3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng thực hiện với mục đích nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thương hiệu thuốc bảo vệ thực vật của các nông hộ trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích nhân tố. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Theo nhiều công trình nghiến cứu cho rằng để phân tích nhân tố khám phá có kết quả tốt cần tối thiểu 200 mẫu quan sát. Theo (Hair và các tác giả, 1998) cho rằng kích cở mẫu (n) ít nhất phải bằng năm lần (x) biến quan sát (n=5*x). Trong đề tài có 36 biến quan sát như vậy n= 5*36 = 180 mẫu.
chọn cở mẫu là n= 8*6+50= 98 mẫu. Để đảm bảo độ tin cậy của số liệu tác giả chọn phỏng vấn 215 nông hộ nông dân trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu để thu thập dữ liệu phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Đồng thời sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện để tiến hành thu thập dữ liệu.
Tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu dựa vào các kết quả nghiên cứu định tính khảo sát ý kiến các chuyên gia và tham khảo các thang đo của nhiều tác giả được trích ở phụ lục 2, Bảng câu hỏi gồm 36 phát biểu. Trong đó có 5 phát biểu về chất lượng sản phẩm, 5 phát biểu về quảng cáo, 5 phát biểu về khuyến mãi, 5 phát biểu về giá, 5 phát biểu về thương hiệu, 5 phát biểu về nhóm tham khảo và 6 phát biểu về quyết định lựa chọn thuốc bảo vệ thực vật. Các câu hổi được người trả lời đánh giá trên thang đo Likert 5 mức độ (1 = Rất không đồng ý; 2 = không đồng ý; 3 = bình thương; 4 = đồng ý; 5 = rất đồng ý). Thang điểm thể hiện mức độ đồng ý với phát biểu tăng dần, điểm càng cao thì phát biểu đó rất được nông hộ quan tâm. Tác giả sẽ trực tiếp phỏng vấn từng nông hộ để có thể giải thích và nắm rõ thông tin mà nông hộ muốn truyền đạt đến nhà nghiên cứu, đến các đơn vị kinh doanh thuốc bảo vệ thực vật. Các thông tin này được tác giả ghi nhận lại và làm cơ sở góp phần cho việc hoàn thiện các giải pháp marketing hiệu quả.
3.3.2 Xử lý số liệu
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 19.0 để xử lý và phân tích dữ liệu. Trước tiên là đánh giá độ tin cậy thang đo các thành phần trong mô hình nghiên cứu bằng cách kiểm định hệ số Crobach alpha >0,6 và hệ số tương quan biến tổng >0,3 (Nunnally & bernstein, 1994). Tiếp theo, thang đo các thành phần đã được đánh giá đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để đo lường sự hội tụ và rút gọn các biến quan sát trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Phương pháp phân tích nhân tố (EFA): Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý
nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cộng sự, 1998).
Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 (0,5 < KMO <1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component với các phép quay là Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% .
Mô hình phân tích nhân tố:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 +….+ AimFm + ViUi
Trong đó:
- Xi: biến thứ i chuẩn hóa
- Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i
- F: các nhân tố chung
- Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i
- Ui: nhân tố đặc trưng của biến i
- m: số nhân tố chung
Các tham số thống kê:
- Bartlett’s test sphericity: Đại lượng Bartlet là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Factor loadding (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Factor scores: là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra (còn được gọi là nhân số).
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp trong phân tích nhân tố. Trị số của KMO giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì không phù hợp.
- Cumulative (phương sai trích): cho biết mức độ giải thích đúng mô hình.
- Eigenvalue:Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Các biến còn lại sau khi đã xử lý bằng phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố sẽ được đưa vào phân tích hồi qui đa bội.
Phân tích hồi quy: được áp dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến
quyết định lựa chọn thương hiệu thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân. Mô
hình hồi quy sẽ được kiểm định độ phù hợp bằng kiểm định F và R2 hiệu chỉnh. Các
giả thuyết nghiên cứu được kiểm định với mức ý nghĩa Sig < 0,05. Kiểm định đa công tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF<10.
Tóm tắt chương 03
Trong chương 03 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong đề tài. Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu định tính hiệu chỉnh thang đo và nghiên cứu chính thức. Kết quả nghiên cứu định tính hiệu chỉnh thang đo đưa ra 06 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân là chất lượng sản phẩm, thương hiệu, quảng cáo, khuyến mãi, nhóm tham khảo và giá cả cảm nhận của sản phẩm. Nghiên cứu chọn phỏng vấn 215 nông hộ trên địa bàng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Phương pháp chọn mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện để thuận lợi cho quá trình thu thập dữ liệu. Thang đo có 06 thành phần ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân dựa trên 30 biến quan sát. Dữ liệu sau khi được thu thập đã được tiến hành mã hóa nhập liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS 19.0 để phân tích thống kê, đánh giá các hệ số tin cậy, phân tích EFA và phân tích hồi quy các nhân tố.
Chương 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính, định lượng và cỡ mẫu thích hợp cho phân tích. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mô hình và các giả thuyết được phân tích bằng hồi qui bội theo phương pháp Enter. Sau cùng là phân tích Anova để kiểm định sự khác biệt về các biến định tính trong quyết định chọn mua thuốc bảo vệ thực vật
4.1 Mô tả mẫu khảo sát
Tổng số bảng khảo sát được phát ra là 250. Có 4 bảng không hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi hoặc bị thiếu nhiều thông tin trong tổng số 219 bảng khảo sát thu về. Kết quả là 215 bảng khảo sát hợp lệ được sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu được nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS 19.0.
Thống kê mô tả các đặc điểm của các doanh nghiệp tham gia khảo sát được tóm tắt trong bảng 4.1 và 4.2 như sau:
Về diện tích canh tác: trong tổng số 215 người phỏng vấn hợp lệ, chiếm đa số là hộ gia đình có diện tích từ 1 đến dưới 1,5ha với 47,4% tương ứng với 102, tiếp đến là hộ có diện tích từ 0,5 đến 1ha (31,2%), tiếp đến là hộ có diện tích từ 0,1 đến 0,5ha chiếm 14,4% và cuối cùng là hộ có diện tích từ 1,5ha trở lên chiếm 7%.
Về thu nhập (năm): trong tổng số 215 hộ phỏng vấn hợp lệ, chiếm đa số (42,3%) là hộ có thu nhập từ 100 đến dưới 200 triệu tương ứng với 91 hộ, tiếp đến là hộ có thu nhập 200 đến dưới 300 triệu với 26% tương ứng là 56 hộ, hộ có thu nhập từ 300 triệu trở lên chiếm 20,5% tương ứng với 44 hộ và cuối cùng là hộ có thu nhập dưới 100 triệu chiếm 11,2% tương ứng với 24 hộ.
Về chi phí đầu tư cho thuốc bảo vệ thực vật (triệu đồng): trong tổng số 215 hộ gia đình được khảo sát có 113 hộ chiếm 52,6% đầu tư thuốc bảo vệ thực vật dưới 5 triệu đồng/sào, 77 hộ (35,8%) đầu tư từ 5 đến dưới 10 triệu đồng/sào, 16 hộ (7,4%) đầu tư từ 10 đến dưới 15 triệu đồng/sào và chỉ có 9 hộ (4,2%) đầu tư từ 15 triệu đồng/sào trở lên cho thuốc bảo vệ thực vật.
Bảng 4.1: Thống kê mẫu nghiên cứu
Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
Loại cây canh tác (bảng 4.2): trong tổng số 215 hộ phỏng vấn hợp lệ, đa số canh tác nhiều loại cây khác nhau trên diện tích canh tác của mình. Trong đó loại cây hồ tiêu là loại canh tác chính (92,6%). Bên cạnh đó, người nông dân còn trồng thêm nhiều loại cây khác nhau như lúa, điều, cao su, bắp, cam quýt để tận dụng diện tích canh tác cũng như thu nhập của mình.
Đặc điểm mẫu – n = 215 Số lượng Tỉ lệ
(%) Diện tích 0,1 đến dưới 0,5 ha 31 14,4 0,5 đến dưới 1 ha 67 31,2 1 đến dưới 1,5 ha 102 47,4 Từ 1,5 ha trở lên 15 7,0 Thu nhập dưới 100 triệu 24 11,2 100 đến dưới 200 triệu 91 42,3 200 đến dưới 300 triệu 56 26,0 Từ 300 triệu trở lên 44 20,5
Đầu tư cho thuốc bảo vệ thực vật (năm)
dưới 5 triệu/sào 113 52,6
5 đến dưới 10 triệu/sào 77 35,8
10 đến dưới 15 triệu/sào 16 7,4
Bảng 4.2: Thống kê loại cây canh tác
Loại cây canh tác
Số phản hồi Tỉ lệ cho mỗi trường hợp Số mẫu Phần trăm Loại cây Hồ tiêu 199 32,6% 92,6% Lúa 37 6,1% 17,2% Điều 95 15,5% 44,2% Cao su 76 12,4% 35,3% Bắp 133 21,8% 61,9% Cam, quýt 71 11,6% 33,0% Tổng cộng 100,0% 284,2%
Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS
4.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. (Nunnally và Burnstein, 1994)
Thang đo chất lượng sản phẩm có hệ số Cronbach’s alpha là 0,903 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Do đó, các biến đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo quảng cáo có hệ số Cronbach’s alpha là 0,757 và các hệ số tương quan
biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3).
Do đó, các biến đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3) ngoại trừ biến P4. Nếu biến P4 bị loại thì thang đo này sẽ tăng lên thành 0,826. Các biến còn lại đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo giá cả cảm nhận có hệ số Cronbach’s alpha là 0,841 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Do đó, các biến đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo thương hiệu thuốc có hệ số Cronbach’s alpha là 0,888 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Do đó, các biến đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo nhóm tham khảo có hệ số Cronbach’s alpha là 0,796 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3) ngoại trừ biến G3. Nếu biến G3 bị loại thì thang đo này sẽ tăng lên thành 0,844. Các biến còn lại đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo quyết định chọn mua thuốc bảo vệ thực vật có hệ số Cronbach’s alpha là 0,874 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường yếu tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Do đó, các biến đo lường yếu tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua thuốc bảo vệ thực vật
Biến Quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo chất lượng sản phẩm: Cronbach’s alpha = 0,903
Q1 15,50 10,092 0,816 0,869
Q2 15,61 10,247 0,669 0,903
Q3 15,67 10,727 0,707 0,892
Q4 15,56 10,275 0,765 0,880
Q5 15,52 9,896 0,847 0,862
Thang đo quảng cáo: Cronbach’s alpha = 0,757
A1 14,51 6,924 0,678 0,656
A2 14,35 8,136 0,437 0,744
A3 14,68 7,368 0,509 0,721
A4 14,45 7,669 0,549 0,706
A5 14,53 8,035 0,459 0,736
Thang đo khuyến mãi: Cronbach’s alpha = 0,759
P1 14,89 5,320 0,532 0,713
P2 14,75 4,881 0,757 0,631
P3 14,89 5,470 0,593 0,694
P4 14,77 6,214 0,232 0,826
P5 14,80 5,444 0,609 0,689
Thang đo giá cả cảm nhận: Cronbach’s alpha = 0,841
C2 14,86 10,059 0,685 0,797
C3 14,82 11,317 0,532 0,838
C4 14,83 9,713 0,734 0,782
C5 15,13 11,890 0,500 0,844
Thang đo thương hiệu: Cronbach’s alpha = 0,888
B1 14,29 8,993 0,679 0,876
B2 14,31 8,879 0,753 0,858
B3 14,29 9,619 0,692 0,873
B4 14,25 9,243 0,702 0,870
B5 14,33 8,616 0,825 0,841
Thang đo nhóm tham khảo: Cronbach’s alpha = 0,796
G1 15,57 7,620 0,676 0,726
G2 15,52 7,410 0,650 0,733
G3 15,74 9,754 0,254 0,844
G4 15,56 7,360 0,644 0,735
G5 15,58 7,422 0,680 0,723
Thang đo quyết định chọn mua thuốc bảo vệ thực vật: Cronbach’s alpha = 0,874
D1 18,60 13,447 0,616 0,862 D2 18,82 12,838 0,694 0,849 D3 18,67 12,961 0,679 0,852 D4 18,80 13,494 0,694 0,850 D5 18,67 13,345 0,658 0,855 D6 18,60 12,662 0,718 0,845
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng để thu nhỏ số lượng biến ban đầu thành tập hợp các biến cần thiết sử dụng cho nghiên cứu và tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện như sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0,05, ( Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0,5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và Anderson (1998, 111).
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
