CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.5.2. Phương pháp phân tích
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả sử dụng các phương pháp sau:
- Thống kê mô tả: nhằm mô tả đặc điểm của đối tượng phỏng vấn kết hợp với các công cụ như bảng tần số, đồ thị.
- Phân tích độ tin cậy: nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng và thang đo sự hài lòng của khách hàng, và loại các biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item – correlation ) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo nhiều nhà nghiên cứu, Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên
là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc bổ sung rằng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì có thể chấp nhận được Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 24).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phân tích nhân tố là một phương pháp phân
tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu.
- Phân tích hồi quy bội: được sử dụng để nhận diện các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại siêu thị và đo lường mức độ tác động của các yêu tố này đến sự hài lòng của khách hàng.
- Kiểm định sự khác biệt: tác giả sử dụng phép kiểm định Independent-samples t- test để so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt và phân tích phương sai Anova (sự mở rộng của kiểm định t-test) vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên.