2.2.1.1. Thu thập số liệu thứ cấp
Đề tài thu thập số liệu thứ cấp từ các báo cáo của doanh nghiệp Quãng Trân, các thông tin trên các website, báo đài,...
2.2.1.2. Thu thập số liệu sơ cấp
Tác giả thu thập số liệu sơ cấp bằng cách phỏng vấn trực tiếp những khách hàng có sử dụng sản phẩm bánh Pía của doanh nghiệp Quãng Trân trên địa bàn TP Sóc Trăng thông qua bảng câu hỏi.
* Cách chọn mẫu nghiên cứu:
- Xác định tổng thể: tất cả các khách hàng có sử dụng sản phẩm bánh Pía của doanh nghiệp Quãng Trân.
- Cấu trúc mẫu: tất cả các khách hàng có sử dụng sản phẩm bánh Pía của doanh nghiệp Quãng Trân trên địa bàn TP Sóc Trăng.
Thương hiệu
Giá cả
Chủng loại
Thái độ phục vụ
Kênh phân phối
Mức độ hài lòng của khách
hàng Chất lượng sản phẩm
2 2 / 2 )] 1 ( [ Z MOE p p n
- Cỡ mẫu: Dựa vào lý thuyết thống kê cơ bản, ta có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn là: độ biến động dữ liệu, độ tin cậy trong nghiên cứu và tỷ lệ sai số cho phép.
+ Cỡ mẫu được xác định theo công thức:
Trong đó: n: cỡ mẫu
V= p(1-p): độ biến động dữ liệu
p: tỷ lệ xuất hiện các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng như mục tiêu chọn mẫu. (0 ≤ p ≤ 1).
Z: giá trị tra bảng của phân phối chuẩn Z ứng với độ tin cậy. MOE: sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ.
+ Trong trường hợp bất lợi nhất là độ biến động của dữ liệu ở mức tối đa thì:
V=p(1- p) max. V’ =1-2p =0 p =0,5 (1) + Sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ là 10% (2)
+ Trong thực tế nhà nghiên cứu thường sử dụng độ tin cậy 95% (hay
=5%) Z/2 = Z2.5% = -1,96 (3)
Kết hợp (1), (2) và (3) ta có cỡ mẫu n = 96 quan sát.
Kết luận: Thông thường, các nghiên cứu trong thực tế nhà nghiên cứu mặc nhiên sử dụng cỡ mẫu bằng hoặc lớn hơn 100 mà không cần tính toán cỡ mẫu vì cỡ mẫu này đã thuộc mẫu lớn bảo đảm cho tính suy rộng, do đó tác giả chọn cỡ mẫu là 120. Tuy nhiên tùy thuộc vào giá trị Z (độ tin cậy) và sai số (MOE) mà ta có cỡ mẫu khác nhau.
- Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu thuận tiện phi xác suất. Cụ thể: tiến hành phỏng vấn khi khách hàng đến cửa hàng, đại lý mua bánh Pía.Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành phỏng vấn những khách hàng du lịch đang dừng chân nghĩ ngơi tại các quán ăn uống dọc tuyến đường Quốc Lộ và những khách hàng đang ngồi chờ xuất bến tại các bến xe Sóc Trăng vì các quán ăn uống trên đường Quốc Lộ và khu vực bến xe là nơi tập trung nhiều cửa hàng bán bánh Pía và lượng khách mua mua bánh Pía mỗi ngày là rất cao.
- Nội dung chính của bảng câu hỏi gồm 4 phần:
+ Phần 1: mục đích, thời gian, địa điểm và nhu cầu mua sản phẩm bánh Pía, lý do chọn mua bánh Pía của công ty Quãng Trân.
+ Phần 2: các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng. + Phần 3: giải pháp hoàn thiện sản phẩm hơn. . + Phần 4: thông tin cá nhân cùa đáp viên..
2.2.2. Phương pháp phân tích số liệu
Đề tài sử dụng phần mềm SPSS 13.0 để hỗ trợ trong việc phân tích số liệu. Các phương pháp phân tích được sử dụng trong việc giải quyết các mục tiêu của đề tài như: phương pháp so sánh số tương đối và tuyệt đối, phân tích nhân tố, hồi qui đa biến. Ngoài ra, đề tài còn sử dụng phương pháp thống kê mô tả thông tin của đáp viên, phân tích tần số.
Mục tiêu 1: dùng phương pháp thống kê số liệu, so sánh tương đối và so sánh tuyệt đối số liệu thứ cấp để phân tích tình hình hoạt động kinh doanh của Quãng Trân.
Mục tiêu 2: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả và phân tích tần số nhằm nghiên cứu sơ bộ sự hài lòng của khách hàng.
Mục tiêu 3: Sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy thang đo và sau đó phân tích nhân tố để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, đồng thời chạy hàm hồi qui đa biến giải thích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
Mục tiêu 4: Dựa vào kết quả phân tích đề xuất những giải pháp.
2.2.2.1. Phương pháp so sánh
Là phương pháp xem xét một chỉ tiêu phân tích bằng cách dựa trên việc so sánh với một chỉ tiêu cơ sở (chỉ tiêu gốc).
* So sánh bằng số tuyệt đối
Số tuyệt đối là một chỉ tiêu tổng hợp phản ánh quy mô, khối lượng của sự kiện. Tác dụng của nó là phản ánh tình hình thực hiện kế hoạch, sự biến động về quy mô, khối lượng.
Trong đó:
+ Y0: chỉ tiêu năm trước + Y1: chỉ tiêu năm sau
+Y: phần chênh lệch tăng/giảm của các chỉ tiêu kinh tế
Phương pháp này dùng để so sánh số liệu năm tính với số liệu năm trước của các chỉ tiêu để xem xét có biến động không. Và tìm ra nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế, từ đó đề ra biện pháp khắc phục.
* So sánh bằng số tương đối
Số tương đối là kết quả của phép chia giữa giá trị chênh lệch của kỳ phân tích và kỳ gốc với giá trị kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế.
Trong đó:
+ Y0: chỉ tiêu năm trước + Y1: chỉ tiêu năm sau
+Y: phần chênh lệch tăng/giảm của các chỉ tiêu kinh tế
Phương pháp này dùng để làm rõ tình hình biến động của mức độ của các chỉ tiêu kinh tế trong thời gian nào đó. So sánh tốc độ tăng trưởng của chỉ tiêu giữa các năm và so sánh tốc độ tăng trưởng giữa các chỉ tiêu. Từ đó tìm ra nguyên nhân và biện pháp khắc phục.
2.2.2.2. Phương pháp thống kê mô tả (Descriptive statistics)
Thống kê mô tả là một trong hai chức năng chính của thống kê (thống kê mô tả và thống kê ứng dụng). Thống kê mô tả là tập hợp tất cả các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu bằng các phép tính và các chỉ số thống kê thông thường như số trung bình (Mean), số trung vị (Median), phương sai (Variance), độ lệch chuẩn (Standard deviation), Mode...cho các biến số liên tục và các tỷ số (Proportion) cho các biến số không liên tục. Trong phương pháp thống kê liên tục, các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các biến định lượng.
2.2.2.3. Phương pháp phân tích tần số (Frequency table)
Là một phương pháp dùng để tóm tắt dữ liệu được sắp xếp thành từng tổ khác nhau, dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu
Y = 1 X100
Yo Yo Y
để so sánh tỷ lệ, phản ánh số liệu từ đó giúp ta đánh giá chính xác và dễ dàng đưa ra các giải pháp khắc phục.
2.2.2.4. Phương pháp kiểm định Cronbach alpha
Phương pháp Cronbach Alpha dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. Vì vậy đối với đề tài này tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha là 0,6.
2.2.2.5. Phương pháp phân tích nhân tố a) Bản chất và tác dụng của phương pháp a) Bản chất và tác dụng của phương pháp
Mục đích phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng 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 giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng có thể sử dụng được. Mối liên hệ giữa những bộ phận khác nhau của nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố (hay nói cách khác một nhân tố đại diện cho một số biến). Phân tích nhân tố là một kĩ thuật phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong đó toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu.
Phân tích nhân tố thường được sử dụng trong các trường hợp sau: - Nhận dạng các nhân tố giải thích mối liên hệ giữa các biến.
- Nhận dạng các biến mới thay thế cho các biến gốc ban đầu trong phân tích đa biến (hồi qui) tiếp theo.
- Nhận dạng một bộ có số biến ít hơn cho việc sử dụng phân tích đa biến. Phân tích nhân tố có vô số ứng dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu kinh tế và xã hội. Trong kinh doanh, phân tích nhân tố có thể được ứng dụng trong nhiều trường hợp:
- Phân tích nhân tố được sử dụng trong phân khúc thị trường để nhận dạng các biến phân nhóm khách hàng.
- Trong nghiên cứu sản phẩm, được sử dụng để xác định phẩm chất của nhãn hiệu có ảnh hưởng đến sự chọn lựa của khách hàng.
- Các nghiên cứu trong quảng cáo, được dùng để hiểu thói quen sử dụng phương tiện thông tin của thị trường mục tiêu.
- Trong nghiên cứu giá, được sử dụng để nhận dạng các đặc điểm khách hàng nhạy cảm về giá.
b) Mô hình phân tích nhân tố
Về mặt toán học, mô hình phân tích nhân tố giống như phương trình hồi qui nhiều chiều mà trong đó mỗi biến được đặc trưng cho mỗi nhân tố. Những nhân tố này không được quan sát một cách riêng lẻ trong mô hình. Nếu các biến được chuẩn hóa mô hình nhân tố có dạng như sau:
Xi = Ai1F1+ Ai2F2+…+ AimFm+ ViUi
Trong đó:
Xi: biến được chuẩn hóa thứ i
Aij: hệ số hồi qui bội của biến được chuẩn hóa i trên nhân tố chung j F: nhân tố chung
Vi: hệ số hồi qui của biến chuẩn hóa i trên nhân tố duy nhất i Ui: nhân tố duy nhất của biến i
M: số nhân tố chung
Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung. Các nhân tố chung có sự kết hợp tuyến tính của các biến được quan sát.
Fi = Wi1X1+ Wi2X2 +…+ WikXk
Trong đó:
Fi: ước lượng nhân tố thứ i
Wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố k: số biến
Trong phân tích này có thể chọn trọng số (hay hệ số điểm nhân tố) để nhân tố thứ nhất có tỷ trọng lớn nhất trong tổng phương sai. Các nhân tố có thể được ước lượng điểm nhân tố của nó. Theo ước lượng này, nhân tố thứ nhất có
điểm nhân tố cao nhất, nhân tố thứ hai có điểm nhân tố cao thứ hai…Dĩ nhiên, kĩ thuật ước lượng liên quan rất nhiều đến thống kê, điều này sẽ được giải thích chi tiết trong các phần sau.
c) Tiến trình phân tích nhân tố
Gồm 6 bước:
Hình 2.3 : TIẾN TRÌNH PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
2.2.2.6. Phương pháp hồi quy bội
a) Bản chất và tác dụng của phương pháp
Phương pháp hồi qui bội được Person sử dụng lần đầu tiên năm 1908. Phân tích hồi qui là phương pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thich) với một hay nhiều biến khác (gọi là biến độc lập hay biến giải thích).
Mục đích của phân tích hồi qui là ước lượng giá trị của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập đã cho. Còn phân tích tương quan là đo cường độ kết hợp giữa các biến, nó cho phép đánh giá mức độ chặt chẽ của sự phù hợp giữa các biến.
Phương pháp hồi qui tương quan bội được vận dụng để nghiên cứu mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Mục tiêu của
Xác định vấn đề nghiên cứu
Lập ma trận tương quan
Xác định số nhân tố
Giải thích các nhân tố
Tính điểm nhân tố Chọn nhân tố thay
thế Xác định mô hình phù hợp
việc nghiên cứu nhằm chỉ ra các yếu tố nào ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của du khách nhằm đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng của các yếu tố ảnh hưởng, với kỳ vọng sẽ nâng cao mức độ hài lòng chung.
b) Các bước vận dụng phương pháp hồi qui bội
Vận dụng phương pháp hồi qui bội vào nghiên cứu sự hài lòng của khách DL cần đi qua năm bước như sau:
Bước 1: Lựa chọn các tiêu thức (các biến) đưa vào phân tích.
Bước 2: Lựa chọn mô hình phù hợp nhất để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Để chọn mô hình phù hợp nhất sử dụng các phép kiểm định để kiểm tra: i) sự tồn tại thực tế của mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua kiểm định F và ii) sự phù hợp của mô hình thông qua chỉ tiêu SSE (sai số mẫu). Mô hình tốt nhất là mô hình có hệ số quyết định điều chỉnh lớn nhất và sai số mẫu nhỏ nhất. Đồng thời kiểm tra mức độ ảnh hưởng thực tế của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số hồi qui B và so sánh mức độ ảnh hưởng của từng biến nguyên nhân đến kết quả thông qua việc so sánh hệ số B chuẩn hóa. Lý do phải thực hiện rất nhiều phép kiểm định vì các kết quả tính toán được tính ra dựa trên một mẫu. Kết quả kiểm định sẽ cho pháp suy rộng kết luận từ mẫu cho kết luận về tổng thể chung.
Bước 3: Loại bỏ khỏi mô hình tốt nhất các biến có hệ số B không có Sigt nhỏ hơn 0,05 hoặc 0,1 (tùy theo mức ý nghĩa được lựa chọn). Nói cách khác, không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết rằng trên thực tế các biến này không có ảnh hưởng đến sự hài lòng chung.
Bước 4: Phân tích phần dư và phân tích đa cộng tuyến nhằm đưa ra các điều chỉnh cần thiết cho mô hình.
Bước 5: Kết luận về độ ảnh hưởng và dự đoán các mức độ của biến phụ thuộc trong tương lai.
Hàm hồi qui tuyến tính có dạng như sau: YI = 0+X1 +X2+…+Xn
Trong đó:
Y: sự hài lòng của khách DL
Xn: các nhân tố được rút ra từ phân tích nhân tố
: Các tham số hồi qui
2.2.3. Mô hình nghiên cứu
Hình 2.4: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tóm tắt, chương 2 tác giả đã hệ thống lại lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu và các phương pháp phân tích sử dụng trong đề tài.
Thông tin chung của đáp viên. Xác định nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng Số liệu sơ cấp Phân tích tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của
doanh nghiệp Quãng Trân. Xác định mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm bánh Pía. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố Đề xuất giải pháp Số liệu thứ cấp
CHƯƠNG 3
KHÁI QUÁT CHUNG VỀ DOANH NGHIỆP QUÃNG TRÂN 3.1. GIỚI THIỆU VỀ DOANH NGHIỆP QUÃNG TRÂN
3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển
Tên công ty: Doanh nghiệp Quãng Trân
Địa chỉ: 305 Nguyễn Huệ, phường 9, TP Sóc Trăng, Tỉnh Sóc Trăng Điện thoại: (079) 822841 - 612841
Fax: (079) 822841 - 612841 Email: quang-tran@vnn.vn
Lĩnh vực kinh doanh : chế biến lạp xưởng và bánh Pía. Mã số thuế : 2200212213
Quá trình hình thành và phát triển của công ty từ năm 1950 đến nay:
Thương hiệu Quãng Trân ra đời từ năm 1950. Khi đó Quãng Trân chỉ là một cơ sở sản xuất nhỏ chuyên ngành lạp xưởng - một đặc sản nổi tiếng của Nam Kỳ lục tỉnh thời bấy giờ.
Lạp xưởng được sản xuất từ ruột heo, thịt heo, mỡ heo, và một số gia vị truyền thống của một số gia đình người Hoa sinh sống ở khu vực miền Tây nói chung và tỉnh Sóc Trăng nói riêng. Chính vì Sóc Trăng là nơi sản xuất ra những