Mục đích đầu tiên của bước nghiên cứu định lượng là khẳng định rằng các thang đo lường đảm bảo về độ tin cậy.
Thứ hai là kiểm định các quan hệ cấu trúc giữa các khái niệm mô hình đề xuất. Thang đo dược dùng để đo lường sở thích của người tiêu dùng là thang đo Likert 5 điểm (cấp độ tăng từ 1 đến 5, từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý).Các thang đo được đánh giá qua hai công cụ chính hệ số Cronbach Alpha và phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA.
Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp trước. Các biến có hệ số tương quan biến - tổng (Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0,6 trở lên (Hair và cộng sự 1998). Tiếp theo, phương pháp EFA được sử được sử dụng. Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cộng sự 1998)
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0,50 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue = 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO >= 0,5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.
Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading >0,30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading >,40 được xem là quan trọng > 0,50 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading >0,30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading >0,50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải >0,75.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,005) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc 2005).
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến trong đó biến phụ thuộc là sở thích tiêu dùng nước khoáng , biến độc lập dự kiến sẽ là kiến thức sức khỏe, nỗ lực marketing, sự thuận tiện, Thái độ, Mức độ sử dụng trong quá khứ.
Khi xây dựng mô hình hồi quy, phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và Q-Q plot), hiện tượng đa cộng tuyến ( hệ số VIF).
Cuối cùng, phân tích phương sai ANOVA được thực hiện đối với các biến kiểm soát như: giới tính, độ tuổi, và trình độ học vấn để kiểm định xem có sự khác biệt hay không theo từng nhóm biến nêu trên đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sở thích tiêu dùng nước khoáng .
Tóm tắt chương II
Nghiên cứu được thực hiện bằng hai giai đoạn, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính bằng hình thức thảo luận tay đôi theo một nội dung được chuẩn bị trước dựa theo bảng câu hỏi chuẩn bị trước. Nội dung thảo luận sẽ được ghi nhận, tổng hợp làm cơ sở cho việc điều chỉnh và bổ sung các biến.
Nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập dữ liệu là phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS. Sau khi mã hóa và làm sạch dữ liệu sẽ trải qua các phân tích chính thức như sau: đánh giá độ tin cậy và giá trị các thang đo, phân tích nhân tố sẽ được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm, kiểm định mô hình đề xuất bằng hồi quy đa biến. Tiếp theo phân tích phương sai ANOVA được thực hiện đối với các biến kiểm soát như: Độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp và trình độ học vấn.
Chương 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 trình bày các kết quả phân tích gồm: mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích phương sai, phân tích nhân tố, kiểm định độ giá trị của thang đo, phân tích hồi quy đa biến.