Chương 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Nghiên cứu chính thức – Nghiên cứu định lượng
3.4.1. Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Năm 2018, Việt Nam có 54,7 triệu người dùng internet (gần 60% dân số). Con số này được dự đoán sẽ tăng lên 75,7 triệu người dùng internet vào năm 2022 (Statista, 2019). Nhằm tận dụng lợi thế này do vậy dữ liệu được thu thập cho nghiên cứu này được thu thập bằng một bảng câu hỏi Google Drives được phân phối cho người trả lời bằng kỹ thuật chọn mẫu ‘quả cầu tuyết’ hay ‘ném bóng tuyết’ thông qua internet (thuộc phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên – chọn mẫu thuận tiện). Kỹ thuật này yêu cầu người trả lời trả lời bảng câu hỏi và chuyển nó cho người dùng internet (người Việt Nam), mạng xã hội khác đang sinh sống tại Việt Nam. Đồng thời, theo kết quả điều tra của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2019, trong cả nước, lượng chất thải rắn sinh hoạt phát sinh từ khu vực đô thị khoảng hơn 37.000 tấn/ngày, nhiều hơn nông thôn vào khoảng hơn 24.000 tấn/ngày. Nghiên cứu đang quan tâm về rác thải bao bì F&B (thuộc chất thải rắn sinh hoạt), do vậy đối tượng mẫu khảo sát chủ yếu sinh sống ở thành thị và điều này cũng phù hợp với việc sử dụng internet ở thành thị phát triển hơn ở nông thôn.
Bên cạnh đó, phương pháp chọn mẫu này tốn ít chi phí, đơn giản và có thể thu thập dữ liệu trong thời gian ngắn, thời gian phù hợp với thời gian nghiên cứu đề tài.
Bảng câu hỏi được thiết kế theo quy trình chín (09) bước như sau:
Khảo sát được thực hiện qua đường truyền Google drives:
https://docs.google.com/forms/d/16ZXrnxgHgi5kPVqANtYEAqdtsHuYfPILNPTrAPt mmb0/viewform?usp=drive_open&edit_requested=true
Tác giả thu được 266 phản hồi, có 11 phản hồi không đạt yêu cầu do chọ những câu trả lời giống nhau. 255 phản hồi đạt yêu cầu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0, kết quả chi tiết trình bày ở chương 4.
1
• Xác định dữ liệu cần thu thập: Các dữ liệu theo các thang đó đã xây dựng và một số thông tin về nhân khẩu học.
2
• Xác định đối tượng khảo sát mục tiêu: Người tiêu dùng Việt Nam trong độ tuổi lao động với các nhóm tuổi khác nhau có sử dụng internet.
3
• Chọn phương pháp tiếp cận đối tượng khảo sát mục tiêu: Thông qua mạng xã hội.
4
• Quyết định nội dung câu hỏi: có 3 phần: (i) Giới thiệu lý do và một số khái niệm quan trọng, (ii) Nội dung khảo sát các nhân tố trong mô hình, (iii) Nhân khẩu học.
5
• Phát triển từ ngữ câu hỏi: Dựa theo các câu phát biểu trong thang đo và hiệu chỉnh để thân thiện với đối tượng được khảo sát.
6 • Đặt câu hỏi vào một trật tự và định dạng có ý nghĩa.
7 • Kiểm tra độ dài của bảng câu hỏi.
8 • Kiểm tra trước bảng câu hỏi.
9
• Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát cuối cùng: Bước này sau khi hoàn tất sẽ được đưa lên mẫu khảo sát trực tuyến Google drives.
3.4.2. Phân tích dữ liệu
Các kỹ thuật phân tích dử liệu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm:
3.4.2.1. Thống kê mô tả:
Mô tả mẫu khảo sát: độ tuổi, giới tính, học vấn, nghề nghiệp … 3.4.2.2. Đánh giá độ tin cậy của các thang đo
Đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Thang đo được đánh giá là tin cậy khi hệ số alpha lớn hơn 0,6 do đối với các đối tượng khảo sát thấy nghiên cứu này mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Đây là tiền đề để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
3.4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): phân tích EFA có ý nghĩa thông qua bốn (04) đánh giá: (i) Hệ số tải - Factor loading; (ii) Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin); (iii) Kiểm định Bartlett; (iv) Chỉ số Eigenvalue và (v) Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance). Trong nghiên cứu này, các thang đo được đánh giá là có giá trị với các hệ số như sau: (i) Hệ số tải > 0.50 (phân tích EFA có ý nghĩa thực tiễn; (ii) 0.5 ≤ KMO ≤ 1 (iii) Kiểm định Bartlett: có ý nghĩa thống kê khi Sig.
< 0.05; (iv) Chỉ số Eigenvalue > 1 và (v) Phần trăm phương sai trích > 50%
3.4.2.4. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích tương quan Pearson: Khi Sig. của biến độc lập < 0.05 thì có nghĩa biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.
Cuối cùng là phân tích hồi quy đa biến để đánh giá sự thích hợp của mô hình. Sử dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. R2 là hệ số đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. R2 càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng phù hợp và ngược lại càng gần 0 thì càng không phù hợp. Giá trị thống kê Durbin – Watson (d) dao động trong khoảng từ 0
đến 4. (Tự tương quan âm nếu 3< d < 4; Tự tương quan dương nếu 0 < d < 1; Không có tự tương quan nếu 1 < d < 3). Bên cạnh đó cũng xem xét hệ số VIF (Variance Inflation Factor) được gọi là “hệ số phóng đại phương sai để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến. Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2: không bị đa cộng tuyến. Cuối cùng là kiểm định t để chấp nhận/
bác bỏ giả thuyết.
3.4.2.5. Kiểm định sự khác biệt
Kiểm định sự khác biệt: Kiểm định sự khác biệt giữa 2 mẫu độc lập (Independent- samples T-test). Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA) nhằm kiểm định sự khác biệt giữa phân loại từ 3 nhóm trở lên. Nếu giá trị Sig. > 0.05 thì có thể nói không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm của biến phân loại với độ tin cậy đạt 95%. Ngược lại là có sự khác biệt có ý nghĩa thông kê giữa các nhóm trong biến quan sát. Khi đó, tác giả tiến hành phân tích sâu ANOVA để xác định chỗ khác biệt đó, sử dụng Post – Hoc Test để xác định nhóm khác biệt.
3.4.2.6. Thống kê mô tả giá trị trung bình các nhân tố
Các nhân tố được thống kê giá trị trung bình MEAN để đánh giá khái quát về mức độ đánh giá của đối tượng khảo sát lên các nhân tố trong Phương trình hổi quy.
Kết luận chương 3
Trong chương 3 tác giả đã trình bày sơ lược về phương pháp và quy trình nghiên cứu bao gồm các bước từ việc xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu đến việc thiết lập cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu thông quan các bước như tìm hiểu các nghiên cứu có liên quan, sau đó xác định lý thuyết nền, tìm hiểm các khái niệm có liên quan trong nghiên cứu, đề xuất mô hình nghiên cứu và đưa ra các giả thuyết. Bước tiếp theo trong quy trình nghiên cứu là xác định thang đo gốc. Tiến hành nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật phỏng vấn tay đôi. Với kết quả nghiên cứu định tính, các chuyên gia đã đồng tình với mô hình nghiên cứu đề xuất cũng như thang đo tương ứng đã được xác định. Theo đó, mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến QĐM sản phẩm F&B có
BB TTMT của người tiêu dùng sẽ có 6 yếu tố như sau: “Yếu tố trực quan bao bì”; “Yếu tố thông tin trên bao bì”; “Thái độ đối với hành vi”; “Nhận thức kiểm soát đối với hành vi”; “Lòng trung thành thương hiệu”. Bên cạnh đó, bảng câu hỏi cũng được thiết kế có 3 phần: (i) Giới thiệu lý do và một số khái niệm quan trọng, (ii) Nội dung khảo sát các nhân tố trong mô hình, (iii) Nhân khẩu học và được tác giả tiến hành thu thập dữ liệu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu sẽ được sử dụng bao gồm: Thống kê mô tả; Phân tích Cronbach’s Alpha; Phân tích nhân tố EFA; Phân tích hồi quy đa biên và kiểm định sự khác biệt. Chi tiết nội dung phân tích dữ liệu sẽ được trình bày trong chương 4.