- Kiếm định giá trị của thang đo bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha. - Phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc.
3.3.2. Phƣơng ph p nghiên cứu chính thức
Sau khi thu thập đƣợc bảng câu hỏi trả lời, tác giả tiến hành lọc bảng câu hỏi, làm sạch dữ liệu, mã hóa những thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.
Tiếp theo, dữ liệu đã đƣợc làm sạch và nhập vào phần mềm sẽ đƣợc phân tích theo các bƣớc sau:
(2) Kiếm định giá trị của thang đo bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau ( interdependence techniques , nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau (interrelationships . EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F< k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích nhân tố sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm bằng Độ giá trị hội tụ (convergence validity đồng thời đo lƣờng độ giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt, không có mối quan hệ tƣơng quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lƣờng các nhân tố bằng Độ giá trị phân biệt (discriminant validity). Theo J. F. Hair và cộng sự (1998) với mẫu lớn hơn 350 hệ số tải (factor loading > 0.3 là đạt giá trị hội tụ và hệ số tải của nhân tố này lớn hơn hệ số tải của nhân tố khác cho thấy tính đảm bảo độ giá trị phân biệt.
Phƣơng pháp trích Principal Component Analysis đƣợc sử dụng kèm với phép quay Varimax. Điểm dừng trích khi các yếu tố có Initial Eigenvalues>l. (Meyers, L.S., Gamst, G.,Guarino A.J., 2006)
(3) Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Một đo lƣờng đƣợc gọi là có độ tin cậy (validity) nếu nó đo lƣờng đúng đƣợccái cần đo lƣờng hay đo lƣờng đó vắng mặt cả hai loại sai số, hệthống và ngẫunhiên (Campell và Fiske, 1959).
Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua hộ số Cronbach Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng (item - total correclation).
Hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang ( 2007) về mặt lý thuyết, Cronbach Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên khi hệ số Cronbach Alpha quá lớn (> 0,95 có nghĩa là nhiều câu trong thang đo không có khác biệt gì nhau hay là chúng cùng đo lƣờng một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tƣợng nàyđƣợc gọi là đa cộng tuyến.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng Cronbach Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là thang đo sử dụng đƣợc. Tuy nhiên theo J. F. Hair và cộng sự (1998) thì Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận đƣợc. Tuy nhiên, hệ số này chỉ cho biết các đo lƣờng có liên kết với nhau hay không nhƣng không quyết định việc nên giữ lại hay bỏ đi một biến quan sát. Ngƣời nghiên cứu sẽ phải cân nhắc rất kỳ lƣỡng và khi đó hệ số tƣơng quan biến tổng (item - total corređation sẽ giúp cho thêm cơ sở đế đƣa ra quyết định này.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally và Burnstein (1994), các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 đƣợc coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
(4) Phân tích mô hình hồi Binary logistic
Thông qua nguồn dữ liệu thu thập đƣợc từ phỏng vấn khách tại thành phố Tam Kỳ, tác giả sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để xây dựng mô hình nhân tố.
– Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
Wald Chi-square là đại lƣợng dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Nếu hệ số hồi quy Bo và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh
lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra nhƣ nhau, lúc đó mô hình dự đoán không còn ý nghĩa.
- Đo độ phù hợp của mô hình
Đo lƣờng độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary Logistic đƣợc dựa trên chỉ tiêu -2LL. Khi -2LL càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp và khi -2LL bằng 0 thì mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.
- Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình
Ta sử dụng kiểm định Chi-square để kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình.
K T LUẬN CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 mô tả các phƣơng pháp nghiên cứu trong quá trình thực hiện luận văn. 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 để định hƣớng cho nghiên cứu định lƣợng. Từ kết quả của nghiên cứu định tính, các biến độc lập đƣợc xác định và sàng lọc. Nghiên cứu định tính cũng khăng định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình lý thuyết, đồng thời điều chỉnh và hoàn thiện bảng hỏi làm công cụ cho nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định lƣợng sử dụng phƣơng pháp điều tra chọn mẫu với công cụ là bảng hỏi và xử lý dữ liệu bằng phàn mềm SPSS phiên bản 20. Trƣớc tiên luận văn thực hiện nghiên cứu sơ bộ trên mẫu nhỏ để kiểm tra thô độ tin cậy của thang đo lại kêt quả tôt hơn cho nghiên cứu trên diện rộng. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện trên quy mô mẫu là 250 ngƣời tiêu dùng tiếp tục đi đánh giá giá trị của thang đo bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ sô Cronbach Alpha và kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ và mức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc trong mô hình thông qua mô hình hồi quy bội.
Tất cả các bƣớc đã thực hiện trong suốt quá trình nghiên cứu đƣợc diễn giải cụ thể trong chƣơng này. Kết quả phân tích, bình luận, đánh giá cho các nội dung liên quan đƣợc đề cập trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4
K T QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU 4.1.1. Thu thập dữ liệu 4.1.1. Thu thập dữ liệu
Theo kế hoạch lấy mẫu ở chƣơng 2, cỡ mẫu cần thu về là 200 mẫu với tổng số bảng câu hỏi phát ra là 250 tƣơng ứng với tỷ lệ hồi đáp dự kiến là 80%. Thực tế với 250 bảng câu hỏi phát ra và đã thu về đƣợc 201 bảng tƣơng ứng với tỷ lệ hồi đáp 80.4%. Trong số 201 mẫu thu về có 02 bảng câu hỏi không hợp lệ và bị loại bỏ do thiếu thông tin, kết quả là có 199 mẫu hợp lệ đƣợc dùng làm dữ liệu cho nghiên cứu.
4.1.2. Đặc điểm nhân khẩu học
a. Giới tính
Bảng 4.1. Thông tin về giới tính của mẫu nghiên cứu
Giới tính Tần suất (Ngƣời) Phần trăm (%)
Nam 49 24.6
Nữ 150 75.4
Tổng 199 100.0
Trong mẫu nghiên cứu tỉ lệ khách hàng nữ chiếm khá lớn 75.4%, khách hàng nam chiếm tỉ lệ 24.6%. Nhìn chung tỉ lệ giới tính có sự chênh lệch lớn, đặc điểm này khá tƣơng đồng với đối tƣợng nghiên cứu ở tổng thể. Vì ngƣời nữ trong gia đình thƣờng đóng vai trò nội trợ chính và là ngƣời trực tiếp đi mua các sản phẩm tiêu dùng.
b. Độ tuổi
Bảng 4.2. Thông tin về độ tuổi của mẫu nghiên cứu
Độ tuổi Tần suất (Ngƣời) Phần trăm (%)
Dƣới 18 tuổi 4 2.0
Từ 18 – 35 tuổi 76 38.2
Từ 35 – 55 tuổi 99 49.7
Trên 55 tuổi 20 10.1
Tổng 199 100.0
Dựa vào kết quả khảo sát có thể thấy đối tƣợng nghiên cứu chủ yếu thuộc nhóm tuổi từ 18 – 35 tuổi (chiếm 38.62%) và từ 35 – 55 tuổi (chiếm 49.7% . Đối tƣợng khách hàng trên 55 tuổi chiếm tỉ lệ 10.1% và ít nhất là khách hàng dƣới 18 tuổi chiếm 2%
c. Thu nhập hàng tháng
Bảng 4.4. Thông tin về thu nhập của mẫu nghiên cứu
Thu nhập Tần suất (Ngƣời) Phần trăm (%)
Dƣới 5 triệu 104 52.3
Từ 5 – 10 triệu 66 33.2
Trên 10 triệu 29 14.6
Tổng 199 100.0
Phần lớn khách hàng trong mẫu thuộc nhóm thu nhập dƣới 5 triệu (chiếm 52.3%). Khách hàng có thu nhập trong khoảng từ 5 – 10 triệu chiếm 33.2%. Còn lại là nhóm thu nhập trên 10 triệu chiếm 14.6%.
4.2. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO . Theo đó, trị số của KMO
lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp, Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111 cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 0.5.
Với 7 nhân tố đề xuất và 22 biến quan sát đo lƣờng sau khi phân tích EFA ta có kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.5 Hệ số KMO and Bartlett's Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .670
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3070.949
df 231
Sig. .000
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.6701>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Phƣơng sai trích 78.9%>50%, trị số Eigenvalue =1.003>1 (Phụ lục 3).
Bảng 4.6 Hệ số tải nhân tố của thang đo ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm đóng hộp
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 NT1 .659 NT2 .858 NT3 .825 GI1 .817 GI2 .693 GI3 .706 GI4 .784 BB1 .845 BB2 .718 BB3 .812 TK1 .842 TK2 .813 TK3 .787 CL1 .736 CL2 .853 CL3 .556 AT1 .778 AT2 .840 AT3 .799 TT1 .898 TT2 .651 TT3 .930
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Dựa vào kết quả trên bảng ma trận xoay trên ta có thể thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình.
Nhìn chung sau phân tích EFA có thể kết luận từ 22 biến quan sát trích đƣợc 7 nhân tố, các hệ số đều đảm bảo về mặt thống kê cho thấy phân tích EFA có ý nghĩa. Các thang đo đƣợc trích ra từ EFA sẽ đƣợc đánh giá độ tin cậy bằng kiểm định bằng phân tích Cronbach’s Alpha.
4.3. KIỂ ĐỊNH ĐỘ TIN CẬ C C TH NG ĐO
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đƣợc sử dụng để loại các biến không hợp lệ. Các biến số có hệ số tƣơng quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ đƣợc chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
4.3.1. Thang đo niền tin thƣơng hiệu
Thang đo niềm tin thƣơng hiệu có Cronbach’s Alpha = 0.829>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo.
Bảng 4.7 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo niền tin thương hiệu Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến NT1 6.83 1.856 .674 .461 .778 NT2 7.26 1.881 .674 .461 .778 NT3 6.94 1.976 .719 .516 .738
4.3.2. Thang đo Nhận thức về giá
Thang đo nhận thức về có Cronbach’s Alpha = 0.830>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo.
Bảng 4.8: Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận thức về giá
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến GI1 11.76 3.396 .769 .607 .740 GI2 11.49 3.483 .513 .347 .859 GI3 11.38 3.268 .657 .553 .786 GI4 11.68 3.531 .741 .638 .755
4.3.3. Thang đo Hình thức bao bì của sản phẩm
Thang đo hình thức bao bì của sản phẩm có Cronbach’s Alpha = 0.823>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo
Bảng 4.9: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo hình thức bao bì của sản phẩm Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến BB1 7.19 2.324 .727 .528 .712 BB2 7.53 2.402 .649 .433 .784 BB3 7.22 2.062 .670 .462 .772
4.3.4. Thang đo Nhóm tham khảo
Thang đo nhóm tham khảo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.760>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo
Bảng 4.10: Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Nhóm tham khảo
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến
TK1 7.60 .643 .419 .617
TK2 7.47 .547 .302 .729
TK3 7.31 .590 .365 .683
4.3.5. Thang đo Nhận thức về chất lƣợng
Thang đo Nhận thức về chất lƣợng có Cronbach’s Alpha = 0.866>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận thức về chất lượng Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến CL1 6.07 2.904 .844 .750 .716 CL2 5.85 3.974 .632 .421 .909 CL3 5.79 3.467 .780 .703 .782
4.3.6. Thang đo ối quan tâm về an toàn vệ sinh thực phẩm
Thang đo Mối quan tâm về an toàn vệ sinh thực phẩm có Cronbach’s Alpha = 0.747>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Mối quan tâm về an toàn vệ sinh thực phẩm
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến AT1 6.729 1.694 .549 .304 .699 AT2 6.648 1.765 .577 .344 .659 AT3 6.633 1.920 .606 .370 .635
4.3.7. Thang đo Tru ền thông đại chúng
Thang đo Truyền thông đại chúng có Cronbach’s Alpha = 0.827>0.6, các hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo
Bảng 4.13: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha 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 Bình phƣơng nhiều tƣơng quan Cronbach Alpha nếu loại biến TT1 8.29 1.801 .729 .630 .723 TT2 8.18 1.704 .579 .340 .881 TT3 8.29 1.680 .768 .657 .679
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY BINARY LOGISTIC
Thông qua nguồn dữ liệu thu thập đƣợc từ 199 bộ hồ sơ phỏng vấn khách hàng ngẫu nhiên tác giả sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để xây dựng mô hình nhân tố.
4.4.1. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
Wald Chi-square là đại lƣợng dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ