Biến phụ thuộc Mã Nội dung
Quyết định mua CHCC
QD1 Anh/chị hài lòng với quyết định mua căn hộ chung cư của mình
QD2 Anh/chị sẽ giới thiệu cho bạn bè hoặc người thân nếu họ có nhu cầu mua căn hộ chung cư
QD3 Anh/chị nỗ lực để sớm được sở hữu căn hộ chung cư
Nguồn: Haddad và cộng sự, 2011
3.3. Nghiên cứu định lượng 3.3.1. Chọn mẫu 3.3.1. Chọn mẫu
Phương pháp: chọn mẫu thuận tiện, phi xác suất.
Lý do chính cho việc chọn mẫu theo phương pháp phi xác suất là tiết kiệm chi phí, thời gian và tiếp cận đúng đối tượng đã được định hướng trước. Tuy nhiên, không thể tránh được nhược điểm quan trọng của phương pháp này là khó chính xác vì mang ý kiến chủ quan khi tham gia trả lời phỏng vấn.
3.3.2. Cỡ mẫu
Theo Hair và cộng sự (2010), khi phân tích EFA kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100, hoặc tỷ lệ 5:1 tức 5 mẫu cho 1 bậc rơi tự do, theo công thức n=5*x (n là cỡ mẫu, x là số biến quan sát).
Theo Hatcher (2002) số quan sát nên lớn hơn gấp 5 lần số biến độc lập. Nghiên cứu này gồm 21 biến quan sát (18 biến quan sát đo lường các biến độc lập và 3 biến quan sát biến phụ thuộc).
Đối với bài nghiên cứu này: n = 5*21 = 105.
Về lý thuyết, vấn đề nghiên cứu càng đa dạng phức tạp thì mẫu nghiên cứu càng lớn. Và mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Để tăng tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu, giảm các sai sót do phương pháp chọn mẫu đề tài sử dụng cho nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành khảo sát 350 đối tượng đã mua căn hộ chung cư trung cấp tại TP.Hồ Chí Minh hoặc sẽ quyết định
mua trong 6 tháng tới. Khảo sát được tiến hành trong 2 tuần đầu tháng 10/2017 bằng cách trực tiếp phát các bảng khảo sát sau đó thu lại và khảo sát thông qua internet bằng cách gửi đi các bảng khảo sát trực tuyến, đáp viên sau khi chọn đáp án và gửi câu trả lời về thì sẽ tự động được cập nhật.
3.3.3. Thu thập dữ liệu
Số liệu thu thập được sau giai đoạn khảo sát được tiến hành chọn lọc và loại bỏ các bảng không đạt yêu cầu. Toàn bộ dữ liệu thu được sẽ được mã hóa, nhập liệu và xử lý, phân tích bằng cơng cụ SPSS 22.0.
Tiêu chí đạt chất lượng của bảng khảo sát: + Khơng có câu hỏi nào bị bỏ qua
+ Khơng trả lời tồn bộ các câu hỏi cùng 1 giá trị (Ví dụ: tồn bộ “5”) + Thông tin cá nhân phải trả lời đầy đủ
+ Được xác nhận việc thỏa mãn đủ điều kiện của bảng khảo sát.
3.3.4. Phương pháp xử lý số liệu
3.3.4.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha: Để tính giá trị Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, có nghĩa là phương pháp đo lường đó khơng có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Tức hệ số Cronbach’s Alpha giúp loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu, tránh gây nhiễu kết quả thu được làm ảnh hưởng xấu đến ý nghĩa thống kê. Nếu Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008; Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số Cronbach’s Alpha cao thể hiện tính đồng nhất của các biến đo lường, tuy nhiên giá trị này không nên cao quá 0.95 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha trong đoạn 0.6 – 0.95 và các biến quan sát có hệ số tương quan so với biến tổng (Corrected item – Total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
3.3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố để xem xét giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo các khái niệm, lấy đó làm cơ sở để rút trích ra các yếu tố để tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Phân tích yếu tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố độc lập lên Quyết định chọn mua căn hộ trung cấp tại TP.HCM có độ kết dính khơng và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhóm yếu tố ít hơn để xem xét không. Đối với những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Các tiêu chí đánh giá kết quả trong phân tích EFA như sau:
Kiểm định Bartlett và KMO được sử dụng để kiểm tra sự thích hợp của EFA: Trong phân tích nhân tố, cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau, KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là phù hợp. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho sự biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Với số lượng nhân tố được xác định bằng cách chỉ giữ lại các nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1, các nhân tố có mức Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên để đảm bảo mức ý nghĩa của nghiên cứu (Giá trị Cumulative cho biết số nhân tố trích ra giải thích được bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của dữ liệu).
Phương pháp trích nhân tố với phép xoay Varimax kết hợp điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 được tác giả sử dụng trong nghiên cứu này. Bên cạnh đó, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tải trên mỗi nhân tố (hệ số tương quan giữa biến và các nhân tố) cần lớn hơn 0.5 (Factor loading
> 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn); đồng thời, để thang đo đạt giá trị phân biệt thì chênh lệch trọng số từng biến giữa các nhân tố cần lớn hơn hoặc bằng 0.3. Mặc dù vậy, chúng ta nên xem xét giá trị nội dung, sự cần thiết của biến đó trước khi ra quyết định có loại bỏ ra khỏi thang đo hay khơng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.4.3. Phân tích hồi quy
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố EFA, các biến không đảm bảo độ tin cậy, khơng có giá trị đo lường sẽ bị loại ra khỏi thang đo cho đến khi các biến quan sát được nhóm lại vào các nhân tố rút trích ra được (các nhóm biến mới). Giá trị của các biến mới trong mơ hình là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó.
Tiếp theo xem xét hệ số tương quan giữa biến trong mơ hình nghiên cứu đề xuất. Trước khi đi vào phân tích hồi quy, cần phải thỏa mãn được một yêu cầu cơ bản là mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là quan hệ tương quan (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trước tiên chúng ta xem qua mối tương quan tuyến tính giữa các biến thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có tương quan tuyến tính giữa 2 biến (tức các hệ số khơng có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig) có < 0.05 hay khơng? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là khơng có ý nghĩa.
Sau đó, bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS tiến hành phân tích hồi quy bội tuyến tính nhằm xây dựng mơ hình lý thuyết và qua đó xem xét chiều hướng cũng như cường độ tác động của từng biến độc lập tới biến phụ thuộc. Ở đây, tác giả sử dụng phương pháp đưa biến Enter để phân tích hồi quy.
Trong phân tích hồi quy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số R2 (R – Square). Trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 (R – Square) điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng phóng đại mức độ phù hợp của mơ hình.
Ngồi ra, cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin – Watson <3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (kiểm tra bằng hệ số phóng đại phương sai VIF < 10). Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tế mà VIF > 2 thì chúng ta vẫn cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Cuối cùng, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta của biến độc lập nào càng cao thì mức độ tác động của nó lên biến phụ thuộc càng lớn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cách thức thực hiện các nghiên cứu định tính, định lượng, quy trình nghiên cứu, thiết kế thang đo và các phương pháp xử lý số liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS 22.0.
Sau thực hiện thảo luận nhóm, các thang đo được điều chỉnh lại về câu chữ, bổ sung các biến quan sát trong thang đo cũ, đồng thời xây dựng được các thang đo mới. Các điều chỉnh ở biến TC4 – “Giá căn hộ và các phí liên quan phải chăng và phù hợp với khả năng chi trả”, biến VT2 – “Chung cư gần các trường học, bệnh viện”, biến TM3 – “Thiết kế căn hộ hợp lý, đảm bảo thẩm mỹ, nội thất đẹp mắt”, đồng thời thêm 3 biến: biến VT4 – “Chung cư gần nơi làm việc của Anh/chị”, biến TM4 – “Thiết kế lối thốt hiểm và phịng cháy chữa cháy an toàn” cuối cùng là biến XH3 – “Cư xử văn minh và tuân thủ nội quy chung cư” vào thang đo.
Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Mẫu lớn hơn 105 được cho là phù hợp, nghiên cứu lựa chọn 350 mẫu. Tác giả cũng đưa ra một số tiêu chuẩn cho phân tích dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0. Với đánh giá độ tin cậy của thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng 0.6 – 0.95 và hệ số tương quan so với biến tổng phải lớn hơn 0.3. Với phân tích nhân tố khám phá, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 với mức ý nghĩa Sig.≤0.05; Eigen value ít nhất bằng 1; tổng phương sai trích đạt từ 50% trở lên; Factor loading > 0.5. Các tiêu chuẩn ở phân tích hồi quy cần phân tích là: ma trận tự tương quan, R square phải lớn hơn 0.5, xem xét các hệ số beta chuẩn hóa.
Chương 4 tiếp theo sẽ trình bày kết quả mơ tả mẫu, kết quả nghiên cứu về Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy và thảo luận các kết quả nghiên cứu này.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 tác giả đưa ra kết quả nghiên cứu, hoàn chỉnh các thang đo và đưa ra kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết cũng như các giả thiết nghiên cứu thông qua phần mềm SPSS. Bên cạnh đó, tác giả cũng trình bày một số phân tích mơ tả về mẫu nghiên cứu và kết quả định lượng các thang đo.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu lựa chọn mẫu theo phương pháp thuận tiên. Tác giả thực hiện điều tra khảo sát trong vòng 3 tuần tại các chung cư đã hoạt động, các buổi mở bán chung cư mới, siêu thị và internet, số mẫu phát ra 350 phiếu khảo sát, thu về được 324 phiếu trả lời. Trong đó có 163 mẫu phù hợp với yêu cầu: Đã mua CHCC, giá CC từ 17 triệu đến 25 triệu đồng và sử dụng để ở. Nguyên nhân do khảo sát tại các buổi mở bán dự án và qua bảng hỏi google trên mạng internet nên có tỉ lệ phù hợp chưa cao. Tuy nhiên các đáp viên phù hợp yêu cầu đều cho trả lời khách quan, đảm bảo yêu cầu của bảng khảo sát. Sau đó tác giả tiến hành làm sạch trước khi đưa vào nhập liệu (loại phiếu khảo sát điền không đầy đủ các câu hỏi hoặc có nhiều đáp án trong cùng một câu hỏi): có 5 phiếu bị loại. Như vậy kích thước mẫu hợp lệ đưa vào nghiên cứu là n = 158 > 105 (kích thước mẫu tối thiểu) đáp ứng điều kiện.