2. Nghiên cứu trong nước
3.2.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
3.3.2.1. Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp khảo sát 50
khách hàng đã từng mua sản phẩm Surimi. Mục đích nhằm đánh giá nội dung và hình thức các phát biểu trong thang đo nháp nhằm hoàn chỉnh thang đo chính thức
được dùng trong nghiên cứu chính thức. Trong đó nhiệm vụ quan trọng của bước
này là đánh giá đáp viên có hiểu được các phát biểu hay không? (đánh giá về mặt hình thức là bước kiểm tra mức độ phù hợp về mặt từ ngữ, ngữ pháp trong các phát biểu đảm bảo tính thống nhất, rõ ràng, không gây nhầm lẫn cho các đáp viên) và đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát với thang đo Likert 5 (1- Rất không đồng
ý, 2-Không đồng ý, 3 - Không có ý kiến, 4- Đồng ý, 5 – Rất đồng ý) nhằm loại bỏ
những biến không phù hợp và đưa ra bảng câu hỏi chính thức.
3.3.2.2. Nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện bằng phương pháp phương pháp khảo sát 424 khách hàng đã từng mua sản phẩm Surimi tại tỉnh BRVT. Khi có kết quả, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp thống kê dựa trên những thông
tin thu được từ cuộc khảo sát. Xử lý dữ liệu, kiểm tra độ tin cậy từng thành phần
thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích yếu tố khám phá (EFA), kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình hồi quy với phần mềm SPSS 20.0 (Phụ lục 2 “Bảng khảo sát nghiên cứu”).
3.3. DIỄN ĐẠT VÀ MÃ HÓA THANG ĐO
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm Surimi được xây dựng dựa trên thang đo Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014), Zaeema và Hassan (2016), Nguyễn Thị Hoàng Yến (2013) sau đó được điều chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu tại tỉnh BRVT thông qua nghiên cứu định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm (Phụ lục 1). Thang đo sau khi điều chỉnh, bổ sung, thang đo chính thức
được trình bày trong các bảng dưới đây.
Thang đo“Giá cả sản phẩm”
Thang đo “Giá cả sản phẩm” dựa trên thang đo Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từGCSP1 đến GCSP4.
Bảng 3.1. Thang đo Giá cả sản phẩm
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
GCSP1 Giá cả sản phẩm Surimi phù hợp với chất lượng sản phẩm
Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014)
GCSP2 Giá cả sản phẩm Surimi tương đối ổn định Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014)
GCSP3 Giá cả sản phẩm Surimi hợp lý so với các sản phẩm cùng loại
Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014)
GCSP4 Giá cả sản phẩm Surimi phù hợp với thu nhập của tôi
Nguyen Thu Ha và Gizaw (2014)
Thang đo“Chất lượng sản phẩm”
Thang đo “Chất lượng sản phẩm” dựa trên thang đo Zaeema và Hassan (2016) gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ CLSP1 đến CLSP5.
Bảng 3.2. Thang đo về Chất lượng sản phẩm
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
CLSP1 Sản phẩm Surimi có giá trịdinh dưỡng cao Zaeema và Hassan (2016)
CLSP2 Sản phẩm Surimi có mùi vị phù hợp với sở thích của gia đình
Zaeema và Hassan (2016)
CLSP3 Sản phẩm Surimi có đầy đủ thông tin sản phẩm Zaeema và Hassan (2016)
CLSP4 Sản phẩm Surimi không chứa chất bảo quản Zaeema và Hassan (2016)
CLSP5 Sản phẩm Surimi an toàn cho sức khỏe Nghiên cứu
định tính
(Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo“Nhóm tham khảo”
Thang đo “Nhóm tham khảo” dựa trên thang đo Zaeema và Hassan (2016) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ NTK1 đến NTK4.
Bảng 3.3. Thang đo Nhóm tham khảo
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
NTK1 Sản phẩm Surimi được người thân trong gia đình
sử dụng
Zaeema và Hassan (2016)
NTK2 Sản phẩm Surimi được bạn bè khuyên dùng Zaeema và Hassan (2016)
NTK3 Sản phẩm Surimi được nhiều người tin dùng Zaeema và Hassan (2016)
NTK4 Sản phẩm Surimi được nhân viên bán hàng giới thiệu
Zaeema và Hassan (2016)
Thang đo “Thương hiệu”
Thang đo “Thương hiệu” dựa trên thang đo Zaeema và Hassan (2016) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ TH1 đến TH4.
Bảng 3.4. Thang đo Thương hiệu
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
TH1 Tôi dễ dàng nhận biết sản phẩm Surimi Zaeema và Hassan (2016)
TH2 Tôi yên tâm với thương hiệu sản phẩm Surimi đang
dùng
Zaeema và Hassan (2016)
TH3 Tôi chọn mua sản phẩm Surimi của thương hiệu nổi tiếng
Zaeema và Hassan (2016)
TH4 Tôi tin tưởng giá trị chất lượng sản phẩm Surimi
mà thương hiệu nổi tiếng mang lại.
Zaeema và Hassan (2016)
(Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo“Hoạt động chiêu thị”
Thang đo“Hoạt động chiêu thị” dựa trên thang đo Zaeema và Hassan (2016) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ HDCT1 đến HDCT4.
Bảng 3.5. Thang đo Hoạt động chiêu thị
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
HDCT1 Sản phẩm Surimi có nhiều chương trình khuyến mãi Zaeema và Hassan (2016)
HDCT2 Sản phẩm Surimi được quảng cáo rộng rãi Zaeema và Hassan (2016)
HDCT3 Có chương trình giảm giá cho sản phẩm Surimi ở
cửa hàng
Zaeema và Hassan (2016)
HDCT4 Tôi được thông tin kịp thời về các chương trình
khuyến mãi về sản phẩm Surimi
Zaeema và Hassan (2016)
Thang đo“Sự sẵn có của sản phẩm”
Thang đo “Sự sẵn có của sản phẩm” dựa trên thang đo Nguyễn Thị Hoàng Yến (2013) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ SCSP1 đến SCSP4.
Bảng 3.6. Thang đo Sự sẵn có của sản phẩm
Tên biến Biến quan sát Nguồn
SCSP1 Sản phẩm Surimi luôn sẵn có trên các quầy hàng Nguyễn Thị
Hoàng Yến (2013) SCSP2 Cách bố trí sản phẩm Surimi trên quầy hàng
thuận tiện cho tôi tìm kiếm
Nguyễn Thị
Hoàng Yến (2013) SCSP3 Khu vực trưng bày sản phẩm Surimi tại cửa hàng
thuận tiện cho việc mua sắm các sản phẩm cùng loại.
Nghiên cứu
định tính SCSP4 Cửa hàng cung cấp nhiều dịch vụ hỗ trợ khi mua
sản phẩm Surimi
Nghiên cứu
định tính
(Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Quyết định mua sản phẩm Surimi”
Thang đo “Quyết định mua sản phẩm Surimi” dựa trên thang đo Zaeema và Hassan (2016) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ QHM1 đến QHM4.
Bảng 3.7. Thang đo Quyết định mua sản phẩm Surimi
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
QDM1 Tôi nghĩ mua sản phẩm Surimi là quyết định đúng đắn
Zaeema và Hassan (2016)
QDM2 Khi đi mua thực phẩm tôi sẽ chọn mua sản phẩm Surimi
Zaeema và Hassan (2016)
QDM3 Tôi sẽ giới thiệu người thân mua sản phẩm Surimi Zaeema và Hassan (2016)
QDM4 Tôi tin rằng mua sản phẩm Surimi đáng giá đồng tiền tôi bỏ ra
Zaeema và Hassan (2016)
3.4. MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU3.4.1. Phương pháp chọn mẫu 3.4.1. Phương pháp chọn mẫu
Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử
dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố cần có ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983); Một số nhà nghiên cứu khác không đưa ra con số cụ thể về số
mẫu cần thiết mà đưa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số cần ước lượng.
Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào sốlượng biến được đưa
trong phân tích nhân tố. Gorsuch (1983) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số lượng biến. Trong khi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng tỉ
lệđó là 4 hay 5. Trong nghiên cứu này có tất cả 29 biến quan sát cần tiến hành phân tích, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 29 x 5 = 145.
Theo Burn và Bush (1995) khi chọn mẫu cần 3 yếu tố: sốlượng các thay đổi tổng thể, độ chính xác mong muốn, mức tin cậy cho phép trong các ước lượng tổng thể. Công thức để tính quy mô mẫu là:
2 2 * p q n Z e = Trong đó: − n: là cỡ mẫu; − p: là ước lượng tính tỷ lệ % của tổng thể; − q = 1-p; − e: là sai số cho phép (+-3%, +-4%,+-5%);
− Z: là giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy lựa chọn (nếu độ tin cậy 95% thì giá trị Z là 1,96...).
Thường tỷ lệ p và q được ước tính là 50%/50% đó là khả năng lớn nhất có thể xảy ra của tổng thể. Cho nên đểđạt được độ tin cậy là 95% thì cỡ mẫu cần phải
đạt là: 2 2 2 2 * 0,5*0,5 1,96 385 0, 05 p q n Z e = = =
tối tiểu vì trong quá trình thu thập dữ liệu sẽ phải loại bỏ những bảng khảo sát
không đạt yêu cầu. Vậy số phiếu khảo sát được gửi đi khảo sát là:
( )
385* 1 1+ 0% 4 42 .
3.4.2. Phương pháp xử lý số liệu
Tác giả tiến hành khảo sát 424 khách hàng đã từng mua sản phẩm Surimi tại tỉnh BRVT bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, sẽ tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 20 với một sốphương pháp phân tích như sau:
3.4.2.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sử dụng Cronbach’s alpha để kiểm tra độ tin cậy các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình. Những biến không đảm bảo
độ tin cậy sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu. Hệ sốCronbach’s alpha cho biết mức độtương
quan giữa các biến trong bảng câu hỏi và được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa những biến.
Tiêu chuẩn đánh giá:
- Các biến có hệ số tương quan biến- tổng (item-total correlation) nhỏ hơn
0,3 sẽ bị loại.
- Các biến có Cronbach’s alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha sẽ bị
loại.
- Thang đo sẽđược chọn khi hệ sốCronbach’s Alpha lớn hơn 0,6.
Tiến hành loại từng biến, rồi chạy lại kiểm định thang đo, xác định lại hệ số Cronbach’s alpha để quyết định là biến tiếp theo có bị loại hay không.
3.4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến sau khi được kiểm định thang đo và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, sẽđược đưa vào phân tích nhân tốđểxác định lại thang đo, điều này sẽ giúp đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ bớt các biến đo lường không
đạt yêu cầu và làm cho thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
Phân tích nhân tố được hiểu là nhằm nhóm các biến ít tương quan với nhau thành các nhân tố mà các biến trong đó có sự tương quan với nhau hơn, từđó hình
ban đầu. Phân tích nhân tố bao gồm các bước:
Bước 1: Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu
ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser– Meyer– Olkin) và giá trị thống kê Barlett. Tiêu chuẩn đánh giá:
- Chỉ số KMO > 0,5
- Mức ý nghĩa quan sát nhỏ (sig < 0,05)
Các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bước 2: Tiếp theo, phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố
sẽ được tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến thuộc từng nhân tố.
Tiêu chuẩn đánh giá:
- Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích, vì những nhân tố này có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn so với những nhân tố có Eigenvalue nhỏhơn 1.
- Tổng phương sai trích lớn hơn 50% để chứng tỏ mô hình trên phù hợp với dữ liệu phân tích.
- Hệ số Factor loading: là hệ số tương quan đơn giữa biến và nhân tố. Điều kiện: hệ số factor loading > 0,5. Biến sẽ thuộc nhân tố nào mà tại đó biến có hệ số
factor loading lớn nhất. Những biến nào không thoả các tiêu chuẩn trên sẽ bị loại.
Bước 3: Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo các nhân tố này bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
3.4.2.3. Phân tích tương quan - hồi quy
Phân tích tương quan
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương
quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụngphân 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. Đồng thời
cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thểảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy bội
Sau khi kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với nhau có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy
tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F và hệ số R2 hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thànhphần.
Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩnbằng
1.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
3.4.2.4. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thống kê
Sử dụng kiểm định T- test và ANOVA một chiều để kiểm định có hay không
sự khác nhau trong đánh giá về quyết định mua sản phẩm Surimi giữa các nhóm
thống kê bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập.
Tuy nhiên, trước khi thực hiện kiểm định One Way ANOVA cần phải kiểm định Levene's Test sự bằng nhau của các phương sai tổng thể để xem xét mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát.
Nếu Sig. < 0,05: Phương sai giữa các nhóm đối tượng khác nhau là khác nhau hay không cóphân phối chuẩn thì kiểm định Kruskal Wallis được sử dụng để
kết luận cho trường hợp này.
sử dụng kiểm định One Way ANOVA để kết luận.
3.5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG SƠ BỘ
Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ được tác giả trình bày trong bảng 3.8, 3.9.
Bảng 3.8. Kết quảđánh giá độ tin cậy thang đo sơ bộ bằng
Cronbach’s Alpha Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Kết luận
Thang đo “Giá cả sản phẩm”: Cronbach’s Alpha = 0,741
GCSP1 11,9000 4,296 0,503 0,706 Biến phù hợp GCSP2 12,0600 4,221 0,373 0,765 Biến phù hợp GCSP3 11,7200 3,389 0,638 0,620 Biến phù hợp GCSP4 12,2600 2,809 0,672 0,596 Biến phù hợp
Thang đo “Chất lượng sản phẩm”: Cronbach’s Alpha = 0,878
CLSP1 14,3000 4,990 0,748 0,843 Biến phù hợp CLSP2 13,8000 4,898 0,706 0,853 Biến phù hợp CLSP3 14,1000 4,786 0,757 0,840 Biến phù hợp CLSP4 13,9800 5,367 0,642 0,867 Biến phù hợp CLSP5 14,3800 5,098 0,695 0,855 Biến phù hợp
Thang đo “Nhóm tham khảo”: Cronbach’s Alpha = 0,812
NTK1 8,2400 8,880 0,695 0,739 Biến phù hợp NTK2 7,5800 8,004 0,655 0,752 Biến phù hợp NTK3 7,8800 7,659 0,703 0,727 Biến phù hợp NTK4 7,2000 9,837 0,488 0,824 Biến phù hợp
Thang đo “Thương hiệu”: Cronbach’s Alpha = 0,891
TH1 8,7800 8,216 0,726 0,873 Biến phù hợp TH2 8,5800 7,800 0,859 0,823 Biến phù hợp TH3 8,5600 8,415 0,717 0,876 Biến phù hợp TH4 8,5800 8,330 0,745 0,866 Biến phù hợp
Bảng 3.9. Kết quảđánh giá độ tin cậy thang đo sơ bộ bằng
Cronbach’s Alpha (tiếp theo) Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Kết luận
Thang đo “Hoạt động chiêu thị”: Cronbach’s Alpha = 0,862
HDCT1 9,2800 8,247 0,689 0,831 Biến phù hợp HDCT2 9,4000 7,633 0,770 0,797 Biến phù hợp HDCT3 9,5200 8,785 0,600 0,867 Biến phù hợp