CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ LIỆU
Số liệu được thu nhận và xử lý bằng SPSS theo tiến trình như sau:
3.3.1. Nhập liệu:
Nhập dữ liệu và mã hóa các thuộc tính. Sau đó kiểm tra và điều chỉnh các dữ liệu lỗi bằng lệnh Frequency để phát hiện dữ liệu có bị lỗi, sau đó kiểm tra lại và điểu chỉnh cho dữ liệu phù hợp.
3.3.2. Nghiên cứu mô tả dữ liệu:
Phương pháp thống kê tần số (số lần xuất hiện của một quan sát trong biến quan sát đó) để thống kê các nhân tố nhân khẩu học: giới tính, độ tuổi, thu nhập,... và nhân tố hành vi: tần suất mua hàng, số tiền chi, mua thương hiệu sữa nào,…
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để phân tích thông tin về các biến độc lập về sản phẩm, giá cả, trưng bày, nhân viên và chiêu thị tác động đến sự hài lòng của khách hàng thực hiện qua cuộc khảo sát thông qua trị số Mean, giá trị Min – Max, độ lệch chuẩn.
3.3.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo:
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha (dùng để tìm hiểu xem các biến quan sát có đo lường cho một khái niệm cần đo hay không và loại bớt các biến không phù hợp). Hệ số này được đánh giá theo 5 tiêu chuẩn:
1. < 0,6: Thang đo nhân tố là không phù hợp (trong môi trường nghiên cứu đối tượng khảo sát không có cảm nhận về nhân tố được đề cập).
2. 0,6 – 0,7: Chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
3. 0,7 – 0,8: Chấp nhận được.
4. 0,8 – 0,95: Tốt.
5. ≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, xem xét biến có hiện tượng “trùng biến”.
3.3.4. Phân tích tương quan
Sử dụng phân tích tương quan Pearson để kiểm tra xem mối liên hệ giữa các biến phụ như sự hài lòng và tiếp tục ủng hộ có mối quan hệ tuyến tính với nhau hay không. Với giới trị r dao động từ -1 đến 1 (lưu ý, hệ số r chỉ có ý nghĩa khi sig nhỏ hơn 0,05). Nếu r tiến về 1, -1 thì tương quan càng mạnh, tiến về 0 thì tương quan yếu, nếu r=1 là tương quan tuyệt đối và r=0 sẽ không có mối tương quan.
3.3.5. Thống kê suy diễn
Sử dụng thống kê suy diễn kiểm tra giả thuyết: Sự hài lòng mua sản phẩm sữa tại Lotte Mart Gò Vấp của khách hàng có ở mức “đồng ý” (mức 4) hay không. Bên cạnh đó
Gò Vấp có như nhau không. Thêm vào đó xác định xem, sự hài lòng theo từng mức thu nhập của khách hàng có như nhau không.
3.3.6. Phân tích nhân tố
Sử dụng phân tích nhân tố khám phá, dùng để rút gọn tập hợp các biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu, nhóm sẽ thu được lượng biến quan sát khá lớn và có rất nhiền biến có liên hệ tương quan với nhau. Nhóm sẽ chỉ nghiên cứu 5 đặc điểm lớn, trong mỗi đặc điểm lớn gồm một số lượng đặc điểm nhỏ có sự tương quan với nhau thông qua giá trị KMO, trị số Eigenvalue, hệ số tải nhân tố (Factor Loading).
3.3.7. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến dùng để xác định xem các biến độc lập (sản phẩm, giá cả, chiêu thị, nhân viên, trưng bày) về tác động đến các biến phụ thuộc ( sự hài lòng, tiếp tục ủng hộ) như thế nào, từ đó phân tích yếu tố nào tác động chính đến sự hài lòng của khách hàng và yếu tố nào chưa tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
Ý nghĩa chỉ số trong hồi quy đa biến:
Giá trị Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) và R2 (R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mức biến thiên của 2 giá trị này là từ 0 - 1. Nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa. Ngược lại, càng tiến về 0 tức là ý nghĩa mô hình càng yếu. Cụ thể hơn, nếu nằm trong khoảng từ 0.5 - 1 thì là mô hình tốt, < 0.5 là mô hình chưa tốt.
Giá trị Sig. của kiểm định F có tác dụng kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy.
Ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig. < 0.05 => Mô hình hồi quy tuyến tính bội và tập dữ liệu phù hợp (và ngược lại). Giá trị Sig. của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. <0.05 => Biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương này thể hiện cụ thể qua quy trình nghiên cứu và tiến trình xây dựng thang đo định lượng thông qua nghiên cứu thang đo định tính. Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu khám phá, xây dựng lên thang đo định lượng dự kiến. Thông qua phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm, các biến quan sát được bổ sung và loại bỏ do không phù hợp trong bối cảnh hiện tại của đề tài nghiên cứu nhằm hoàn chỉnh thang đo khảo sát gồm 5 nhân tố định tính tác động đến sự hài lòng yếu tố với biến quan sát nhằm đánh giá sự hài lòng của khách hàng khi mua sản phẩm sữa tại Lotte Mart. Bên cạnh đó, các phương pháp xử lý số liệu và quá phân tích và nghiên cứu cũng được trình bày cụ thể qua từng giai đoạn