3.5.1 Thống kê mô tả (tần số mô tả)
Thống kê mô tả trong SPSS là phương pháp tổng hợp và xử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin. Thể hiện qua biểu diễn dữ liệu: Bảng dữ liệu và đồ thị và tổng hợp dữ liệu, tính các tham số mẫu như trung bình mẫu, phương sai mẫu, trung vị.
3.5.2 Đánh giá sơ bộ thang đo.
Thang đo quyết định sử dụng mì ăn liền của người tiêu dùng TP.HCM gồm 8 thành phần: (1) Giá cả (GC) được đo bằng 4 biến quan sát (từ GC1 đến GC4); (2) Chất lượng sản phẩm (CLSP) được đo bằng 4 biến quan sát (từ CLSP1 đến CLSP4); (3) Nhóm tham khảo (NTK) được đo bằng 4 biến quan sát (từ NTK1 đến NTK4); (4) Thương hiệu (TH) được đo bằng 5 biến quan sát (từ TH1 đến TH5); (5) Chiêu thị (CT) được đo bằng 4 biến quan sát (từ CT1 đến CT4); (6) Bao bì (BB) được đo bằng 4 biến quan sát (từ BB1 đến BB4); (7) Sự sẵn có (SSC) được đo bằng 4 biến quan sát (từ SSC1 đến SSC4); Và biến phụ thuộc (8) Quyết định sử dụng (QD) được đo bằng 5 biến quan sát (từ QD1 đến QD5). Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai cơng cụ chính: Hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) và phương pháp phân tích yếu tố (EFA).
3.5.2.1 Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ nguồn internet, các bài nghiên cứu đã được công bố trên internet, các tài liệu từ internet có liên quan đến lĩnh vực mì ăn liền để tiến hành phân tích các vấn đề liên quan và góp phần hồn thiện hơn cho đề tài nghiên cứu này.
3.5.2.2 Dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng cách phỏng vấn thơng qua tinternet những người tiêu dùng có sử dụng mì ăn liền tại TP.HCM.
3.5.3 Phương pháp phân tích
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích mơ tả để phân tích quyết định sử dụng mì ăn liền của người tiêu dùng TP.HCM. Một số phương pháp như kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số hồi quy:
3.5.3.1 Phân tích thống kê mơ tả ( Descriptive Statistics)
Được định nghĩa như là phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính tốn, các đặc trong khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Thống kê mô tả được sử dụng với các giá trị trung bình để xem xét đo lường các yếu tố tác động đến sự quyết định sử dụng mì ăn liền của người tiêu dùng. Là phân tích liên quan đến việc kiểm tra các đặc tính của các biến, cũng như so sánh để suy diễn thống kê về mối quan hệ giữa các biến.
Tần suất (Frequency): là số lần xuất hiện của các giá trị, đươc thực hiện với tất cả các kiểu biến số (Định tính và định lượng).
Mô tả thống kê (Statistics): Thực hiện các thủ tục thống kê nhƣ tóm tắt dữ liệu, lập bảng tổng hợp về đối tượng thu thập.
3.5.3.2 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo đươc đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và sự tương quan giữa các biến quan sát. Những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 sẽ được chấp nhận và tiếp tục đi vào những phân tích sau đó.
Nguồn: (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.5.3.3 Phân tích nhân tố khám phá ( EFA)
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin): Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của KMO phải nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, ngược lại giá trị nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett ( Bartlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét ma trận tương quan có phải ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần ( hệ số tương quan giữa các biến bằng không và đường chéo ( hệ số tƣơng quan với chính nó) bằng. Nếu kiểm định Bartlett có Sig < 0.05, chúng ta từ chối giả thuyết Ho ( ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA
Factor loading > 0.3: Đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0.4: Xem là quan trọng.
Factor loading > 0.5: Xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lƣờng. Tổng này phải đạt từ 50%
trở lên và tiêu chí Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi
3.5.3.4 Phân tích tương quan (Pearson)
(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)- Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, có đề cập
đến mức độ tương quan tuyến tính khi phân tích hệ số Person như sau: | r | > 0.8: Tương quan tuyến tính rất mạnh.
| r | = 0.6 - 0.8: Tương quan tuyến tính mạnh. | r | = 0.4 - 0.61: Có tương quan tuyến tính. | r | = 0.2 - 0.4: Tương quan tuyến tính yếu.
| r | < 0.2: Tương quan tuyến tính yếu hoặc khơng có.
(Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.5.3.5 Phương pháp phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy đa biến cho dạng như sau: i = β0 + β1X1i + β2X2i +….+ βpXpi + ei
Kí hiệu Xpi biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i.
Các hệ số β là các tham số không biết và thành phần ei là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi. Khi phân tích hồi quy cần đảm bảo một số nguyên tắc sau:
+ R2 là hệ số tương quan, thể hiện thực tế của mơ hình.
+ R2 đã điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
+ Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mơ hình tƣơng quan hồi quy là:
Kiểm định F phải có giá trị sig α < 0.05. Xem xét giá trị Tolerance, tương ứng là: Nếu hệ số Tolerance < 0.5 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu giá trị Tolerance < 0.1 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Đại lượng chuẩn đốn hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF(Variance Inflation Factor) > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF <10 thì khơng có đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin- Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kế nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Khi d lớn hơn dU và nhỏ hơn (4-dU).
Kết luận: khơng có hiện tượng tự tượng quan trong phần dư của mơ hình hồi quy tuyến tính. Trong đó: dU là trị số thống kê trên tra trong bảng Durbin – Watson.
CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Chương 3 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu. Chương 4 này nhằm mục đích trình bày kết quả đánh giá, hoàn chỉnh các thang đo và kết quả kiểm nghiệm mơ hình lý thuyết cũng như các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra. Bên cạnh đó cũng trình bày một số phân tích mơ tả về mẫu nghiên cứu, và kết quả định lượng các thang đo.