CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.5 Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi hoàn thành việc thu thập bảng câu hỏi điều tra từ các khách hàng cá nhân, sẽ tiến hành phân loại, loại bỏ các phiếu điều tra không hợp lệ và chọn ra các phiếu điều tra hợp lệ. Xử lý số liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, bao gồm các bước mã hóa, làm sạch dữ liệu và nhập liệu. Tiếp tục sử dụng phần mềm này để hỗ trợ phân tích các số liệu, xác định tần suất, đồ thị, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích hồi quy đa biến
a. Phân tích mô tả
Thực hiện lập bảng tần suất để mô tả mẫu thu thập được theo các thuộc tính: Tuổi, giới tính và trình độ học vấn.
b. Kiểm định và đánh giá thang đo - Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Việc phân tích nhân tố khám phá nhằm để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này giúp xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
-44-
Ngoài ra, dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số tải nhân tố biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố, hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Pricipal Component Analysis nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu .
- Hệ số Cronbach Alpha:
Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Trong nghiên cứu này, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 đến gần 1 là thang đo lường tốt.
c. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi phân tích nhân tố, thang đo được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là các yếu tố đã được xác định nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến thái độ của người tiêu dùng tại Đà Nẵng đối với quảng cáo trên điện thoại di động.
d. Phân tích phương sai
Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm định t giúp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội
-45-
bộ các nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm.
Tóm tắt chương 2
Chương này khái quát về thực tiễn triển khai quảng cáo trên điện thoại di động ở Việt Nam nói chung và Đà Nẵng nói riêng, cũng như nêu lên thái độ của người tiêu dùng tại Đà Nẵng đối với quảng cáo trên điện thoại di động.
Cùng với nền tảng lý thuyết và những yếu tố thực tiễn giúp tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp trong bối cảnh hiện tại.
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp nhằm tìm hiểu thái độ người tiêu dùng, để bổ sung và hiệu chỉnh thang đo phù hợp. Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) thông qua việc phỏng vấn qua bảng câu hỏi chuẩn bị sẵn đối với 300 mẫu để thu thập các dữ liệu phân tích.
Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thái độ người tiêu dùng tại Đà Nẵng đối với quảng cáo trên điện thoại di động.
-46-
CHƯƠNG 3