3.3.5.1. Đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha hay còn gọi là đánh giá giá trị của thang đo. Độ tin cậy đề cập đến khả năng của một bảng câu hỏi có một cấu trúc chặt chẽ trong đó các biến có độ phù hợp ra sao trong một cấu trúc ma trận hiệp phương sai. Hệ số
Cronbach' alpha nên lớn hơn 0,70 (Stevens, 2002; Bryman & Cramer, 2005; Field, 2009). Cronbach’s Alpha không chỉ được kiểm định trên tổng các yếu tố mà nó cũng nên được kiểm định cho từng nhóm các yếu tố riêng lẻ (Nunnally & Bernstein, 1994; DeVon và ctg., 2007). Các tác giả trên cũng thống nhất cho rằng mỗi nhân tố (factor) phải có ít nhất 03 biến quan sát (hay giải thích), mặc dù vậy trong một số trường hợp mỗi nhân tố có 2 biến cũng được chấp nhận, tuy nhiên các kiểm định khác cũng phải
đạt yêu cầu đề ra (Cronbach alpha phải lớn hơn 0,70).
3.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Là một phương pháp phân tích nhân tố cụ thể được sử dụng nhằm xác định mối quan hệ bên trong giữa các biến (Bryman & Cramer 2005). EFA giúp nhà nghiên cứu xác định một cấu trúc dựa trên nền tảng khung cơ sở lý thuyết mà trong đó chỉ ra trực tiếp các vấn đề cần đo lường.
Để đảm bảo kích thước mẫu tương thích và tính khả thi trong phần tích, cần đạt
được hai điều kiện sau đây:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) được cho là đạt yêu cầu (tập hợp mẫu tương thích) khi hệ số alpha lớn hơn 0,50. Khi hệ số KMO tiến gần đến 0 thì rất khó "tách chiết" ra được nhân tố và không chấp nhận khi giá trị <0,50. Hệ số KMO nằm trong khoảng: 0,50 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ sốđược dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Hệ số KMO từ 0,50 đến 0,70 được coi là tạm được; từ trên 0,70 đến 0,80 là tốt; từ trên 0,80 đến 0,90 là rất tốt và trên 0,90 là tuyệt vời (Field, 2009). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig.< 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, là hệ số tải nhân tố (Factor loadings). Theo Bryman and Cramer (2005) có hai phương pháp trích nhân tố là Principal Component Analysis (PCA) và phương pháp Principal Axis Factoring (PAF). Trong phương pháp PCA, tất cả các phương sai của một biến (Tổng các biến) đều được phân tích, trong khi phương pháp PAF chỉ
phân tích biến chung. Do vậy, sử dụng phương pháp PCA sẽ cho biết cấu trúc ma trận chặt chẽ hơn phương pháp PAF. Các tác giả Mayers; Gamst và Guarino (2006) cũng cho rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Do vậy, nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố PCA với phép quay Varimax.
Theo Anderson & Gerbing (1988); Hair & ctg, (2010), hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading) 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.
Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Cho nên nó được gọi là Tổng phương sai giải thích (Total Variance Explained)
Nhìn chung kích thước mẫu (sample size) nhỏ thì yêu cầu về trọng số tải nhân tố
phải cao (Hair & ctg, 1998, 2010). Bảng 3.5 dưới đây cho biết kích cỡ mẫu và các yêu cầu về trọng số tải nhân tố tương ứng ra sao. Đối với nghiên cứu này, kích cỡ mẫu
được chọn trong nghiên cứu sơ bộ là 125 mẫu phù hợp với yêu cầu trọng số tải nhân tố
Bảng 3.4. Kích cỡ mẫu và trọng số tải nhân tố
Kích cỡ mẫu (Sample size)
Yêu cầu về trọng số
tải nhân tố (factor loading)
50 .75 60 .70 70 .65 85 .60 100 .55 120 .50 150 .45 200 .40 250 .35 350 .30
Nguồn: Hair, J. F., Jr.,William C. Black; Barry J. Babin; Rolph E. Anderson
(2010), Multivariate Data Analysis: A Global Perspective. 7thedition. Pearson Published)
3.3.5.3. Kiểm định thang đo CFA, mô hình SEM
Trước kia, các nhà nghiên cứu thường sử dụng phương pháp phân tích Hồi quy
đa biến, đa xử lý, đa phương pháp (Multi-trait – Multi-method-MTMM). Theo cách này, nhà nghiên cứu phải thực hiện nhiều kiểm định trong một lúc, mất thời gian công sức và không đảm bảo kết quả cuối cùng như mong muốn và dễ mắc phải các sai lầm (Anderson & Gerbing, 1988). Để khắc phục những nhược điểm trên, sử dụng Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là một sự thay thế vượt trội.
Trong kiểm định CFA và mô hình SEM thông qua phần mềm AMOS (Analysis of Moment Structures), các chỉ số thống kê cần đạt được bao gồm:
- Giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity) của các trọng số hồi quy chuẩn hoá (Standardized Regression Weight - SRW). Các trọng số hồi quy chuẩn hoá đạt giá trị hội tụ khi >0,50 và đạt giá trị phân biệt khi <1,0 (Peter, 1981; Anderson & Gerbing, 1988; Bagozzi & Yi, 1988).
hình được coi là được chấp nhận. Trong một số trường hợp, chỉ số này lớn hơn 2 và nhỏ hơn 3 cũng được chấp nhận với điều kiện các chỉ số khác cũng đạt yêu cầu (Kline, 1998; Bollen, 1990; Fredenberger, 1994; Hair & et all, 1995)
- Các chỉ số thống kê: CFI (comparative fit index); GFI (goodness of fit index) >0,90; TLI (Tucker-Lewis coefficient) >0,90 <1,0; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) <0,05 (Steiger, 2000; Browne & Cudeck, 1993), trong một số
trường hợp giá trị này < 0.08 mô hình được chấp nhận (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993); CR (Chỉ số then chốt-Critical ratios) > 1,96 (Bagozzi & Yi, 1988).
- Kiểm tra độ tin cậy tổng hợp(CR- Composite reliability) >0,50 (Nunnanlly, 1978; Hairs và ctg, 1995)
- Ước lượng mô hình bằng kiểm định Bootstrap (Efron, B. 1979; Bollen, 1990; Chernick, 1999; Enders, 2001; Nevitt & Hancock, 2001)
3.4. TÓM TẮT CHƯƠNG
Nghiên cứu này được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn, nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ bao gồm hai bước : nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng sơ bộ.
Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng sơ bộđược thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn cá nhân với các đối tượng được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện đơn giản phi xác suất nhằm mục đích bổ sung, hiệu chỉnh thang đo để đi vào nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu định lượng dùng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với mẫu. Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên và thuận tiện. Tiếp theo là kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố
khám phá EFA thông qua phầm mềm SPSS, phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm
CHƯƠNG IV
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. GIỚI THIỆU MẪU NGHIÊN CỨU
4.1.1. Chọn mẫu, làm sạch dữ liệu và mã hóa dữ liệu
Phương pháp chọn mẫu được sử dụng trong luận văn là thuận tiện ngẫu nhiên đơn giản vì hai lý do, đó là:
Thứ nhất là do đối tượng khách hàng rất rộng lớn và không có được danh sách tổng thể mẫu, do vậy phương pháp lấy mẫu theo xác suất rất khó thực hiện. Để lấy
được thông tin từ các đối tượng khảo sát, tác giả nhờ đến các trường Cao đẳng, Đại học, một số cơ quan, doanh nghiệp và bạn bè, người thân để nhờ họ hỗ trợ điều tra. Bất cứ khách hàng nào có các cơ hội tiếp xúc và được sựđồng ý của họđều trở thành
đối tượng nghiên cứu. 400 phiếu (260 phiếu in sẵn và 140 e-mail) được gửi đến cho các đối tượng để thu thập thông tin.
Thứ hai, lựa chọn đúng thời điểm thuận lợi vì tháng 12 là tháng cuối năm và lễ
Noel, tháng 2 là tháng Tết cổ truyền có số lượng người đi mua sắm trong đó có mua giày da nam rất lớn, do vậy dễ dàng lựa chọn các đối tượng để khảo sát. Phần lớn các
đối tượng được khảo sát là người có các kiến thức, kinh nghiệm tương đối đồng đều trong nhận thức về lựa chọn giày da nam cũng như về các vấn để có liên quan được nêu lên trong bảng câu hỏi. Số phiếu được phát ra trong tháng 12 năm 2014 là 160 phiếu (phiếu in sẵn là 89, e-mail là 71), số phiếu thu về là 137 (86 phiếu in sẵn, 51 e-mail), sau khi loại 12 phiếu không đạt yêu cầu do có nhiều ô trống, số phiếu sử dụng
được là 125 (78%) được sử dụng để kiểm định Cronbach alpha, EFA và hệ số KMO trong nghiên cứu sơ bộ.
Sau khi có kết quả sơ bộ, tác giảđiều chỉnh lại thang đo và bảng câu hỏi, tiếp tục
điều tra chính thức và phát ra 240 phiếu (171 phiếu in sẵn; 69 e-mail), số phiếu thu về được là 211 (158 phiếu, 53 e-mail). Sau khi loại bỏ 9 phiếu không đạt yêu cầu, số
phiếu sử dụng được trong điều tra chính thức là 203 (84,5%), cộng với 125 phiếu trong nghiên cứu sơ bộ thành 328 phiếu.
Dữ liệu được nhập vào bảng Excel và được loại bỏ một số ô trống bằng công thức tính như sau:
Sử dụng hàm “Countif” để đếm tất cả các khoảng trống trên mỗi phiếu khảo sát. Mỗi khoảng trống tương ứng với một câu hỏi không có câu trả lời. Theo đó, các phiếu khảo sát có số lượng khoảng trống trên 30% sẽ bị loại. Các phiếu khảo sát còn lại sẽ được lấp đầy các khoảng trống bằng số trung bình cho câu trả lời tương ứng trên tất cả
phiếu khảo sát.
Sử dụng hàm “STDEV” để tính độ lệch chuẩn đối với câu trả lời của mỗi phiếu khảo sát. Những phiếu có độ lệch chuẩn bằng không tức là các câu trả lời được đánh cùng một đáp án từ trên xuống dưới, do đó, các phiếu trả lời dạng này sẽ bị loại. Từ
kết quả xử lý mẫu ban đầu, số phiếu sử dụng được là 328 phiếu, đạt được giá trị “mẫu tốt-good sample) (Tabachnick & Fidell, 2006) (xem bảng 4.1). Với số mẫu này đã đảm bảo yêu cầu đề ra đối với việc kiểm định mô hình SEM là lớn hơn 270 mẫu (54 biến x 5 mẫu).
Bảng 4.1. Mẫu điều tra khách hàng mua giày da nam
Tháng Số mẫu gửi trực tiếp bằng phiếu in sẵn Số mẫu gửi bằng E-mail Số mẫu thu về Số mẫu có giá trị Tỷ lệ (%) 12/2014 89 71 137 125 38 01/2015 105 41 115 108 33 02/2015 66 28 96 95 29 Tổng mẫu 400 348 328 100
(Nguồn: Dữ liệu thu thập trực tiếp các đối tượng từ tháng 12/2014 đến tháng 2/2015)
4.1.2. Mô tảđặc điểm mẫu dữ liệu nghiên cứu 4.1.2.1. Vềđặc điểm giới tính
Bảng 4.2 trình bày kết quả thống kê mẫu theo giới tính. Kết quả cho thấy trong tổng số 328 quan sát, có 202 quan sát là nam chiếm 61,6% và 126 quan sát là nữ tương
Bảng 4.2. Thống kê giới tính trong mẫu nghiên cứu
Giới tính Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Nam 202 61,6 61,6 61,6 Nữ 126 38,4 38,4 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
4.1.2.2. Vềđặc điểm độ tuổi
Bảng 4.3. Thống kê độ tuổi trong mẫu nghiên cứu
Độ tuổi Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Từ 15 đến dưới 25 tuổi 104 31,7 31,7 31,7 Từ 25 đến dưới 35 tuổi 86 26,2 26,2 57,9 Từ 35 đến dưới 45 tuổi 81 24,7 24,7 82,6 Từ 45 đến dưới 55 tuổi 40 12,2 12,2 94,8 Trên 55 tuổi 17 5,2 5,2 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
Kết quả trên cho thấy trong tổng số 328 mẫu nghiên cứu, có 104 mẫu từ 15 đến dưới 25 tuổi tương ứng với 31,7%; 86 mẫu trong độ tuổi từ 25 đến dưới 35 tuổi tương
ứng với 26,2% ; 81 mẫu trong độ tuổi từ 35 đến dưới 45 tuổi tương ứng với 24,7%; 40 mẫu trong độ tuổi từ 45 đến dưới 55 tuổi tương ứng với 12,2% và 17 mẫu trên 55 tuổi tương ứng với 5,2%.
4.1.2.3. Vềđặc điểm tình trạng hôn nhân
Bảng 4.4. Thống kê tình trạng hôn nhân trong mẫu nghiên cứu
Tình trạng hôn nhân Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Độc thân 167 50,9 50,9 50,9 Đã lập gia đình và có con 110 33,5 33,5 84,5 Ly thân/ly dị 24 7,3 7,3 91,8 Đã lập gia đình và chưa có con 27 8,2 8,2 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
Kết quả trên cho thấy mẫu nghiên cứu phần lớn là những khách hàng còn độc thân với 167 mẫu chiếm 50,9% , kếđến là khách hàng đã lập gia đình và có con với số
lượng 110 mẫu chiếm tỷ lệ 33,5%; khách hàng ly thân/ly dị là 24 mẫu chiếm tỷ lệ
7,3% ; sau cùng là khách hàng đã lập gia đình và chưa có con với số lượng 27 mẫu chiếm tỷ lệ 8,2%.
4.1.2.4. Vềđặc điểm trình độ học vấn
Bảng 4.5. Thống kê trình độ học vấn trong mẫu nghiên cứu
Trình độ học vấn Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Cấp ba 128 39,0 39,0 39,0 Đại học 93 28,4 28,4 67,4 Sau đại học 52 15,9 15,9 83,2 Khác 55 16,8 16,8 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
Kết quả khảo sát cho thấy trong 328 mẫu nghiên cứu, có trình độ phổ thông trung học ( cấp ba) là128 mẫu chiếm 39%; đại học là 93 mẫu chiếm 28,4%; sau đại học là 52 mẫu chiếm 15,9%; trình độ khác là 55 mẫu chiếm 16,8%.
4.1.2.5. Vềđặc điểm nghề nghiệp
Bảng 4.6. Thống kê nghề nghiệp trong mẫu nghiên cứu
Nghề nghiệp Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Giáo viên 32 9,8 9,8 9,8 Học sinh/sinh viên 124 37,8 37,8 47,6 Công nhân 88 26,8 26,8 74,4 Công chức nhà nước 36 11,0 11,0 85,4 Buôn bán 17 5,2 5,2 90,5 Doanh nhân 12 3,7 3,7 94,2 Lao động phổ thông 13 4,0 4,0 98,2 Khác 6 1,8 1,8 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
Kết quả trên cho thấy trong mẫu nghiên cứu, chiếm đa phần là học sinh/sinh viên với 124 người chiếm 37,8%; công nhân chiếm 26,8% (88 người); công chức nhà nước chiếm 11% (36 người); giáo viên chiếm 9,8% (32 người); những người buôn bán
chiếm 5,2% (17 người); doanh nhân chiếm 3,7% (12 người); những người lao độn phổ
thông chiếm 4% (13 người) và những người làm nghề khác chiếm 1,8% (6 người)
4.1.2.6. Về thu nhập
Bảng 4.7. Thống kê thu nhập/tháng trong mẫu nghiên cứu
Thu nhập Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ giá trị (%) Tỷ lệ lũy kế (%) Dưới 5 triệu đồng/tháng 161 49,1 49,1 49,1 Từ 5 đến 10 triệu 111 33,8 33,8 82,9 Từ 10 đến 15 triệu 30 9,1 9,1 92,1 Trên 15 triệu đồng/tháng 26 7,9 7,9 100,0 Tổng cộng 328 100,0 100,0
Kết quả trên cho thấy đa phần mẫu có thu nhập dưới 5 triệu đồng/ tháng chiếm tỷ
lệ 49,1% (161 người), những người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng/tháng chiếm 33,8% (111 người); những người có thu nhập từ 10 đến 15 triệu đồng/tháng chiếm 9,1% (30 người) và những người có thu nhập trên 15 triệu đồng/tháng chiếm 7,9% (26 người).
4.2. KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO