CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phƣơng pháp chọn mẫu và xử lý dữ liệu
3.4.1. Mẫu và thơng tin mẫu
Như đã trình bày ở phần thiết kế nghiên cứu, nghiên cứu chính thức được áp dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng với phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được. Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu và thường sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là không xác định được sai số do lấy mẫu.
Kích thước mẫu thường tùy thuộc vào các phương pháp ước lượng trong nghiên cứu và có nhiều quan điểm khác nhau, chẳng hạn như Hair và các cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150, Hoetler (1983) cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 hay Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 05 mẫu cho một tham số cần ước lượng.
Dựa trên các lý thuyết về số mẫu nghiên cứu như trên, nghiên cứu này đưa ra kích thước mẫu n trong khoảng 268 đối tượng nghiên cứu. Để đạt được kích thước mẫu đề ra, các bảng câu hỏi khảo sát được gửi đến cho các cá nhân đang sử dụng xe máy, đang sinh sống, học tập hoặc làm việc tại Tp. Biên Hòa qua phỏng vấn trực tiếp và phát phiếu phỏng vấn trực tiếp.
Thu thập dữ liệu qua phỏng vấn trực tiếp: phát và hỏi nội dung trong phiếu khảo sát ý kiến tại công ty TNHH Muto, công ty Bitis (nơi tác giả có người thân đang làm việc) và các bến xe ôm trong trung tâm và các phường của Tp.Biên Hòa: phường Trung Dũng, Bửu Long, Tam Hiệp, Tân Phong, Trảng Dài.… đồng thời trong các bãi xe của siêu thị BigC và siêu thị Coopmart Đồng Nai. Dự kiến thu thập mẫu ở khu vực này là 55%.
Thu thập dữ liệu tập trung: phát phiếu khảo sát đồng loạt tại nơi tập trung đông người như: trường đại học Đồng Nai, trường Đại học Công nghiệp Đồng Nai, trong các cơng ty khác tại Tp.Biên Hịa, tỉnh Đồng Nai. Dự kiến thu thập mẫu ở khu vực này là 45%.
Bảng câu hỏi chính thức được xây dựng sau khi đã được hiệu chỉnh sau bước phỏng vấn thử để đánh giá sự tác động của các yếu tố môi trường, cá nhân, tâm lý đến hành vi tiêu dùng xe máy của khách hàng tại Tp.Biên Hòa. Thang đo được sử dụng là thang đo Likert 7 điểm, với 1 là hồn tồn khơng đồng ý đến 7 là hoàn toàn đồng ý. Ngồi ra cịn có các câu hỏi về giới tính, số tuổi, ngành nghề, và thu nhập nhằm phục vụ cho công tác thống kê.
3.4.2. Phƣơng pháp xử lý số liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch, mã hóa, nhập liệu để sử dụng cho phân tích dữ liệu thông qua phần mềm SPSS phiên bản 16.0. Các bước phân tích được tiến hành như sau:
- Thống kê mô tả dữ liệu
- Kiểm định độ tin cậy của các thang đo (Cronbach‟s Alpha) - Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) - Phân tích hồi qui
Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Dữ liệu được mã hóa và nhập ở dạng ma trận, dữ liệu sẽ được làm sạch và tóm tắt dưới dạng thống kê, dạng bảng. Làm sạch dữ liệu với SPSS bằng cách tính tần số, dựa vào tần số sau đó kiểm trả lại bảng câu hỏi, cách nhập số liệu của các đối tượng bị phát hiện lỗi để hiệu chỉnh. Tóm tắt thống kê thơng qua các đo lường tập trung (trung bình, trung vị, mode), mức độ phân tán (phương sai, khoảng biến thiên). Tóm tắt dạng bảng dưới dạng bảng đơn và bảng chéo. Những thông tin này sẽ được dùng cho những phân tích tiếp theo.
Bước tiếp theo là sử dụng SPSS để đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi qui.
Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha, kiểm tra xem các mục hỏi nào đã có đóng góp vào hành vi tiêu dùng xe máy và mục hỏi nào khơng. Phải tính tốn tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi đối tượng được phỏng vấn. Hệ số Cronbach‟s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đề nghị hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Cronbach‟s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Tuy nhiên, Cronbach‟s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Chính vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach‟s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ. Giữ lại những mục hỏi có sự tương quan mạnh với tổng số điểm. Mục đích là để loại bỏ các mục hỏi giảm sự tương quan giữa các mục hỏi và giữ cho hệ số alpha lớn.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là sử dụng các thủ thuật để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá được dùng để nhận diện các khía cạnh, các yếu tố có thể giải thích được các liên hệ
tương quan trong một tập hợp biến. Đồng thời, dựa vào phân tích này để xác định được yếu tố có ảnh hưởng đến sự quyết định của đối tượng để từ đó đưa ra các chính sách tác động phù hợp.
Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố có ý nghĩa để áp dụng và chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm:
Bartlett‟s test of sphericity : đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau nghĩa là các biến đo lường phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung. Do đó, nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các nhân tố. Trị số của KMO lớn (0.5 ≤ KMO ≤1 và sig < 0.05) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Các nhân tố có Eigenvaluen <1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue >1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và cộng sự, Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.7526. Ngồi ra, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các yếu tố≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các yếu tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng 2 biến khơng có mối liên hệ tuyến tính.
Sau cùng sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình bằng chỉ tiêu R2 điều chỉnh, xây dựng mơ hình hồi quy và đi kiểm định các giả thuyết đã đặt ra.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi qui với các quan hệ tuyến tính để xác định các nhân tố có ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xe máy của khách hàng. Trong phân tích hồi quy, mơ hình có ý nghĩa càng cao khi R2 đã điều chỉnh càng tiến gần 1(0 < Adjusted R2<1), các nhân tố đưa vào phải có mức ý nghĩa sig.< 0.05 và giữa các biến hoàn toàn độc lập nhau, tức không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi VIF< 2. Từ kết quả mơ hình sẽ thể hiện được mức độ quan trọng của từng nhân tố.
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương 3 đã trình bày về quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo cho các khái niệm nghiên cứu gồm thang đo yếu tố môi trường, thang đo yếu tố cá nhân và thang đo yếu tố tâm lý. Một nghiên cứu phỏng vấn thử được tiến hành với 10 mẫu khảo sát nhằm đánh giá sơ bộ các thang đo mức độ rõ ràng và dễ hiểu của phiếu khảo sát và kết quả được sử dụng làm bảng câu hỏi chuẩn bị cho nghiên cứu định lượng chính thức. Ngồi ra, trong chương 3 cịn trình bày phương pháp chọn mẫu và phương pháp xử lý dữ liệu. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng chính thức.