Trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Hầu hết các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều cho rằng những phương pháp trên đòi hỏi kích thước mẫu phải lớn. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Hair et al. (2010) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát. Như vậy, cỡ mẫu ít nhất của đề tài là 32 x 5=160 (số biến đo lường dự kiến là 32). Để xác định cỡ mẫu cho mô hình SEM, Rex B. Kline (2005) cho rằng số mẫu không nhỏ hơn 200 hoặc cần 5÷ 20 đối tượng cho mỗi biến là phù hợp. Schumacker và Lomax (2006) cũng cho rằng cỡ mẫu thích hợp để sử dụng mô hình SEM là từ 250 ÷ 500 đối tượng. Ngoài ra, kích thước mẫu cần thiết phần nào phụ thuộc vào tính phức tạp của mô hình, phương pháp ước lượng sử dụng và đặc điểm phân phối của biến quan sát. Anderson và Gerbing (1988) chỉ ra rằng hạn chế lớn nhất của xây dựng mô hình SEM là cỡ mẫu. Cỡ mẫu cần phải đủ lớn để các hiệp phương sai/tương quan được ổn định, thì cỡ mẫu 200 là vừa. Do hạn chế về thời
gian và điều kiện thực hiện nghiên cứu, nên trong nghiên cứu này tác giả đề xuất lựa chọn cỡ mẫu là 300.
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện có hạn mức để chọn đối tượng khảo sát tại địa bàn nghiên cứu, cụ thể qua bốn quận: Ninh kiều, Bình Thủy, Cái răng, Ô Môn. Phương pháp chọn mẫu phi xác suất để thu thập thông thay vì chọn mẫu xác xuất. Để đảm bảo có tính đại diện cho nghiên cứu nên cỡ mẫu của đề tài được chọn là 300 quan sát và được phân bố trong bảng 2.2 như sau:
Bảng 2.2: Dân số tại TP. Cần Thơ năm 2015
STT Tên Quận Dân số (người) Tỷ lệ (%) Số quan sát dự kiến
1 Ninh Kiều 260.883 42,51 128
2 Bình Thủy 121.721 19,84 60
3 Cái Răng 93.733 15,27 46
4 Ô Môn 137.317 22,38 67
Tổng cộng 613.654 100 300
Nguồn: Niên giám thống kê TP. Cần Thơ, 2015
2.4.3 Phương pháp phân tích
- Phương pháp thống kê mô tả là một trong những công cụ thống kê mô tả các thuộc tính của mẫu khảo sát như: độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp..
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach’s Alpha < 0,6: Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tốđó); 0,6 – 0,7: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới; 0,7 – 0,8: Chấp nhận được; 0,8 – 0,95: tốt; ≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét các biến. Điều kiện để đạt độ tin cậy là Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 và tương quan biến-tổng ≥ 0,3 (Nunnally & Burnstein, 1994).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phân tích nhân tố khám phá được dùng đến trong trường hợp mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sởnhư thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát lên các nhân tốcơ sở.
- Phép trích nhân tố và xoay nhân tố: Phép trích nhân tốđược sử dụng phổ biến trong EFA khi thực hiện mô hình cấu trúc tuyến tính SEM là phép trích nhân tố Principal Axis Factoring (PAF), vì PAF giải thích hiệp phương sai giữa
các biến. Phép trích nhân tố Principal Axis Factoring (PAF) với phép quay không vuông góc Promax được sử dụng nhằm giải thích tốt nhất hiệp phương sai giữa các biến quan sát (Gerbing và Anderson, 1988).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading): Theo Hair et al. (2010) hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Đồng thời Hair et al. (2010) cũng cho rằng nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 120 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,5 và nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading > 0,75. Trong nghiên cứu này chọn factor loading > 0,5 để đảm bảo có ý nghĩa thực tiễn. Chênh lệch hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 0,3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
- Kiểm định Barlett: xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig. < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hair et al., 2010)
- Kiểm định tính thích hợp với trị số KMO (Kaier-Meyes-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO trong mức 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
- Tổng phương sai trích (Total variance explained – TVE): thể hiện các nhân tốtrích được bao nhiêu % của các biến đo lường. Theo đó TVE 50 % đạt yêu cầu, từ 60% trở lên là tốt (Gerbing và Anderson, 1988) và mặc định Eigenvaluve > 1 (chỉ có nhân những nhân tố nào lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích).
-Phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khẳng định cho phép chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của thang đo lường như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chênh lệch do sai sốđo lường. Hơn nữa, chúng ta có thể kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu kiểm định Chi-Square (CMIN), Chi-Square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số TLI (Tucker và Lewis index) và chỉ số RMSEA, hệ số tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích (variance extracted), tính đơn nguyên, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt.
+ Kiểm định Chi-Square (CMIN): chỉ tiêu CMIN biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của toàn bộ mô hình tại mức ý nghĩa 5% (Joserkog và Sorbom, 1989).
Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu của thị trường khi kiểm định Chi- square có p > 0,05. Tuy nhiên, Chi-Square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu, nên thực tếngười ta dùng chỉ sốCMIN/df đểđánh giá.
+ Tỷ số Chi-Square/ bậc tự do (CMIN/df): Chỉ tiêu này cũng dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết hơn của cả mô hình. Một số tác giả đề nghị Ngoài ra, CMIN/df < 2, một số trường hợp CMIN/df có thể 3 (Carmines và Mclver, 1981) thì mô hình được xem là phù hợp tốt, CMIN/df < 5 (với N >200); hay CMIN/df < 3 (với N <200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt ( Kettinger & Lee, 1995).
+ Các chỉ số GFI, CFI, TLI, NFI… có giá trị > 0,9 được xem là mô hình phù hợp tốt (Bentler và Bonett, 1980).
+ RMSEA: là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể. Thọ và Trang (2008) cho rằng nếu mô hình nhận được các giá trị TLI, CFI 0,9, CMIN/df 2, RMSEA 0,08 thì mô hình phù hợp với dữ liệu thịtrường.
Theo nghiên cứu của Segar và Grover (1993) thì cho rằng nếu một mô hình nhận được giá trị TLI và CFI từ 0,8 trở lên, CMIN/df < 5 (nếu cỡ mẫu N≥ 200) ( Kettinger và Lee, 2005), RMSEA < 0,08 thì mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy tổng hợp (ρc) >0,5 (Schummacker và Lomax, 2006) và tổng phương sai trích (ρvc) >0,5 (Hair
et al., 2010), hệ số Cronbach’s Alpha.
- Tính đơn hướng: Theo Steenkamp và Van Trijp (1991) mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủđể cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừtrường hợp các sai số của biến quan sát có tương quan với nhau.
- Giá trị hội tụ: Theo Gerbing và Anderson (1988) thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05)
- Giá trị phân biệt: có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn là mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay không. Nếu nó thực sự khác biệt thì các thang đo đạt được giá trị phân biệt.
- Kiểm định mô hình bằng phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM)
Trong kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn với đo lường
của chúng và có thể xem xét các đo lường độc lập hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc. Chính vì thế, phương pháp phân tích SEM được sử dụng rất phổ biến trong các ngành khoa học xã hội trong những năm gần đây và thường được gọi là phương pháp phân tích dữ liệu thế hệ thứ hai (Hulland, 1996). Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tế được đánh giá bằng các tiêu chí giống như trong phân tích CFA: CMIN, CMIN/df, CFI, TLI và RMSEA.
Phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Phương pháp ước lượng ML (Maximum Likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong các mô hình. Lý do là khi kiểm định phân phối của các biến quan sát thì phân phối này lệch một ít so với phân phối chuẩn đa biến, tuy nhiên hầu hết các kurtoses và skewnesses đều nằm trong khoảng [-1; +1] nên ML vẫn là phương pháp ước lượng thích hợp (Muthen và Kaplan, 1985). Bên cạnh đó, phương pháp bootstrap sẽ được sử dụng để ước lượng lại các tham số mô hình để kiểm tra độ tin cậy của các ước lượng. Kết quả ước lượng ML sẽ được sử dụng để kiểm định lại các giả thuyết.
Xây dựng thang đo
Dựa vào cơ sở lý thuyết từ phần lược khảo tài liệu để xây dựng thang đo và kết hợp với phần khảo sát thử 30 khách hàng. Các thang đo các thành phần được thiết kếnhư sau:
Thang đo các thành phần của giá trị thương hiệu trong nghiên cứu này được áp dụng thang đo từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang.
- Thang đo thái độđối với quảng cáo và khuyến mãi được kế thừa từ thang đo của Lê Đăng Lăng et al.(2012); Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2002).
- Thang đo nhận biết thương hiệu được đo lường bởi 6 biến quan sát. Các biên này được phát triển bởi (Aaker, 1991), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang.
- Thang đo chất lượng cảm nhận thường ở dạng tổng quát (Yoo et al., 2000; Dods, 1991)
- Thang đo lòng ham muốn thương hiệu gồm 2 thành phần: thành phần thích thú thương hiệu (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008) và xu hướng tiêu dùng (Dodds et al., 1991). Sau khi đưa vào nghiên cứu hàng tiêu dùng ở Việt Nam cụ thể thị trường dầu gội, Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) gộp hai thanh đo lòng trung thành thương hiệu và lòng ham muốn thương hiệu thành thang đo lòng đâm mê thương hiệu. Do đó tác giả kế thừa thang đo lòng đam mê thương hiệu của hai tác giảnày vào để khảo sát tại thị trường Thành Phố Cần thơ.
- Thang đo giá trị thương hiệu tổng quát gồm bốn biến quan sát được kế thừa thang đo của Yoo et al.(2000) và Lê Đăng Lăng et al.
- Thang đo Likert là hình thức đo lường được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế - xã hội. Thang đo Likert có 5 hoặc 7 cấp độ. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 cấp độ:
1. Hoàn toàn không đồng ý;2. Không đồng ý; 3. Trung lập (không ý kiến);4. Đồng ý; 5. Hoàn toàn đồng ý.
Bảng 2.3: Thành phần các thang đo giá trịthương hiệu Vinamilk
Nhân tố Biến quan sát
Thái độ đối với quảng
cáo
AD1: Quảng cáocủa sữa Vinamilk rất thường xuyên AD2: Quảng cáo của sữa Vinamilk rất sáng tạo và hấp dẫn AD3: Các quảng cáo của sữa Vinamilk rất có ý nghĩa
AD4: Một cách tổng quát, tôi rất thích các quảng cáo của sữa Vinamilk
Thái độ đối với khuyến
mãi
SP1: Các chương trình khuyến mãi của sữa Vinamilk rất thường xuyên SP2: Các chương trình khuyến mãi của sữa Vinamilk rất hấp dẫn SP3: Các chương trình khuyến mãi của sữa Vinamilk rất phong phú SP4: Tôi rất thích các chương trình khuyến mãi của sữa Vinamilk
Nhận biết thương
hiệu
BA1: Tôi biết được thương hiệu Vinamilk
BA2: Tôi có thể dễ dàng nhận biết sữa Vinamilk trong các loại sữa khác BA3: Tôi có thể dễ dàng phân biệt sữaVinamilk với các loại sữa khác
BA4: Các đặc điểm của sữa Vinamilk có thể đến với tôi một cách nhanh chóng BA5:Tôi có thể nhớ và nhận biết logo của sữa Vinamilk một cách nhanh chóng BA6: Một cách tổng quát, khi nhắc đến sữa Vinamilk tôi có thể dễ dàng hình dung ra nó
Chất lượng cảm
nhận sữa
Vinamilk
PQ1: Sữa Vinamilk rất thơm ngon PQ2: Sữa Vinamilk rất bổ dưỡng PQ3: Sữa Vinamilk rất hợp vệ sinh
PQ4: Chất lượng của sữa Vinamilk đúng như những gì quảng cáo PQ5: Một cách tổng quát, chất lượng của sữa Vinamilk rất cao.
Lòng đam mê thương hiệu sữa
BP1:Tôi thích thương hiệu Vinamilkhơn các thương hiệu sữa khác BP2:Tôi thích dùng thương hiệu Vinamilkhơn các thương hiệu sữa khác
Lòng đam mê thương hiệu sữa
Vinamilk
BP3: Tôi tin rằng dùngsữa Vinamilk xứng đáng đồng tiềnhơn các thương hiệu sữa khác
BP4:Tôi nghĩ rằng, nếu đi mua sữa, tôi sẽ mua sữa Vinamilk BP5: Tôi tin rằng, tôi muốn mua sữa Vinamilk
BP6:Khả năng mua sữa Vinamilk của tôi là rất cao BP7:Thương hiệu Vinamilklà sự lựa chọn đầu tiên của tôi
BP8: Tôi sẽ không mua sữa khác nếu sữa Vinamilk có bán ở cửa hàng BP9: Tôi sẽ tìm mua được sữa Vinamilk chứ không mua các loại khác
Giá trị thương hiệu
Vinamilk
OB1: Mặc dù các thương hiệu sữa khác có cùng đặc tính nhưng tôi vẫn thích mua sữa Vinamilk
OB2: Nếu có thương hiệu khác cũng tốt nhưsữa Vinamilk, tôi vẫn thích mua sữa vinamilk hơn
OB3: Nếu thương hiệu khác hoàn toàn không khác biệt với sữa vinamilk, tôi dường như thông minh hơn khi mua sữa Vinamilk
OB4: Nhìn chung, tôi đánh giá cao thương hiệu Vinamilk
Tóm tắt chương 2: Trong chương này trình bày những khái niệm về thương hiệu, giá trị thương hiệu, các khái niệm về chiêu thị như quảng cáo và khuyến mãi, khái niệm về thái độ của người tiêu dùng. Chương này đưa ra mô hình các thành phần của giá trị thương hiệu của các tá giả trên thế giới, tại Việt Nam và mô hình được tác giảđược áp dụng trong chương này. Bên cạnh đó, các phương pháp nghiên cứu được sử dụng nhằm đạt được các mục tiêu đã đề ra cũng được trình bày cụ thểtrong chương này bao gồm, phương pháp thu thập số liệu và phương pháp phân tích.
CHƯƠNG 3
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ THÀNH PHỐ CẦN THƠ VÀ CÔNG TY CỔ PHẦN SỮA VIỆT NAM
Chương này nhằm giới thiệu tổng quan về địa bàn nghiên cứu thành phố Cần
Thơ. Ngoài ra, tác giả còn giới thiệu khái quát về Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam các sản phẩm và các hoạt động chiêu thị của Công ty.
3.1 TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
3.1.1Tình hình kinh tế - xã hội thành phố Cần Thơ
a. Vị trí địa lývà điều kiện tự nhiên
Thành phố Cần Thơ là đô thị trực thuộc Trung Ương duy nhất trong 13 đơn