2.2.1 Phương pháp thu số liệu
- Số liệu sơ cấp:
+ Xác định tổng thể: Người dân TPCT, chủ yếu là những người sống ở thành thị ở quận Ninh Kiều (trung tâm TPCT) và 2 quận ven thành phố là Bình Thủy, Cái Răng. Đây là 3 quận tập trung dân cư đông nhất TPCT, thành phần dân cư đa dạng, đồng thời nền kinh tế cũng rất phát triển. Bên cạnh đó, đây là 3 quận gần trung tâm nên tạo sự thuận tiện và tiết kiệm trong quá trình thu mẫu.
Vấn đề nghiên cứu
Phân tích hành vi tiêu dùng nước giải khát không có gas của người dân
TPCT Cơ sở lý thuyết Lý thuyết về hành vi người tiêu dùn g Nghiên cứu định tính (Sơ bộ)
Nghiên cứu định lượng
N=200 Mã hóa dữ liệu
Đánh giá thang đo (Cronbach’s alpha)
Phân tích nhân tố
Phân tích hồi quy
Kiểm địnhANOVA & T-test
Kết quả nghiên cứu
Giải pháp
Mô hình nghiên cứu
Mô hình thangđo các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng nước giải
+ Cỡ mẫu: Phân tích nhân tố cần cỡ mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983), còn Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu cần ít nhất 5 lần biến quan sát. Những nguyên tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Trọng và Ngọc, 2005). Từ những tài liệu lược khảo và mô hình lý thuyết các nhân tố tác động đến hành vi tiêu dùng nước giải khát thì cỡ mẫu tối thiểu đối với 26 biến quan sát là: 130 mẫu. Ở đây, để đảm bảo tính đại diện tác giả chọn số mẫu quan sát là 200.
Bảng 2.1 Số dân ở các quận của TPCT và số mẫu cần thu ở từng quận Ninh Kiều Bình Thuỷ Cái Răng Tổng
Số dân (người)
249.451 116.349 88.432 454.232
Số mẫu 110 51 39 200
Nguồn: Niên giám thống kê 2011
- Số liệu thứ cấp: Số liệu được thu thập từ Niên giám thống kê, Cục xúc tiến thương mại, Hiệp hội bia rượu nước giải khát VN, thông tin từ tạp chí, Internet và một số tài liệu liên quan. Sai số cho phép của đề tài (lấy bằng mức ý nghĩa alpha trong xử lý) là 5%.
2.2.2 Phương pháp phân tích
Bảng câu hỏi sau khi điều tra được mã hóa, nhập liệu vào từ phần mềm Excel và xử lý trên phần mềm SPSS 16.0.
-Đối với mục tiêu 1: Đề tài sử dụng phương pháp thống kê mô tả với các tiêu chí như tần suất, tỷ lệ, số trung bình để thấy được đặc điểm của người tiêu dùng NGK không có gas TPCT.
-Đối với mục tiêu 2:
+ Sử dụng hệ số kiểm định Cronbach’s alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá các thang đo có ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng.
+ Sử dụng kiểm định Anova và T-testđể xác định xem có sự khác biệt về hành vi tiêu dùng NGK không có gas giữa các nhóm người có giới tính, thu nhập, trìnhđộ, độ tuổi khác nhau hay không.
- Đối với mục tiêu 3: Sử dụng kết quả từ mục tiêu 1, 2 làm cơ sở để đề xuất một số giải pháp phù hợp giúp các doanh nghiệp sản xuất cũng như phân
phối nước giải khát trên địa bàn thành phố kinh doanh ngày càng hiệu quả, thoã mãn tốt hơn những nhu cầu, mong muốn của người tiêu dùng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.2.3 Diễn giải các phương pháp phân tích
a. Thống kê mô tả:
- Là tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin thu thập. Các công cụ cơ bản để tóm tắt và trìn h bày dữ liệu trong thống kê mô tả thường là bảng tần số, các đại lượng thống kê mô tả, bảng kết hợp nhiều biến.
- Bảng tần số: Dùng để đếm tần số 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, n hiều hay ít…có thể thực hiện cho bảng tần số với tất cả các biến kiểu định tính lẫn định lượng.
Ý nghĩa: Là tính tần số của từng biểu hiện, được tính bằng cách đếm và cộng dồn; tần số tính theo tỷ lệ % bằng cách lấy tần số của từng biểu hiện chia cho tổng số mẫu quan sát; tính phần trăm hợp lệ là tính trên số quan sát có thông tin trả lời; tính phần trăm tích lũy do cộng dồn các phần trăm từ trên xuống, nó cho biết có bao nhiêu phần trăm đối tượng ta đang khảo sát ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
- Các đại lượng thống kê mô tả: Các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các biến định lượng. Nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa.
Các đại lượng thống kê mô tả thường được dùng là:
Std. Deviation (độ lệch chuẩn): Cho biết mức độ phân tán của các giá trị quanh giá trị trung bình.
Minimum (giá trị nhỏ nhất): Gặp được trong các giá trị của biến ít khi khảo sát được.
Maximum (giá trị lớn nhất): Gặp được trong các giá trị lớn nhất của biến trong các mẫu quan sát được.
Tính điểm trung bình: Nhằm xác định mức độ quan trọng, ảnh hưởng của các yếu tố tới hành vi của người tiêu dùng .
Bảng 2.2 Ý nghĩa của từng giá trị trung bìnhđối với thang đo khoảng
Giá trị TB Ý nghĩa
1,00–1,08 Rất không đồng ý/rất không hài lòng/rất không quan trọng
1,81–2,60 Không đồng ý/không hài lòng/không quan trọng 2,61–3,40 Không ý kiến/trung bình
3,41–4,20 Đồng ý/hài lòng/quan trọng
4,21–5,00 Rất đồng ý/rất hài lòng/rất quan trọng
Nguồn: Phạm Lê Hồng Nhung (2008),hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản b.Phương pháp tính hệ số Cronbach’s alpha:
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3. Khi Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thangđo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
c. Phân tích nhân tố:
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứ a đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cộng sự, 1998).
Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảmbớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố phải có
giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 (0,5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component với các phép quay là Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1987).
Mô hình phân tích nhân tố:
Fi= Wi1Xi1+ Wi2Xi2+ Wi3Xi3+ …. + WikXik Trong đó:
Filà ước lượng số của nhân tố thứ I;
Wiklà quyền số hay trọng số nhân tố củabiến thứ k của nhân tốI; k là biến số.
Các tham số thống kê: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bartlett’s test sphericity: Đại lượng Bartlet là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa t ất cả các cặp biến trong phân tích.
Factor loading (hệ số tải nhân tố): Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, và > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & ctg, 1998).
Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
Factor scores: Là các điểm số nhân tố tổng hợp được ư ớc lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra (cònđược gọi là nhân số).
Kaiser Meyer Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phântích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì không phù hợp.
Cumulative (phương sai trích): Cho biết mức độ giải thích đúng của mô hình.
Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Các biến còn lại sau khi đã xử lý bằng phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phương pháp phân tích nhân tố sẽ được đưa vào phân tích hồi qui đa biến.
d. Phân tích hồi quy đa biến:
- Là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập hay biến giải thích) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào giá trị được biết trước của biến giải thích. Phương trình có dạng:
Y= b0 + b1F1+ b2F2+…+ bjFj Trong đó,
Y: Biến phụ thuộc (quyết định mua NGK không có gas của người tiêu dùng); bj: Hệ số ước lượng;
Fj: Biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng).
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 R2sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Đ ể kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA. Giả thuyết H0:1= 2=…p= 0. Nếu Sig. F < ( là mức ý nghĩa) thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể. Nếu Sig F thì chấp nhận giả thuyết H0, khi đó mô hình không phù hợp với tập dữ liệu và không thể suy rộng ra cho toàn tổng thể (trong đó, mức ý nghĩa được sử dụng phổ biến là 1%, 5% và 10%).
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình: p đo lường sự thay đổi giá trị trung bình Y khi Xp thay đổi 1 đơn vị, khi các biến độc lập còn lại không đổi. Ngoài ra, đôi khi dùng hệ số Beta để so sánh khi các biến độc lập không cùng đơn vị đo lường.
e. Kiểm định T-test và Anova Kiểm định T-test
Đối với biến định tính có 2 tổng thể độc lập ta dùng kiểm định T-test. Trước khi kiểm định trị trung bình của 2 tổng thể độc lập ta phải thực hiện kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể. Vì phương sai diễn tả mức độ đồng đều hay không của dữ liệu quan sát. Đặt giả thuyết cho kiểm định Levene:
H0: Phương sai của 2 tổng thể bằng nhau H1: Phương sai của 2 tổng thể khác nhau.
Nếu mức ý nghĩa của kiểm định Levene nhỏ hơn α thì ta bác bỏ giả thuyết H0, và ngược lại. Việc chấp nhận hay bác bỏ H0 có liên quan đến việc kiểm dịnh trung bình với phương sai bằng nhau hay khác nhau. Đặt giả thuyết cho kiểm định T:
H0: Không có sự khác biệt giữa giới tính và quyết định tiêu dùng NGK không có gas của người dân TPCT.
H1: Có sự khác biệt giữa giới tính và quyết định tiêu dùng NGK không có gas của người dân TPCT.
Kiểm định phương sai Anova
Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Đặt giả thuyết cho kiểm định Levene:
H0: Phương sai của 2 tổng thể bằng nhau H1: Phương sai của 2 tổng thể khác nhau.
Nếu sig. của Levene > α, ta chấp nhận H0 nghĩa là phương sai các nhóm đồng nhất và ngược lại. Tiếp đến, ta tiến hành kiểm định Anova, với sig. của Anova < α, ta bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của các biến thu nhập, trìnhđộ, độ tuổi đến quyết định mua NGK không có gas.
CHƯƠNG 3
TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU 3.1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ TPCT
Thành phố Cần Thơ trực thuộc trung ương có diện tích tự nhiên là 1.401,6 km2 và dân số là 1.209.192 người. Cần Thơ được biết đến như là “Tây Đô” (thủ đô của miền tây) của một thời rất xa. Cần Thơ nổi danh với những địa điểm như bến Ninh Kiều, cầu Cần Thơ, đình Bình Thuỷ,.. Sau hơn 120 năm phát triển, Cần Thơ đang là trung tâm quan trọng nhất của cả vùng ĐBSCL về kinh tế, văn hoá, khoa học và kỹ thuật, du lịch,..Ngày 24/06/2009, thủ tướng Nguyễn Tấn Dũng đã ký quyết định công nhận TPCT là đô thị loại I trực thuộc trung ương và là vùng kinh tế trọng điểm thứ tư của cả nước. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.1.1 Đặc điểm tự nhiên
- Vị trí địa lý: TPCT nằm trong vùng trung - hạ lưu và ở vị trí trung tâm châu thổ ĐBSCL, trải dài trên 55km dọc bờ tây sông Hậu, tổng diện tích tự nhiên 1.401,61 km2, chiếm 3,49% diện tích toàn vùng. Phía Bắc giáp tỉnh An Giang, phía Đông giáp tỉnh Đồng Tháp và tỉnh Vĩnh Long, phía Tây giáp tỉnh Kiên Giang, phía Nam giáp tỉnh Hậu Giang. Cần Thơ được chia thành 9 đơn vị hành chính gồm 5 quận( Ninh Kiều, Bình Thuỷ, Cái Răng, Thốt Nốt, Ô Môn) và 4 huyện (Phong Điền, Cờ Đỏ, Thới Lai, Vĩnh Thạnh). Ngày 19/04/2009, thủ tướng chính phủ đã ký quyết định số 492/QĐ-TTg thành lập vùng kinh tế trọng điểm vùng ĐBSCL gồm 4 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương: TPCT, tỉnh An Giang, tỉnh Kiên Giang và tỉnh Cà Mau nhằm phát huy tiềm năng, vị trí địa lý và các lợi thế so sánh của vùng và từng bước phát triển thành vùng kinh tế trọng điểm vùng ĐBSCL thành một trong những vùng phát triển lớn về sản xuất lúa gạo, nuôi trồng, đánh bắt và chế biến thuỷ sản, có đóng góp vào xuất khẩu nông thuỷ sản cả nước. Trong đó TPCT là một cực phát triển, đóng vai tròđộng lực thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của toàn vùng ĐBSCL.
-Đặc điểm địa hình:địa mạo, địa hình,địa chất của thành phố bao gồm 3 dạng đê tự nhiên ven sông, đồng lũ nữa mỡ, đồng bằng châu thổ. Cao trình phổ biến từ +0,8-1m, thấp dần từ Đông Bắc sang Tây Nam. Địa bàn được hình thành chủ yếu từ quá trình bồi lắng trầm tích biển và phù sa của sông Cửu Long.
- Khí hậu: Cần Thơ nằm trong khí hậu nhiệt đới –gió mùa. Khí hậu điều hoà dễ chịu, ít bão, quanh năm nóng ẩm, không có mùa lạnh. Mùa mưa kéo dài từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau.