7. Tổng quan tài liệu
2.4.3. Thang đo ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng
Ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng đƣợc ký hiệu là GIATRIBIEUTUONG, gồm 5 biến quan sát. Đề cập đến mức độ một cá nhân quyết định mua smartphone nhằm thể hiện bản thân của họ tốt hơn trong xã hội bằng cách làm cho mình giống với các nhóm mà họ muốn thuộc về. Các biến quan sát đƣợc đo lƣờng bằng thang đo Likert, năm điểm (Xem Bảng 2.4).
Bảng 2.4: Thang đo ảnh hưởng giá trị biểu tượng
GTBT_1 - Tôi cảm thấy rằng việc chọn những thƣơng hiệu smartphone sẽ nâng cao hình ảnh của tôi trong mắt của ngƣời khác.
GTBT_2 - Tôi cảm thấy rằng những ngƣời mua hoặc sử dụng thƣơng hiệu smartphone này có những đặc điểm mà tôi muốn có.
GTBT_3 - Tôi cảm thấy thật tốt nếu việc sử dụng smartphone này sẽ giúp tôi đƣợc giống nhƣ ngƣời mẫu trong các quảng cáo smartphone.
GTBT_4 - Tôi cảm thấy những ngƣời mua smartphone này đƣợc ngƣỡng mộ hay đánh giá cao bởi những ngƣời khác.
GTBT_5 – Việc sử dụng smartphone này giúp tôi thể hiện cho ngƣời khác thấy đƣợc tôi là ai, hoặc ngƣời mà tôi muốn trở thành (chẳng hạn nhƣ một doanh nhân, vận động viên, một ngƣời phụ nữ thành đạt,…)
2.5. NGHIÊN CỨU THĂM DÕ
Nghiên cứu thăm dò với mục đích xác định có nên bổ sung hay loại bỏ nhóm tuổi từ 13 – 17 trong việc xác định đối tƣợng nghiên cứu. Trong 100 bảng phát ra thì thu về 92 bảng với 89 bảng hợp lệ và 3 bảng không hợp lệ. Kết quả nghiên cứu cho thấy trong 89 ngƣời tiêu dùng ở độ tuổi 13 – 17 tuổi ở thị trƣờng Đà Nẵng chỉ có 39 ngƣời sử dụng smartphone chiếm 42.4%, không sử dụng smartphone là 50 ngƣời chiếm 54.3%.
Sử dụng 44% Không sử dụng
56%
Hình 2.2: Kết quả nghiên cứu thăm dò
Sô ngƣời không sử dụng nhiều hơn số ngƣời có sử dụng smartphone. Và trong những ngƣời sử dụng smartphone thì chỉ có 28.3% đáp viên trong độ tuổi này ra tự quyết định mua.
Vì vậy, tác giả quyết định loại bỏ nhóm tuổi từ 13 – 17 vào đối tƣợng nghiên cứu của đề tài. Điều này cũng phù hợp với khi tham khảo ý kiến từ các chuyên gia trong lĩnh vực điện thoại di động là đối tƣợng khách hàng mục tiêu của dòng smartphone là từ 18 đến 40 tuổi.
2.6. NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
Thang đo các khái niệm nghiên cứu đƣợc kiểm định sơ bộ bằng định lƣợng trƣớc khi thực hiện qua một nghiên cứu định lƣợng sơ bộ bằng cách lấy
mẫu thuận tiện có kích thƣớc 128 mẫu, bằng cách phỏng vấn trực tiếp đáp viên bằng bản câu hỏi. Kiểm định bản câu hỏi thực hiện trên 5 đáp viên, yêu cầu đọc và cho ý kiến về bản câu hỏi. Dựa trên kết quả thu đƣợc, ngƣời nghiên cứu hoàn chỉnh bản câu hỏi lần cuối cho điều tra 128 mẫu.
Số bản câu hỏi phát ra là 140 bản với 06 bản thất lạc, 06 bản không hợp lệ, còn 128 bản hợp lệ. Hai công cụ đƣợc sử dụng để kiểm định sơ bộ các thang đo trên là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA trên phần mềm SPSS. Cuối cùng sẽ phân tích CFA với AMOS 22. Phần kế tiếp sẽ trình bày kết quả của nghiên cứu sơ bộ này.
2.6.1. Thông tin nhân khẩu
Với 128 mẫu phát ra cho đối tƣợng từ 18 – 45 tuổi thì độ tuổi của đáp viên tham gia trả lời có độ tuổi chỉ từ 18 tuổi đến 40 tuổi. Không có đáp viên nào từ 41 tuổi trở lên. Vì thế, tác giả xác định độ tuổi nghiên cứu cho nghiên cứu chính thức từ 18 – 40 tuổi.
2.6.2. Tiền kiểm định thang đo
a. Kết quả Cronbach alpha
Ảnh hƣởng thông tin
Khái niệm ảnh hƣởng thông tin có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.607 lớn hơn 0.6. Biến quan sát TT_2 có hệ số tƣơng quan biến tổng 0.252 bé hơn 0.3 (bảng 2.5). Vì vậy cần loại biến này ra khỏi thang đo.
Bảng 2.5: Cronbach’s Alpha thành phần ảnh hưởng thông 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 này Ảnh hƣởng thông tin: Alpha: .607.
TT_1 14.55 7.509 .381 .542
TT_2 14.05 8.407 .252 .609
TT_3 13.67 7.797 .480 .498
TT_4 13.82 7.660 .373 .546
Khi loại biến TT_2 thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhận đƣợc 0.609. Nhƣng lúc này biến TT_1 có hệ số tƣơng quan biến tổng là 0.261 < 0.3 (bảng 2.6). Tiếp tục loại biến TT_1.
Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha thành phần ảnh hưởng thông tin khi loại biến TT_2
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 này Ảnh hƣởng thông tin: Alpha: .609
TT_1 11.09 5.660 .261 .639
TT_3 10.21 5.443 .469 .488
TT_4 10.36 4.988 .432 .504
TT_5 10.48 5.291 .419 .516
Khi loại 2 biến này, hệ số Alpha là 0.639 lớn hơn 0.6 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của TT3, TT4, TT5 đều lớn hơn 0.3 (bảng 2.7). Vì vậy có thể kết luận thang đo ảnh hƣởng thông tin là đáng tin cậy.
Ảnh hƣởng vị lợi
Khái niệm ảnh hƣởng vị lợi có hệ số Alpha là 0.783 (lớn hơn 0.6) là đáng tin cậy. Các biến quan sát trong thang đo có tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 (bảng 2.7). Vậy có thể kết luận thang đo ảnh hƣởng vị lợi là đáng tin cậy.
Ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng
Khái niệm ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng có hệ số Alpha là 0.813 (lớn hơn 0.6). Các biến quan sát trong thang đo có tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 (bảng 2.7). Vậy có thể kết luận thang đo ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng là đáng tin cậy.
Bảng 2.7: Tổng hợp Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Ảnh hƣởng thông tin: Alpha = 0.639
TT_3 7.26 3.153 .480 .508 TT_4 7.41 2.794 .430 .575 TT_5 7.52 2.960 .445 .547 Ảnh hƣởng vị lợi: Alpha = 0.783 VL_1 8.95 5.139 .643 .701 VL_2 8.83 5.230 .634 .706 VL_3 9.14 5.476 .610 .720 VL_4 9.62 6.094 .473 .758
Ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng: Alpha = 0.813
GTBT_1 11.56 10.768 .537 .796
GTBT_2 11.74 10.949 .510 .804
GTBT_3 12.28 10.031 .586 .783
GTBT_4 11.80 10.179 .686 .753
GTBT_5 11.90 9.840 .703 .746
Vậy sau khi loại trừ hai biến quan sát TT_1 và TT_2 vì tƣơng quan biến tổng bé hơn 0.3 thì thang đo còn 12 biến quan sát có tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (bảng 2.7).
a. Kết quả EFA
Khái niệm ảnh hƣởng thông tin, ảnh hƣởng vị lợi, ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng là một khái niệm đơn hƣớng (khi phân tích EFA, các biến quan sát rút trích thành một nhân tố), nên có thể sử dụng phƣơng pháp trích Principal component analysis vì phƣơng pháp trích này sẽ làm cho tổng phƣơng sai trích tốt hơn. Vì vậy phƣơng pháp đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp Principal components. Sau khi tiến hành các khai báo cần thiết và chạy phân tích nhân tố, có thể mô tả kết quả phân tích nhƣ sau:
Hệ số KMO bằng 0.834 (lớn hơn 0.5) và Sig < 0.05 nên có thể kết luận thang đo đƣợc chấp nhận (bảng 2.8).
Bảng Communalities cho thấy 12 quan sát đã rút trích đều lớn hơn 0.5 nên không có biến nào bị loại ở bƣớc này (bảng 2.9).
Bảng Total Variance Explained cho biết, 3 yếu tố giá trị này đƣợc trích rút trên một thang đo có phƣơng sai giải thích đạt 62.210% (bảng 2.10).
Bảng Rotated Component Matrix tách bạch các nhóm tiêu thức khác nhau một cách rõ rệt, những tiêu thức giống nhau sẽ hội tụ về một nhóm. Trong bảng này, các tiêu thức đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên đƣợc giữ lại (bảng 2.11).
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì có đƣợc 3 nhóm nhân tố với 12 chỉ báo sẽ đƣợc dùng phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 2.8: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .834 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 540.505
df 66 Sig. .000 Bảng 2.9: Communalities Initial Extraction TT_3 1.000 .718 TT_4 1.000 .572 TT_5 1.000 .515 VL_1 1.000 .668 VL_2 1.000 .658 VL_3 1.000 .639 VL_4 1.000 .542 GTBT_1 1.000 .519 GTBT_2 1.000 .632 GTBT_3 1.000 .623 GTBT_4 1.000 .660 GTBT_5 1.000 .697
Bảng 2.10: Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.564 38.033 38.033 4.564 38.033 38.033 2.763 23.023 23.023 2 1.629 13.579 51.612 1.629 13.579 51.612 2.738 22.813 45.836 3 1.252 10.429 62.041 1.252 10.429 62.041 1.945 16.205 62.041 4 .763 6.362 68.403 5 .736 6.134 74.537 6 .642 5.353 79.890 7 .531 4.425 84.315 8 .479 3.991 88.306 9 .434 3.618 91.924 10 .390 3.247 95.171 11 .322 2.684 97.855 12 .257 2.145 100.000
Bảng 2.11: Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 TT_3 .833 TT_4 .635 TT_5 .608 Vl_1 .738 Vl_2 .744 VL_3 .781 VL_4 .687 GTBT_1 .597 GTBT_2 .768 GTBT_3 .733 GTBT_4 .683 GTBT_5 .723
b. Kiểm định thang đo bằng CFA
Trong kiểm định thang đo, phƣơng pháp CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính có nhiều ƣu điểm hơn so với phƣơng pháp truyền thống nhƣ phƣơng pháp hệ số tƣơng quan, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phƣơng pháp đa phƣơng pháp – đa khái niệm MTMM,... (Bagozzi và Foxall, 1996). Hơn nữa, chúng ta có thể kiểm định giá tri hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu nhƣ trong phƣơng pháp truyền thống MTMM (Thọ và Trang, 2008).
Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trƣờng, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu Chi – bình phƣơng, Chi – bình phƣơng điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index), chỉ số TLI (Tucker & Lewis index) và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation). Mô hình đƣợc gọi là thích hợp khi phép kiểm định Chi – bình phƣơng có giá trị p > 5%. Nếu một mô hình nhận đƣợc giá trị TLI và CFI từ 0.9 đến 1, CMIN/df có giá trị < 2, RMSEA có giá trị < 0.08 thì mô hình đƣợc xem là phù hợp (tƣơng thích) với dữ liệu thị trƣờng.
Đánh giá về thang đo
a. Mức độ phù hợp chung
Phân tích CFA cho kết quả Chi – bình phƣơng = 90.638, bậc tự do df = 2 với giá trị p = 0.001. Kết quả cho thấy p < 5% nhƣng các giá trị khác đều đạt yêu cầu. Khi tính tƣơng đối theo bậc tự do CMIN/df đạt 1.777 < 2, đạt yêu cầu cho độ tƣơng thích. Hơn nữa các chỉ tiêu khác cũng đạt yêu cầu (TLI = 0.897, CFI = 0.920, RMSEA = 0.78). Vì vậy có thể kết luận mô hình tới hạn đạt đƣợc độ tƣơng thích với dữ liệu thị trƣờng. (Xem hình 2.2).
Hình 2.2: Kết quả CFA thang đo ảnh hưởng nhóm tham khảo (đã chuẩn hóa)
b. Đánh giá độ tin cậy tổng hợp CR
Đánh giá độ tin cậy tổng hợp của thang đo thông qua chỉ số CR. Độ tin cậy tổng hợp CR đƣợc phân tích nhằm khẳng định mức độ tin cậy của thang đo, thể hiện sự gắn kết nội tại giữa các chỉ báo đo lƣờng cùng một khái niệm. Độ tin cậy cũng là một chỉ số giá trị hội tụ, thƣờng đƣợc sử dụng trong mô hình SEM. Nó đƣợc tính từ tổng bình phƣơng của các hệ số tải nhân tố ( ) cho mỗi nhân tố và tổng các phƣơng sai của sai số các biến đo lƣờng ei cho mỗi nhân tố (Fornell và Larcker,1981; Baumgartner và Homburg, 1996):
CR = n i n i n i e i i 1 1 2 1 2 1
Chỉ số CR của các khái niệm đều phải lớn hơn 0.5 thì thang đo đạt đƣợc độ tin cậy.
Tất cả 5 khái niệm đều có CR>0.5, chứng tỏ tất cả các chỉ báo đo lƣờng đều thể hiện mạnh các khái niệm đồng nhất và đơn hƣớng (Bảng 2.12).
c. Giá trị hội tụ
Kết quả CFA cho thấy, các trọng số đã chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5. Vì thế không có biến quan sát nào bị loại khỏi thang đo và thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ (Bảng 2.12).
Bảng 2.12: Kết quả CFA, CR
Khái niệm Trọng số chuẩn hóa
(CFA) CR THONGTIN 0.64 TT_3 0.615 TT_4 0.558 TT_5 0.663 VILOI 0.79 VL_4 0.536 VL_3 0.684 VL_2 0.771 VL_1 0.766 GIATRIBIEUTUONG 0.82 GTBT_5 0.830 GTBT_4 0.815 GTBT_3 0.631 GTBT_2 0.531 GTBT_1 0.601
d. Giá trị phân biệt
Ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các khái niệm thành phần < 0.9, P – value đều bé hơn 0.05 nên hệ số tƣơng quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với
1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt đƣợc giá trị phân biệt (Bảng 2.13).
Bảng 2.13: Hệ số tương quan giữa các khái niệm
Estimate (r) SE = SQRT ((1-r2)/(n-2)) CR’=(1- r)/SE P– value = TDIST(|CR’|, n-2, 2) TT <--> VL 0.601 0.0712 5.6037 0.000 VL <--> GTBT 0.586 0.0722 5.7350 0.000 TT <--> GTBT 0.621 0.0698 5.4277 0.000
2.6.3. Tóm tắt kết quả kiểm định thang đo
Sau khi thang đo đƣợc kiểm định sơ bộ bằng các phƣơng pháp: hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và cuối là phân tích nhân tố khẳng định CFA, cho ra kết quả nhƣ sau.
Kết quả ở nghiên cứu thử nghiệm cho thấy hai biến quan sát TT_1, TT_2 bị loại bởi vì không đảm bảo hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. 12 biến quan sát còn lại sẽ đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số KMO bằng 0.834 (lớn hơn 0.5) và Sig < 0.05 nên có thể kết luận thang đo đƣợc chấp nhận. Hệ số tải nhân tố của 12 quan sát đã rút trích đều lớn hơn 0.5 nên không có biến nào bị loại ở bƣớc này. 12 biến quan sát này đƣợc rút trích thành 3 thành phần giá trị có phƣơng sai giải thích đạt 62,210%.
Kết quả ở phân tích nhân tố khẳng định CFA cho thấy thang đo đạt đƣợc mức độ tƣơng thích với thị trƣờng. Kết quả Chi – bình phƣơng = 90.638, bậc tự do df = 2 với giá trị p = 0.001. Kết quả cho thấy p < 5% nhƣng các giá trị khác đều đạt yêu cầu. Khi tính tƣơng đối theo bậc tự do CMIN/df đạt 1.777 < 2, đạt yêu cầu cho độ tƣơng thích. Hơn nữa các chỉ tiêu khác cũng đạt yêu cầu (TLI = 0.897, CFI = 0.920, RMSEA = 0.78). Các hệ số chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5 nên thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Đồng thời thấy hệ số tƣơng quan giữa các khái niệm thành phần bé hơn 0.9, P – value đều bé hơn 0.05 nên hệ
số tƣơng quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt đƣợc giá trị phân biệt.
Vì thế so với thang đo ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua sản phẩm đƣợc đề xuất bởi Park và Lessig (1977) thì thang đo qua bƣớc nghiên cứu thử nghiệm chỉ còn 12 biến quan sát sẽ đƣợc tiếp tục dùng làm thang đo trong nghiên cứu chính thức.
2.7. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định lƣợng này đƣợc thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi trên 300 khách hàng, với công cụ là bản câu hỏi.
Các bản câu hỏi đƣợc nhập liệu và xử lý trên phần mềm SPSS. Sau khi thu thập dữ liệu, bƣớc đầu tiên, tác giả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha để loại các biến rác trƣớc. Kế đến, tác giả tiến hành kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. Cuối cùng sẽ sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Sau cùng tác giả sử dụng phân tích ANOVA để kiểm tra sự khác nhau giữa các ảnh hƣởng thành phần nhóm tham khảo theo độ tuổi, giới tính của ngƣời sử dụng smartphone. Kết quả thu đƣợc sau những phân tích này sẽ là căn cứ nhận diện để đề xuất giải pháp.
2.7.1. Thiết kế mẫu
Mẫu sẽ đƣợc chọn theo phƣơng pháp chọn mẫu định mức với hai thuộc tính kiểm soát: tuổi tác và giới tính. Kích thƣớc mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tƣợng thăm dò (Malhotra, 1999). Dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn,