Thu thập dữ liệu khảo sát: kích cỡ mẫu chọn là 300. Bảng khảo sát được thiết trên ứng dụng Google Docs và được gửi bằng thư điện tử cho người tiêu dùng. Bảng khảo sát trực tuyến gửi đi là 140, bảng khảo sát truyền thông phỏng vấn trực tiếp người tiêu dùng là 160.
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
Bước 1 – Chuẩn bị dữ liệu: thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa các dữ liệu cần thiết trong bảng câu hỏi vào phần mềm SPSS 20
Bước 2 – Thống kê: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được
Bước 3 – Phân tích độ tin cậy: tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s
Alpha
Bước 4 – Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bước 5 – Phân tích hồi quy bội
39
3.3.4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ& NguyễnThị Mai Trang, 2011).
Hệ số tin cậy chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần giữ. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biếntổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái
niệm cần đo (Hoàng Trọng& Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các tiêu chí đánh giá
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0.8 là thang đo lường tốt; 0.7 đến 0.8 là sử
dụng được
Hệ sốtương quan biến tổng: các biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ (< 0.3) được xem là biến rác thì sẽ bị loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số
tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu
0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 và tương quan biến tổng > 0,3 (Hoàng Trọng, 2005; Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 353, trang 404).
3.3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo (gọi là các nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo:
Phương pháp:Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components
40
thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50%.
Tiêu chuẩn đánh giá: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 đểđảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu chấp nhận
được; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn.
Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: Cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ
số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn
hơn 0.75(Hair Jr, Babin, & Black, 2009).
3.3.4.3 Phân tích hồi quy bội (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
a. Phân tích mối tương quan tuyến tính
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan
Pearson (vì các biến được đo bằng thang đo khoảng) và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Phân tích
tương quan còn giúp cho việc phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tương quan như vậy sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy (HoàngTrọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
b. Phân tích hồi quy bội
Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp Enter: tất cả các biến đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê có liên quan.
Kiểm định các giả thuyết
Quy trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy thông qua hệ số xác định R bình
phương và R bình phương có hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết vềđộ phù hợp của mô hình Kiểm định giả thuyết vềý nghĩa của từng hệ số hồi quy
41
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tìm được
Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến ý định mua sách in trực tuyến: hệ số bê-ta của nhân tố nào càng lớn thì có thể nhận xét nhân tốđó
có mức độảnh hưởng cao hơn các nhân tố khác trong mô hình nghiên cứu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả trình bày quy trình nghiên cứu,phương pháp chọn mẫu, kích cỡ mẫu, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu. Một cách tổng quát, những tiêu điểm quan trọng trong chương 3 như sau:
Nghiên cứu sơ bộ: thực hiện thông qua phương pháp định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm 10 người; phương pháp định lượng với khảo sát sơ bộ, cỡ mẫu 50. Sau khi
khảo sát sơ bộ, tác giả đã hình thành thang đo sơ bộ gồm 30 biến quan sát đo lường 6 khái niệm nghiên cứu trong mô hình.
Nghiên cứu chính thức: thực hiện thông qua phương pháp định lượng với bảng khảo sát; lấy mẫu thuận tiện, cỡ mẫu 300. Thang đo sử dụng trong nghiên cứu là thang đo Likert 5 mức độ. Dữ liệu cho nghiên cứu chính thức được thu thập thông qua bảng khảo sát điện tử và bảng khảo sát tại thực địa.
Dữ liệu sau khi thu thập sẽđược đưa vào phần mềm SPSS 20 để phân tích. Phân tích dữ liệu gồm các bước như: phân tích EFA, kiểm định độ tin cậy, phân tích tương
42
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày về kết quả thực hiện nghiên cứu gồm: thông tin về mẫu khảo sát; tiến hành đánh giá độ tin cậy của từng thang đo; kiểm định sự phù hợp của
mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu.
4.1 THÔNG TIN VỀ MẪU
Bảng 4.1: Số lượng phiếu khảo sát phát đi và thu về
Gửi đi Thu về
Khảo sát thực địa 160 148 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khảo sát trực tuyến 140 132
Tổng 300 280
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.2 MÔ TẢ MẪU
Thực hiện đánh giá sơ bộ mẫu khảo sát thông qua 5 thuộc tính: giới tính, độ tuổi, thu nhập bình quân, trình độ học vấn, và dòng sản phẩm chăm sóc da đã từng sử dụng.
Giới tính: Dựa vào kết quả thống kê (Phụ lục 4a), đối tượng khảo sát được là 280, trong đó nữ giới chiếm tỷ trọng cao hơn là 52,9%, còn nam giới là 47,1%. Độ tuổi: Độ tuổi khảo sát nằm trong khoảng từ 18 đến 45 tuổi (tác giảđã xác
định trong phần Đối tượng khảo sát và phạm vi nghiên cứu), trong đó độ tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất 37,9% là từ 26 đến 35 tuổi, tiếp theo là đối tượng từ
18-25 tuổi, chiếm 34,6%, còn lại là 27,5% nằm trong độ tuổi 36-45 tuổi (Phụ
lục 4b)
Thu nhập bình quân: Phần lớn đối tượng khảo sát lại tập trung vào thu nhập bình quân từ 5 đến 10 triệu, chiếm tỷ lệ 51,1% (Phụ lục 4c), tiếp theo là thu nhập trong khoảng từ 11 đến 20 triệu, chiếm tỷ lệ 31,4%. Còn lại là 2 tỷ lệ thấp hơn chiếm 14,3% và 3,2% nằm trong khoảng thu nhập trên 20 triệu và dưới 5 triệu.
43
Trình độ học vấn: Theo kết quả cho thấy (Phụ lục 4d), đối tượng khảo sát có trình độ học vấn chiếm đa số là cao đẳng, đại học (54,3%), còn lại là ở cấp trên
đại học (33,9%) và trên phổ thông trung học đến trung cấp (11,8%)
Dòng sản phẩm chăm sóc da đã từng sử dụng: Dựa vào thống kê (Phụ lục 4e), sữa tắm là dòng sản phẩm được cả hai giới tính nam & nữ đều sử dụng nhiều nhất, chiếm tỷ lệ 100%. Ngoài ra các dòng sản phẩm có nữ giới sử dụng nhiều như kem dưỡng da mặt (81,1%), sữa rửa mặt (80,4%), nước hoa hồng (79,7%), kem dưỡng thể (53,4%) thì tỷ lệ chênh lệch khá cao giữa hai giới tính.
Điều này cho thấy nữ giới quan tâm đến các sản phẩm chăm sóc da hơn nam giới. Tuy nhiên đối với dòng sản phẩm kem cạo râu thì tỷ lệ nam giới có sử
dụng rất cao, chiếm 73,5%.
4.3 ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo được chấp nhận khi 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 và tương quan biến tổng ≥0,3 (Hoàng Trọng, 2008; Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Bảng 4.2: Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Ký hiệu mã
hóa
Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Cronbach’s
alpha nếu loại biến
Thang đo Tính giải trí: Cronbach’s Alpha = 0,740 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
TGT_2 12.73 8.562 .674 .631
TGT_3 12.86 8.909 .525 .685
TGT_4 12.79 8.955 .589 .663
TGT_5 13.19 9.079 .584 .666
Thang đo Giá trị thông tin: Cronbach’s Alpha = 0,773
GTTT_1 11.40 8.750 .635 .697
GTTT_2 11.42 9.270 .615 .706
GTTT_4 11.41 9.799 .610 .712
44 Thang đo Sựtin tưởng: Cronbach’s Alpha = 0,816
STT_1 14.11 9.389 .578 .790
STT_2 13.91 9.537 .601 .782
STT_3 13.78 9.148 .639 .770
STT_4 13.54 9.662 .664 .766
STT_5 13.35 9.718 .559 .794
Thang đo Sự không phiền toái: Cronbach’s Alpha = 0,796
SKPT_1 9.40 6.055 .656 .719
SKPT_2 9.34 5.832 .676 .708
SKPT_3 9.37 6.364 .621 .738
SKPT_4 9.57 7.149 .479 .803
Thang đo Nhân vật nổi tiếng: Cronbach’s Alpha = 0,807
NVNT_1 19.27 18.327 .579 .777 NVNT_2 19.19 17.115 .658 .761 NVNT_3 19.20 16.675 .651 .761 NVNT_4 19.09 17.812 .553 .780 NVNT_5 19.01 17.641 .578 .776 NVNT_6 19.50 18.272 .411 .809 NVNT_7 19.25 20.065 .388 .806 Thang đo Thái độ đối với quảng cáo truyền hình: Cronbach’s Alpha = 0,883
TD_1 9.60 6.642 .781 .838
TD_2 9.81 6.030 .771 .840
TD_3 9.49 6.774 .719 .859
TD_4 9.52 6.444 .719 .860
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích: Dựa vào tiêu chí đánh giá 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 và hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3, có 2 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 là TGT_1, GTTT_3 đã bị loại. (Phụ lục 5). Ngoài ra, xét về mặt ý nghĩa thống kê, biến
45
không phiền toái khi loại biến (0,803 > 0,796) nhưng hệ số tương quan biến tổng vẫn
đạt yêu cầu (0,479 > 0,3). Do đó, tác giả xem xét biến SKPT_4: “Tôi ít khi chuyển kênh khi xem quảng cáo truyền hình” về giá trị nội dung vẫn có ý nghĩa trong phân tích nên vẫn giữ lại biến SKPT_4. Tương tự, biến quan sát NVNT_6 khi loại biến này Cronbach’s Alpha = 0,809 và hệ số tương quan biến tổng vẫn đạt yêu cầu (0,411 > 0,3) và giá trị nội dung vẫn đảm bảo phân tích nên tác giả quyết định giữ lại biến NVNT_6. Cuối cùng, còn lại 28 biến quan sát sẽ được sử dụng trong bước phân tích nhân tố khám phá EFA. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhântố khám phá EFA.
Điều kiện để phân tích nhân tố mà tác giả yêu cầu là:
• Hệ sốKMO ≥ 0,5, mức ý nghĩa của Kiểm định Barlett ≤ 0,05.
• Hệ số tải nhân tố > 0,5, nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại. • Thang đo được chấp nhận khi tổng phương saitrích ≥ 50%.
• Hệ số Eigenvalues > 1.
• Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phương pháp EFA được sử dụng cho 28 biến quan sát, sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues là 1 (Phụ lục 6)
4.4.1 Phân tích nhân tố các biến độc lập
Theo kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập lần 1 với 24 biến quan sát (Phụ lục 6a), ta có hệ số KMO = 0,894 > 0,5 và hệ số Barlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,5. Tuy nhiên hệ số tải nhân số của biến NVNT _6 và NVNT_7 lại nhỏ hơn 0,5 nên 2 biến này bị loại và tác giả sẽ chạy lại EFA một lần nữa.
46
Bảng 4.3 : Hệ số KMO và kiểm định Barlett lần 2 Hệ số KMO 0,890
Giá trị Sig. của kiểm định Barlett 0,000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Bảng 4.4: Kết quả phép xoay nhân tố lần 2 Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 NVNT_2 .775 NVNT_3 .765 NVNT_1 .719 NVNT_4 .679 NVNT_5 .587 STT_3 .770 STT_2 .741 STT_4 .688 STT_1 .610 STT_5 .608 GTTT_4 .749 GTTT_1 .746 GTTT_2 .721 GTTT_5 .652 TGT_2 .828 TGT_4 .809 TGT_5 .769 TGT_3 .769 SKPT_4 .781 SKPT_3 .670 SKPT_2 .655 SKPT_1 .628
47
Ta có hệ số KMO = 0,890 đạt yêu cầu > 0,5 giải thích được kích thước mẫu phù hợp cho phân tích nhân tố và hệ số Barlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,5 (có sự
tương quan giữa các biến) đã khẳng định rằng phương pháp phân tích trên là phù hợp (hay thỏa mãn điều kiện cho phân tích nhân tố). Tổng phương sai trích là 62,818% tức là 22 biến rút trích ra góp phần giải thích được khoảng 62,818 % sự biến thiên của các biến quan sát (Phụ lục 6b), và hệ số tải nhân sốđều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu.
4.4.2 Phân tích nhân tố các biến phụ thuộc
Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha, 4 biến quan sát vẫn được giữ lại và tiếp tục dùng để phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc (Phụ lục 6c), ta có hệ số KMO = 0,838, và hệ số Barlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,5, phương sai trích 74,236% và các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Như vậy nhân tố thái độ đối với quảng cáo truyền hình gồm các biến: TD_1, TD_2, TD_3, TD_4.
Thang đo chính thức sau khi xử lý EFA gồm 26 biến quan sát. Tác giả sẽ tính giá trị trung bình của từng thang đo để phân tích tương quan và hồi quy.
4.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
4.5.1 Phân tích mối tương quan tuyến tính
Phân tích tương quan Pearson’s sẽ được sử dụng trong phần này để phân tích mối
quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố trong nghiên cứu. Từ mô hình nghiên cứu ta có tương quan giữa biến phụ thuộc Thái độđối với quảng cáo truyền hình (TD) với 5 biến
độc lập còn lại, bao gồm: Tính giải trí (TGT), Giá trị thông tin (GTTT), Sự tin tưởng (STT), Sự không phiền toái (SKPT), Nhân vật nổi tiếng (NVNT).
Kết quả phân tích tương quan (Phụ lục 7) chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) nên tất cả các biến sẽđược sử dụng trong phân tích hồi quy ởbước tiếp theo.
4.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy bội đo lường ảnhhưởng của 5 biến độc lập: Tính giải trí, Giá trị (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
48
Thái độ đối với quảng cáo truyền hình. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp “Enter”. Các kiểm định được áp dụng thông qua hệ số xác định RP
2 P
hiệu chỉnh và kiểm định F, và sau đó là kiểm tra sự vi phạm các giảđịnh của hồi quy đểđảm bảo mô hình phù hợp với lý thuyết hồi quy.
Mô hình hồi quy tuyến tính được biểu diễn như sau: