412 Cơ cấu độ tuổi
4.2. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ
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 tắt tất cả dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.780
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương 4974.548
df - Bậc tự do 231 Sig - Mức ý nghĩa 0.000 Ma trận phép quay nhân tố Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 QT2 0.910 QT3 0.870 QT1 0.806 QT4 0.780 DD2 0.833 DD1 0.776 DD5 0.759 DD4 0.673 DD3 0.333 GC2 0.840 GC3 0.803 GC4 0.735 GC1 0.716 CL2 0.884 CL3 0.834 CL1 0.788 TM2 0.855 TM1 0.855 TM3 0.710 TH2 0.857 TH1 0.813 TH3 0.803
Bảng 4 1 : Kết quả A lần 1 Nguồn: Kết quả khảo sát N = 400
Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkm) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn theo
Nguyễn Đình Thọ (2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 – 1 thì phân tích nhân tố khám phá đó là thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig< 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA (Hair, 2010).
Sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax cho 22 biến quan sát thu được kết quả EFA lần 1:
Kết quả EFA lần thứ 1, chỉ số KMO = 0,780 (đạt yêu cầu >0,5); sig = 0,000 (đạt yêu cầu < 0,05) Chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để EFA; 22 biến quan sát đều có trọng số Factor loading lớn hơn 0,5 được trích thành 6 nhân tố với Eigenvalues = 1,270> 1 và giá trị Cumulative % cho biết 6 nhân tố đầu giải thích 70,305% biến thiên của dữ liệu (lớn hơn 50% nên có thể chấp nhận được) . Tuy nhiên biến DD3 (Nếu nước hoa dành cho nam được các chuyên gia về nước hoa làm đại diện sẽ dễ thu hút tôi chọn mua) có hệ số tải nhân tố bé = 0,333 (không đạt yêu cầu phải > 0,5), tác giả quyết định loại biến DD3, thực hiện EFA lần thứ 2:
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.779
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương 4931.098
df - Bậc tự do 210 Sig - Mức ý nghĩa 0.000 Ma trận phép quay nhân tố Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 QT2 0.912 QT3 0.872 QT1 0.810 QT4 0.782 GC2 0.843 GC3 0.799 GC4 0.731 GC1 0.716 DD2 DD1 0.838 0.774 DD5 0.765 DD4 0.675 CL2 0.887 CL3 0.838 CL1 0.790 TM2 0.856 TM1 0.856 TM3 0.710 TH2 0.862 TH1 0.820 TH3 0.803
Bảng 4 2 Kết quả A lần Nguồn: Kết quả khảo sát N = 400
Kết quả EFA lần thứ 2, chỉ số KMO = 0,779 (đạt yêu cầu >0,5) ; sig = 0,000 (đạt yêu cầu < 0,05) Chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để EFA; 21 biến quan sát
đều có trọng số Factor loading lớn hơn 0,5 được trích thành 6 nhân tố với Eigenvalues = 1,269> 1 và giá trị Cumulative % cho biết 6 nhân tố đầu giải thích 73,151%biếnthiên của dữ liệu (lớn hơn 50% nên có thể chấp nhận được). Tác giả quyết định dừng EFA.
Như vậy, dựa theo kết quả đánh giá sơ bộ thang đo (Cronbach alpha và EFA), các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh (từ mô hình lý thuyết ) các nhân tố chính được rút ra như sau:
Nhân tố thứ 1: Nhận thức thương hiệu
TH1 Tôi luôn luôn có một số thương hiệu nước hoa dành cho nam quen thuộc trong tâm trí của tôi
TH2 Tôi có thể nhanh chóng nhớ lại những biểu tượng hoặc biểu trưng của thương hiệu nước hoa dành cho nam
TH3 Tôi có thể nhận ra thương hiệu nước hoa dành cho nam một cách nhanh chóng giữa các thương hiệu khác
Nhân tố thứ 2: Cảm nhận chất lượng
CL1 Sản phẩm nước hoa dành cho nam phải có chất lượng rất cao
CL2 Sản phẩm nước hoa dành cho nam phải đa dạng về sản phẩm (nhiều loại sản phẩm khác nhau)
CL3 Bao bì đóng gói của sản phẩm nước hoa dành cho nam rất bắt mắt Nhân tố thứ 3: Giá cả
GC1 Giá cả là yêu tố quan trọng nhất khi mua nước hoa dành cho nam GC2 Tôi so sánh giá của các thương hiệu nước hoa dành cho nam trước khi tôi chọn mua
GC3 Dù giá cao tôi vẫn chọn mua vì giá cả thì đi đôi với chất lượng sử dụng
GC4 Tôi cho rằng sản phẩm nước hoa dành cho nam có giá rẻ có thể là sản phẩm có chất lượng thấp
Nhân tố thứ 4: Người đại diện thương hiệu
DD2 Người nổi tiếng làm cho tôi nghĩ ngay đến nước hoa dành cho nam DD4 Người nổi tiếng ảnh hưởng đến lựa chọn các thương hiệu nước hoa dành cho nam của tôi trong suốt quá trình đánh giá
DD5 Người nổi tiếng giúp tôi đưa ra quyết định mua Nhân tố thứ : Truyền miệng
TM1 Tôi sẽ nói tốt về sản phẩm nước hoa dành cho nam
TM2 Tôi sẽ giới thiệu sản phẩm nước hoa dành cho nam đến bạn bè của tôi TM3 Nếu bạn bè tôi tìm mua nước hoa dành cho nam, tôi sẽ giới thiệu cho họ
Nhân tố thứ : Mua làm quà tặng
QT1 Sẽ mua nước hoa cho nam làm quà cho ngày của cha
QT2 Sẽ mua nước hoa cho nam làm quà dịp lễ, tết, giáng sinh, tạ ơn… QT3 Sẽ mua nước hoa cho nam làm quà vào các sự kiện đặc biệt, buổi tiệc, đám cưới…..
QT4 Sẽ mua nước hoa cho nam làm quà vào lễ tình yêu
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ DỰ ĐỊNH MUA SẢN PHẨM NƯỚC HOA DÀNH CHO NAM GIỚI
Sau khi EFA 4 biến quan sát (DDM1, DDM2, DDM3,DDM4) của thang đo Dự định mua sản phẩm nước hoa dành cho nam giới (gọi tắt là DDM) được nhóm thành 1 nhân tố. Không có biến quan sát nào bị loại EFA là phù hợp.Kết quả EFA cho thấy chỉ số KMO = 0,770 (đạt yêu cầu >0,5) ; sig = 0,000 (đạt yêu cầu < 0,05) Chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp, 4 biến quan sát đều có trọng số Factor loading lớn hơn 0,5 được trích thành 1 nhân tố với Eigenvalues = 2,801> 1và giá trị Cumulative % cho biết 4 biến giải thích 70,036% biến thiên của dữ liệu (lớn hơn 50% nên có thể chấp nhận được).
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.770
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương 769.909
df - Bậc tự do 6 Sig - Mức ý nghĩa 0.000 Ma trận nhân tố Nhân tố 1 DDM2 0.887 DDM3 0.878 DDM1 0.792 DDM4 0.785
Bảng 4 3 Kết quả phân tích A nhân tố dự định mua sản phẩm nước hoa dành cho nam giới, Nguồn: Kết quả khảo sát N = 400
4.5. KIỂM ĐỊNH CÁC HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Person và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Person được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ với nhau.
Tuy nhiên khi các biến độc lập có tương quan chặtchẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan bằng 1 trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1;1) cho biết mức độ phụ thuộc giữa các biến. Nếu hệ số tương quan có giá trị gần bằng 1 thì giữa các biến càng mạnh. Khi hệ số tương quan bằng 1 hay -1 thì tương quan là hoàn hảo (dự báo chính xác giá trị của biến này khi có giá trị của biến kia, theo Tabachnick & Fidell, 2007).
Tương quan TH CL GC DD TM QT DD M TH Hệ số tương quan Pearson 1 .198** .292* * .237 ** .221** .221** .454* * Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 CL Hệ số tương quan Pearson .198* * 1 .352* * .398 ** .256** .314** .475* * Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 GC Hệ số tương quan Pearson .292* * .352** 1 .408 ** .361** .202** .424* * Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 DD Hệ số tương quan Pearson .237* * .398** .408* * 1 .283** .392** .514* * Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 TM Hệ số tương quan Pearson .221* * .256** .361* * .283 ** 1 .369** .332* * Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 QT Hệ số tương quan Pearson .221* * .314** .202* * .392 ** .369** 1 .521* * Sig. (2- tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400 DDM Hệ số tương quan Pearson .454* * .475** .424* * .514 ** .332** .521** 1 Sig. (2- tailed) 0 0 0 0 0 0 N - Số mẫu 400 400 400 400 400 400 400
Các biến độc lập (Nhận thức thương hiệu, Cảm nhận chất lượng, Giá cả, Người đại diện sản phẩm, Truyền miệng, Mua làm quà tặng) đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc (Dự định mua sản phẩm nước hoa dành cho nam), các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).
Cụ thể, mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập Nhận thức thương hiệu(TH) và biến phụ thuộc Dự định mua nước hoa dành cho nam (DDM) là 0.454
Tương tự biến phụ thuộc Dự định mua nước hoa dành cho nam (DDM) tương quan với các biến độc lập lần lượt là Cảm nhận chất lượng(CL) là 0.475, tương quan với Giá cả (GC) là 0.424, tương quan với Người đại diện sản phẩm (DD) là 0.514, , tương quan với Truyền miệng (TM) là 0.332 và cuối cùng là biến độc lập Mua làm quà tặng (QT) 0.521
Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tác giả sẽ tiếp tục phân tích hệ số hồi quy của các biến nguyên nhân tác động vào biến kết