CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện tại TPHCM bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất.
Đối tượng khảo sát là những người trong độ tuổi lao động, cả nam lẫn nữ, đã đi làm, chưa sở hữu chiếc máy tính bảng nào và có ý định mua máy tính bảng tại TPHCM.
Kích cỡ mẫu bao nhiêu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy và phương pháp phân tích dữ liệu, phương pháp ước lượng được sử dụng, số tham số cần ước lượng và quy luật phân phối của các lựa chọn (trả lời) của đáp viên. Cụ thể, theo Hair, Black, Babin và Anderson (2009) cho biết kích cỡ mẫu phải tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát n >= 5k (kích cỡ mẫu khơng nên ít hơn 100), với n là cỡ mẫu và k là số biến quan sát. Trong nghiên cứu về hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM, có tổng số 36 biến quan sát, tác giả quyết định cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu này là 250 mẫu để tạo bộ số liệu chắc chắn và chính xác hơn.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi và quá trình thu thập dữ liệu3.3.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi 3.3.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi
Nội dung bảng câu hỏi gồm 3 phần chính:
- Phần 1: gồm những câu hỏi sàng lọc để lựa chọn những người chưa sở hữu chiếc máy tính bảng nào và đang có dự định mua máy tính bảng nhằm tiếp tục khảo sát.
- Phần 2: gồm những câu hỏi về các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM
Bảng câu hỏi được thiết kế qua các giai đoạn:
- Giai đoạn 01: Xây dựng bảng câu hỏi dựa trên các yếu tố thành phần trong thang đo ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng.
- Giai đoạn 02: Sau khi thiết kế bảng câu hỏi, tác giả tiến hành phỏng vấn thử 10 người để kiểm tra về hình thức cũng như nội dung của bảng câu hỏi. - Giai đoạn 03: Chỉnh sửa và hoàn tất bảng câu hỏi trước khi trước khi tiến
hành điều tra khách hàng.
3.3.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Việc khảo sát được tiến hành thông qua phương pháp phỏng vấn bằng câu hỏi chi tiết. Bảng câu hỏi được gửi đến người được khảo sát bằng phiếu khảo sát giấy.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.3.1Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Cơng cụ phân tích đầu tiên mà tác giả muốn sử dụng là hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến có độ tin cậy của thang đo thấp vì những biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các tiêu chí thống kê được sử dụng trong phân tích này bao gồm: Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 và giá trị Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cụ thể: Cronbach’s Alpha > 0.8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0.7 đến 0.8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng được, từ 0.6 đến 0.7 là có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha bằng hoặc cao hơn 0.7 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại bỏ.
3.3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố thành phần đến hành vi dự định mua máy tính
bảng có độ kết dính cao khơng và chúng có thể rút gọn lại thành một số yếu tố ít hơn để xem xét hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Nếu KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố khám phá sẽ phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Các hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau để thực hiện phân tích nhân tố khám phá:
- KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.
- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05).
- Giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố > 0.4 và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.3.3.3 Phân tích hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa các biến độc lập với nhau, giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính. Thứ nhất là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Trong đó, hệ số tương quan Pearson càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Ngoài ra, tác giả cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để đảm bảo đa cộng tuyến không xảy ra và mơ hình hồi quy tuyến tính sử dụng
được. Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho biết đa cơng tuyến có thể được kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và VIF >10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cơng tuyến.
Sau khi phân tích tương quan giữa các biến sử dụng, tác giả sẽ thực hiện các kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) với điều kiện là phân phối chuẩn được đảm bảo. Kết quả của hồi quy tuyến tính là tác giả có thể kiểm định được các giả thuyết đã nêu ra trong chương II. Bên cạnh đó, hệ số góc thu được trong phương trình hồi quy tuyến tính sẽ đại diện cho mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong trường hợp các biến sử dụng cùng một thang đo định danh có giá trị từ 1 đến 5, hệ số góc càng lớn thì biến độc lập càng có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc hơn so với các biến độc lập khác.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau trong phân tích hệ số tương quan và hồi quy tuyến tính:
- Hệ số R2 hiệu chỉnh, do R2 hiệu chỉnh có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình.
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh/yếu) giữa các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
- Cuối cùng, nhằm đánh giả độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, tính độc lập của phần dư và hiện tượng đa cơng tuyến.
3.3.3.4 Phân tích sự khác biệt về hành vi dự định mua máy tính bảng theo thuộc tính người sử dụng bằng T-Test và ANOVA thuộc tính người sử dụng bằng T-Test và ANOVA
Sau khi có kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả sẽ tiến hành phân tích sự khác biệt về hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM theo các thơng tin về thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, bao gồm: nhóm tuổi, giới tính, trình độ học vấn, cơng việc. Mục đích của phân tích này nhằm cung cấp các thơng tin cần thiết cho những đại lý hay nhà sản xuất máy tính bảng có chiến lược bán hàng tồn diện hơn đến người dân TP.HCM.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã cung cấp đầy đủ thơng tin về quy trình cũng như các bước thực hiện nghiên cứu từ nghiên cứu định tính cho đến nghiên cứu định lượng. Đồng thời, trong chương này cũng xác định rõ phương pháp thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các khách hàng có ý định sử dụng máy tính bảng tại TP.HCM với kích thước mẫu là 250 người. Thông qua nghiên cứu định tính và phỏng vấn thử, tác giả đã tiến hành hiệu chỉnh thang đo nháp thành thang đo chính thức phù hợp hơn với địa bàn TP.HCM gồm 32 biến quan sát thuộc 7 biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc (gồm 4 biến quan sát) là hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM.