CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
2.7. CHUẨN BỊ DỮ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH
2.7.2. Nhập liệu và phân tích
Việc nhập liệu và phân tích được tiến hành thông qua sử dụng phần mềm SPSS 16.0. Các công cụ tính toán, trình bày và thống kê được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:
• Thống kê mô tả
• Kiểm tra độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước nhằm loại các biến không phù hợp. Theo các nhà nghiên cứu:
0,8 ≤ Cronbach
Alpha ≤ 1 : Thang đo lường tốt.
0,7 ≤ Cronbach
Alpha ≤ 0,8 : Thang đo có thể sử dụng được.
0,6 ≤ Cronbach
Alpha ≤ 0,7
: Có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Trong nghiên cứu này những biến có Cronbach’s alpha lớn hơn 0,6 thì được xem là đáng tin cậy và được giữ lại [10]. Đồng thời, các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo [1].
• Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố nhằm rút gọn tập hợp nhiều biến thành một số biến tương đối ít hơn, giúp cho nghiên cứu có được một bộ biến số có ý nghĩa hơn.
Đồng thời, kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo. Để thực
57
hiện phân tích nhân tố, trị số KMO phải có giá trị từ 0.5 đến 1. Hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố. Đồng thời, khác biệt giữa các hệ số tải nhân tố của một biến ở các nhóm nhân tố khác nhau phải lớn hơn hoặc bằng 0.3. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình. Cuối cùng, tiêu chuẩn tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
• Phân tích tương quan tuyến tính
Phân tích tương quan tuyến tính được sử dụng nhằm đo lường mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến định lượng. Trong phân tích tương quan tuyến tính thì hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson tiến gần tới 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị của hệ số tương quan Pearson bằng 0 chỉ ra rằng không có mối liên hệ tuyến tính. Đồng thời, nếu tiến hành kiểm đinh ở mức ý nghĩa 95% thì sig < 0,05 thì giữa các biến mới có mối liên hệ tuyến tính.
0 ≤ Hệ số tương quan Pearson ≤ 0,3 : mối quan hệ yếu
0,31 ≤ Hệ số tương quan Pearson ≤ 0,5 : mối quan hệ trung bình 0,51 ≤ Hệ số tương quan Pearson ≤ 0,7 : mối quan hệ chặt chẽ 0,71≤ Hệ số tương quan Pearson ≤1 : mối quan hệ rất chặt chẽ
•Phân tích phương sai (ANOVA và Independent – Sample T Test) Phân tích phương sai được sử dụng để kiểm định có hay không sự khác nhau trong ý định hành vi của các khách hàng có đặc điểm giới tính, độ tuổi và thu nhập khác nhau [10].
Giả thiết
58
Ho: Không có sự khác biệt về ý định hành vi của các nhóm đối tượng khác nhau.
H1: Có sự khác biệt về các ý định hành vi của các nhóm đối tượng khác nhau.
Mức ý nghĩa: 95%
Nếu Sig < 0,5: Bác bỏ giả thiết Ho
Nếu Sig > 0,5: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho
Chương 2 trình bày tiến trình nghiên cứu để thu thập dữ liệu và chuẩn bị đưa dữ liệu vào phân tích. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua hai giai đoạn: Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc tham khảo các tài liệu được thu thập thông qua sách báo, Internet và các nghiên cứu trước đây để xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc điều tra người tiêu dùng. Quá trình điều tra người tiêu dùng được thực hiện thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi với kích thước mẫu n=250.
Chương 2 cũng trình bày quá trình thiết lập thang đo, xây dựng bảng câu hỏi, quá trình thu thập dữ liệu và các bước chuẩn bị, mã hóa dữ liệu. Chương sau sẽ tiến hành phân tích dữ liệu với phương pháp thống kê mô tả, kiểm định các giả thuyết liên quan đến mô hình và các thành phần phụ không thuộc mô hình thông qua phương pháp tương quan và các phương pháp thống kê khác.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng trong chương 2 nhằm tìm hiểu các mối quan hệ giữa các biến “ Thông tin của quảng cáo”, “Niềm vui”, “Độ tin cậy của thông điệp quảng cáo” ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng đối với hoạt động quảng cáo.
59
Người nghiên cứu tiến hành giả định có mối quan hệ cùng chiều giữa các biến thông tin của quảng cáo, niềm vui từ các thông điệp quảng cáo và độ tin cậy của thông điệp quảng cáo và biến thái độ của người tiêu dùng đối với hoạt động quảng cáo.
Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng tiến hành đưa ra các giả thuyết về sự khác biệt trong ý định hành vi giữa những nhóm có đặc điểm nhân khẩu học khác nhau (giới tính, độ tuổi, thu nhập)
Chương tiếp theo sẽ đi sâu vào phân tích các kết quả nghiên cứu.
60
CHƯƠNG 3