CHƢƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
3.5. KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA CÁC PHÂN ĐOẠN
Việc kiểm định sự phù hợp của các phân đoạn cần phải đƣợc thực hiện nhằm đảm bảo tính xác thực. Không có giải pháp phân đoạn nào đƣợc chấp nhận một khi không có sự đánh giá hay kiểm định sự tin cậy hay phù hợp. Có nhiều phƣơng pháp dùng để đánh giá việc phân đoạn. Theo tác giả Naresh K.Malhotra (Marketing research, 3th Editing, 1999, trang 561) có đề cập một trong nhiều phƣơng pháp đánh giá độ tin cậy của mô hình đó là phân tích biệt số (Discriminant Analysis) để đánh giá xem những sự khác biệt tồn tại giữa các cụm theo các biến có thể dự đoán trƣớc. Do đó, trong phần kiểm định các phân đoạn sẽ áp dụng phân tích biệt số để đánh giá sự tin cậy và phù hợp của các phân đoạn.
Biến phụ thuộc của mô hình kiểm định là biến phân đoạn (Segment) sau khi đã xác định trong bảng và biến độc lập là là các nhận định về hành vi lựa chọn nơi mua sắm thực phẩm tƣơi sống (21 biến).
Ƣớc lƣợng hệ số hàm sai biệt (discriminant function coefficients)
Các bảng trong phụ lục 6 trình bày các kết quả ƣớc lƣợng phân tích biệt số của 3 nhóm. Ma trận hệ số tƣơng quan nội bộ nhóm chung (Pooled Within Groups Matrices – Phụ lục 6.3.) cho thấy các yếu tố đều không có sự tƣơng quan vì vậy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Trong phân tích biệt số, theo lý thuyết nếu có G nhóm thì sẽ có G – 1 hàm đƣợc ƣớc lƣợng nếu số biến dự đoán (21) lớn hơn số này. Trong đề tài này có 3 nhóm nên chỉ có 2 hàm đƣợc ƣớc lƣợng. Các giá trị Eigenvalues trong bảng của hàm thứ nhất là 12,001 và hàm này chiếm 93,2 % phƣơng sai của dữ liệu. Còn giá trị Eigenvalues của hàm thứ hai là 0,877 và hàm này chỉ chiếm 6,8% phƣơng sai dữ liệu. Nhƣ vậy hàm đầu tiên có giá trị Eigenvalues
chiếm đến 93,2% phƣơng sai giải thích đƣợc nguyên nhân. Bảng 3.14. Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 12.001a 93.2 93.2 .961 2 .877a 6.8 100.0 .684 .
Xác định mức ý nghĩa của các hàm sai biệt (significance of the discriminant function)
Giả thiết Ho ở đây là trong tổng thể các trung bình của các hàm phân biệt trong tất cả các nhóm là bằng nhau. Để kiểm tra giả thiết các nhóm trung tâm bằng nhau, cả hai hàm phải đƣợc xem xét cùng một lúc.
Bảng 3.15. Wilks' Lambda
Test of
Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig.
1 through 2 .041 479.211 42 .000
2 .533 94.462 20 .000
Theo bảng Wilks’s Lamda, trị số của đại lƣợng Wilks’s Lamda là 0,041 trong việc xem xét cả hai hàm từ hàm 1 đến hàm 2, tƣơng đƣơng với giá trị Chi-square là 479,211 với bậc tự do là 42 và có ý nghĩa quan sát nhỏ hơn 0,05. Do đó, cả 2 hàm cùng một lúc có khả năng phân biệt với 3 phân đoạn ( nhóm) một cách có ý nghĩa. Khi hàm thứ nhất đƣợc lấy ra thì Wilk’s Lamda là 0,533 và có ý nghĩa quan sát nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, giả thiết Ho bị bác bỏ, tức là sự phân biệt giữa các đoạn có ý nghĩa thống kê.
Theo bảng 3.16 , các kết quả phân tích biệt số dựa trên toàn bộ mẫu cho thấy có (53+64+43)/325 = 49% .Theo tác giả Hoàng Trọng – Chu Nguyễn
Mộng Ngọc chỉ cần đạt ít nhất 25% thì các quan sát đã đƣợc phân loại đúng, có thể kết luận rằng mô hình biệt số này là tốt.
Bảng 3.16. Kết quả theo nhóm - Classification Resultsa,b
Ward Method Predicted Group Membership Total 1 2 3
Cases Selected Original Count 1 53 0 1 54
2 1 64 0 65 3 1 0 43 44 % 1 98.1 .0 1.9 100.0 2 1.5 98.5 .0 100.0 3 2.3 .0 97.7 100.0 Cases Not Selected Original Count 1 52 2 1 55 2 3 61 0 64 3 2 0 41 43 % 1 94.5 3.6 1.8 100.0 2 4.7 95.3 .0 100.0 3 4.7 .0 95.3 100.0
Tóm lại, việc phân đoạn thị trƣờng tiêu dùng thực phẩm tƣơi sống tại TP. Đà Nẵng thành 3 nhóm khách hàng nhƣ trên là có ý nghĩa về sự khác biệt giữa các nhóm với nhau.