2.2.1 Phƣơng pháp thu thập số liệu
- Số liệu thứ cấp: Đƣợc thu thập từ các báo cáo hoạt động kinh doanh của công ty, các
tài liệu đƣợc chọn lọc từ niên giám thống kê, các bài viết đƣợc đăng trên tạp chí và các công trình nghiên cứu khoa học.
- Thu thập số liệu sơ cấp: Các thông tin thu thập từ phiếu điều tra (kết quả nghiên cứu
sơ bộ) phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện. Mỗi tháng công ty điều cử nhân viên đến các hộ
nuôi heo thịt ở địa bàn các huyện. Từ đó tác giả đi cùng nhân viên đó đến các nhà để phỏng vấn trực tiếp ngƣời nuôi heọ
- Số liệu sơ cấp đƣợc thu thập thông qua tiến trình sau:
Bƣớc 1: Xác định mẫu cần thiết.
Trong nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), nên
kích thƣớc mẫu sẽ phụ thuộc vào số lƣợng biến quan sát đƣợc đƣa vào trong phân tích nhân
tố. Có nhiều cách xác định cỡ mẫu khác nhau do các nhà nghiên cứu đƣa ra, cho phù hợp với từng nghiên cứụ Nghiên cứu về cỡ mẫu theo Habing (2003) “Exploratory Factor Analysis”,
(University of South Carolina – October 15, 2003), cho rằng mỗi biến đo lƣờng cần có tối thiểu 5 quan sát. Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (2009)
“Multivariate Data Analysis”, (7thed, Prentice Hall, Inc) cho tham khảo về kích thƣớc mẫu dự
kiến, theo đó kích thƣớc mẫu tổi thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Mô hình nghiên cứu trong đề tài có 20 biến đo lƣờng. Vì thế mà cỡ mẫu cho đề tài nghiên cứu phải có tối thiểu 100
quan sát. Đề tài tiến hành thu thập 150 quan sát đây có thể đƣợc xem là mẫu điển hình của
nghiên cứu này (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bƣớc 2: Phỏng vấn điều tra khách hàng.
Bƣớc 3: Kiểm tra kết quả phỏng vấn, loại ra những mẫu không đạt yêu cầụ Bƣớc 4: Nhập liệụ
Bƣớc 5: Xử lý dữ liệụ
2.2.2 Phƣơng pháp kỹ thuật phân tích
- Phƣơng pháp thống kê mô tả: Đây là phƣơng pháp không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu những vấn đề kinh tế – xã hội cần phân tích định lƣợng trong mối quan hệ chặt chẽ về mặt định tính của các hiện tƣợng và quá trình. Một số đại lƣợng cần tính trong phƣơng pháp này là:
+ Giá trị trung bình: Bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan
sát.
+ Số trung vị: Là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã đƣợc sắp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần. Số trung vị chia dãy làm hai phần, mỗi phần có số quan sát bằng nhaụ
+ Mode: Là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phốị
+ Phƣơng sai: là trung bình giữa bình phƣơng các độ lệch giữa các biến và giá trị trung bình của các biến đó.
+ Độ lệch chuẩn: là căn bậc hai của phƣơng saị
- So sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả so sánh khối lƣợng quy mô thay đổi của các hiện tƣợng nghiên cứụ
- So sánh bằng số tƣơng đối: là kết quả của phép chia giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả thể hiện tỷ lệ thay đổi tƣơng đối của các hiện tƣợng nghiên cứụ
- Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Khi đánh giá thang đo của các yếu tố, chúng ta cần sử dụng phƣơng pháp Cronbach Alpha để tìm ra đƣợc các yếu tố thích hợp nhất trong mô hình, bằng cách loại bỏ các biến rác trƣớc khi phân tích nhân tố (EFA: Exploratory factor analysis). Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (Item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ 0.6 trở lên.
Do khối lƣợng thu thập số liệu lớn nên chúng có rất nhiều biến và các biến này có mối liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Vì vậy ta phân tích nhân tố đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệụ Các nhân tố chung có thể đƣợc diễn tả nhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi=Wi1X1+Wi2X2+……..+WikXk Trong đó:
Fi: ƣớc lƣợng trị số của nhân tố thứ ị
W: quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tƣơng quan với nhaụ Để
xác định các biến có tƣơng quan nhƣ thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
H0: các biến không có liên quan lẫn nhau H1: có sự tƣơng quan giữa các biến.
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận H1 các biến có
liên hệ với nhaụ Điều này có đƣợc giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý α. Đồng thời, phân tích nhân tố đƣợc xem là thích hợp khi giá trị hệ KMO
(Kaiser – Mayser - Olkin) trong khoảng từ 0.5 đến 1, khi đó các tƣơng quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố.
Sau khi rút đƣợc các nhân tố và lƣu lại thành các biến mới, các biến này sẽ đƣợc thay cho tập hợp biến gốc để đƣa vào phân tích hồi quỵ
- Phƣơng pháp phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hƣởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập: independent variables) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: dependent variable) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị đƣợc biết trƣớc của các biến giải thích.
Đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy đa biến để ƣớc lƣợng các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng thức ăn Cargill cho heo của các hộ nuôi tại Tỉnh Đồng Tháp , các yếu tố (biến độc lập) ảnh hƣởng đến các quyết định sử dụng thức ăn Cargill cho heo (biến phụ thusộc). Phƣơng trình hồi quy có dạng:
Y = α0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +….+ βkXk Trong đó:
Y: Biến phụ thuộclà quyết định mua, đƣợc đo lƣờng bằng hai biến quan sát quyết định kết hợp với thang đo năm mức độ.
Các biến X1, X2,…, Xk là các biến độc lập là kết quả sau khi phân tích nhân tố
khám phá EFẠ
α0: hệ số chặn của hàm hồi quy
βi (với i = 1,2,3,4,5,…,k) :các tham số hồi quy, đo lƣờng độ lớn và chiều hƣớng ảnh hƣởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
- Theo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Hiệu số R2 > 0,5 mô hình đạt yêu cầụ Hệ số này cho biết đƣợc mức độ phù hợp mô hình. Trong nghiên cứu này thì tác giả sẽ chọn điều kiện R2 > 0,5 sẽ đạt yêu cầụ
- Giá trị Sig. của phân tích anova < 0,05 thì cho thấy bộ dữ liệu phù hợp cho phân tích hồi qui (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này tác giả áp dụng điều kiện này để kiểm định bộ dữ liệu có phù hợp cho phân tích hồi qui không.
- Giá trị Sig. của kiểm định t phải nhỏ hơn 0,05 thì biến đó trong mô hình hồi qui có ý nghĩa trong thồng kê (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Giá trị của biến độc lập nào có giá trị WIF < 10 thì biến đó sẽ không làm cho mô hình hôi qui không bị đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy trong nghiên cứu này nếu biến quan sát nào có giá trị WIF > 10 sẽ bị loại khỏi mô hình hồi quị
- Nếu tất cả các kiểm định điều đạt yêu cầu thì tác giả tiến hành xây dựng mô hình hồi
- Phƣơng pháp kiểm định Anova
Dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%.
Một số giả định khi phân tích ANOVA:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên.
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn or cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn.
- Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Lƣu ý: nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phƣơng sai bằng nhau không đáp ứng đƣợc thì bạn có thể dùng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ để thay thế cho ANOVẠ
Theo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) thì kiểm định Anova thực hiện thông qua hai bƣớc:
Bƣớc 1: Kiểm định Phƣơng sai bằng nhau (Levene test) Levene test: Ho: “Phƣơng sai bằng nhau”
Sig < 0.05: bác bỏ Ho
Sig >=0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova
Bƣớc 2: Kiểm định ANOVA
Ho: “Trung bình bằng nhau”
Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt… Sig <=0.05: bác bỏ Ho -> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…
- Kiểm định in Independent-samples T-test
Trong kiểm định Independent-samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phƣơng sai tổng thể (kiểm định Levene). Phƣơng sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát.
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05 thì phƣơng sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not
assumed.
Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phƣơng sai của 2 tổng thể không khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.
Nếu Sig. của kiểm định t ≤ α (mức ý nghĩa) -> có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Nếu Sig. > α (mức ý nghĩa) -> không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
* Đối với mục tiêu 3: Trên cơ sở diễn dịch các kết quả nghiên cứu ở các mục tiêu trƣớc đề xuất một số giải pháp để giúp cho các nhà lãnh đạo của công ty Cargill có quyết định dể dàng hơn để ngƣời chăn nuôi heo sử dụng cám cho heo của công ty
Cargill.
2.2.3 Mô hình nghiên cứu của đề tài
Hình 2.11: Sơđồ qui trình nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Xây dựng mô hình nghiêm cứu Xây dựng thang đo Chỉnh sửa thang đo Chỉnh sửa thang đo Nghiên cứu sơbộ Nghiên cứu chính thức Cronbach Alpha Phân tích nhân tố (EFA)
Thang đo hoàn chỉnh Phân tích hồi qui
Đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết
định Kết luận
2.3.2 Khung nghiên cứu
Hình 2.12: Khung nghiên cứu
Số liệu sơ cấp Số liệu thứ cấp
Phƣơng pháp phân tích số liệu
(thống kê mô tả, phân tích nhân tố )
Phân tích thực trạng tình hình sử dụng thức ăn Cargill cho heo của các hộ nuôi tại Tỉnh Đồng Tháp
Phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng thức ăn chăn
nuôi Cargill cho heo của các hộ nuôi tại Tỉnh Đồng Tháp
Đề xuất giải pháp để giúp cho các nhà lãnh đạo của Công Ty Cargill có quyết định dể dàng hơn để giúp ngƣời chăn nuôi heo mua cám cho heo của công ty
Cargill
2.3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất là:
Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trƣớc tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu nhƣ sau:
Hình 2.13: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Xây dựng thang đo:
Tác giả kết hợp đo Likert 5 mức độ (1: hoàn toàn phản đối, 2: phản đối; 3: không có ý kiến; 4: đồng ý; 5: hoàn toàn đồng ý) để xây thang đo cho mô hình nghiên cứu
nhƣ sau:
Bảng 2.14: Thang đo về hệ thống phân phối của Công ty Cargill tai Đồng Tháp
Stt Ký hiệu Phát biểu Thang đo Likret
1 2 3 4 5
I HỆ THỐNG PHÂN PHỐI
1 HTPP1 Kênh phân phối dễ mua
2 HTPP2 Hàng mua ở đại lý Cargill luôn mới
3 HTPP3 Giao hàng nhanh chóng
4 HTPP4 Đại lý Cargill luôn đáp ứng đầy đủ hàng Giá cả: P4 Hệ thống phân phối: P2 Chiêu thị: P4 Sản Phẩm: P1 QUYẾT ĐỊNH
Biến kiểm soát: Giới tính, độ tuổi, thu nhập, …
hoá
II GIÁ CẢ
1 GC1 Giá thức ăn rẻ hơn thức ăn khác
2 GC2 Bán đúng giá
3 GC3 Giá bán đƣợc niêm yết rõ ràng
4 GC4 Giá cả ổn định
5 GC5 Giá cả hợp lý với chất lƣợng
III CHIÊU THỊ
1 KM1 Công Ty Cargill quảng cáo nhiều
2 KM2 Tôi mua cám heo Cargill do Cargill hội thảo kỷ thuật nhiều
3 KM3 Nhân viên tiếp thị của Cargill nhiệt tình chu đáo
4 KM4 Cargill hổ trợ rất nhiều dịch vụ thú y :con giống ,tinh heo ,dụng cụ chăn nuôi…
5 KM5 Đại lý Cargill có nhiều chƣơng trình thƣởng hấp dẩn khi mua thức ăn heo
IV CHẤT LƢỢNG SẢN PHẨM
1 CLSP1 Chất lƣợng rất tốt
2 CLSP2 Bao bì rất đẹp
3 CLSP3 Sản phẩm đa dạng
4 CLSP4 Thƣơng hiệu nổi tiếng
V QUYẾT ĐỊNH MUA
1 QD1 Anh chị vẩn tiếp tục sử dụng cám heo Cargill trong thời gian tới
2 QD2 Anh chị sẽ giới thiệu cho ngƣời nuôi khác
mua cám heo Cargill
Tóm lại, trong chƣơng này tác giả đã trình bày cơ sở lý thuyết để xây dựng nghiên cứu, cũng nhƣ là phƣơng pháp để thực hiện nghiên cứụ Từ đó hình thành thang đo cũng nhƣ bảng câu hỏi cho nghiên cứụ
CHƢƠNG 3:
TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY CARGILL 3.1 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN
Cargill, tập đoànhàng đầu của Mỹ trong lĩnh vực nông nghiệp, thực phẩm, sản phẩm công nghiệp và dịch vụ tài chính với hơn 150.000 nhân viên làm việc trên
70 quốc gia khắp các châu lục.
Với khát vọng thành công mãnh liệt Cargillđã phát triển liên tục và bền vững gần hai thế kỷ qua để trở thành công ty tiên phong đi đầu đƣợc bình chọn là nhà sản xuất, kinh doanh, phân phối các mặt hàng nông sản, thực phẩm và tƣ vấn tài chính lớn nhất thế giớị Với mong muốn kết nối cung và cầu trên toàn thế giới, luôn hƣớng đến các thị trƣờng tiềm năng trong lĩnh vực nông nghiệp và thực phẩm, vì vậy Cargill đã đến với Việt Nam.
Cargill Việt Namra đời vào tháng 10 năm 1995 ngay sau sự kiện lịch sử Việt Nam và Hoa Kỳ bình thƣờng hóa quan hệ ngoại giao, Cargill Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ và liên tục, nhanh chóng và bền vững để trở thành công ty hàng đầu trong lĩnh vực thức ăn chăn nuôi và nuôi trồng thủy sản với các dòng sản phẩm chất lƣợng cao, đƣợc sản xuất bởi công nghệ tiên tiến, kỹ thuật hiện đại đáp ứng nhu cầu củathị trƣờng.
Cargill hiện có9 nhà máy chế biến thức ăn chăn nuôi tạiHƣng Yên, Hà Nam, Nghệ An, Bình Định,Đồng Nai, Long An,Tiền Giang,Đồng Tháp và Cần Thơ cùng với đội ngũ nhân viên hàng đầu trên 1400 ngƣời, đang làm việc tại các chi nhánh và văn phòng trên toàn quốc.
Các mốc lịch sử hình thành và phát triển của Cargill Việt Nam:
Tháng 10 năm 1996, khánh thành trụ sở chính và Nhà máy đầu tiên tại KCN Biên Hòa 2, tỉnh Đồng Naị Năm 2000, nhà máy di động tại KCN Trà Nóc, Cần Thơ đi vào hoạt động.
Nhà máy Hƣng Yên ra đời năm 2004 nhằm đáp ứng các nhu cầu thị trƣờng của các tỉnh phía Bắc.
Năm 2006, Nhà máy Thủy Sản tạiCần Thơ đi vào hoạt động.
Tháng 3, Năm 2007, Nhà Máy Thức Ăn Chăn Nuôi Bình Định chính thức khánh thành và đi vào hoạt động.
Tháng 03, Năm 2008, Nhà máy thức ăn chăn nuôi với quy mô lớn tại Long An chính thức khánh thành và đi vào hoạt động, hoà nhịp vận hành cùng hệ thống nhà máy liên hoàn trên toàn quốc, cung ứng sản phẩm cho nhu cầu ngày càng tăng của thị trƣờng.
Tháng 9, Năm 2009, Nhà máy Thức ăn Thủy sản Đồng Tháp chính thức khánh thành và đi vào hoạt động.
Ngày 14 tháng 11 năm 2011, Công ty TNHH Cargill Việt Nam đã hoàn tất việc mua lại nhà máy sản xuất thức ăn tôm của Công ty TNHH Higashimaru Việt Nam ở khu công nghiệp Tân Hƣơng (Tiền Giang). Hiện tại đang đi vào sản xuất thức ăn tôm mang thƣơng hiệu Cargill để bán ra thị trƣờng, sau khi đã đầu tƣ thêm vào nhà máỵ