STT Tên Tuổi Giới
tính
Nghề nghiệp Nơi sống
1 Nguyễn Thị Hà
Giang
29 Nữ Trưởng nhóm phân tích và nghiên cứu thị trường
TP. HCM 2 Nguyễn Vũ Thảo Trinh 27 Nữ Quản lý khách hàng tại Marketing Agency TP. HCM
3 Từ Như Hưởng 38 Nữ Nhân viên tư vấn tại Trường Đại học Hoa Sen
TP. HCM
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
3.4. Giai đoan nghiên cứu chính thức
3.4.1. Phương pháp xác định cỡ mẫu khảo sát thử nghiệm
Theo Hair và cộng sự (1998), đối với phân tích khám phá thì cỡ mẫu phải tối thiểu gấp 5 lần tổng số chỉ báo của các thang đo, ở nghiên cứu này có tổng cộng 21 chỉ báo của các thang đo, nghĩa là cỡ mẫu cần tối thiểu 5*21= 105
Còn theo Tabachnick và Fidell (1996), cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng cơng thức : 50+ 8*m, trong đó m là số biến độc lập. Số biến độc lập ở nghiên cứu này là 4, nghĩa là cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*4 = 86
Tổng hợp hai yêu cầu trên, cỡ mẫu tối thiểu cần có là 105, để đảm bảo số quan sát đạt yêu cầu, loại bỏ những bảng hỏi được trả lời qua loa hoặc không đúng đối tượng, tác giả thực hiên khảo sát với tổng số lượng tối thiểu 200.
3.4.2. Phương pháp và quá trình thu thập dữ liệu
Khảo sát được tiến hành theo hai hình thức chủ yếu là khảo sát online và phát bảng khảo sát giấy khi phỏng vấn trực tuyến.
Google Form và mạng xã hội sẵn có (Facebook và Instagram) là những công cụ được tác giả sử dụng để khảo sát trực tuyến. Ngồi ra, do ứng dụng trị chuyện Zalo được sử dụng phổ biến rộng khắp TP.HCM, nên tác giả cũng chia sẻ và nhờ người khác chia sẻ đường dẫn vào bảng câu hỏi trên ứng dụng này.
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả 3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp phân tích thống kê mơ tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính có bản của dữ liệu thu thập được từ khảo sát thực tế bằng nhiều cách khác nhau. Các thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích dữ liệu bao gồm tần số, tỷ lệ.
3.5.2. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Phương pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo đề xuất. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau hay khơng, sau đó việc loại bỏ các biến quan sát mà khơng có nhiều đóng góp vào việc mơ tả của những khái niệm cần đo dựa trên việc tìm ra hệ số tương quan giữa biến và tổng (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thơng qua bước phân tích này, chúng ta có thể loại đi những biến rác không phù hợp.
Các mức giá trị của Alpha có ý nghĩa như sau : lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Bên cạnh đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được coi là biến rác và bị loại ra khỏi mơ hình (Nunally & Burnstein 1994).
3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để thu nhỏ dữ liệu nghiên cứu, giúp rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì cần phải thỏa mãn các yêu cầu sau :
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải thỏa 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Hệ số này là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là phù hợp.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Kiểm định này giúp xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể, vì vậy nhân tố là thích hợp.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải lớn hơn 50%. Tiêu chuẩn này thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Nếu thỏa điều kiện này thì mơ hình EFA được xem là phù hợp.
- Nhân tố nào có hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn hoặc bằng 1 mới được giữ lại trong mơ hình.
3.5.4. Phân tích hồi quy đa biến
Thực hiện chạy mơ hình hồi quy trên SPSS 20.0 để đo lường sự tác động giữa các biến độc lập đến biến trung gian và phụ thuộc. Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định F để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, kiểm tra hệ số VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
SƠ KẾT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày cụ thể phương pháp tiến hành nghiên cứu với 02 giai đoạn. Trong giai đoạn 1, tác giả khảo lược và tổng hợp nhiều nghiên cứu trước đây để đề xuất bảng câu hỏi, bảng câu hỏi được khảo sát với 3 đại diện của 3 nhóm đối tượng và thử nghiệm trên một nhóm mẫu nhỏ, để đảm bảo hiệu chỉnh tính chính xác, trước khi lấy mẫu chính thức. Giai đoạn 2, tác giả dựa trên những phương
pháp phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến, để phân tích dữ liệu sơ cấp thu được, nhằm tạo cơ sở đưa ra kết luận và đề xuất ở các chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả
Với phương thức au khi tiến hành gửi bảng khảo sát qua các nền tảng mạng xã hội Facebook Messenger, Zalo cho nhiều nhóm đối tượng khác nhau, tác giả thu thập được tổng cộng 257 phản hồi, sau khi sàng lọc thu được 245 phản hồi hợp lệ.
Có hai ngun nhân chính của các phiếu trả lời khơng hợp lệ là : đối tượng trả lời khảo sát là nam, và đối tượng trả lời khảo sát là nữ nhưng có số tuổi nằm ngồi độ tuổi khảo sát (dưới 23 tuổi hoặc trên 39 tuổi).
Những đặc trưng nổi bật của mẫu trong nghiên cứu được tổng hợp như sau :