3.4 Nghiên cứu đinh lượng
3.4.3 Phân tích dữ liệu
Dữ liệu được phân tích thơng qua các bước như sau:
Bước 1: Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được mã hóa và tiến hành nhập dữ liệu
vào phần mềm SPSS 17.0 đê làm sạch dữ liệu.
Bước 2: Thống kê mô tả dữ liệu thu thập được.
Bước 3: Tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach
alpha.
Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bi loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thê sử dụng được trong trương hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thơng thương, thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lương tốt. Tuy nhiên, hệ số Cronbach alpha quá cao (α > 0.95) thì thang đo cũng khơng tốt vì các biến đo lương gần như là một (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sau khi phân tích hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Khi phân tích EFA ta cần xem xét một số tiêu chí đê đảm bảo phân tích EFA là phù hợp. Tiêu chuẩn đê lựa chọn là hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5; Thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích (Cumulative %) ≥ 50%. Đê thực hiên EFA cần kiêm tra hệ số KMO ≥ 0.5 và Eigenvalue ≥ 1, đồng thơi thực hiện phép xoay bằng phương pháp trích Principal component, phép quay Virimax (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bước 5: Phân tích tương quan và hồi quy bội nhằm xác đinh mức độ quan
trọng của các biến độc lập tham gia giải thích biến phụ thuộc, đồng thơi kiêm đinh mơ hình đã đề xuất và các giả thuyết đã đưa ra.
Sau khi phân tích Cronbach alpha và EFA, các thang đo đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, giữa các biến độc lập với nhau nhằm khẳng đinh có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giá tri tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan càng chặt chẽ.
Sau khi kết luận hai biến có mối tương quan chặt chẽ thì khi đó việc sử dụng phân tích hồi qui là phù hợp. Nghiên cứu thực hiện phân tích hồi qui bội theo phương pháp Enter nhằm xác đinh mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bước 6: Phân tích dữ liệu dựa trên các đặc điêm cá nhân đê phân tích sự
khác biệt giữa các nhóm thu nhập và loại hình kinh doanh đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.