- Loại biến có trọng số nhỏ Kiểm tra yếu tố trích được
2.3 Kỹ thuật phân tích số liệu
Phân tích số liệu cho nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi tiêu dùng quần áo thời trang nữ - Khu vực thành phố Nha Trang” gồm các bước sau:
Bước 1: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đầu tiên, tác giả phân tích thống kê mơ tả cho mẫu nghiên cứu. Mục đích nhằm phân tích sơ bộ dữ liệu, mô tả những đặc điểm của mẫu. Một số đại lượng sử dụng trong phương pháp thống kê mô tả : mean, mode, sum, st.deviation ( σ), range (R=xmax-xmin), max và min, … Trong nghiên cứu này, tác giả thống kê về độ tuổi, nhóm tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân, mức thu nhập hàng tháng của cá nhân, mức thu nhập hàng tháng của gia đình, nghề nghiệp, sở thích,…
Ý nghĩa các đại lượng khi phân tích thống kê mơ tả mẫu:
-Mean: giá trị trung bình cộng của mẫu.
-Mode: giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong mẫu. -Sum: tổng số mẫu.
-St.Deviation: độ lệch chuẩn, đo mức độ phân tán của tập mẫu. Khi hai tập dữ
liệu có cùng giá trịtrung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng khơng bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng khơng có ý nghĩa.
-Range: là vùng dữ liệu, khoảng cách giữa giá trị min và giá trị max. -Min: giá trị nhỏ nhất trong mẫu.
-Max: giá trị lớn nhất trong mẫu.
-S.E mean: là sai số chuẩn khi dùng giá trị trung bình mẫu để ước lượng giá trị
trung bình tổng thể.
-Frequency: tần số của từng biểu hiện, tính bằng cách đếm và cộng dồn. -Percent: tần suất tính theo tỷ lệ %.
-Valid Percent: phần trăm hợp lệ, tính trên số quan sát có thơng tin trả lời.
-Cumulative Percent: phần trăm tích luỹ do cộng dồn từ trên xuống, cho biết có bao nhiêu % đối tượng đang khảo sát đang ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
Bước 2:Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha
Sau khi phân tích phân tích thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu, tác giả đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’S alpha để đánh giá độ tin cậy của các thang đo: “động cơ”, “giá”, “tìm kiếm thơng tin”, “thiết kế sản phẩm”, “kinh nghiệm
bản thân”, và thang đo “quyết định mua hàng”.
Ý nghĩa của hệ số Cronbach Alpha: Cronbach alpha (ký hiệu: α) là hệ số đánh giá độtin cậycủa thang đótổng, cho phép kiểm định xem các mục hỏi, câu hỏi có liên kết, đo lường rõ ràng một tiêu chuẩn nào đó hay khơng.
Ý nghĩa của hệ số tương quan biến – tổng: là hệ số để xem xét tương quan của một biến đo lường nào đó với tổng các biến còn lại của thang đo.
Với Cronbach’s Alpha sẽ giúp loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu cho quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2004). Các nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1 thì thangđo lường này tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Tuy nhiên nhiều tác giả cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp các khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời (Theo Hồng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2005).
Bước 3: Phân tích khám phá (EFA)
Với kỹ thuật đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, tác giả sẽ loại đi các biến quan sát không phù hợp trong từng thang đo và các biến quan sát tốt sẽ được đưa vào để tiếp tục phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố được thực hiện với các biến quan sát của biến độc lập và các biến quan sát của biến phụ thuộc để rút ra được các nhân tố tiếp tục được đưa vào để phân tích tương quan và phân tích hồi quiở phần sau.
Khi phân tích yếu tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Một là, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)9 >=0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett <= 0,5. Hai là, số tải nhân tố (Factors loading) >=0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Hair &ctg, 1998). Ba là, thang đo được chấp nhập thì tổng phương sai trích >= 50%. Bốn là hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Năm là, các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên
9
KMO là một chỉ tiêu dùngđểxem xét thích hợp của EFA, 0.5 <=KMO<=1 thì phân tích yếu tố khám phá là thích hợp. kiểm đỉnh Bartlett xem xét giảthuyết vềsự tư ơng quan giữa các biếnquan sát bằng khơng trong tổng
thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig<=0.05) thì các biến quan sát cótương quan với nhau trong tổng
các nhân tố được rút ra (cònđược gọi là nhân số) >= 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2004).
Khi phân tích EFA đối với thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Engenvalue lớn hơn 1.
Bước 4: Phân tích tương quan và hồi quy
Từ kết quả có được của phân tích nhân tố, bước tiếp theo tác giả sẽ tiến hành phân tích tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Mục tiêu của phân tích tương quan là xác định mối tương quan giữa các biến để xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập xảy ra hay không (nếu hệ số tương quan giữa các biến lớn gần bằng 1: xảy ra hiện tượng đa công tuyến) và các biến độc lập này khi đưa vào mơ hình thì có giải thích được cho biến phụ thuộc hay không (hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn hơn 0).
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích hồi qui để xây dựng mơ hình hồi qui, xác định các biến độc lập nào có tác động đến biến phụ thuộc và các biến độc lập này giải thích được bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bước 5: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi có kết quả mơ hình hồi qui đa biến, tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mơ hình qua các phép kiểm định sau:
- Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: tác giả sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tách giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa để kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Kiểm định tự tương quan trong phần dư : Để xác định mơ hình xây dựng được có khả năng dự báo tốt. Yêu cầu của kiểm định này là các phần dư phải độc lập, khơng có quan hệ với nhau. Tác giả dùng thống kê kiểm định d của Durbin-Watson
Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản như sau:
- Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương. - Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
- Kiểm định đa cộng tuyến: Đối với kiểm định này ta chỉ xét tương quan giữa các biến độc lập với nhau, để kiểm tra xem các biến độc lập có trùng nhau khơng hay xét tính độc lập giữa các biến độc lập. Dựa vào bảng tính hệ số hồi qui, từ giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập thì ta có thể kết luận mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
- Kiểm định phương sai của sai số không đổi: Tác giả sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman để kiểm định phương sai của sai số không đổi. Phương sai của sai số là không đổi khi hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và các biến độc lập khác không.
- Kiểm định phân phối chuẩn phần dư: Tác giả sử dụng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm định phân phối chuẩn phần dư. Kiểm định này nhằm đảm bảo các ước lượng OLS là tuyến tính, khơng chệch thì các phần dư ei phải có phân phối chuẩn. Nếu các giá trị Mean 0 và Std.Dev 1 thì kết luận phần dư có phân phối chuẩn hay mơ hìnhđược xây dựng đã chuẩn hố.
Bước 6: Phân tích ANOVA
Mục đích phân tích ANOVA: Phân tích phương sai (ANOVA- Analysis of Variance) là phương pháp kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình hay nhiều hơn dựa trên đại lượng thống kê F.
ANOVA một nhân tố (One-Way ANOVA) là phương pháp kiểm định ảnh hưởng của một biến độc lập (nhân tố) lên biến phụ thuộc.
Điều kiện áp dụng phương pháp: Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên. Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem xét như tiệm cận phân phối chuẩn. Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
2.4 Tóm tắt chương 2
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu, các thiết kế nghiên cứu nhằm xây dựng các thang đo cho các khái niệm nghiên cứu theo lý thuyết đã chọn trong chương 1. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định lượng bằng việc khảo sát với 20 khách hàng, đồng thời khảo sát thử 50 khách hàng nhằm hiệu chỉnh và hoàn chỉnh bản câu hỏi dùng cho
nghiên cứu định lượng chính thức thơng qua việc khảo sát 340 khách hàng khi họ đến mua sắm tại các cửa hàng thời trang ở thành phố Nha Trang.
Một qui trình nghiên cứu cũng được xây dựng nhằm để định hướng cho việc thực hiện nghiên cứu này. Đồng thời, tác giả đưa ra các bước kỹ thuật dùng để phân tích số liệu.Kết quả trình bày trong chương này làm tiền đề cho việc phân tích chi tiết và sâu hơn trong chương kế tiếp khi phân tích hành vi tiêu dùng quần áo thời trang của khách hàng theo 5 yếu tố đã chọn.
CHƯƠNG 3