Mẫu nghiên cứu được chọn bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện kết hợp định mức dựa theo tiêu chí sốlượng khách hàng trên địa bàn TP.HCM.
Về kích thước của mẫu nghiên cứu, tổng hợp từ các nhà nghiên cứu và ý kiến chuyên gia thì cỡ mẫu tối ưu là bao nhiêu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy,
phương pháp phân tích dữ liệu, phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu, các tham số cần ước lượng và quy luật phân phối của tập các lựa chọn của người
được phỏng vấn. Chẳng hạn:
− Để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (1991) thì kích cở mẫu (n) phải thỏa công thức: n≥8k+50 (với k là số biến độc lập của
mô hình, trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985): n ≥ 104 + m (với m là sốlượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m, nếu m < 5.
− Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair và ctg (1998) cho rằng, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Gorsuch (1983) cho rằng nên cần ít nhất 200 quan sát. Tuy nhiên, theo quy tắc kinh nghiệm, mẫu càng lớn càng tốt.
Trong nghiên cứu này thang đo trên gồm 4 biến độc lập thì số mẫu dự kiến theo công thức Tabachnick và Fidell (1991) là n ≥ 82 mẫu, theo Harris RJ. Aprimer (1985)
n ≥ 109 mẫu; theo Hair và ctg (1998) n ≥ 125 (25x5). Tuy nhiên, về nguyên tắc kích thước mẫu càng lớn càng tốt, vì thế tác giả xác định kích thước mẫu tối thiểu là 250 (125 x 2). Ngoài ra, để bù đắp một tỉ lệ thông tin bị loại bỏ (các bảng câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy), tác giả quyết định phỏng vấn 300 (250 + 50) khách hàng.
3.4.2 Thiết kế bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu nghiên cứu
Bảng câu hỏi được thiết kếtrên cơ sở thang đo nháp 2 được phát triển từ thang đo
nháp 1 và bổ sung thêm phần thông tin các đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng
33
hàng (theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện) nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh của các câu hỏi (phát biểu) về mặt hình thức và khả năng cung cấp thông tin của khách
hàng, trên cơ sởđó hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn chính thức.
Kết quả phỏng vấn thử 22 khách hàng cho thấy :
− Đáp viên (khách hàng được phỏng vấn) hiểu được các phát biểu.
− Đáp viên có đầy đủthông tin để trả lời.
− Đáp viên sẵn sàng cung cấp thông tin.
Như vậy, bảng câu hỏi này tiếp tục được sử dụng để phỏng vấn khách hàng trong nghiên cứu chính thức (Phụ lục 3) thông qua hai phương thức:
− Thứ nhất: Sử dụng công cụ Google Drive, chia sẻ đường liên kết để khảo sát
trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xuất ra phần mềm Excel.
− Thứ hai: Khảo sát trực tiếp đối tượng khảo sát.
Kết quả thu được sau khi đảm bảo đủ số lượng mẫu nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành nhập liệu, mã hóa và xử lí trên phần mềm SPSS 20.
3.4.3 Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mã hóa, hiệu chỉnh mã, nhập liệu và làm sạch thông tin bằng phần mềm SPSS để tiến hành xử lý và phân tích dữ liệu thông qua:
− Đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
• Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha được thực hiện cho từng nhóm biến thuộc các nhân tố khác nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng, khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt, tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu đề nghị
rằng từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong trường hợp ở nghiên cứu này, kết quả Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đều có thể chấp nhận được.
• Trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác. Hệ số này càng cao thì sựtương quan của biến với các biến khác càng cao. Các biến có hệ sốtương quan biến tổng nhỏhơn 0,3 bị coi là biến rác và bị loại khỏi thang đo (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai
34
Trang, 2011). Trong nghiên cứu này, những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 cũng sẽ bị loại khỏi thang đo.
− Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis):
Qua phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ loại bỏ các biến quan sát không đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt; đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các yếu tố (thành phần đo lường) phù hợp, đặt cơ sở cho việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích tiếp theo.
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong phân tích EFA gồm:
• Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Đây là một chỉ dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
• Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Đại lượng Barlett 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 nhỏhơn 0,05) thì các biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
• Chỉ số Eigenvalue: Đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
• Phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn
hơn hoặc bằng 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏhơn 0,4 sẽ bị loại (Nguyễn Đình
Thọ, 2013).
• Khác biệt hệ số chuyền tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn
hơn 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị
Mai Trang, 2011).
− Phân tích tương quan:
Phân tích tương quan được sử dụng làm thước đo độ lớn của các mối liên hệ giữa các biến định lượng trong nghiên cứu. Thông qua thước đo này có thể xác định mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
35
• Trong phân tích tương quan, giá trị Sig. nói lên tính phù hợp của hệ số tương
quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy cho trước. Nếu chọn mức
ý nghĩa 1% thì giá trị Sig. phải nhỏhơn 0,01, còn nếu mức ý nghĩa là 5% thì sig. phải nhỏ hơn 0,05 thì hệ số tương quan mới có ý nghĩa thống kê (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Hệ số tương quan (Pearson Correlation) nói lên mức độ tương quan giữa các biến với nhau trong mô hình. Nếu hệ số tương quan càng lớn và có ý nghĩa thống kê thì mối tương quan giữa các biến càng mạnh. Tương quan giữa một biến với chính biến đó sẽ bằng một.
− Phân tích hồi quy bội:
Phân tích hồi quy bội nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu
và đo lường cường độtác động của các yếu tố.
• Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter). Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định RP
2
P
(R-square). Hệ số RP
2
P được chứng minh là hàm không giảm theo số biến
độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, RP
2
P
có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của
thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 01 biến giải thích giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ
số R- square điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độtác động của biến đó vào sự
thỏa mãn chất lượng dịch vụ của khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Kiểm định F được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏhơn 0,05 thì có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
36
Mục tiêu chương 3 nhằm trình bày quy trình và phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong đềtài để xây dựng, đánh giá thang đo các khái niệm và mô hình lý thuyết.
Quy trình nghiên cứu gồm các giai đoạn chính sau: Giai đoạn 1, xây dựng thang đo
nháp 1 dựa trên các cơ sở lý luận, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đã xây dựng ở chương 2; Giai đoạn 2, tiến hành nghiên cứu sơ bộ định tính, sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi với kích thước mẫu n=15 nhằm khám phá và kiểm định lại những thành phần tác động đến giá trị cảm nhận của khách hàng và những biến quan sát của các yếu tố để từ đó, điều chỉnh và bổ sung nhằm xây dựng thang đo nháp 2; Trên cơ sở thang đo nháp 2, bổ sung thêm thông tin các đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng
được phỏng vấn để thiết kế bảng câu hỏi chính thức; Giai đoạn 3, thực hiện nghiên cứu
định lượng thông qua phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi với kích thước mẫu n=300 nhằm kiểm định các thang đo, mô hình nghiên cứu và mức độ ảnh hưởng của các thành phần giá trị cảm nhận đến quyết định mua hàng của khách hàng. Phương
pháp sử dụng trong giai đoạn 4 này là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA đểđánh giá thang đo và phân tích hồi quy bội để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết.
37
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Đểđạt được kích thước mẫu đề ra là n=300, sốlượng bảng câu hỏi nghiên cứu định
lượng đã được phát ra là 400 bảng và thu vềđược 347 bảng. Sau khi thu thập, sàng lọc và kiểm tra tính hợp lệ, có 46 bảng câu hỏi bị loại. Như vậy, kích thước mẫu chính thức là n=301. Các bảng câu hỏi sau khi thu thập được nhập liệu, mã hóa và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 20.0. Kết quả thống kê mô tả mẫu được thể hiện trên bảng 4.1.
Bảng 4.1 – Mô tả mẫu theo giới tính, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp, thu nhập Phân bố mẫu Tần số Tần suất % hợp lệ Giới tính Nam 109 36,2% 36,2% Nữ 192 63,8% 63,8% Tổng cộng 301 100% 100% Độ tuổi 18 - 35 tuổi 143 47,5% 47,5% 36 - 55 tuổi 128 42,5% 42,5% Trên 55 tuổi 30 10% 10% Tổng cộng 301 100% 100% Trình độ Dưới Cao Đẳng 67 22,3% 22,3% Cao Đẳng - Đại Học 204 67,8% 67,8% Sau Đại Học 30 10% 10% Tổng cộng 301 100% 100% Nghề nghiệp
Cán bộ, viên chức, giáo viên 32 10,6% 10,6%
Tiểu thương 31 10,3% 10,3%
Doanh nhân, nhân viên công ty 139 46,2% 46,2%
Ngành nghề khác 99 32,9% 32,9%
Tổng cộng 301 100% 100% Thu nhập
Dưới 5 triệu 31 10,3% 10,3%
5 triệu - dưới 8 triệu 171 56,8% 56,8%
8 triệu - dưới 12 triệu 60 19,9% 19,9%
Từ 12 triệu trở lên 39 13% 13%
Tổng cộng 301 100% 100%
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Về giới tính, tỷ lệ nữ nhiều hơn nam chiếm 63,8% trong khi nam chiếm 36,2%.
Vềđộ tuổi, phân bố mẫu theo độ tuổi không có sự trải đều mà tập trung nhiều nhất
38
là độ tuổi trên 55 tuổi chỉ có 30 người chiếm 10%.
Về trình độ, trong danh sách tham gia phỏng vấn, chiếm đa số là những người có
trình độ Cao đẳng – Đại học gồm 204 người chiếm 67,8%, dưới Cao Đẳng chiếm 22,3% và người có trình độSau đại học chỉ có 30 người chiếm 10%.
Về nghề nghiệp, doanh nhân, nhân viên công ty chiếm gần một nửa sốngười được phỏng vấn (46,2%); còn lại là ngành nghề khác 99 người (32,9%); Cán bộ, viên chức, giáo viên 32 người (10,6%); Tiểu thương31 người (10,3%).
Về thu nhập, nhiều nhất là những người có thu nhập từ 5 triệu - dưới 8 triệu gồm 171 người chiếm 56,8%. Tiếp theo là người có thu nhập từ 8 triệu - dưới 12 triệu
chiếm 19,9% và từ 12 triệu trở lên chiếm 13%. Cuối cùng, ít nhất là người có thu nhập
dưới 5 triệu gồm 31 người chỉ chiếm 10,3%.
Nhìn chung,phân bố mẫu về giới tính, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp và thu nhập là không đồng đều nhưng phù hợp với thực tế thị trường Việt Nam khi mà số người mua sắm và tiêu dùng sản phẩm sữa tươi đa phần là nữ giới, trẻ tuổi, đa dạng ngành nghề và thu nhập. Hơn thế nữa, sản phẩm sữa tươi TH True Milk có giá bán cao hơn hẳn các phẩm sữa tươi khác trên thị trường vì vậy, người mua sắm và sử dụng sản phẩm này chủ yếu là những người có thu nhập khá.
4.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA
Kết quả kiểm định ở bảng 4.2 cho thấy tất cảcác thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.
Bảng 4.2 – Kết quảđánh giá sơ bộcác thang đo bằng Cronbach’s Alpha Thang đo hiKý ệu quan sát Số biến Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biếHệ số n
tổng nhỏ nhất
Chất lượng sản phẩm PQ 7 0,868 0,520 (PQ4)
Giá cả sản phẩm PP 5 0,860 0,543 (PP2)
Hình ảnh thương hiệu BI 5 0,835 0,532 (BI5)
Hệ thống phân phối PD 4 0,845 0,574 (PD4)
Quyết định mua BD 4 0,814 0,584 (BD3)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Như vậy, sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả
39 thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA) (EFA)
4.3.1 Phân tích EFA các thành phần giá trị cảm nhận
Theo kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần giá trị cảm nhận tại phụ lục 5 cho thấy:
• Chỉ số KMO là 0,875 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,00 nhỏhơn 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
• 21 biến quan sát đo lường 04 thành phần giá trị cảm nhận được trích vào 04 nhân tố nguyên gốc các thành phần giá trị cảm nhận như đề xuất trong mô hình lý thuyết tại Eigenvalue = 1,383 và phương sai trích đạt 63,299%, đồng thời, tất cả biến
quan sát được rút trích vào các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (Factor Loading)
đạt tiêu chuẩn lớn hơn 0,4.
• Tuy nhiên, có 5 biến quan sát có chênh lệch trọng số tải nhân tố giữa các biến nhỏhơn 0,3 nên không tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố cần loại khỏi thang đo là:
Biến PQ1“Sữa tươi TH True Milk là sữa tươi thật”; Biến PQ4“Sữa tươi TH True Milk đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm”; Biến PP2 “Giá sữa tươi TH True Milk phù hợp với chất lượng sản phẩm”, Biến BI5“Sữa tươi TH True Milk để lại ấn tượng trong tâm tưởng của Anh (Chị)”và Biến PD4“Anh (chị) dễ dàng mua sữa tươi TH True Milk khi cần thiết”.
Kết quả EFA sau khi loại bỏ 5 biến PQ1, PQ4, PP2, BI5, PD4 thể hiện tại bảng 4.3: