CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Thiết kế nghiên cứu chính thức
3.3.1. Chọn mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện tại TP.HCM với phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất. Đối tƣợng khảo sát là ngƣời tiêu dùng TP.HCM đã mua thực phẩm tại cửa hàng tiện lợi, trong độ tuổi từ 22 đến 50.
Kích thƣớc và cách chọn mẫu:
- Hair & ctg (2006) cho rằng để sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát trên biến đo lƣờng là 5:1, nghĩa là một biến đo lƣờng cần tối thiểu là 5 quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này có tất cả 26 biến quan sát , vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết cho phƣơng pháp EFA là 26 x 5 = 130.
- Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng một cơng thức kinh nghiệm thƣờng dùng để tính kích thƣớc mẫu là: n 50 + 8p, trong đó n là cỡ mẫu, p là số lƣợng biến độc lập của mơ hình. Do đó, số mẫu cần thiết tối thiểu cho phân tích hồi quy trong nghiên cứu này là
50 + 8 x 5 = 90.
- Chính vì vậy, để có thể đảm bảo cỡ mẫu cho phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá cũng nhƣ phân tích hồi quy thì cỡ mẫu tối thiểu phải là 130.
Tuy nhiên, để đảm bảo tính đại diện và dự phịng cho những ngƣời khơng trả lời hoặc trả lời không đầy đủ, tác giả đã lựa chọn quy mơ mẫu là 200 ngƣời. Do đó, tác giả quyết định phát ra 200 bản câu hỏi.
3.3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Khảo sát đƣợc tiến hành bằng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp ngƣời tiêu dùng mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi trên địa bàn TP.HCM thông qua bảng câu hỏi chi tiết (xem danh sách ngƣời tiêu dùng tham gia khảo sát định lƣợng tại phụ lục 4).
3.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phƣơng pháp thống kê sử dụng mức ý nghĩa alpha chọn trong đề tài này là 0,05. Số liệu thu thập đƣợc phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0. Q trình phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện qua các giai đoạn sau:
Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đ ng cái cần đo, có ý nghĩa là phƣơng pháp đo lƣờng đó khơng có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có là thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định mua sắm của khách hàng có độ kết dính cao khơng và ch ng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA nhƣ sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tƣơng quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05 ) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 )
- Các trọng số nhân tố nhỏ hơn 0,5 trong EFA cũng nhƣ chênh lệch trọng số nhỏ hơn 0,3 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích hồi quy tuyến tính
Trƣớc hết, hệ số tƣơng quan giữa quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi và các nhân tố tác động đến quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi của ngƣời tiêu dùng TP. HCM sẽ đƣợc xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng (Ordinary Least Square- OLS) đƣợc thực hiện nhằm kiểm định mơ hình lý thuyết và qua đó xác định cƣờng độ tác động của từng nhân tố đến quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi của ngƣời tiêu dùng TP.HCM. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
- Phƣơng pháp đƣa biến vào phân tích hồi quy là phƣơng pháp đƣa các biến cùng một lƣợt (phƣơng pháp Enter).
- Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh ( Adjusted R Square ).
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. - Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua
hệ số Beta.
- Sau cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm giả định liên hệ tuyến tính, phƣơng sai của phần dƣ không đổi,
phân phối chuẩn của phần dƣ, tính độc lập của phần dƣ, hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi của người tiêu dùng TP.HCM bằng T-test và Anova
Để kiểm định xem mức độ đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi có sự khác nhau hay khơng giữa ngƣời tiêu dùng có đặc điểm cá nhân khác nhau về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập, tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định Independent Samples T-test và One-way Anova. Independent Samples T-test đƣợc sử dụng để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu giữa hai đối tƣợng. Phân tích phƣơng sai Anova là sự mở rộng của kiểm định T-test vì phƣơng pháp này gi p ta so sánh trị trung bình của ba nhóm trở lên.
Ngồi ra, kiểm định Levene cũng đƣợc thực hiện trƣớc đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phƣơng sai của các tổng thể trƣớc khi tiến hành kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Trong phân tích Anova, nếu kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig. 0,05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố giữa các nhóm khách hàng có đặc điểm cá nhân khác nhau, tác giả tiếp tục sử dụng phƣơng pháp phân tích sâu Anova là kiểm định “sau” Post Hoc để tìm xem sự khác biệt về mức độ đánh giá là cụ thể ở nhóm nào.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 đã cung cấp đầy đủ thơng tin về quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu sơ bộ (xây dựng thang đo nháp, tiến hành thảo luận nhóm và nghiên cứu sơ bộ để hiệu chỉnh thang đo) và thiết kế chính thức (thiết kế mẫu, phƣơng pháp chọn mẫu, điều tra thu thập thơng tin, phƣơng pháp phân tích và kiểm định kết quả nghiên cứu). Đồng thời, trong phƣơng pháp này cũng xác định rõ đối tƣợng khảo sát là ngƣời dân TP.HCM trong độ tuổi từ 22 tuổi đến 50 tuổi và đã mua thực phẩm tại các cửa hàng tiện lợi trên địa bàn TP.HCM với quy mô mẫu dự kiến là 200 ngƣời, các giai đoạn thiết kế bảng câu hỏi, phƣơng pháp thu thập và phân tích dữ liệu. Thơng qua nghiên cứu định tính và phỏng vấn thử, tác giả đã tiến hành điều chỉnh thang đo nháp thành thang đo chính thức gồm 22 biến thuộc thành phần nhân tố tác động đến quyết định mua thực phẩm tại cửa hàng tiện lợi và 4 biến thuộc thành phần quyết định mua thực phẩm tại cửa hàng tiện lợi, cụ thể nhƣ sau:
- Thang đo thành phần sản phẩm: bao gồm 5 biến quan sát. - Thang đo thành phần giá cả: bao gồm 4 biến quan sát. - Thang đo thành phần địa điểm: bao gồm 4 biến quan sát. - Thang đo thành phần chiêu thị: bao gồm 4 biến quan sát.
- Thang đo thành phần chất lƣợng dịch vụ: bao gồm 5 biến quan sát.
- Thang đo thành phần quyết định mua thực phẩm tại cửa hàng tiện lợi: bao gồm 4 biến quan sát.