6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.7.NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
2.7.1. Mẫu và thiết kế mẫu
- Tổng thể nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu là những ngƣời đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng xe ô tô Toyota tại thành phố Đà Nẵng.
- Kích thƣớc mẫu
Theo Hair (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick và Fidell (1996) cho rằng kích thƣớc mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
Trong đó:
n: Kích thƣớc mẫu
m: Số biến độc lập của mô hình
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu 300. - Cách lấy mẫu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản vì tổng thể nghiên cứu không phân tán quá rộng về mặt địa lý và các phần tử trong tổng thể có khá nhiều sự đồng nhất về đặc điểm nghiên cứu.
Mã hóa thang đo: Xem phụ lục số 10.
2.7.2. Quy trình khảo sát thu thập dữ liệu
Tác giả thực hiện phỏng vấn trực tiếp với các khách hàng thông qua bản câu hỏi có cấu trúc (Đã nêu ở phần 2.6) trong khoảng thời gian từ ngày 01/06 - 31/08/2014 tại showroom và xƣởng dịch vụ ở hai cơ sở của Xí nghiệp Toyota Đà Nẵng là 151 - 153 Lê Đình Lý và 69 - 71 Duy Tân - Đà Nẵng. Ngoài ra, tác giả còn thực hiện phỏng vấn tại nhà hoặc đến các trung tâm sát hạch, đăng kiểm xe cơ giới nhƣ: Trung Tâm đăng kiểm xe cơ giới 4301S, 25 Hoàng Văn Thái - Hòa Minh - Liên Chiểu - Đà Nẵng; trung Tâm đăng kiểm xe cơ giới 4302S, Km 800 + 40 Xã Hoà Châu - Hoà Vang - Đà Nẵng, trung tâm dạy nghề và đào tạo sát hạch lái xe Đà Nẵng, 75A Nguyễn Khuyến - Liên Chiểu (Văn phòng trụ sở) - 490 Núi Thành - Hải Châu - Đà Nẵng.
2.7.3. Kỹ thuật phân tích dữ liệu
a. Phân tích thống kê mô tả
Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mô tả có đƣợc những thông số mô tả cho tất cả các biến đƣợc nhập vào dữ liệu thông qua bảng phân phối tần suất. Bảng phân phối tần suất đƣợc thể hiện với tất cả các biến định
tính (rời rạc) với các cấp độ thang đo biểu danh, thứ tự và các biến định lƣợng (liên tục) với thang đo khoảng cách hoặc tỷ lệ.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là một phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để phân tích mối liên hệ tác động qua lại giữa một số lƣợng lớn các biến giải thích các biến này dƣới dạng các nhân tố ẩn.
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính cho phép rút gọn nhiều biến số ít nhiều có tƣơng quan lẫn nhau thành những đại lƣợng đƣợc thể hiện dƣới dạng mối tƣơng quan theo đƣờng thẳng đƣợc gọi là những nhân tố.
* Nguyên tắc cơ bản trong phân tích nhân tố:
Về mặt toán học, mô hình phân tích nhân tố giống nhƣ phƣơng trình hồi quy nhiều chiều mà trong đó mỗi biến đặc trƣng cho mỗi nhân tố. Những nhân tố này không đƣợc quan sát một cách riêng lẻ trong mô hình. Nếu các biến đƣợc chuẩn hóa mô hình nhân tố có dạng nhƣ sau:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + … + AijFj + ViUi
Trong đó:
Xi : Biến đƣợc chuẩn hóa thứ i.
Aij : Hệ số hồi qui bội của biến đƣợc chuẩn hóa i trên nhân tố chung j. F : Nhân tố chung.
Vi : Hệ số hồi qui của biến chuẩn hóa i trên nhân tố dị biệt i. Ui : Nhân tố dị biệt của biến i.
J : Số nhân tố chung.
Mỗi nhân tố duy nhất tƣơng quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung. Các nhân tố chung có sự kết hợp tuyến tính của các biến đƣợc quan sát.
Mô hình phân tích nhân tố đƣợc thể hiện bằng phƣơng trình: Fi = Wi1 x 1 + Wi2 x 2 + … + Wik x k (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó:
Fi : Ƣớc lƣợng nhân tố thứ i.
Wik : Trọng số nhân tố của biến số thứ k đến nhân tố i. k : Số biến (Items)
Trong phân tích này có thể chọn trọng số hay hệ số điểm nhân tố để nhân tố thứ nhất có trọng số lớn nhất trong phƣơng sai. Các nhân tố có thể đƣợc ƣớc lƣợng điểm nhân tố của nó. Theo ƣớc lƣợng này nhân tố thứ nhất có điểm nhân tố cao nhất, nhân tố thứ hai có điểm nhân tố cao thứ hai…
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa 0,5 và 1 có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu giá trị này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố eigenvalue lớn hơn 1 thì mới giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt nhất hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bản phân tích nhân tố là ma trận nhân tố hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (factor matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố.
Hệ số tải nhân tố (factor loandings) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và các biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố phải có hệ số tải nhân tố có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu.
Correlation matrix: Cho biết hệ số tƣơng quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Communality: Là lƣợng biến thiên của một biến đƣợc giải thích chung với các biến khác đƣợc xem xét trong phân tích. Đây cũng là phần biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố chung.
Percentage of variance: Phần trăm phƣơng sai toàn bộ đƣợc giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100 % thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng đƣợc bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu phần trăm.
c. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rải rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Sater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo nghiên cứu có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt nhất.
d. Phân tích hồi quy bội
Cuối cùng, tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa gắn kết sản phẩm ô tô với lòng trung thành thƣơng hiệu thông qua phân tích hồi quy với mô hình:
Yi = β0 +β1χ1i + β2χ2i +…+ βpχpi + εi
Trong đó:
Yi : Biến độc lập.
χpi : Giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i.
βp : Hệ số hồi quy riêng phần. Đo lƣờng sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi χi thay đổi một đơn vị. Nói cách khác, nó cho biết ảnh hƣởng thuần của các thay đổi một đơn vị trong χi đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hƣởng của các biến độc lập khác.
εi : Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai không đổi σ2
.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình tuyến tính hồi quy bội, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với phƣơng pháp chọn từng bƣớc (Stepwise) với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1 (tiêu chuẩn mặc định của SPSS). Nhƣ vậy các nhân tố thành phần là biến độc lập (Independents) và sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc (Dependents). Kết quả nhận đƣợc căn cứ vào mức ý nghĩa Sig. và hệ số xác định R2
(hay R2 hiệu chỉnh) để chứng tỏ mô hình có phù hợp hay không.
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết mô hình hồi quy tuyến tính bội nhƣ kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Nếu các giả định không vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh cho biết mô hình hồi quy đã đƣợc xây dựng phù hợp đến mức nào.
e. Phân tích ANOVA
Mục tiêu của phân tích phƣơng sai là so sánh trung bình của nhiều tổng thể dựa trên các trung bình mẫu và thông qua kiểm định giả thuyết để kết luận.
Trong nghiên cứu này, ANOVA đƣợc sử dụng để xác định ảnh hƣởng của các biến định tính nhƣ: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập để kiểm định xem có sự khác biệt hay không sự gắn kết của khách hàng theo từng nhóm biến khác nhau đánh giá mối quan hệ giữa gắn kết và lòng trung thành thƣơng hiệu.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 mở đầu với phần giới thiệu chung về thƣơng hiệu Toyota. Trên cơ sở lý thuyết đã nghiên cứu ở chƣơng 1 và các nghiên cứu đi trƣớc, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Sau đó tác giả thực hiện tiền kiểm định thang đo để kiểm tra thang đo có phù hợp hay không. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiếp theo tác giả thực hiện phần thiết kế bản câu hỏi. Phƣơng pháp nghiên cứu chính thức với kích thƣớc mẫu 300 nhằm thỏa mãn yêu cầu của kỹ thuật phân tích sử dụng trong đề tài: Phân tích nhân tố và phân tích hồi quy. Đối tƣợng khảo sát của đề tài là các khách hàng đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng xe ô tô Toyota tại thành phố Đà Nẵng. Tác giả sử dụng thang đo Hồ sơ gắn kết ngƣời tiêu dùng (CIP) của Laurent và Kapferer (1985) gồm 16 biến và thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu của Jacoby và Kyner (1973) gồm 16 biến. Tất cả đều đƣợc đo bằng thang Likert 5 điểm (1. Hoàn toàn không đồng ý - 5. Hoàn toàn đồng ý).
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ TẢ MẪU
Tác giả đã phát ra 300 bản câu hỏi và thu về đƣợc 240 bản. Sau khi loại đi những phiếu không đạt yêu cầu, tác giả giữ lại 211 mẫu hợp lệ và tiến hành phân tích. Trong 211 ngƣời trả lời hợp lệ, có 27 nữ chiếm tỷ lệ 12.8% và 184 nam chiếm tỷ lệ 87.2%. Dữ liệu cho thấy tỷ lệ nam đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng xe ô tô Toyota cao hơn nữ.
Bảng 3.1. Bảng mô tả giới tính
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Nữ 27 12.8 12.8 12.8
Nam 184 87.2 87.2 100.0
Total 211 100.0 100.0
Kết quả cũng cho thấy trong số những ngƣời đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng ô tô Toyota có 51 ngƣời, chiếm tỷ lệ 24.2% ở độ tuổi từ 18 đến 35 tuổi; 158 ngƣời, chiếm tỷ lệ 74.9% ở độ tuổi từ 35 đến 60 tuổi và 2 ngƣời, chiếm tỷ lệ 0.9% ở độ tuổi trên 60. Kết quả phân tích thể hiện rõ thực tế độ tuổi tiêu dùng ô tô chính ở Việt Nam khi những ngƣời tiêu dùng ở độ tuổi từ 35 đến 60 là những ngƣời có nghề nghiệp ổn định, điều kiện kinh tế vững vàng và khả năng xử lý tình huống tốt nhất chiếm tỷ lệ cao nhất.
Bảng 3.2. Bảng mô tả độ tuổi
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Từ 18 đến 35 tuổi 51 24.2 24.2 24.2
Từ 35 đến 60 tuổi 158 74.9 74.9 99.1
Trên 60 tuổi 2 .9 .9 100.0
Total 211 100.0 100.0
Nhận định trên đƣợc làm rõ hơn với kết quả điều tra cho thấy trong số 211 ngƣời trả lời có 24 ngƣời, chiếm tỷ lệ 11.4% những ngƣời có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng/ tháng; 78 ngƣời, chiếm tỷ lệ 37.0% những ngƣời có thu nhập từ 10 đến 15 triệu đồng/ tháng và 109 ngƣời, chiếm tỷ lệ 51.7% những ngƣời có thu nhập trên 15 triệu đồng/ tháng. Chiếm tỷ lệ cao nhất là những ngƣời có thu nhập trên 15 triệu đồng/ tháng, tiếp đến là những ngƣời có thu nhập từ 10 đến 15 triệu đồng/ tháng. Mức thu nhập này tƣơng đối cao hơn so với thu nhập trung bình của ngƣời tiêu dùng ở thành phố Đà Nẵng. Điều này cũng phản ánh những ngƣời có thu nhập cao sẽ quan tâm nhiều đến các sản phẩm có giá trị cao nhƣ ô tô.
Bảng 3.3. Bảng mô tả thu nhập
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Từ 5 - 10 triệu/ tháng 24 11.4 11.4 11.4
Từ 10 - 15 triệu/ tháng 78 37.0 37.0 48.3 Trên 15 triệu/ tháng 109 51.7 51.7 100.0
Kết quả điều tra cũng cho thấy, trong số những ngƣời trả lời có 28 ngƣời, chiếm tỷ lệ 13.3% là cán bộ viên chức; 105 ngƣời, chiếm tỷ lệ 49.8% là tiểu thƣơng; 39 ngƣời, chiếm tỷ lệ 18.5% là quản lý; 1 ngƣời, chiếm tỷ lệ 0.5% là nội trợ; 38 ngƣời, chiếm tỷ lệ 18.0% có nghề nghiệp khác.
Bảng 3.4. Bảng mô tả nghề nghiệp
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Cán bộ, viên chức 28 13.3 13.3 13.3 Tiểu thƣơng 105 49.8 49.8 63.0 Quản lý 39 18.5 18.5 81.5 Nội trợ 1 .5 .5 82.0 Khác 38 18.0 18.0 100.0 Total 211 100.0 100.0
Thời gian sở hữu/ sử dụng xe ô tô cũng rất quan trọng khi có thể cho thấy mức độ am hiểu về ô tô Toyota của ngƣời tiêu dùng. Ngƣời tiêu dùng càng có nhiều kiến thức về ô tô thì càng quan tâm và mức độ gắn kết sẽ cao hơn những đối tƣợng khác.
Kết quả phân tích cho thấy những khách hàng đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng xe ô tô Toyota có thời gian sở hữu/ sử dụng xe tƣơng đối dài với lần lƣợt là 18.0; 20.9; 20.9; 19.9; 20.4% tƣơng ứng với dƣới 1 năm; từ 1 đến 2 năm; từ 2 đến 3 năm; từ 3 đến 4 năm và trên 4 năm. Điều này cũng dễ giải thích khi trong những năm gần đây, nền kinh tế phát triển, nhu cầu sử dụng ô tô của ngƣời dân ngày một tăng và số lƣợng xe ô tô Toyota cũng đƣợc tiêu thụ khá cao.
Bảng 3.5. Bảng mô tả thời gian sở hữu/ sử dụng
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Valid < 1 năm 38 18.0 18.0 18.0 1 - 2 năm 44 20.9 20.9 38.9 2 - 3 năm 44 20.9 20.9 59.7 3 - 4 năm 42 19.9 19.9 79.6 > 4 năm 43 20.4 20.4 100.0 Total 211 100.0 100.0
Bên cạnh đó, khi phân tích những thƣơng hiệu dự định chọn mua trong tƣơng lai, số ngƣời đƣợc hỏi chọn Toyota (23.0%) nhiều nhất so với các thƣơng hiệu khác nhƣ Hyundai (8.3%), Mitsubishi (2.3%), Honda (8.8%), Kia (14.5%), Nissan (3.7%), Mercedes Benz (9.8%) hay Chevrolet (5.8%). Điều này chứng tỏ thƣơng hiệu Toyota đang đƣợc rất nhiều ngƣời tiêu dùng yêu thích và có ý định mua. Do đó, trong thời gian đến, Toyota cần có chiến lƣợc xây dựng thƣơng hiệu để duy trì lòng trung thành thƣơng hiệu của khách hàng cũng nhƣ ngày càng mở rộng thị trƣờng hơn.
Bảng 3.6. Bảng mô tả dự định mua thƣơng hiệu ô tô
Responses Percent of
Cases N Percent
Mua thƣơng hiệua
Toyota 157 23.0% 74.4% Hyundai 57 8.3% 27.0% Mitsubishi 16 2.3% 7.6% Honda 60 8.8% 28.4% Kia 99 14.5% 46.9% Nissan 25 3.7% 11.8% Mercedes Benz 67 9.8% 31.8% Chevrolet 40 5.8% 19.0% Ford 127 18.6% 60.2% Khác 36 5.3% 17.1% Total 684 100.0% 324.2%
3.2. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
Trong phần này mô tả chi tiết về các biến số trong mô hình nghiên cứu.
3.2.1. Biến số độc lập
a. Sự quan tâm
Bảng 3.7. Bảng tần số, tần suất và trung bình của từng biến
STT Biến Rất không đồng ý Không đồng ý Bình thƣờng Đồng ý Rất đồng ý Trung bình SL Tần suất SL