6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Hình 2.3. Quy trình nghiên cứu 2.5. TIỀN KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
Theo mơ hình nghiên cứu đề xuất mối quan hệ giữa gắn kết sản phẩm ô tơ và lịng trung thành thƣơng hiệu, nhân tố gắn kết sản phẩm gồm 5 khía
Tiền kiểm định thang đo
Điều chỉnh thang đo Cơ sở lý thuyết và
các nghiên cứu trƣớc Mơ hình nghiên cứu đề xuất Thang đo chính
thức Nghiên cứu chính
thức (N = 300)
Phân tích thống kê mơ tả. Phân tích khám phá EFA. Kiểm định Cronbach’s Alpha. Phân tích hồi quy.
Phân tích ANOVA.
Kết luận Phân tích
cạnh: sự vui thích, sự quan tâm, giá trị biểu tƣợng, tầm quan trọng của các quyết định và khả năng chủ quan ra quyết định sai, nhân tố lịng trung thành thƣơng hiệu có 3 thành phần: cảm xúc, nhận thức, hành vi.
Thang đo đƣợc dùng để đo lƣờng gắn kết sản phẩm và lòng trung thành thƣơng hiệu là thang đo Likert 5 điểm (cấp độ tăng từ 1 đến 5 với 1 là hồn tồn khơng đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý).
Các thang đo đƣợc đánh giá qua 2 cơng cụ chính là phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số Cronbach’s Alpha. Tác giả thực hiện khảo sát 40 khách hàng để kiểm tra đánh giá công cụ đo lƣờng.
2.5.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Thang đo gắn kết sản phẩm
Kết quả phân tích cho thấy giá trị KMO = 0.672 > 0.5, kiểm định Bartlett có Chi-square = 441.590, df = 120 nên p (chi-square, df) = 0.000 < 0.05. Đồng thời đo lƣờng sự tƣơng thích của dữ liệu (MSA) với tất cả giá trị trên đƣờng chéo đều lớn hơn 0.5 nên khẳng định dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố (Bảng 2.1).
Bảng 2.1. Bảng giá trị KMO và Bartlett’s Test khi phân tích EFA đối với nhân tố gắn kết sản phẩm
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .672 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 441.590
Df 91
Sig. .000
- Thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu
Kết quả phân tích EFA đối với nhân tố lịng trung thành thƣơng hiệu cũng cho thấy giá trị KMO = 0.902 > 0.5, kiểm định Bartlett có Chi-square =
365.338, df = 120 nên p (chi-square, df) = 0.000 < 0.05. Đồng thời đo lƣờng sự tƣơng thích của dữ liệu (MSA) với tất cả giá trị trên đƣờng chéo đều lớn hơn 0.5 nên khẳng định dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố (Bảng 2.2).
Bảng 2.2. Bảng giá trị KMO và Bartlett’s Test khi phân tích EFA đối với nhân tố lịng trung thành thƣơng hiệu
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .902 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 365.338
Df 66
Sig. .000
2.5.2. Phân tích Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích các giá trị Cronbach’s Alpha đều nằm trong khoảng từ 0.6 đến 0.9 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất qn nội tại của các thang đo. Kết quả cụ thể đƣợc tác giả tổng hợp ở bảng 2.3.
Bảng 2.3. Bảng giá trị Reliability Statistics
STT Khía cạnh Cronbach's Alpha N of Items 1 Sự quan tâm 0.926 2 2 Sự vui thích 0.913 3 3 Giá trị biểu tƣợng 0.923 3
4 Tầm quan trọng của quyết định và
những rủi ro xảy ra 0.968 2
5 Khả năng chủ quan của việc ra quyết
định sai 0.698 4
Nhƣ vậy sau khi khảo sát 40 khách hàng và thực hiện phân tích dữ liệu bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy công cụ đo lƣờng trong đề tài là phù hợp (Kết quả cụ thể xem từ phụ lục 5 đến 8).
2.6. THIẾT KẾ BẢN CÂU HỎI
Bản câu hỏi gồm có 03 phần chính: (1) Thơng tin chung về việc đã từng hoặc đang sở hữu/ sử dụng xe ô tô của thƣơng hiệu Toyota không, thời gian, thƣơng hiệu dự định mua, nguồn tham khảo thông tin khi mua, đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố khi mua ô tô và (2) Thông tin về gắn kết ô tơ và lịng trung thành thƣơng hiệu Toyota: Tác giả sử dụng thang đo Hồ sơ gắn kết ngƣời tiêu dùng (CIP) của Laurent và Kapferer (1985) và thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu của Jacoby và Kyner (1973). Tất cả đều đƣợc đo bằng thang Likert 5 điểm (1. Hồn tồn khơng đồng ý - 5. Hồn tồn đồng ý); (3) Thông tin ngƣời trả lời: Họ tên, email, số điện thoại, giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp. Nội dung chi tiết của bản câu hỏi ở phụ lục số 9.
2.7. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC 2.7.1. Mẫu và thiết kế mẫu 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 cơng thức:
Trong đó:
n: Kích thƣớc mẫu
m: Số biến độc lập của mơ 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 khơng 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. Ngồi ra, tác giả cịn 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 mơ tả a. Phân tích thống kê mô tả
Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mơ 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 tốn học, mơ 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 mơ hình. Nếu các biến đƣợc chuẩn hóa mơ 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.
Mơ hình phân tích nhân tố đƣợc thể hiện bằng phƣơng trình: Fi = Wi1 x 1 + Wi2 x 2 + … + Wik x k
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, cịn nếu giá trị này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố eigenvalue lớn hơn 1 thì mới giữ lại trong mơ 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 khơng có tác dụng tóm tắt thơng 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 tồn 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 cơ 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 khơng 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 ơ tơ với lịng trung thành thƣơng hiệu thơng qua phân tích hồi quy với mơ 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 khơng đổi σ2
.
Để kiểm định sự phù hợp của mơ 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 mơ hình có phù hợp hay khơng.
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm
giả định cần thiết mơ 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 khơng vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh cho biết mơ 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 thơng 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 mơ 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 khơng.
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. Hồn tồn khơng đồng ý - 5. Hoàn toàn đồng ý).
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MƠ 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 mơ 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 ơ tơ 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 ơ tơ chính ở Việt Nam khi những ngƣời tiêu dùng ở độ tuổi từ