CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Thiết kế nghiên cứu
Thiết kế nghiên cứu là một thiết kế chi tiết định hình cụ thể các phương pháp thu thập thông tin, công cụ xử lý và phân tích dữ liệu thu thập được mà nghiên cứu lựa chọn để kiếm chứng giả thuyết đưa ra. Thiết kế nghiên cứu bao gồm các nội dung chủ yếu như phương pháp chọn mẫu, phương pháp thu thập dữ liệu và phương pháp phân tích số liệu (Đinh Phi Hổ, 2014).
3.2.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Mục đích của nghiên cứu định lượng là dùng các kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu lý thuyết. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn với các sinh viên thuộc khối ngành kinh tế trường Đại học Thủ Dầu Một dựa trên bảng câu hỏi đã soạn sẵn.
Bảng câu hỏi này là bảng câu hỏi chi tiết và các câu hỏi với các câu trả lời được đo lường theo cấp độ thang đo rõ ràng. Đối tượng thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu này là sinh viên thuộc khối ngành kinh tế trường Đại học Thủ Dầu Một, để đánh giá một các toàn diện về vai trò trung gian của sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ
26
đào tạo về hình ảnh thương hiệu trường Đại học Thủ Dầu Một. Công cụ sử dụng để xử lý dữ liệu trong nghiên cứu định lượng là phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0.
3.2.2.1. Thiết kế bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phỏng vấn trực diện với bảng câu hỏi đóng, người trả lời chỉ đánh dấu vào phương án trả lời đúng nhất theo quan điểm của người tham gia phỏng vấn.
Các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được đo lường bằng thang đo Likerk 5 mức độ, với mức đánh giá sau:
1. Hoàn toàn không đồng ý 2. Không đồng ý
3. Không có ý kiến 4. Đồng ý
5. Hoàn toàn đồng ý
Bảng 3.1. Thang đo chính thức
Tiêu chí Nguồn dữ liệu
Quyết định mua hàng
Ngô Thái Hưng(2013)
Tôi sẽ mua sản phẩm
Tôi sẽ tiếp tục mua sản phẩm trong những lần sau Tôi sẽ đề xuất đối với người khác về việc mua sản phẩm
Chất lượng sản phẩm
Jairo Kirwa Mise và đồng đội (2013)
Sản phẩm có hương vị phù hợp và ngon miệng Bổ dưỡng, tốt cho sức khoẻ
Menu đa dạng
Cửa hàng cung cấp sản phẩm có thương hiệu Chất lượng sản phẩm được đánh giá cao
Chất lượng phục vụ
Đinh Thị Lệ Trâm (2018) Nhân viên vui tính
Nhân viên trả lời được mọi vấn đề đặt ra Nhân viên làm việc với thái độ nhiệt tình
27
Nhân viên hỗ trợ ngay lập tức khi khách hàng cần Nhân viên có tác phong làm việc chuyên nghiệp
Giá cả
Etty Zuliawaty Rajasa (2023) Giá cả phải chăng đối với sản phẩm
Giá cả phù hợp hơn so với các đối thủ Giá cả phù hợp với thu nhập
Khuyến mãi
Đinh Thị Lệ Trâm (2018) Khuyến mãi đa dạng
Khuyến mãi có giá trị
Khuyến mãi diễn ra thường xuyên
Điểm bán có nhiều hoạt động dùng thử sản phẩm hấp dẫn
Quảng cáo
Ong Choon Hee và Woon Say Yen (2018)
Thương hiệu được truyền thông bởi người nổi tiếng
Thương hiệu có sự quảng bá trên các nền tảng Facebook, Tiktok, Intasgram
Thương hiệu có sự tài trợ đối với các chiến dịch tình nguyện, chương trình
Hình thức sản phẩm
Nguyễn Đình Nhật Huy và Hoàng Cửu Long (2022) Nhìn bên ngoài sản phẩm rất bắt mắt và thu hút
Tính nhận diện thương hiệu cao Kiểu dáng sản phẩm hấp dẫn
Hình ảnh trên sản phẩm mang tính hấp dẫn
28 3.2.2.2. Đối tượng khảo sát
Đối tượng khảo sát là người tiêu dùng Phúc Long tại Thủ Dầu Một. Nhóm tác giả thực hiện khảo sát online được thiết kế trên google form thông qua các nền tảng mạng xã hội Facebook, Zalo và khảo sát trực tiếp thông qua phiếu khảo sát giấy.
Phương pháp khảo sát online tạo điều kiện cho nhóm tác giả có thể tìm kiếm và liên lạc đối với số lượng lớn khách hàng thông qua các kênh khác nhau. Bên cạnh đó phương pháp phỏng vấn trực tiếp qua phiếu khảo sát, nhóm tác giả có thể phỏng vấn chuyên sâu một số đặc điểm và thông tin cần thiết.
3.2.2.3. Kích thước mẫu nghiên cứu
Chọn mẫu là khâu quan trọng và có ý nghĩa quyết định đến chất lượng của kết quả nghiên cứu để kiếm định lý thuyết khoa học trong nghiên cứu định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo Hair và cộng sự (2010), “kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn là 100 trở lên”. Trên một biến phân tích thì tỷ lệ số quan sát thường là 5:1 hoặc là 10:1, một số nhà nghiên cứu thì cho rằng tỷ lệ này nên là 20:1. Vì vậy, nhóm tác giả quyết định chọn tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 10:1. Trong nghiên cứu này có đến 27 biến quan sát, vậy cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho phân tích nhân tố khám phá là n ≥ 270 (=27x10).
3.2.2.4. Phân tích dữ liệu Phân tích sơ bộ:
Dữ liệu sau khi đã được làm sàn lọc được đánh giá qua các bước gồm: đánh giá độ tin cậy các thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Đánh giá độ tin cậy Cronbach's Alpha:
Để kiểm định độ tin cậy của các thang đo nêu trên, công cụ đầu tiên được sử dụng là đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach's Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Biến quan sát đạt yêu cầu khi biến này có hệ số tương biến – tổng ≥ 0,30.
Ngoài ra, nếu Cronbach's Alpha ≥ 0,60 là thang đo đạt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994). Hiển nhiên, hệ số Cronbach's Alpha không phải là càng cao thì càng tốt. Qua nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ (2013) nếu Cronbach's Alpha quá lớn (≥
0,95) thì nhiều biến quan sát trong thang đo không có sự khác biệt gì nhau, chúng cùng
29
đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu gây ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường độ tin cậy.
Phân tích nhân tố khám phá – EFA:
Công cụ thứ hai để kiểm định các thang đo là phương pháp phân tích khám phá nhân tố EFA. Phân tích nhân tố EFA được sử dụng với mục tiêu đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích yếu tố phân tích thành phần chính (Principal Axis Factoring) cùng với phép quay Promax phải đạt những chỉ tiêu để xem xét các thuộc tính quan trọng bên dưới đây:
(i) Tính tích hợp của mô hình EFA so với dữ liệu thu thập từ thị trường được đánh giá qua hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin). Phân tích nhân tố chỉ được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) có giá trị từ 0.5 đến 1 (Othman và Owen, 2002).
(ii) Trong một thang đo (nhân tố), tính tương quan của các biến quan sát đại diện kiểm định Bartlett được sử dụng để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau. Các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05) (Hair và cộng sự, 2010).
(iii) Thang đo đạt giá trị hội tụ khi trọng số của các biến quan sát (Factor Loading) cần phải lớn hơn 0.5 (Anderson và Gerbing, 1988). Tất cả các trọng số hồi quy được bắt buộc bằng nhau giữa các nhóm được ước lượng theo mô hình bất biến cục bộ. Trong trường hợp giá trị nội dung của biến đóng vai trò quan trọng trong thang đo có thể chấp nhận trọng số nhân tố bằng và lớn hơn 0,4.
(iv) Phương sai trích (% Cumulative Variance) được sử dụng để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Để đạt được mức độ giải thích thì phương sai trích cần phải bằng hoặc lớn hơn 50% và điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số eigenvalue tối thiểu bằng 1.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày về thiết kế nghiên cứu của đề tài trong đó có các nội dung như phương pháp nghiên cứu định tính, phương pháp nghiên cứu định lượng, quy trình nghiên cứu phương pháp chọn mẫu và thiết kế bảng câu hỏi.
30