3.3.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng. Câu hỏi hoàn chỉnh sẽ được sử dụng trong một khảo sát, với bảng câu hỏi chi tiết đã được thiết kế sẵn theo thang điểm Likert từ 1 đến 5 (1 - Rất không đồng ý, 2 - Không đồng ý, 3 - Không có ý kiến, 4 - Đồng ý, 5 - Rất đồng
23
ý). Nghiên cứu này nhằm kiểm tra mô hình giả thuyết và các giả thuyết dựa trên cơ sở lý thuyết.
Dữ liệu thu thập được sẽ loại bỏ các bảng câu trả lời không đủ tiêu chuẩn trước khi tiến hành phân tích thống kê.
Nghiên cứu định lượng được tiến hành bằng cách khảo sát 385 người tiêu dùng sinh viên. Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 24.0 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha và thực hiện phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis).
Hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để đánh giá mức độ đồng nhất giữa các biến quan sát trong một nghiên cứu. Phương pháp này giúp loại bỏ các biến không phù hợp và giới hạn sự xuất hiện của các biến không cần thiết trong mô hình nghiên cứu. Trong nghiên cứu, các biến được chấp nhận nếu hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item-Total) lớn hơn 0,3 và hệ số Alpha lớn hơn 0,6. Những biến đáp ứng tiêu chí này được xem là thích hợp và có thể sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo. Các kết quả này được dựa trên các khái niệm được đề xuất bởi Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995).
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để tiến hành phân tích dữ liệu. Các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ được loại bỏ. Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá, nhóm tác giả sử dụng phương pháp Principal Component Analysis và phép xoay Varimax để nhóm các yếu tố lại với nhau. Sau mỗi lần nhóm, kiểm tra hai chỉ tiêu: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải lớn hơn 0,5 và hệ số tải của nhân tố trong bảng Rotated Matrix phải lớn hơn 0,5 để đảm bảo sự tương quan giữa các biến trong một nhân tố. Chỉ dừng lại khi các nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1. Thang đo được chấp nhận nếu tổng phương sai trích ≥ 50%. Đồng thời, nhóm tác giả sử dụng kiểm định Bartlett để xem xét giả thuyết về mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong mẫu. Kiểm định Bartlett sẽ có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) nếu các biến quan sát có mức độ tương quan đáng kể trong mẫu.
Như vậy, phương pháp Cronbach's Alpha và EFA được sử dụng để đảm bảo tính chặt chẽ và phù hợp của các biến quan sát trong quá trình phân tích thống kê.
3.3.2. Chọn mẫu nghiên cứu và cỡ mẫu 3.3.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu theo xác suất cụ - Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, đơn giản (Simple random sampling).
Xác định tổng thể: Tập hợp tất cả sinh viên đang theo học tại các trường Đại học trên địa bàn quận Gò Vấp, TP.HCM, ước tính có khoảng 60.000 sinh viên.
24
Lý do: Phương pháp trên đảm bảo tính chính xác và mang tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu, đảm bảo rằng mỗi cá nhân trong tổng thể đều có cơ hội được chọn như nhau. Điều này giúp loại bỏ sai lệch do chủ quan trong quá trình chọn mẫu, đảm bảo tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
Nhờ vậy, kết quả thu thập được từ mẫu sẽ phản ánh chính xác được những yếu tố có tầm ảnh hưởng tới quyết định mua laptop của toàn bộ sinh viên trên địa bàn quận Gò Vấp, TP.HCM.
Phương pháp này còn dễ dàng thực hiện và không đòi hỏi nhiều thông tin về tổng thể. Có thể áp dụng nhiều phương pháp chọn mẫu theo xác suất khác nhau như chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, chọn mẫu ngẫu nhiên có hệ thống, chọn mẫu phân tầng, ...Việc sử dụng các phần mềm thống kê cũng giúp đơn giản hóa quá trình chọn mẫu và phân tích dữ liệu. Đặc biệt, phương pháp này phù hợp cho các nghiên cứu có quy mô lớn và có số lượng đáp viên tham gia khảo sát lớn.
Quy trình chọn mẫu:
Bước 1: Xác định tổng thể nghiên cứu từ đó có thể rút ra mẫu
Tổng thể nghiên cứu là tất cả sinh viên đang theo học tại các trường đại học thuộc địa bàn quận Gò Vấp, TP.HCM.
Bước 2: Xác định khung tổng thể
Danh sách các trường đại học được lấy từ Sở GD&ĐT quận Gò Vấp.
Danh sách sinh viên được lấy từ các trường đại học đã chọn, đảm bảo tính đại diện về cơ sở đào tạo.
Bước 3: Lựa chọn phương pháp lấy mẫu
Sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, đơn giản (Simple random sampling) để chọn mẫu theo xác xuất. Nhằm đảo bảo mỗi sinh viên đều có cơ hội được chọn như nhau.
Bước 4: Quyết định về quy mô của mẫu
Công thức tính quy mô mẫu theo Cochran (1963) dựa trên hệ số Z và sai số cho phép (Được áp dụng khi số lượng dân số nghiên cứu lớn hơn 10.000 hoặc nhà nghiên cứu không biết chính xác dân số nghiên cứu):
𝑛 =Z2× p × (1 − p) e²
Trong đó:
• n: Kích cỡ mẫu;
• Z: Giá trị ngưỡng của phân phối chuẩn (giá trị Z thay đổi tùy theo độ tin cậy mà nhà nghiên cứu chọn lựa);
25
• p: Tỷ lệ mẫu dự kiến được chọn. p=0,5 là tỷ lệ tối đa;
• e: Sai số cho phép, thường được đặt ở mức 0,05.
Với độ tin cậy 95%, tương ứng với giá trị z=1,96, giá trị p=0,5 và giá trị e=0,05 kích cỡ mẫu được xác định:
𝑛 =Z2× p × (1 − p)
e² ⇒ 𝑛 =1,962× 0,5 × (1 − 0,5)
0,05² = 385
Kết luận: Với độ tin cậy 95%, sai số cho phép 5%, và mức độ biến thiên trung bình, quy mô mẫu tối thiểu cần khảo sát là 385 sinh viên.
Bước 5: Viết hướng dẫn cho việc xác định và lựa chọn các phần tử trong thực tế của mẫu Danh sách các trường đại học trên địa bàn quận Gò Vấp được thu thập từ website của GD&ĐT quận Gò Vấp, danh sách sinh viên được lấy từ phòng đào tạo của các trường.
Mẫu nghiên cứu sẽ được xác định bằng cách chọn ngẫu nhiên trong tổng thể nghiên cứu với xác suất là bằng nhau.
Ghi chép lại thông tin liên lạc (số điện thoại, gmail, …) của sinh viên được chọn để tiến hành khảo sát.
Phiếu khảo sát phải bao gồm các câu hỏi về: Thông tin cá nhân (giới tính, trường học, thu nhập,...), nhu cầu và sở thích khi mua laptop, các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua laptop,...
Hướng dẫn điền form khảo sát phải được in trước câu hỏi cần giải thích và cần phải giải thích thật rõ ràng, ngắn gọn, dễ hiểu.
Đảm bảo tính bảo mật thông tin người tham gia khảo sát, không yêu cầu cung cấp thông tin cá nhân nhạy cảm như tên, địa chỉ nhà.
Vấn viên cần được đào tạo bài bản nhằm đảm bảo hiểu rõ mục tiêu, nội dung nghiên cứu, từ đó thu thập dữ liệu một cách chính xác và phù hợp.
Cần theo dõi tiến độ thu thập dữ liệu một cách thường xuyên, kiểm tra chất lượng dữ liệu, loại bỏ phiếu khảo sát không hợp lệ và giải quyết các vấn đề phát sinh nếu có.
3.3.2.2. Kích thước mẫu
Nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy đa biến để tính toán kết quả, kích cỡ mẫu tối thiểu cần có được tính theo công thức:
𝑛 =Z2× p × (1 − p)
e² ⇒ 𝑛 =1,962× 0,5 × (1 − 0,5)
0,05² = 385
Vậy, kích thước mẫu là 385 người.
3.3.2.3. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu khảo sát Thu thập dữ liệu:
26
Khảo sát trực tiếp (Khảo sát sơ bộ): Phát và tiến hành khảo sát tại những địa điểm tập trung lượng lớn đối tượng đáp viên mục tiêu.
Khảo sát trực tuyến (Khảo sát chính thức): Sử dụng phần mềm khảo sát trực tuyến (Google Form) để tạo bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu. Sau đó, form khảo sát sẽ được gửi trực tiếp đến những đáp viên được chọn.
Xử lý dữ liệu:
Mã hóa dữ liệu: Chuyển dữ liệu sang dạng số để dễ dàng phân tích SPSS.
Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu không hợp lệ, thiếu chính xác hoặc nhiễu, xử lý các giá trị thiếu (missing values) bằng cách thay thế giá trị trung bình, trung vị hoặc phương pháp khác phù hợp.
Phân tích dữ liệu:
Sử dụng các phương pháp thống kê: Phân tích hồi quy, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan để phân tích dữ liệu và giải quyết các câu hỏi nghiên cứu.
Trình bày kết quả:
Sử dụng bảng biểu, đồ thị và các phương pháp trình bày trực quan khác để thể hiện kết quả phân tích. Viết báo cáo nghiên cứu tóm tắt các bước thực hiện và kết quả thu được.
27