Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm sử lý SPSS 16, để sàng lọc loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn. Trong đó:
Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về độ tin cậy của một thang đo, tức mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) và tính chất nhất quán của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) đo lường một khái niệm. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cho rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với
người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ [0;1]. Về lý thuyết thống kê thì hệ số này càng cao càng tốt, tức là độ tin cậy của thang đo càng cao. Tuy nhiên thực tế thì không phải như vậy, khi hệ số này lớn hơn 0.95 thì có nghĩa là các biến quan sát không có sự khác biệt nhau vì vậy kết quả khảo sát nhận được hầu như là giống nhau. Trong nghiên cứu vấn đề này được xem là trùng lắp trong đo lường Nguyễn Đình Thọ (2012).
Công thức tính của hệ số Cronbach alpha là :
α = Nρ/[1 + ρ(N-1)]
Trong đó ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. Ký tự Hy lạp ρ (đọc là prô) trong công thức tượng trưng cho tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra.
Tuy nhiên, Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại.Bởi vậy bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng <0,3 sẽ bị loại bỏ. Song, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, việc loại bỏ hay không loại bỏ một biến quan sát không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Theo đó, trong trường hợp thang đo đáp ứng tiêu chuẩn của Cronbach alpha và nếu loại bỏ biến có tương quan biến tổng <0,3 dẫn đến vi phạm giá trị nội dung (các biến quan sát còn lại không còn bao phủ đầy đủ nội hàm của khái niệm ) thì không nên loại bỏ biến đó.
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số này nằm trong vùng [0.7,0.8]. Nếu hệ số này >.6 thì thang đo này có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Trong nghiên cứu này, thang đo chấp nhận được khi hệ số Cronbach’s Alpha >.7 và khi biến quan sát được loại khi tương quan biến tổng <.3 và không có đóng góp về mặt nội dung.
Công cụ kiểm tra độ tin cậy: Analyze/ Scale/Reliabitity Analysis.
Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc, nghĩa là không có biến phụ phuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập hợp biến F thành tập hợp biến K <F, các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy. Phương pháp EFA được sử dụng rộng rải trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường Nguyễn Đình Thọ(2012).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), “Để sử dụng được EFA thì hệ số KMO phải lớn hơn 0.5”.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Hệ số dùng để kiểm định giả thiết rằng các biến có tương quan với nhau trong tổng thể thay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig<5%, nghĩa là các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể Nguyễn Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc(2005).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): hệ số này chỉ ra mối quan hệ tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa cần thiết của EFA. Hệ số tải nhân tố từ >= 0.5 thì có ý nghĩa.
Phương sai trích (Variance Explained): tổng phương sai trích phải >= 0.5 Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, Hair và cộng sự, (2006).
Theo Nguyễn Khánh Duy (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax. Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố Principal Component Analysis và phép quay Virimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến.
3.3.5.4. Phân tích hồi quy
Toàn bộ dữ liệu thu thập được xử lý bởi phần mềm SPSS 16.0 theo các bước sau:
Bước 1: Đánh giá độ tin cậy của thang đo. Các thang đo được đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’ Alpha. Các biến quan sát có tương quan biến tổng <.03 và xét thấy không đóng góp về mặt ý nghĩa thì sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt >0.7.
Bước 2: Kiểm định giá trị thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo đó. Trong phân tích EFA, kiểm định KMO tối thiểu phải đạt 0.5, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue >=1. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) sẽ bị loại và tổng phương sai trích phải >.5.
Bước 3: Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Thông qua kiểm định các giả định của mô hình hồi quy để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị. Sau khi kiểm định các giả thuyết của mô hình hồi quy, phân tích hồi quy sẽ được tiến hành để xác định trọng số của từng nhân tố tác động lên biến phụ thuộc ý định mua nước hoa của nam giới. Phân tích hồi quy được thực hiện bởi phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 mô tả các phương pháp nghiên cứu trong quá trình thực hiện luận văn. Luận văn được thực hiện qua hai giai đoạn nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách phỏng vấn sâu, được thực hiện trước để định hướng cho nghiên cứu định lượng. Từ kết quả nghiên cứu định tính, các biến độc lập được xác định và sàng lọc. Nghiên cứu định tính cũng khẳng định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình lý, đồng thời cũng điều chỉnh và hoàn thiện bảng câu hỏi làm công cụ cho nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng sử dụng phương pháp điều tra chọn mẫu với công cụ là bảng câu hỏi và xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản16. Đầu tiên tác giả nghiên cứu sơ bộ để kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhằm mang lại kết quả tốt hơn khi nghiên cứu trên quy mô lớn.
Chương này trình bày cách thức thực hiện nghiên cứu, khảo sát, phương pháp xử lý dữ liệu. Tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu định tính để điều chỉnh mô hình và điều chỉnh lại thang đo với số lượng 7 nhân tố và 26 biến quan sát.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
4.1.1. Giới tính đáp viên
Trong tổng số 400 người tham gia phỏng vấn có 227 người giới tính Nữ chiếm tỷ lệ 54% toàn bộ mẫu nghiên cứu, và 173 người giới tính nam chiếm tỷ lệ 46% toàn bộ mẫu nghiên cứu.
Hình 4.1. Giới tính đáp viên Nguồn: Kết quả khảo sát N=400
4.1.2. Cơ cấu độ tuổi
Trong tổng số 400 người tham gia phỏng vấn chiếm đa số đều thuộc nhóm tuổi từ 25 – 49 tuổi với tổng số 292 người chiếm tỷ lệ 73% trong đó nhóm tuổi từ 18 – 24 tuổi có 54 người tham gia khảo sát chiếm tỷ lệ 14%, tiếp theo là nhóm tuổi từ 25 – 34 tuổi với tổng số 156 người chiếm tỷ lệ 39%.Nhóm tuổi từ 35 – 49 tuổi có 136 người chiếm tỷ lệ 34% và nhóm lớn tuổi từ 50 -65 có 54 người tham gia khảo sát chiếm tỷ lệ nhỏ 14%.
Hình 4.2. Cơ cấu độ tuổi đáp viên Nguồn: Kết quả khảo sát N=400
43% 57% NamNữ 14% 39% 34% 14% 18 - 24 25 - 34 35 - 49 50 - 65
4.1.3. Trình độ học vấn
Kết quả khảo sát 48% trong tổng số 400 người tham gia khảo sát có trình độ học vấn đại học, 22% tốt nghiệp phổ thông; 25% có trình độ cao đẳng trung cấp và 4% có trình độ trên đại học.
Biểu đồ 4.1 Trình độ học vấn: Nguồn: Kết quả khảo sát N=400
4.1.4. Thu nhập cá nhân
Đa số đáp viên tham gia khảo sát có thu nhập từ 5 triệu đến 10 triệu đồng chiếm 44% trong tổng số 400 mẫu, 24% có thu nhập từ 3triệu đến 5 triệu đồng và chỉ có 17% thu nhập 10 triệu đến 15 triệu đồng. Có 11% khách hàng có thu nhập trên 15 triệu đồng. Thu nhập dưới 3 triệu đồng chỉ chiếm 4%.
Biểu đồ 4 2 Thu nhập cá nhân Nguồn: Kết quả khảo sát N=400
4.1.5. Tình trạng hôn nhân
Trong tổng số 400 đáp viên tham gia khảo sát có 54% khách hàng đã có gia đình và có con, 36% còn độc thân và chỉ 10% đã có gia đình nhưng chưa có con.
1% 4%
22% 25%
48%
Chưa tốt nghiệp phổ thông Trên đại học Tốt nghiệp phổ thông Cao đẳng, trung cấp Đại học 4% 11% 17% 24% 44% Dưới 3,000,000 đồng Trên 15,000,000 đồng Từ 10,000,001 đồng - 15,000,000 đồng Từ 3,000,001 đồng - 5,000,000 đồng Từ 5,000,001 đồng – 10,000,000 đồng
Biểu đồ 4 3 Tình trạng hôn nhân Nguồn: Kết quả khảo sát N=400
4.2. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ CRONBACK’S ALPHA CRONBACK’S ALPHA
Hệ số tin cậy Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về độ tin cậy của một thang đo, tức mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) và tính chất nhất quán của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) đo lường một khái niệm, các biến có hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng <0,3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn chọn thang đo khi độ tin cậy Alpha > 0,7. Kết quả phân tích hệ số Cronbach alpha cho từng nhân tố như sau:
Thang đo nhân tố “Nhận thức thương hiệu” (Biến từ TH1 đến TH3) : hệ số Cronbach alpha bằng 0,809 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Nhận thức thương hiệu Hệ số Cronbach s Alpha: 0 809
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach s Alpha khi loại
biến TH1 6.7925 1.819 0.614 0.782 TH2 6.7475 1.608 0.742 0.647 TH3 6.665 1.797 0.621 0.775 36% 10% 54% Độc thân Đã có gia đình nhưng chưa có con Đã có gia đình và có con
Thang đo nhân tố Cảm nhận chất lượng (Biến từ CL1 đến CL3): hệ số Cronbach alpha bằng 0,860 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Cảm nhận chất lượng Hệ số Cronbach s Alpha: 0 8 0
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương
quan biến tổng Cronbach s Hệ số Alpha khi loại
biến
CL1 6.6275 2.5 0.676 0.857
CL2 6.4725 2.245 0.813 0.735
CL3 6.3650 2.057 0.733 0.814
Thang đo nhân tố Giá cả(Biến từ GC1 đến GC4): hệ số Cronbach alpha bằng 0,833 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Giá cả
Hệ số Cronbach s Alpha: 0 833
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương
quan biến tổng Cronbach s Hệ số Alpha khi loại
biến
GC1 9.8100 4.285 0.586 0.822
GC2 9.9225 3.891 0.725 0.762
GC3 10.0075 3.702 0.694 0.776
GC4 9.9875 4.012 0.651 0.794
Thang đo nhân tố Người đại diện sản phẩm(Biến từ DD1 đến DD5): hệ số Cronbach alpha bằng 0,778 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu và độ tin cậy. Tuy nhiên biến DD3 có hệ số tương quan biến tổng bé chỉ đạt 0.245< 0.3 và khi loại biến này ra khỏi
nhân tố hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ 0,778 => 0,831, tuy nhiên theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang Cronbach’s Alpha chưa đủ cơ sở để loại biến này ra khỏi nhân tố. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Người đại diện
Hệ số Cronbach s Alpha: 0 778
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach s Alpha khi loại
biến DD1 13.3150 5.239 0.627 0.711 DD2 13.2675 5.003 0.71 0.681 DD5 13.3500 5.195 0.599 0.72 DD4 13.3475 5.265 0.613 0.716 DD3 13.2600 6.479 0.245 0.831
Thang đo nhân tố Truyền miệng (Biến từ TM1 đến TM3): hệ số Cronbach alpha bằng 0,809 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Truyền miệng
Hệ số Cronbach s Alpha: 0 809
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach s Alpha khi loại
biến
TM1 6.7900 2.302 0.702 0.695
TM2 6.7400 2.007 0.735 0.653
TM3 6.7150 2.555 0.549 0.844
Thang đo nhân tố Mua làm quà tặng (Biến từ QT1 đến QT4): hệ số Cronbach alpha bằng 0,903 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và
lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giảquyết định giữ nguyêncác biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Mua làm quà tặng Hệ số Cronbach s Alpha: 0 903
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach s Alpha khi loại
biến
QT1 10.1225 5.200 0.714 0.898
QT2 10.0375 4.853 0.848 0.850
QT3 10.0575 4.851 0.831 0.856
QT4 10.0050 5.103 0.738 0.890
Thang đo nhân tố Ý định mua nước hoa dành cho nam giới(Biến từ DDM1 đến DDM4): hệ số Cronbach alpha bằng 0,853 ; đồng thời tất cả các biến đều có tương quan biến tổng đều cao và lớn hơn 0,3 nên các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tác giả quyết định giữ nguyên các biến quan sát trong thang đo này và tiếp tục chuyển sang EFA.
Phân tích Cronbach s Alpha cho thang đo: Dự định mua hàng Hệ số Cronbach s Alpha: 0 8 3
Biến quan sát
Trung bình của thang đo khi
loại biến
Phương sai của thang đo khi
loại biến
Hệ số tương
quan biến tổng Cronbach s Hệ số Alpha khi loại
biến DDM1 10.6050 4.500 0.629 0.839 DDM2 10.6225 4.055 0.768 0.783 DDM3 10.6300 3.933 0.766 0.781 DDM4 10.4650 3.949 0.632 0.845 4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ A
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm