Phương pháp định lượng được sử dụng cho nghiên cứu chính thức thong qua sử dụng thang đo đạt yêu cầu ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ để phỏng vấn trực tiếp người tiêu dùng.
3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện tại TP.HCM với phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác xuất.
Đối tượng khảo sát là khách hàng đã mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food.
Kích thước và cách chọn mẫu: Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), để có thể phân tích nhân tố khắm phá (EFA), cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Theo đó, với 29 biến quan sát, ta có cỡ mẫu tối thiểu: n = 5*29= 145.
Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n ≥ 50 + 8p
Mơ hình nghiên cứu trong luận văn gồm 7 biến độc lập với 25 biến quan sát. Từ đó, ta có kích cỡ mẫu tối thiểu là n = 50 + 8 x 7 = 106.
Sau khi tính kích cỡ mẫu theo hai cách trên, để có thể đảm bảo cỡ mẫu cho phương pháp phân tích nhân tố khám phá cũng như phân tích hồi quy thì cỡ mẫu tối thiểu phải là 145. Đồng thời để đảm bảo tính đại diện và dự phịng cho những người không trả lời hoặc trả lời không đầy đủ, tác giả đã lựa chọn quy mô mẫu là 200 người. Do đó, tác giả quyết định phát ra 200 bản câu hỏi.
3.3.2. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Khảo sát được tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp các khách hàng mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food bằng bản câu hỏi chi tiết.
3.3.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bảng câu hỏi phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Tiếp theo, nghiên cứu sẽ mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Sau đó, nghiên cứu sử dụng nhiều cơng cụ phân tích dữ liệu như thống kê mơ tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha), tương quan Pearson, phân tích tương quan hồi quy với phần mềm SPSS 16 để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Q trình phân tích phân tích dữ liệu được thực hiện qua các giai đoạn sau:
3.3.3.1. Phân tích mơ tả
Phân tích mơ tả dùng để mơ tả các thuộc tính của mẫu, xác định đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
3.3.3.2. Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, có ý nghĩa là phương pháp đo lường đó khơng có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được
trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha bằng 0.6 và các biến quan sát hệ số tương quan biến tổng (Corrected item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
3.3.3.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các nhân tố đến quyết định của khách hàng có độ kết dính cao khơng và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét khơng. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤0.05 ) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Các trọng số nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiết tục bị loại để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.3.4. Phân tích tƣơng quan và hồi quy
Sau khi ổn định thang đo, các thành phần của mơ hình nghiên cứu được kiểm định mối quan hệ bằng phương pháp tương quan với hệ số r (Pearson correlation coefficient) và hồi quy tuyến tính bội để xác định mức ý nghĩa và mối tương quan
tuyến tính giữa các nhân tố trong mơ hình. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này được thực hiện như sau:
- Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến cùng một lượt (phương pháp Enter).
- Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted R Square ).
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta.
- Sau cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm giả định liên hệ tuyến tính, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.3.5. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định chọn của ngƣời tiêu dùng theo các đặc điểm cá nhân bằng T- test và Anova
Để kiểm định xem mức độ đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định chọn cửa hàng thực phẩm tiện lợi để mua sắm TPTS có sự khác nhau hay khơng giữa những người tiêu dùng có đặc điểm cá nhân khác nhau về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Independent Samples T-test và One - Way ANOVA. Independent Samples T-test được sử dụng để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu giữa hai đối tượng. Phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance) là sự mở rộng của kiểm định T vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên.
Ngồi ra, levene test cũng được thực hiện trước đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai của các tổng thể con trước khi tiến hành kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Trong phân tích ANOVA, nếu kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy giá trị Sig. ≤ 0.05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố giữa các nhóm khách hàng có đặc điểm cá nhân khác nhau, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích sâu Anova là kiểm định “sau” Post Hoc để tìm xem sự khác biệt về mức độ đánh giá là cụ thể ở nhóm nào.
3.3.3.6. Thống kê mô tả các biến
Phương pháp thống kê mô tả biến dùng để xác định giá trị trung bình của mỗi biến quan sát. Những biến quan sát có k quả giá trị trung bình thấp hơn giá trị trung bình biến đại diện của nhân tố thì chính là những biến quan sát cần được quan tâm để cải thiện, qua đó có thể góp ý được chính sách cho các doanh nghiệp, các nhà bán lẻ hoặc các nhà hoạch định chính sách nhằm nâng cao khả năng trong quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food .
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 đã cung cấp đầy đủ thơng tin về quy trình và các bước thực hiện nghiên cứu, từ phát triển thang đo nháp, nghiên cứu định tính cho đến nghiên cứu định lượng. Đồng thời, trong phương pháp này cũng xác định rõ đối tượng khảo sát là khách hàng đã mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food với kích thước mẫu là 150 người, các giai đoạn thiết kế bảng câu hỏi, phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu. Thơng qua nghiên cứu định tính và phỏng vấn thử tác giả đã hình thành thang đo chính thức gồm 21 biến thuộc yếu tố thành phần tác động đến quyết định của khách hàng và 4 biến thuộc thành phần quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food.
CHƢƠNG 4
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Mục đích của chương 4 này sẽ trình bày các kết quả thu được thông qua việc phân tích dữ liệu thu thập bằng phần mềm xử lý thống kê SPSS 16.0. Kết quả nghiên cứu được trình bày bao gồm các phần chính: thống kê mơ tả; đánh giá sơ bộ thang đo các khái niệm nghiên cứu bằng hệ số Cronbach’s Alpha; kiểm định thang đo bằng phân tích EFA; kiểm định sự phù hợp của mơ hình và sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng phân tích tương quan, phân tích hồi quy bội; kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá nhân tố quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo đặc điểm cá nhân bằng ANOVA.