Giá cả cảm nhận được người tiêu dùng cảm nhận qua hai yếu tố: giá cảm cảm nhận được hình thành trên cơ sở giá cả thật sự của chính thương hiệu đó và giá cả tham chiếu của người tiêu dùng (Winer, 1986; Erickson & Jonhasson, 1985). Giá cả tham chiếu là mức giá chung mà người tiêu dùng cảm nhận đối với một chủng loại thương hiệu nào đó. Kết quả nghiên cứu định tính đối với thương hiệu xi măng thì người tiêu dùng quan tâm giá cả so với chất lượng và có cạnh tranh so với các thương hiệu khác hay không. Thang đo giá cả cảm nhận bao gồm ba biến quan sát và được kí hiệu từ PP1 đến PP3. Các biến này được đo lường bằng thang đo quãng năm điểm.
Bảng 3.5. Thang đo giá cả cảm nhận
Kí hiệu biến Câu hỏi
PP1 Giá cả của xi măng X so với chất lượng là hợp l ý PP2 Giá cả của xi măng X có tính cạnh tranh cao PP3 Nhìn chung giá cả của xi măng X là hợp lý
3.6.1.5. Thang đo độ bao phủ thƣơng hiệu
Kết quả nghiên cứu định tính cho thấy, khi nhắc độ bao phủ thương hiệu xi măng, người tiêu dùng quan tâm đến sự phổ biến của thương hiệu, hệ thống cửa hàng phân phối, sự sẵn có của thương hiệu. Thang đo độ bao phủ thương hiệu gồm ba biến quan sát được đánh dấu từ DC1 đến DC3. Các biến này được đo lường bằng thang đo quãng năm điểm.
Bảng 3.6. Thang đo độ bao phủ thương hiệu
Kí hiệu biến Câu hỏi
DC1 Thương hiệu xi măng X rất phổ biến DC2 Có nhiều cửa hàng phân phối xi măng X
DC3 Luôn có sẵn xi măng X tại các cửa hàng vật liệu xây dựng
3.6.1.6. Thang đo thái độ của ngƣời tiêu dùng đối với quảng cáo, khuyến mãi
Thái độ của người tiêu dùng đối với các chương trình quảng cáo và khuyến mãi của một thương hiệu chủ yếu dựa vào mức độ thường xuyên và mức độ hấp dẫn của các chương trình quảng cáo và khuyến mãi đó (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Kết quả nghiên cứu định tính đã xác nhận ý kiến trên. Thang đo thái độ người tiêu dùng đối với quảng cáo, khuyến mãi được đo lường bằng sáu biến quan sát, kí hiệu từ PR1 đến PR1. Các biến này được đo lường bằng thang đo quãng năm điểm.
Bảng 3.7. Thang đo thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo, khuyến mãi
Kí hiệu biến Câu hỏi
PR1 Xi măng X thường xuyên có các chương trình quảng cáo PR2 Quảng cáo của thương hiệu xi măng X rất hay
PR3 Tôi rất thích các chương trình quảng cáo của xi măng X PR4 Xi măng X thường xuyên có các chương trình khuyến mãi PR5 Các khuyến mãi của xi măng X rất hấp dẫn
PR6 Tôi rất thích các chương trình khuyến mãi của xi măng X
3.6.1.7. Thang đo xu hƣớng tiêu dùng
Xu hướng tiêu dùng có bản chất là một thành phần của lòng đam mê thương hiệu. Dựa trên kết quả nghiên cứu định tính và tham khảo thang đo của những nghiên cứu trước đây, chúng tôi đưa ra bốn biến quan sát được kí hiệu từ BI1 đến BI4. Các biến này được đo lường bằng thang đo quãng năm điểm.
Bảng 3.8. Thang đo xu hướng tiêu dùng
Kí hiệu biến Câu hỏi
BI1 Khả năng mua xi măng X của tôi rất cao BI2 Nếu có nhu cầu mua xi măng, tôi sẽ chọn X BI3 Xác suất mua xi măng X của tôi rất cao
BI4 Nhìn chung, xi măng X là lựa chọn số 1 của tôi
3.6.2. Mẫu
Phương pháp xác định cỡ mẫu được xác định theo nguyên tắc kinh nghiệm. Theo Hair & ctg (1998), để phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập bộ dữ liệu với cỡ mẫu bằng tối thiểu năm lần số biến quan sát.
n = m x 5 (trong đó n là cỡ mẫu, m là số biến quan sát).
Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng cỡ mẫu cần đáp ứng công thức: n ≥ 8m + 50 (với n là cỡ mẫu, m là số biến quan sát).
Cỡ mẫu trong nghiên cứu này sẽ theo công thức kinh nghiệm của Hair & ctg. Như vậy với 29 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 29 x 5 = 145. Để giảm sai số do cỡ mẫu nhỏ, tiêu chí thực hiện là nếu điều kiện cho phép thì mẫu càng lớn càng tốt. Sau khi cân nhắc khả năng, tác giả quyết định chọn cỡ mẫu là 280.
Trong nghiên cứu này, có 5 thương hiệu xi măng được khảo sát là Holcim Top Standard, Hà Tiên, Nghi Sơn Dân Dụng, Fico và La Vila. Để đạt cỡ mẫu theo mục tiêu đã đề ra, sẽ có 300 bảng câu hỏi, mỗi thương hiệu dự kiến sẽ có từ 50 đến 70 bảng câu hỏi.
Thương hiệu được phỏng vấn sẽ không theo nguyên tắc sử dụng, nghĩa là phỏng vấn viên xác định thương hiệu cần phỏng vấn trước khi tiếp cận với người được phỏng vấn. Vì vậy, thương hiệu được phỏng vấn không nhất thiết là thương hiệu người được phỏng vấn đang sử dụng. Nếu có trùng hợp thì đây chỉ là trùng hợp hoàn toàn ngẫu nhiên. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tóm tắt chƣơng 3
Chương này trình bày quá trình thiết kế nghiên cứu. Quá trình này được thực hiện qua hai bước. Bước một là nghiên cứu định tính, bước hai là nghiên cứu định lượng.
Kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia được thực hiện trong bước nghiên cứu định tính. Do xi măng là sản phẩm công nghiệp, không phải là sản phẩm tiêu dùng phổ thông nên kỹ thuật thảo luận nhóm sẽ không được sử dụng. Kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp sẽ được thực hiện trong bước nghiên cứu định lượng. Chương này cũng mô tả thông tin về mẫu định lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu bao gồm phân tích nhân tố (EFA), kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, hồi quy tuyến tính và biểu đồ nhận thức (MDS).
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Giới thiệu
Nội dung chương này bao gồm: đặc điểm của mẫu nghiên cứu, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, mô hình hồi quy tuyến tính, bản đồ định vị (MDS). Phần mềm SPSS version 16.0 là công cụ được sử dụng để phân tích.
4.2. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là những người sử dụng xi măng tại khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Để đạt được cỡ mẫu mục tiêu là 280, 300 bảng câu hỏi khảo sát đã được sử dụng để phỏng vấn. Sau khi kiểm tra, 40 bảng câu hỏi bị loại vì có nhiều ô trống. Cuối cùng, 260 bảng trả lời được sử dụng để phân tích.
Về thương hiệu khảo sát, có 49 người được phỏng vấn về thương hiệu Nghi Sơn Dân Dụng (chiếm 18.8%), 58 người được phỏng vấn về thương hiệu Holcim Top Standard (chiếm 22.3%), 61 người được phỏng vấn về thương hiệu Hà Tiên (chiếm 23.4%), 47 người được phỏng vấn về thương hiệu Fico (chiếm 18%) và 45 người được phỏng vấn về thương hiệu La Vila (chiếm 17.3%).
Về giới tính, trong 260 người được khảo sát có 218 nam (chiếm 83.8%) và 42 nữ (chiếm 16.2%).
Về nghề nghiệp, có 63 người là thầu xây dựng (chiếm 24.2%), 74 người là kĩ sư xây dựng (chiếm 28.5%), 40 người là thợ hồ (chiếm 15.4%), 83 người làm nghề nghiệp khác (chiếm 31.9%).
Về thu nhập, có 28 người có thu nhập từ 3 triệu đến dưới 7 triệu (chiếm 10.8%), 66 người có thu nhập từ 7 triệu đến dưới 10 triệu (chiếm 25.4%), 87 người có thu nhập từ 10 triệu đến dưới 15 triệu (chiếm 33.5%), 79 người có thu nhập từ 15 triệu trở lên (chiếm 30.4%).
Dù không đạt mục tiêu là 280 nhưng cỡ mẫu 260 vẫn cao hơn cỡ mẫu tối thiểu là 145 để phân tích có ý nghĩa thống kê nên vẫn được sử dụng.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước hết thang đo cần được kiểm định tính đơn hướng và độ giá trị.
Tính đơn hướng là sự tồn tại của chỉ một khái niệm trong một tập biến quan sát Nói cách khác, một tập biến quan sát chỉ biểu thị cho một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.
Độ giá trị của thang đo là phạm vi mà thang đo bao phủ tất cả những khía cạnh của khái niệm cần đo (Parasuraman, 1991). Độ giá trị của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh được cả sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên. Nói cách khác, một thang đo có thể đo đúng những gì cần đo là một thang đo đạt độ giá trị. Độ giá trị bao gồm độ giá trị nội dung và độ giá trị khái niệm.
Độ giá trị nội dung là phạm vi mà một thang đo đề cập đến tất cả mọi khía cạnh của khái niệm cần đo (Parasuraman, 1991). Để đạt được giá trị nội dung, các lý thuyết liên quan và quy trình nghiên cứu phải được thực hiện chặt chẽ.
Độ giá trị khái niệm bao gồm độ giá trị phân biệt và độ giá trị hội tụ. Độ giá trị phân biệt biểu thị phạm vi đo lường những khái niệm khác nhau thì khác nhau, nghĩa là các tập biến đo lường các khái niệm khác nhau thì khác nhau. Độ giá trị hội tụ liên quan đến câu hỏi “Các biến đo lường dùng để đo một khái niệm tiềm ẩn có hội tụ về mặt thống kê hay không?”
Để đánh giá tính đơn hướng và độ giá trị của các thang đo, nghiên cứu này sử dụng phương pháp nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Đây là kỹ thuật dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), để phân tích EFA thì các biến phải có liên hệ với nhau. Mối liên hệ này được xem xét thông qua hệ số tương quan, nếu hệ số tương quan giữa các biến là nhỏ, phân tích nhân tố khám phá có thể không phù hợp. Chúng ta xem xét sự phù hợp bằng kiểm định Bartlett. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì phân tích EFA là phù hợp. Ngoài ra
chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) cũng được sử dụng để xem xét sự thích hợp của EFA. Khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (Hair & ctg, 1998). Factor loading ≥ 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có Factor loading
0.5 sẽ bị loại khỏi thang đo.
Bảng 4.1. Các tiêu chuẩn trong phân tích khám phá EFA
Tiêu chuẩn Trị số Giá trị Ý nghĩa Tác giả
KMO và kiểm định Bartlett
KMO 0.5 ≤ KMO ≤ 1 Phân tích EFA là thích hợp Trọng và Ngọc (2005) sig 0.05 Các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Kaiser Eigenvalue ≥ 1 Loại bỏ những nhân tố kém quan trọng Garson (2003) Phương sai trích Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% Phần trăm giải thích của dữ liệu Anderson (1998) Hệ số tương quan đơn giữa
Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 Đạt được giá trị hội tụ (được xem là có ý Hair & ctg (1998)
biến và nhân tố nghĩa thực tiễn) Khác biệt giữa các hệ số tải của mỗi biến trong các nhân tố ≥ 0.3 Đạt giá trị phân biệt Jabnoun & ctg (2003) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho thấy tổ hợp 25 biến quan sát của các thang đo: nhận biết thương hiệu; chất lượng cảm nhận; hình ảnh thương hiệu; giá cả cảm nhận; độ bao phủ của thương hiệu; thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo, khuyến mãi có kết quả như sau: hệ số KMO = 0.845 (> 0.5), sig = 0.00 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại mức giá trị Eigenvalue = 1.297 với phương pháp rút trích PCA (Principal Component Analysis) và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã rút được 6 nhân tố từ 25 biến quan sát với phương sai trích = 62.035% (>50%) và đạt yêu cầu.
Bảng 4.2. Kết quả phân tích EFA lần 1
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 PR1 .821 PR3 .817 PR2 .806 PR5 .631 PR6 .628 PR4 .590 AW2 .845 AW3 .769
AW1 .738 AW4 .567 AW5 .414 PP3 .806 PP2 .799 PP1 .775 DC2 .868 DC3 .849 DC1 .729 PQ1 .761 PQ3 .738 PQ2 .676 PQ4 .636 IMB1 .724 IMB2 .702 IMB3 .624 IMB4 .611
Dựa theo bảng ma trận xoay nhân tố, ta thấy biến AW5 có hệ số tải nhân tố = 0.414 ( < 0.5) nên cần phải loại khỏi phân tích. Các biến còn lại đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 nên được giữ lại.
Sau khi loại biến AW5 không đạt yêu cầu về hệ số tải, ta tiến hành phân tích EFA lần 2. Kết quả lần 2 như sau: hệ số KMO = 0.840 (> 0.5), sig = 0.00 chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại mức giá trị Eigenvalue = 1.297 với phương pháp rút trích PCA (Principal Component Analysis) và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã rút được 6 nhân tố từ 24 biến quan sát với phương sai trích = 63.482% (>50%) và đạt yêu cầu.
Bảng 4.3. Kết quả phân tích EFA lần 2 Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 PR1 .822 PR3 .818 PR2 .807 PR5 .637 PR6 .635 PR4 .598 AW2 .859 AW3 .784 AW1 .722 AW4 .560 PP3 .810 PP2 .802 PP1 .776 DC2 .868 DC3 .851 DC1 .728 PQ1 .760 PQ3 .736 PQ2 .677 PQ4 .640 IMB1 .728 IMB2 .701 IMB3 .626 IMB4 .613
Kết quả EFA của nhân tố xu hướng tiêu dùng cho thấy EFA chỉ rút được một nhân tố với KMO = 0.644, sig = 0.00, tổng phương sai trích = 56.143% tại Eigenvalue = 2.246 cho thấy phân tích EFA rất thích hợp.
Bảng 4.4. Kết quả EFA nhân tố xu hướng tiêu dùng
Biến quan sát Nhân tố
1
BI3 .792
BI1 .783
BI2 .726
BI4 .692
4.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Sau khi đánh giá tính đơn hướng và độ giá trị, thang đo phải được kiểm định độ tin cậy.
Độ tin cậy là mức độ mà thang đo được xem là nhất quán và ổn định (Parasuraman, 1991). Nói cách khác, độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà một phép đo tránh được sai số ngẫu nhiên.
Các phương pháp để đánh giá độ tin cậy của một thang đo, bao gồm: phép kiểm chứng (test – restest) – lập lại phép đo ở những thời điểm khác nhau; thay đổi cách đo (alternate – form) và dùng nhiều biến quan sát để đo đồng thời (internal consistency). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thứ ba do giới hạn về thời gian và chi phí. Với phương pháp này, hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Theo Hoàng Trọng (2005), Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến trong thang đo tương quan với nhau. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau. (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Theo Nunnally & Bernstein
(1994), nếu Cronbach’s Alpha >0.6 và biến đo lường có tương quan biến - tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.3 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Thang đo Nhận biết thƣơng hiệu có Cronbach’s Alpha đạt 0.771 > 0.6, các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bất kỳ biến quan sát nào đều bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha ban đầu. Hệ số tương quan biến - tổng (hiệu chỉnh) của từng biến quan sát so với tổng các biến còn lại đều lớn hơn 0.3, vì vậy biến quan sát có mối tương quan tốt với tổng các biến còn lại. Kết quả trên chứng tỏ thang đo đạt yêu cầu.
Bảng 4.5. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận biết thương hiệu
Cronbach’s Alpha = 0.771
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
loại biến Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh Bình phương hệ số tương quan bội Cronbach's Alpha nếu loại biến AW1 11.00 3.039 .559 .323 .723 AW2 11.51 2.622 .705 .526 .642 AW3 11.92 2.870 .563 .415 .721 AW4 11.70 2.961 .475 .251 .769
Thang đo Chất lƣợng cảm nhận có Cronbach’s Alpha đạt 0.704 > 0.6, các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bất kỳ biến quan sát nào đều bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha ban đầu. Hệ số tương quan biến - tổng (hiệu chỉnh) của từng biến quan sát so