Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Để tìm hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng tới lựa chọn bia và hành vi uống bia, đề tài sử dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau. Các phương pháp từ đơn giản đó là thống kê mô tả, phân tích tương quan đến phương pháp phức tạp hơn như phương pháp hồi quy đơn giản và phương pháp ước lượng mô hình lựa chọn phân khúc.
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi
2.2.1 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số lượng. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng. Có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
Trong luận văn này tác giả sử dụng kỹ thuật biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu và thống kê tóm tắt mô tả dữ liệu đã thu thập được từ khảo sát và lấy mẫu thực tế.
Công cụ phân tích bảng chéo hai biến và bảng phân phối tần số để xử lí số liệu danh nghĩa nhằm mô tả mức độ sử dụng bia cũng như thói quen sử dụng bia.
Các đại lượng thống kê mô tả để phân tích các dữ liệu đo lường bằng thang đo định danh.
2.2.2 Phân tích hồi quy
Chúng ta sẽ phân tích hồi quy đa biến đo lường ảnh hưởng của 6 thành phần giới tính, trình độ học vấn, nơi làm việc, tình trạng hôn nhân, thu nhập và độ tuổi để xem các yếu tố này có tác động đến số lần uống bia như thế nào bằng phương pháp Enter.Các kiểm định được áp dụng thông qua hệ số xác định R2, hiệu chỉnh và kiểm định F, đồng thời dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Cuối cùng là kiểm tra sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mô hình phù hợp với lý thuyết hồi quy, bao gồm: Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durblin- Watson.
Mô hình hồi quy đa biến sẽ có dạng:
SLUB = βo + β1 *NLV + β2 *GT+ β3*HV + β4 *TTHN + β5 *TN+ β6 *ĐT + ei Trong đó:
SLUB: Số lần uống bia
28 NLV: Nơi làm việc
GT: Giới tính
HV: Trình độ học vấn TTHN: Tình trạng hôn nhân TN: Thu nhập
ĐT: Độ tuổi
2.2.3 Phương pháp uớc lượng mô hình lựa chọn
Với dữ liệu thu thập được từ BWS như trên, mô hình ước lượng sẽ không thể giống như mô hình lựa trọn truyền thống. Với ba nhãn hiệu bia được đưa vào nghiên cứu như trên, tác giả có một dạng dữ liệu xếp hạng thứ bậc (rank ordered data). Ba nhãn hiệu bia sẽ được xếp hạng từ 1 tới 3, chắc chắn chọn xếp hạng 1, chắc chắn không chọn xếp hạng 3 và còn lại là 2. Mô hình xếp hạng thứ bậc lựa chọn (rank ordered choice model) sẽ được ước lượng trong trường hợp này. Giả sử với tập lựa chọn t, người tiêu dùng chắc chắn chọn Heineken và không chắc chắn chọn Tiger, ta sẽ có dữ liệu được xếp hạng là Heineken > Saigon > Tiger. Khi đó mô hình xếp hạng lựa chọn theo dạng tuần tự. Tức là sẽ có 2 lần lựa chọn, lần một sẽ chọn 1 trong tập lựa chọn với đầy đủ 3 lựa chọn, lần 2 sẽ chọn 1 trong 2 lựa chọn còn lại và như vậy sản phẩm đã được lựa chọn ở lần 1 sẽ không xuất hiện trong tập lựa chọn lần 2. Mô hình lựa chọn tuần tự (sequential choice model) sẽ như sau:
Trong đó Vj là phần có thể quan sát được của độ thỏa dụng Uj, là hàm tuyến tính với các đặc tính và mức độ của mỗi sản phẩm j. Tương tự mô hình lựa chọn tuần tự với nhiều phân khúc như sau:
Với C là số phân khúc và fC là hàm xác định xác suất để một cá nhân người tiêu dùng thuộc phân khúc C. Hàm fC thường định dạng là hàm logic của đặc điểm người tiêu dùng (tuổi, thu nhập, giới tính….).
(15)
(16)
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi