5. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1.5. Sựhiểu biết vềthực phẩm hữu cơ
Biểu đồ2.1: Sựhiểu biết vềTPHC
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Qua kết quả điều tra cho thấy trong tổng số150 khách hàng có đến 120 người biết đến thực phẩm hữu cơ tươngứng với 80%. Hiện nay thịtrường thực phẩm bẩn đang diễn ra tràn lan, các ca ngộ độc thực phẩm xảy ra ngày càng nhiều nên người tiêu dùng càng quan tâm hơn đến thực phẩm mình sửdụng hằng ngày, và đó là lý do mà thực phẩm hữu cơ được nhiều người biết đến.
2.2.1.6.Sựhiểu biết vềthực phẩm hữu cơ QuếLâm
Biểu đồ2.2: Sựhiểu biết vềTPHC QuếLâm
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Trong tổng số150 khách hàng điều tra, sốngười biết đến thực phẩm hữu cơ Quế Lâm có 102 người tươngứng với 68%. Đây là một con sốkhá lớn cho thấy thương hiệu thực phẩm hữu cơ QuếLâm được rất nhiều người biết đến. Những sản phẩm của họthường xuyên xuất hiện trưng bàyởcác hội chợnhư gạo hữu cơ, trà hữu cơ, các loại thực phẩm sạch (trứng, các loại rau củquả,…) được đông đảo khách hàng tham quan hội chợ ưa chuộng và tin dùng. Ngoài ra còn có quảng cáo bằng các catalogue, qua các trang mạng xã hội nhưfacebook, google, quảng cáo ngoài trời,…nên khách hàng dễdàng tiếp cận đến thông tin vềsản phẩm của QuếLâm.
2.2.1.7.Sửdụng thực phẩm hữu cơ QuếLâm
Biểu đồ2.3: Sửdụng TPHC QuếLâm
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Theo kết quả điều tra, khảo sát có đến 97 người đã từng sửdụng thực phẩm hữu cơ trong tổng sốmẫu 150 người điều tra chiếm 64,7%. Sốngười chưa sửdụng là 53 người tươngứng với 35,3%.
2.2.1.8.Những TPHC khách hàng từng mua:Bảng 2.8. TPHC khách hàng từng mua Bảng 2.8. TPHC khách hàng từng mua TPHC Sốlượng Tỷlệ(%) Các loại củ 50 33,3% Các loại rau 97 64,7% Các loại gạo 72 48% Trái cây 85 56,7% Các loại thịt 97 64,7% Khác 45 30%
Qua kết quả điều tra cho thấy những sản phẩm của công ty được người tiêu dùng tin cậy và tiêu dùng khá đồng đều. Loại thực phẩm được mua nhiều nhất là các loại rau củquả(rau cải, rau muống, rau ngót, ,…) và thịt (thịt gà, thịt heo, thịt bò,…)đều chiếm 64,7%. Tiếp đến là trái cây có 85 người tiêu dùng tươngứng với 56,7% và các loại gạo có 72 người mua tươngứng với 48%.
2.2.2.Kiểm định độtin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Các yếu tố đo lường đều được đánh giá độtin cậy thông qua hệsốCronbach’s Alpha. HệsốCronbach’s Alpha cho biết mức độtương quan giữa các biến trong bảng hỏi, đểtính sựthay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến. Phương pháp này dùng đểloại bỏnhững biến không phù hợp và hạn chếbiến rác trong mô hình nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008). Theo nhiều nhà nghiên cứu những biến có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và có hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận và đưa vào những bước phân tích xửlý tiếp theo. Cụthểlà:
• HệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,8: Hệsốtương quan cao. • HệsốCronbach’s Alpha từ0,7 đến 0,8: Chấp nhận được.
Bảng 2.9. Kết quảkiểm định Cronbach’s Alpha các nhóm biến Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sựquan tâm tới sức khỏe: Cronbach’s Alpha: 0,802
SK1 0,636 0,742
SK2 0,720 0,697
SK3 0,666 0,728
SK4 0,452 0,826
Sựquan tâm tới môi trường: Cronbach’s
Alpha:0,872
MT1 0,692 0,850
MT2 0,803 0,808
MT3 0,623 0,855
MT4 0,823 0,803
Sựtín nhiệm thương hiệu: Cronbach’s Alpha: 0,829
TH1 0,699 0,763
TH2 0,557 0,825
TH3 0,693 0,769
TH4 0,681 0,772
Kiến thức vềTPHC: Cronbach’s Alpha: 0,762
KT1 0,560 0,706
KT2 0,479 0,749
KT3 0,563 0,705
KT4 0,644 0,659
Nhận thức về chất lượng: Cronbach’s Alpha: 0,771
CL1 0,589 0,711
CL2 0,666 0,623
CL3 0,566 0,736
Chuẩn mực chủquan: Cronbach’s Alpha: 0,819
CM1 0,722 0,698
CM2 0,688 0,733
CM3 0,608 0,814
Nhận thức về giá bán: Cronbach’s Alpha: 0,754
GB1 0,556 0,703
GB2 0,553 0,708
GB3 0,654 0,603
Ý định mua: Cronbach’s Alpha: 0,812
YDM1 0,641 0,769
YDM2 0,754 0,667
YDM3 0,613 0,794
Kết quảCronbach’s Alpha chosựquan tâm tới sức khỏelà 0,802. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, bốn biến quan sát SK1, SK2, SK3, SK4 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường Sựquan tâm tới sức khỏe của NTD.
Kết quảCronbach’s Alpha chosựquan tâm tới môi trườnglà 0,872. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, bốn biến quan sát MT1, MT2, MT3, MT4 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường Sựquan tâm tới môi trường của NTD.
Kết quảCronbach’s Alpha chosựtín nhiệm thương hiệulà 0,829. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, bốn biến quan sát TH1, TH2, TH3, TH4 là thang đo tốt.
Kết quảCronbach’s Alpha chokiến thức vềTPHClà 0,762. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, bốn biến quan sát KT1, KT2, KT3, KT4 là thang đo tốt.
Kết quảCronbach’s Alpha chonhận thức vềchất lượnglà 0,771. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, ba biến quan sát CL1, CL2, CL3 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường Nhận thức vềchất lượng.
Kết quảCronbach’s Alpha chochuẩn mực chủquanlà 0,819. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, ba biến quan sát CM1, CM2, CM3 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường quy tắcứng xửchủquan của NTD.
Kết quảCronbach’s Alpha chonhận thức vềgiá bánlà 0,754. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, ba biến quan sát GB1, GB2, GB3 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường Nhận thức vềgiá bán.
Kết quảCronbach’s Alpha choý định mualà 0,812. Các biến quan sát đều thõa mãnđiều kiện vềhệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Do đó, ba biến quan sát YDM1, YDM2, YDM3 là thang đo tốt, có tương quan chặt chẽ để đo lường ý định mua của NTD.
Từbảng phân tích Cronbach’s Alpha nhóm nhân tố, nhìn chung tất cảcác nhân tố của mô hình nghiên cứu đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, có nghĩa là thangđo lường tốt. Như vậy, tất cảcác nhân tốcủa mô hìnhđều thỏa mãn vàđược sửdụng cho phân tích tiếp theo.
2.2.3.Phân tích nhân tốkhám phá – EFA
2.2.3.1. Phân tích EFA đối với thang đo các biến độc lập
Trước khi đi kiểm định giá trịcủa các thang đo bằng kiểm định EFA, tác giảkiểm tra xem dữliệu có đầy đủ điều kiện đểphân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Barlett.
Khi phân tích nhân tốkhám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Hệsố(Kaiser – Meyer – Olkin) KMO là một chỉsốdùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn (0,5 < KMO < 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tốlà thích hợp, còn nếu nhưtrịsốnày nhỏhơn 0,5 thì phân tích nhân tốcó khảnăng không thích hợp với các dữliệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các biến có hệsốtải (Factor loading) nhỏhơn 0,3 sẽbịloại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson,1988).
Bảng 2.10. Kết quảphân tích nhân tố
Yếu tố đánh giá Giá trịki ểm định
Hệs ố KMO 0,812
Giá trịSig. trong ki ểm định Bartlett 0,000
Tổng phương sai trích 69,2%
Giá trịEigenvalues 1,066
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Kết quảcho thấy KMO = 0,812 thõa mãnđiều kiện KMO > 0,5. Như vậy có thể kết luận phân tích nhân tốlà thích hợp.
Kết quảkiểm định Barlett cho thấy p = 0,000 < 5%, có nghĩa là các biến có quan hệvới nhau và có đủ điều kiện đểphân tích nhân tốbằng kiểm định EFA.
Tại mức giá trịEigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã rút trích 7 nhân tốtừ 25 biến quan sát với tổng phương sai trích = 69,2% > 50 % (đạt yêu cầu).
Bảng 2.11. Ma trận xoay Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 MT4 0,834 MT2 0,826 MT3 0,809 MT1 0,761 TH3 0,831 TH4 0,819 TH1 0,768 TH2 0,695 SK2 0,791 SK3 0,751 SK1 0,732 SK4 0,667 KT4 0,810 KT1 0,721 KT3 0,711 KT2 0,641 CM2 0,855 CM1 0,852 CM3 0,722 CL2 0,770 CL1 0,767 CL3 0,654 GB1 0,769 GB3 0,762 GB2 0,618
Kết quảEFA choSựquan tâm tới sức khỏecho thấy có 4 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,667 trởlên đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choSựquan tâm tới môi trườngcho thấy 4 biến quan sát đo lường vềsựquan tâm tới môi trường được tải vào cùng một nhân tố. Các hệsốtải vềnhân tố của từng biến quan sát là 0,761; 0,809; 0,826; 0,834 đã cho thấy chúng có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choSựtín nhiệm thương hiệucho thấy có 4 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,695 trởlên đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choNhận thức vềchất lượngcho thấy có 3 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,654 trởlên đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choKiến thức vềTPHCcho thấy 4 biến quan sát đo lường vềsự quan tâm tới môi trường được tải vào cùng một nhân tố. Các hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là 0,641; 0,711; 0,721; 0,810 đã cho thấy chúng có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choChuẩn mực chủquancho thấy có 3 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,722 trởlên đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Kết quảEFA choNhận thức vềgiá báncho thấy có 3 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,618 trởlên đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.
Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5, kết quảphân tích nhân tốcho thấy 25 biến được nhóm vào 7 nhân tốnhư mô hình lý thuyết ban đầu và các biến đều chỉtải một nhân tốduy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Như vậy tất cảcác thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hình đều đảm bảo yêu cầu và có thểsửdụng trong các phân tích tiếp theo.
Nhân tốSựquan tâm tới sức khỏe bao gồm các biến quan sát SK1, SK2, SK3, SK4 có hệsốtải vềnhân tốtừ0,667 đến 0,791.
Nhân tốSựquan tâm tới môi trường bao gồm các biến quan sát MT1, MT2, MT3, MT4 có hệsốtải vềnhân tốtừ0,761 đến 0,834.
Nhân tốSựtín nhiệm thương hiệu bao gồm các biến quan sát TH1, TH2, TH3, TH4 có hệsốtải vềnhân tốtừ0,695 đến 0,831.
Nhân tốNhận thức vềchất lượng bao gồm các biến quan sát CL1, CL2, CL3 có hệsốtải vềnhân tốtừ0,654 đến 0,770
Nhân tốKiến thức vềTPHC bao gồm các biến quan sát KT1, KT2, KT3, KT4 có hệsốtải vềnhân tốtừ0,641 đến 0,810
Nhân tốChuẩn mực chủquan bao gồm các biến quan sát CM1, CM2, CM3 có hệ sốtải vềnhân tốtừ0,722 tới 0,855
Nhân tốNhận thức vềgiá bán bao gồm các biến quan sát GB1, GB2, GB3 có hệ sốtải vềnhân tốtừ0,618 đến 0,769
2.2.3.2. Phân tích EFA đối với thang đo các biến phụthuộc
Bảng 2.12. Kiểm định KMO đối với ý định mua TPHC KMO và Bartlett’s HệsốKMO 0,683 HệsốBartlett’s Kiểm định Chi-Square 166,473 Df 3 Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Nhóm ý định mua TPHC bao gồm 3 biến quan sát. Thông qua 3 biến quan sát để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và từ đó dự đoán hành vi mua của họ.
Kết quảthu được như sau: HệsốKMO = 0,683 lớn hơn 0,5, sửdụng phân tích nhân tốlà phù hợp. Kết quảKĐ Bartlett‟s Test of Sphericity có Sig = 0,000, sửdụng phân tích nhân tốlà phù hợp. Tại mức giá trịEigenvalues 2,207 lớn hơn 1, tổng phương sai trích = 73,574% lớn hơn 50 % (đạt yêu cầu). Tất cảcác biến đều có hệsố tải nhân tố> 0,5.
Bảng 2.13. Tổng phương sai trích của nhóm biến phụthuộc Nhân tố HệsốTổng phương sai trích Hệsố % phương sai %phương sai tích lũy Hệsố % phương sai %phương sai tích lũy 1 2,207 73,574 73,574 2,2017 73,574 73,574 2 0,501 16,701 90,275 3 0,292 9,725 100,000
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
2.2.4.Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua TPHC2.2.4.1. Phân tích tương quan 2.2.4.1. Phân tích tương quan
Sau khi kiểm định độtin cậy và giá trịcủa thang đo, các nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trịnhân tố được kiểm định là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Trước khi kiểm định mô hình, kiểm định hệsốtương qua Pearson được sửdụng đểkiểm tra mối liên hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.Điều kiện đểphân tích được hồi quy là biến phụthuộc phải có mối quan hệtương quan tuyến tính với các biếnđộc lập vàđồng thời giữa các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau (hệsốtương quan khác 1).
Bảng 2.14. Phân tích tương quan Pearson SK MT TH KT CL CM GB YD SK Hệs ố tương quan Pearson 1 Sig. (2 đầu) MT Hệs ố tương quan Pearson 0,395 1 Sig. (2 đầu) 0,000 TH Hệs ố tương quan Pearson 0,274 0,382 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 KT Hệs ố tương quan Pearson 0,279 0,248 0,177 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,002 0,031 CL Hệs ố tương quan Pearson 0,434 0,293 0,315 0,433 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 CM Hệs ố tương quan Pearson 0,270 0,300 0,190 0,384 0,337 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 0,020 0,000 0,000 GB Hệs ố tương quan Pearson 0,543 0,323 0,268 0,327 0,468 0,347 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 YD Hệs ố tương quan Pearson 0,591 ** 0,519** 0,424** 0,446** 0,543** 0,420** 0,619** 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ** Mức ý nghĩa 0.01 *Mức ý nghĩa 0.05
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Bảng hệsốtương quan cho thấy các giá trịhệsốtương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc đều có ý nghĩaởmức 99%, còn giá trịsig. của các biến độc lập với
biến phụthuộc đều bé hơn mức ý nghĩa 0,01, cho thấy các biến độc lập đều có mối tương quan tuyến tính với biến phụthuộc. Trong đó, biếnNhận thức vềgiá bántương quan mạnh nhất (0,619) và biến Chuẩn mực chủquan có tương quan yếu nhất (0,420). Hệsốtương quan giữa biến phụthuộc ý định mua và các biến độc lập khác tương đối cao. Do đó ta có thểkết luận sơ bộlà các biến độc lập phù hợp để đưa vào mô hình giải thích cho biến ý định mua TPHC.
2.2.4.2. Phân tích hồi quy tác động của các nhân tố đến ý định mua
Phân tích hồi quy được thực hiện đểxác định mối quan hệnhân quảgiữa biến phụthuộc ý định mua và các biến độc lập:Sựquan tâm tới sức khỏe, Sựquan tâm tới môi trường, Sựtín nhiệm thương hiệu, Nhận thức vềchất lượng, Kiến thức vềTPHC, Chuẩn mực chủquan, Nhận thức vềgiá bán. Mô hình nghiên cứu của luận án bao gồm một biến phụthuộc và nhiều biến độc lập. Vì vậy tác giảsửdụng mô hình hồi quy tuyến tính bội.
Để đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy, tác giảcăn cứvào hệsốxác định R2. HệsốR 2 cho biết % sựbiến động của biến phụthuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình:
• Khi R2 = 0 ta kết luận biến phụthuộc và các biến độc lập không có quan hệvới nhau. • Khi R2 = 1 ta kết luận đường hồi quy phù hợp hoàn hảo.
Đểkiểm định độphù hợp của mô hình, tác giảsửdụng kiểm định F. Đây là phép kiểm định giảthuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thểnhằm xem xét biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộcác biến độc lập không. Mô hìnhđược coi là phù hợp khi giá trịsignificant < 0,05.
Mô hình hồi quy:
Y=β o + β1*SK + β2*MT+β 3*TH+β 4*KT +β5 *CL +β 6 *CM +β 7 *GB +ε Trong đó:
• Y là YD: ý định mua thực phẩm hữu cơ • SK là sựquan tâm tới sức khỏe
• MT là sựquan tâm tới môi trường • TN là sựtín nhiệm thương hiệu • KT là kiến thức vềthực phẩm hữu cơ
• CL là nhận thức vềchất lượng • CQ là chuẩn mực chủquan • GB là nhận thức vềgiá bán •β o là hằng số
•β 1, β2, β3, β4, β5, β6, β7 là hệsốhồi quy •ε là sai sốngẫu nhiên
Bảng tổng hợp kết quảphân tích hồi quy nhưsau:
Bảng 2.15. Kết quảphân tích hồi quy Hệs ố chưa chuẩn hóa Hệs ố chuẩn hóa
Sig. Tolerance VIF
B Sai số chuẩn Beta
Hằng số -0,074 0,278 0,790 SK 0,179 0,056 0,209 0,002 0,622 1,606 MT 0,190 0,058 0,199 0,001 0,730 1,370 TH 0,110 0,047 0,135 0,020 0,803 1,246 KT 0,119 0,054 0,133 0,029 0,737 1,356 CL 0,121 0,056 0,140 0,032 0,635 1,576 CM 0,065 0,044 0,087 0,140 0,766 1,306 GB 0,229 0,057 0,266 0,000 0,609 1,642 R2 hiệu chỉnh 0,602
Sig. của kiểm định F 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2019)
Kiểm định F: đểxem biến phụthuộc có mối quan hệtuyến tính với các biến độc lập hay không.
Giảthuyết: H 0: hệsốR 2 = 0 (mô hình không phù hợp) (Sig > 0,05) H1: hệsốR 2 ≠ 0 (mô hình phù hợp) (Sig < 0,05)
Theo kết quảkiểm định cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biếnđưa vào có ý