Các thông tin dữ liệu định lượng sau khi thu thập đã được hiệu chỉnh, làm sạch và được xử lý, phân tích trên phần mềm thống kê SPSS 16.0.
+ Phân tích thống kê mô tả: Nghiên cứu này sử dụng các công cụ bảng tần số, biểu đồ, giá trị trung bình.
+ Kiểm định độ tin cậy của thang đo: Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan
và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng nhưđộ lỗi của các biến.
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. Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được.
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA: Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phương pháp trích “Principal Components” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”. Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” > 1.
Xác định số lượng nhân tố
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, chỉ số này đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biết gốc và sẽ bị loại khỏi mô hình.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria) phải lớn hơn 50%. Tức là các nhân tốđược giữ lại giải thích hơn 50% biến thiên của dữ liệu.
Xoay các nhân tố
Hệ số tải (factor loading), biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến, phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố.
Phương pháp trích hệ số sử dụng thang đo: Mục đích kiểm định các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo nên phương pháp trích yếu tố Principal Components với phép quay Varimax sẽđược sử dụng cho phân tích EFA trong nghiên cứu vì phương pháp này sẽ giúp kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố của mô hình (nếu có).
+ Phân tích hồi quy: Được sử dụng để xác định mức độảnh hưởng của các yếu tố cấu thành nên tài sản thương hiệu đến tài sản thương hiệu tổng thể Con heo vàng.
Sau khi thang đo của các yếu tố mới được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 0,05. Mô hình hồi quy như sau: n Y = β0 + βi * Σ Xi + ei i=1 Trong đó: Y: Tài sản thương hiệu tổng thể.
Xi: Biến độc lập thứ i hay các yếu tố cấu thành tài sản thương hiệu.
βi: Các hệ số hồi quy riêng phần, nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tới tài sản thương hiệu tổng thể.
β0: Hằng số
ei: Sai số của phương trình hồi quy - Cặp giả thiết thống kê:
H0: Không tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nguyên tắc bác bỏ H0:
Nếu giá trị Sig. < 0,05: Với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.
Nếu giá trị Sig. > 0,05: Với độ tin cậy 95%, chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.
Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mối quan hệ giữa các yếu tố cấu thành nên tài sản thương hiệu cũng như chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến biến phụ thuộc.
+ Kiểm định giả thiết:
Kiểm định One – Sample T – test: được dùng để kiểm định mức đánh giá đồng ý của khách hàng đối với các yếu tố thuộc thang đo tài sản thương hiệu.
- Cặp giả thiết thống kê:
H0: Mức đánh giá đồng ý của khách hàng đối với các yếu tố thuộc thang đo tài sản thương hiệu bằng giá trị kiểm định.
H1: Mức đánh giá đồng ý của khách hàng đối với các yếu tố thuộc thang đo tài sản thương hiệu khác giá trị kiểm định.
Nguyên tắc bác bỏ H0:
Nếu giá trị Sig. < 0,05: Với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.
Nếu giá trị Sig. > 0,05: Với độ tin cậy 95%, chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.
Kiểm định Kolmogorov-Sminov: Dùng để kiểm tra độ phân phối chuẩn của các biến.
- Cặp giả thiết thống kê: H0: Phân phối chuẩn
H1: Không phân phối chuẩn
Nếu: Sig.(2-tailed) > 0,05: chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0
Sig.(2-tailed) ≤ 0,05: bác bỏ giả thiết H0
Kiểm định tham số (nếu biến phân phối chuẩn) dùng Kiểm định Independent- sample T-test; One – Way Anova và kiểm định phi tham số (nếu biến không phân phối chuẩn) dùng kiểm định Kruskal-Wallis và Mann-Whitney. Được dùng để kiểm định sự khác biệt trong đánh giá đối với các yếu tố thuộc thang đo tài sản thương hiệu giữa các nhóm khách hàng khác nhau phân theo giới tính, độ tuổi, có hay không sử dụng Con heo vàng và số năm chăn nuôi.
- Cặp giả thiết thống kê:
H0: Không có sự khác biệt trong đánh giá giữa các nhóm khách hàng khác nhau đối với biến nghiên cứu.
H1: Có sự khác biệt trong đánh giá giữa các nhóm khách hàng khác nhau đối với biến nghiên cứu.
Nguyên tắc bác bỏ H0:
Nếu giá trị Sig. < 0,05: Với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Đặc điểm của đối tượng điều tra
Số lượng bảng hỏi – phiếu được tác giả phát đi lần đầu là 450 phiếu, thu về được 289 phiếu, số phiếu hợp lệ là 243 phiếu đạt tỷ lệ 54%, lần 2 phát 200 phiếu, thu được 92 phiếu trong đó số phiếu hợp lệ là 75 phiếu. Như vậy, qua hai lần phát 650 phiếu thu được 318 phiếu hợp lệ. Sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu, tác giả tiến hành phân tích bộ dữ liệu với 318 phiếu (với số phiếu > 5*29 biến, đảm bảo phù hợp cho phân tích nhân tố).
Số phiếu điều tra qua đối tượng khảo sát được thể hiện ở Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Thống kê phiếu khảo sát
Đối tượng khảo sát Số phiếu phát ra Số phiếu thu về Số phiếu không thu về Hợp lệ Không hợp lệ Đại lý 80 21 4 55 Hộ dùng Con heo vàng 370 203 45 122
Hộ không dùng Con heo vàng 200 94 14 92
Tổng 650 318 63 269
(Nguồn: Thống kê số liệu điều tra 2014)
Qua thống kê của nhân viên thị trường Công ty trên địa bàn huyện Đông Hưng có 92 đại lý, trong đó 10 đại lý với sản lượng dưới 500kg/tháng, chủ yếu là bán nhỏ lẻ, nên tác giả chọn số phiếu phát cho đại lý là 80 phiếu. Số phiếu phát hộ dùng Con heo vàng nhiều hơn hộ không dùng Con heo vàng, đểđảm bảo chất lượng phiếu và khả năng thu hồi phiếu, bởi hộ sử dụng sẽ nhiệt tình giúp đỡ hơn.
Bảng 4.2 cho thấy cơ cấu mẫu điều tra phân theo giới tính có 229 nam, chiếm 72% và 89 nữ, chiếm 28%. Có thể thấy rằng có sự chênh lệnh lớn giữa tỷ lệ nam và nữ trong số những khách hàng điều tra. Đó là do hoạt động chăn nuôi chủ yếu là do đàn ông gánh vác. Độ tuổi khách hàng chủ yếu là trên 40 tuổi, chiếm 77%, chứng tỏ rằng hiện trong nông nghiệp rất ít lao động trẻ, bởi năng suất thấp và nhiều rủi ro. Số phiếu phát ra dựa trên quy mô chăn nuôi của các xã, nguồn phiếu thu về còn phụ thuộc vào sự giúp đỡ của đại lý và nhân viên tiếp thị Công ty.
Bảng 4.2: Tổng hợp sơ lược vềđối tượng điều tra
Tiêu chí Phân loại Số lượng (phiếu) Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 229 72 Nữ 89 28 Độ tuổi <20 0 0 20 – 40 73 23 >40 245 77 Xã điều tra Đông Kinh 68 21,4 An Châu 24 7,5 Đông Hoàng 20 6,3 Đông Xá 20 6,3 Lô Giang 19 6 Trọng Quan 19 6 Mê Linh 15 4,7 Đông Sơn 11 3,5 Hồng Giang 11 3,5 Đồng Phú 10 3,1 Đông Á 10 3,1 Hoa Lư 10 3,1 22 xã khác (<10 phiếu) 81 25,5
(Nguồn: Thống kê số liệu điều tra 2014)
4.2 Mối quan hệ giữa các yếu tố cấu thành nên tài sản thương hiệu Con heo vàng vàng
4.2.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến “rác”, các biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,4 (có thể chọn nhỏ hơn 0,3, nhưng số liệu tốt nên chọn 0,4) sẽ bị loại để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố và thang đo sẽ được
chọn khi hệ số Cronbach Alpha từ 0,8 đến gần 1, tức hệ số thang đo tốt, và từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Độ tin cậy được dùng để mô tảđộ lỗi của phép đo, bởi vì ta không thể biết chính xác mức độ biến thiên của biến đúng và biến lỗi, không thể tính được trực tiếp mức độ tin cậy của thang đo. Tuy nhiên, chúng ta có thể thiết lập độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi, được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến (dẫn theo Nguyễn Thị Thu Hồng, 2013).
Theo mô hình nghiên cứu, tài sản thương hiệu được đo lường thông qua 4 nhân tố với 26 biến quan sát: (1) sự nhận biết thương hiệu, được đo lường bằng 5 biến quan sát; (2) sự liên tưởng thương hiệu, được đo lường bằng 7 biến quan sát; (3) chất lượng cảm nhận, được đo bằng 9 biến quan sát và (4) lòng trung thành thương hiệuđược đo lường bằng 5 biến quan sát. Riêng biến phụ thuộc (5)
tài sản thương hiệu tổng thể được đo lường bằng 3 biến quan sát.
Kết quảở Bảng 4.3 cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các nhóm biến đều lớn hơn 0,7. Hai nhân tố trung thành thương hiệu và tài sản thương hiệu tổng thể có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn lần lượt là 0,935; 0,908, ba nhân tố nhận biết thương hiệu, nhất lượng cảm nhận và liên tưởng thương hiệu
có hệ số Cronbach’s Alpha thấp hơn, lần lượt là 0,895; 0,825; 0,812). Hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, riêng có biến
“Địa điểm đại lý phân phối thuận tiện” và “Phương pháp ngâm men lỏng của Con heo vàng” thuộc nhóm liên tưởng thương hiệu có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 (lần lượt là 0,300 và 0,296), nếu loại hai biến này thì hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo liên tưởng thương hiệu sẽ tăng lên là 0,862,vậy loại hai biến “Địa điểm đại lý phân phối thuận tiện” và “Phương pháp ngâm men lỏng của Con heo vàng” khỏi mô hình. Vì vậy, có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA (xem phụ lục).
Bảng 4.3: Kết quảđánh giá độ tin cậy của thang đo các nhân tố BIẾN Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số nếu loại biến
SỰ NHẬN BIẾT THƯƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0,895
Tôi biết sản phẩm Con heo vàng 13,76 11,072 0,751 0,871 Tôi có thể nhận biết logo (hình ảnh) sản phẩm Con heo vàng
một cách nhanh chóng 14,04 10,358 0,799 0,859
Tôi có thể đọc được câu slogan (khẩu hiệu) của thương hiệu
Con heo vàng 14,56 11,048 0,636 0,898
Tôi có thể nhớ và nhận ra màu sắc đặc trưng của thương
hiệu Con heo vàng 13,98 10,766 0,762 0,868
Nhìn chung tôi có thể phân biệt được sản phẩm Con heo
vàng với sản phẩm khác 13,88 10,812 0,776 0,865
SỰ LIÊN TƯỞNG THƯƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha = 0,812
Con heo vàng là một thương hiệu lớn, uy tín 23,25 12,862 0,702 0,761 Con heo vàng luôn đạt được những giải thưởng có giá trị 23,64 12,321 0,616 0,775 Công ty có cơ sở vật chất đồng bộ, hiện đại 23,59 12,603 0,676 0,763 Địa điểm đại lý phân phối thuận tiện 23,37 15,288 0,300 0,825 Đại lý phân phối đều có giá treo hàng túi và biển quảng cáo 23,32 13,379 0,578 0,782 Chất lượng luôn là hàng đầu 23,37 12,801 0,705 0,760 Phương pháp “ngâm men lỏng” của Con heo vàng 23,32 15,012 0,296 0,829 CHẤT LƯỢNG CẢM NHẬN: Cronbach's Alpha = 0,825
Tính ổn định màu sắc, chất lượng sản phẩm 29,12 20,337 0,518 0,808 Chi phí thức ăn/1kg tăng trọng (FCR) 29,01 19,489 0,604 0,798 Sản phẩm an toàn trong chăn nuôi 28,95 19,840 0,597 0,799 Trình độ nhân viên kĩ thuật 29,11 20,386 0,620 0,798 Tần suất thăm hỏi, trợ giúp của nhân viên 29,27 19,714 0,540 0,806
Thái độ nhân viên 29,11 20,348 0,565 0,803
Mật độ đại lý phân phối sản phẩm 29,24 21,192 0,434 0,817 Hình thức thanh toán linh hoạt 29,53 20,464 0,495 0,811
LÒNG TRUNG THÀNH THƯƠNG HIỆU: Cronbach's Alpha =0,935 Tôi nghĩ ngay đến Con heo vàng khi có nhu cầu khác về
thức ăn chăn nuôi 15,01 16,612 0,767 0,932
Tôi sẽ tiếp tục sử dụng, phân phối sản phẩm Con heo vàng
trong tương lai 14,81 14,591 0,857 0,914
Tôi nhiệt tình khi giới thiệu Con heo vàng với người khác, 14,70 14,697 0,848 0,916 Tôi tự hào khi sử dụng/bán sản phẩm Con heo vàng –
thương hiệu Việt 14,71 14,801 0,833 0,919
Tôi là khách hàng trung thành của Con heo vàng 14,84 14,202 0,843 0,918 TÀI SẢN THƯƠNG HIỆU TỔNG THỂ: Cronbach's Alpha = 0,908
Thật có ý nghĩa khi mua sản phẩm Con heo vàng thay cho
các sản phẩm khác, dù cho các sản phẩm là tương đồng 7,50 3,954 0,774 0,901 Dù sản phẩm khác có cùng đặc điểm như Con heo vàng, tôi
vẫn chọn sử dụng sản phẩm Con heo vàng 7,43 3,628 0,858 0,831 Dù các sản phẩm khác cũng tốt như sản phẩm Con heo
vàng, tôi thích sử dụng sản phẩm Con heo vàng hơn 7,32 3,599 0,817 0,867
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS năm 2014)
4.2.2 Phân tích các yếu tố cấu thành nên tài sản thương hiệu Con heo vàng
Phân tích nhân tố sẽ giúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng 26 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố chủ yếu đến tài sản thương hiệu tổng thể qua đánh giá của khách hàng đối với thương hiệu Con heo vàng của Công ty.
Với các biến biến “Địa điểm đại lý phân phối thuận tiện” và “Phương pháp ngâm men lỏng của Con heo vàng” thuộc nhóm liên tưởng thương hiệu có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 nên không đưa vào mô hình, còn các biến còn lại đều thoả mãn điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố giúp ta kiểm định lại một lần nữa các chỉ số đánh giá biến trong từng nhân tố có thực sự đáng tin cậy và có độ kết dính như đã thể hiện ở phần xác định hệ số Cronbach’s Alpha hay không.
* Phân tích nhân tố các biến độc lập:
Kiểm định KMO
Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thiết H0 là các biến không có tương quan với nhau
trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0,5 < KMO < 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả kiểm định KMO lần 1 cho ra trị số của KMO đạt 0,929 lớn hơn