- Đối với mục tiêu 1:
+ Sử dụng thống kê mô tả để mô tả đối tƣợng nghiên cứu, hành vi tiêu dùng sữa bột trẻ em của ngƣời dân quận Ninh Kiều – TP Cần Thơ.
Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistics):
Thống kê mô tả đƣợc định nghĩa nhƣ là phƣơng pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trƣng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tƣợng nghiên cứu.
Phân tích tần số
Là một trong những công cụ thống kê mô tả đƣợc sử dụng để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một số mẫu thô nào đó.
Trong phạm vi nghiên cứu này phƣơng pháp phân tích tần số đƣợc dùng để đo lƣờng cả biến định lƣợng và biến định tính dƣới dạng đếm số lần xuất hiện, để mô tả một số biến liên quan tới đặc tính nhân khẩu học của đối tƣợng đƣợc phỏng vấn nhƣ giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn… Ngoài ra phƣơng pháp này còn đƣợc dùng để mô tả và tìm hiểu một số biến có ảnh hƣởng đến hành vi của ngƣời tiêu dùng nhƣ sản phẩm thƣờng mua, nơi mua sắm hay tần suất mua sắm…Phƣơng pháp này cho ta cái nhìn tổng thể về mẫu điều tra.
- Đối với mục tiêu 2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng kiểm định Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) gom nhóm các biến có liên quan với nhau để tạo ra các biến mới độc lập nhau và sử dụng các biến này cho các phân tích tiếp theo. Phân tích phân biệt sẽ đƣợc tác giả sử dụng để xác định các yếu tố tính vị chủng tiêu dùng, quy chuẩn chủ quan, thái độ đối với sản phẩm và thu nhập tạo ra sự khác biệt giữa ý định mua sữa nội và ý định mua sữa ngoại của ngƣời dân quận Ninh Kiều – TP Cần Thơ.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Trƣớc khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), tác giả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach Alpha để kiểm định độ tin cậy cho các thang đo. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát và những thang đo không phù hợp. Cụ thể, trong phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan giữa biến và tổng (item – total correlation) dƣới 0,30 sẽ bị loại bỏ (Nunnally & Burnstein 1994 (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & ctg, 2002)). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lƣờng tốt, từ 0,7 đến gần bằng 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm trong nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 (dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)).
Sau khi phân tích Cronbach Alpha, ta đi vào phân tích nhân tố khám phá. Mô hình phân tích nhân tố chung có dạng nhƣ sau:
Fi = wi1x1 + wi2x2 + … +wikxk
wi : Trọng số hay hệ số điểm nhân tố xi : Biến quan sát
k : Số biến
Trong nghiên cứu này, Fi đƣợc thể hiện là các thành phần của dự định mua. Trong quá trình phân tích, nhằm xem xét mô hình có phù hợp để phân tích nhân tố hay không cần tiến hành kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Barletett’s Test. Nếu sau khi kiểm định giá trị KMO > 0,5 và giá trị Sig. (Barletett’s Test) < 5% ( mức ý nghĩa xử lý Alpha) (Hair & cộng sự,2006) thì chứng tỏ các biến có tƣơng quan với nhau và mô hình phù hợp để phân tích nhân tố. Trong phân tích EFA, các biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,50 sẽ bị loại ra khỏi mô hình (Hair & cộng sự, 2006).
Phân tích phân biệt:
Phân tích phân biệt là một kỹ thuật phân tích dữ liệu khi biến phụ thuộc là biến phân loại và biến độc lập là biến định lƣợng (thang đo khoảng cách hay tỷ lệ).
*Mục tiêu của phân tích phân biệt:
-Xây dựng các hàm phân tích phân biệt hay một hàm tuyến tính kết hợp các biến độc lập sao cho phân biệt rõ nhất các biểu hiện của biến phụ thuộc (trong trƣờng hợp này biến phụ thuộc là biến định tính chỉ có các biểu hiện không có các mức độ)
-Nghiên cứu xem có tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm xét theo các biến độc lập
-Xác định những biến độc lập nào là nguyên nhân lớn nhất gây ra những sự khác biệt giữa các nhóm
-Phân loại các quan sát vào trong một nhóm nào đó dựa vào các giá trị của các biến độc lập
-Đánh giá tính chính xác của việc phân loại * Phân loại phân tích phân biệt:
-Phân tích phân biệt giữa hai nhóm: là phân tích đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp biến phụ thuộc đƣợc chia làm hai loại.
-Phân tích phân biệt đa nhóm: là kỹ thuật phân tích đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp biến phụ thuộc đƣợc phân loại thành ba hay nhiều nhóm.
Mô hình phân tích phân biệt đƣợc dựa vào mô hình thống kê sau: D = b0 + b1x1 + b2x2 + … +bkxk
Trong đó:
D: là điểm phân biệt (biến phụ thuộc)
bi: Các hệ số hay trọng số phân biệt (i = 1,2,…,k) xi: Các biến độc lập (i = 1,2,…,k)
Trong mô hình phân tích, hệ số hay trọng số (bi) đƣợc ƣớc lƣợng để phân biệt sự khác nhau giữa các nhóm dựa vào giá trị của hàm phân biệt. Điều này xuất hiện khi tỷ số giữa tổng bình phƣơng giữa các nhóm và tổng bình phƣơng trong từng nhóm có điểm phân biệt lớn nhất. (Giáo trình nghiên cứu Marketing- ĐH Cần Thơ).
Tuy nhiên, một số biến độc lập thuộc về yếu tố cá nhân nhƣ giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp đƣợc xây dựng bằng thang đo biểu danh nên không thích hợp để phân tích phân biệt. Vì vậy, tác giả dùng phƣơng pháp phân tích bảng chéo (Cross – Tabulation) kèm theo kiểm định Chi – bình phƣơng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến này với ý định mua sữa bột của ngƣời dân quận Ninh Kiều – TP Cần Thơ.
Phân tích bảng chéo (Cross – tabulation)
Cross-tabulation là một kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng lúc và bảng kết quả phản ánh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lƣợng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt.
Trong quá trình phân tích ta sẽ chọn kiểm định Chi - bình phƣơng để kiểm định giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến:
H0: Không có mối quan hệ giữa các biến. H1: Có mối quan hệ giữa các biến.
Nếu giá trị P-value của kiểm định nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa Alpha bằng 5% thì ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến có mối quan hệ với nhau.
- Đối với mục tiêu 3: Từ kết quả nghiên cứu của hai mục tiêu trên, tác giả dùng phƣơng pháp suy luận để đề ra các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các doanh nghiệp sản xuất sữa bột trẻ em trong nƣớc.
CHƢƠNG 3
TỔNG QUAN THỊ TRƢỜNG SỮA BỘT