• CHƯƠNG IV: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.1Phương pháp nghiên cứu
• Nghiên cứu này được tiến hành qua hai bước : (1) nghiên cứu sơ bộ và (2) nghiên cứu chính thức
4.1.1. Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính)
•Sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu gồm thảo luận nhóm và phỏng vấn cá nhân đối với các chuyên gia, nhà quản lý là những người hiểu biết về truyền thông tiếp thị di động, công nghệ smartphone .Mục đích của nghiên cứu này để tìm ra những phát biểu mới , kiểm tra tính rõ ràng và dễ hiểu của các phát biểu , điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Nội dung thảo luận sẽ làm cơ sở cho việc hiệu chỉnh, bổ sung thêm cho các biến quan sát trong thang đo. Quá trình thảo luận sẽ giúp phát hiện ra những yếu tố ảnh hưởng đến mục đích sử dụng tiếp thị di động .
•Kết quả nghiên cứu sơ bộ sẽ là một bảng câu hỏi hoàn chỉnh cho nghiên cứu chính thức .Thông tin thu thập được từ nghiên cứu định tính là cơ sở để hỗ trợ cho việc thiết kế bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng.
4.1.2. Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng)
•Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng .Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện (convenience sampling) thông qua lấy mẫu bằng bảng câu hỏi được gửi trực tiếp bằng giấy và bằng khảo sát trực tuyến trên facebook, gửi mail và gửi đường link qua docs.google.com trên các diễn đàn, đối tượng khảo sát là những người sử dụng điện thoại smartphone tại Việt Nam.
Số lượng mẫu sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS. (Nguyễn Đình Thọ , Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
4.1.3. Quy trình nghiên cứu
• • • • • • • • • •
• • • • • •
• Quy trình nghiên cứu gồm các bước sau: Bước 1: Xây dựng thang đo chính thức
• Từ cơ sở lý thuyết hình thành nên thang đo sơ bộ, thang đo sơ bộ này được tham khảo và hiệu chỉnh từ các thang đo trong các nghiên cứu trước. Kỹ thuật thảo luận tay đôi và thảo luận nhóm được thực hiện với các chuyên gia và người sử dụng smartphone nhằm đảm bảo các đối tượng được phỏng vấn hiểu rõ và chính xác nội dung phát biểu của các thang đo. Sau khi được hiệu chỉnh, thang đo này trở thành thang đo chính thức trong nghiên cứu định lượng.
Bước 2 : Đánh giá thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nội tại thông qua hệ số Cronbach’s Alpha nhằm loại bỏ các biến không phù hợp. Để tính Cronbach α thì thang đo phải tối thiểu gồm 3 biến đo lường, mức ý nghĩa của hệ số Cronbach’s Alpha như sau :
• <0.6 và Cronbach’s Alpha >= 0.95: không chấp nhận.
• 0.6<= Cronbach’s Alpha < 0.7: chấp nhận.
• 0.7<= Cronbach’s Alpha < 0.8: tin cậy đáng kể.
• 0.8<= Cronbach’s Alpha< 0.95: rất tốt.
• Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo ,vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đánh giá hai loại giá trị này . (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p. 364)
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships).
Phân tích nhân tố EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát . (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p. 364)
• Phân tích nhân tố EFA được thực hiện với phép trích nhân tố PCA (Principle Component Analysis) với phép xoay vuông góc Varimax với các tiêu chuẩn Com munality >=0.5 ,hệ số chuyển tải (factor loading)>0.4 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p. 384), eigenvalue>=1 và tồng phương sai trích >=0.5 (50%). Tuy nhiên hệ số KMO (Maiser-Meyer-Olkin ) phải >0.5 để đảm bảo tập dữ liệu đưa vào là có ý nghĩa trong phân tích nhân tố (Nguyễn Đình Thọ , Nguyễn Thị Mai Trang, 2009) .
Bước 3 : Phân tích kết quả
• Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu sẽ được sử dụng tiếp để phân tích tương quan và hồi qui để kiểm định giả thuyết.
Phân tích tương quan
• Nghiên cứu này sử dụng phân tích hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient) để xác định các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng trước khi phân tích hồi quy tuyến tính tiếp theo.Hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính .
Phân tích hồi quy
• Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội và sử dụng phương pháp đồng thời (phương pháp Enter trong SPSS) để kiểm định các giả thuyết . (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p. 500) .
•
• Mô hình hồi quy tuyến tính bội được biểu diễn ở dạng sau:
• Yi=β0 + β1 X1i + β2 X2i + …..+ βn Xpi + εi (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
• Trong đó:
• βk : hệ số hồi qui riêng phần (Partial regression coefficients)
• Xpi : biểu hiện giá trị biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i
• ε : giới hạn sai số
• Yi là biến phụ thuộc tại quan sát thứ i. Kiểm định giả thuyết
• Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi qui thông qua R2 hiệu chỉnh.
• Kiểm định F trong bảng ANOVA của kết quả hồi quy SPSS được xem xét .Giá trị tại cột Sig thì có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định F (các hệ số hồi qui đều bằng 0) .Điều đó nói lên sự phù hợp của các yếu tố trong mô hình hồi quy .
• Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy:
• Kiểm định T trong bảng Coefficients của kết quả hồi quy SPSS được xem xét .Kiểm định T được thực hiện nhằm kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy (tức kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy bằng 0) .Giá trị Sig thì có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định T (hệ số hồi quy của thành phần đang xét bằng 0).Từ đó kết luận hệ số hồi quy đang xét có ý nghĩa khi H0 bị bác bỏ và ngược lại .
Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
• Giả định liên hệ tuyến tính
• Sự thay đổi có hệ thống giữa các giá trị dự đoán chuẩn hóa(Regression standardlized predicted value) và phần dư (Regression standardlized residual) trong đồ thị scatter plot chứng tỏ rằng giả định có quan hệ tuyến tính bị vi phạm (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p. 224)
• Giả định phương sai của sai số không đổi
• Sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) .Nếu giả thuyết phương sai thay đổi là đúng thì hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và biến độc lập sẽ khác 0 (ở mức ý nghĩa Sig<0.05) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p. 227)
• Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư
• Quan sát phần dư chuẩn hóa trên đồ thị phân phối chuẩn và biểu đồ P-P plot để xem xét phân phối chuẩn của phần dư (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p. 230)
• Giả định về tính độc lập của sai số (không có hiện tương tự tương quan giữa các phần dư)
• Kiểm định đơn giản bằng việc xem xét hệ số Durbin_Watson trong nằm khoảng (1,3).
• Kiểm định giả thuyết không có mối tương quan giữa các biến độc lập(đo lường đa cộng tuyến)
• Khi VIF >2, đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến . Qua bảng Coefficients của kết quả hồi quy SPSS ,nếu VIF <2 thì không có dấu hiệu đa cộng tuyến.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận tiếp thị di động của người dùng smartphone.