định trên phù hợp với trường hợp nếu có sự tăng thêm hoặc giảm bớt số lựa chọn trong tập lựa chọn thì tỷ lệ xác suất lựa chọn giữa 2 sản phẩm (Pi/Pj) nào đó trong tập lựa chọn là khơng thay đổi. Khi thỏa mãn giả định trên thì xác suất lựa chọn sản phẩm j của cá nhân n như sau:
𝑃𝑛𝑗 = 𝑒𝑉𝑗/(∑𝐽𝑗′=1 𝑒−𝑉𝑗′ ) = 𝑒β′Xj/(∑𝐽𝑗′=1 𝑒β′Xj′ )
Phương trình trên được gọi là mơ hình logit đa thức (multinomial logit model- MNL) và là mơ hình phổ biến nhất trong nghiên cứu hành vi lựa chọn.”