Nghiên cứu định lượng

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2. Xây dựng mô hình nghiên cứu

3.2.4. Nghiên cứu định lượng

3.2.4.1. Mục tiêu của nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng được định nghĩa là phương pháp nghiên cứu sử dụng số liệu và các công cụ xử lý số liệu để có thể đo lường và đưa ra những thông tin có hệ thống về các đối tượng cũng như mối quan hệ của chúng. Việc nghiên cứu định lượng giúp đưa ra câu trả lời về mối quan hệ giữa các biến đo lường trong mô hình nghiên cứu

để giải thích, dự đoán, kiến nghị giải pháp.

Phương pháp nghiên cứu định lượng thường bắt đầu từ việc thu thập các dữ liệu liên quan đến một giả thuyết hoặc lý thuyết đã có cùng với số liệu mô tả và số liệu suy luận và kết thúc bằng việc đưa ra kết quả về việc khẳng định hay phủ định những giả thuyết đã kiểm định trong nghiên cứu. Thông qua việc sử dụng một hoặc nhiều biến, nhóm nghiên cứu thu thập thông tin và phân tích, xử lý những dữ liệu liên quan đến các biến kiểm soát đó chủ yếu bằng thực hiện khảo sát và thông qua quan sát người tham gia khảo sát.

3.2.4.2 Xác định quy mô mẫu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, sau khi xác định được đối tượng nghiên cứu chính, nhóm tác giả sẽ tổng hợp lại những đặc điểm chính của nhóm đối tượng để tiến hành khảo sát. Với quy mô mẫu là 400, áp dụng công thức sau kết hợp kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên:

𝑛 = N

1 + N(𝑒)2 Trong đó:

N= 8.537.659 (dân số của ba tỉnh thành Hà Nội, Bắc Ninh và Nam Định theo báo

cáo dân số của Tổng cục Thống kê năm 2019) cụ thể:

TP. Hà Nội: 8.053.663 người

Bắc Ninh: 247.702 người

Nam Định: 236.294 người

=> Quy mô mẫu: 400 phiếu

e= 0,05 (sai số là 5%)

Thay số liệu vào công thức trên, ta thu được:

𝑛 = 8.537.659

1 + 8.537.659𝑥0.052= 399.98 ≈ 400

Nhằm đảm bảo tính đại diện cho mẫu nghiên cứu, nhóm tác giả tiến hành tính toán tỉ lệ dân cư địa bàn thành phố Hà Nội, Bắc Ninh và Nam Định để tiến hành thu thập dữ

37

liệu. Nhóm tác giả tiến hành khảo sát bằng cách gửi bảng phiếu khảo sát tới sinh viên các trường đại học và những người đi làm tại Hà Nội, Bắc Ninh và Nam Định. Kết quả thu được 400 phiếu trả lời (trong đó 370 phiếu đưa vào phân tích).

Bảng 3.1 Quy mô mẫu nghiên cứu Tỉnh, thành phố Số dân (nghìn người) Số phần tử

Hà Nội 8053,6 210

Bắc Ninh 247,7 78

Nam Định 236,3 82

Nguồn: Tổng hợp từ Tổng cục Thống kê và đề xuất của nhóm tác giả (2021)

3.2.4.3. Mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 3.2 Cơ cấu mẫu nghiên cứu

STT Tiêu chí

đánh giá

Mẫu nghiên cứu Số lượng Tỷ lệ (%)

1 Giới tính

Nam 122 33

Nữ 248 67

2 Nhóm tuổi

Dưới 18 13 3,5

Từ 18 đến 25 tuổi 192 51,9

Từ 26 đến 35 tuổi 59 15,9

Từ 36 đến 45 tuổi 51 13,8

Từ 45 đến 60 tuổi 41 11,1

Trên 60 tuổi 14 3,8

Nghề nghiệp

Sinh viên 151 40,8

Giáo viên 21 5,7

Học sinh 13 3,5

38

3

Tự do 15 4,1

Viên chức 10 2,7

Kinh doanh 6 1,6

Công nhân 21 5,7

Khác 133 35,9

4 Trình độ học vấn

Phổ thông 66 17,8

Trung cấp, cao đẳng 41 11,1

Đại học 250 67,6

Sau đại học 13 3,5

5 Số thành viên

trong gia đình

Nhỏ hơn/ bằng 2 người 33 8,9

Từ 3 đến 5 người 288 77,8

Trên 5 người 49 13,2

6 Thu nhập

Dưới 15 triệu 315 85,4

Từ 15 đến 30 triệu 30 8,1

Từ 31 đến 50 triệu 9 2,4

Trên 50 triệu 15 4,1

7 Trải nghiệm

Chưa từng dùng 84 22,7

Đang dùng 125 33,8

Đã từng dùng 161 43,5

8

Hình thức làm

khảo sát

Online 180 48,6

Offline 190 51,4

39

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả (2021)

Cơ cấu mẫu theo giới tính

Với kích thước mẫu là 370, nhóm nghiên cứu thu được 122 nam và 248 nữ, với tỉ

lệ phần trăm tương ứng là 33% và 67%. Lý do dẫn đến chênh lệch về giới ở trên là do những hạn chế của phương pháp lấy mẫu tiện lợi.

Cơ cấu mẫu theo nhóm tuổi

Có thể nhận thấy, mẫu nghiên cứu có sự đa dạng về độ tuổi của những người tham gia khảo sát trải dài từ dưới 18 tuổi đến trên 60 tuổi ( do TPCN phù hợp với mọi lứa tuổi). Trong đó, 13 đáp viên ở độ tuổi dưới 18, 192 đáp viên ở độ tuổi từ 18 đến 25, 59 đáp viên ở từ 26 đến 35 tuổi, 51 đáp viên ở độ tuổi 36 đến 45, 41 đáp viên ở độ tuổi 45 đến 60 và 14 đáp viên ở độ tuổi trên 60, lần lượt tương ứng với 3,5%, 51,9%, 15,9%, 13,8%, 11,1% và 3,8% tổng số mẫu. Có thể thấy độ tuổi từ 18 đến 25 và 26 đến 35 có tỉ lệ sử dụng TPCN cao. Nguyên nhân là do trong khoảng độ tuổi của 2 lứa tuổi này người tiêu dùng tiếp xúc nhiều với máy tính, điện thoại các thiết bị điện tử có thể gây ra các bệnh, áp lực công việc, nhu cầu làm đẹp,…

Cơ cấu mẫu theo nơi sinh sống

Với mong muốn xác định sự tác động của các môi trường sống khác nhau lên niềm tin, nhóm tác giả quyết định thực hiện nghiên cứu tại Hà Nội, Bắc Ninh và Nam Định. Kết quả thu được 210 đáp viên sinh sống tại Hà Nội chiếm 56,8%, 78 đáp viên sinh sống tại Bắc Ninh chiếm 21,1% và 82 đáp viên sinh sống tại Nam Định chiếm 22,2%. Qua kết quả điều tra trên cho thấy thành phố Hà Nội có tỉ lệ người sử dụng TPCN cao nhất. Giải thích cho điều trên là do người dân ở Hà Nội có thu nhập khá cao và có nhu cầu sử dụng TPCN khá lớn, bên cạnh đó họ còn dễ dàng tiếp cận và mua TPCN.

Cơ cấu mẫu theo nghề nghiệp

151 đáp viên là sinh viên, chiếm 40,8%; 21 đáp viên là giáo viên, chiếm 5,7%; 13 đáp viên là học sinh, chiếm 3,5%; 10 đáp viên là viên chức, chiếm 2,7%; 15 đáp viên có nghề nghiệp tự do, chiếm 4,1%; 6 đáp viên làm kinh doanh, chiếm 1,6%; 21 đáp viên là công nhân, chiếm 5,7% và còn lại 133 đáp viên làm các ngành nghề khác, chiếm 35,9%.

Cơ cấu mẫu theo trình độ học vấn

Trong 370 đáp viên, 66 đáp viên có trình độ phổ thông chiếm 17,8%; 41 đáp viên

có trình độ trung cấp, cao đẳng chiếm 11,1%; 250 đáp viên có trình độ đại học chiếm 67,6% và 13 đáp viên có trình độ sau đại học chiếm 3,5%.

Cơ cấu mẫu theo thu nhập

40

Qua những cuộc phỏng vấn định tính, nhóm tác giả nhận thấy thu nhập của nhóm đối tượng trong nghiên cứu dao động ở nhiều mức độ khác nhau. Trong đó, nhóm thu nhập có số lượng đáp viên chiếm đa số là dưới 15 triệu với 315 đáp viên, tương ứng với 85,4%.Tiếp sau đó là nhóm thu nhập từ 15 đến 30 triệu với 30 đáp viên chiếm 8,1%, trên 50 triệu với 15 đáp viên chiếm 4,2%.Cuối cùng, nhóm đáp viên có thu nhập từ 31 đến 50 triệu với 9 đáp viên chiếm 2,4%.

Cơ cấu mẫu theo số thành viên trong gia đình

Qua thu thập dữ liệu thứ cấp, nhóm tác giả nhận thấy số thành viên trong gia đình

có ảnh hưởng đến niềm tin. Chính vì vậy nhóm tác giả quyết định phân chia số thành viên trong gia đình thành 3 nhóm đối tượng. Cụ thể, nhóm nhỏ hơn hoặc bằng 2 người với 33 đáp viên chiếm 8,9%; nhóm từ 3 đến 5 người với 288 đáp viên chiếm 77,8% và nhóm trên 5 người với 49 đáp viên chiếm 13,2%.

Cơ cấu mẫu theo trải nghiệm với TPCN

Trong 370 đáp viên, 84 đáp viên chưa từng dùng chiếm 22,7%; 125 đáp viên đang dùng chiếm 33,8% và 161 đáp viên đã từng dùng chiếm 43,5%.

Cơ cấu mẫu theo hình thức làm khảo sát

Để có thể phát hiện ra sự khác biệt giữa kết quả của hai hình thức làm khảo sát, nhóm tác giả đã tiến hành triển khai việc khảo sát online và offline bảng hỏi này. Trong tổng số 370 bảng hỏi thu về, có 180 bảng hỏi online và 190 bảng hỏi offline, tương ứng với tỷ lệ 48,6% và 51,4% trên tổng số.

3.2.4.4. Cách thức xử lý và phân tích dữ liệu

Trong đề tài này, Nhóm tác giả sử dụng các phương pháp sau để phân tích và xử

lý dữ liệu:

Phương pháp thống kê mô tả: Để mô tả các kết quả nghiên cứu ban đầu

Phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha: Để kiểm định độ tin cậy của

thang đo. Phân tích độ tin cậy của thang đo các biến được sử dụng trong mô hình bằng cách đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha, từ đó có cơ sở để loại các biến không đáng tin cậy.

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis):

Để xác định các biến quan sát và kiểm định thang đo dựa trên hệ số trích (Extraction) của các biến, nếu biến nào có hệ số này nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ; chỉ tiêu là kiểm định Bartlett xem xét độ tương quan giữa các biến quan sát cùng với hệ số KMO (với giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1) (Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng, 2005).

41

Phương pháp nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory Factor Analysis): Để kiểm

định cấu trúc EFA, cấu trúc có thỏa mãn tính phân biệt và hội tụ. Tiêu chí được sử dụng theo Hu & Bentler (1999).

Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM - Structural equation modeling): Để kiểm định

sự phù hợp với dữ liệu thị trường của toàn bộ mô hình. Các tiêu chí được sử dụng để đánh giá bao gồm kiểm định Chi - bình phương (CMIN): biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của mô hình với mức ý nghĩa 5% (Sorbom và Joserkog, 1989), chỉ số Tucker & Lewis (TLI), chỉ số tích hợp so sánh (CFI), chỉ số RMSEA. Tất cả các mối quan hệ nhân quả trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội đều cần phải có độ tin cậy ở mức 95% (P-value = 0,05) (Cohen, 1988). Chỉ tiêu Chi - square theo bậc tự do (CMIN/df): trong thực tế, nếu N < 200, thì chỉ tiêu này phải < 3. Còn nếu N > = 200 thì chỉ tiêu này phải < 5. Như vậy mô hình mới được xem là phù hợp tốt (Wothke và Arbuckle, 1999; Lee và Kettinger, 1995).

Phương pháp kiểm định sự khác biệt trung bình (One-way Anova): Để kiểm định

sự khác nhau trong niềm tin của các biến định tính.