18 CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3 1 Quy trình nghiên cứu Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007), một quy trình nghiên cứu được tiến hành theo các bước • Mục tiêu nghiên cứu → Cơ sở lý thuyết → Thang đo nháp → Thảo luận nhóm → Điều chỉnh → Xây dựng thang đo chính →Thiết kế bảng câu hỏi • Khảo sát → Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha (Loại các biến có tương quan biến tổng thấp và kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha) • Phân tích nhân tố khám phá EFA (Loại các biến có hệ.
Trang 118
3.1 Quy trình nghiên cứu
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007), một quy trình nghiên cứu được tiến hành theo các bước:
• Mục tiêu nghiên cứu → Cơ sở lý thuyết → Thang đo nháp → Thảo luận nhóm → Điều chỉnh → Xây dựng thang đo chính →Thiết kế bảng câu hỏi
• Khảo sát → Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha (Loại các biến có tương quan biến tổng thấp và kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha)
• Phân tích nhân tố khám phá EFA (Loại các biến có hệ số tương quan với nhân tố thấp và kiểm tra nhân tố trích được) → Xây dựng thang đo hoàn chỉnh
• Phân tích tương quan tuyến tính → Phân tích hồi quy tuyến tính bôi
• Thảo luận các kết quả xử lí số liệu, so sánh với các nghiên cứu trước đây → Đưa ra kết luận
Từ cơ sở trên, nghiên cứu được thực hiện dựa theo quy trình do tác giả thiết kế như sau:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu của đề tài
Nguồn: Tác giả đề xuất
Trang 219
3.2 Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 của đề tài trình bày các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Thiết kế nghiên cứu, xây dựng các thang đo và bảng câu hỏi khảo sát, thu thập dữ liệu, số lượng mẫu; Khái quát
về phân tích các yếu tố và các bước phân tích dữ liệu SPSS
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Giai đoạn đầu của phương pháp là nghiên cứu định tính nhằm xác định mô hình, yếu tố, biến đo lường phù hợp cho nghiên cứu dành cho thị trường Thành phố Hồ Chí Minh Giai đoạn hai sẽ khảo sát định lượng, và đây sẽ là cách tiếp cận chính của nghiên cứu này
3.2.1 Nghiên cứu định tính
Mục đích của nghiên cứu định tính là khám phá các yếu tố có khả năng tác động đến Ý định mua điện thoại iPhone của người tiêu dùng TP.HCM Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính giúp tác giả tiếp cận sâu hơn với đối tượng khảo sát là người tiêu dùng TP.HCM, khám phá ra những thông tin chi tiết, cần thiết nhằm mục đích phục vụ cho các mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua khảo sát sơ bộ nhằm đảm bảo mô hình nghiên cứu và các biến quan sát Và hiệu chỉnh thang đo để có thể phù hợp với thực tế các đặc điểm tùy vào đối tượng nghiên cứu và các đặc điểm riêng của thị trường TP.HCM Phương pháp nghiên cứu định tính được chọn sử dụng cho đề tài là tham khảo một số công trình nghiên cứu có sẵn Các công trình nghiên cứu có sẵn phải liên quan mật thiết đến đề tài nghiên cứu
Ghi nhận kết quả các nghiên cứu có sẵn, tác giả đã tập hợp tất cả các yếu tố có thể ảnh hưởng đến Ý định mua iPhone của người tiêu dùng TP.HCM Sau khi loại bỏ một số thành phần trùng lặp và các yếu tố ảnh hưởng không đáng kể đến Ý định mua iPhone, xem xét mức độ phù hợp, tác giả chọn ra những yếu tố đưa vào phục vụ cho phần nghiên cứu chính thức là nghiên cứu định lượng
Trang 320
3.2.2 Nghiên cứu chính thức: Định lượng
Nghiên cứu chính thức của nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng Phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm mục đích kiểm định lại các thang
đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát thu thập thông tin Sau khi thu thập đầy đủ thông tin sẽ sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu SPSS 20.0 để xử lý
3.3 Phương pháp thu thập dữ liệu
3.3.1 Phương pháp chọn mẫu
Ở nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu được lựa chọn dựa theo phương pháp phi xác suất, cụ thể là phương pháp chọn mẫu thuận tiện Phương pháp này sẽ chọn mẫu dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng khảo sát Nghiên cứu này chọn đối tượng khảo sát là người tiêu dùng trong địa bàn TP.HCM Tác giả tiến hành dùng Google biểu mẫu để gửi đến các đối tượng khảo sát
Ưu điểm của phương pháp này là chọn phần tử dựa trên sự thuận tiện, tiết kiệm chi phí, thời gian và dễ tiếp cận và thu thập thông tin Nhược điểm của phương pháp này chính là kết quả nghiên cứu không thể tính được sai số do chọn mẫu, do đó không áp dụng phương pháp này để suy rộng trên kết quả mẫu cho tổng thể chung
Kích thước của mẫu được phụ thuộc vào phương pháp phân tích Theo (Hair, J F., el at, 2009), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng cho phân tích EFA là N = 5m
Trong đó: N: kích thước mẫu; m: số biến quan sát của mô hình
Mô hình nghiên cứu có 22 biến quan sát, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 5*22=110 Theo (Tabachnick, B G., & FIDELL, L S, 2001), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích thước mẫu phải thỏa mãn công thức: n = 8m + 50 (n: kích thước mẫu; m: số biến độc lập của mô hình) Phân tích hồi quy có kích thước mẫu tối thiểu là: n = 8*5+50= 90 Trong bài nghiên cứu này, vừa có phân tích EFA và phân tích hồi quy nên tác giả quyết định lựa chọn kích thước mẫu nghiên cứu lớn hơn kích thước mẫu tối thiểu sử dụng cho phân tích là n = 250 người khảo sát, phòng trừ trường hợp các biến quan sát không đạt tiêu chuẩn
Trang 421
3.3.2 Thiết kế thang đo và bảng câu hỏi
3.3.2.1 Thiết kế thang đo
Các thang đo được xây dựng và phát triển từ các cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu tác giả đã kế thừa của Chow M M và cộng sự Các thang đo này được tác giả dịch sang tiếng Việt đã được sử dụng trong các nghiên cứu đã được công bố
Bảng 3.1: Thang đo sơ bộ
Tên
biến
Tính
năng
sản
phẩm
TN1 Tôi thích thiết kế của iPhone Chow M M và
cộng sự, 2012 TN2 iPhone cung cấp chất lượng cao nhất cho các trò
chơi trên điện thoại
Chow M M và cộng sự, 2012 TN3 Tôi thích tính năng chụp ảnh/ quay video có độ
phân giải cao, định dạng rõ nét
Chow M M và cộng sự, 2012 TN4 Tôi thích iPhone vì có bộ nhớ lớn, dung lượng
cao và tốc độ xử lý nhanh
Chow M M và cộng sự, 2012 Thương
hiệu
TH1 Tên thương hiệu iPhone dễ đọc, dễ nhớ Lay – Yee và cộng
sự, 2013 TH2 Tôi có thể dễ dàng nhận biết điện thoại iPhone
trong các loại điện thoại khác
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 TH3 Hình ảnh thương hiệu làm tăng địa vị của tôi Lay – Yee và cộng
sự, 2013 TH4 Tôi cảm thấy tin tưởng hơn khi lựa chọn thương
hiệu iPhone
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 TH5 Tôi nghĩ thương hiệu của iPhone sẽ góp phần tạo
nên phong cách cho tôi
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 Cảm
nhận
giá cả
GC1 Tôi có ý định mua iPhone vì giá phù hợp với chất
lượng điện thoại
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 GC2 Tôi có ý định mua iPhone vì có nhiều mức giá để
lựa chọn
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 GC3 Tôi sẽ chỉ mua iPhone trong thời gian giảm giá Chow M M và
cộng sự, 2012 GC4 Giá cả là điều tôi cân nhắc chính khi quyết định
có nên mua điện thoại hay không
Chow M M và cộng sự, 2012 Ảnh
hưởng
xã hội
AH1 Bạn bè xung quanh khuyên tôi nên chọn mua
iPhone
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 AH2 Người thân khuyên tôi nên chọn mua iPhone Lay – Yee và cộng
sự, 2013 AH3 Những người trên mạng xã hội khuyên tôi nên
chọn mua iPhone
Lay – Yee và cộng
sự, 2013
Trang 522
AH4 iPhone luôn nhận được những bình luận tích cực
trên mạng xã hội
Lay – Yee và cộng
sự, 2013 AH5 iPhone luôn dẫn đầu xu hướng công nghệ Lay – Yee và cộng
sự, 2013 Chi phí
đánh
đổi
CP1 Tôi sẽ chấp nhận mua iPhone với giá cao nếu nó
đáp ứng được nhu cầu của tôi
Azira Rahim và cộng sự, 2016 CP2 Tôi sẵn sàng tiết kiệm một số chi phí để có thể
mua iPhone
Azira Rahim và cộng sự, 2016 CP3 Tôi chấp nhận việc dừng mua các thiết bị điện tử
không cần thiết để mua iPhone
Azira Rahim và cộng sự, 2016 CP4 Tôi sẵn sàng dành nhiều thời gian để lựa chọn
phân khúc iPhone phù hợp nhất với tôi
Azira Rahim và cộng sự, 2016
Ý định
mua
hàng
YD1 Hiện tại tôi vẫn thường xuyên tìm hiểu về iPhone Azira Rahim và
cộng sự, 2016 YD2 Tôi có ý định mua iPhone trong thời gian sắp tới Azira Rahim và
cộng sự, 2016 YD3 Tôi có ý định tư vấn cho bạn bè hoặc người thân
cùng mua iPhone
Azira Rahim và cộng sự, 2016 YD4 Tôi luôn nói về iPhone với bạn bè của mình Azira Rahim và
cộng sự, 2016
Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.3.2.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Sau quá trình thiết kế thang đo, bảng câu hỏi được thiết kế gồm ba phần như sau:
Phần I của bảng câu hỏi là một số câu hỏi gạn lọc đối tượng khảo sát:
Anh/Chị đã từng/đang có ý định mua iPhone chưa?
Có
Không (Nếu không Anh/Chị vui lòng dừng trả lời các câu hỏi tiếp theo)
Anh/Chị sinh sống ở đâu?
Thành phố Hồ Chí Minh
Khác: (Nếu ở nơi khác Anh/Chị xin vui lòng dừng trả lời các câu hỏi tiếp theo)
Trang 623
Phần II của bảng câu hỏi là một số thông tin cá nhân
Giới tính của Anh/Chị:
Nam
Nữ
Khác:
Độ tuổi của Anh/Chị?
Dưới 18 tuổi
Từ 18 đến 25 tuổi
Từ 25 đến 40 tuổi
Trên 40 tuổi
Nghề nghiệp của Anh/Chị là?
Học sinh, sinh viên
Công nhân viên chức
Nhân viên văn phòng
Doanh nhân/nhà quản lý
Khác:
Xin vui lòng cho biết thu nhận bình quân 1 tháng của Anh/Chị:
Dưới 5 triệu đồng
Từ 5 – 10 triệu đồng
Từ 10 – 15 triệu đồng
Trang 724
Từ 15 triệu đồng trở lên
Phần III của bảng câu hỏi được thiết kế để thu thập sự đánh giá của đối tượng khảo sát đối với các yếu tố tác động đến Ý định mua iPhone
Sau đây là các tiêu chí/nhận định ảnh hưởng đến Ý định mua iPhone của khách hàng Xin vui lòng cho biết ý kiến của Anh/Chị về mức độ cảm nhận đối với những tiêu chí/nhận định sau theo thang điểm từ 1 đến 5 bằng cách đánh dấu x vào ô tương ứng với mức độ cảm nhận của Anh/Chị:
“Mức độ cảm nhận” cho các tiêu chí bằng cách cho điểm từ 1 đến 5 là:
1=Hoàn toàn không đồng ý; 2=Không đồng ý; 3=Bình thường; 4=Đồng ý; 5=Hoàn toàn đồng ý
toàn không đồng
ý
Không đồng ý
Bình thường
Đồng
ý
Hoàn toàn đồng
ý
1 Tính năng sản phẩm
1 Tôi thích thiết kế của iPhone
2 iPhone cung cấp chất lượng cao nhất
cho các trò chơi trên điện thoại
3 Tôi thích tính năng chụp ảnh/ quay
video có độ phân giải cao, định dạng rõ
nét
4 Tôi thích iPhone vì có bộ nhớ lớn, dung
lượng cao và tốc độ xử lý nhanh
2 Thương hiệu
5 Tên thương hiệu iPhone dễ đọc, dễ
nhớ
6 Tôi có thể dễ dàng nhận biết điện thoại
iPhone trong các loại điện thoại khác
7 Hình ảnh thương hiệu làm tăng địa vị
của tôi
8 Tôi cảm thấy tin tưởng hơn khi lựa
chọn thương hiệu iPhone
Trang 825
9 Tôi nghĩ thương hiệu của iPhone sẽ
góp phần tạo nên phong cách cho tôi
3 Cảm nhận giá cả
10 Tôi có ý định mua iPhone vì giá phù
hợp với chất lượng điện thoại
11 Tôi có ý định mua iPhone vì có nhiều
mức giá để lựa chọn
12 Tôi sẽ chỉ mua iPhone trong thời gian
giảm giá
13 Giá cả là điều tôi cân nhắc chính khi
quyết định có nên mua điện thoại hay
không
4 Ảnh hưởng xã hội
14 Bạn bè xung quanh khuyên tôi nên
chọn mua iPhone
15 Người thân khuyên tôi nên chọn mua
iPhone
16 Những người trên mạng xã hội khuyên
tôi nên chọn mua iPhone
17 iPhone luôn nhận được những bình
luận tích cực trên mạng xã hội
18 iPhone luôn dẫn đầu xu hướng công
nghệ
5 Chi phí đánh đổi
19 Tôi sẽ chấp nhận mua iPhone với giá
cao nếu nó đáp ứng được nhu cầu của
tôi
20 Tôi sẵn sàng tiết kiệm một số chi phí
để có thể mua iPhone
21 Tôi chấp nhận việc dừng mua các thiết
bị điện tử không cần thiết để mua
iPhone
22 Tôi sẵn sàng dành nhiều thời gian để
lựa chọn phân khúc iPhone phù hợp
nhất với tôi
6 Ý định mua hàng
23 Hiện tại tôi vẫn thường xuyên tìm hiểu
về iPhone
Trang 926
24 Tôi có ý định mua iPhone trong thời
gian sắp tới
25 Tôi có ý định tư vấn cho bạn bè hoặc
người thân cùng mua iPhone
26 Tôi luôn nói về iPhone với bạn bè của
mình
3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng nhằm mục đích để kiểm tra các biến quan sát của một yếu tố có đáng tin cậy hay không Kiểm định này phản ánh mức độ tương quan giữa các biến trong cùng một yếu tố Sử dụng phương pháp kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho phép loại bỏ những biến không phù hợp nhằm mục đích tránh tạo ra các yếu tố giả Tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường mức độ tin cậy của thang đo chứ không tính toán được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Thọ, 2013)
Tiêu chuẩn để đánh giá:
Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0,6
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) > 0,3
3.4.2 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Explpratory Factor Analysis - EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để rút gọn một tập k nhiều biến quan sát thành một tập F (F < k) được gọi là các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn giữ lại hầu như hết các nội dung thông tin của tập hợp nhiều biến ban đầu
Hệ số KMO và tiêu chuẩn Bartlett được dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA Giả thuyết H0 (các biến không tương quan với nhau trong tổng thể) sẽ bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05 Trường hợp KMO < 0,5 thì kết quả phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện của lượng biến thiên được giải thích bởi các yếu tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết được phân
Trang 1027
tích yếu tố sẽ giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát) Theo Gerbing và Anderson (1988), yếu tố nào có Eigenvalue < 1 không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt bằng biến gốc (biến tiềm ẩn ở trong thang đo trước khi phân tích EFA) Vì thế, các yếu tố
sẽ chỉ rút trích tại Eigenvalue > 1 và chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các yếu tố, nhằm đánh giá mức ý nghĩa của phân tích EFA Theo (Hair Jr, J F., Babin, B
J Black, W C, 2009), Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; hệ số Factor loading > 0,4 được coi là quan trọng Trường hợp các biến có hệ số Factor loadings được trích vào các yếu tố khác nhau mà lại chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận Factor loading < 0,3), là không tạo nên sự khác biệt cho đại diện cho một yếu tố, và biến đó cũng sẽ bị loại, các biến còn lại sẽ được phân nhóm vào yếu tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix)
3.4.3 Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha và kiểm định thang
đo thông qua phân tích các nhân tố khám phá EFA, việc xác định mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập được thực hiện thông qua phân tích hồi quy và tương quan Tuy nhiên, trước khi phân tích hồi quy cần thực hiện phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Phân tích tương quan Pearson: Được thực hiện nhằm mục đích phân tích mối quan
hệ tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau Phương pháp phân tích này sử dụng hệ số Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ về mối quan hệ giữa hai biến định lượng
Phân tích hồi quy đa biến: Thực hiện theo phương pháp Enter, các biến được đưa
vào một lần và xét kết quả thống kê liên quan đến các biến đã được đưa vào mô hình Tiến hành dò các vi phạm giả định trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) Nếu các giả định này không vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ được xây dựng sau khi xem xét Và hệ số R2 đã điều chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp đến mức nào
