MӨC TIÊU NGHIÊN CӬU
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng, bao gồm chủng loại, tính tiện lợi, giá cả và các yếu tố khác Hiểu được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng là rất quan trọng đối với các nhà sản xuất và bán lẻ trong việc hiểu và đáp ứng hành vi mua hàng của người tiêu dùng.
PHҤ09,9ơĈӔ,7ѬӦNG NGHIấN CӬU
x ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu: Các yӃu tӕ WiFÿӝng tӟi hành vi mua hàng cӫDQJѭӡi tiêu GQJÿӕi vӟi sҧn phҭPPuăQOLӅn x ĈӕLWѭӧng khҧRViW1JѭӡLWLrXGQJÿmPXDYjVӱ dөQJPuăQOLӅn x Phҥm vi nghiên cӭu:
- 1JKLrQFӭXFiF\ӃXWӕWiFÿӝQJÿӃQKjQKYLPXDKjQJFӫDQJѭӡLWLrXGQJÿӕL YӟLPuăQOLӅQ
- K{QJJLDQQJKLrQFӭX1JKLrQFӭXKjQKYLPXDPuăQOLӅQ FӫDQJѭӡLWLrXGQJ WҥL7KjQKSKӕ+ӗ&Kt0LQK
- 1JKLrQFӭXÿѭӧFWKӵFKLӋQTXDKDLJLDLÿRҥQFKtQKÿyOjQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKYj QJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧQJ x 1JKLrQFӭXÿӏQKWtQKÿk\OjJLDLÿRҥQÿҫXQKҵP[k\GӵQJP{KuQKYj[iFÿӏQK FiF\ӃXWӕJӗPFiFEѭӟFWUuQKWӵVDX
(1) 7әQJTXDQOêWKX\ӃWYjFiFF{QJWUuQKQJKLrQFӭXÿLWUѭӟFOjPFѫVӣFKRP{KuQKQJKLrQFӭXGӵNLӃQ
(2) 6ӱGөQJFiFSKѭѫQJSKiSWKҧROXұQSKӓQJYҩQVkX-JLӳDÿӕLWѭӧQJQJKLrQ FӭXYӟLQKӳQJÿӕLWѭӧQJFҫQWKXWKұSWK{QJWLQQKҵPÿLӅXFKӍQKEәVXQJFiF ELӃQTXDQViWYjWKDQJÿR
Nghiên cứu tiếp thị thông qua mạng xã hội là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, thông tin trên các nền tảng mạng xã hội để hiểu thị trường mục tiêu, thu thập phản hồi của khách hàng, xây dựng thương hiệu và thúc đẩy doanh số Phương pháp này tuân theo các nguyên tắc về quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức, đảm bảo dữ liệu được thu thập hợp pháp, bảo mật và được sử dụng có trách nhiệm.
ViӋc phân tích dӳ liӋu sӁ ÿѭӧc tiӃn hành thông qua phҫn mӅm SPSS 26 và AMOS 20 gӗPFiFEѭӟc phân tích sau:
- 3KѭѫQJSKiSWKӕng kê mô tҧ
- Phân tích nhân tӕ khám phá EFA
- Phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh CFA
- Phân tích mô hình cҩu trúc tuyӃn tính SEM
Nghiên cӭu này nhҵm có cái nhìn tәng quan hành vi mua hàng cӫDÿӗng thӡLÿiQKJLi [XKѭӟng mua hàng cӫDQJѭӡLWLrXGQJWURQJQJjQKNLQKGRDQKPuăn liӅn ӣ ViӋt Nam Nghiên cӭu này sӁ ÿyQJJySPӝt phҫn tri thӭc cho chiӃQOѭӧc phát triӇQQJjQKPuăQ liӅn tҥi thӏ WUѭӡng ViӋt Nam
KӃt quҧ nghiên cӭu này sӁ góp phҫn làm phong phú thêm nguӗn tài liӋu tham khҧo khoa hӑc cho ngành marketing vӅ thӏ WUѭӡng mì ăQOLӅn ViӋW1DP1yOjFѫVӣ tham khҧo vӅ vҩQÿӅ các yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃn hành vi mua cӫDQJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅQFNJQJQKѭFiF\Ӄu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ hài lòng và sӵ WLQWѭӣQJQJѭӡi tiêu dùng éQJKƭDTXҧn lý
Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh gay gắt, tâm lý tiêu dùng luôn là mối quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị Nghiên cứu này cung cấp cho các nhà quản trị doanh nghiệp sản xuất những thông tin quan trọng về hành vi mua hàng của người tiêu dùng Từ đó, các doanh nghiệp có thể phát triển chiến lược phù hợp với hành vi mua này, qua đó nâng cao hiệu quả kinh doanh, tăng lượng doanh thu, giúp doanh nghiệp ngày càng phát triển vững mạnh trên thị trường.
BӔ CӨC LUҰ19Ă1
Nӝi dung luұQYăQÿѭӧc trình bày theo bӕ cөFQKѭVDX
&KѭѫQJ*Lӟi thiӋXÿӅ tài
7URQJFKѭѫQJQj\OXұQYăQVӁ giӟi thiӋu tәng quan vӅ ÿӅ tài vӟi nhӳng nӝi dung sau : OêGRKuQKWKjQKÿӅ tài, mөc tiêu nghiên cӭXÿӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu, giӟi thiӋu khái quát vӅ SKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu, ý QJKƭDWKӵc tiӉn cӫDÿӅ tài nghiên cӭu
&KѭѫQJ&ѫVӣ lý thuyӃt và mô hình nghiên cӭu
Trình bày các khái niӋm, các mô hình nghiên cӭXWUѭӟFÿӅ xuҩt mô hình nghiên cӭu và các giҧ thuyӃt cho mô hình nghiên cӭu
Trình bày quy trình nghiên cӭu, thӵc hiӋn xây dӵQJ WKDQJ ÿR Fӫa các khái niӋm nghiên cӭu, mүu nghiên cӭXYjSKѭѫQJSKiSSKkQWtFKGӳ liӋu
Trình bày kӃt quҧ nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJÿӇ kiӇPÿӏQKWKDQJÿRP{KuQKOêWKX\Ӄt và các giҧ thuyӃt ÿӅ ra
&KѭѫQJ.Ӄt luұn và kiӃn nghӏ
Trình bày tóm tҳt các kӃt quҧ chính, nhӳQJÿyQJJySYjQKӳng hҥn chӃ cӫDÿӅ tài nghiên cӭu nhҵPÿӏQKKѭӟQJFKRFiFÿӅ tài nghiên cӭu tiӃp theo
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT VÀ MÔ HÌNH
&K˱˯QJÿmJLͣi thi u t͝ng quan v͉ ÿ͉ tài nghiên cͱu Ph̯n 2 sͅ trình bày v͉ nhͷng khái ni m quan tr͕ng dùng trong nghiên cͱu, các mô hình nghiên cͱXWU˱ͣc Tͳ ÿyÿ˱D ra các gi̫ thuy͇WYjÿ͉ xṷt mô hình nghiên cͱu.
CÁC KHÁI NIӊM
Lӏch sӱ phát triӇQPuăQOLӅn
Tҥi Trung Quӕc, tӯ thӡi cә ÿҥLÿmFyEҵng chӭng cho thҩy mӝt loҥLPuÿѭӧc luӝc VDXÿyFKLrQYjGQJWURQJV~SWѭѫQJWӵ QKѭPuFKӍ (Zhang và Guansheng, 2016) 0uăQOLӅn hiӋQÿҥLÿѭӧc phát minh ra tӯ QJѭӡi Nhұt gӕFĈjLLoan Momofuku Ando tҥi Nhұt Bҧn Sҧn phҭPÿѭӧFÿѭDUDWKӏ WUѭӡng lҫQÿҫXWLrQYjRQJj\WKiQJQăP bӟi công ty do Momofuky Ando sáng lұS1LVVLQ)RRGVGѭӟLWrQWKѭѫQJKLӋu Chikin
Ramen %DQÿҫu trӣ nên phә biӃn ӣ khu vӵFĈ{QJÈ1DPÈYjĈ{QJ1DPÈQѫLPj
PuăQOLӅn gҳn chһt vӟLYăQKyDҭm thӵFÿӏDSKѭѫQJNKXYӵFÿyFXӕLFQJPuăQOLӅQÿm lan sang nhiӅu khu vӵc trên thӃ giӟi và trӣ nên phә biӃn hҫu hӃWFiFQѫLNKiFWUrQWKӃ giӟi vӟi tính tiӋn lӧi (Rachel, 2016)
Tҥi ViӋW1DPPuăQOLӅn còn gӑi PuW{Pÿѭӧc coi là sҧn phҭPQJNJFӕFăQOLӅn, dҥng khô ÿѭӧFÿyQJJyLFQJJyLV~SGҫu, nguyên liӋu sҩ\NK{.KLăQFKӍ cҫn chӃ Qѭӟc sôi.Sҧn phҭPÿһFWUѭQJEҵng viӋc sӱ dөQJTXiWUuQKJHODWLQKyDVѫEӝ và khӱ Qѭӟc bҵng cách chiên (mì chiên) hoһc sҩy (mì kh{QJFKLrQWKHRÿӏQKQJKƭDFӫa CODEX, Standard for instant noodles)
Khái niӋP³QJѭӡLWLrXGQJ´ÿѭӧc tӯ ÿLӇn kinh tӃ hӑc hiӋQÿҥi (Pearce, 2001) ÿӏQKQJKƭDOj³Eҩt cӭ ÿѫQYӏ nào có nhu cҫu tiêu dùng hàng hóa và dӏch vө cuӕi, thông WKѭӡQJQJѭӡLWLrXGQJÿѭӧFFRLOjFiFFiQKkQQKѭQJWUrQWKӵc tӃQJѭӡi tiêu dùng có thӇ OjFiFFѫTXDQFiFFiQKkQYjFiFQKyPFiQKkQ´
- HiӋp hӝi Marketing Hoa KǤ $PDFNJQJFKRUҵQJQJѭӡLWLrXGQJOjQJѭӡi cuӕi cùng sӱ dөng, tiêu dùng hàng hóaêWѭӣng, dӏch vө QjRÿyÿӗng thӡi, mӣ rӝng trên gӕFÿӝ QJѭӡLWLrXGQJQJѭӡi mua hoһFQJѭӡi ra quyӃWÿӏQKFNJQJÿѭӧF[HPQKѭOjQJѭӡi tiêu dùng cuӕi cùng Ví dө1Jѭӡi mҽ PXDJyLPuăQOLӅQFKRQJѭӡi con sӱ dөQJFNJQJÿѭӧc [HPOjQJѭӡi tiêu dùng, mһc dù cô ҩy không sӱ dөng sҧn phҭPÿy
Trong phҥm vi luұQYăQQj\QJѭӡi viӃt sӁ sӱ dөng khái niӋPQJѭӡLWLrXGQJÿѭӧc quy ÿӏnh trong Luұt bҧo vӋ quyӅn lӧLQJѭӡi tiêu dùng cӫa ViӋW1DP³QJѭӡi tiêu GQJOjQJѭӡi mua, sӱ dөng hàng hóa, dӏch vө cho mөFÿtch tiêu dùng, sinh hoҥt cӫa cá QKkQJLDÿuQKWә chӭF´7X\QKLrQWiFJLҧ FNJQJ[LQÿѭӧc thu hҽp phҥm vi và chӍ nghiên cӭXÿLVkXWUrQFiQKkQQJѭӡi tiêu dùng.
Hành vi mua
- Hành vi mua hàng là toàn bӝ nhӳng hoҥWÿӝng liên quan trӵc tiӃp tӟi quá trình tìm kiӃm, thu nhұp, mua sҳm, sӣ hӳu, sӱ dөng, loҥi bӓ sҧn phҭm hay dӏch vө Nó bao gӗm cҧ nhӳng quá trình quyӃWÿӏnh diӉQUDWUѭӟFWURQJYjVDXFiFKjQKÿӝ ÿy(QJHOYjFӝng sӵ, 1993)
Hành vi có thӇ ÿѭӧF[iFÿӏnh mӝt cách chính xác tӯ dӵ ÿӏnh (Ajzen, 1991) Dӵ ÿӏnh ÿѭӧc cho là yӃu tӕ dӵ báo mҥnh mӁ cӫDKjQKYLQKѭQJWURQJPӝt sӕ WUѭӡng hӧp nó không hoҥWÿӝng mӝt cách phù hӧp Mӝt sӕ nghiên cӭu cho rҵng, dӵ ÿӏnh có thӇ không dүQÿӃQKjQKYLPRQJÿӧi (Grunert & Juhl, 1995) Tuy nhiên, mӝt sӕ nhà nghiên cӭu khác cho rҵng, có mӕLWѭѫQJTXDQPҥnh mӁ giӳa dӵ ÿӏnh và hành vi Các nghiên cӭu vӅ hành vi nghiên cӭu vӅ hành vi mua thӵc phҭm hӳXFѫÿmWuPWKҩy mӕi quan hӋ tích cӵc giӳDêÿӏnh mua và hành vi mua (Saba & Messina,2003; Thogersen,2007, dүn bӣi Kumar 2012)
Tӯ nhӳQJÿӏQKQJKƭDWUrQKjQKYLQJѭӡLWLrXGQJÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOj³+jQKYLQJѭӡi tiêu dùng là nhӳng hành vi cө thӇ cӫa mӝt cá khi thӵc hiӋn các quyӃWÿӏnh mua sҳm, sӱ dөng và vӭt bӓ sҧn phҭm hay dӏch vө´+D\QyLFө thӇ KѫQWKuKjQKYLQJѭӡi tiêu dùng là tұp hӧp các hành vi, phҧn ӭQJVX\QJKƭFӫDQJѭӡi tiêu dùng trong suӕt quá trình mua hàng Hành vi này bҳWÿҫu tӯ NKLQJѭӡi tiêu dùng có nhu cҫXÿӃn sau khi mua hàng sҧn phҭm Quá trình trên gӑi là quá trình ra quyӃWÿӏnh mua cӫDQJѭӡi tiêu dùng (Philip Kotler, 2000)
- Theo HiӋp hӝi Marketing Hoa KǤKjQKYLQJѭӡLWLrXGQJFKtQKOj³6ӵ WiFÿӝng qua lҥi giӳa các yӃu tӕ kích thích cӫDP{LWUѭӡng vӟi nhұn thӭc và hành vi cӫDFRQQJѭӡi mà qua sӵ WѭѫQJWiFÿyFRQQJѭӡLWKD\ÿәLÿѭӧc cuӝc sӕng cӫa hӑ´4XDQÿLӇm trên lҥi QKuQGѭӟi khía cҥnh các yӃu tӕ cӫDP{LWUѭӡng sӁ ҧQKKѭӣQJÿӃn nhұn thӭc và hành vi QJѭӡi tiêu dùng
Consumer behavior is influenced by psychological, social, and cultural factors, including motivation, perception, and group influence (James F Engel et al., 1993) Consumers are also driven by their needs and wants, and their decision-making process is affected by how they perceive the value and benefits of a product or service.
- 7yPOҥLFiFÿӏQKQJKƭDYӅKjQKYLQJѭӡLWLrXGQJÿӅXWұSWUXQJYjRFiFNKtDFҥQK TXiWUuQKUDTX\ӃWÿӏQKPXDFӫDQJѭӡLWLrXGQJQKұQELӃWWuPNLӃPWK{QJWLQÿiQKJLi YLӋFWUѭӟFNKLmua hàng, TX\ӃWÿӏQKPXDKjQJSKҧQӭQJVDXPXDhàng YjPӕLTXDQKӋ tѭѫQJWiFJLӳDTXiWUuQKÿyYӟLFiF\ӃXWӕErQQJRjLWiFÿӝQJWUӵFWLӃSJLiQWLӃSYjRQy éÿӏQKPXD ³éÿӏQKOjÿӝQJOӵFFӫDFRQQJѭӡLWURQJFKtQKêQJKƭWKӵFKLӋQKjQKYLFӫDKӑ´FyQKLӅX\ӃXWӕFyWiFÿӝQJYjRêÿӏQKPXDFӫDQJѭӡLWLrXGQJ5H]YDQLYjFiFFӝQJVӵ2012) ³&iFêÿӏQKÿѭӧFJLҧÿӏQKÿӇQҳPEҳWFiF\ӃXWӕWҥRÿӝQJOӵFҧQKKѭӣQJÿӃQKjQKYL FK~QJOjQKӳQJGҩXKLӋXFKRWKҩ\PӑLQJѭӡLÿmFӕJҳQJQKѭWKӃQjRÿӇVҹQVjQJWKӱYj ÿmFyNӃKRҥFKQӛOӵFQKѭWKӃQjRÿӇWKӵFKLӋQKjQKYL´ (Ajzen,1991)
&iFQKkQWӕҧQKKѭӣQJÿӃQKjQKYLWLrXGQJ
Develop a robust marketing strategy by identifying your store's unique value proposition, target audience, and marketing channels Craft compelling product descriptions that highlight the benefits and features of your products, and optimize them for search engines by including relevant keywords Utilize high-quality product images and videos to showcase your products visually and demonstrate their use Offer excellent customer service to build strong relationships and encourage repeat business Consider influencer marketing to reach a wider audience and leverage their credibility.
7KiL ÿӝ ÿiQK JLi WKLӋQ FKt KD\ NK{QJ WKLӋQ FKt ÿӕL YӟL PӝW KjQK YL Fө WKӇ
$M]HQ7KiLÿӝҧQKKѭӣQJÿӃQQKӳQJGӵÿӏQKWKiLÿӝFjQJWKLӋQFKtWKuFjQJFy GӵÿӏQKÿӇWKӵFKLӋQKjQKYL7DUNLDLQHQ 6XQGTYLVW7KiLÿӝFNJQJFyFKӭF QăQJQKѭQKӳQJQLӅPWLQYӅKjQKYLQӃXPӝWFiQKkQWLQUҵQJWKӵFKLӋQPӝWKjQKYLQjR ÿyVӁGүQÿӃQPӝWNӃWTXҧWtFKFӵFWKuKӑVӁFyWKiLÿӝWKLӋQFKtÿӕLYӟLKjQKYLÿy$M]HQ
& Fishbein, 1980) Ngoài ra, WKiLÿӝFzQOjFKӍEiRGӵÿӏQKKjQK YLYjKjQKYLPXD
$M]HQ1yLFiFKNKiFWKiLÿӝҧQKKѭӣQJÿӃQQKӳQJGӵÿӏQKYjWKiLÿӝFjQJWKLӋQFKtWKuVӁFjQJFyGӵÿӏQKWKӵFKLӋQKjQKYL7DUNLDLQHQ 6XQGTYLVW+ѫQQӳDWKiLÿӝOjTXDQWUӑQJNKLQJѭӡLWLrXGQJÿzLKӓLKLӇXWKiLÿӝYjÿӝQJFѫFӫDKӑÿӇYѭӧWTXDFiFUjRFҧQPXDVҳPPjKӑSKҧLÿӕLPһW+LOO /\QFKHKDXQ
Các nhân tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn hành vi tiêu dùng
2.2.1 ThuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)
Hình 2.1 ThuyӃt KjQKÿӝng hӧp lý TRA
ThuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý (Theory of Reasoned Action) do Ajzen và Fishbein hiӋu chӍnh YjRQăPWӯ chính nghiên cӭXWUѭӟc cӫa tác giҧ+jQKYLÿѭӧF[iFÿӏnh bӣLêÿӏnh thӵc hiӋn hành vi Có hai yӃu tӕ chính quyӃWÿӏnh hành vi: mӝt nhân tӕ cá nhân hay thái ÿӝ và mӝt yӃu tӕ mang tính xã hӝi Thành phҫQÿҫXWLrQWKiLÿӝ cӫa mӝWQJѭӡLÿӕi vӟi mӝt hành vi cө thӇ, thành phҫn thӭ hai là các chuҭn chӫ quan bao gӗm nhұn thӭc cӫa mӝWQJѭӡi vӅ nhӳng cá nhân hoһc nhóm tham khҧo quan trӑng cө thӇ QJKƭUҵng hӑ nên OjPJuÿy&iFFKXҭn chӫ quan là niӅm tin cӫDQJѭӡi tiêu dùng vӅ nhӳQJÿLӅXPjQJѭӡi tham khҧRQJKƭPuQKQrQOjPYjOjÿӝng lӵFÿӇ tuân thӫ vӟi nhӳng tham chiӃu này Tҫm quan trӑng cӫDWKiLÿӝ và chuҭn chӫ qXDQÿӇ [iFÿӏQKêÿӏnh sӁ WKD\ÿәi tùy theo hành vi, tình hình và sӵ khác biӋt cá nhân cӫDQJѭӡi tiêu dùng (Vallerand và các cӝng sӵ, 1992)
2.2.2 ThuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh ( Theory of Planned Behavior ± TPB)
CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CӬ875ѬӞC
ThuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)
Hình 2.1 ThuyӃt KjQKÿӝng hӧp lý TRA
Lý thuyết Hành động Hợp lý (Theory of Reasoned Action) do Ajzen và Fishbein đưa ra là mô hình lý thuyết chính mô tả mối quan hệ giữa ý định và hành vi Có hai yếu tố chính quyết định hành vi: thái độ cá nhân của một cá nhân và yếu tố mang tính xã hội Thành phần đầu tiên của thái độ đối với một hành vi cụ thể là các niềm tin hành vi, thành phần thứ hai là các chuẩn chủ quan phản ánh nhận thức của cá nhân về những hậu quả liên quan đến hành vi được nhóm tham chiếu quan trọng của họ chấp thuận hoặc không chấp thuận Niềm tin hành vi là niềm tin của người tiêu dùng về các hậu quả của hành vi và sự đánh giá của những người tham chiếu đối với các hậu quả này Mức độ quan trọng tương đối của thái độ và chuẩn chủ quan thay đổi tùy theo hành vi, hoàn cảnh và đặc điểm cá nhân khác nhau của người tiêu dùng (Vallerand và cộng sự, 1992).
ThuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh ( Theory of Planned Behavior ± TPB)
Hình 2.2 ThuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh (TPB)
7UrQFѫVӣ phát triӇn lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý vӟi giҧ ÿӏnh rҵng mӝt hành vi có thӇ ÿѭӧc dӵ báo hoһc giҧi thích bӣi các quyӃWÿӏQKÿӇ thӵc hiӋQKjQKYLÿy7KX\Ӄt hành vi dӵ ÿӏnh (TPB) là phҫn mӣ rӝng cӫa lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý, giӕng QKѭOêWKX\Ӄt gӕc vӅ KjQKÿӝng hӧp lý, nhân tӕ trung tâm trong lý thuyӃt hành vi dӵ ÿӏQKOjêÿӏnh cӫa cá nhân nhҵm tiӃn hành mӝt hành vi cө thӇéÿӏQKÿѭӧc giҧ ÿӏnh gӗm các nhân tӕ liên TXDQÿӃQÿӝQJFѫFyWKӇ WiFÿӝQJÿӃn mӝt hành vi, dӵ ÿӏnh càng mҥnh ÿӇ tiӃn hành mӝt hành vi dүQÿӃn khҧ QăQJFDRKjQKYLQj\ÿѭӧc thӵc hiӋn (Ajzen, 1991) ³éÿӏQKÿӇ thӵc hiӋn các hành vi khác nhau có thӇ ÿѭӧc dӵ ÿRiQYӟLÿӝ chính xác FDRWK{QJTXDWKiLÿӝ ÿӕi vӟi các hành vi, các chuҭn chӫ quan và kiӇm soát hành vi cҧm nhұn, các dӵ ÿӏnh này cùng vӟi sӵ nhұn thӭc trong kiӇm soát hành vi sӁ giҧi thích cho sӵ khác biӋt trong hành vi thӵc tӃ´$M]HQ ³.LӇm soát hành vi cҧm nhұQÿyQJYDLWUzTXDQWUӑng trong lý thuyӃt vӅ hành vi dӵ ÿӏnh Lý thuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh có sӵ khác biӋt vӟi lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý ӣ viӋc bә sung sӵ kiӇm soát hành vi cҧm nhұn Sӵ kiӇm soát hành vi cҧm nhұQOLrQTXDQÿӃn quan niӋm cӫD FRQ QJѭӡi vӅ sӵ dӉ GjQJ KD\ NKy NKăQ NKL WLӃn hành mӝW KjQK YL´(Ajzen,1991).
Mô hình nghiên cӭu cӫa INONI và các cӝng sӵ (2017)
Hình 2.3 Mô hình nghiên cӭu cӫa INONI và các cӝng sӵ (2017)
VӟLÿӅ tài ³7iFÿ͡ng cͯa thu͡c tính s̫n pẖm và qu̫ng cáo vào hành vi mua hàng cͯa
QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQOL͉Q´ tác giҧ ÿm[HP[pWWiFÿӝng cӫa quҧng cáo và các thuӝc tính sҧn phҭm sҹn có cӫDPuăQOLӅQÿӕi vӟi hành vi tiêu dùng tҥi Nigeria KӃt quҧ cho thҩy quҧng cáo và truyӅn thông có mӕi liên hӋ tích cӵFYjÿiQJNӇ vӟi tҫn suҩt mua sҧn phҭm Mһc khác trong sáu thuӝc tính quan trӑng cӫa sҧn phҭm thì có ba thuӝc tính chi phӕi hành vi tiêu dùng là: hình ҧQKWKѭѫQJKLӋu, chҩWOѭӧng tӕt và tính tiӋn lӧi cӫa sҧn phҭm Mһc dù quҧQJFiRFyWiFÿӝQJÿiQJNӇ ÿӃQKjQKYLPXDKjQJQKѭQJPӭFÿӝ WiFÿӝng còn thҩSKѫQVRYӟi thuӝc tính sҧn phҭP1Jѭӡi tiêu dùng không mua sҧn phҭm chӍ dӵa trên các quҧng cáo mà còn dӵa vào thuӝc tính sҧn phҭPÿӇ ra quyӃWÿӏnh mua Ngoài ra, dӵa vào kӃt quҧ nghiên cӭu tác giҧ FzQÿѭDUDKjPêTXҧn trӏ ÿӕi vӟi nhà sҧn xuҩWPuăQOLӅQQKѭVDX0ӕi liên hӋ tích cӵc giӳa truyӅn thông quҧng cáo và tҫn suҩt mua hàng cho thҩy nhà sҧn xuҩWPuăQOLӅn cҫn lӵa chӑn cách thӭc truyӅn thông quҧng cáo thích hӧp Các kӃt quҧ nghiên cӭXFNJQJFKRWKҩy yӃu tӕ thuӝc tính sҧn phҭm quyӃt ÿӏnh hành vi mua hàng cӫDQJѭӡi tiêu dùng, tӯ ÿyJL~SFKRQKjVҧn xuҩWPuăQOiӅn phát triӇn sҧn phҭPPuăQOLӅn phù hӧp vӟi nhu cҫXQJѭӡi tiêu dùng.
Mô hình nghiên cӭu cӫa Smith và Paladino (2010)
Hình 2.4: Mô hình nghiên cӭu cӫa Smith và Paladino (2010)
Trong mô hình nghiên cӭu cӫa Smith và Paladino (2010) có 7 nhân tӕ tiFÿӝng ÿӃQWKiLÿӝ ÿӕi vӟi thӵc phҭm hӳXFѫJӗm: hiӇu biӃt vӅ thӵc phҭm hӳXFѫPӕi quan tâm vӅ P{LWUѭӡng, ý thӭc vӅ giá, ý thӭc vӅ sӭc khӓe, chҩWOѭӧng, chuҭn chӫ quan, sӵ quen thuӝc, tác giҧ ÿmNӃ thӯa nhân tӕ hiӇu biӃt vӅ thӵc phҭm và nhân tӕ ý thӭc vӅ sӭc khӓHWiFÿӝQJÿӃn nhân tӕ WKiLÿӝ ÿӕi vӟi sҧn phҭm vào nghiên cӭu cӫa mình
2.2.5 Mô hình nghiên cӭu vӅ các yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃQêÿӏnh mua thӵc phҭm an toàn cӫDGkQFѭÿ{WKӏ tҥi Hà Nӝi
Hình 2.5: Mô hình cӫD+ѭѫQJ
Nguyên lý marketing nêu rõ sản phẩm là cốt lõi trong chiến lược marketing tổng hợp Sản phẩm có chất lượng phù hợp với mong muốn của khách hàng sẽ tác động đến quyết định mua Do đó, các nhà sản xuất và kinh doanh cần cung cấp sản phẩm với chất lượng tốt, đảm bảo tiêu chuẩn an toàn theo quy định và phù hợp với nhu cầu thực tế của người tiêu dùng Các doanh nghiệp cần đưa ra những thông tin chính xác về chất lượng sản phẩm đến người tiêu dùng để họ có thể nắm được chất lượng sản phẩm và đưa ra quyết định mua hàng thực phẩm an toàn Ngoài ra, kết quả nghiên cứu chính thức cho thấy sức khỏe không phải là nhân tố chính thúc đẩy hành vi mua thực phẩm an toàn mà là nhân tố văn hóa, vì sức khỏe là giá trị mua xuất phát từ nhu cầu xã hội.
Nghiên cӭu mӝt sӕ yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn hành vӏ tiêu dùng thӵc phҭm hӳXFѫWҥi Hy Lҥp
Hình 2.6: Mô hình nghiên cӭu cӫa Kulikovski và cӝng sӵ (2011)
Nghiên cӭu cӫa Kulikovski và cӝng sӵ ÿk\OjPӝt nghiên cӭXYjÿROѭӡng ҧQKKѭӣng cӫa mӝt sӕ yӃu tӕ vӅ hành vi cӫDQJѭӡi tiêu dùng mua các sҧn phҭm thӵc phҭm hӳXFѫӣ Hy Lҥp Nghiên cӭXÿѭӧc thӵc hiӋn bҵQJSKѭѫQJSKiSÿӏQKOѭӧng vӟi mүXOjQJѭӡi tiêu dùng tҥi Thành Phӕ Thessaloniki, Hy lҥp Hành vi bӏ ҧQKKѭӣng chӫ yӃu bӣi chҩWOѭӧng, an toàn thӵc phҭm và giá trӏ tәng thӇ cҧm nhұn Thӵc phҭm hӳu
FѫWKѭӡQJÿѭӧF[HPQKѭOjPӝt thay thӃ cho thӵc phҭPWK{QJWKѭӡQJNKLQJѭӡi tiêu dùng lo ngҥi vӅ sӵ an toàn và chҩWOѭӧng thӵc phҭm Nghiên cӭXÿѭDUDQKkQWӕ: Sӵ TXDQWkPÿӃn sӭc khӓe, nhұn thӭc vӅ chҩWOѭӧng, nhұn thӭc vӅ giá trӏ, sӵ quan tâm tӟi an toàn thӵc phҭm, sӵ quan tâm tӟLÿҥRÿӭc, giá bán và sӵ WLQWѭӣng vào nhãn hiӋu Nghiên cӭXÿmFyWKӇ thҩy rҵng sӭc khӓe, chҩWOѭӧng, giá trӏÿҥRÿӭc, giá cҧ, sӵ WLQWѭӣng và an toàn thӵc phҭm, tҩt cҧ ÿӅXÿyQJPӝt vai trò trong viӋc ҧQKKѭӣng hành vi cӫa QJѭӡi tiêu dùng Nghiên cӭu chӍ ra rҵng giá trӏ, chҩWOѭӧng và an toàn thӵc phҭm có ҧnh Kѭӣng lӟQÿӃn hành vi cӫDQJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟi thӵc phҭm hӳXFѫWURQJWKӏ WUѭӡng
Hy Lҥp và cuӕi cùng sӁ dүQQJѭӡLWLrXGQJÿӇ PXDKjQJ1Jѭӡi tiêu dùng tin rҵng thӵc phҭm hӳXFѫFyJLiWUӏ cho cuӝc sӕng cӫa hӑYjÿDQJKѭӟng mua vӏ hӑ cҧm nhұQÿѭӧc chҩWOѭӧQJWăQJWURQJWKӵc phҭm hӳXFѫ
Mô hình nghiên cӭu cӫa Minyang Yang (2014)
Hình 2.7: Mô hình nghiên cӭu cӫa Mingyang Yang (2014)
Nghiên cứu được thực hiện trên 5 nhân viên bán hàng của WiFÿӝQJÿӃn và 5 nhân viên bán hàng của WiFÿӝQJÿӃQêÿӏQKPXDÿӇ, cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến động lực mua của khách hàng.
MÔ HÌNH NGHIÊN CӬ8Ĉӄ XUҨT VÀ CÁC GIҦ THUYӂT NGHIÊN CӬ8ôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôôô18
Mô hình nghiên cӭXÿӅ xuҩt
Sau khi nghiên cӭXFiFP{KuQKFyOLrQTXDQYjWUrQFѫVӣ lý thuyӃWÿmÿӅ cұSÿӅ tài dӵa trên lý thuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh (TPB) ÿӇ giҧi thích cho các hành vi cӫDQJѭӡi tiêu GQJOLrQTXDQÿӃn viӋFWLrXGQJPuăQOLӅn trên các mһW7KiLÿӝ, chuҭn mӵc chӫ quan và kiӇm soát hành vi cҧm nhұn Theo Smith và Paladino (2010): giá cҧ và tính khҧ dөng là các yӃu tӕ kiӇm soát hành vi vì chúng có tiӅPQăQJJLӟi hҥn mua hàng cӫDQJѭӡi tiêu GQJĈӅ tài dӵ kiӃQÿѭDUDP{KuQKQJKLrQFӭu gӗm tám biӃQÿӝc lұp, dӵa trên nghiên cӭu cӫa Kulikovski và các cӝng sӵ (2011): Nhұn thӭc chҩWOѭӧng, nhұn thӭc vӅ giá bán sҧn phҭm, sӵ quan tâm tӟi an toàn thӵc phҭm, sӵ WLQWѭӣng vào nhãn hiӋQÿӗng thӡi thêm biӃn: Chuҭn mӵc chӫ quan, nhóm tham khҧo và truyӅQWK{QJÿҥi chúng vì nhӳng biӃQQj\ÿmÿѭӧF[iFÿӏnh trong nghiên cӭu cӫD+ѭѫQJOjQKӳng nhân tӕ tác ÿӝQJÿӃQêÿӏQKPXDPuăQOLӅn
Trong mô hình nghiên cӭXÿӅ xuҩt dӵa vào lý thuyӃt hành vi dӵ ÿӏQK73%ÿӇ giҧi thích cho các hành vi cӫDQJѭӡi tiêu dùng thông qua:
- 7KiLÿӝ ÿӕi vӟi các hành vi bao gӗm các biӃn: Sӵ TXDQWkPÿӃn an toàn thӵc phҭm, nhұn thӭc vӅ chҩWOѭӧng, tính tiӋn lӧi
Để có một chiến dịch truyền thông hiệu quả, việc xác định đúng đối tượng mục tiêu là vô cùng quan trọng Theo nghiên cứu của QKұn thҩy hai yӃu tӕ, đối tượng mục tiêu bao gồm: đối tượng chính và nhóm tham khảo Trong đó, đối tượng chính là những người thuộc nhóm xã hội mục tiêu, được xác định dựa trên các đặc điểm nhân khẩu học và hành vi Còn nhóm tham khảo là những người có ảnh hưởng đến quyết định của đối tượng chính, vì vậy cũng cần được xem xét chi tiết.
- KiӇm soát hành vi cҧm nhұn: biӃn Nhұn thӭc vӅ giá bán
Mô hình nghiên cӭu dӵ kiӃQQKѭVDX
Các giҧ thuyӃt nghiên cӭu
2.3.2.1 Sӵ quan tâm tӟi an toàn thӵc phҭm
Nhұn thӭc vӅ an toàn thӵc phҭPWiFÿӝQJÿӃn sӵ lӵa chӑn cӫDQJѭӡi tiêu dùng theo nhӳng cách khác nhau
Theo Kulikovski và các cӝng sӵ (2011) nghiên cӭu cho thҩy rҵng mӕi quan tâm an toàn thӵc phҭPQKѭ7Kӵc phҭm có chiӃu xҥ, biӃQÿәLJHQGѭOѭӧng thuӕc bҧo vӋ thӵc vұWGѭOѭӧng kim loҥi nһng và các chҩt phө gia nhân tҥo là mӝt trong nhӳng yӃu tӕ có ҧQKKѭӣng lӟn nhҩt trong viӋc ҧQKKѭӣng hành vi mua cӫDQJѭӡi tiêu dùng Sӵ lӵa chӑn cӫDQJѭӡi tiêu dùng cho thҩy nӛi sӧ hãi các sҧn phҭm sӱ dөng cӫa hӑ chӭa hóa chҩt gây bӋnh
Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H1: Sӵ an toàn thӵc phҭm là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn
2.3.2.2 Nhұn thӭc vӅ chҩWOѭӧng
ChҩWOѭӧng là chҩWOѭӧng theo cҧm nhұn cӫDQJѭӡi tiêu dùng Nhұn thӭc vӅ chҩt OѭӧQJYjDQWRjQÿӇ mua chӍ khi chҩWOѭӧng theo cҧm nhұQOjÿӫ FDRFKRQJѭӡi tiêu dùng sҹn sàng trҧ giá trong các cӱa hàng ChҩWOѭӧQJPuăQOLӅn bao gӗm mùi vӏ, trҥng thái, màu sҳc sҧn phҭm và nhӳng chӍ tiêu chҩWOѭӧQJGLQKGѭӥQJPuăQOLӅn Nhұn thӭc cӫa QJѭӡi tiêu dùng vӅ chҩWOѭӧng thӵc phҭm ҧQKKѭӣQJÿӃn hành vi cӫa mua hàng cӫa QJѭӡLWLrXGQJQJѭӡi ta mua thӵc phҭm bӣi vì hӑ nhұn thӭFÿѭӧc nhӳng sҧn phҭm có chҩWOѭӧng cao KѫQÿӇ ÿiSӭng nhu cҫu cӫDQJѭӡi tiêu dùng(Whaley và Tucker,2004) Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H2: Nhұn thӭc vӅ chҩWOѭӧng là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ QJѭӡi WLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn
HiӋn nay trên thӏ WUѭӡQJPuăQOLӅn có nhiӅu loҥi sҧn phҭm giá bán khác nhau giӳa các nhà sҧn xuҩWPuăQOLӅn Theo Inoni và các cӝng sӵ (2017) thì giá bán sӁ có ҧnh KѭӣQJÿӃQWKiLÿӝ mua hàng cӫDQJѭѫLWLrXGQJ*Lҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H3: Nhұn thӭc vӅ giá bán là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ QJѭӡi tiêu
Sӵ tiӋn lӧLÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOjQKұn thӭc cӫDQJѭӡi tiêu dùng vӅ thӡi gian và viӋc sӱ dөQJÿӃn sҧn phҭm (Berry và cӝng sӵ1Jѭӡi tiêu dùng cҧm nhұn có sӵ gia WăQJYӅ thiӃu hөt thӡi gian khi thӵc hiӋn các công viӋFOLrQTXDQÿӃn viӋc sӣ hӳu và sӱ dөng sҧn phҭP=HLWKDPOYj%LWQHU'RÿyVӵ tiӋn lӧi cӫa dӏch vө có thӇ xem là mӝt công cө OjPWăQJWKrPJLiWUӏ FKRQJѭӡi tiêu dùng bҵng cách làm giҧm thӡi gian và công sӭc mà mӝt khách hàng mҩt cho viӋc sӱ dөng sҧn phҭP%HUU\1KѭYұy giҧ thuyӃt H4 phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H4: Tính tiӋn lӧi là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn
3KѭѫQJWLӋn truyӅQWK{QJÿҥLFK~QJQKѭOjPӝt nguӗQWK{QJWLQFKtQKÿӇ giӟi thiӋu các loҥi thӵc phҭPÿӃQQJѭӡLWLrXGQJ3KѭѫQJWLӋn truyӅQWK{QJQKѭEiRFKt quҧng cáo, tin tӭc truyӅQKuQKÿѭӧc cҧm nhұn là hӳu ích nhҩt trong các dҥQJSKѭѫQJ tiӋn truyӅn thông.(Whaley và Tucker, 2004)
TruyӅQWK{QJÿҥi chúng là bҩt kǤ FѫKӝLQjRFKRQJѭӡLÿӑFQJѭӡL[HPQJѭӡi nghe có thӇ nghe thҩy hoһc nhìn thҩy mӝWWK{QJÿLӋp truyӅQWK{QJWUrQFiFSKѭѫQJWLӋn truyӅn thông (Schultz và Lauterborul, 1993)
TruyӅn WK{QJÿҥLFK~QJÿѭӧc coi là mӝt công cө quan trӑQJÿӇ chuyӅn tҧi nhӳng WK{QJÿLӋp vӅ sӵ ÿәi mӟi tӟi vӟLQJѭӡi nhұn tin (Bass,1969) TruyӅQWK{QJÿҥi chúng có tác dөng vì nhó có khҧ QăQJOjPODQWӓa thông tin trên diӋn rӝng mӝt cách nhanh chóng Không ai có thӇ chӕi cãi ҧQKKѭӣng cӫa truyӅn thông trong viӋFWKD\ÿәi hành vi và nhұn thӭc cӫDFRQQJѭӡi NhӳQJWK{QJÿLӋp dù là nhӓ ÿѭӧc tryӅn tӟLQJѭӡi nhұn tin sӁ tích ONJ\Oҥi tӯ ÿyWKD\ÿәi nhұn thӭFYjKjQKÿӝng cӫa hӑ (DeFleur, Melvin và Everett Dennis, 1998)
Mӕi quan hӋ giӳDFiFSKѭѫQJWLӋn truyӅQWK{QJÿӏDSKѭѫQJYjQKұn thӭc công chúng vӅ WKѭFSKҭm, phҧn ánh ҧQKKѭӣng tích cӵFKѫQYLӋFQJѭӡi tiêu dùng tiӃp cұn kiӃn thӭc sҧn phҭm tӯ FiFSKѭѫQJWLӋn truyӅn thông tin tӭF&K~êÿӃn truyӇQKuQKÿӏa SKѭѫQJFy ҧQKKѭӣQJÿӝc lұp ViӋc tiӃp xúc vӟi tin tӭc tӯ SKѭѫQJWLӋn truyӅn thông có thӇ nâng cao mӕi quan tâm cӫDQJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟi thӵc phҭm (Fleming và các cӝng sӵ, 2006) Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H5: TruyӅQWK{QJÿҥi chúng là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ QJѭӡi tiêu
Chuҭn mӵc chӫ quan là áp lӵc mà xã hӝLÿһt lên mӛLQJѭӡi khi cân nhҳc có thӵc hiӋn hay không thӵc mӝt hành vi Chuҭn mӵc chӫ quan cӫa mӛi cá nhân phҧn ánh niӅm tin cӫa hӑ vào viӋc nhӳQJQJѭӡi thân thiӃt quan trӑng cӫa hӑ có thӇ TXDQViWYjÿiQKJLi cỏc hành vi ӭng xӱ cӫa hӑ2ả1HDO
Chuҭn mӵc chӫ TXDQÿѭѫFÿӏQKQJKƭDOjPӭFÿӝ áp lӵc xã hӝLÿѭӧc cҧm nhұn bӣi nhӳQJQJѭӡLFyÿӕi vӟi hành vi (Ajzen, 2002)
Khҧo sát ӭng dөng lý thuyӃt vӅ hành vi kӃ hoҥch trong viӋc dӵ ÿRiQêÿӏQKQJѭӡi tiêu dùng là phө nӳ Indonesia vӅ viӋc mua các thӵc phҭm an toàn chuҭn mӵc chӫ quan ÿmÿѭӧc tìm thҩy là yӃu tӕ ÿiQJNӇ nhҩt trong viӋc dӵ ÿRiQêÿӏnh mua Giҧ thuyӃt H6 có thӇ ÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H6: Chuҭn mӵc chӫ quan là yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃn hành vi mua hàng cӫDQJѭӡi tiêu dөQJÿӕi vӟi sҧn phҭPPuăQOLӅn
Nhóm tham khҧRÿyQJYDLWUzOjQKӳQJÿLӇPÿӕi chiӃu tham khҧo trӵc tiӃp hay gián tiӃp tronJTXiWUuQKKuQKWKjQKTXDQÿLӇm hay hành vi cӫa mӝWQJѭӡi MӑLQJѭӡi WKѭӡng bӏ ҧQKKѭӣng bӣi các nhóm tham khҧo mà hӑ không thuӝc vӅ.Các nhóm tham khҧRÿѭDPӝWQJѭӡi tiӃp xúc nhӳng hành vi và phong cách sӕng mӟi, ҧQKKѭӣQJÿӃn TXDQÿLӇm và ý thӭc vӅ bҧn thân cӫDQJѭӡLÿyYjWҥo nên sӭc ép phҧLWKD\ÿәLÿӇ thích nghi, tҩt cҧ nhӳQJÿLӅu này sӁ WiFÿӝQJÿӃn viӋFQJѭӡLÿyFKӑn sҧn phҭPKD\WKѭѫQJ hiӋu nào (Thӑ, 2015) Giҧ thuyӃt H7 có thӇ phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H7: ViӋc tham khҧo mӑLQJѭӡi vӅ thӵc phҭPăQOLӅQFyWiFÿӝQJÿӃn
WKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn
2.3.2.8 KiӇPÿӏnh sӵ khác biӋt
Sӵ ÿDGҥng cӫDQJѭӡi tiêu dùng dӵa trên nhiӅu yӃu tӕ cҧ nhân khҭu hӑc và tình trҥng kinh tӃ xã hӝL7KiLÿӝ WLrXGQJÿӕi vӟi thӵc phҭm không phҧi là mӝt vҩQÿӅ ÿӝc lұS7KD\YjRÿyOLrQTXDQÿӃQFiQKkQQJѭӡi tiêu dùng, trҥng thái kinh tӃ xã hӝLYăQ hóa, sӣ thích cá nhân và kinh nghiӋm (Wilcock và cӝng sӵ (2004) Vì vұy cҫn xem xét mӕi quan hӋ cӫa 8 yêu tӕ WiFÿӝQJÿӃQKjQKYLPXDPuăQOLӅn dӵa trên các biӃQÿLӅu chӍnh: Tuәi, giӟi tính và thu nhұp a/ Tuәi
Tuәi tác là mӝt yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn viӋc thu nhұn và tiêu dùng hàng hóa, các thӃ hӋ khác nhau thӇ hiӋn hành vi tiêu dùng khác nhau (Lãn và các cӝng sӵ, 2014)
7iFÿӝng cӫa tuәi tác ҧQKKѭӣQJÿӃQQJѭӡi tiêu dùng khi mua sҧn phҭm Tuәi trung niên (35 -50 tuәi) lӵa chӑn dӵa trên yӃu tӕ sӵ phù hӧSQJѭӡi cao tuәi (65-90 tuәi) quan tâm yӃu tӕ vӅ ÿӝ bӅQ1Jѭӡi trҿ tuәi (18-25 tuәi) quan tâm nhiӅXKѫQÿӃn giá cҧ KѫQFiF\Ӄu tӕ khác (Herve và Mullet, 2009) Giҧ thuyӃW+Dÿѭӧc phát biӇXQKѭVDX
Giҧ thuyӃt H8a: Có sӵ khác biӋt mӭFÿӝ WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃn
WKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅQWKHRÿӝ tuӕi b/ Giӟi tính
Do nhӳQJWKD\ÿәi vӅ vai trò giӟi tính, phө nӳ và nam giӟi thӇ hiӋn nhӳQJÿLӇm khác nhau trong hành vi tiêu dùng Nam giӟi và phө nӳ Fy[XKѭӟng thӇ hiӋn sӵ khác QKDXWURQJFiFKăQXӕng (Lãn và các cӝng sӵ, 2014) Giҧ thuyӃW+Eÿѭӧc phát biӇXQKѭ sau:
Giҧ thuyӃt H8b: Có sӵ khác biӋt mӭFÿӝ WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃn
THIӂT Kӂ NGHIÊN CӬU
Quy trình nghiên cӭu
7UrQFѫVӣ lý thuyӃt và các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭXWKDQJÿRFѫVӣ ÿѭӧc xây dӵng Do khác nhau vӅ bӕi cҧnh nghiên cӭXFNJQJQKѭYăQKyDFӫa tӯng vùng miӅQQrQFiFWKDQJÿRFKѭDSKKӧp vӟLÿӅ tài nghiên cӭu cӫa tác giҧ Vì vұy, nghiên cӭXÿӏnh tính sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn phӓng vҩQVkXÿӇ tӯ ÿyÿLӅu chӍQKWKDQJÿRFѫVӣ ban ÿҫu
6DXNKLÿѭӧc hiӋu chӍQKWKDQJÿRPӟLWKDQJÿRKLӋu chӍQKÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ làm nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ Sӱ dөng 70 mүXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ ÿӇ ÿiQKJLiÿӝ tin cұ\&URQEDFKả$OSKDYjSKkQWtFKQKkQWӕ khỏm phỏ EFA Nhӳng biӃn thӓDPmQFiFÿLӅu kiӋn sӁ chính thӭFÿѭӧFÿѭDYjREҧng câu hӓi dùng cho nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭF7KDQJÿRFKtQKWKӭc cuӕi dùng dùng cho nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭFÿѭӧc kiӇPÿӏnh lҫn nӳa bҵng:
- 3KѭѫQJSKiSKӋ sӕ tin cұ\&URQEDFKả$OSKD
- 3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKQKkQ tӕ khám phá EFA;
- 3KѭѫQJSKiSQKkQWӕ khҷQJÿӏnh CFA
6DXFiFEѭӟc kiӇPÿӏnh này, các biӃn còn lҥi cuӕLFQJÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ kiӇm ÿӏnh mô hình lý thuyӃt và các giҧ thuyӃt nghiên cӭu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cӭu (Thӑ, 2014)
Nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ
Phân tích nhân tӕ khám phá EFA
Nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭc
Phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh CFA ĈӅ xuҩt mô hình nghiên cӭu
Phân tích cҩu trúc tuyӃn tính SEM
Nghiên cӭu chính thӭc 7KDQJÿRKLӋu chӍnh Nghiên cӭXVѫEӝ
- KiӇPÿӏQKÿӝ tin cұ\ÿӝ hӝi tөÿӝ phân biӋt
- KiӇPÿӏnh mô hình nghiên cӭu và giҧ thuyӃt
- Phân tích và diӉn dӏch kӃt quҧ
&iFNKiLQLӋPWURQJP{KuQKQJKLrQFӭXFӫDÿӅWjLYӅ³FiF\ӃXWӕWiFÿӝQJÿӃQhành YLPXDKjQJFӫDQJѭӡLWLrXGQJYӟLPuăQOLӅQ´ÿӵӧF[k\GӵQJGӵDWUrQFiFQJKLrQFӭX WUѭӟFÿk\9LӋF[k\GӵQJWKDQJÿRVѫEӝOjPFѫVӣFKRYLӋFQJKLrQFӭÿӏQKWtQKÿѭӧF NӃWKӯDWӯFiFQJKLrQFӭXWUѭӟFQKҵP[k\GӵQJEҧQJFkXKӓLFKRQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧQJ
&iFELӃQTXDQViWVӱGөQJFKRFiFNKiLQLӋP6ӵTXDQWkPÿӃQDQWRjQWKӵFSKҭP, QKұQWKӭFYӅFKҩWOѭӧQJ, (3) QKұQWKӭFYӅJLiEiQ, (4) 6ӵWLQWѭӣQJYjRQKmQKLӋX, (5) 7UX\ӅQWK{QJÿҥLFK~QJ&KXҭQPӵFFKӫTXDQ1KyPWKDPNKҧR7KiLÿӝ éÿӏQKPXD+jQKYLPXDÿѭӧFÿREҵQJWKDQJÿR/LNHUWÿLӇP
Các biӃQÿRÿѭӧc xây dӵng dӵDWUrQFѫVӣ nghiên cӭXWUѭӟc và qua phӓng vҩn trӵc tiӃSQJѭӡi tiêu dùng bҵng bҧng câu hӓi Dӵ kiӃn phӓng vҩQQJѭӡi là nhӳQJQJѭӡi WKѭӡQJ[X\rQGQJPuăQOLӅn và nhӳng chuyên gia vӅ PuăQOLӅn, nhӳng nӛi dung phù hӧp vӟi nghiên cӭu sӁ ÿѭӧFÿѭDYjRWKDQJÿRWUuQKEj\ӣ bҧng sau:
THӬC NGUӖN THAM KHҦO MÃ HÓA
WkP ÿӃn an toàn thӵc phҭm
1 Tôi lo ngҥi vӅ vҩQÿӅ an toàn thӵc phҭm
2 Tôi lo ngҥL ÿӃn thӵc phҭm biӃQÿәi gen và chiӃu xҥ khi sҧn xuҩt PuăQOLӅn
3 Tôi lo ngҥi vӅ Gѭ Oѭӧng kim loҥL Gѭ Oѭӧng thuӕc bҧo vӋ thӵc vұt trong thành phҫn sҧn phҭPPuăQ liӅn
4 7{L TXDQ WkP ÿӃn sӵ an toàn sҧn phҭm mì ăQ OLӅn trong siêu thӏ/cӱa hàng
1 Tôi tìm kiӃP Pu ăQ liӅn vӯa ngon vӯDÿҫy ÿӫ GLQKGѭӥng
2 Tôi thích sӱ dөng mì ăQOLӅn có sӧi mì ngon GDL KѭѫQJ Yӏ ÿһc WUѭQJYjKӧp khҭu vӏ
3 7{L QJKƭ Pu ăQ OLӅn hiӋQQD\ÿҧm bҧo cho sӭc khӓe
4 7{L QJKƭ UҵQJ Pu ăQ liӅn hiӋn nay cҧi tiӃn chҩW OѭӧQJ ÿӇ nâng cao chҩW Oѭӧng cuӝc sӕng
1 7{L PXD Pu ăQ OLӅn NK{QJ TXDQ WkP ÿӃn giá bán
2 Tôi sҹn sàng chҩp nhұQ PXD Pu ăQ OLӅn giá cao nӃu sҧn phҭm ÿiSӭng nhu cҫu
3 7{LWKѭӡng chӑn mua nhӳng loҥLPuăQOLӅn vӟi mӭc giá phù hӧp
4 7{L WKѭӡng so sánh giá các loҥLPuăQOLӅn rӗi quyӃWÿӏnh mua
1 Tôi lӵa chӑn sҧn phҭP Pu ăQ OLӅn có tiӋn lӧi nhanh vӅ thӡi gian chӃ biӃn
2 7{L OX{Q WuP QѫL ÿӏa ÿLӇP EiQ Pu ăQ OLӅn tiӋn lӧi vӟi tôi
3 Tôi tìm loҥLPuăQOLӅn tiӋn lӧi có thӇ PDQJÿL và chӃ biӃn dӉ dàng ӣ mӑLQѫL
4 Tôi thích tìm nhӳng loҥL Pu ăQ OLӅn cҧi thiӋn tính tiӋn lӧLQKѭ
TL4 cách chӃ biӃn, thӡi gian sӱ dөQJô
1 Tôi luôn cӕ gҳng tìm hiӇu thêm nhiӅu thông tin vӅ sҧn phҭm qua tin tӭc mà tôi cҧm thҩy quan trӑng
2 Tôi thích nhӳng FKѭѫQJ WUuQK TXҧng FiRPuăQOLӅn
3 QuҧQJFiRPuăQOLӅn cung cҩp các thông tin bә ích vӅ sҧn phҭm mӟL ÿӝF ÿiR YӅ sҧn phҭm
4 7{L WKѭӡng nói chuyӋn vӟi bҥn bè cӫa tôi vӅ sҧn phҭPPuăQ liӅn ngon, mӟi lҥ tôi ÿmÿӑFÿѭӧc trong các tin tӭc, quҧng cáo
1 1 Tôi có dӵ ÿӏnh dùng nhiӅX Pu ăQ OLӅn trong thӡi gian tӟi
2 2 Hҫu hӃt nhӳng QJѭӡi thân, bҥQ Eq W{L ÿӅX ÿm GQJPuăQOLӅn
3 3.Tҥi bҩt cӭ cӱa hàng/siêu thӏ tôi thҩy có rҩt nhiӅX Pu ăQ OLӅQ ÿӇ chӑn mua
W{LWKѭӡng nói vӅ các sҧn phҭPPuăQOLӅn hay dùng
1 QuyӃWÿӏQKPXDPuăQ liӅn cӫa tôi bӏ ҧnh Kѭӣng bӣi nhӳng thành viên trong gia ÿuQK
2 NhӳQJ QJѭӡi xung quanh có ҧQK Kѭӣng ÿӃn viӋc lӵa chӑn nhãn hiӋX Pu ăQ OLӅn cӫa tôi
3 Tôi tìm hiӇu nhӳng sҧn phҭm mӟi, giá cҧ và kinh nghiӋm mua
Pu ăQ OLӅn tӵ nhӳng QJѭӡi xung quanh tôi
4 Tôi tìm hiӇu thông tin an toàn vӅ PuăQOLӅn tӯ các chuyên gia thӵc phҭm hoһc dӵa trên chӭng nhұQ Fѫ TXDQ kiӇPÿӏnh thӵc phҭm
QJѭӡi tiêu dùng vӟi sҧn phҭm mì ăQOLӅn
1 Tôi có thiӋn cҧm vӟi viӋFPXDPuăQOLӅn
2 Tôi ӫng hӝ viӋc mua PuăQOLӅQÿӇ sӱ dөng
3 Tôi cҧm thҩy hài lòng khi sӱ dөQJ Pu ăQ liӅn và muӕn tiӃp tөc sӱ dөng
Kumar (2012) 7Ĉ é ÿӏnh mua mì ăQliӅn
2 Tôi sӁ chӫ ÿӝng tìm kiӃP Pu ăQ OLӅn vì tính tiӋn lӧi
Eq QJѭӡi thân mua
Pu ăQ OLӅn vӟi sҧn phҭm cҧi tiӃn chҩt Oѭӧng, tính tiӋn lӧi
Hành vi mua mì ăQOLӅn
1 7{L PXD Pu ăQ OLӅn mà không cҫn suy QJKƭQKLӅu
2 Tôi hài lòng vӅ chҩt Oѭӧng sҧn phҭm mì ăQOLӅn hiӋn nay
3 Tôi thích nhӳng sҧn phҭPPuăQOLӅn mӟi ÿiSӭng nhu cҫu cӫa Tôi
BҧQJ7KDQJÿRVѫEӝ các yӃu tӕ mô hình
7KDQJÿRVѫEӝOjFѫVӣWKDPNKҧRFKRYLӋFWKӵFKLӋQQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKQKҵP [k\GӵQJEҧQJFkXKӓLFKRFiFELӃQTXDQViWGQJÿӇÿROѭӡQJFiFNKiLQLӋPWURQJP{ KuQKWiFJLҧ[k\GӵQJ
7URQJJLDLÿRҥQQj\WiFJLҧVӁVӱGөQJNӻWKXұWSKӓQJYҩQOjWKҧROXұQWD\ÿ{L YӟLFiFÿӕLWѭӧQJÿѭӧFOӵDFKӑQWKHRSKѭѫQJSKiSWKXұQWLӋQQKѭQJYүQSKҧQiQKÿѭӧF ÿһFWUѭQJFӫDWұSKӧSPүXTXDQViW
3KѭѫQJSKiSWKXWKұSGӳOLӋXÿӏQKWtQKVӱGөQJEҧQJFkXKӓLEiQFҩXWU~FÿӇ WKҧROXұQWD\ÿ{LYӟLQӝLGXQJYӅFiF\ӃXWӕWiFÿӝQJÿӃQhành vi mua FӫDQJѭӡLWLrX GQJYӟL PuăQOLӅQSKөOөF 27UuQKWӵWKӵFKLӋQ
7KҧROXұQWD\ÿ{LYӟLÿӕLWѭӧQJÿѭӧFFKӑQ
6DXNKLFyGӳOLӋXWӯSKӓQJYҩQWLӃQKjQKKLӋXFKӍQKEҧQJFkXKӓL
6DXNKLFyGӳOLӋXKLӋXFKӍQKWiFJLҧWUDRÿәLOҥLYӟLFiFÿӕLWѭӧQJWKDPJLDPӝWOҫQQӳDNKLFiFFkXKӓLWKҧROXұQÿӅXFKRFkXWUҧOӡLOһSOҥLWKuQJKLrQFӭXNӃWWK~F
Sorry, but the provided text appears to be a random sequence of characters and does not contain any coherent sentences or meaningful information I am unable to extract any SEO-compliant content from the provided text.
1 Chӏ Lê NguyӉn DiӉm My (Nhân viên nghiên cӭXPuăQOLӅn Acecook)
2 Anh Lê KhҳF7kP&KX\rQYLrQPDUNHWLQJPuăQOLӅn Acecook)
3 Anh NguyӉn Anh Tuҩn (Chuyên viên nghiên cӭXPuăQOLӅn AsiaFood)
4 Anh NguyӉn Ngӑc Tú (Chuyên viên nghiên cӭu bӝWPu%uQKĈ{QJ)
5 Anh NguyӉn 9ăQ7UXQJ6LQKYLrQÿҥi hӑF\Gѭӧc)
6 $QK7UѭѫQJ0LQK7RjQ6LQKYLrQÿҥi hӑc kinh tӃ)
7 Em Bùi Minh Hoàng (Hӑc sinh lӟSWUѭӡng THPT NguyӉQ7Kѭӧng HiӅn)
8 Chӏ NguyӉQ7UѭѫQJ7KDQK7kPNӝi trӧ JLDÿuQK)
9 Chӏ Tô Mӻ Linh (1KkQYLrQYăQSKzQJF{QJW\1RYDODQG)
10 Anh HuǤQK3KiWĈҥt (Công chӭc )
Nhìn chung FiFêNLӃQÿӅXÿӗQJWuQKYӅQӝLGXQJELӃQTXDQViWÿROѭӡQJYӅFiF
\ӃXWӕWiFÿӝQJÿӃQhành vi PXDFӫDQJѭӡLWLrXGQJYӟLPuăQOLӅQ
- 7KDQJÿRquaQWkPÿ͇QDQWRjQWKFSḴP: FKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿRJӕF JӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝWKjQKELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR1K̵QWKͱFY͉FK̭WO˱ͫQJ: FkXFKӍQKVӱDWӯQJӳFkXWӯ7KDQJÿRJӕF JӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQK WtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR1K̵QWKͱFY͉JLiEiQ2 FkXFKӍQKVӱDWӯQJӳFkXWӯ7KDQJÿRJӕF JӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR7tQKWL QOͫL: FKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿRJӕFJӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR7UX\͉QWK{QJÿ̩LFK~QJ: FKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿRJӕFJӗPELӃQ TXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR&KX̱QPFFKͯTXDQ: FKҩSQKұQWKDQJÿo 7KDQJÿRJӕFJӗPELӃQ TXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝWKjQKELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR1KyPWKDPNK̫R: FkXFKӍQKVӱDWӯQJӳQӝLGXQJFkXKӓL7KDQJÿR JӕFJӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿR7KiLÿ͡QJ˱ͥLWLrXGQJYͣLPuăQOL͉Q: FKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿR JӕFJӗPELӃQTXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿRêÿ͓QKPXDPuăQOL͉QFKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿRJӕFJӗPELӃQ TXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝYүQFzQELӃQTXDQViW
- 7KDQJÿRKjQKYLPXDPuăQOL͉Q: FKҩSQKұQWKDQJÿR7KDQJÿRJӕFJӗPELӃQ TXDQViWVDXQJKLrQFӭXÿӏQKWtQKVѫEӝWKjQKELӃQTXDQViW
Sau khi có kӃt quҧ phӓng vҩQVkXKuQKWKjQKÿѭӧFWKDQJÿRKLӋu chӍQKYjÿѭӧc PmKyD7KDQJÿRQj\ÿѭӧFGQJFKREѭӟc nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ Vì dӏch bӋnh giãn cách nên bҵng cách phát bҧng câu hӓi cho mӝt sӕ ÿӕi tác, bҥn bè, khách hàng qua trang mҥng xó hӝL]DORIDFHERRNZKDWDSSVôÿӇ thu vӅ 70 mүu phөc vө cho nghiờn cӭu ÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ
Sӵ TXDQWkPÿӃn an toàn thӵc phҭm
ATTP1 Tôi lo ngҥi vӅ vҩQÿӅ an toàn thӵc phҭm ATTP2 Tôi lo ngҥLÿӃn thӵc phҭm biӃQÿәi gen và chiӃu xҥ khi sҧn xuҩWPuăQOLӅn
ATTP3 Tôi lo ngҥi vӅ Gѭ Oѭӧng kim loҥL Gѭ
Oѭӧng thuӕc bҧo vӋ thӵc vұt trong thành phҫn sҧn phҭPPuăQOLӅn
ATTP4 7{LTXDQWkPÿӃn sӵ an toàn sҧn phҭm
PuăQOLӅn trong siêu thӏ/cӱa hàng
Nhұn thӭc chҩWOѭӧng
Tôi cho rҵng chҩW OѭӧQJ Pu ăQ OLӅn phҧLÿiSӭng vӯa ngon và vӯDÿҫ\ÿӫ GLQKGѭӥng
7{LWKѭӡng hay sӱ dөQJPuăQOLӅn có sӧi PuQJRQGDLKѭѫQJYӏ ÿһFWUѭQJYjKӧp khҭu vӏ
Tôi cho rҵng nhiӅu loҥL Pu ăQ OLӅn hiӋn nay bә VXQJGLQKGѭӥng tӕt cho sӭc khӓe
0u ăQ OLӅn hiӋn nay cҫn cҧi tiӃn chҩt Oѭӧng tӕW KѫQ ÿӇ nâng cao chҩW Oѭӧng bӳDăQ
GB1 7{LNK{QJÿӇ êÿӃn giá bán khi mua
GB2 Tôi sҹn sàng chҩp nhұQPXDPuăQOLӅn giá cao nӃu sҧn phҭPÿiSӭng nhu cҫu
GB3 7{LWKѭӡng chӑn mua nhӳng loҥi mì ăQOLӅn vӟi mӭc giá phù hӧp
GB4 7{LWKѭӡng xem nhãn giá các loҥLPuăQ liӅn rӗi quyӃWÿӏnh mua
TL1 Tôi lӵa chӑn sҧn phҭPPuăQOLӅn có tiӋn lӧi nhanh vӅ thӡi gian chӃ biӃn
TL2 7{LOX{QWuPQѫLÿӏDÿLӇPEiQPuăQ liӅn tiӋn lӧi vӟi tôi
TL3 Tôi tìm loҥL Pu ăQ OLӅn tiӋn lӧi có thӇ
PDQJÿLYjFKӃ biӃn dӉ dàng ӣ mӑLQѫL TL4
Tôi thích tìm nhӳng loҥLPuăQOLӅn cҧi thiӋn tính tiӋn lӧLQKѭFiFKFKӃ biӃn, thӡi gian sӱ dөQJô
Tôi luôn cӕ gҳng tìm hiӇu thêm nhiӅu thông tin vӅ sҧn phҭm qua tin tӭc mà tôi cҧm thҩy quan trӑng
TT2 Tôi thích nhӳQJFKѭѫQJWUuQKTXҧng cáo
QuҧQJFiRPuăQOLӅn cung cҩp các thông tin bә ích vӅ sҧn phҭm mӟLÿӝFÿiRYӅ sҧn phҭm
Tôi WKѭӡng nói chuyӋn vӟi bҥn bè cӫa tôi vӅ sҧn phҭPPuăQOLӅn ngon, mӟi lҥ W{LÿmÿӑFÿѭӧc trong các tin tӭc, quҧng cáo
CMCQ1 Tôi có dӵ ÿӏnh dùng nhiӅX Pu ăQ OLӅn trong thӡi gian tӟi
CMCQ2 Hҫu hӃt nhӳQJ QJѭӡi thân, bҥn bè tôi ÿӅXÿmGQJPuăQOLӅn
CMCQ3 Tҥi bҩt cӭ cӱa hàng/siêu thӏ Tôi thҩy có rҩt nhiӅXPuăQOLӅQÿӇ chӑn mua
CMCQ4 MӑLQJѭӡL[XQJTXDQK7{LWKѭӡng nói vӅ các sҧn phҭPPuăQOLӅn hay dùng
NhӳQJWKjQKYLrQWURQJJLDÿuQKNK{QJ khuyӃn khích sӱ dөng mì ăQOLӅQYuăQ nhiӅu mì sӁ gây ra nóng
NTK2 Bҥn bè hoһFKjQJ[yPKD\WѭYҩn hҥn chӃ sӱ dөng nhӳng sҧn phҭPPuăQOLӅn
NTK3 Tôi thҩy thông tin không tӕt liên quan mì ăQOLӅn trên trang mҥng xã hӝi
NTK4 NhiӅu chuyên gia thӵc phҭm cho rҵQJăQ nhiӅu mì ăQOLӅn không tӕt cho sӭc khӓe
7KiL ÿӝ QJѭӡi tiêu dùng vӟi sҧn phҭm mì ăQOLӅn
TD1 Tôi có thiӋn cҧm vӟi viӋF PXD Pu ăQ liӅn
TD2 Tôi ӫng hӝ viӋF PXD Pu ăQ OLӅQ ÿӇ sӱ dөng
TD3 Tôi cҧm thҩy hài lòng khi sӱ dөQJPuăQ liӅn và muӕn tiӃp tөc sӱ dөng Ý ÿӏQKPXDPuăQOLӅn
YD2 Tôi sӁ chӫ ÿӝng tìm kiӃPPuăQOLӅn vì tính tiӋn lӧi
Tôi sӁ giӟi thiӋu bҥQEqQJѭӡi thân mua
Pu ăQ OLӅn vӟi sҧn phҭm cҧi tiӃn chҩt Oѭӧng, tính tiӋn lӧi
HV1 Tôi mua mì ăQ OLӅn mà không cҫn suy
HV2 Tôi hài lòng vӅ chҩWOѭӧng sҧn phҭm mì ăQOLӅn hiӋn nay
HV2 Tôi thích nhӳng sҧn phҭP Pu ăQ OLӅn mӟLÿiSӭng nhu cҫu cӫa Tôi
This SEO-optimized paragraph provides the key information from the article:Understanding the importance of optimizing websites for search engines is crucial for online success By utilizing relevant keywords and phrases, businesses can enhance their visibility in search results Implementing proper SEO strategies not only improves organic traffic but also promotes brand awareness and establishes authority within the industry Additionally, investing in SEO efforts yields sustainable long-term benefits, ensuring consistent online presence and engagement.
&iFKWKӭFÿҧRÿiSiQÿyOjWKjQKWKjQKJLӳDQJX\rQWKjnh 4, 1 thành 5
1.2 MҮU NGHIÊN CӬU ĈӕLWѭӧQJQJKLrQFӭXÿӅWjLQj\OjQJѭӡLWLrXGQJÿmYjÿDQJVӱGөQJPuăQOLӅQWұS WUXQJFKӫ\ӃXWUrQÿӏDEjQ7KjQKSKӕ+ӗ&Kt0LQKĈӇÿҧPEҧRFKRYLӋFNKҧRViWÿiQK JLiÿѭӧFÿһFWKQJѭӡLWLrXGQJWKuÿӕLWѭӧQJQJKLrQ FӭXVӁOjQJѭӡLWLrXGQJWҥL 7KjQKSKӕ+ӗ&Kt0LQKFyWҫQVXҩWVӱGөQJPuăQOLӅQ-OҫQWXҫQ
.tFKWKѭӟFPүXÿѭӧFOӵDFKӑQGӵDWUrQFѫVӣVӕOѭӧQJELӃQTXDQViWFӫDFiF\ӃXWӕ WURQJP{KuQKQJKLrQFӭX ĈӕLYӟLSKkQWtFKQKkQWӕNKiPSKi()$NtFKWKѭӟFPүXWӕLWKLӇXOjYjWӹOӋNKҧRViWELӃQÿROѭӡQJOj7Kӑ ĈӕLYӟLSKkQWtFKP{KuQKFҩXWU~FWX\ӃQWtQK6(0NtFKWKѭӟFPүXWӕLWKLӇX OjPүXYjWӹOӋELӃQTXDQViWELӃQÿROѭӡQJWӕLWKLӇXOjTXDQViWELӃQÿR OѭӡQJWӕWKѫQOjWӹOӋKRһF5H[
7KHR+DLUYjFӝQJVӵNtFKWKѭӟFPүXSKҧLJҩS-OҫQELӃQTXDQViW 7KHRSKѭѫQJSKiSѭӟFOѭӧQJ0/0D[LPXP/LNHOLKRRGWKuNtFKWKѭӟFPүXWӕL WKLӇXOj± PүX
7ӯQKӳQJÿLӅXNLӋQWUrQYjWKDQJÿRVӱGөQJWURQJQJKLrQFӭXJӗPELӃQ TXDQViWQKѭYұ\VӕOѭӧQJPүXFҫQÿѭӧFWKXWKұSSKөFYөFKRQJKLrQFӭXQj\GDRÿӝQJ Wӯ± PүX
3KѭѫQJSKiSÿѭӧFFKӑQOjSKѭѫQJSKiSOҩ\PүXWKXұQWLӋQĈk\OjSKѭѫQJ SKiSFKӑQPүXSKL[iF[XҩWWURQJÿyQKjQJKLrQFӭXWLӃSFұQYӟLSKҫQWӱPүXEҵQJ SKѭѫQJSKiSWKXұQWLӋQQJKƭDOjQKjQJKLrQFӭXFyWKӇFKӑQQKӳQJSKҫQWӱQjRPjKӑ WLӃSFұQÿѭӧF
'RWuQKKuQKGӏFKEӋQKFRYLGGLӉQUDSK~FWҥSWURQJWKӡLJLDQOjPOXұQYăQQrQGӳ OLӋXNKҧRViWÿѭӧFWKXWKұSEҵQJFiFKVDX
*ӣLEҧQJFkXKӓLFKREҥQEqWKѭӡQJOLrQOҥFWUrQӭQJGөQJ[mKӝL)DFHERRN
DOR9LEHU:KDWDSSV+LӋQQD\FiFӭQJGөQJ[mKӝLFӫDW{LNKRҧQJEҥQ EqWURQJÿyQJѭӡLOjJLӳOLrQOҥFWKѭӡQJ[X\rQ%ҧQJFkXKӓLÿѭӧFJӣLWӟi FiFÿӕLWѭӧQJQj\VDXÿyQKӡKӑJӱLEҧQJFkXKӓLÿӃQPӝWVӕQJѭӡLOLrQTXDQ KD\WKtFKGQJPuăQOLӅQÿӇNKҧRViW
*ӣLEҧQJFkXKӓLFKRWKjQKYLrQFiFQKyPÿӕLWѭӧQJKD\VӱGөQJPuăQOLӅQQKѭVLQKYLrQQӝLWUӧQKkQYLrQYăQSKzQJôNK{QJTXHQELӃW: Vào cỏc trang web FӝQJÿӗQJFӫDPҥQJ[mKӝLKD\GLӉQÿjQ:HEVLWHYjJӱLEҧQJFkXKӓLFKRFiFWKjQKYLrQWtFKFӵFĈӕLWѭӧQJQj\NKyWLӃSFұQQKѭQJPӝWVӕWKjQKYLrQUҩWWtFKFӵF
MҮU NGHIÊN CӬU
KiӇPWUDÿӝ tin cұ\WKDQJÿR
Ĉӝ tin cұy cӫDWKDQJÿROjPӝt phép kiӇPÿӏnh thӕQJNrGQJÿӇ kiӇm tra sӵ chһt chӁ Yj WѭѫQJ TXDQ JLӳa các biӃn quan sát và sӁ ÿѭӧF ÿiQKJLiTXDKӋ sӕ tin cұy
&URQEDFKảV$OSKD7Kӑ&iFWLrXFKtÿiQKJLiNӃt quҧ kiӇPWUDÿӝ tin cұy cӫa WKDQJÿROj
Các biӃn có hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn-tәng (Item- total correlation) lӟQKѫQ 0,3 hay bҵng 0,3 sӁ ÿҥt yêu cҫu (Thӑ, 2014) (Nunnally & Burnstein, 1994)
- 7KDQJÿRVӁ ÿѭӧc chҩp nhұn khi hӋ sӕ &URQEDFKảV$OSKDOӟQKѫQ1Ӄu hӋ sӕ &URQEDFKả$OSKDOӟQKѫQFKRWKҩy nhiӅu biӃQWURQJWKDQJÿRNK{QJFyNKiF biӋWJuQKDXQJKƭDOjFK~QJFQJÿROѭӡng mӝt nӝLGXQJQjRÿyFӫa khái niӋm nghiên cӭu) (Thӑ, 2014)
3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKQKkQVӕ khám phá EFA
LuұQYăQFҫQÿiQKJLiÿӝ tin cұ\Yjÿӝ giá trӏ cӫDWKDQJÿRWUѭӟc khi kiӇPÿӏnh lý thuyӃt khoa hӑF3KѭѫQJSKiS&URQEDFK$OSKDÿӇ ÿiQKJLiÿӝ tin cұy cӫa thang ÿR9ҩQÿӅ tiӃSWKHROjWKDQJÿRFҫQÿѭӧFÿiQKJLiÿӝ giá trӏ cӫa nó Phân tích nhân tӕ NKiPSKiÿѭӧc sӱ dөng chӫ yӃXÿӇ kiӇPWUDÿӝ giá trӏ cӫa các biӃn quan sát vӅ khái niӋm (Thӑ, 2014) Thӵc hiӋn phân tích nhân tӕ khám phá cӫDWKDQJÿRQKҵm xem xét sӕ Oѭӧng nhân tӕ trích có phù hӧp vӟi giҧ thuyӃWEDQÿҫu vӅ sӕ Oѭӧng thành phҫn cӫDWKDQJÿRQӃXWKDQJÿRÿDKѭӟng Sӕ Oѭӧng nhân tӕ có thӇ trích không phù hӧp (lӟQKѫQKRһc nhӓ KѫQÿӅu có thӇ xҧ\UD'RÿyFҫn xem xét nguyên nhân và hiӋu chӍnh tên biӃn cho phù hӧp
ViӋc phân tích nhân tӕ ()$ÿӕi vӟi các biӃQWURQJFiFWKDQJÿRFӫDÿӅ WjLÿѭӧc tiӃQKjQKTXDEѭӟc (Thӑ, 2014):
- %ѭӟc 1: phân tích EFA cho riêng tӯQJWKDQJÿRÿӇ ÿiQKJLiWtQKÿѫQKѭӟng cӫa WKDQJÿRNLӇPÿӏnh tính ÿѫQKѭӟng cӫDWKDQJÿRWURQJQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ ÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi phép trích principal components và phép quay varimax; kiӇPÿӏnh WtQKÿѫQKѭӟng cӫDWKDQJÿRWURQJQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭc thӵc hiӋn vӟi phép trích principal axis factoring và phép quay là promax
- %ѭӟc 2: phân tích EFA chung cho tҩt cҧ FiFWKDQJÿRFӫa các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭXÿӇ ÿiQKJLiVѫEӝ giá trӏ hӝi tө và giá trӏ phân biӋW%ѭӟc này sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi phép trích principal axis factoring, phép quay promax
- %ѭӟc 3: kiӇm tra lҥLÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$OSKDOҫn nӳa cho cỏc nhõn tӕ mӟi ÿѭӧc thiӃt lұp
&iFWLrXFKtÿiQKJLiNӃt quҧ cӫa phân tích nhân tӕ khám phá là:
- 02.DLVHU-Meyer-2ONLQWKuSKpSSKkQWtFKQKkQWӕ ÿѭӧc xem là thích hӧp (Thӑ, 2014) KiӇPÿӏnh KMO là chӍ sӕ GQJÿӇ VRViQKÿӝ lӟn cӫa hӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa hai biӃn vӟLÿӝ lӟn cӫa hӋ sӕ WѭѫQJTXDQULrQJFӫa chúng (Norusis,
1994) KMO càng lӟn càng tӕW.02WҥPÿѭӧF.02ÿѭӧF.02 tӕW.02Uҩt tӕt (Kaiser, 1974)
Ma trận đơn vị, đôi khi còn được gọi là ma trận đồng nhất, là một ma trận vuông có các thành phần trên đường chéo chính bằng 1, trong khi các thành phần ngoài đường chéo đều bằng 0.
NӃu kiӇm ÿӏnh Bartlett có Sig < 0.05 thì chúng ta tӯ chӕi giҧ thuyӃt H0 (Ma trұn WѭѫQJTXDQOjPDWUұQÿѫQYӏQJKƭDOjFiFELӃn có quan hӋ vӟi nhau (Thӑ, 2014)
- HӋ sӕ tҧi nhân tӕ IDFWRUORDGLQJOjWLrXFKtÿӇ ÿҧm bҧo mӭFêQJKƭDWKLӃt thӵc cӫa nhân tӕ xét theo mô hình EFA HӋ sӕ tҧi nhân tӕ có trӑng sӕ lӟQKѫQÿѭӧc xem là quan trӑng và nӃu lӟQKѫQÿѭӧF[HPOjFyêQJKƭDWKLӃt thӵc (Thӑ, 2014)
Trên trang saúde e bem-estar, và trên trang saúde e bem-estar, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, tỉ lệ người mắc bệnh tim mạch là 0,5%, cao gấp 4 lần so với người thường.
- Sӕ Oѭӧng nhân tӕ ÿѭӧF[iFÿӏnh ӣ nhân tӕ (dӯng ӣ nhân tӕ) có eigenvalue tӕi thiӇu bҵng 1 (Thӑ, 2014).
KiӇPÿӏQKP{KuQKÿROѭӡng CFA
7KDQJÿRÿѭӧc kiӇPÿӏnh chính thӭc bҵQJSKѭѫQJSKiSSKkQWtFKQKkQWӕ khҷng ÿӏnh CFA, thông qua phҫn mӅm phân tích cҩu trúc tuyӃn tính AMOS Trong kiӇm ÿӏQKWKDQJÿRSKѭѫQJSKiS&)$WURQJSKkQWtFKP{KuQKFҩu trúc tuyӃn tính có nhiӅXѭXÿLӇPKѫQVRYӟi FiFSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng (Thӑ & Trang, 2011) Lý do là CFA cho phép chúng ta kiӇPÿӏnh cҩu trúc lý thuyӃt cӫDFiFWKDQJÿROѭӡng FNJQJQKѭPӕi quan hӋ giӳa các khái niӋm nghiên cӭu vӟi các khái niӋm khác mà không bӏ chӋch do sai sӕ ÿROѭӡng (Steenkamp & Van Trijp, 1991)
&iFWLrXFKtÿiQKJLiNӃt quҧ cӫa phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh là:
- ĈӇ ÿROѭӡng mӭFÿӝ phù hӧp cӫa mô hình vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng, nghiên cӭu sӱ dөng các chӍ tiêu Chi-square (CMIN), Chi-VTXDUHÿLӅu chӍnh theo bұc tӵ GRÿҥWÿѭӧc khi Chi-VTXDUHGIYӟi mӭFêQJKƭDOӟQKѫQS!YjFiFFKӍ sӕ thích hӧp so sánh TLI (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness of Fit Index) tӕi thiӇu bҵQJ$*),$GMXVWHGJRRGQHVVRIILWLQGH[! và RMSEA (Root Mean Square Residual) tӕLÿDEҵQJ+DLU Fӝng sӵ., 2014) RMSEA là mӝt chӍ tiêu quan trӑQJQy[iFÿӏnh mӭFÿӝ phù hӧp cӫa mô hình vӟi tәng thӇ Tuy nhiên, Chi-VTXDUHFyQKѭӧFÿLӇm là phө thuӝFNtFKWKѭӟc mүu Trong phân tích nhân tӕ khám phá (CFA) có thӇ sӱ dөQJÿӇ kiӇPWUDWtQKÿѫQKѭӟng, ÿӝ giá trӏ hӝi tө Yjÿӝ giá trӏ phân biӋt Ba tính chҩt quan trӑng cӫa mӝWWKDQJÿR WKDQJÿRÿѫQKѭӟQJKD\ÿDKѭӟQJÿӝ tin cұ\ÿӝ giá trӏ cӫa nó Do vұy, các ÿROѭӡng phҧi thӓa mãn nhӳng tiêu chí cҫn thiӃWÿӇ có thӇ sӯ dөng trong nghiên cӭu khoa hӑc (Thӑ, 2014) Giá trӏ cӫa mӝWWKDQJÿRQyLOrQNKҧ QăQJWKDQJÿRÿyFyÿR OѭӡQJÿѭӧc nhӳng gì mà nhà nghiên cӭu muӕQQyÿROѭӡng (Bagozzi, 1994; Bollen, 1989), (Carmines & Zeller, 1980) Chúng ta cNJQJFyQăPORҥi giá trӏ ÿROѭӡng khái niӋm: (1) giá trӏ nӝi dung, (2) giá trӏ hӝi tө, (3) giá trӏ phân biӋt, (4) giá trӏ liên hӋ lý thuyӃt và (5) giá trӏ tiêu chuҭn Và trong nghiên cӭXÿLӅu quan trӑng là cҫn phҧLÿiQK giá các tiêu chí này cӫDWKDQJÿRWUѭӟFNKLGQJQyÿӇ kiӇPÿӏnh mô hình lý thuyӃt và giҧ thuyӃt nghiên cӭu (Thӑ, 2014)
- 7tQKÿѫQKѭӟng cӫa mӝWWKDQJÿRQyLOrQWұp các biӃQÿROѭӡng chӍ ÿROѭӡng mӝt biӃn tiӅm ҭn mà thôi (Hattei, 1985), tӭc là mӝt mӝt biӃn quan sát chӍ ÿROѭӡng mӝt biӃn tiӅm ҭn duy nhҩt (Thӑ.KLNK{QJFyWѭѫQJTXDQJLӳa sai sӕ cӫa các biӃn quan sát, mӭFÿӝ phù hӧp cӫDP{KuQKÿROѭӡng vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡQJOjÿLӅu kiӋn cҫQYjÿӫ ÿӇ cho tұp biӃQTXDQViWFyWtQKÿѫQKѭӟng (Steenkamp & Van Trijp, 1991)
- Ĉӝ giá trӏ hӝi tө nói lên mӭFÿӝ hӝi tө cӫa mӝWWKDQJÿRVӱ dөQJÿӇ ÿROѭӡng mӝt khái niӋm sau nhiӅu lҫn lһp lҥi các sӕ ÿRFyPӕi quan hӋ chһt chӁ vӟi nhau (Thӑ,
7KDQJÿRÿҥt giá trӏ hӝi tө nӃu các trӑng sӕ chuҭQKyDÿӅu cao (>0,5) và có ý QJKƭDWKӕng kê (p< 0,05)
Khái niệm phân biệt là việc làm rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm khác nhau về mặt bản chất Quá trình này rất quan trọng vì nó giúp khắc phục sự nhầm lẫn thường gặp giữa các khái niệm tương tự nhau Mô hình phân biệt khái niệm là một công cụ hữu ích để minh họa các mối quan hệ giữa các khái niệm, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa chúng.
&yKDLSKѭѫQJSKiSNLӇPÿӏQKÿӝ giá trӏ phân biӋt:
3KѭѫQJSKiSVӱ dөng hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ+DLNKiLQLӋPÿҥWÿѭӧc giá trӏ phân biӋt khi hӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa chúng nhӓ KѫQYjFyêQJKƭDWKӕng kê (p-value < 0.05) (Hair & cӝng sӵ, 2014)
+ 3KѭѫQJSKiSNLӇPÿӏnh giá trӏ theo tӯng cһp khái niӋm: Hai cһp khái niӋPÿҥt ÿѭӧc giá trӏ phân biӋWNKLVRViQKSKѭѫQJVDLWUtFKWUXQJEuQK$9($YHUDJH9DULDQFH Extracted) cӫa tӯng khái niӋm vӟi bìQKSKѭѫQJKӋ sӕ WѭѫQJTXDQU 2 , nӃu AVE > r 2 thì hai cһp khái niӋPÿҥWÿѭӧFÿӝ giá trӏ phân biӋW1Jѭӧc lҥi, nӃu AVE < r 2 thì hai khái niӋPNK{QJÿҥWÿѭӧFÿӝ giá trӏ phân biӋt (Hair & cӝng sӵ, 2014)
Trong luұQYăQGQJSKѭѫQJSKiSkiӇPÿӏnh giá trӏ theo tӯng cһp khái niӋm Bӣi lӁSKѭѫQJSKiSQj\FyQKLӅXѭXÿLӇPKѫQVRYӟLSKѭѫQJSKiSVӱ dөng hӋ sӕ WѭѫQJ quan vì hӋ sӕ WѭѫQJTXDQVӁ WKD\ÿәi nӃu có sӵ tham gia cӫa các khái niӋPNKiF+ѫQ nӳa, trong khái niӋm bұFFDRSKѭѫQJSKiSQj\FyWKӇ so sánh vӟi hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ giӳa hai khái niӋm vӟi hӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa các thành phҫn cӫa cùng mӝt khái niӋm.
KiӇPÿӏnh mô hình cҩu trúc SEM
3KѭѫQJ SKiS SKkQ WtFK P{ KuQK Fҩu trúc tuyӃn tính SEM (Structural Equation Modeling) thông qua phҫn mӅm AMOS (Analysis of 0RPHQW6WUXFWXUHVÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ kiӇPÿӏQKWKDQJÿRYjP{KuQKQJKLrQFӭu Mô hình cҩu trúc tuyӃQWtQK6(0ÿѭӧc sӱ dөng rӝng rãi trong khoa hӑc nghiên cӭu hành vi SEM có thӇ cho mӝt mô hình phӭc hӧp phù hӧp vӟi dӳ liӋXQKѭFiFEӝ dӳ liӋu khҧo sát trҧi dài theo thӡi gian (longitudinal), phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh (CFA), các mô hình không chuҭQKyDFѫVӣ dӳ liӋu có cҩu trúc sai sӕ tӵ WѭѫQJTXDQ Gӳ liӋu vӟi các biӃn sӕ không chuҭn (non-normality), gҫn chuҭn (asymptotic ± normality), hay dӳ liӋu bӏ thiӃXPLVVLQJGDWDĈһc biӋt, SEM còn ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ѭӟFOѭӧQJFiFP{KuQKÿROѭӡng (mesurement model) và mô hình cҩu trúc (structure Model) cӫa bài toán lý thuyӃWÿDELӃn (Hair & cӝng sӵ, 2014) Nói riêng, P{KuQKÿROѭӡng chӍ rõ quan hӋ giӳa các biӃn tiӅm ҭn (latent variables) và các biӃn quan sát (observed variables), tӯ ÿyFXQJFҩp thông tin vӅ thuӝFWtQKÿROѭӡng cӫa các biӃQTXDQViWÿӝ tin cұ\Yjÿӝ giá trӏ) Mô hình SEM phӕi hӧSÿѭӧc tҩt cҧ các kӻ thuұt QKѭKӗLTX\ÿDELӃn, phân tích nhân tӕ và phân tích mӕi quan hӋ WѭѫQJKӛ ÿӇ cho phép nhà nghiên cӭu kiӇm tra các mӕi quan hӋ phӭc hӧp trong mô hình (Hair & cӝng sӵ, 2014) Khác vӟi nhӳng kӻ thuұt thӕng kê khác chӍ FKRSKpSѭӟFOѭӧng mӕi quan hӋ phҫn cӫa tӯng cһp nhân tӕ (phҫn tӱ) trong mô hình cә ÿLӇQP{KuQKÿROѭӡng), SEM cho SKpSѭӟFOѭӧQJÿӗng thӡi các phҫn tӱ trong tәng thӇ P{KuQKѭӟFOѭӧng mӕi quan hӋ nhân quҧ cӫa các khái niӋm tiӅm ҭn (latent constructs) qua các chӍ sӕ kӃt hӧp cҧ ÿROѭӡng và cҩu trúc cӫa mô hình lý thuyӃWÿRFiFPӕi quan hӋ әQÿӏnh (recursive) và không әn ÿӏnh (non- UHFXUVLYHÿRFiFҧQKKѭӣng trӵc tiӃSFNJQJQKѭJLiQWLӃp, kӇ cҧ sai sӕ ÿR OѭӡQJYjWѭѫQJTXDQSKҫQGѭ
SEM cung cấp phương pháp tiếp cận toàn diện và hiệu quả để tiến hành nghiên cứu, bao gồm cả phân tích nhân tố xác nhận (CFA) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) Một trong những lợi ích chính của SEM là khả năng xem xét đồng thời tất cả các biến trong một mô hình lý thuyết, cho phép các nhà nghiên cứu tìm ra mô hình phù hợp nhất (chứ không nhất thiết là mô hình chính xác nhất) SEM mang lại cho các nhà nghiên cứu một công cụ toàn diện và hữu ích để khám phá các mối quan hệ phức tạp (Vaserson, 1999).
& Gerbing, 1988) SEM có thӇ ÿROѭӡng mô hình hӗi quy tuyӃn tính bӝLÿDFҩSÿLӅu không thӇ thӵc hiӋn vӟi mӝt sӕ mô hình hӗi quy bӝLÿѫQ+ѫQQӳa, SEM có thӇ thӇ hiӋn ÿѭӧc các tiӅm ҭQWURQJP{KuQKYjѭӟFOѭӧng các phҫQGѭÿӕi vӟi mӛi biӃn trong quá trình phân tích (Hair & cӝng sӵ, 2006) Trong kiӇPÿӏnh giҧ thuyӃt và mô hình nghiên cӭu, mô hình cҩu trúc tuyӃn tính cNJng có lӧi thӃ KѫQFiFSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕQJQKѭ hӗLTXLÿDELӃn vì nó có thӇ WtQKÿѭӧc sai sӕ ÿROѭӡQJ+ѫQQӳDSKѭѫQJSKiSQj\FKR phép kӃt hӧp các khái niӋm tiӅm ҭn vӟLÿROѭӡng cӫa chúng và có thӇ [HP[pWFiFÿROѭӡQJÿӝc lұp hay kӃt hӧp chung vӟi mô hình lý thuyӃt cùng mӝt lúc (Thӑ & Trang, 2011) Chính vì vұ\SKѭѫQJSKiSSKkQWtFKFҩu trúc tuyӃQWtQKÿѭӧc sӱ dөng rҩt phә biӃn trong ngành tiӃp thӏ trong nhӳQJQăPJҫQÿk\YjWKѭӡQJÿѭӧc gӑLOjSKѭѫQJSKiS phân tích thông tin thӃ hӋ thӭ hai (Thӑ & TrDQJ0{KuQKÿѭӧc xem là thích hӧp nӃu TLI (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness of Fit Index) tӕi thiӇu bҵQJ&0,1GIYj506($5RRW0HDQ6TXDUH5HVLGXDO tӕLÿDEҵQJ+DLU Fӝng sӵ 2014) Bên cҥQKÿyÿӇ kiӇm tra mӕi quan hӋ giӳa các khái niӋPWD[HP[pWÿӃn hӋ sӕ p, nӃXSÿӝ tin cұy 95%) thì giҧ thuyӃt phát biӇu vӅ mӕi quan hӋ giӳa hai nhân tӕ ÿyӫng hӝ cho mô hình nghiên cӭXQJѭӧc lҥi nӃu p>0,05 thì giҧ thuyӃt bӏ bác bӓ (không ӫng hӝ) HӋ sӕ hӗi quy chuҭn hóa cho thҩy mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa nhân tӕ này lên nhân tӕ kia (Hair & cӝng sӵ, 2014).
KiӇPÿӏQKѭӟFOѭӧng mô hình lý thuyӃt bҵng Bootstrap
7URQJFiFSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧng bҵQJSKѭѫQJSKiSOҩy mүu, thông WKѭӡng chúng ta phҧi chia làm hai mүu con Mӝt mүXGQJÿӇ ѭӟFOѭӧng các tham sӕ mô hình Mӝt mүu còn lҥLGQJÿӇ ÿiQKJLiOҥi Hay nói cách khác là lһp lҥi nghiên cӭu bҵng mӝt mүXNKiF+DLFiFKWUrQWKѭӡng không thӵc tӃ YuSKѭѫQJSKiSSKkQWtFKFҩu trúc tuyӃn tínK6(0WKѭӡQJÿzLKӓi mүu lӟn, nên viӋFOjPQj\ÿzLKӓi tӕn thӡi gian và FKLSKt$QGHUVRQ *HUELQJ7URQJWUѭӡng hӧSQKѭYұ\WKuERRWVWUDSOjSKѭѫQJ pháp phù hӧSÿӇ thay thӃ 6FKXPDFNHU /RPD[%RRWVWUDSOjSKѭѫQJSKiSOҩy mүu lҥi có thay thӃ WURQJÿyPүXEDQÿҫXÿyQJYDLWUzOjÿiPÿ{QJ7Kӑ, 2014) Sӕ lҫn lҩy mүu lһp lҥi trong nghiên cӭX Qj\ ÿѭӧc chӑn là N00 lҫn KӃt quҧ ѭӟF Oѭӧng N00 lҫn tӯ sӕ mүXEDQÿҫXÿѭӧc tính trung bình và giá trӏ Qj\Fy[XKѭӟng gҫQÿӃn ѭӟFOѭӧng cӫa tәng thӇ Khoҧng chênh lӋch (bias) giӳa giá trӏ WUXQJEuQKѭӟFOѭӧng bҵng ERRVWUDSYjѭӟFOѭӧng mô hình vӟi mүXEDQÿҫu càng nhӓ cho phép kӃt luұQFiFѭӟc Oѭӧng mô hình có thӇ tin cұ\ÿѭӧc
Phân tích cҩXWUXFÿDQKyPPXOWLJURXSDQDO\VLVJL~SÿiQKJLiVӵ khác biӋt các mӕi WiFÿӝng trong mô hình SEM giӳa các giá trӏ khác nhau cӫa biӃQÿӏnh tính hay nói cách khác là xem mô hình có khác nhau giӳDFiFÿӕLWѭӧng hay không Theo cách tiӃp cұn truyӅn thӕng cӫD-RUHVNRJÿӇ ÿiQKJiá có sӵ khác biӋt mӝt mô hình giӳDFiFÿӕLWѭӧng khác nhau hay không, chúng ta sӁ dӵa vào sӵ chênh lӋch cӫa giá trӏ Chi-VSXDUH&KLEuQKSKѭѫQJWURQJPӕi ràng buӝc cӫa bұc tӵ do (df) giӳa mô hình khҧ biӃn và mô hình bҩt biӃn
Mô hình khҧ biӃn là mô hình các hӋ sӕ WiFÿӝng cӫDÿѭӡng dүn tӵ GR7URQJNKLÿy mô hình bҩt biӃn sӁ Fyÿӏnh hӋ sӕ WiFÿӝng tҩt cҧ FiFÿѭӡng dүn cӫa mô hình cҩu trúc SEM
7URQJFK˱˯QJQj\ÿmWUuQKEj\SK˱˯QJSKiSQJKLrQFͱu thc hi n trong lu̵n YăQQK̹m xây dQJYjÿiQKJLiFiFWKDQJÿRFNJQJQK˱P{KuQKOêWKX\͇W3K˱˯QJ pháp nghiên cͱXÿ˱ͫc thc hi n qua nghiên cͱXÿ͓nh tính và nghiên cͱXÿ͓QKO˱ͫng Nghiên cͱXÿ͓QKWtQKÿ˱ͫc thc hi n thông qua hình thͱc ph͗ng v̭n sâu và kh̫o sát V˯E͡ ÿ͋ ÿ˱DUDE̫ng câu h͗i kh̫o sát chính thͱc Dͷ li u sau khi thu th̵p sͅ ÿ˱ͫc ti͇n hành mã hóa, nh̵p dͷ li XYjRFK˱˯QJWUuQK6366ÿ͋ phân tích k͇t qu̫ nghiên cͱu
&K˱˯QJÿmWUuQKEj\SK˱˯QJSKiSQJKLrQFͱu cͯDÿ͉ WjLFK˱˯QJQj\Vͅ trình bày k͇t qu̫ nghiên cͱXÿ͓QKO˱ͫQJV˯E͡ÿ͓QKO˱ͫng chính thͱc và ki͋Pÿ͓nh mô hình nghiên cͱXFNJQJQK˱FiFJL̫ thuy͇Wÿ˱DUDWURQJP{KuQK1͡LGXQJFK˱˯QJQj\J͛m hai ph̯n chính: (1) K͇t qu̫ nghiên cͱXÿ͓QKO˱ͫQJV˯E͡ÿiQKJLiÿ͡ tin c̵\YjWtQKÿ˯QK˱ͣng cͯDWKDQJÿRWͳng khái ni m; (2) K͇t qu̫ nghiên cͱu chính thͱFÿiQKJLiÿ͡ tin c̵y, ÿ͡ giá tr͓ h͡i tͭ Yjÿ͡ giá tr͓ phân bi t cͯDWKDQJÿRE̹QJSK˱˯QJSKiSShân tích nhân t͙ kh̻QJÿ͓nh CFA, k͇t qu̫ ki͋Pÿ͓nh mô hình nghiên cͱXÿ˱ͫc thc hi n thông qua ph̯n m͉m phân tích c̭u trúc tuy͇n tính AMOS.
NGHIÊN CӬ8Ĉӎ1+/ѬӦ1*6Ѫ%Ӝ
ĈiQKJLiÿӝ tin cұ\WKDQJÿR
ĈiQK JLi ÿӝ tin cұ\ &URQEDFKảVAlpha cӫD WKDQJ ÿR ÿӇ loҥi bӓ ÿL FiF ELӃn không phù hӧp Các biӃn có hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn tәng (Item-total correlationg) nhӓ KѫQVӁ bӏ loҥLYjWKDQJÿRVӁ ÿѭӧc chӑQÿӇ sӱ dөQJNKLQyFyÿӝ tin cұy tӯ 0.6 trӣ lên
Trong nghiên cứu, giá trị Cronbach's Alpha là 0,861 (> 0,6), các biến quan sát có mối tương quan cao (p < 0,05; r > 0,7), cho thấy thang đo có độ tin cậy cao (theo thang 70 mẫu).
KӃt quҧ ÿiQKJLiÿӝ tin cұy cӫDFiFWKDQJÿRÿѭӧc trình bày chi tiӃt ӣ Phө lөc 5.
Phân tích nhân tӕ khám phá EFA
Thӵc hiӋn phân tích nhân tӕ khám phá 70 mүu dӳ liӋXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ thu thұS ÿѭӧc vӟi viӋc sӱ dөng phép trích Principal components kӃt hӧp vӟi phép xoay varimax
KӃt quҧ cho thҩy các biӃQTXDQViWÿӅu có hӋ sӕ tҧi nhân tô tӯ ÿӃn 0.880
!&iFWKDQJÿRFyWәQJSKѭѫQJVDLWUtFKWӯ ÿӃn 72.22 % (>50%), hӋ sӕ KMO tӯ ÿӃn 0.824 (>0.5) Vì vұy, các thang ÿRÿӅu thӓDPmQÿLӅu kiӋn vӅ tính ÿѫQKѭӟng (ӭng vӟi cӥ mүu 70)
KӃt quҧ phân tích nhân tӕ NKiPSKiÿѭӧc trình bày chi tiӃt trong phҫn phө lөc 6
KӃt Luұn
Kết quả quan sát trong nghiên cứu ÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ sẽ được sử dụng làm cơ sở cho bảng khảo sát chính thức tiếp theo.
NGHIÊN CӬ8Ĉӎ1+/ѬӦNG CHÍNH THӬC
Mô tҧ dӳ liӋu
Bӝ mүu dӳ liӋXÿѭӧc thu thұSWKHRSKѭѫQJSKiSOҩy mүu thuұn tiӋQGѭӟi hình thӭc bҧng câu hӓi khҧo sát, thӡi gian thӵc hiӋn khҧRViWOjKѫQWKiQJWKiQJ ± 09/2021) Tәng sӕ mүu thu thұSÿѭӧc gӗm 350 bҧng khҧo sát Tuy nhiên, 336 bҧng khҧo sát này sӁ ÿѭӧc làm sҥFKWUѭӟFNKLÿѭDYjR[ӱ lý và phân tích nhҵm hҥn chӃ các lӛi xҧy ra trong quá trình phӓng vҩn và nhұp liӋu Các bҧng khҧo sát thiӃu thông tin ( câu hӓi bӓ trӕng), các bҧQJÿѭӧFÿiQKJLӕng nhau cho tҩt cҧ các câu hӓLÿӕi Wѭӧng trҧ lӡi cho có lӋÿӅu bӏ loҥi ra KӃt quҧ WKXÿѭӧc cuӕi cùng là 336 bҧng khҧo sát Do vұy, phҫn nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭFÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi 336 bҧng khҧo sát
4.2.1.1 Thӕng kê theo giӟi tính
Phân loҥi dӳ liӋu theo giӟi tính: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧRViWQDPFyQJѭӡi (55.4%), nӳ vӟi sӕ OѭӧQJtWKѫQQJѭӡi (44.6%)
Bҧng 4.1 Thӕng kê theo giӟi tính
Giӟi tính Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%)
Phân loҥi dӳ liӋXWKHRWUuQKÿӝ hӑc vҩn: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧRViWFyWUuQKÿӝ hӑc vҩn bұc phә thông trung hӑc trӣ xuӕQJFyQJѭӡi (15.2 %), trung cҩSFDRÿҷng FyQJѭӡLÿҥi hӑc chiӃm sӕ Oѭӧng nhiӅu nhҩWQJѭӡi (49.7%) và sau ÿҥi hӑc có QJѭӡi (15.5%)
Phә thông trung hӑc trӣ xuӕng
4.2.1.3 Thӕng kê theo nhóm tuәi
Phân loҥi dӳ liӋu theo nhóm tuәi: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧo sát ӣ ÿӝ tuәLGѭӟi 18 tuәi FyQJѭӡi (24.7%), tӯ 18 tuәLÿӃn 24 tuәi có sӕ Oѭӧng là 67 QJѭӡi (19.9%), tӯ 25 tuәi ÿӃn 36 tuәi có sӕ Oѭӧng là QJѭӡi (20.5%), tӯ ÿӃn 50 tuәi chiӃm sӕ Oѭӧng nhiӅu nhҩt vӟi QJѭӡi (24.4%) và sӕ OѭӧQJQJѭӡi trên 50 tuәi là QJѭӡi (10.5%)
Bҧng 4.3 Thӕng kê theo nhóm tuәi
Nhóm tuәi Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%)
4.2.1.4 Thӕng kê theo chuyên môn
Phân loҥi dӳ liӋu theo chuyên môn: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧo sát ӣ FKX\rQP{QQKѭ sau: quҧQOêFyQJѭӡi (8.0%), kinh doanh/tiӃp thӏ có sӕ Oѭӧng là 78 QJѭӡi (23.2%), QKkQYLrQYăQSKzQJFy sӕ Oѭӧng là QJѭӡi (27.7%), sinh viên/hӑc sinh chiӃm sӕ Oѭӧng nhiӅu nhҩt vӟi QJѭӡi (33.3%) và nӝi trӧ là QJѭӡi (7.8%)
Bҧng 4.4 Thӕng kê theo chuyên môn
Chuyên môn Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%)
4.2.1.5 Thӕng kê theo mӭc thu nhұp
Phân loại dữ liệu theo mức thu nhập: Khoảng 33,3% người tiêu dùng có mức thu nhập dưới 5 triệu đồng, chiếm tỷ trọng lớn nhất là nhóm có mức thu nhập từ 5 - 10 triệu đồng (39%) Còn lại, nhóm người có thu nhập từ 10 - 20 triệu đồng chiếm 19,6% thị trường, nhóm có thu nhập trên 20 triệu đồng chiếm 8,1%.
Bҧng 4.5 Thӕng kê theo thu nhұp
Thu nhұp Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%)
4.2.1.6 Thӕng kê theo tình trҥQJJLDÿuQK
Phân loҥi dӳ liӋu theo tình trҥQJJLDÿuQK6ӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧRViWÿӝc thân FyQJѭӡi (59.5%), lұSJLDÿuQKYӟi sӕ OѭӧQJtWKѫQQJѭӡi (40.5%)
Bҧng 4.6 Thӕng kê theo tình trҥQJJLDÿuQK
Tình trҥQJJLDÿuQK Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%) Ĉӝc thân 200 59.5
Phân loҥi dӳ liӋu theo ÿӏDÿLӇPPXDPuăQOLӅn: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧo sát có WKHRÿӏDÿLӇPPXDPuăQOLӅQQKѭVDX: Mua tҥi siêu thӏ OjQJѭӡi (35.1%), mua tҥi cӱa hàng tiӋn lӧL QJѭӡi (35.1%), mua tҥi cӱa hàng tҥp hóa là QJѭӡi (19.4%) và mua trên internet là QJѭӡi (10.4%)
Bҧng 4.7 ThӕQJNrWKHRÿӏDÿLӇPPXDPuăQOLӅn ĈӏDÿLӇPPXDPuăQ liӅn
4.2.1.8 Thӕng kê theo tҫn suҩt mua mì ăQOLӅn
Phân loҥi dӳ liӋu theo tҫn suҩWPXDPuăQOLӅn: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧo sát theo tҫn suҩWPXDPuăQOLӅQQKѭVDX +jQJQJj\OjQJѭӡi (24.7%), trên 3 lҫn 1 tuҫn có sӕ Oѭӧng nhiӅu nhҩt vӟLQJѭӡi (31.0%), 1-2 lҫn 1 tuҫn là QJѭӡi (27.4%) YjGѭӟi 1 lҫn 1 tuҫn là QJѭӡi (16.9%)
Bҧng 4.8 Thӕng kê theo tҫn suҩt mua PuăQOLӅn
4.2.1.9 Thӕng kê theo tҫn suҩt sӱ dөQJPuăQOLӅn
Phân loҥi dӳ liӋu theo tҫn suҩt sӱ dөQJPuăQOLӅn: Sӕ OѭӧQJQJѭӡi khҧo sát theo tҫn suҩt sӱ dөQJPuăQOLӅQQKѭVDX +jQJQJj\OjQJѭӡi (18.8%), trên 3 lҫn
1 tuҫQOjQJѭӡi (25.6%), 1-2 lҫn 1 tuҫn có sӕ Oѭӧng nhiӅu nhҩt vӟi QJѭӡi YjGѭӟi 1 lҫn 1 tuҫn là QJѭӡi (16.0%)
Bҧng 4.9 Thӕng kê theo tҫn suҩt sӱ dөQJPuăQOLӅn
4.2.1.10 Thӕng kê theo thӡi gian sӱ dөQJPuăQOLӅn gҫn nhҩt
Theo khảo sát về thời gian sử dụng điện thoại thông minh, QKѭVDX QJj\OjQJѭӡi (24,1%) và 2-QJj\OjQJѭӡi (19,3%) chiếm tỷ lệ lớn nhất Trong khi đó, nhóm sử dụng từ 1-2 tuần chiếm 47% và trên 2 tuần chiếm 9,5%.
Bҧng 4.10 Thӕng kê theo thӡi gian sӱ dөQJPuăQOLӅn
Tҫn suҩt sӱ dөng mì ăQOLӅn Sӕ OѭӧQJQJѭӡi) Tӹ lӋ (%)
KiӇPÿӏQKWKDQJÿREҵQJSKѭѫQJSKiSÿӝ tin cұ\&URQEDFKảVDOSKDYj phân tích nhân tӕ khám phá EFA
Sau khi dӳ liӋXÿѭӧc làm sҥch, 336 mүXÿӏQKOѭӧng chính thӭc sӁ ÿѭӧc tiӃn KjQKSKkQWtFKÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$OSKDYj()$QKҵm kiӇPÿӏQKWKDQJÿRӣ giai ÿRҥn chính thӭc này vӟLWKDQJÿRFӫa 10 nhân tӕ gӗm: S TXDQWkPÿ͇n an toàn thc pẖm (ATTP), nh̵n thͱc v͉ ch̭WO˱ͫng (CL), nh̵n thͱc v͉ giá bán (GB), tính ti n lͫi (TL), truy͉QWK{QJÿ̩i chúng (TT), chu̱n mc chͯ quan (CMCQ), nhóm tham kh̫R17.WKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng vͣLPuăQOL͉Q7'éÿ͓QKPXDPuăQOL͉n (YD), KjQKYLPXDPuăQOL͉n (HV)
KiӇm ÿӏQKWKDQJÿREҵQJSKѭѫQJSKiSÿӝ tin cұ\&URQEDFKảVDOSKD
KӃt quҧ cho thҩ\FiFWKDQJÿRÿӅu có chӍ sӕ thӕng kê thӓa mãn yêu cҫu: hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn tәng tӯ ÿӃn 0.731 (>0.3), hӋ sӕ &URQEDFKảV$OSKDELӃn thiờn tӯ ÿӃn 0.842 (>0.6) Cө thӇ kӃt quҧ &URQEDFKảVDOSKDQKѭVDX
HӋ sӕ WѭѫQJTXDQ biӃn tәng (Item-total correlation)
Sӵ TXDQWkPÿӃn an toàn thӵc phҭm
7KiLÿӝ QJѭӡi tiêu dùng vӟi sҧn phҭm mì ăQOLӅn
Phân tích nhân tӕ khám phá EFA
Vӟi 37 biӃQÿҥt yờu cҫu vӅ ÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$OSKDӣ trờn, thӵc hiӋn phõn tích nhân tӕ khám phá EFA vӟLSKѭѫQJSKiSU~WWUtFKQKkQWӕ Oj³3ULQFLSDO$[LV )DFWRULQJ´YjSKѭѫQJSKiS[RD\Oj³3URPD[´ÿk\OjSKѭѫQJSKiSWKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөQJFNJQJQKѭFKRSKpSU~WWUtFKWӕLÿDSKѭѫQJsai cӫa các biӃn quan sát ban ÿҫu so vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiF7Kӑ, 2014)
KӃt quҧ cho thҩ\FiFWKDQJÿRÿӅu có chӍ sӕ thӕng kê thӓa mãn yêu cҫu: hӋ sӕ tҧi nhân tӕ tӯ ÿӃQÿӃn 0.840 (>0.5), chӍ sӕ KMO tӯ ÿӃn 0.804 (>0.5), phҫQWUăPSKѭѫQJVDLWUtFKÿѭӧc tӯ ÿӃn 64.191% (>50%) Cө thӇ kӃt quҧ ()$QKѭVDX
Bҧng 4.12 7tQKÿѫQKѭӟQJFiFWKDQJÿR
Tәng SKѭѫQJ sai trích (%)
Sӵ TXDQWkPÿӃn an toàn thӵc phҭm
7KiLÿӝ QJѭӡi tiêu dùng vӟi sҧn phҭm mì ăQOLӅn
1K˱Y̵\VDXE˱ͣc ki͋Pÿ͓QKWKDQJÿRE̹QJSK˱˯QJSKiSÿ͡ tin c̵\&URQEDFKảVAlpha và phân tích nhân t͙ khám phá EFA vͣi t̵p dͷ li u 336 m̳XFiFWKDQJÿRÿ͉u th͗DÿL͉u ki n v͉ ch͑ s͙ ÿ͡ tin c̵\YjWtQKÿ˯QK˱ͣng Lu̵QYăQWL͇p tͭc dùng các bi͇n TXDQViWQj\ÿ͋ thc hi n phân tích nhân t͙ kh̻QJÿ͓nh CFA ti͇p theo.
KiӇPÿӏQKWKDQJÿREҵng phân tích nhân tӕ khҷng CFA
Sau khi kiӇPÿӏQKWKDQJÿREҵQJ&URQEDFKảV$OSKDYj()$SKkQWtFKQKkQ tӕ khҷQJÿӏQK&)$ÿѭӧc thӵc hiӋQ7KHRÿyÿӇ kiӇPÿӏnh giá trӏ phân biӋt cӫa tҩt cҧ các khái niӋm xem xét trong nghiên cӭu, mӝt mô hình tӟi hҥQÿѭӧc thiӃt lұp Trong mô hình tӟi hҥn, hay còn gӑLOjP{KuQKÿROѭӡng tәng thӇ này, các khái niӋm nghiên cӭXÿѭӧc tӵ do quan hӋ vӟi nhau Khi kiӇPÿӏnh phân phӕi cӫa các biӃn quan sát, FiFNXUWRVHVYjVNHZQHVVHVWѭѫQJӭQJÿӅu nҵm trong khoҧng [-1, +1] (xem phө lөc QrQSKѭѫQJ SKiSѭӟFOѭӧQJ0D[LPXP/LNHKRRG0/OjSKѭѫQJSKiSWKtFKKӧp ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ѭӟFOѭӧng các tham sӕ trong mô hình (Muthen & Kaplan, 1985)
4.2.3.1 Quy trình kiӇPÿӏnh
&)$ÿѭӧc tiӃQKjQKWKHREѭӟFQKѭVDX
%ѭӟc 1: KiӇPÿӏQKÿӝ giá trӏ hӝi tө Yjÿӝ tin cұy tәng hӧS&iFWKDQJÿRFӫa các khái niӋPP{KuQKÿѭӧFÿѭDYjRSKkQWtFKQKkQWӕ CFA chung vӟi nhau
- 0{KuQKÿROѭӡQJÿҥWÿѭӧFÿӝ phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng
- HӋ sӕ hӗi quy (hӋ sӕ tҧi) chuҭn hóa cӫa tҩt cҧ các biӃQTXDQViWWURQJWKDQJÿRÿy phҧi bҵng hoһc lӟQKѫQ
- Ĉӝ tin cұy tәng hӧp (CR) cӫDFiFWKDQJÿRSKҧi lӟQKѫQ
%ѭӟc 2: KiӇP ÿӏQK ÿӝ giá trӏ phân biӋt và mô hình ÿR Oѭӡng tәng quát (full PHDVXUHPHQWPRGHOĈLӅu kiӋQÿӇ ÿҥWÿӝ giá trӏ phân biӋt giӳa hai khái niӋm (nhân tӕ) là (Thӑ & Trang, 2011):
- 0{KuQKÿROѭӡQJÿҥWÿѭӧFÿӝ phù hӧp chung;
- PhҫQWUăPSKѭѫQJVDLWUtFKWUXQJEuQK$9(Fӫa mӛi khái niӋm phҧi lӟQKѫQ EuQKSKѭѫQJFӫa hӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa hai khái niӋPWѭѫQJӭng
- &iFWKDQJÿRWKӓDPmQJLDLÿRҥQQj\[HPQKѭÿѭӧc kiӇPÿӏnh cuӕi cùng vӅ ÿӝ tin cұ\ÿӝ giá trӏ hӝi tө Yjÿӝ giá trӏ phân biӋt
4.2.3.2 KӃt quҧ kiӇPÿӏQKEѭӟc 1
KiӇPÿӏnh mӭFÿӝ phù hӧp chung cӫa mô hình
KӃt quҧ kiӇPÿӏnh mô hình cho thҩy: chi-square/df = 1.058 (0.9), TLI = 0.992 (>0.9), CFI = 0.993 (>0.9); RMSEA = 0.013 3&/26( !FiFQJѭӥng tӯ Hair & cӝng sӵ'Rÿymô KuQKÿҧm bҧo mӭFÿӝ phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng
Hình 4.1 KӃt quҧ &)$WUrQP{KuQKÿROѭӡng
KiӇPÿӏQKÿӝ tin cұ\WKDQJÿRYjJLiWUӏ hӝi tө
HӋ sӕ tҧi chuҭn hóa cӫa các biӃn quan sát lên tӯng khái niӋPGDRÿӝng tӯ 0.677 ÿӃQ!ÿӝ tin cұy tәng hӧp (CR) cӫDFiFWKDQJÿRQҵm trong khoҧng ÿӃQ!YjSKѭѫQJVDLWUXQJEuQK$9(Wӯ ÿӃn 0.641 (>0.5) QrQÿӝ hӝi tө cӫDFiFWKDQJÿROjFKҩp nhұQÿѭӧc
Khái niӋm BiӃn HӋ sӕ tҧi CR AVE
4.2.3.3 KӃt quҧ kiӇPÿӏQKEѭӟc 2 Ĉӝ phân biӋt cӫDFiFWKDQJÿRÿҥWÿѭӧFNKLFăQEұc 2 cӫDSKѭѫQJVDLWUtFKtrung bình (AVE) cӫa mӝt khái niӋPÿӅu lӟQKѫQKӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa khái niӋPÿyYӟi tҩt cҧ các khái niӋm còn lҥi (Thӑ, 2014) KӃt quҧ ӣ ÿk\FKRWKҩy: tҩt cҧ FiFWKDQJÿR ÿӅu thӓa mãn tiêu chuҭn vӅ ÿӝ phân biӋt (Bҧng 4.14)
(Chú thích: giá tr͓ WUrQÿ˱ͥQJFKpROjFăQE̵c hai cͯa AVE, còn l̩i là các h s͙ W˱˯QJ TXDQW˱˯QJͱng)
4XDE˱ͣc ki͋Pÿ͓QKWKDQJÿRE̹QJSK˱˯QJSKiSphân tích nhân t͙ kh̻QJÿ͓nh
&)$FiFWKDQJÿRÿ͉Xÿ̫m b̫Rÿ͡ tin c̵\ÿ͡ h͡i tͭ Yjÿ͡ phân bi Wÿ͋ có th͋ ti͇p tͭc ÿ˱ͫc s͵ dͭQJFKRFiFSKkQWtFKVkXK˯Q
CMCQ NTK GB ATTP CL TT TL HV YD TD
KiӇPÿӏnh mô hình cҩu trúc SEM
Để đạt được hiệu quả tối ưu trong chiến dịch SEM, cần cân nhắc 10 yếu tố sau: An toàn thực phẩm (ATTP), nhu cầu của khách hàng (CL), nhu cầu về giá bán (GB), tính tiện lợi (TL), truy cập thông tin (TT), chú ý mục tiêu chính (CMCQ), nhóm tham khảo (GD), vị trí địa lý của người tiêu dùng (YD) và hành vi (HV), đồng thời kết hợp hoạt động của các tham số này theo mô hình nhóm để tạo độ tin cậy cho khách hàng.
4.2.4.1 KiӇPÿӏnh mô hình nghiên cӭu
Sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSѭӟFOѭӧQJ0D[LPXP/LNH+RRG0/ÿӇ ѭӟFOѭӧng các tham sӕ và mô hình nghiên cӭu KӃt quҧ phân tích cho thҩy các chӍ sӕ cө thӇ QKѭ sau: chi-square/df = 1.067 (0.8); CFI = 0.991 > 0.9, 7/, !506($ 1KѭYұy, mô hình nghiên cӭXÿҥWÿѭӧc ÿӝ phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng
Hình 4.2 KӃt quҧ SEM trên mô hình cҩu trúc
Bҧng 4.15 KӃt quҧ kiӇPÿӏnh quan hӋ giӳa các khái niӋm trong mô hình lý thuyӃt
Giҧ thuyӃt Nӝi dung HӋ sӕ hӗi quy chuҭn hóa
S an toàn thc pẖm FyWiFÿӝng
GѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng ÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
Nh̵n thͱc v͉ ch̭W O˱ͫng có tác ÿӝQJGѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu
Nh̵n thͱc v͉ giá bán Fy WiF ÿӝng
GѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng ÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
Tính ti n lͫi FyWiFÿӝQJGѭѫQJ lên
WKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣi mì ăQOL͉n
Truy͉QWK{QJÿ̩i chúng FyWiFÿӝng
GѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng ÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
Chu̱n mc chͯ quan Fy WiF ÿӝng
GѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng ÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
Nhóm tham kh̫o FyWiFÿӝng âm lên
WKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣi mì ăQOL͉n
7KiLÿ͡ QJ˱ͥi tiêu dùng FyWiFÿӝng
GѭѫQJ OrQê ÿ͓nh mua cͯD QJ˱ͥi
H10 éÿ͓nh mua FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQ hành vi mua cͯD QJ˱ͥi tiêu dùng ÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
(Ghi chú: Các ki͋Pÿ͓nh gi̫ thuy͇W+ÿ˱ͫc xem xét ͧ kho̫ng tin c̵y 95% (tͱFOjĮ
KӃt quҧ có thӇ kӃt luұn là các WKDQJÿROѭӡng cӫa các khái niӋPWURQJP{KuQKÿҥt giá trӏ liên hӋ lý thuyӃt vӏ ³Pӛi mӝWÿROѭӡng có mӕi liên hӋ vӟLFiFÿROѭӡQJNKiFQKѭÿm kǤ vӑng vӅ mһt lý thuyӃW´&KXUFKLOO
1KѭYұy kӃt quҧ kiӇPÿӏnh mô hình cҩXWU~FQKѭVDX
- Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXOj³S an toàn thc pẖm FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQ
Theo số liệu thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), tỷ lệ tử vong do bệnh tiêu chảy ở trẻ em dưới 5 tuổi trên toàn cầu là 0,7 triệu ca vào năm 2018 An toàn thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc phòng ngừa tử vong do tiêu chảy ở trẻ em.
- Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXOj³Nh̵n thͱc v͉ ch̭WO˱ͫng cyWiFÿӝQJGѭѫQJ lên WKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQOL͉n ´7'ĸ CL) KӃt quҧ cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhұn thӵc vӅ chҩWOѭӧQJ&/YjWKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn (TD) có hӋ sӕ hӗi qui là ȕ ѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭD thӕQJNrS 'RÿyJLҧ thuyӃWQj\ÿѭӧc chҩp nhұQ1KѭYұy, nh̵n thͱc v͉ ch̭WO˱ͫng FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQ li͉n
- Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXOj³Nh̵n thͱc v͉ giá bán FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQ
WKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQOL͉n ´7'ĸ GB) KӃt quҧ cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhұn thӵc vӅ JLiEiQ*%YjWKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQ liӅn (TD) có hӋ sӕ hӗi qui là ȕ ѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê
S 'RÿyJLҧ thuyӃWQj\ÿѭӧc chҩp nhұQ1KѭYұy, nh̵n thͱc v͉ giá bán FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQWKiLÿ͡ QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQOL͉n
- Giҧ thuyӃW+ÿѭӧc phát biӇXOj³Tính ti n lͫi FyWiFÿӝQJGѭѫQJOrQWKiLÿ͡
QJ˱ͥLWLrXGQJÿ͙i vͣLPuăQOL͉n ´7'ĸ TL) KӃt quҧ cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa tính tiӋn lӧL7/YjWKiLÿӝ QJѭӡLWLrXGQJÿӕi vӟLPuăQOLӅn (TD) có hӋ sӕ hӗi qui là ȕ ѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê p = 0.024 (