CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
2.2.1.1. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
Nghiên cứu các tài liệu, đề tài có liên quan về dịch vụ và quyết định SDDV tại thƣ viện của trƣờng Đại Học Kinh Tế - ĐHQGHN, thông qua sách, báo, tạp chí
khoa học, tạp chí chuyên ngành, các luận văn, các báo cáo, thông tin trên các trang website kinh tế, xã hội….
2.2.1.2. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
Để thu thập dữ liệu sơ cấp, tác giả tiến hành sử dụng phƣơng pháp điều tra chọn mẫu, sau đó thiết kế bảng hỏi điều tra dựa trên mục tiêu nghiên cứu xác định những thông tin cần thu thập, tiến hành thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn trực tiếp đối tƣợng điều tra thông qua bảng hỏi.
Bảng hỏi sau khi đƣợc xây dựng từ việc học hỏi các nghiên cứu có liên quan, đƣợc tác giả tham khảo với các chuyên gia và giảng viên tại Trƣờng Đại học Kinh tế - ĐHQGHN và Đại học Thƣơng Mại, đƣợc điều chỉnh cho phù hợp với nội dung nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu sơ bộ đƣợc tác giả nghiên cứu với số mẫu dự kiến là 100 mẫu lớn hơn mẫu tối thiểu đảm bảo độ tin cậy là 30 mẫu (Nguyễn Thị Mai Trang và Nguyễn Đình Thọ).
2.2.2. Nghiên cứu sơ bộ
2.2.2.1. Kết quả mẫu nghiên cứu sơ bộ
Tác giả gửi phiếu quan sát theo mẫu ngẫu nhiên thuận tiện trong vòng 3 ngày, kết quả thu về đƣợc 63,73% (65/102 phiếu khảo sát). Sau khi loại bỏ các phiếu khơng hợp lệ, câu hỏi có 2 đáp án hoặc câu hỏi trống đáp án. Kết quả thu về đƣợc 50 phiếu có thể sử dụng để tiến hành phân tích. Mẫu phiếu thu về là 50 đạt yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu để tiến hành phân tích sơ bộ.
Kết quả thống kê cũng cho thấy, trong số 50 ngƣời đƣợc hỏi tỷ lệ nam SDDV taxi công nghệ là 30% (15/50), điều này cho thấy xu hƣớng nữ giới có xu hƣớng SDDV này nhiều hơn.
2.2.2.2. Kết quả nghiên cứu khám phá EFA
Dựa trên kết quả mẫu sơ bộ thu đƣợc, tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA, theo phƣơng pháp Principal Component Analysis để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả thu đƣợc ở bảng 2.1.
Bảng 2.1: Bảng nhân tố thành phần biến quan sát TL1 TL2 TL3 TL4 TL5 TL6 NV1 NV2 NV3 NV4 GC1 GC2 GC3 UT1 UT2 UT3 AT1 AT2 AT3 AT4 AH1 AH2 KM1 KM2 KM3
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 8 iterations.
Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS
Từ kết quả bảng 2.1 cho thấy biến quan sát ban đầu đƣợc nhóm thành 7 nhóm. Giá trị tổng phƣơng sai trích = 70.657 > 50%: đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng 7 nhóm nhân tố này giải thích 670.657% biến thiên của dữ liệu. Kết quả KMO
= 0.625 >0.5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s Test = 570.751 với Sig = 0.000 < 0.05, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Nhóm nhân tố 1
Bảng nhân tố thứ nhất gồm có 6 biến quan sát, chiếm 22.078% của phƣơng sai, bao gồm các biến TL1, TL2, TL3, TL4, TL4, TL6. Nhƣ vậy các biến này đề cập đến chi phí thất bại, các biến quan sát này có cùng đặc trƣng và trùng với các nghiên cứu trƣớc đây.
Nhóm nhân tố 2
Nhóm nhân tố 2 gồm có 4 biến quan sát, chiếm 15.629% của phƣơng sai bao gồm các biến NV1, NV2, NV3, NV4. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu trƣớc đây nên tác giả ký hiệu là NV.
Nhóm nhân tố 3
Nhóm nhân tố 3 gồm có 3 biến quan sát, chiếm 8.476% của phƣơng sai bao gồm các biến GC1, GC2, GC3. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu của Kennington và các cộng sự.
Nhóm nhân tố 4
Nhóm nhân tố 4 gồm có 3 biến quan sát, chiếm 8.165% của phƣơng sai bao gồm các biến UT1, UT2, UT3. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu của Kennington và các cộng sự, nên tác giả gọi là uy tín (UT)
Nhóm nhân tố 5
Nhóm nhân tố 5 gồm có 4 biến quan sát, chiếm 6.577% của phƣơng sai bao gồm các biến AT11, AT2, TL3, TL4. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Hà Phƣơng nên tác giả gọi là an tồn (mã hóa AT).
Nhóm nhân tố 6
Nhóm nhân tố 6 gồm có 2 biến quan sát, chiếm 5.499% của phƣơng sai bao gồm các biến AH1, AH2. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Hà Phƣơng nên tác giả gọi là ảnh hƣởng (mã hóa AH).
Nhóm nhân tố 7 gồm có 3 biến quan sát, chiếm 4.284% của phƣơng sai bao gồm các biến KM1, KM2, KM3. Các biến này có cùng đặc trƣng và trùng với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Hà Phƣơng nên tác giả gọi là khuyến mại (mã hóa KM).
2.2.2.3. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo
Dựa trên kết quả tổng hợp từ các nghiên cứu trƣớc đây có liên quan và nghiên cứu định tính, tập hợp các thang đo đã đƣợc điều chỉnh và mã hóa. Để nghiên cứu xem các thang đo đó có phù hợp và hạn chế các câu nhiễu trong quá trình nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha đã đƣợc sử dụng để đo độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach’s alpha biến thiên từ 0 đến 1, nó đƣợc sử dụng để loại các biến khơng phù hợp khi chúng có liên quan biến tổng (Item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có hệ số tin cậy lớn hơn 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994). Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên, nếu hệ số cronbach’s Alpha quá lớn (> 0.95), về mặt thực tiễn cần xem xét lại vì nhƣ vậy nhiều thang đo khơng khác biệt nhau, nghĩa là nó cùng có một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tƣợng này gọi là trùng lặp trong đo lƣờng.
Trong các nhân tố nghiên cứu, cần lƣu ý chỉ kiểm định các nhân tố có từ hai thang đo trở lên, cịn các nhân tố có một thang đo khơng thỏa mãn điều kiện thẩm định độ tin cậy của thang đo. Trong kết quả nghiên cứu này, các nhân tố đều đảm bảo có hai thang đo trở lên, phù hợp với điều kiện để thẩm định thang đo. Kết quả thẩm định thang đo đƣợc trình bày tại bảng 2.2.
Bảng 2.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo
Mã hóa
THUẬN LỢI AN TỒN NHÂN VIÊN
ẢNH
HƢỞNG
QUYẾT
ĐỊNH
Kết quả nghiên cứu tại bảng 2.3 cho thấy độ tin cậy của các biến quan sát với giá trị Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6 cho thấy các thang đo này đảm bảo độ tin cậy và có thể tiến hành nghiên cứu chính thức.