3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1Giai đoạn 1
a. Mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát là khách hàng có tham gia BHNT tại Việt Nam, khơng giới hạn tham gia với công ty nào.
Theo Hair & ctg (1998) để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991), để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất thì kích cỡ mẫu phải thoả mãn công thức:
n ≥ 8m +50
Trong đó:
n: cỡ mẫu.
m: số biến độc lập của mơ hình.
Với 37 biến quan sát và 8 biến độc lập của mơ hình, cỡ mẫu ước tính là:
Cỡ mẫu cho phân tích nhân tố khám phá: 37 x 5 = 185.
Cỡ mẫu cho mơ hình hồi quy: 8 x 8 + 50= 114.
Vậy cỡ mẫu ước tính cho nghiên cứu là 185.
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu giai đoạn 1 với cỡ mẫu là 300, trong đó sẽ thu thập 200 mẫu là khách hàng của Prudential và 100 mẫu còn lại là khách hàng của các công ty BHNT khác trên thị trường. Mục đích của việc phân biệt khách hàng Prudential và các công ty khác là nhằm sử dụng lại 200 mẫu đánh giá của Prudential cho việc phân tích thực trạng CLDV của Prudential nếu thang đo này đạt độ tin cậy và có giá trị.
Chọn mẫu bằng hương há thuận tiện. Phương há thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi, được thực hiện theo 2 cách:
Trên mạng internet.
b. Phương pháp ph n t ch ữ liệu
Sau khi thu thập, các bản phỏng vấn được xem xét và loại đi những bản phỏng vấn khơng đạt u cầu; sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS (phiên bản 16.0).
Với phần mềm SPSS, thang đo chính thức được kiểm định thơng qua 2 cơng cụ chính là Hệ số tin cậy Cronbach Alpha và Phương há hân tích yếu tố khám phá EFA.
Hệ số tin cậy Cronbach Al ha được sử dụng để loại các biến rác và kiểm định mức độ tương quan chặt chẽ của các biến trong thang đo. Các biến có hệ số tương quan biến và tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Mức độ chặt chẽ của các biến trong thang đo được đánh giá là tốt phải có hệ số Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ các biến và nhóm các nhân tố tác động đến CLDV khách hàng. Khi hân tích nhân tố khám há, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích
hợ của EFA, 05 ≤ KMO ≤ 1 thì hân tích nhân tố là thích hợ . Kiểm định
Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0
trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương há trích hệ số được sử dụng là Princi al Com onent Analysis với
phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1.
Thang đo được chấ nhận khi tổng hương sai trích đạt từ 50% trở lên (Hair
et al., 1998).
Theo Hair et al. (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa
thiết thực của EFA. Factor Loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor Loading > 0.4 được xem là quan trọng và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair et al. (1998) c ng khuyên: nếu chọn tiêu chuẩn > 0.3
thì cỡ mẫu ít nhất hải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor Loading >0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor Loading hải >0.75. Do vậy, trong bài các biến quan sát có trọng số Factor Loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích hồi quy bội nhằm xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu.