7. Tổng quan tài liệu
2.7. MẪU NGHIÊN CỨU
2.7.1. Kích thƣớc mẫu
Trong các nghiên cứu, việc thu thập dữ liệu trên mẫu lớn thì thông tin sẽ chính xác hơn. Theo Hair & cộng sụ ( 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 và kích cỡ mẫu không nên ít hơn 100[7]
Theo nghiên cứu của Bollen, tính đại diện của số lƣợng mẫu đƣợc lựa chọn khảo sát sẽ thích hợp nếu kích thƣớc mẫu là 5 mẫu cho một ƣớc lƣợng. Mô hình tác giả sử dụng bao gồm 5 nhân tố với 24 biến quan sát. Do đó, số lƣợng mẫu cần thiết là 24x5= 120 mẫu trở lên
Vì vậy ngƣời nghiên cứu quyết định chọn kích thƣớc mẫu là 200. Để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu này, 250 bản câu hỏi đƣợc gửi đi để thu thập dữ liệu thu về đƣợc 225 bản, trong đó có 25 bản không hợp lệ. Tổng cộng có 200 bản đƣợc đƣa vào mã hóa dữ liệu
2.7.2. Chọn mẫu
Đề tài sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên thuận tiện ( hay chọn mẫu phi xác suất ) là phƣơng pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để đƣợc chọn vào mẫu nghiên cứu. Chọn mẫu thuận tiện là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tƣợng. Mẫu đƣợc lựa chọn ở đây là những ngƣời có nhu cầu sử dụng các sản phẩm sữa, bao gồm những ngƣời chƣa và đã sử dụng các sản phẩm sữa Abbott.
2.8. CHUẨN BỊ DỮ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH 2.8.1. Mã hóa dữ liệu 2.8.1. Mã hóa dữ liệu
Sau khi thu hồi bản câu hỏi điều tra, dữ liệu thu thập đƣợc mã hóa để nhập liệu. Bảng dữ liệu đƣợc mã hóa trình bày trong bảng dƣới đây, thể hiện
các khái niệm giới tính, độ tuổi, thu nhập, nhận thức thƣơng hiệu, liên tƣởng thƣơng hiệu, chất lƣợng cảm nhận, lòng trung thành thƣơng hiệu và ý định mua, cùng các chỉ báo đo lƣờng
Bảng 2.6. Mã hóa dữ liệu bản câu hỏi
Khái niệm Ký hiệu Các chỉ báo đo lƣờng Giới tính GIOITINH Giới tính của đáp viên
Độ tuổi TUOI Độ tuổi của đáp viên
Thu nhập THUNHAP Thu nhập của đáp viên
Nhận thức thƣơng hiệu
AWA1 Tôi có biết thƣơng hiệu sữa Abbott
AWA2 Tôi có thể dễ dàng nhận ra thƣơng hiệu sữa Abbott với các thƣơng hiệu khác
AWA3 Các đặc điểm của thƣơng hiệu sữa Abbott có thể đến với tôi một cách nhanh chóng
AWA4 Tôi có thể nhớ và nhận biết logo thƣơng hiệu sữa Abbott một cách nhanh chóng
AWA5
Abbott là thƣơng hiệu mà tôi nghĩ đến đầu tiên khi nghĩ về các thƣơng hiệu chăm sóc sức khỏe
AWA6
Một cách tổng quát, khi nhắc đến thƣơng hiệu sữa Abbott tôi có thể dễ dàng hình dung ra nó
Liên tƣởng thƣơng hiệu
ASS1 Thƣơng hiệu sữa Abbott là thƣơng hiệu đáng tin cậy trên thị trƣờng
ASS2 Hình ảnh thƣơng hiệu sữa Abbott rất độc đáo so với các thƣơng hiệu khác
ASS3 Tôi sử dụng thƣơng hiệu sữa Abbott để khẳng định và thể hiện bản thân
ASS4 Tôi tin tƣởng và yêu mến thƣơng hiệu sữa Abbott
ASS5 Thƣơng hiệu sữa Abbott có nhiều sản phẩm đa dạng
Chất lƣợng cảm nhận
PER1 Sữa Abbott có hiệu quả sử dụng tốt PẺR2 Sữa Abbott rất an toàn cho sức khỏe PER3 Bao bì của sữa Abbott rất hấp dẫn
PER4 Sữa Abbott có hàm lƣợng chất dinh dƣỡng cao
PER5 Sữa Abbott có hƣơng vị thơm ngon
PER6 Các dịch vụ chăm sóc khách hàng của thƣơng hiệu sữa Abbott rất tốt
PER7 Tôi hoàn toàn tin tƣởng vào chất lƣợng của sữa Abbott
Lòng trung thành thƣơng hiệu
LOY1 Tôi sẽ tìm mua sữa Abbott để sử dụng chứ không mua các thƣơng hiệu khác
LOY2 Khi có nhu cầu, sữa Abbott là sự lựa chọn đầu tiên của tôi
LOY3 Tôi không mua các loại sữa khác nếu trong cửa hàng có sữa Abbott
Ý định mua
PI1 Khả năng mua sữa Abbott của tôi rất cao
PI2 Tôi nghĩ rằng, nếu mua sản phẩm sữa, tôi sẽ mua sữa Abbott
PI3 Tôi sẽ tiếp tục mua sữa Abbott trong tƣơng lai
2.8.2. Phân tích dữ liệu Phân tích mô tả
- Thực hiện phân tích mô tả để biết đƣợc các thông số về tần số, giá trị trung bình, giá trị xuất hiện nhiều nhất của một số biến.
- Sau khi thu thập đƣợc số liệu mẫu thích hợp, tác giả sử dụng công cụ SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu với các thang đo đã đƣợc mã hóa.
Kiểm định thang đo ằng hệ số Cron ach’s alpha
Phƣơng pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt nhất.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá 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 và giải thích các biến này dƣới dạng các nhân tố ẩn. Đây là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu gọn và tóm tắt các dữ liệu.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, trị số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig. ≤ 0.05.
- Bartlett’s test of sphericity: Đại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan
với nhau (các biến đo lƣờng phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): KMO 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) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Thứ hai là đại lƣợng Eigenvalue: Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn một sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phƣơng sai là 1.
Thứ ba là hệ số tải nhân tố Factor loadings: là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ tƣ là phép trích Principal ComponeAWA với phép quay Varimax sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, các nhân tố đƣợc lựa chọn sẽ đƣợc đƣa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mô hình hồi quy
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là phƣơng pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến ( biến phụ thuộc hay biến đƣợc giải thích) với một hay nhiều biến
khác ( biến độc lập hay biến giải thích). Phƣơng trình hồi qui bội tuyến tính có dạng:
Yi= β0 + β1X1i +β2 X2i+... +βp Xpi +ei
Các tham số quan trọng trong phân tích hồi qui bội tuyến tính bao gồm:
- Hệ số góc βi: là hệ số đo lƣờng sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi Xi thay đổi một đơn vị, trong khi mọi yếu tố khác không đổi.
- Hệ số xác định R2: là hệ số xác định tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi biến độc lập trong mô hình hồi qui. R2
càng lớn thì mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng đƣợc xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên.
- Hệ số R2 điều chỉnh: là chỉ tiêu để quyết định có nên thêm biến độc lập mới vào mô hình hồi qui không.
- Giá trị Sig của kiểm định F trong phân tích phƣơng sai ANOVA. Giá trị này nhỏ hơn 0.05, thì có thể kết luận tồn tại mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
- Giá trị Sig của kiểm định t. Giá trị này nhỏ hơn 0.05 thì hệ số hồi qui có ý nghĩa thống kê.
- Hệ số Durbin - Watson dùng để kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình.
- Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inslation factor) dùng để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hệ số VIF của các biến số nhỏ hơn 10 thì mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
KẾT LUẬN
Chƣơng 2 đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai bƣớc: sơ bộ và chính thức. Nghiên cứu sơ bộ cũng đƣợc thực hiện qua nghiên cứu định tính. Kỹ thuật thảo luận nhóm và hỏi ý kiến chuyên gia đƣợc dùng trong bƣớc nghiên cứu sơ bộ định tính. Nghiên cứu chính thức là một nghiên cứu định lƣợng và sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp trong bƣớc nghiên cứu này. Trong chƣơng 3, kết quả của nghiên cứu định lƣợng chính thức sẽ đƣợc trình bày, bao gồm việc đánh giá lại thang đo, phân tích hồi quy tuyến tính bội và phân tích phƣơng sai ANOVA
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ 3.1.1. Mô tả mẫu 3.1.1. Mô tả mẫu
Tổng số bản câu hỏi phát ra là 250 bản, thu về đƣợc 215 bản. Sau khi tiến hành lọc thì thu đƣợc 200 bản câu hỏi hợp lệ đƣa vào nhập dữ liệu
Bảng 3.1. Mô tả mẫu theo độ tuổi, giới tính và thu nhập
Số lƣợng Tỉ trọng % Giới tính Nam 61 30.5 Nữ 139 69.5 Tổng 200 100 Thu nhập Dƣới 5 triệu 45 22.5 Từ 5 đến 10 triệu 78 39 Trên 10 triệu 77 38.5 Tổng 200 100 Độ tuổi Dƣới 30 17 8.5 Từ 30-40 61 30.5 Từ 41-50 106 53 Trên 50 16 8 Tổng 200 100
Nhìn vào bảng số liệu ta có thể thấy rằng tỉ lệ nữ giới cao hơn so với nam giới, nữ giới chiếm 69,5 % trong khi nam giới chiếm 30,5%. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tiễn vì đa số phụ nữ là những ngƣời thƣờng xuyên mua các sản phẩm sữa cho bản thân, con cái, ngƣời già hoặc ngƣời ốm đau trong gia đình.
trọng gần bằng nhau là 39% và 38.5%. Mức thu nhập dƣới 5 triệu chiếm tỉ trọng 22,5% tuy ít hơn nhƣng cũng không chênh lệch quá nhiều. Điều này hoàn toàn hợp lý bởi thu nhập càng tăng thì ngƣời ta càng có mong muốn cải thiện sức khỏe cho bản thân và gia đình bằng các sản phẩm sữa.
Độ tuổi cũng phân phối không đồng đều, chủ yếu tập trung từ 30 đến 40 chiếm tỉ trọng 30.5% và từ 41-50 chiếm 50%. Đây là độ tuổi mà con ngƣời có thể làm chủ thu nhập của bản thân, bắt đầu quan tâm đến sức khỏe của mình hoặc có nghĩa vụ chăm sóc sức khỏe cho các thành viên trong gia đình. Do đó, việc hầu hết các đáp viên nằm trong độ tuổi này là điều dễ hiểu
3.1.2. Thống kê mô tả dữ liệu thang đo
a. Thang đo Nhận thức thương hiệu
Bảng 3.2. Mô tả mức độ Nhận thức thƣơng hiệu
TB đánh giá
Tôi có biết thƣơng hiệu sữa Abbott 4.39
Tôi có thể dễ dàng nhận ra thƣơng hiệu sữa Abbott với
các thƣơng hiệu khác 4.24
Các đặc điểm của thƣơng hiệu sữa Abbott có thể đến
với tôi nhanh chóng 3.95
Tôi có thể nhớ và nhận biết logo thƣơng hiệu sữa
Abbott một cách nhanh chóng 4.33
Abbott là thƣơng hiệu đầu tiên mà tôi nghĩ đến đầu tiên
khi nghĩ về các thƣơng hiệu chăm sóc sức khỏe 4.02 Một cách tổng quát, khi nhắc đến thƣơng sữa Abbott tôi
có thể dễ dàng hình dung ra nó 4.01
Dựa vào bảng thống kê mô tả, mức độ nhận thức thƣơng hiệu của ngƣời đƣợc phỏng vấn đối với sữa Abbott là cao với chỉ số trung bình đánh giá là
4.39. Đặc biệt, ngƣời đƣợc phỏng vấn có thể dễ dàng nhớ và nhận biết logo thƣơng hiệu sữa Abbott. Điều này đƣợc thể hiện qua chỉ số trung bình đánh giá của biến quan sát này là 4.33 cao hơn các biến quan sát khác. Có thể thấy rằng chính sách Marketing của Abbott mang lại hiệu quả tốt. Các biến quan sát còn lại đều có chỉ số trung bình đánh giá cao. Biến quan sát “Tôi có thể dễ dàng nhận ra thƣơng hiệu sữa Abbott với các thƣơng hiệu khác”, “Các đặc điểm của thƣơng hiệu sữa Abbott có thể đến với tôi nhanh chóng”, “Abbott là thƣơng hiệu đầu tiên mà tôi nghĩ đến đầu tiên khi nghĩ về các thƣơng hiệu chăm sóc sức khỏe” và “Một cách tổng quát, khi nhắc đến thƣơng sữa Abbott tôi có thể dễ dàng hình dung ra nó” lần lƣợt có chỉ số trung bình đánh giá là 4.24,3.95, 4.02, 4.01. Cuối cùng, có thể kết luận rằng mức độ nhận thức thƣơng hiệu đối với sữa Abbott đƣợc đánh giá cao.
b. Thang đo Liên tưởng thương hiệu
Bảng 3.3. Mô tả mức độ Li n tƣởng thƣơng hiệu
TB đánh giá Thƣơng hiệu sữa Abbott là thƣơng hiệu đáng tin cậy trên
thị trƣờng 3.99
Hình ảnh thƣơng hiệu sữa Abbott rất độc đáo so với các
thƣơng hiệu khác 3.79
Tôi sử dụng thƣơng hiệu sữa Abbott để khẳng định và thể
hiện bản thân 3.77
Thƣơng hiệu sữa Abbott là thƣơng hiệu chăm sóc sức
khỏe cao cấp 3.97
Thƣơng hiệu sữa Abbott có nhiều sản phẩm đa dạng 3.92
Bảng mô tả về liên tƣởng thƣơng hiệu cho thấy mức độ liên tƣởng thƣơng hiệu của ngƣời đƣợc phỏng vấn đối với thƣơng hiệu sữa Abbott là khá
cao, các biến quan sát đều có chỉ số trung bình đánh giá trên 3.5. Trong đó, biến quan sát “Thƣơng hiệu sữa Abbott là thƣơng hiệu đáng tin cậy trên thị trƣờng” có chỉ số trung bình đánh giá cao nhất là 3.99. Điều này cho thấy, thƣơng hiệu sữa Abbott đã tạo đƣợc niềm tin trong lòng khách hàng. Khi nhắc đến thƣơng hiệu Abbott, họ sẽ liên tƣởng đến sự uy tín cũng nhƣ những cam kết về chất lƣợng mà thƣơng hiệu mang đến. Ngoài ra các biến quan sát khác nhƣ “Thƣơng hiệu sữa Abbott có nhiều sản phẩm đa dạng”; “Hình ảnh thƣơng hiệu sữa Abbott rất độc đáo so với các thƣơng hiệu khác”; “Tôi sử dụng thƣơng hiệu sữa Abbott để khẳng định và thể hiện bản thân”; “Tôi tin tƣởng và yêu mến thƣơng hiệu sữa Abbott” lần lƣợt có chỉ số trung bình đánh giá là 3.92 , 3.79 , 3.77, 3.97. Ta có thể kết luận rằng, ngƣời đƣợc phỏng vấn có những liên tƣởng tích cực về thƣơng hiệu, tạo điều kiện thuận lợi cho sự gia tăng ý định mua của họ.
c. Thang đo chất lượng cảm nhận
Bảng 3.4. Mô tả mức độ chất lƣợng cảm nhận
TB đánh giá
Sữa Abbott có hiệu quả sử dụng tốt 4.06
Sữa Abbott rất an toàn cho sức khỏe 3.83
Bao bì của sữa Abbott rất hấp dẫn 3.74
Sữa Abbott có hàm lƣợng chất dinh dƣỡng rất cao 3.89
Sữa Abbott có hƣơng vị thơm ngon 3.99
Các dịch vụ chăm sóc khách hàng của thƣơng hiệu sữa Abbott rất tốt