PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4.3 Phƣơng pháp ử lý số liệu
Kiểm định thang đo
Các thang đo các thành phần của Tài sản thương hiệu sẽ được kiểm định tính tin cậy và giá trị hiệu dụng của chúng theo hai bước.
Đánh giá đ tin cậy – Cronbach’ alpha: Từng thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994; theo Nguyễn Đình Thọ, 2011[5]
Phân tích nhân tố EFA: Các thang đo của từng khái niệm sẽ được phân tích EFA riêng để xem xét độ hội tụ. Sau đó tất cả các khái niệm sẽ được kiểm tra lại bằng cách phân tích chúng cùng một lúc để kiểm tra độ phân biệt giữa các nhân tố. Phương pháp phân tích từng bước này nhằm mục đích loại một số biến quan sát có thể tạo nên các nhân tố giả, bên cạnh đó còn giúp phát hiện được các trường hợp một thang đo của một khái niệm không đạt yêu cầu về phương sai trích. (Nguyễn Đình Thọ, 2011[5]
). Phân tích nhân tố EFA với phương pháp Principal component và phép xoay Varimax cần có các điều kiện như: (1) Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) đạt giá trị lớn (giữa 0.5 và 1), (2) Kiểm định artlett ( artlett’s test of sphericity) bác bỏ giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, (3) Các biến quan sát phải có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và (4) Điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và thang đo được chấp nhận khi phương sai trích lớn hơn 50%. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008[2])
Kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần Tài sản thƣơng hiệu
Kiểm định này sẽ được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính. Đầu tiên ma trận hệ số tương quan Pearson sẽ được xem xét để tìm hiểu mối liên hệ giữa các biến. Sau khi xác định các biến có mối liên hệ ta tiếp tục tiến hành các thủ tục hồi qui. Để đảm bảo kết quả hồi qui là phù hợp và có thể sử dụng được, việc dò tìm các vi phạm giả định hồi qui sẽ được thực hiện (giả định liên hệ tuyến tính, giả định phương sai của sai số không đổi, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định không có tương quan giữa các phần dư, giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập). Nghiên cứu này sẽ thực hiện hồi qui tuyến tính đơn cho từng biến độc lập và biến phụ thuộc, sau đó tiếp tục thực hiện hồi qui tuyến tính bội cho tất cả các
biến độc lập và biến phụ thuộc. Từ kết quả hồi qui tuyến tính bội, ta có thể rút ra kết luận về các giả thuyết và mô hình đã đưa ra. Hệ số R2 điều chỉnh và kiểm định F cũng sẽ được đưa vào phân tích để kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định các giả thuyết về sự khác biệt trong đánh giá tài sản thƣơng hiệu giữa các nhóm khách hàng khác nhau
Nhóm giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng cách phân tích sự bằng nhau giữa trung bình của các tổng thể để tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm khách hàng này. Cụ thể là với biến nguyên nhân về giới tính, kiểm định T-test sẽ được tiến hành; với biến nguyên nhân là độ tuổi và thu nhập thì phân tích phương sai một yếu tố One-way Anova sẽ được thực hiện.
4.5 Tóm tắt chƣơng
Nghiên cứu này được thực hiện qua 2 giai đoạn chính: (1) Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính để khám phá và phát triển các thang đo lường tài sản thương hiệu; (2) Nghiên cứu định lượng để kiểm định thang đo và kết luận về các giả thuyết đã đưa ra.
Qua nghiên cứu sơ bộ, các thang đo các thành phần tài sản thương hiệu đã được xây dựng với 28 biến quan sát. Nghiên cứu chính thức sẽ được thực hiện với số lượng mẫu dự kiến từ 200 – 250 mẫu. Từ dữ liệu thứ cấp thu được, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định các thang đo, kiểm định nhóm giả thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần tài sản thương hiệu bằng phân tích hồi qui tuyến tính và các nhóm giả thuyết về sự khác nhau trong đánh giá tài sản thương hiệu giữa các nhóm khách hàng có đặc điểm khác nhau được kiểm định bằng kiểm định T-test và Anova.
CHƢƠNG V