Trƣờng Đại học Số đáp viên đƣợc chọn (Ngƣời)
Số đáp viên hồi đáp đạt yêu cầu (Ngƣời) Hoa Sen 110 101 FPT 110 103 Văn Lang 110 105 Huflit 110 101 Tổng 440 410
Sau khi đã có con số phân bổ đáp viên cho từng trƣờng, đáp viên sẽ đƣợc chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện. Sinh viên đang theo học tại bốn trƣờng đại học ngồi cơng lập trên sẽ đƣợc chọn vào mẫu.
3.3.3 Phƣơng pháp xử lý số liệu và kỹ thuật kiểm định
Ngày nay, hầu hết các nghiên cứu đều xử lý số liệu trên các phần mềm máy tính. Nghiên cứu này sử dụng phần mềm SPSS 16.0. Do vậy, việc xử lý số liệu phải qua các bƣớc sau:
- Mã hóa số liệu: Các số liệu định tính (biến định tính) cần đƣợc chuyển đổi (mã hóa) thành các con số. Các số liệu định lƣợng thì khơng cần mã hóa. - Nhập liệu: Số liệu đƣợc nhập và lƣu trữ vào file dữ liệu. Cần phải thiết kế khung file số liệu thuận tiện cho việc nhập liệu.
- Hiệu chỉnh và làm sạch dữ liệu: Là kiểm tra và phát hiện những sai sót trong q trình nhập số liệu từ bảng số liệu ghi tay vào file số liệu trên máy tính.
3.3.3.1 Kiểm định thang đo
Trƣớc khi kiểm mơ hình lý thuyết thì cần phải kiểm định thang đo bằng cách đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phƣơng pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Cịn phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Đánh giá độ tin cậy thang đo
- Độ tin cậy của thang đo thƣờng đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha.
- Phƣơng pháp này áp dụng cho từng nhân tố (cả độc lập và phụ thuộc)
- Mục đích là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lƣờng cho 1 khái niệm cần đo hay khơng. Muốn biết cái nào đóng góp nhiều hay ít thì quan sát hệ số tƣơng quan biến – tổng.
- Sử dụng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trƣớc khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
- Điều kiện khi chạy Cronbach’s Alpha: + Hệ số Cronbach’s alpha > 0.6
+ Hệ số tƣơng quan biến – tổng > 0.3
Điều này có nghĩa những biến có hệ số tƣơng quan với biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha cao hơn 0.6 đƣợc xem là chấp nhận và thích hợp đƣa vào những phân tích tiếp theo. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.8 trở lên thì thang đo lƣờng rất tốt, mức độ tƣơng quan chặt chẽ hơn.
Đánh giá giá trị thang đo
Để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA thƣờng đƣợc sử dụng. Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Các tác giả Meyers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức đƣợc sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu. - Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng.
- Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: - Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5
- 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), đây là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến có hay khơng có tƣơng quan trong tổng thể.
- Phần trăm phƣơng sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu %.
3.3.3.2 Kiểm định mơ hình lý thuyết
Khi tiến hành kiểm định mơ hình lý thuyết, điều đầu tiên tác giả cần làm là phân tích tƣơng quan tuyến tính để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng.
Phân tích tƣơng quan tuyến tính
Trị tuyệt đối của hệ số tƣơng quan (r) cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.
- Khi r = ±1 thì hai biến có tƣơng quan tuyến tính tuyệt đối - Khi r > 0 thì hai biến có quan hệ đồng biến.
- Khi r <0 thì hai biến có quan hệ nghịch biến.
- Khi r=0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối liên hệ tuyến tính.
Nếu giữa hai biến có sự tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Ma trận tƣơng quan cho chúng ta biết mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc, cũng nhƣ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.
Sau khi xem xét sự tƣơng quan tuyến tính giữa các biến định lƣợng và kiểm tra sự tồn tại của hiện tƣợng đa cộng tuyến, tác giả có cơ sở để đi vào phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy sẽ xác định đƣợc mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy sẽ mơ tả đƣợc hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đốn đƣợc mức độ của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Trong phân tích hồi quy, tác giả tiến hành xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tƣơng quan Pearson ở trên, ta sẽ đƣa tất cả các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phƣơng pháp đƣa vào cùng một lúc (Enter). Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng các cộng cụ nhƣ tính hệ số tƣơng quan R, hệ số xác định R2
, kiểm định F và kiểm định t.
Hệ số tƣơng quan R đo lƣờng mức độ tƣơng quan giữa hai biến
Hệ số xác định R2 đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình thể hiện mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính
- Nếu R <0,3 - Nếu R2 <0,1 Tƣơng quan ở mức thấp - Nếu 0,3 ≤ R <0,5 - Nếu 0,1 ≤ R2 <0,25 Tƣơng quan ở mức trung bình
- Nếu 0,5 ≤ R <0,7 - Nếu 0,25 ≤ R2 <0,5 Tƣơng quan khá chặt chẽ - Nếu 0,7 ≤ R <0,9 - Nếu 0,5 ≤ R2 <0,8 Tƣơng quan chặt chẽ - Nếu 0,9 ≤ R - Nếu 0,8 ≤ R2 Tƣơng quan rất chặt chẽ Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyếnn tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này xoay quanh mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
đƣa vào có bằng 0 hay khơng. Các giá trị sig. tại các phép kiểm định thể hiện ý nghĩa thống kê của mơ hình.
Nếu t-value (giá trị tuyệt đối của t) của các biến độc lập lớn hơn 2 (hoặc >1,96) ta có thể kết luận là có mối quan hệ về mặt thống kê – hay nói cách khác là có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Nhƣng số quan sát n phải đủ lớn thì độ chính xác càng cao.
3.4 Tóm tắt
Chƣơng 3 đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mơ hình lý thuyết về các yếu tố ảnh hƣởng đến lòng trung thành thƣơng hiệu trong lĩnh vực giáo dục đại học. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Kỹ thuật thảo luận tay đôi trực tiếp đƣợc dùng trong bƣớc nghiên cứu định tính và kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp đƣợc dùng cho bƣớc nghiên cứu định lƣợng với mẫu thu về có kích thƣớc n=410 mẫu. Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu gồm có mơ tả đặc điểm mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định thang đo, kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Giới thiệu
Chƣơng 4 trình bày thông tin chung về mẫu nghiên cứu (n), kết quả kiểm định thang đo qua phép phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s alpha, kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố giá trị thƣơng hiệu ảnh hƣởng đến lòng trung thành thƣơng hiệu.
Phần mềm SPSS 16.0 đƣợc sử dụng nhƣ một cơng cụ chính để xử lý dữ liệu và thực hiện các phân tích ở chƣơng 4 này.
- Thông tin mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện với đối tƣợng sinh viên đang học tại các trƣờng đại học ngồi cơng lập trên địa bàn TP. HCM. Những sinh viên đƣợc phỏng vấn có giới tính và trình độ khác nhau. Tổng cộng có 440 bảng câu hỏi phát ra, thu về 410 bảng, 30 bản không hợp lệ. Dữ liệu đƣợc mã hóa, nhập liệu và làm sạch thơng qua phần mềm SPSS 16.0. Qua kết quả thống kê của mẫu nghiên cứu, tác giả nhận thấy trong 410 sinh viên tham gia phỏng vấn có nam và nữ chiếm tỉ lệ tƣơng ứng là 45,4% và 54,6%. Về trình độ có 35 sinh viên năm nhất (chiếm 8,5%), 166 sinh viên năm thứ 2 (chiếm 40,5%), 132 sinh viên năm thứ ba (chiếm 32,2%) và 77 sinh viên năm thứ tƣ (chiếm 18,8%).