Phương pháp đo lường trong nghiên cứu chính thức là sử dụng bảng câu hỏi, đa số nghiên cứu về sự hài lịng của khách hàng đều sử dụng phương pháp này.
Phương pháp này tốn ít thời gian hơn, chi phí thấp hơn và cĩ thể khiến đáp viên trả lời với tâm lý thoải mái từ đĩ thơng tin thu thập được sẽ chính xác hơn, cũng cĩ thể thêm vào các câu hỏi mở để biết thêm thơng tin từ đáp viên. Tuy nhiên, khi sử dụng phương pháp bảng câu hỏi cần chú trọng việc thiết kế bảng câu hỏi, bảng câu hỏi khơng hay hoặc quá dài cĩ thể gây tâm lý chán ngán từ đáp viên, dẫn tới việc họ cĩ thể đánh bừa, gây sai sĩt cho thơng tin thu thập được.
Tồn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS16.0. Khởi đầu, dữ liệu được mã hĩa và làm sạch, sau đĩ, qua hai bước phân tích chính sau:
Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo. Các thang đo được đánh giá độ tin
cậy qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi, được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến (Bol E. Hayes, 1998 trích bởi Tuấn Anh, 2007). Qua đĩ, các biến quan sát cĩ tương quan biến tổng nhỏ - Corrected Item Total Corelation (<0,3) bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach Alpha đạt yêu cầu (>0,6) (Nunnally & Bernstein, 1994 trích bởi Tuấn Anh, 2007).
Tiếp theo, phương pháp phân tích nhân tố (phân tích EFA) được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Phân tích EFA nhằm rút gọn dữ liệu và các biến bằng cách nhĩm chúng lại với nhau thành các nhân tố đại diện. Thơng qua phương pháp này, chúng ta cĩ thể xác định cấu trúc cơ bản của bộ dữ liệu, giảm thứ nguyên trong tập dữ liệu, rút gọn tập dữ liệu. Các biến chỉ được chấp nhận khi nĩ cĩ trọng số >0,5 và các trọng số tải của chính nĩ ở factor khác nhỏ hơn 0,35 (Igbaria et al, 1995) hoặc khoảng cách giữa 2 trọng số tải của cùng 1 biến ở hai factor khác nhau lớn hơn 0,3 (theo kinh nghiệm từ chuyên gia). Thang đo chỉ được chấp nhận khi cumulative của phần “extraction sum of square loading” > 50%. Khi đĩ, các nhĩm nhân tố đại diện giải thích được hơn 50% biến thiên của tồn bộ tập dữ liệu thu thập được. Chỉ số này càng lớn thì độ đại diện của các nhĩm nhân tố cho tồn bộ dữ liệu là càng cao.
Kiểm định mơ hình lý thuyết
Mơ hình lý thuyết với các giả thuyết được kiểm định bằng phương pháp hồi qui đa biến với mức ý nghĩa α = 5%.
Hình 4.1. Quy trình nghiên cứu. [Nguyễn Đình Thọ, Nguyễn Thị Mai Trang (2007)].