6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.9.5. Phân tích hồi quy
Phƣơng pháp hồi quy bội cho phép xây dựng mô hình tƣơng quan với nhiều yếu tố cùng ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, có thể nói mô hình hồi quy bội phản ánh gần với mô hình tổng thể và có thể đánh giá tầm quan trọng của các khái niệm cần nghiên cứu có tƣơng quan riêng với biến phụ thuộc một cách rơ ràng.
Thông qua phân tích hồi quy sẽ giúp chúng ta nhận biết đƣợc mức độ tác động của các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định mua thực phẩm hữu cơ nhƣ thế nào, từ đó biết đƣợc yếu tố nào có vai trò quan trọng nhất trong việc tác động đến ý định của khách hàng.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 trình bày các phƣơng pháp nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài. Luận văn đƣợc thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định tính sử dụng phƣơng pháp phỏng vấn sâu đƣợc thực hiện trƣớc nhằm chỉnh sửa, bổ sung và hoàn thiện trƣớc khi nghiên cứu định lƣợng. Kết quả nghiên cứu định tính cho kết quả các biến độc lập đƣợc xác định và sàng lọc, đồng thời mô hình xây dựng có các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ với nhau.
Nghiên cứu định lƣợng sử dụng phƣơng pháp điều tra chọn mẫu với công cụ là bảng câu hỏi và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 18.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ TẢ MẪU
Với 210 phiếu điều tra đƣợc phát ra, tôi đã thu về đƣợc 205 phiếu hợp lệ để đƣa vào xử lý. Số phiếu hợp lệ đáp ứng đƣợc yêu cầu của nghiên cứu này 205 ngƣời.
Thống kê mô tả mẫu gồm các đặc điểm nhân khẩu học:
Về giới tính: Với đặc điểm mặt hàng nghiên cứu là thực phẩm do đó tỷ lệ trả lời nữ (75,1%) cao hơn nam (24,9%).
Về độ tuổi: Hai nhóm độ tuổi dƣới 35 tuổi và từ 35 đến 55 tuổi chiếm gần 94% điều này hợp lý do ở hai độ tuổi này thƣờng có trách nhiệm quyết định và mua thực phẩm cho gia đình.
Về trình độ học vấn: Trình độ học vấn của ngƣời đƣợc khảo sát tƣơng đối cao từ Cao đẳng – Đại học trở lên chiếm gần 85% điều này cũng dễ hiểu vì đối tƣợng nghiên cứu là ngƣời tiêu dùng tại thành phố nên trình độ học vấn cao.
Về Thu nhập: Mức thu nhập chiếm phần lớn 50.2% là từ 10 triệu-20 triệu đây đƣợc xem là mức thu nhập cao tại Đà Nẵng. Chiếm tầm 35% ngƣời tiêu dùng đƣợc hỏi có mức thu nhập từ 10 triệu trả xuống. Mức thu nhập cũng là nhân tố tác động đến ý định và hành vi tiêu dùng của ngƣời tiêu dùng.
ảng 3.1. Thống kê mô tả mẫu
Đặc điểm Tiêu thức Số lƣợng Tỷ lệ
Giới tính
Nam 51 24.9
Đặc điểm Tiêu thức Số lƣợng Tỷ lệ Tổng 205 100.0% Độ tuổi Dƣới 35 tuổi 126 61.5 Từ 35 đến 55 tuổi 67 32.7 Trên 55 tuổi 12 5.9 Tổng 205 100.0% Trình độ Trung cấp 22 10.7 Cao đẳng – Đại học 110 53.7 Sau đại học 68 33.2 Khác 5 2.4 Tổng 205 100.0% Thu nhập Dƣới 5 triệu 26 12.7 5 triệu – 10 triệu 46 22.4 10 triệu – 20 triệu 103 50.2 Trên 20 triệu 30 14.6 Tổng 205 100.0%
3.2. PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp xem xét tính nhất quán bên trong thông qua hệ số Cronbach’s Alpha (tính toán từ phần mềm SPSS). Tính nhất quán bên trong kiểm tra sự liên kết một cách logic giữa các chỉ báo trong cùng một thang đo đo lƣờng một hiện tƣợng kiểm tra tính nhất quán bên trong cho phép nhà nghiên cứu xác định
những chỉ báo nào không nhất quán với kiểm định trong việc đo lƣờng hiên tƣợng đƣợc điều tra, và khi đó, việc loại bỏ những biến này làm tăng độ tin cậy của thang đo.
Để kiểm định tính nhất quán bằng hệ số Cronbach’s Alpha cần thực hiện trên các chỉ báo của từng nhân tố. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (itemtotal correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Trong nghiên cứu này, tiêu chuẩn chấp nhận thang đo khi có Cronbach’s Alpha từ lớn hơn 0.7 sử dụng đƣợc.
3.2.1. Thang đo Thái độ
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy thang đo “ Thái độ”
Bảng 3.2. Độ tin cậy của thang đo thái độ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thái độ: Cronbach Alpha = 0.922 (Số biến: 4)
TD1 11.1463 8.224 0.844 0.892
TD2 11.0195 8.107 0.860 0.886
TD3 11.2195 8.260 0.805 0.904
TD4 11.1902 8.027 0.779 0.915
Thang đo thái độ có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.922 > 0.7
Các biến thành phần TD1, TD2, TD3, TD4 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3. Nhƣ vậy,đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến thái độ đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.2.2. Thang đo Chuẩn chủ quan
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Chuẩn chủ quan”
Bảng 3.3. Độ tin cậy của thang đo chuẩn chủ quan
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Chuẩn chủ quan: Cronbach Alpha = 0.930 (Số biến: 6)
CQ1 18.0390 20.087 0.742 0.925 CQ2 17.9366 19.001 0.814 0.916 CQ3 18.0683 17.907 0.825 0.913 CQ4 18.1951 17.579 0.792 0.919 CQ5 18.1073 17.979 0.822 0.914 CQ6 17.9707 17.872 0.805 0.916
Thang đo chuẩn chủ quan có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.930 > 0.7 Các biến thành phần CQ1, CQ2, CQ3, CQ4, CQ5, CQ6 đều có hệ số tƣơng quan trên 0.3. Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến chủ quan đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.2.3. Thang đo Sự quan tâm đến sức khỏe
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Sự quan tâm đến sức khỏe”
Bảng 3.4. Độ tin cậy của thang đo sức khỏe
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Sự quan tâm đến sức khỏe: Cronbach Alpha = 0.947 (Số biến: 6)
SK1 17.9024 20.608 0.875 0.933 SK2 17.8390 20.283 0.886 0.931 SK3 17.9024 20.667 0.826 0.938 SK4 17.9268 19.539 0.860 0.934 SK5 17.9415 19.585 0.849 0.935 SK6 17.8780 20.804 0.742 0.948
Thang đo sức khỏe có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.947 > 0.7
Các biến thành phần SK1, SK2, SK3, SK4, SK5, SK6 có hệ số biến tổng trên 0.3 . Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến sức khỏe đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt
3.2.4. Thang đo Sự quan tâm đến môi trƣờng
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Sự quan tâm đến môi trƣờng”
Bảng 3.5. Độ tin cậy của thang đo Sự quan tâm đến môi trường
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Sự quan tâm đến môi trƣờng: Cronbach Alpha = 0.818 (Số biến: 3)
MT1 7.7512 3.041 0.598 0.821
MT2 7.5317 2.564 0.772 0.646
MT3 7.2732 2.631 0.654 0.771
Thang đo Sự quan tâm đến môi trƣờng có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.818 > 0.7
Các biến thành phần MT1, MT2, MT3 có hệ số tổng trên 0.3. Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu.
Kết luận: Biến sự quan tâm đến môi trƣờng đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt
3.2.5. Thang đo Niềm tin
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Niềm tin”
Bảng 3.6. Độ tin cậy của thang đo Niềm tin
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Niềm tin: Cronbach Alpha = 0.916 (Số biến: 4)
NT1 10.4829 7.192 0.858 0.873
NT2 10.4829 7.123 0.857 0.873
NT3 10.4293 7.619 0.790 0.896
Thang đo niềm tin có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.916 (>0.7)
Các biến thành phần NT1, NT2, NT3, NT4 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3. Nhƣ vậy,đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến niềm tin đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.2.6. Thang đo Sự sẵn có
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Sự sẵn có”
Bảng 3.7. Độ tin cậy của thang đo Sự sẵn có
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Sự sẵn có: Cronbach Alpha = 0.921 (Số biến: 3)
SC1 6.9902 3.333 0.870 0.861
SC2 6.9463 3.277 0.867 0.863
SC3 6.8439 3.642 0.784 0.929
Thang đo Sự sẵn có có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.921 (>0.7)
Các biến thành phần SC1, SC2, SC3 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3 Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến sự sẵn có đáng tin cậy và có thang đo lƣờng rất tốt.
3.2.7. Thang đo Giá
Bảng 3.8. Độ tin cậy của thang đo Giá
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Giá: Cronbach Alpha = 0.917 (Số biến: 3)
GI1 7.2195 3.456 0.838 0.878
GI2 7.2829 3.184 0.883 0.838
GI3 7.3122 3.265 0.783 0.925
Thang đo Giá có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.917 >0.7
Các biến thành phần GI1, GI2, GI3 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3 . Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến giá đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.2.8. Thang đo Truyền thông đại chúng
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Truyền thông đại chúng”
Bảng 3.9. Độ tin cậy của thang đo Truyền thông đại chúng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Truyền thông đại chúng: Cronbach Alpha = 0.864 (Số biến: 4)
TT1 8.2293 8.178 0.738 0.816
TT2 8.3220 8.563 0.699 0.832
TT3 8.2683 8.736 0.660 0.847
Thang đo Truyền thông đại chúng có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.864 >0.7
Các biến thành phần TT1, TT2, TT3, TT4 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3 . Nhƣ vậy,đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến truyền thông đại chúng đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.2.9. Thang đo Ý định mua thực phẩm hữu cơ
Kết quả xử lý SPSS phân tích độ tin cậy của thang đo “Truyền thông đại chúng”
Bảng 3. 0. Độ tin cậy của thang đo Ý định mua thực phẩm hữu cơ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Ý định mua TPHC: Cronbach Alpha = 0.925 (Số biến: 3)
YD1 7.1415 3.387 0.845 0.893
YD2 7.1512 3.384 0.838 0.899
YD3 7.1122 3.149 0.860 0.882
Thang đo Ý định mua thực phẩm hữu cơ có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.925 >0.7
Các biến thành phần YD1, YD2, YD3 có hệ số tƣơng quan biến tổng trên 0.3 Nhƣ vậy, đảm bảo yêu cầu
Kết luận: Biến ý định mua thực phẩm hữu cơ đáng tin cậy và có thang đo lƣờng tốt.
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
Sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo
thành phần. Trong nghiên cứu này, phƣơng pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax đƣợc sử dụng. Mục đích của kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá trong nghiên cứu này nhằm tìm kiếm mối tƣơng quan giữa các chỉ báo.
Tiêu chuẩn của phƣơng pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5 (Othman & Owen, 2000) và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa sig < 0,05 để làm rõ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa chúng có tƣơng quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50%(Gerbing và Aderson,1988). Do đó, trong mỗi nhân tố thì những biến có Factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Xét trong cùng một dòng ,chêch lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị lớn thứ nhì phải lớn hơn 0.3; 2 hệ số tải chênh nhau từ 0.3 trở lên, khi đó biến quan sát sẽ đƣợc giữ lại và nó sẽ nằm ở nhóm nhân tố có hệ số tải cao hơn.
Các trƣờng hợp không thỏa mãn các điều kiện trên sẽ bị loại bỏ
3.3.1. Phân tích nhân tố cho biến độc lập
Thực hiện phân tích nhân tố đối với 33 biến:
Bảng 3.11. Kết quả phân tích KMO và arlett’s:
Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO 0.910
Kiểm định Barlett’s 7.038E3
df 528
Sig. 0.000
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.910 > 0.5; điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 7038 với mức ý nghĩa (p_value) sig =0.000 < 0.5: bác bỏ giả thuyết H0 : các bi ến quan sát không có tƣơng quan với nhau trong tổng thể) nhƣ vậy giả thuyết về ma trận tƣơng quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tƣơng quan với nhau và điều kiện phân tích nhân tố.
Thực hiện xoay ma trận theo Principal components với phép quay Varimax:
Bảng 3.12. Phân tích phương sai tổng thể của biến độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng trích bình phƣơng tải trọng Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 15.755 47.744 47.744 9.311 28.214 28.214 2 3.271 9.912 57.655 4.873 14.766 42.980 3 2.279 6.905 64.560 3.239 9.814 52.795 4 1.913 5.796 70.357 3.065 9.289 62.083 5 1.284 3.890 74.247 2.741 8.305 70.388 6 1.047 3.173 77.420 2.320 7.031 77.420 ... (Nguồn xử lí kết quả SPSS)
Phƣơng pháp trích trong phân tích nhân tố yếu cầu các giá trị trích Eigenvalue phải lớn hơn 1 thì đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích. Qua bảng trên ta có 6 nhân tố đều có giá trị lớn hơn 1 và điểm dừng các yếu tố tại nhân
tố thứ 6 có Eigenvalue = 1.047 lớn hơn 1. Do đó thang đo đạt yêu cầu và đƣa vào sử dụng
Căn cứ vào bảng trên phƣơng sai tích lũy của 5 nhân tố là = 77.420% > 50%; chứng tỏ khả năng sử dụng 6 nhân tố thành phần này giải thích đƣợc 77.420% biến thiên của 33 biến quan sát.
Ma trận xoay với phƣơng pháp Principal Varimax
Bảng 3.13. Ma trận xoay với phương pháp Principal Varimax
NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 6 TD2 0.811 TD4 0.800 TD1 0.790 SK1 0.788 NT3 0.778 NT1 0.758 SK5 0.758 SK4 0.757 SK2 0.757 NT4 0.751 SK3 0.727 NT2 0.724 TD3 0.719
SK6 0.692 CQ5 0.836 CQ6 0.815 CQ3 0.730 CQ2 0.714 CQ4 0.706 CQ1 0.561 SC2 0.834 SC1 0.806 SC3 0.793 TT1 0.838 TT4 0.826 TT2 0.819 TT3 0.771 GI1 0.722 GI2 0.711 GI3 0.691 MT1 0.809 MT2 0.785 MT3 0.665 (Nguồn xử lí kết quả SPSS)
Theo kết quả ở bảng 3.13, 33 biến quan sát đƣợc chia thành 6 nhân tố và hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát này có ý nghĩa trong mỗi nhân tố và thang đo này có ý nghĩa thực tiễn.
3.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Ba biến quan sát của nhân tố độc lập “ý định mua” đƣợc phân tích theo phƣơng pháp Principal components với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố <0.5 không đảm bảo đƣợc độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ.
Bảng 3.14. Kiểm định KMO và arllet’s đối với biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO 0.763
Kiểm định Barlett’s 468.526
Df 3
Sig. 0.000
(Nguồn xử lí kết quả SPSS)
Hệ số KMO = 0.763 phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả Barlett’s là 468.526 với mức ý nghĩa Sig. =0.000<0.05, (bác bỏ giả thiết H0: các biến quan sát không có tƣơng quan với nhau trong tổng thể) nhƣ vậy giả thuyết về mô hình nhân tố không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 3.15. Kết quả phân tích phương sai tổng thể của biến phụ thuộc
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng trích bình phƣơng tải trọng
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 2.610 86.996 86.996 2.610 86.996 86.996 2 0.212 7.079 94.075