Việc xác định kích thước mẫu bao nhiêu là phù hợp vẫn còn nhiều tranh cãi với nhiều quan điểm khác nhau. Một số nhà nghiên cứu thì đưa ra những con số tuyệt đối mẫu tối thiểu cần thiết cho phân tích nhân tố như Gorsuch (1983) đề nghị con số 100 còn Guilford (1954) cho rằng con số đó là 200 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Comrey và Lee (1992) được trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) thì không đưa ra một con số cố định mà đưa ra các con số khác nhau với nhận định tương ứng 100 là tệ, 200 là khá, 300 là tốt, 500 là rất tốt, 1000 hoặc hơn là tuyệt vời.
Một số nhà nghiên cứu khác lại không đưa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà đưa ra tỷ lệ giữa số mẫu cần thiết và các tham số cần ước lượng. Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số biến quan sát. Trong luận văn này sẽ áp dụng cách tính số lượng mẫu theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Nghiên cứu có tất cả 28 biến quan sát nên số mẫu cần thiết là 29 x 5 = 145.
Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach ‘s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường đánh giá tốt nhất phải có hệ số alpha lớn hơn hoặc bằng 0.8. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 là thang đo tốt, từ 0.7 – 0.8 là sử dụng được. Một số nhà nghiên cứu khác đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ
0.6 trở lên là có thể sử dụng được.
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Vì vậy, hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến với các biến khác trong cùng nhóm sẽ cao. Khi các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải bị loại khỏi thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Phân tích nhân tố EFA
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phân tích nhân tố được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này đều liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải giảm bớt để dễ dàng phân tích. Giữa các nhóm biến có tác động qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Một số tham số thống kê được sử dụng trong luận văn :
Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Correlation matrix (ma trận hệ số tương quan): cho biến hệ số tương quan giữa các biến trong phân tích.
Factor loading (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Factor scores: là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra.
KMO (Kaiser – Meyer – Olin): Đây là hệ số dùng để xem xét sự thích hợp khi phân tích nhân tố. Hệ số KMO (giữa 0.5 và 1) là có ý nghĩa và phân tích nhân tố là thích hợp. Còn nếu như hệ số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS). Trong đó, các biến độc lập là những biến về độ tin cậy, giá trị thương hiệu, sự thuận tiện, cơ sở vật chất, giá vé, thái độ phục vụ. Biến phụ thuộc là xu hướng lựa chọn dịch vụ hàng không
Để biết mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào của dữ liệu thì cần một thước đo cho sự phù hợp đó. Đó chính là R2. Hệ số này càng gần 1 thì mô hình xây dựng rất phù hợp. Hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số liệu độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng. Điều này không đồng nghĩa với phương trình nào càng nhiều biến độc lập thì dữ liệu càng phù hợp với mô hình. Vì vậy, R2 được xem là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình. Trong trường hợp này, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R2) được sử dụng để phản ánh đúng hơn sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến. R2 hiệu chỉnh không nhất
thiết phải tăng lên khi nhiều biến được đưa vào phương trình. Đây là thước đo sự phù hợp khi sử dụng hồi quy tuyến tính đa biến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Sau khi xây dựng xong mô hình hồi quy tuyến tính, vấn đề đầu tiên là xem xét sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu thông qua giá trị R2. Sự phù hợp này chỉ mới thể hiện giữa mô hình và các tập dữ liệu. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta đặt giả thuyết R2=0. Nếu sau khi tiến hành kiểm định, nghiên cứu có bằng chứng bác bỏ giá thuyết R2=0 thì đây là bước đầu tiên chứng mình mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp. Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết R2 bị bác bỏ. Sau khi kiểm định, nghiên cứu có cơ sở bác bỏ giả thuyết thì có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương ba đã trình bày về quy trình nghiên cứu, đối tượng khảo sát, thiết kế thang đo, phương pháp lấy mẫu và phương pháp phân tích. Ở giai đoạn nghiên cứu định tính, tác giả đã tiến hành phỏng vấn sâu 15 người tiêu dùng từ 22 tuổi trở lên, có việc làm, thu nhập ổn định và đang sinh sống làm việc ở TP.HCM. Đây là nghiên cứu về xu hướng lựa chọn dịch vụ hàng không nên khách hàng tiềm năng và khách hàng đã sử dụng đều được xem là đối tượng khảo sát.
Qua giai đoạn nghiên cứu định tính, tác giả đã xây dựng được bảng câu hỏi phỏng vấn gồm 29 biến quan sát sử dụng thang đo Likert 5 mức độ và 4 biến sử dụng thang đo định danh nhằm tìm hiểu thông tin của đối tượng khảo sát. Sau đó, tác giả lần lượt phát 400 bảng câu hỏi cho các khách hàng. Sau đó, tác giả thu về được 367 bảng câu hỏi. Trong số bảng câu hỏi này, tác giả phát hiện có 8 bảng câu hỏi không hợp lệ nên tiến hành phân tích 359 bảng câu hỏi hoàn chỉnh
CHƯƠNG BỐN: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phương pháp phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy bội, dò tìm các vi phạm và kiểm định sự khác biệt để phân tích kết quả.
4.1 Thống kê mô tả
4.1.1 Thống kê mô tả mẫu khảo sát
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu khảo sát
Tần suất (n) | Phần trăm (%) | |
Giới tính | 359 | 100% |
Nam | 209 | 58.2% |
Nữ | 150 | 41.8% |
Tuổi | 359 | 100% |
Từ 22 đến dưới 30 tuổi | 23 | 6.4% |
Từ 30 đến dưới 40 tuổi | 136 | 37.9% |
Từ 40 đến dưới 50 tuổi | 132 | 36.8% |
Từ 50 tuổi trở lên | 68 | 18.9% |
Thu nhập | 359 | 100% |
Dưới 5 triệu | 10 | 2.8% |
Từ 5 đến dưới 10 triệu | 156 | 43.5% |
Từ 10 đến dưới 15 triệu | 124 | 34.5% |
Từ 15 triệu trở lên | 69 | 19.2% |
Học vấn | 359 | 100% |
THPT | 41 | 11.4% |
Trung cấp | 76 | 21.2% |
Cao đẳng | 87 | 24.2% |
Đại học | 114 | 31.8% |
Sau đại học | 41 | 11.4% |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Thuyết Hành Động Hợp Lý (Theory Of Reasoned Action – Tra) -
Mô Hình Thuyết Hành Vi Dự Định (Theory Of Planned Behavior – Tpb) -
Các nhân tố ảnh hưởng đến ý xu hướng lựa chọn dịch vụ vận chuyển hành khách bằng hàng không - 5 -
Đánh Giá Độ Tin Cậy Cronbach’S Alpha -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Trong Phân Tích Hồi Quy -
Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 106 trang tài liệu này.
Về giới tính, nghiên cứu tiến hành phân tích trên 359 đối tượng trong đó giới tính là nam chiếm 58.2% tổng đối tượng điều tra, 150 đối tượng còn lại là nữ giới chiếm tỷ lệ 41.8%.
Về độ tuổi, trong mẫu khảo sát có 23 người từ 22 đến dưới 30 tuổi chiếm tỷ lệ 6.4% tổng mẫu nghiên cứu; 136 người có độ tuổi từ 30 đến dưới 40 tuổi chiếm tỷ lệ 37.9%; 132 người có độ tuổi từ 40 đến dưới 50 tuổi chiếm tỷ lệ 36.8% và trên 50 tuổi là 68 người chiếm tỷ lệ 18.9%. Điều này cho thấy có đến 44.3% đối tượng khảo sát có độ tuổi từ 40 trở xuống. Đây là độ tuổi khá trẻ có nhu cầu đi lại khá cao cho công việc, nghỉ dưỡng, du lịch…
Về thu nhập, có 10 đối tượng có thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng chiếm tỷ lệ 2.8%; 156 đối tượng chiếm tỷ lệ 43.5% có thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu đồng/tháng; 124 đối tượng chiếm tỷ lệ 34.5% có thu nhập từ 10 đến dưới 15 triệu đồng/tháng và 69 đối tượng chiếm tỷ lệ 19.2% có thu nhập trên 15 triệu đồng/tháng. Số liệu thống kê cho thấy phần lớn đối tượng khảo sát có mức thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu đồng.
Về học vấn, trong mẫu khảo sát có 41 đối tượng có trình độ tốt nghiệp trung học phổ thông chiếm tỷ lệ 11.4%; 76 đối tượng có trình độ trung cấp chiếm tỷ lệ 21.2%; 87 đối tượng tốt nghiệp cao đẳng chiếm tỷ lệ 24.2%; 114 đối tượng tốt nghiệp đại học chiếm tỷ lệ 31.8% và trình độ sau đại học là 41 đối tượng chiếm tỷ lệ 11.4%. Số liệu thống kê cho thấy gần 90% đối tượng trong mẫu khảo sát có trình độ học vấn khá tốt từ trung cấp trở lên.
4.1.2 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Trung Bình | Độ lệch chuẩn | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | |
Cơ sở vật chất | ||||
Tôi quan tâm đến những hãng hàng không sử dụng những máy bay hiện đại, đời mới nhất. | 4.12 | .623 | 1 | 5 |
4.06 | .663 | 1 | 5 | |
Tôi thích đến những hãng hàng không sử dụng máy bay có chỗ ngồi thoải mái. | 4.14 | .639 | 2 | 5 |
Tôi quan tâm đến những hãng hàng không có toilet sạch sẽ trên máy bay. | 4.04 | .675 | 1 | 5 |
Tôi thích đến những hãng hàng không sử dụng máy bay được trang bị máy lạnh hoạt động hiệu quả. | 4.08 | .711 | 1 | 5 |
Giá vé | ||||
Tôi quan tâm đến những hãng hàng không cung cấp mức giá rẻ. | 3.82 | .951 | 1 | 5 |
Tôi ưu tiên đặt vé ở những hãng hàng không cung cấp mức giá rẻ hơn là chất lượng phục vụ. | 4.00 | .870 | 1 | 5 |
Tôi có xu hướng chấp nhận sự ít thoải mái trên chuyến bay để lựa chọn mức giá rẻ. | 3.92 | .898 | 1 | 5 |
Giá trị thương hiệu | ||||
Giá trị thương hiệu là 1 tiêu chí để tôi lựa chọn các hãng hàng không. | 4.03 | .718 | 1 | 5 |
Tôi thích đến các hãng hàng không có danh tiếng trên thị trường. | 3.96 | .706 | 1 | 5 |
3.79 | .745 | 1 | 5 | |
Tôi chỉ tin tưởng vào dịch vụ hàng không của những hãng uy tín. | 4.06 | .720 | 1 | 5 |
Thái độ phục vụ | ||||
Tôi quan tâm đến những hãng hàng không mà nhân viên tạo cho tôi sự tin cậy. | 4.21 | .803 | 1 | 5 |
Tôi thích những hãng hàng không mà nhân viên dành thời gian trả lời các câu hỏi của tôi. | 4.20 | .761 | 2 | 5 |
Tôi thích đến những hãng hàng không có đồng phục đẹp. | 4.12 | .803 | 1 | 5 |
Tôi thích đến những hãng hàng không có nhân viên biết lắng nghe, tiếp nhận ý kiến đóng góp của tôi. | 4.04 | .845 | 1 | 5 |
Tôi thích đến những hãng hàng không có nhân viên luôn quan tâm đến tôi. | 4.07 | .861 | 1 | 5 |
Sự thuận tiện | ||||
Tôi thích đến những hãng hàng không tạo cho tôi sự thuận tiện khi đặt vé. | 3.92 | .751 | 2 | 5 |
Tôi thích đến những hãng hàng không có thể đặt vé trực tuyến. | 3.74 | .938 | 1 | 5 |
3.90 | .783 | 1 | 5 | |
Tôi quan tâm đến những hãng hàng không có thể dễ dàng lựa chọn chỗ ngồi trên chuyến bay. | 3.88 | .837 | 1 | 5 |
Độ tin cậy | ||||
Tôi quan tâm đến các hãng hàng không thực hiện đúng tất cả các cam kết đối với khách hàng. | 3.89 | .804 | 1 | 5 |
Tôi thích các hãng hàng không có thể giải quyết được vấn đề của tôi. | 3.72 | .798 | 1 | 5 |
Tôi thích các hãng hàng không bảo đảm đúng thời gian như lịch trình. | 3.88 | .724 | 1 | 5 |
Tôi quan tâm đến các hãng hàng không không sai sót trong chuyến đi. | 4.18 | .697 | 1 | 5 |
Xu hướng lựa chọn | ||||
Tôi thường suy nghĩ cẩn thận trước khi lựa chọn hãng hàng không. | 4.04 | .735 | 1 | 5 |
Tôi thường không thay đổi hãng hàng không mà tôi đã lựa chọn trước đó. | 3.91 | .650 | 2 | 5 |
Tôi có xu hướng so sánh các hãng hàng không với nhau trước khi lựa chọn. | 3.70 | .794 | 2 | 5 |