Bài giảng môn Nghiên cứu marketing - Th.s Nguyễn Thị Bích Liên (Phần 2)

Nội dung text: Bài giảng môn Nghiên cứu marketing - Th.s Nguyễn Thị Bích Liên (Phần 2)

1. Chương 5 THU THẬP DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG I. ĐO LƯỜNG TRONG NGHIÊN CỨU 1. Khái niệm cơ bản về đo lường Đo lường trong nghiên cứu Marketing là quá trình gắn những con số hoặc các biểu tượng đối với những đặc tính của sự vật, hiện tượng nghiên cứu theo các nguyên tắc đã được xác định để có thể đánh giá, so sánh và phân tích chúng. Ở đây, khái niệm về sự vật có thể là một đồ vật nhìn thấy, sờ mó được tức là một vật chiếm chỗ trong không gian như: con người, bàn ghế, sách vở, xe máy Mặt khác, chúng còn có thể là những thứ không nhìn thấy và không sờ mó được như: thái độ, phong cách lãnh đạo, của con người. Đặc tính là các tính chất có liên quan đến đối tượng hoặc giúp ta xác định một sự vật, hiện tượng nào đó. Ví dụ: Đặc tính của một cá nhân nào đó, có thể là trọng lượng, chiều cao, màu tóc, màu mắt, Các đặc tính cần được đo lường trong nghiên cứu Marketing có thể phân thành 2 loại: (1) Những đặc tính có thể kiểm tra, kiểm soát một cách trực tiếp. Những đặc tính này thường phản ánh mặt lượng của sự vật, hiện tượng và được đo lường bằng các đơn vị tự nhiên, có sẵn hoặc dễ thấy: tuổi, thu nhập, số lượng mua, số lần xem (2) Những đặc tính không thể kiểm tra, kiểm soát một cách trực tiếp và chịu sự tác động rất lớn bởi khả năng phán đoán hay ấn tượng của con người. Những đặc tính này thường phản ánh mặt chất, định tính của các sự vật, hiện tượng và khó xác định các đơn vị để đo lường chúng như: động cơ, thái độ, sở thích, mong muốn, sự thỏa mãn 2. Các loại thang đo cơ bản trong nghiên cứu marketing Trong nghiên cứu Marketing, việc đo lường có thể được thực hiện bằng cách sử dụng những thang đo giúp cho việc định lượng các vấn đề nghiên cứu. Có 4 loại thang đo lường thường được sử dụng trong nghiên cứu Marketing là: Thang đo định danh (biểu danh, danh xưng), thang đo thứ tự, thang đo khoảng (quãng) và thang đo tỷ lệ. 43
2. 2.1 Thang đo định danh (Norminal Scale) - Thang đo định danh là loại thang đo trong đó số đo dùng để xếp loại, phân biệt hiện tượng này với hiện tượng khác. Không có ý nghĩa về mặt lượng dù được ký hiệu bằng các con số. Ví dụ: 2014010 và 2014101, với chúng ta 2 tập hợp số này không có nghĩa gì cả nhưng khi chúng ta được biết đó là mã số sinh viên trường ITC thì 2 tập hợp số này hoàn toàn trở nên có ý nghĩa, nó cho chúng ta biết một số thông tin như: Họ và tên sinh viên, năm sinh, quê quán, kết quả học tập - Các dạng thường gặp của thang đo định danh là: Câu hỏi một lựa chọn:Là câu hỏi trong đó người trả lời chỉ được lựa chọn 1 đáp án tương ứng cho sẵn. Ví dụ: Bạn có thích uống bia không? (1) Có (2) Không Câu hỏi nhiều lựa chọn: Là loại câu hỏi trong đó người trả lời có thể chọn 1 hoặc nhiều đáp án tương ứng cho sẵn. Ví dụ: Trong các loại dầu gội sau đây, bạn đã từng dùng qua loại nào? (1) Sunsilk (2) Clear (3) Rejoice (4) Pantene 2.2 Thang đo thứ tự (Ordinal Scale) - Thang đo thứ tự là loại thang đo trong đó số đo dùng để so sánh thứ tự, nó không có ý nghĩa về lượng. - Thang đo thứ tự cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự giữa các sự vật về một thuộc tính nào đó. - Các con số trong thang đo này chỉ cho biết sự vật này có đặc tính “nhiều hơn” hay “ít hơn”, “quan trọng” hay “kém quan trọng” hơn sự vật kia, nhưng không diễn tả được sự khác biệt giữa các sự vật cụ thể là bao nhiêu. Có nghĩa con số dùng trong thang đo thứ tự chỉ để so sánh chứ không nói lên độ lớn. - Các dạng thường gặp của thang đo thứ tự là: Câu hỏi buộc sắp xếp thứ tự: Ví dụ: Bạn vui lòng xếp thứ tự theo sở thích của bạn các nhãn hiệu nước ngọt sau theo cách thức sau đây: (1) thích nhất, (2) thích thứ nhì: Pepsi Coca – Cola Sprite Tribeco Câu hỏi so sánh cặp: 44
3. Ví dụ: Trong từng cặp nhãn hiệu nước ngọt dưới đây, xin ban vui lòng đánh số 1 vào nhãn hiệu bạn thích hơn trong một cặp? Coca Pepsi Coca Tribeco Coca 7 Up 2.3 Thang đo khoảng (Interval Scale) - Thang đo khoảng là loại thang đo trong đó số đo dùng để chỉ khoảng cách. Nghĩa là các con số dùng trong thang đo khoảng không chỉ để so sánh thứ tự như thang đo thứ tự mà nó còn cho phép nhà nghiên cứu xác định được độ lớn. Ví dụ: Chúng ta thấy 400C trên thang đo nhiệt độ sẽ ấm hơn 200C và ấm hơn 150C. Đồng thời dựa vào dữ liệu trên nhà nghiên cứu cũng có thể xác định được khoảng chênh lệch giữa 400C và 200C là 200C, giữa 200C và 150C là 50C. - Trong thang đo khoảng gốc 0 không có ý nghĩa, nói cách khác thang đo này không có điểm gốc qui chiếu. Ví dụ: Với ví dụ trên ta thấy nhà nghiên cứu có thể kết luận 400C ấm hơn 200C và khoảng chênh lệch giữa chúng là 200C nhưng không thể nói 400C ấm gấp đôi 200C bởi vì nếu nhà nghiên cứu thay đổi thang độ C (Celsius) bằng thang độ F (Fahrenheit) thì con số tương ứng với 400C và 200C là 1040F và 680F 1. Rõ ràng con số 1040F và 680F không biểu thị chúng gấp đôi nhau nữa. Điểm 0 trên thang độ C (Celsius) không giống thang độ F (Fahrenheit). - Các dạng thường gặp của thang đo khoảng: Thang Likert: Là loại thang đo trong đó một chuỗi các phát biểu liên quan đến thái độ trong câu hỏi được nêu ra và người trả lời sẽ chọn một trong các câu trả lời đó. Ví dụ: Xin vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn trong phát biểu: “Tôi rất thích sữa chua Yomost” Hoàn toàn Phản đối Trung dung Đồng ý Hoàn toàn phản đối đồng ý 1 2 3 4 5 Thang đo đối nghĩa: Là loại thang đo tương tự thang đo Likert nhưng nhà nghiên cứu chỉ trình bày hai nhóm từ ở hai cực có nghĩa trái ngược nhau. 1 Độ F = Độ C *9/5 +320 C 45
4. Ví dụ: Xin vui lòng cho biết thái độ của bạn đối với các loại xe gắn máy tay gas. Rất thích Rất ghét      Thang đo Stapel: Là thang đo trong đó nhà nghiên cứu chỉ dùng một phát biểu ở trung tâm thay vì phát biểu đối nghịch nhau ở hai cực. Ví dụ: Cho biết thái độ của bạn đối với nhân viên bán hàng của chúng tôi. Thân thiện –  –  –  –  –  +  +  +  +  +  2.4 Thang đo tỉ lệ (Ratio Scale) - Thang đo tỉ lệ có tất cả các đặc điểm của thang đo định đanh, thang đo thứ tự và thang đo khoảng, ngoài ra nó còn có điểm 0 cố định. Do vậy, nhà nghiên cứu có thể sử dụng thang đo tỉ lệ để xác định, xếp hạng thứ tự, so sánh các khoảng cách hay những sự khác biệt và cho phép tính toán tỉ lệ giữa các giá trị của thang đo. Ví dụ: Nhà nghiên cứu có thể đặt câu hỏi để biết trong tổng số 100 điểm cố định, khách hàng đồng ý chia bao nhiêu điểm cho 3 cửa hàng nghiên cứu A, B, C theo mức độ ưa thích của họ. Chị Hoa, một người tiêu dùng, đã đánh giá cửa hàng A 60 điểm, cửa hàng B 30 điểm và C là 10 điểm. Như vậy cửa hàng A được Hoa ưa thích gấp 2 lần so với cửa hàng B và 6 lần so với cửa hàng C. - Các dạng thường gặp của thang đo tỉ lệ: Hỏi trực tiếp dữ liệu đã ở dạng tỉ lệ: Đây là dạng thường gặp nhất của thang đo tỉ lệ. Ví dụ: Trung bình 1 tuần bạn chi tiêu bao nhiêu tiền cho nước giải khát? đồng. Tổng hằng số: Ví dụ: Hãy chia 100 điểm cho các nhãn hiệu sau đây theo đánh giá của bạn Thương hiệu Điểm A B C Tổng 100 46
5. 3. Đánh giá đo lường Có rất nhiều tiêu chuẩn để đánh giá đo lường, dưới đây là 4 tiêu chuẩn cơ bản dùng để đánh giá sự đo lường. 3.1 Độ tin cậy Một thang đo lường có độ tin cậy khi nó cung cấp những kết quả nhất quán qua tất cả các lần đo khác nhau. Nói một cách khác, khi cùng sử dụng một kỹ thuật để lấy dữ liệu của cùng một mẫu, mà thu được kết quả tương tự như kết quả trước đó thì sự đo lường đó có độ tin cậy cao và ngược lại. 3.2 Giá trị Theo Hughes: “Một công cụ đo lường được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng những gì mà nhà nghiên cứu cần đo”. Một thang điểm hay một công cụ đo lường trong nghiên cứu marketing về cơ bản là vô dụng đối với nhà nghiên cứu nếu nó thiếu giá trị bởi nó không đo lường được cái mà nhà nghiên cứu cần đo. Hay nói cách khác, những đo lường trong nghiên cứu Marketing phải có giá trị nếu không sẽ không đảm bảo tính khoa học của các quyết định. Ví dụ: Coca Cola đã đưa sản phẩm mới New Coke để thay thế cho sản phẩm Coca Cola truyền thống , trước khi tung sản phẩm này ra thị trường hãng đã tiến hành nghiên cứu và phỏng vấn 5000 người và kết quả cho thấy rằng sản phẩm New Coke được ưa thích hơn. Nhưng do công cụ đo lường của nó đã không có giá trị, kết quả đo lường không với kết quả thực tế cụ thể là khi tung ra thị trường sản phẩm này đã không được người tiêu dùng đón nhận và hãng đã quay trở về với sản phẩm truyền thống. Độ tin cậy và giá trị của thang đo lường có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Một thang đo lường trước hết phải đảm bảo độ tin cậy thì mới có giá trị, không có độ tin cậy thì đồng nghĩa với việc thang đo đó không có giá trị. Tuy nhiên, đảm bảo độ tin cậy chưa hẳn đã có giá trị. 3.3 Tính đa dạng Là khả năng có thể sử dụng kết quả đo lường cho nhiều mục đích như: Để giải thích, hỗ trợ cho tiêu chuẩn giá trị của đo lường hoặc để suy đoán ra những ý nghĩa khác từ những kết quả đo lường thu thập được. 3.4 Dễ trả lời Đây là vấn đề cần quan tâm khi phỏng vấn đối với người được phỏng vấn. Số phận một công trình nghiên cứu phần lớn nằm trong tay những người được phỏng vấn do đó, nếu họ từ chối không trả lời vì khó trả lời hay họ đưa ra những câu trả lời sai lệch 47
6. về những thông tin cần thiết ở họ do cách đặt câu hỏi không phù hợp thì công trình nghiên cứu sẽ gặp khó khăn. II. THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI 1. Bảng câu hỏi Bảng câu hỏi là công cụ phổ biến nhất khi thu thập dữ liệu định lượng. Nó bao gồm một tập hợp các câu hỏi mà qua đó người được hỏi sẽ trả lời còn nhà nghiên cứu sẽ nhận được những thông tin cần thiết. 2. Thiết kế bảng câu hỏi Do sự chính xác và thích hợp của các dữ liệu thu thập được phụ thuộc chủ yếu vào bảng câu hỏi vì vậy việc thiết kế bảng câu hỏi đóng một vai trò hết sức quan trọng trong việc dẫn đến sự thành công của một dự án nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu Marketing đã đưa ra qui trình thiết kế bảng câu hỏi khảo sát gồm 8 bước cơ bản sau: BƯỚC 1: Xác định cụ thể thông tin cần thu thập BƯỚC 2: Xác định dạng phỏng vấn BƯỚC 3: Đánh giá nội dung câu hỏi BƯỚC 4: Xác định hình thức trả lời BƯỚC 5: Xác định cách dùng thuật ngữ BƯỚC 6: Xác định cấu trúc bảng câu hỏi 48 BƯỚC 7: Xác định hình thức bảng câu hỏi
7. 2.1 Xác định cụ thể thông tin cần thu thập Để có thể thiết kế một bảng câu hỏi có hiệu quả thì trước tiên nhà nghiên cứu cần phải xác định chính xác cái gì cần phải đo lường. Muốn vậy, khi thiết kế bảng câu hỏi nhà nghiên cứu phải dựa trên mục tiêu nghiên cứu. Tiếp theo nhà nghiên cứu cần liệt kê đầy đủ những gì cần đo lường để hoàn thành những mục tiêu đó. Bảng liệt kê có thể là danh sách những câu hỏi riêng biệt, những nhóm chữ hay từ chủ yếu. Khi liệt kê cần tránh hai khuynh hướng sau: - Thu thập những thông tin không cần thiết cho cuộc nghiên cứu nghĩa là không phục vụ cho việc giải quyết vấn đề nghiên cứu. - Bỏ sót những thông tin cần thiết nếu thiếu chúng thì ý nghĩa của cuộc nghiên cứu sẽ rất bị hạn chế. Sau khi đã liệt kê nhà nghiên cứu cũng cần phải tiên liệu xem nên dùng kỹ thuật phân tích nào để mang lại ý nghĩa cho dữ liệu ấy. 2.2 Xác định dạng phỏng vấn Trong bước này, nhà nghiên cứu cần phải quyết định xem mình sẽ sử dụng dạng phỏng vấn nào để tiếp xúc với người được phỏng vấn. Có bốn dạng phỏng vấn chính dùng trong nghiên cứu Marketing, đó là: Phỏng vấn trực diện, phỏng vấn qua điện thoại, phỏng vấn bằng cách gửi thư, phỏng vấn thông qua internet. a. Phỏng vấn trực diện Phỏng vấn trực diện là dạng phỏng vấn mà nhân viên phỏng vấn và đáp viên gặp mặt nhau trực tiếp. Phương pháp này ngày càng được sử dụng rộng rãi trong việc thu thập thông tin định lượng. b. Phỏng vấn qua điện thoại Phỏng vấn qua điện thoại là dạng phỏng vấn giao tiếp bằng lời, đáp viên trả lời các câu hỏi của phỏng vấn viên thông qua điện thoại mà không thấy được mặt của người hỏi và bảng câu hỏi. c. Phỏng vấn bằng cách gửi thư Phỏng vấn bằng cách gửi thư là dạng phỏng vấn mà phỏng vấn viên gửi bảng câu hỏi qua bưu điện cho đáp viên tự trả lời theo hình thức truyền thống hoặc không thông qua đường bưu điện (gửi trực tiếp hoặc đáp viên tự nhặt ở những địa điểm nhất định). d. Phỏng vấn thông qua internet 49
8. Phỏng vấn thông qua internet là dạng phỏng vấn bằng thư điện tử (email) qua sự hỗ trợ của máy tính kết nối mạng internet. 2.3 Đánh giá nội dung câu hỏi Việc có được những thông tin cần thiết từ những câu trả lời phụ thuộc rất lớn vào khả năng phác thảo bảng câu hỏi của nhà nghiên cứu. Vì vậy, khi xây dựng bảng câu hỏi, nhà nghiên cứu phải tiên liệu chúng có thể cung cấp được những dữ liệu có ý nghĩa hay không ? Sự tiên liệu này có thể được thực hiện bằng cách dựa trên các tiêu chuẩn sau: - Người trả lời có hiểu được câu hỏi hay không ? Người trả lời không hiểu câu hỏi có thể do nhiều nguyên nhân : Nhà nghiên cứu đã dùng những thuật ngữ không quen thuộc với người được hỏi, thiếu định nghĩa rõ ràng về các thuật ngữ sử dụng, câu hỏi viết quá mơ hồ đối với mục đích được hỏi Để gia tăng sự hiểu biết của người được hỏi là nên dùng các từ ngữ thông thường, đúng cú pháp, văn phạm, tránh dùng câu phức, tránh dùng tiếng lóng hay các thuật ngữ chuyên môn - Người trả lời có những thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi đó không ? Trong quá trình cung cấp dữ liệu, người được hỏi có thể không trả lời hoặc trả lời không đúng một số câu hỏi, nguyên nhân là do: Người được hỏi thiếu kiến thức về vấn đề đó Ví dụ : Bạn muốn hỏi chiếc ti vi trong gia đình đang sử dụng có bao nhiêu chức năng thì có thể nhiều người không rõ vấn đề này. Người được hỏi không nhớ sự kiện Ví dụ : Người phỏng vấn hỏi một phụ nữ mới sinh em bé đã dùng hết bao nhiêu hộp sữa bầu trong quá trình mang thai. Với câu hỏi này có lẽ người phụ nữ này sẽ không nhớ. Để khắc phục điều này, có thể sử dụng một số biện pháp sau : Hỏi nhiều câu hỏi để gợi lại trí nhớ. Xác định khoảng thời gian rõ ràng, thời gian càng xa thì độ chính xác của câu trả lời càng giảm. Hỏi các câu hỏi có tính chất liên tưởng, gợi sự liên quan giữa các sự kiện để người trả lời nhớ lại. 50
9. Đề nghị người trả lời nêu rõ sự kiện nào họ nhớ chính xác nhất và sự kiện nào còn mơ hồ. - Người trả lời liệu có cung cấp các thông tin đó không ? Trong quá trình khảo sát, một số nội dung câu hỏi dễ làm cho người trả lời e ngại không muốn trả lời hoặc cố ý cung cấp thông tin sai do chúng mang nặng tính chất riêng tư. Ví dụ : Những câu hỏi liên quan đến vấn đề thu nhập, tuổi tác, kế hoạch hóa gia đình Để khắc phục vấn đề này, nhà nghiên cứu cần sử dụng các biện pháp sau : Dùng câu hỏi gián tiếp, chẳng hạn thay vì hỏi về thu nhập có thể hỏi sang vấn đề chi tiêu. Thăm dò bằng cách gửi thư và không cần cho biết tên và địa chỉ. Thuyết phục người trả lời bằng cách nêu rõ mục đích của cuộc điều tra, gây sự tin tưởng nơi người hỏi. 2.4 Xác định hình thức trả lời Có hai hình thức trả lời : - Trả lời cho câu hỏi mở. - Trả lời cho câu hỏi đóng. 2.4.1 Câu hỏi mở Câu hỏi mở là các câu hỏi không có sẵn câu trả lời. Người trả lời hoàn toàn tự do diễn đạt các trả lời theo ý riêng của mình. Ví dụ: Bạn hãy cho biết những yếu tố nào khiến bạn cảm thấy hài lòng khi mua sắm tại siêu thị CoopMart Phú Lâm? Trả lời: Câu hỏi mở sử dụng tốt trong các nghiên cứu định tính hoặc ở phần mở đầu của các nghiên cứu định lượng nhằm tạo sự thân mật với người trả lời. 2.4.2 Câu hỏi đóng Câu hỏi đóng là các câu hỏi có câu trả lời cho sẵn và người trả lời sẽ chọn một hay nhiều câu trả lời phù hợp với mình. Dựa vào cấu trúc câu trả lời, ta có các dạng câu hỏi đóng sau: a. Câu hỏi phân đôi 51
10. Là dạng câu hỏi mà người trả lời chỉ có thể chọn một trong hai đáp án: “Có” hoặc “Không”, “Đồng ý” hoặc “Không đồng ý”. Ví dụ: Bạn có hài lòng về cung cách phục vụ của nhân viên giao hàng ở siêu thị CoopMart Nguyễn Đình Chiểu không? Có  Không  Trong quá trình thiết kế bảng câu hỏi, nhà nghiên cứu nên hạn chế dùng dạng câu hỏi vì nó không cung cấp nhiều thông tin. b. Câu hỏi xếp hạng Là loại câu hỏi mà câu trả lời được thiết kế bằng nhiều khoản mục để người trả lời có thể so sánh, lựa chọn và xếp hạng theo thứ tự. Ví dụ: Vui lòng xếp thứ tự các nhãn hiệu mà Anh/Chị ưa thích theo tiêu chí (1) thích nhất, (2) thích nhì? c. Câu hỏi đánh dấu tình huống theo danh sách Là dạng câu hỏi mà ta đưa ra sẵn danh sách các phương án trả lời như câu hỏi xếp thứ tự tuy nhiên người trả lời sẽ đánh dấu một hay nhiều vào những đề mục phù hợp với họ. Ví dụ: Bạn biết loại kem đánh răng nào trong các nhãn hiệu liệt kê dưới đây: PS  Colgate  Close-up  Aquafresh  Khi chọn mua đầu DVD, nhãn hiệu nào được bạn ưa thích nhất Samsung  Sony  52
11. JVC  Arirang  d. Câu hỏi bậc thang Là loại câu hỏi được thiết kế bằng một loạt các phát biểu liên quan đến thái độ của khách hàng trong câu hỏi được nêu ra và họ sẽ chọn một trong các trả lời đó. Loại câu hỏi này cho phép biến đổi những thông tin định tính thành thông tin định lượng. Ví dụ: Hãy xem xét mọi mặt của sản phẩm này, chọn câu nào mô tả chính xác nhất mức độ thích hoặc không thích sản phẩm Tide của bạn bằng cách đánh dấu (x) vào ô thích hợp Rất thích  Thích  Trung dung  Ghét  Rất ghét  2.5 Xác định cách dùng thuật ngữ Bảng câu hỏi là phương tiện giao tiếp giữa nhà nghiên cứu và người trả lời. Vì vậy, khi sử dụng thuật ngữ trong các bảng câu hỏi, cần chú ý những nguyên tắc cơ bản sau: a. Dùng từ ngữ đơn giản và quen thuộc Các câu hỏi khi soạn thảo phải dễ hiểu đối với tất cả mọi người. Phải dùng ngôn ngữ thích hợp với trình độ của người trả lời. Nhiều vùng khác nhau trong một quốc gia cũng thường hay sử dụng những từ khác nhau cho cùng một sự việc hay sự vật nên chúng ta cần lưu ý dùng các từ ngữ quen thuộc mà địa phương đó hay dùng Tránh dùng tiếng lóng, những từ chuyên môn cũng như câu hỏi phải rõ ràng, tránh mơ hồ. b. Tránh câu hỏi dài dòng, từ ngữ càng chi tiết, cụ thể, rõ ràng càng tốt Cho dù thời gian thực sự để hoàn thành bảng câu hỏi chỉ mất vài phút nhưng nếu bảng câu hỏi khảo sát quá dài sẽ làm nản lòng người trả lời. Do đó, không nên quá lạm dụng các câu hỏi quá dài khi tiến hành xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, nhà nghiên cứu nên chú trọng việc thiết kế các câu hỏi ngắn, xoáy vào những chủ đề cần thiết. 53
12. Còn đối với các câu hỏi chung chung, mơ hồ, có thể tạo ra những số liệu vô nghĩa, do đó nhà nghiên cứu cũng cần tránh điều này vì một câu hỏi không rõ ràng thì sẽ có nhiều cách trả lời mà ta chỉ cần một cách trả lời nhất quan. c. Tránh câu hỏi cho hai hay nhiều trả lời cùng lúc Câu hỏi cho hai hay nhiều trả lời cùng lúc là loại câu hỏi mà nhà nghiên cứu ghép từ 2 hay nhiều câu hỏi có ý nghĩa khác nhau. Ví dụ: Bạn có cho rằng thái độ phục vụ của nhân viên giao dịch ngân hàng ACB vừa thân mật vừa chuyên nghiệp không. Với loại câu hỏi trên người trả lời sẽ gặp khó khăn nếu họ chỉ cho rằng thái độ phục vụ của nhân viên giao dịch ngân hàng ACB thân mật nhưng không chuyên nghiệp. d. Tránh câu hỏi gợi ý Câu hỏi gợi ý là câu hỏi mà có hướng dẫn hoặc ngầm đặt câu trả lời. Ví dụ: Bạn sẽ không nói rằng công ty du lịch Sài Gòn Tourist có một đội ngũ hướng dẫn viên tốt nhất ở TP.HCM phải không? Trong câu hỏi này nhà nghiên cứu đã dẫn ý cho người trả lời về quan điểm chất lượng của hướng dẫn viên Sài Gòn Tourist. e. Tránh câu hỏi định kiến Câu hỏi định kiến là loại câu hỏi mà các khoản mục trả lời được thiết kế thiên về một phía “tiêu cực” hoặc “tích cực”. Ví dụ: Bạn có thích sản phẩm dầu gội đầu Clear không? Đặc biệt thích  Rất thích  Thích  Không thích lắm  Các câu trả lời trên không khách quan vì nó chỉ có những câu trả lời tích cực cho câu hỏi. f. Tránh câu hỏi bắt người trả lời phải ước đoán Câu hỏi nên thiết kế sao cho người trả lời không phải hồi tưởng quá nhiều để tránh việc họ phải ước đoán. Ví dụ: Bạn mua bao nhiêu cục xà bông trong 1 năm qua? 54
13. Người tiêu dùng không thể nào nhớ được điều đó cho nên khả năng họ ước đoán cho trả lời là rất cao. 2.6 Xác định cấu trúc bảng câu hỏi Một bảng câu hỏi được chia thành 3 phần, mỗi phần có những mục đích khác nhau. a. Phần giới thiệu Phần này nhằm mục đích giới thiệu sơ bộ về chủ đề nghiên cứu và gạn lọc đúng đối tượng nghiên cứu. Phần này bao gồm các 2 phần: - Phần 1: Lời mở đầu: Giới thiệu về người phỏng vấn, giải thích lý do thực hiện phỏng vấn, giải thích ý nghĩa của sự hợp tác, cam kết bảo mật thông tin. - Phần 2: Gạn lọc: Bao gồm các câu hỏi nhằm mục đích chọn người trả lời trong thị trường nghiên cứu mục tiêu. b. Phần nội dung Bao gồm các câu hỏi để thu thập thông tin cần cho mục tiêu nghiên cứu. c. Phần thông tin cá nhân Bao gồm những câu hỏi có tính chất cá nhân đối với người trả lời như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập . 2.7 Xác định hình thức bảng câu hỏi - Hình thức bảng câu hỏi cũng góp phần cho sự thành công của việc thu thập thông tin. Bảng câu hỏi có hình thức đẹp sẽ kích thích sự hợp tác của người trả lời. - Bảng câu hỏi cần được trình bày sao cho ngắn gọn và rõ ràng, không có sai sót. - Nếu trong bảng câu hỏi có câu hỏi thiết kế theo dạng mở: Nên chừa khoảng trống hay các dòng cho người được hỏi ghi câu trả lời. Khoảng trống càng hợp lí thì câu trả lời càng xúc tích. - Các ô đánh dấu trong đáp án phải được trình bày phải thẳng hàng. - Khi nhảy quãng câu hỏi trên bảng câu hỏi thì phải chú thích rõ ràng 55
14. Ví dụ: Nếu bạn trả lời có Xin chuyển đến câu 12 Nếu bạn trả lời không Trả lời tiếp câu 5. 2.8 Thử lần thứ nhất Sửa chữa Bảng nháp cuối cùng Thử bảng câu hỏi lần 1: Sau khi bảng câu hỏi được thiết kế xong, nhà nghiên cứu cần phải đem phỏng vấn những người trong công ty hoặc các thành viên khác trong bộ phận nghiên cứu (gọi là test) xem họ có hiểu không? Rồi sửa chữa, điều chỉnh lại theo sự góp ý của họ để có bảng nháp cuối cùng. Bảng nháp cuối cùng này chưa được dùng để phỏng vấn thực sự mà nó được đem để phỏng vấn một nhóm người được chọn ra từ mẫu nghiên cứu. Qui trình chọn mẫu thử (gọi là sẽ tuân thủ theo đúng như qui trình trình chọn mẫu chính thức. Kích cỡ mẫu sẽ phù hợp tương ứng với một tỷ lệ nào đó so với mẫu chính thức. Ví dụ: Bảng câu hỏi dùng để điều tra các nhà doanh nghiệp không thể đem điều tra thử với một nhóm sinh viên thuộc chuyên ngành quản trị kinh doanh Quá trình kiểm tra thử này mục đích không phải để thu thập dữ liệu mà để giúp cho nhà nghiên cứu đánh giá lại các câu hỏi đã được thiết kế trong bảng câu hỏi khảo sát - Người trả lời có hiểu và trả lời được bảng câu hỏi không? - Có câu hỏi nào mơ hồ hay tối nghĩa không? - Có câu hỏi nào dẫn đến sự hiểu làm, khó xác định được cách thức trả lời không? - Với những câu hỏi như vậy người trả lời có thông tin để trả lời không? - Hỏi như vậy họ có chịu cung cấp thông tin không? Thông tin họ cung cấp có đúng là thông tin mà nhà nghiên cứu đang cần không? Sau khi đã điểu chỉnh bảng câu hỏi ở lần kiểm thứ 2 chúng ta sẽ có được bảng câu hỏi hoàn chỉnh, bảng câu hỏi này sẽ được chuyển giao cho bộ phận thu thập thông tin để tiến hành phỏng vấn. III. TỔ CHỨC THU THẬP DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG Tổ chức và thu thập dữ liệu có ý nghĩa quan trọng, quyết định sự thành công của cuộc nghiên cứu. Các công việc chủ yếu của tổ chức, thu thập dữ liệu gồm: Tuyển chọn, huấn luyện các nhân viên phỏng vấn, kiểm tra và giám sát các công việc thu thập dữ liệu. 56
15. 1. Tuyển chọn nhân viên phỏng vấn Do tính chất quan trọng của giai đoạn thu thập dữ liệu cho nên người quản lý phải dành nhiều quan tâm cho công việc này. Các nhân viên thu thập dữ liệu phải được tuyển chọn cẩn thận trước khi cho họ ra hiện trường phỏng vấn đối tượng khảo sát. Để đảm bảo hiệu quả cao trong việc thu thập dữ liệu, việc tuyển chọn nhân viên phỏng vấn được dựa trên những tiêu chuẩn căn bản sau: - Nhân viên phỏng vấn phải có sức khỏe tốt để thực hiện một khối lượng công việc lớn trong ngày. - Các ứng viên phải đạt trình độ học vấn tối thiểu là tốt nghiệp phổ thông trung học trở lên, nên sử dụng các nhân viên là người địa phương. - Nhân viên phỏng vấn phải có ngoại hình ưa hình, hoạt bát, có khả năng giao tiếp tốt. - Có khả năng làm việc độc lập và có kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu. Để tìm kiếm đủ các ứng viên, nhân viên giám sát có thể tiếp cận các nguồn cung ứng khác nhau như các cơ quan tổ chức thuộc Nhà nước, các trung tâm giới thiệu việc làm, các đơn vị, tổ chức thực hiện cuộc nghiên cứu. Nhìn chung những người thích hợp với công việc điều tra tạm thời thường là sinh viên, giáo viên các trường phổ thông, công chức làm việc ở các lĩnh vực liên quan đến cuộc nghiên cứu. 2. Huấn luyện và hướng dẫn nhân viên phỏng vấn Toàn bộ quá trình đào tạo và huấn luyện phải đảm bảo xây dựng được một đội ngũ nhân viên phỏng vấn hội đủ được các tiêu chuẩn chủ yếu: - Ngay thẳng và trung thực. - Kiên nhẫn và ứng xử khéo léo. - Tập trung sự chú ý để ghi chép một cách chính xác và đầy đủ các câu trả lời (Phỏng vấn bằng điện thoại). - Trình bày rõ ràng những vấn đề thực sự trong bảng câu hỏi nhưng không đưa ra những quan điểm hay ý kiến cá nhân. - Giữ gìn bí mật các câu trả lời của người trả lời. Tùy thuộc vào loại nhân viên được tuyển chọn lần đầu hay nhân viên cũ mà nội dung và thời gian đào tạo huấn luyện có thể thay đổi. Công việc huấn luyện sẽ bao gồm hai phần: Lý thuyết và thực hành. 57
16. - Nội dung huấn luyện phần lý thuyết: Các công việc chuẩn bị trước khi tiếp xúc và các hoạt động khi tiếp xúc với người trả lời. Cách thức đưa ra câu hỏi. Hướng dẫn các kỹ thuật thăm dò nhằm thúc đẩy người trả lời làm rõ những gì họ đang trình bày hoặc khi người trả lời đang có xu hướng đi lạc đề. Cách thức ghi chép câu trả lời. Cách thức kết thúc cuộc phỏng vấn. - Nội dung huấn luyện phần thực hành: Giới thiệu tư liệu về doanh nghiệp, sản phẩm là chủ đề của cuộc nghiên cứu: Lịch sự hình thành và phát triển, các lĩnh vực kinh doanh chủ yếu, uy tín và hình ảnh trên thị trường . Các mục tiêu tổng quát của cuộc nghiên cứu: Chỉ cung cấp khái quát không nên cung cấp quá chi tiết về mục tiêu nghiên cứu. Giới thiệu qui trình và phương pháp chọn mẫu. Thống nhất cách thức liên hệ giữa nhân viên quản lý và giám sát với các nhân viên phỏng vấn trong quá trình khảo sát. Thực hành phỏng vấn trên câu hỏi:  Trước hết, hai nhân viên giám sát sẽ thực hành mẫu bằng cách đóng vai nhân viên phỏng vấn và người trả lời để hoàn tất việc hỏi, trả lời và ghi chép.  Sau đó các nhân viên giám sát sẽ trả lời thắc mắc của các nhân viên phỏng vấn.  Cuối cùng các nhân viên phỏng vấn sẽ thực hành phỏng vấn theo cách thức tương tự mà nhân viên giám sát đã thực hiện lúc đầu. 3. Kiểm tra và giám sát quá trình thu thập dữ liệu Chúng ta, có thể thực hiện việc giám sát dưới hai hình thức: trực tiếp và gián tiếp - Giám sát trực tiếp: Là hình thức giám sát theo đó nhân viên giám sát trực tiếp tham dự vào các cuộc phỏng vấn nhưng không thực hiện các tác nghiệp phỏng vấn vai trò của người giám sát trong trường hợp này có thể ngụy trang dưới dạng nhân viên trợ giúp. 58
17. - Giám sát gián tiếp: Là hình thức được áp dụng phổ biến, các nhân viên giám sát bằng việc kiểm tra các ghi chép và các bảng câu hỏi đã hoàn thành để phát hiện những lỗi ghi chép hoặc đánh giá mức độ hoàn thành các câu hỏi. Nhân viên giám sát cũng thực hiện kiểm tra giám sát các cuộc phỏng vấn qua điện thoại thông qua tổng đài trung tâm tin nhắn. Giám sát gián tiếp giúp tiết kiệm chi phí và thời gian thực hiện nhưng không cho kết quả chính xác và không thể kiểm tra đánh giá nhiều khía cạnh của hoạt động phỏng vấn như giám sát trực tiếp. Vì vậy, tùy mức quan trọng, độ tin cậy, thời gian, chi phí thực hiện mà các giám sát viên sẽ chọn cho mình hình thức giám sát phù hợp. IV. HIỆU CHỈNH DỮ LIỆU Bảng câu hỏi sau khi phỏng vấn xong cần phải được hiệu chỉnh các sai sót để tăng chất lượng của chúng. Các bước hiệu chỉnh: - Bước 1: Hiệu chỉnh tại hiện trường Công việc hiệu chỉnh này sẽ do bộ phận thu thập dữ liệu thực hiện. Trước tiên phỏng vấn viên phải hiệu chỉnh ngay sau khi kết thúc quá trình phỏng vấn: hoàn chỉnh các câu hỏi bị bỏ sót, phần viết tắt, kí hiệu, viết chưa kịp Sau khi hiệu chỉnh xong các phỏng vấn viên sẽ nộp toàn bộ bảng câu hỏi lại cho giám sát viên. Các nhân viên giám sát này sẽ tiến hành hiệu chỉnh lần 2: Tính hoàn tất của các bảng câu hỏi, tính hợp lý giữa các câu hỏi trong bảng câu hỏi, tính rõ ràng của câu trả lời nhất là các câu trả lời cho câu hỏi mở, tính nghiêm túc của phỏng vấn viên. - Bước 2: Hiệu chỉnh tại trung tâm: Công việc này do bộ phận xử lý dữ liệu thực hiện trước khi nhập liệu cho phần xử lý. Mục đích là để kiểm tra toàn bộ các lỗi và nhất là tính hợp lý giữa các câu hỏi so với kích cỡ mẫu n bảng câu hỏi. 59
18. CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 1. Phân biệt bốn loại thang đo cơ bản sử dụng trong nghiên cứu Marketing và tìm ví dụ minh hoạ cho chúng. 2. Một nghiên cứu có thể có độ tin cậy nhưng không có giá trị không? Tại sao? 3. Cho biết ưu, nhược điểm của các dạng phỏng vấn: Trực diện, mail, gửi thư và điện thoại. 4. Cho biết ưu, nhược điểm của câu hỏi đóng. 5. Thiết kế một bảng câu hỏi dung cho nghiên cứu mô tả thị trường dầu gội đầu. 6. Trình bày các công việc chủ yếu trong quá trình tổ chức, thu thập dữ liệu định lượng, nội dung của các công việc đó. 7. Hãy cho biết mục đích của việc hiệu chỉnh dữ liệu và nội dung của các bước hiệu chỉnh. 60
19. Chương 6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU I. MÃ HÓA VÀ NHẬP DỮ LIỆU 1. Mã hóa dữ liệu Mã hóa dữ liệu là quá trình xác định và phân loại các câu trả lời đã được biên soạn trước bằng các con số hoặc ký hiệu (Ví dụ: 1,2,3,4 hoặc 1a, 1b, 1c ) để chuẩn bị cho việc nhập liệu và xử lý dữ liệu. Việc mã hóa dữ liệu có thể được thực hiện vào 1 trong 2 thời điểm sau: Trước và sau khi phỏng vấn. 1.1 Mã hóa trước Để tránh sai lầm cũng như tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho việc xử lý dữ liệu, nhà nghiên cứu có thể tiến hành mã hóa trước các bảng câu hỏi. Mã hóa trước là việc quyết định chọn các mã số cho các câu hỏi và các đáp án trả lời từ khi thiết kế bảng câu hỏi, vì vậy có thể in ngay các mã số lên bảng câu hỏi này. Hình thức mã hóa này thích hợp nhất cho các loại câu hỏi đóng. Thực hiện việc mã hóa trước các câu hỏi đóng giúp giảm nhẹ rất nhiều công việc chuẩn bị xử lý dữ liệu sau này. Ví dụ: Q1. Anh/chị có ti vi hoặc xem ti vi không? Không  (1) (Ngưng) Có  (2) (Tiếp tục) Q2. Anh/chị thường bao lâu xem ti vi một lần? Mỗi ngày  (1) 4 – 5 ngày/tuần  (2) 2 - 3 ngày/tuần  (3) 1 lần/ tuần  (4) 2 – 3 ngày/tháng  (5) 1 lần/ tháng  (6) Không thường xuyên  (7) 61
20. Không xem  (8) 1.2 Mã hóa sau Mã hóa sau là chờ đến khi thu thập xong dữ liệu ta mới tiến hành mã hóa, khi đó nhà nghiên cứu phải xem xét ngẫu nhiên 30% các bảng câu hỏi đã được trả lời để tính toán các loại tình huống trả lời và mã hóa nó. Trước khi mã hóa, nhà nghiên cứu phải rà soát lại toàn bộ các câu hỏi đã phỏng vấn để xem xét có còn tình huống trả lời nào khác không. Để tiện lợi cho việc phân tích và xử lý dữ liệu sau này, nhà nghiên cứu không nên phân loại quá 10 tình huống trả lời cho một vấn đề. Hình thức mã hóa này thích hợp nhất cho các loại câu hỏi mở. Ví dụ: Những người được phỏng vấn vì lí do không sử dụng một sản phẩm thịt đông lạnh mới của công ty X , họ có thể đưa ra các câu trả lời như sau: - Tôi thích dùng các loại thực phẩm tươi sống. - Tôi không thích mùi vị của thực phẩm đông lạnh. - Thực phẩm đông lạnh không có nhiều chất dinh dưỡng bằng thực phẩm tươi sống Tất cả các câu trả lời nói trên, có thể được phân thành các tình huống như: Lý do sức khỏe, mùi vị, sở thích 2. Nhập dữ liệu 2.1 Cửa sổ làm việc của SPSS a. Khởi động SPSS: bằng 2 cách - Cách 1: Nhấp đúp vào biểu tượng của chương trình SPSS for Windows trên Desktop. - Cách 2: Vào Star/Programs/SPSS for Windows b. Cửa sổ làm việc của SPSS 62
21. Cửa sổ dữ liệu của SPSS có 2 loại kiểu nhìn: - Data View: kiểu nhìn dùng để nhập liệu và xem dữ liệu đã nhập. - Variable View: Kiểu nhìn dùng để khai báo biến. Để thay đổi giữa hai kiểu nhìn này, ta nhấp chuột chọn tên cửa sổ Data View hay Variable View ở góc dưới bên tay trái màn hình hoặc bấm Control + T để chuyển đổi qua lại giữa hai kiểu nhìn của cửa sổ dữ liệu một cách nhanh chóng. Ngoài ra SPSS còn có cửa sổ kết quả xử lý có tên là Output, cửa sổ này sẽ tự xuất hiện khi bạn chạy lệnh xử lý. Nội dung chủ yếu của các Menu: - File: Giúp khởi tạo file mới, mở các file sẵn có, lưu file, in ấn, thoát - Edit: Gồm các lựa chọn undo, cắt/dán, tìm kiếm/thay thế, xác lập các mặc định. - View: Cho hiện dòng trạng thái, thanh công cụ, chọn font chữ, cho hiện giá trị nhập vào (value) hay nhãn ý nghĩa của các giá trị nhập - Data: Bao gồm các lựa chọn phục vụ công tác về dữ liệu như thêm biến, tìm nhanh một quan sát trong một tập hợp dữ liệu có nhiều quan sát, xếp thứ tự các quan sát, ghép file, chia file, chọn quan sát - Transform: Gồm các lệnh giúp chuyển đổi dữ liệu, tính toán, mã hóa lại các biến - Analyze: Thực hiện các thủ tục thống kê: tóm tắt dữ liệu, lập bảng tổng hợp, so sánh trung bình, phân tích phương sai, tương quan, hồi qui, - Graphs: Tạo các biểu đồ và đồ thị. - Utilities: Tìm hiểu thông tin về các biến, file - Windows: Sắp xếp các cửa sổ làm việc trong SPSS, di chuyển giữa các cửa sổ làm việc. 2.2 Tạo Database trong SPSS for Windows - Name: (Tên biến) dài không quá 8 kí tự hay kí số, không có kí tự đặc biệt, không được bắt đầu bằng một kí số, thường người ta hay đặt tên biến gần với câu hỏi mà biến đó mô tả. 63
22. Ví dụ: câu hỏi 3 đặt là C3 hay Q3. - Type: (Kiểu biến) Thường chọn Numeric (số) hoặc String (chuỗi). - With: (Độ rộng) Là kí số hay kí tự tối đa có thể nhập. - Decimal: (Lượng số thập phân) Số lẻ sau dấu phẩy thường nhập vào ô này 0 nếu là số nguyên. - Label: (Nhãn biến) Là tên đầy đủ của biến, đây là phần sẽ hiển thị trong báo cáo thống kê và biểu đồ do đó nên đặt ngắn gọn nhưng phải có tính giải thích cao. - Values (Mã hóa dữ liệu) Phần mã hóa dữ liệu, SPSS sẽ hiển thị phần này, không hiển thị phần mã hóa. - Missing : Khai báo các loại giá trị khuyết, cách vào hộp thoại này giống như với Values. - Align: Vị trí dữ liệu được nhập trong cột, thường chọn là Right. - Measure (Loại dữ liệu): Chọn loại thang đo thể hiện dữ liệu với 3 loại chính là Ordinal (thứ bậc), Norminal (định danh), Scale (gồm cả Interval và Ratio). II. LÀM SẠCH DỮ LIỆU 1. Sự cần thiết Dữ liệu sau khi nhập xong thường chưa thể đưa ngay vào xử lí và phân tích vì có thể còn nhiều lỗi do: - Chất lượng của phỏng vấn và đọc soát: Phỏng vấn viên hiểu sai câu hỏi và thu thập dữ liệu sai, Phỏng vấn viên chọn sai đối tượng phỏng vấn hoặc ghi chép nhầm, Người được phỏng vấn trả lời sai ý, Người đọc soát chưa phát hiện được, . - Nhập dữ liệu: Sai, sót, thừa. 2. Các biện pháp ngăn ngừa - Thiết kế bản câu hỏi rõ ràng, dễ hỏi, dễ trả lời. - Chọn lọc và huấn luyện phỏng vấn viên kĩ lưỡng, điều tra phỏng vấn thử trước khi phỏng vấn thật để hiểu thống nhất, tránh sai sót. - Các bản câu hỏi sau khi phỏng vấn xong phải được đọc soát kiểm lỗi, chỉnh sửa trước khi nhập. 64
23. - Việc mã hóa phải được tiến hành tập trung với một số ít cá nhân phụ trách việc nhập liệu chứ không nên phân tán để tránh bị rối loạn do thiếu thống nhất. 65
24. 3. Các phương pháp làm sạch dữ liệu 3.1 Dùng bảng tần số Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valid Nu 481 48,1 48,2 48,2 Nam 515 51,5 51,7 99,9 11 1 ,1 ,1 100,0 Total 997 99,7 100,0 Missing System 3 ,3 Total 1000 100,0 Ví dụ: Khi bạn đã quy ước mã hóa 1 đại diện cho nam và 2 đại diện cho nữ sau khi thực hiện lệnh đếm tần số của biến giới tính bạn thu được kết quả như bảng trên. Với kết quả thu được ta thấy rằng người nhập liệu đã nhầm lẫn khi nhập liệu tức là thay vì gõ một con số 1 cho giới tính nam thì bạn lại gõ tới 2 lần thành 11. Để làm sạch dữ liệu trước khi tóm tắt và phân tích dữ liệu bằng bảng tần số ta tiến hành như sau: - Bước 1: Lập bảng tần số cho tất cả các biến, đọc soát để tìm các giá trị lạ tại các biến như ví dụ trên là 11. - Bước 2: Trên cửa sổ Data View chọn toàn bộ cột tương ứng với biến có giá trị bị lỗi (Ở ví dụ trên là biến giới tính). - Bước 3: Vào Menu Edit/ Find. Cửa sổ Find and Replace sẽ xuất hiện. - Bước 4: Nhập giá trị 11 (giá trị lỗi) vào ô Find, nhấn Find next. Ưu và nhược điểm của phương pháp dùng bảng tần số: - Ưu điểm: Đơn giản, dễ thực hiện. - Nhược điểm: Cách thực hiện thủ công, phát hiện ít lỗi chỉ phù hợp với các bảng câu hỏi đơn giản.: 3.2 Cách tìm lỗi đơn giản ngay trên cửa sổ dữ liệu (Data View) Bước 1: Vào Data/Sort Cases, đưa biến muốn sắp xếp thứ tự vào khung Sort by. Bước 2: Chọn hình thức sort: Ascending hay Descending. Bước 3: Nhấp OK, tiến hành dò ngược lại số thứ tự của dòng đó để tìm bảng câu hỏi tương đương. 66
25. III. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU Khi tập hợp các dữ liệu từ các nguồn thông tin thu được, nhà nghiên cứu cần phải tóm tắt các thông tin này để chuyển chúng thành những thông tin có ý nghĩa. Để tóm tắt các thông tin thu thập được người ta thường sử dụng 3 dạng chính đó là: - Dạng bảng - Dạng thống kê - Dạng đồ thị 1. Tóm tắt dạng bảng Hai dạng bảng thường dùng trong nghiên cứu thị trường là bảng đơn và bảng chéo. - Đổ bảng đơn (phân tích một biến): Bảng phân bổ tần suất (Frequencies). - Đổ bảng chéo (Phân tích hai biến): Bảng Crosstabs 1.1 Bảng đơn (Bảng phân bổ tần suất) Ta đếm tần số để biết với tập dữ liệu đang có thì số đối tượng có các biểu hiện nào đó ở một thuộc tính cụ thể là bao nhiêu. Cách thức tiến hành: - Bước 1: Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies. - Bước 2: Chọn biến muốn lập bảng để đưa vào khung Variables(s). - Bước 3: Ok Ví dụ: Kết quả điều tra về giới tính của các đối tượng nghiên cứu. 67
26. - Valid: Số quan sát hợp lệ (Số người trả lời). - Missing: Số quan sát bị thiếu dữ liệu (Không trả lời). - Frequency: Tần số của từng biểu hiện tính bằng cách đếm và cộng dồn. - Percent: Tần suất tính theo tỷ lệ % bằng cách lấy tần số của mỗi biểu hiện chia cho tổng số quan sát. - Valid Percent: Phần trăm hợp lệ, tính trên số quan sát có thông tin trả lời. - Cumulative Percent: Phần trăm tích lũy do cộng dồn các phần trăm từ trên xuống. Ý nghĩa: Dựa vào kết quả trong bảng dữ liệu trên ta thấy: Trong 500 người được phỏng vấn thì có đến 251 nữ chiếm tỉ lệ 50.2% và 249 nam chiếm tỉ lệ 49.8%, không có giá trị lỗi. 1.2 Bảng chéo Bảng chéo là một kỹ thuật dùng để so sánh dữ liệu từ hai hoặc nhiều hơn các biến phân loại hoặc danh nghĩa. Bảng chéo sử dụng các bảng có cột và dòng thể hiện mức độ hoặc giá trị mã hóa của từng biến phân loại hoặc danh nghĩa. Bảng chéo là bước đầu tiên để xác định các quan hệ giữa các biến. Cách thức thực hiện - Bước 1: Chọn công cụ Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs. - Bước 2: Chọn và đưa các biến vào khung Row(s) (dòng) và Column(s) (cột) và Layer 1 of 1 (đối với trường hợp trên 2 biến). 68
27. - Bước 3: Click vào ô Cells, xuất hiện hộp thoại sau: Ở ô Counts chọn Observed (thể hiện tần số quan sát). Trong trường hợp muốn thể hiện tần số mong đợi chọn Expected. Chọn cách thể hiện phần trăm theo dòng (Row) hay theo cột (Column) hay cả 2 (Total) ở ô Percentages. - Bước 4: Click Continue để trở lại hộp thoại Crosstabs Ok để thực hiện lệnh. 69
28. Ví dụ: Ta có thể đề cập đến vấn đề phụ thuộc giữa giới tính và trình độ học vấn của mẹ qua bảng dưới đây: Trinh do hoc van cua me * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation Statistics=% within Trinh do hoc van cua me Gioi tinh nguoi tra loi Nam Nu Total Trinh do hoc van cua Duoi bat PTTH 42,6% 57,4% 100,0% me Pho thong trung hoc 52,0% 48,0% 100,0% Cao dang/trung hoc chuyen nghiep 50,0% 50,0% 100,0% Dai hoc 40,6% 59,4% 100,0% Tren dai hoc 57,1% 42,9% 100,0% Khong nho/khong tra loi 57,7% 42,3% 100,0% Total 48,9% 51,1% 100,0% Ý nghĩa: - Đối với trình độ học vấn của mẹ là trên đại học thì trong 100% số người được khảo sát thì tỉ lệ nữ chiếm 42. 9% còn lại là nam giới. - Đối với trình độ học vấn của mẹ là đại học thì trong 100% số người được khảo sát tỉ lệ nữ chiếm 59.4% còn lại là nam giới. - Đối với trình độ học vấn của mẹ là cao đẳng/trung học chuyên nghiệp thì trong 100% số người được khảo sát thì tỉ lệ nữ chiếm 50.0% còn lại là nam giới. - Đối với trình độ học vấn của mẹ là PTTH thì trong 100% số người được khảo sát thì tỉ lệ nữ chiếm 48. 0% còn lại là nam giới. - Đối với trình độ học vấn của mẹ là dưới bậc PTTH thì trong 100% số người được khảo sát thì tỉ lệ nữ chiếm 57.4% còn lại là nam giới. Dựa vào kết quả được trình bày trong bảng chéo trên ta thấy có mối quan hệ chặt chẽ giữa 2 biến giới tính và trình độ học vấn của mẹ. 2. Tóm tắt thống kê Tóm tắt thống kê thông qua các đo lường mức độ tập trung (measure of centrality) như trung bình (Mean), trung vị (Median), Mode và mức độ phân tán (Measure of dispersion) như phương sai (Variance), độ lệch chuẩn (Standard deviation), khoảng biến thiên (range) cho các dữ liệu. 70
29. Tóm tắt thống kê chỉ được tính cho các biến định lượng, nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa. 2.1 Cách thức thực hiện a. Sử dụng công cụ Descriptive - Bước 1: Vào Analyze/descriptive statistics/Descriptives. - Bước 2: Chọn một (hay nhiều biến định lượng nếu muốn tính các đại lượng thống kê mô tả cho nhiều biến cùng lúc) ở danh sách biến bên trái hộp thoại cho vào ô Variables. - Bước 3: Nhấn nút Options để vào hộp thoại Desciptives Options. Khi hộp thoại Desciptives Options xuất hiện, ở đây ta chọn các đại lượng thống kê ta muốn tính toán để mô tả cho biến định lượng Continue OK. b. Sử dụng công cụ Frequencies - Bước 1: Vào Analyze/descriptive statistics/Frequencies 71
30. - Bước 2: Chọn biến muốn tính tần số bằng cách click chuột vào tên biến rồi đưa sang khung Variable(s). - Bước 3: Nhấn nút Statistics để chọn các đại lượng thống kê ta muốn tính toán để mô tả cho biến định lượng Contiune Ok. 2.2 Ý nghĩa một số đại lượng thống kê mô tả a. Các đại lượng đo mức độ tập trung - Mean (Trung bình cộng): Bằng tổng số giá trị chia cho số trường hợp. - Sum (Tổng cộng): Cộng tất cả các giá trị trong tập dữ liệu quan sát. - Median (Trung vị): Là giá trị nằm đúng ngay giữa giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất, nghĩa là số lượng các trường hợp ở bên trên và bên dưới trung vị bằng nhau. 72
31. - Mode: Là giá trị có tần số xuất hiện lớn nhất của một tập số đo nói cách khác mode là loại chứa số lần quan sát nhiều nhất. b. Các đại lượng đo mức độ phân tán - Variance (Phương sai): Là số trung bình của bình phương độ lệch giữa giá trị quan sát với giá trị trung bình trong dãy phân phối. - Std.Deviation (Độ lệch chuẩn): Là căn bậc 2 của phương sai. Độ lệch chuẩn là một giá trị thể hiện mức độ hội tụ hay sức phân tán của một tập dữ liệu. Nếu một tập dữ liệu có độ lệch chuẩn nhỏ điều đó chứng tỏ các phần tử dữ liệu nhìn trên phương diện tổng quát có sự tương đồng cao, ngược lại thì dữ liệu có vùng phân tán lớn, rải rác trong không gian giá trị của chúng. - Range (Khoảng biến thiên): Là độ lệch giữa lượng biến lớn nhất và lượng biến bé nhất trong 1 dãy R = Xmax - Xmin 3. Tóm tắt dạng đồ thị Tóm tắt dạng đồ thị có thể dùng cho biến định lượng lẫn biến định tính Có nhiều loại đồ thị để tóm lược thông tin, tuy nhiên có 4 loại chính mà người ta thường sử dụng: - Đồ thị dạng thanh (Bar): Là cách rất phổ biến để thể hiện các dữ liệu đã phân nhóm trong dãy tần suất phân phối. - Biểu đồ hình tròn (Pie): Thường được sử dụng biểu diễn dữ liệu định tính dạng tần số hay % khi chỉ có ít nhóm. - Đồ thị dạng đường thẳng (Line): Trục tung chỉ số lượng hoặc phần trăm, trục hoành biểu thị thời gian (Ví dụ: Doanh số bán hàng các tháng của năm). 73
32. - Đồ thị dạng phân tán (scatter): được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến IV. KIỂM ĐỊNH GIÁ THUYẾT 1. Kiểm định Chi –Square Người ta dùng kiểm định Chi – Square để kiểm định sự kết hợp giữa hai biến định tính. 1.1 Cách thức tiến hành - Bước 1: Vào menu Analyze Descriptive Statistics Crosstabs , Xuất hiện hộp thoại Crosstabs - Bước 2: Chọn và đưa các biến vào khung Row(s) (dòng) và Column(s) (cột) và Layer 1 of 1 (đối với trường hợp trên 2 biến). - Bước 3: Click vào ô Statistics, xuất hiện hộp thoại Crosstab Statistics như bên dưới. Trong hộp thoại này ta đánh dấu chọn ô Chi-Square. Tiếp tục Click vào nút Continue để trở lại hộp thoại Crosstabs. 74
33. - Bước 4: Trong hộp thoại Crosstabs nhấn nút Cells để mở hộp thoại Crosstabs:Cells Display nhằm xác định các đại lượng thống kê thể hiện trong từng ô của bảng chéo. Ở ô Counts chọn Observed (thể hiện tần số quan sát). Trong trường hợp muốn thể hiện tần số mong đợi chọn Expected. Chọn cách thể hiện phần trăm theo dòng hay theo cột ở ô Percentages. - Bước 5: Click Continue để trở lại hộp thoại Crosstabs Ok 1.2 Cách đọc kết quả kiểm định Khi thực hiện kiểm định, ta có 2 giả thuyết. - H0: không có mối quan hệ giữa các biến. 75
34. - H1: có mối quan hệ giữa các biến. Để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0, ta sẽ dùng các kiểm định phù hợp. Dựa vào giá trị P (p-value) (SPSS viết tắt p-value là sig.) để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 - p-value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là có mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến cần kiểm định. - p-value (sig.) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận H0. Không có mối quan hệ giữa các biến cần kiểm định. 2. Kiểm định T-test 2.1 Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 1 tổng thể (One Sample T-Test) Được dùng để so sánh trị trung bình của một tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó 2.1.1 Cách thức thực hiện - Bước 1: Vào menu Analyze Compare Means One Sample T – Test. - Bước 2: Xuất hiện hộp thoại One Sample T-Test. Chọn biến cần phân tích bỏ vào ô Test Variable(s), đặt giá trị µ0 vào ô Test Value. - Bước 3: Nhấn Options để chọn độ tin cậy cho ước lượng khoảng cho trung bình tổng thể. 76
35. - Bước 4: Nhấn nút Continue trở lại hộp thoại One Sample T-test. Cuối cùng nhấn nút OK. 2.1.2 Cách đọc kết quả kiểm định Khi thực hiện kiểm định, ta có 2 giả thuyết. - H0: µ = µ0. - H1: µ ≠ µ0. Để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0, ta sẽ dùng các kiểm định phù hợp. Dựa vào giá trị P (p-value) (SPSS viết tắt p-value là sig.) để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 - p-value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là µ = µ0. - p-value (sig.) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận H0.Có nghĩa là µ ≠ µ0 2.2 Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng thể độc lập Được dùng để so sánh trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt. 2.2.1 Cách thức thực hiện - Bước 1: Vào menu Analyze Compare Means Independent-samples T-test - Bước 2: Chọn biến định lượng cần kiểm định trị trung bình đưa vào khung Test Variable(s). Chọn biến định tính chia số quan sát thành 2 nhóm mẫu để so sánh giữa 2 nhóm này với nhau đưa vào khung Grouping Variable. - Bước 3: Chọn Define Groups để nhập mã số của 2 nhóm. Click Continue để trở lại hộp thoại chính Click Ok để thực hiện lệnh 77
36. 2.2.2 Cách đọc kết quả kiểm định Khi thực hiện kiểm định, ta có 2 giả thuyết. - H0: không có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể. - H1: có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể. Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene) trong kiểm định Levene. Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát. - Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) α (mức ý nghĩa) chấp nhận H0 ( không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể). 2.3 Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể phụ thuộc hay phối hợp từng cặp Dùng để so sánh hai trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt có đặc điểm là mỗi phần tử quan sát trong tổng thể này có sự tương đồng theo cặp với một phần tử ở tổng thể bên kia. 78
37. 2.3.1 Cách thức thực hiện - Bước 1: Vào menu Analyze Compare means Paired-samples T-test - Bước 2: Chọn cặp biến muốn so sánh đưa vào khung Paired Variable(s). Có thể chọn nhiều cặp để so sánh cùng 1 lúc. - Bước 3: Click vào nút Options để chỉnh lại độ tin cậy. Độ tin cậy mới sẽ được nhập vào khung Confidence Interval. - Bước 4: Click Ok để thực hiện lệnh. 2.3.2 Cách đọc kết quả kiểm định Khi thực hiện kiểm định, ta có 2 giả thuyết. - H0: không có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể. - H1: có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể Để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0, ta sẽ dùng các kiểm định phù hợp. Dựa vào giá trị P (p-value) để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0. - p-value (sig 2-tailed) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể. - p-value (sig 2-tailed) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận H0.Có nghĩa là không có sự khác biệt về trung bình của 2 tổng thể. 79
38. 3. Phân tích phương sai ANOVA Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố(2 hay nhiều biến để phân loại). Ở phần này chỉ đề cập đến phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA). Một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố: - Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên. - Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn. - Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất. 3.1 Cách thức thực hiện - Bước 1: Nhấn Analyze Compare Means One-Way ANOVA - kỹ thuật dùng để kiểm định sâu ANOVA - Bước 2: Đưa biến định lượng vào khung Dependent list. Đưa biến phân loại xác định các nhóm cần so sánh với nhau vào khung Factor. - Bước 3: Click vào nút Option để mở hộp thoại One-Way ANOVA Options. Trong hộp thoại One-way ANOVA Options: Click chọn ô Descriptive để tính đại lượng thống kê mô tả (tính trị trung bình) theo từng nhóm so sánh. Click chọn ô Homogeneity of variance test để kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm (thực hiện kiểm định Levene). 80
39. - Bước 4: Click chọn Continue để trở lại hộp thoại ban đầu click Ok để thực hiện lệnh. - Bước 5: Dựa vào kết quả kiểm định ANOVA, nếu H1 được chấp nhận thì trở lại hộp thoại One – way ANOVA để thực hiện kiểm định sâu ANOVA bằng lệnh Post Hoc nhằm xác định cụ thể trung bình của nhóm nào khác với nhóm nào, nghĩa là tìm xem sự khác biệt của các nhóm xảy ra ở đâu. Nếu phương sai giữa các nhóm cần so sánh không bằng nhau, chọn Tamhane’s T2. Nếu phương sai giữa các nhóm cần so sánh bằng nhau chúng ta có thể chọn Bonferroni hoặc Tukey’s-b. - Bước 6: Nhấn Continue Ok. 3.2 Cách đọc kết quả kiểm định Ta có giả thuyết: - H0: không có sự khác biệt về trung bình của các cặp mẫu. 81
40. - H1: Tồn tại ít nhất một cặp mẫu có sự khác biệt về trung bình. Thông qua bảng Test of Homogeneity of Variances ta có kết quả kiểm định Levene. - Nếu p-value (sig.) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận giả thuyết H0. Có nghĩa là không có sự khác biệt về trung bình của các cặp mẫu. - Nếu p-value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là tồn tại ít nhất một cặp mẫu có sự khác biệt về trung bình. Lúc bấy giờ chúng ta phải quan tâm đến kết quả kiểm Post Hoc để xác định xem cặp nào có sự khác biệt. Dựa vào bảng Multiple Comparisons ta thấy cặp nào có Sig ≤ α (mức ý nghĩa) hoặc có (*) là cặp đó có sự khác biệt về trị trung bình và ngược lại. 4. Mô hình hồi qui tuyến tính bội 4.1 Mô hình hồi qui tuyến tính bội, kí hiệu và các giả định Dạng tổng quát của mô hình: Y= 0 + 1X1 + 2X2 + + nXn + ei Trong đó : Y : Biến phụ thuộc Xn: Các biến độc lập n : Các hệ số hồi qui ei : Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi 2 Mô hình hồi qui tuyến tính bội giả định rằng : - Biến phụ thuộc có phân phối chuẩn đối với bất kì kết hợp nào của biến độc lập trong mô hình. - Không có biến giải thích nào có thể được biểu thị dưới dạng tổ hợp tuyến tính với những biến giải thích còn lại. Nếu tồn tại một quan hệ tuyến tính như vậy khi đó sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 4.2 Xây dựng mô hình hồi qui tuyến tính bội - Bước 1: Analyze Regression Linear - Bước 2: Sau khi hộp thoại Linear Regression xuất hiện 82
41. Đưa biến phụ thuộc vào khung Dependent(s). Đưa biến độc lập vào khung Independent(s). - Bước 3: Chọn phương pháp đưa biến vào ở ô Method. Mặc định SPSS sẽ chọn phương pháp đưa biến vào là Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mô hình. Phương pháp đưa vào dần (forward selection). Biến độc lập đầu tiên được xem xét để đưa vào mô hình là biến có tương quan lớn nhất với biến phụ thuộc. Tiếp tục SPSS sẽ xét điều kiện để đưa các biến độc lập còn lại vào mô hình. Nếu biến đầu tiên không thoả điều kiện vào thì thủ tục này sẽ chấm dứt, không có biến nào được đưa vào mô hình. Phương pháp loại trừ dần (backward elimination). Đầu tiên tất cả các biến độc lập được đưa vào mô hình, biến có hệ số tương quan nhỏ nhất sẽ được kiểm tra đầu tiên, nếu không thoả điều kiện sẽ bị loại ra. Lúc này mô hình này sẽ được tính toán lại mà không có biến độc lập vừa loại. Tiếp theo SPSS sẽ lặp lại thủ tục trên cho đến khi nào giá trị F của biến có hệ số tương quan nhỏ nhất lớn hơn điều kiện thì quá trình này sẽ dừng lại.  Tham khảo điều kiện để đưa vào và loại ra PIN, FIN, FOUT, POUT. Phương pháp chọn từng bước (stepwise selection) là sự kết hợp của phương pháp đưa vào dần và loại trừ dần. Đây là phương pháp được sử dụng thông thường nhất. 83
42.  Sử dụng phương pháp đưa biến nào vào phụ thuộc vào tính chất của cuộc nghiên cứu. Và phương pháp được sử dụng nhiều nhất là phương pháp chọn từng bước (stepwise selection). - Bước 4: Click vào ô Statistics , để mở hộp thoại Linear Regression Statistics: Click chọn ô Collinearity diagnostics để kiểm tra hiện tượng Đa cộng tuyến (Multicollinearity). Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. - Bước 5: Click Continue để trở lại hộp thoại Linear Regressions click Ok để thực hiện lệnh. 4.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng Adjusted R square sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. Adjusted R square càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Ví dụ: Giả sử ta có mô hình sự hài lòng của du khách về điểm đến: Y = β0 + β1 (sự hài lòng về dịch vụ lưu trú) + β2 (sự hài lòng về dịch vụ ăn uống) + β3 (sự hài lòng về dịch vụ mua sắm) + β4 (sự hài lòng về dịch vụ vận chuyển) 84
43. Model Summary Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate 1 .684d .468 .463 .429 Với kết quả ở bảng trên ta thấy R2 hiệu chỉnh của mô hình là 0.463 46.3% sự biến thiên của mức độ hài lòng của du khách về điểm đến được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình. 4.4 Kiểm định độ phù hợp của mô hình Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ chúng ta kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của Y, điều này cũng có nghĩa là mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tích ANOVA sau: ANOVAe Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 81.897 4 20.474 111.131 .000d Residual 93.223 506 .184 Total 175.119 510 Giá trị sig. của trị F của mô hình rất nhỏ (< mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0 mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể. 4.5 Ý nghĩa các hệ số hồi qui riêng phần trong mô hình Ý nghĩa của hệ số riêng phần là βk đo lường sự thay đồi giá trị trung bình Y khi Xn thay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập còn lại không đổi. Hệ số Beta (cột thứ 4 từ bên trái) được dùng để so sánh khi các biến độc lập không cùng đơn vị đo lường. Ví dụ: Giả sử ta có mô hình sự hài lòng của du khách về điểm đến: 85
44. Y = β0 + β1 (sự hài lòng về dịch vụ lưu trú) + β2 (sự hài lòng về dịch vụ ăn uống) + β3 (sự hài lòng về dịch vụ mua sắm) + β4 (sự hài lòng về dịch vụ vận chuyển). Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để xây dựng ta có kết quả sau: Coefficientsa Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 4 (Constant) 1.172 .136 8.595 .000 Overall satisfaction .300 .041 .335 7.331 .000 .502 1.990 Accommodation Overall satisfaction .168 .032 .218 5.168 .000 .589 1.697 Transportation Overall satisfaction Food .139 .041 .150 3.404 .001 .538 1.857 Overall satisfaction Shopping .103 .035 .121 2.947 .003 .624 1.603 a. Dependent Variable: Overall satisfied Giải thích mô hình: Phương trình hồi quy bội cho thấy sự hài lòng của du khách về 4 dịch vụ: lưu trú, vận chuyển, ăn uống, và mua sắm có tác động tỷ lệ thuận với sự hài lòng chung của du khách về điểm đến. Trong đó sự hài lòng về dịch vụ lưu trú có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng về điểm đến. 4.6 Một số biện pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi qui tuyến tính - Sử dụng thông tin tiên nghiệm Thông tin tiên nghiệm có thể từ các công việc thực tế trước đây trong đó đã xảy ra hiện tượng cộng tuyến nhưng ít nghiêm trọng hoặc từ các lý thuyết tương ứng trong lĩnh vực nghiên cứu. - Loại trừ một biến giải thích ra khỏi mô hình Bước 1: Xem cặp biến có quan hệ chặc chẽ. Giả sử X3 và X4 có tương quan chặt chẽ với nhau. Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy: có mặt cả 2 biến; không có mặt 1 trong 2 biến. 86
45. Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi không có mặt biến đó lớn hơn. 2 2 Ví dụ: R của hàm có mặt 2 biến là 0.94; R của mô hình không có biến X3 là 2 0.92; R của mô hình không có biến X4 là 0.87 loại biến X3 ra khỏi mô hình. - Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới Vấn đề đa cộng tuyến là một đặc tính của mẫu, có thể là trong một mẫu khác, các biến cộng tuyến có thể không nghiêm trọng như trong mẫu đầu tiên. Vì vậy, tăng cỡ mẫu có thể làm giảm bớt vấn đề cộng tuyến. 87
46. CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 1. Làm sạch dữ liệu là gì? Vì sao phải làm sạch dữ liệu trước khi tóm tắt và phân tích dữ liệu? 2. Thiết kế bảng câu hỏi dùng cho nghiên cứu mô tả thị trường nước ngọt (chọn một câu hỏi về thái độ, hành vi tiêu dùng). Sau khi thiết kế xong bảng câu hỏi Anh/chị: a. Hãy thực hiện mã hoá và phỏng vấn một mẫu kích cỡ n = 50 người tiêu dùng. b. Nhập dữ liệu vào SPSS c. Tóm tắt dữ liệu ở dạng thống kê, bảng và đồ thị cho các câu hỏi ttrên bằng SPSS. 3. Hãy tiến hành phỏng vấn một mẫu ngẫu nhiên 100 người tiêu dùng ti vi màu theo ba câu hỏi dưới đây: Câu 1: Các thương hiệu ti vi màu dưới đây có hình ảnh rõ nét. Thương hiệu Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý Sony 1 2 3 4 5 Samsung 1 2 3 4 5 LG 1 2 3 4 5 Toshiba 1 2 3 4 5 Panasonic 1 2 3 4 5 Câu 2. Các thương hiệu ti vi màu dưới đây có âm thanh trung thực Thương hiệu Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý Sony 1 2 3 4 5 Samsung 1 2 3 4 5 LG 1 2 3 4 5 Toshiba 1 2 3 4 5 Panasonic 1 2 3 4 5 Câu 3: Nhìn chung các thương hiệu ti vi màu dưới đây có chất lượng cao. Thương hiệu Hoàn toàn phản đối Hoàn toàn đồng ý Sony 1 2 3 4 5 Samsung 1 2 3 4 5 LG 1 2 3 4 5 Toshiba 1 2 3 4 5 Panasonic 1 2 3 4 5 88
47. Sau khi phỏng vấn xong, giả sử đám đông có phân bố chuẩn và phương sai đám đông bằng với phương sai mẫu, hãy: a. Tính trung bình và phương sai mẫu của ba biến trong 3 câu hỏi trên của từng thương hiệu ti vi. b. Hãy kiểm định giả thuyết trung bình các biến cho từng loại thương hiệu ti vi biết µxi = µ0 = 3. 4. 3M là một công ty chuyên sản xuất xi măng xây dựng. Khách hàng mục tiêu của công ty là các công ty xây dựng ở thị trường Việt Nam. 3M muốn biết khách hàng lớn và nhỏ (công ty xây dựng có qui mô lớn và nhỏ) đánh giá về chất lượng xi măng của mình có khác nhau không. Công ty tiến hành thực hiện một nghiên cứu với kích cỡ mẫu là 100, phỏng vấn hai nhóm khách hàng về chất lượng xi măng của công ty. Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu trên SPSS, kết quả của nghiên cứu này được trình bày như sau: Hãy cho biết có sự khác biệt về đánh giá chất lượng xi măng của hai nhóm khách hàng không? Haa4y giải thích cho trả lời của Anh/chị. 89
48. Chương 7 BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU I. NGUYÊN TẮC KHI VIẾT BÁO CÁO 1. Chức năng của bản báo cáo kết quả nghiên cứu Một bản báo cáo có 3 chức năng chính: - Bản báo cáo là phương tiện mà qua đó các dữ liệu, các phân tích và các kết quả nghiên cứu được sắp xếp theo một kết cấu nhất định, có hệ thống. Đồng thời, bản báo cáo cũng là nơi lưu giữ những kết quả nghiên cứu để sử dụng cho các mục đích khác sau này. - Bản báo cáo phản ánh chất lượng của dự án nghiên cứu, thể hiện mức độ đáp ứng những yêu cầu của khách hàng bởi vì báo cáo kết quả nghiên cứu là nguồn cung cấp chủ yếu cho những khách hàng này những thông tin về quá trình thực hiện cũng như các kết quả đạt được của cuộc nghiên cứu. - Hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà quản trị, trước hết là chọn lựa những hoạt động cần thiết phải được thực hiện theo những kết luận hoặc kiến nghị được trình bày trong bản báo cáo. 2. Nguyên tắc cơ bản khi viết báo cáo 2.1 Nguyên tắc khi soạn thảo báo cáo - Dễ theo dõi: Bản báo cáo phải có cấu trúc hợp lý, mỗi chủ đề khác nhau phải có các dòng tiêu đề. - Rõ ràng: Báo cáo phải viết rõ ràng để tránh bị hiểu lầm và khi không hiểu rõ có thể ra những quyết định sai lầm và gặp phải những thất bại đáng kể. - Tránh dùng từ chuyên môn: Nên tránh dùng từ ngữ chuyên môn vì những người xem báo cáo là những nhà quản trị nên họ thường bận rộn vì vậy để tiết kiệm thời gian tra cứu các thuật ngữ chuyên môn báo cáo nên dùng từ ngữ càng phổ thông càng tốt. - Trình bày ngắn gọn: Một bản báo cáo phải có độ dài cần thiết đủ trình bày chi tiết các nội dung tuy nhiên do tâm lý người đọc không muốn đọc những báo cáo dài dòng nên cần phải trình bày gọn nhưng đủ ý và xúc tích. - Nhấn mạnh các kết luận có tính thực tiễn: Những phát biểu hoặc nhận xét của nhà nghiên cứu thường được các nhà quản trị cho rằng chỉ có giá trị về mặt lý thuyết và trong các điều kiện lý tưởng chứ không đúng trong thực tế. Do đó, việc nhấn mạnh 90
49. các kết luận có tính thực tiễn là điều hết sức cần thiết trong bản báo cáo kết quả nghiên cứu. - Sử dụng các phương tiện nhìn trong bản báo cáo: Các phương tiện nhìn bao gồm biểu đồ, hình ảnh, đồ thị có thể giúp bản báo cáo thêm sinh động và người xem có cái nhìn trực quan hơn về kết quả nghiên cứu, tuy nhiên các phương tiện này chỉ có khả năng hỗ trợ chứ không thay được phần lời trong báo cáo. 2.2 Những nguyên tắc trình bày bảng Trong báo cáo kết quả nghiên cứu, khi trình bày hay phân tích nhiều số liệu thống kê chúng ta cần lập các bảng số liệu để cho người xem dễ theo dõi. Việc trình bày bảng phải tuân theo một số nguyên tắc sau đây: - Tên bảng: Phải đảm bảo mô tả đúng nội dung của bảng, phải ngắn gọn, rõ ràng và giải thích được bản chất của việc sắp xếp các thông tin trong bảng. - Số của bảng: Các bảng phải được đánh số thứ tự để chỉ rõ vị trí của chúng trong hệ thống. Ví dụ: Bảng 1.2 nghĩa là bảng thứ hai của chương 1). - Đơn vị đo lường: Phải được nêu rõ trong đề mục, trong một bảng có thể có một hoặc nhiều đơn vị đo lường cho mỗi khía cạnh nghiên cứu. - Tổng số: Trong đa số các trường hợp, tổng số được trình bày phía dưới hoặc lề phải, khi cần nhấn mạnh các tổng số nhà nghiên cứu có thể đặt ở hàng đầu tiên và cần in đậm các con số này để tránh nhầm lẫn. Các tổng số phụ được sử dụng cho mỗi nhóm phân loại riêng biệt và đặt ngay trong từng nhóm phân loại và cuối bảng sẽ là tổng số chung. - Nguồn gốc dữ liệu: Nguồn gốc dữ liệu phải được ghi chú rõ ràng để tiện cho việc tra cứu khi cần thiết. Các ghi chú này phải được đặt ở dưới bảng về bên lề trái. - Chú thích: Được sử dụng để trình bày những điều không thể thực hiện được ở trên bảng, lời chú thích được đặt ngay dưới bảng, trước nguồn gốc dữ liệu. 2.3 Những nguyên tắc trình bày biểu đồ, đồ thị Đồ thị và biểu đồ chuyển tải những thông tin dạng số học thành dạng nhìn thấy được do vậy các mối liên hệ có thể được hiểu thấu đáo một cách dễ dàng. Mỗi đồ thị hoặc biểu đồ thường bao gồm các yếu tố sau: Số thứ tự (Nên đặt khác biệt số thứ tự giữa biểu đồ và đồ thị), tiêu đề, đơn vị tính, chú thích và nguồn trích dẫn. II. NỘI DUNG CƠ BẢN CỦA MỘT BÁO CÁO NGHIÊN CỨU Mặc dù không có một khuôn khổ nào cho mọi báo cáo những vẫn có một số thành phần chính mà hầu hết các báo cáo nên bao gồm: 91
50. 1. Trang bìa 2. Mục lục 3. Bản tóm tắt cho nhà quản trị 4. Phần giới thiệu 5. Phương pháp nghiên cứu 6. Kết quả 7. Những giới hạn của cuộc nghiên cứu 8. Kết luận và kiến nghị 9. Phụ lục 10. Tài liệu tham khảo Với kết cấu được nêu trên, chúng ta sẽ xem xét nội dung chi tiết của từng phần: a. Trang bìa: Trang bìa dùng để trình bày chủ đề nghiên cứu, thời gian nghiên cứu, ai thực hiện việc nghiên cứu và nghiên cứu cho ai b. Mục lục Mục lục là phần cần thiết của bất kì bản báo cáo nào. Nó liệt kê tất cả các phần và bộ phận của bản báo cáo và số trang tương ứng của bản báo cáo nhằm giúp người đọc có thể nhanh chóng biết được các phần được viết và vị trí của chúng trong bản báo cáo. Nếu bản báo cáo có nhiều biểu bảng, biểu đồ hình vẽ hoặc các minh họa thì phải có bảng phụ lục riêng cho từng loại đặt phía sau bảng mục lục. c. Bản tóm tắt cho nhà quản trị Phần tóm tắt giải thích ngắn gọn lý do thực hiện cuộc nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, kết quả nghiên cứu đạt được và những kiến nghị về những việc nên được thực hiện sau cuộc nghiên cứu. Đây là phần đặc biệt quan trọng của báo cáo bởi trong thực tế cho thấy hầu hết các nhà quản trị nhất là các nhà quản trị cấp cao thường chỉ đọc phần này (Vì bận rộn). Do đó bản tóm tắt cần được trình bày cô đọng, ngắn gọn súc tích, tốt nhất là nhà nghiên cứu chỉ nên viết phần tóm tắt sau khi đã hoàn tất các phần khác của bản báo cáo. Do tính chất quan trọng của bản tóm tắt nên nó cần được viết một cách độc lập và thường được tách ra khỏi bản báo cáo chính và được lưu hành một cách độc lập. Bản báo cáo này phải chứa đựng được 4 nội dung cần thiết sau đây: - Trình bày cụ thể mục tiêu, mục đích của dự án nghiên cứu. - Trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu và kết quả đạt được. 92
51. - Các kết luận quan trọng rút ra từ kết quả nghiên cứu và diễn giải về kết quả. - Cuối cùng: Là những kiến nghị, đề xuất dựa trên những kết luận vừa được nêu. d. Phần giới thiệu Phần này trình bày cơ sở để thực hiện dự án nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và những mục tiêu cơ bản cần đạt đến của cuộc nghiên cứu. e. Phương pháp nghiên cứu Phần này mô tả cách thức được dùng để đạt đến những mục tiêu đã trình bày ở phần giới thiệu. Việc mô tả phải nêu rõ nội dung cơ bản của phương pháp nghiên cứu: Sử dụng phương pháp định tính, định lượng, nghiên cứu khám phá, mô tả hay nhân quả, lý do chọn phương pháp nghiên cứu này? Cách chọn mẫu ra sao? Các loại bảng câu hỏi đã dùng và vì sao lại dùng nó? f. Kết quả nghiên cứu Kết quả nghiên cứu là phần cốt lõi của một bản báo cáo nghiên cứu. Các kết quả nghiên cứu phải được trình bày chi tiết và hướng vào mục tiêu giải quyết vấn đề nghiên cứu. Số liệu, bảng biểu, đồ thị cần phải được trình bày rõ ràng và đầy đủ để minh họa và chúng phải đi liền với phần thuyết minh. g. Những giới hạn của cuộc nghiên cứu Trên thực tế, không có một công trình nghiên cứu nào là hoàn hảo vì vậy ở đây cũng cần chỉ ra những giới hạn của cuộc nghiên cứu. Những giới hạn này có thể liên quan về thời gian, phạm vi nghiên cứu, kích thước mẫu, phương pháp chọn mẫu Tuy vậy, nhà nghiên cứu cũng không nên quá nhấn mạnh những hạn chế này vì điều đó có thể gây ra những nghi ngờ không cần thiết về kết quả nghiên cứu. Mục đích của phần này là để cung cấp một cơ sở thực tế cho việc đánh giá kết quả. h. Kết luận và kiến nghị Các kết luận và kiến nghị cần được trình bày chi tiết hơn so với những gì đã đề cập trong bản tóm tắt dành cho nhà quản trị. Các kết luận phải được rút ra từ kết quả nghiên cứu. Dựa trên các kết luận nhà nghiên cứu sẽ đề xuất các giải pháp cần phải thực hiện trong tương lai, ở đây nhà nghiên cứu cần chỉ rõ thời gian thực hiện, địa điểm thực hiện ở đâu và tại sao phải thực hiện? i. Phụ lục Phần phụ lục sẽ cung cấp thêm các chỉ dẫn, các tư liệu đã được đưa ra trong phần chính của bản báo cáo. Thông thường phụ lục bao gồm các bảng số liệu, công cụ thu thập thông tin như bảng câu hỏi khảo sát, dàn bài thảo luận 93
52. j. Tài liệu tham khảo Đây là phần cuối cùng trình bày trong bản báo cáo. Phần này liệt kê các nguồn số liệu, sách báo khi sử dụng chúng. Có nhiều hình thức liệt kê tài liệu tham khảo tuy nhiên chúng phải đảm bảo được tiêu chí là khi người đọc cần xem chúng thì có thể tìm được. - Khi viết tài liệu tham khảo cho một quyển sách: Tên tác giả: Họ, tiếp là dấu phẩy (,) tiếp là các tên khác viết tắt. Tuy nhiên, tên Việt viết đầy đủ cả họ và tên, xếp theo A,B,C Lưu ý:  Tên nước ngoài: chỉ dùng “họ” đầy đủ, còn các tên khác viết tắt. Họ của người nước ngoài luôn đứng cuối Ví dụ: John Charles Gatenby Gatenby là họ, John Charles là tên gọi, sẽ viết tắt là JC. Khi viết tham khảo sẽ viết là: Gatenby, JC  Tên VN có thể giữ nguyên Ví dụ: Trịnh Minh Lương hoặc Trinh, M L  Khi viết tài liệu tham khảo không dùng học hàm, học vị o Sai: GS Markel, T o Đúng: Markel, T o Sai: ThS Do Tien Hai o Đúng: Do Tien Hai Năm xuất bản, tiếp theo là dấu phẩy (,) Tựa sách in nghiêng, tiếp theo là dấu phẩy (,) Nhà xuất bản, tiếp theo là dấu phẩy (,) Tên thành phố xuất bản sách này, tiếp theo là dấu chấm (.) Ví dụ: Lê Ngọc Trụ, 1972, Việt Ngữ chính tả tự vị, Khai Trí, Sài Gòn. Simith, G & Brown, J 1993, Introduction to sociology, 2nd edn, UNSW Press, Sydney. - Khi viết tài liệu tham khảo cho 1 bài báo trong 1 tạp chí Tên tác giả: Họ, tiếp là dấu phẩy (,) tiếp là các tên khác viết tắt. Tên tiếng Việt viết đầy đủ cả họ và tên Năm xuất bản, tiếp theo là dấu phẩy (,) Tựa bài báo (để trong ngoặc kép, chữ Hoa đầu câu) 94
53. Bộ tạp chí, nếu có, tiếp là dấu phẩy (,) VD: vol.8 (có dấu chấm sau vol) Số thứ tự tạp chí, nếu có VD: no.2 Số trang liên quan đến bài báo, tiếp theo là dấu chấm (.) VD: pp 22 – 30. Ví dụ: Jones, B E & Jones, S R 1987, “Powerful questions” , Journal of Power Engineering, vol.1, no.3, pp.8 – 10. Nguyễn Ngọc Bích 2005, “Chế độ kiểm soát nội bộ trong công ty”, Thời báo Kinh tế Sài gòn, no.43-2005 (775), pp. 23-24. Nguyễn Chương 2005, “Ước mơ xanh với Mạc Can”, Tuổi trẻ, 21 sept, p.12. III. TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Công việc cuối cùng của qui trình nghiên cứu marketing là trình bày kết quả nghiên cứu cho nhà quản trị. Khi bản báo cáo kết quả đã được viết xong, nhà nghiên cứu cần chuẩn bị ngay cho việc trình bày nó. Trình bày kết quả nghiên cứu góp phần quan trọng không kém trong sự thành công của công trình nghiên cứu. Qui trình trình bày kết quả nghiên cứu được chia thành 3 giai đoạn: (1) Chuẩn bị, (2) Trình bày và (3) Trả lời. - Giai đoạn chuẩn bị: Phân tích người nghe: Ai nghe, đặc điểm của họ, thông tin nào về đề tài sẽ được trình bày mà họ đã biết rồi hoặc chưa biết, họ có khả năng hiểu vấn đề gì mà không cần giải thích tỉ mĩ, những lĩnh vực nào cần phải nhấn mạnh và những câu hỏi mà họ có khả năng sẽ nêu ra. Kiểm tra trợ cụ cho việc trình bày như bảng biểu cần chiếu, đèn chiếu, máy vi tính, hệ thống âm thanh Nên thực tập và thảo luận trước với các thành viên tham gia thực hiện dự án. - Giai đoạn trình bày: Giới thiệu tổng quan về dự án và các điểm sẽ trình bày. Nên trình bày vấn đề một cách chủ động, rõ ràng nhưng ngắn gọn, sử dụng hình ảnh minh họa , nên nói chuyện, thảo luận với người nghe hơn là đọc từng từ trong một bản tóm tắt viết sẵn. Đề nghị khách hàng đặt câu hỏi sau khi kết thúc phần trình bày. 95
54. - Giai đoạn trả lời: Chú ý để hiểu rõ chính xác các câu hỏi được đặt ra. Trả lời câu hỏi càng ngắn gọn, càng rõ ràng càng tốt, cần tận dụng hình ảnh, số liệu để dẫn chứng cho câu trả lời. Không nên lẩn tránh trả lời. Phải trung thực chấp nhận những câu hỏi chưa trả lời được và cần tìm thêm thông tin cho chúng. IV. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Để một dự án nghiên cứu có chất lượng thích hợp, giúp nhà quản trị marketing tin cậy được trong việc sử dụng nó, thì các dự án nghiên cứu cần phải được đánh giá. Kết quả nghiên cứu cần được đánh giá từ khâu xác định và phát triển vấn đề nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, thu thập thông tin, phân tích thông tin cho đến khâu cuối cùng là báo cáo kết quả. 96
55. CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ THẢO LUẬN 1.Hãy chọn một thị trường trong các thị trường sản phẩm tiêu dung rồi xác định mục tiêu nghiên cứu và thiết kế một nghiên cứu mô tả thị trường đó thông qua kỹ thuật nghiên cứu định lượng. Sauk hi thiết kế nghiên cứu xong, hãy thực hiện nghiên cứu đó và viết báo cáo kết quả nghiên cứu. 2.Hãy chọn một loại sản phẩm thuộc thị trường hang tiêu dung. Sau đó thiết kế ba tên thương hiệu cho nó rồi thiết kế nghiên cứu định tính thông qua thảo luận nhóm để đánh giá điều chỉnh và chọn một tên phù hợp nhất. Khi thiết kế nghiên cứu xong, tiến hành thực hiện và viết báo cáo kết quả nghiên cứu. 3. hãy chọn một loại sản phẩm thuộc thị trường hang tiêu dung. Sau đó thiết kế 3 dạng bao bì cho nó rồi thiết kế một thực nghiệm để thử thái độ của người tiêu dung cho ba dạng bao bì này. Khi thiết kế nghiên cứu xong, tiến hành thực hiện và viết báo cáo kết quả nghiên cứu này. 97