Mã hóa Nội dung thang đo
BL1 Bạn dự định mua Biti’s trong tương lai gần BL 2 Bạn dự định mua các sản phẩm khác của Biti’s
BL 3 Bạn xem Biti’s là lựa chọn đầu tiên của bạn trong danh mục mua sắm BL4 Bạn sẽ quay lại mua và sử dụng sản phẩm cùng loại của Biti’s khi bạn cần BL5 Bạn sẽ tiếp tục là khách hàng trung thành với Biti’s
BL6 Bạn có thể sẵn sàng trả giá cao hơn các sản phẩm cạnh tranh khác để có thể sở hữu sản phẩm của Biti’s
BL7 Bạn sẽ xem xét mua lại sản phẩm của Biti’s nếu nó rẻ hơn so với nhu cầu của bạn
BL8 Sự cạnh tranh đến từ các thương hiệu khác không thể giảm sự quan tâm của bạn trong việc mua sản phẩm của Biti’s
BL9 Bạn có phản hồi tốt về Biti’s cho người khác
Trong phiếu khảo sát cần có những thông tin cá nhân ngắn gọn đối với các đối tượng khảo sát (Phụ lục 3)
Các câu hỏi thuộc bốn thang đo đều có nguồn ban đầu là tiếng Anh, đây là ngôn ngữ không phổ biến tại Việt Nam nên khi khảo sát đều được mã hoá sang tiếng Việt nhằm giúp cho các đối tượng dễ dàng hiểu rõ được những gì họ đang trả lời và cũng để cho các chuyên gia đánh giá được sự phù hợp tại từng quốc gia cụ thể (Craig và Douglas, 2000).
Theo Bourque và Fielder (1995), một cấu trúc bảng câu hỏi càng chi tiết và cụ thể rõ ràng thì càng tốt. Tác giả sẽ chia thành hai phần trong nghiên cứu này. Phần một gồm những câu hỏi về thăm dò thông tin sơ bộ của cá nhân. Phần hai bao gồm các câu hỏi chính trong nghiên cứu với thang đo Likert từ 1 điểm đến 7 điểm nhằm phân loại rõ hơn các mức độ của đồng ý.
Và cuối cùng, tác giả sẽ thực hiện khảo sát thử với 20 khách hàng của Biti’s được chọn ngẫu nhiên để xem qua bảng câu hỏi và đánh giá góp ý tìm ra những lỗi trong bảng câu hỏi để từ đó điều chỉnh cho phù hợp.
3.4. Nghiên cứu định lượng sơ bộ 3.4.1. Mẫu nghiên cứu 3.4.1. Mẫu nghiên cứu
Mục đích chính của nghiên cứu định lượng sơ bộ lập ra là để các đối tượng khảo sát xem xét, đóng góp và đưa ra các hướng khắc phục lỗi để từ đó đưa ra bảng câu hỏi chính thức trước khi đưa vào nghiên cứu chính thức (Malhotra, 2004) và thường để điều chỉnh, sửa đổi một số câu hỏi nhằm giúp đảm bảo độ tin cậy và giá trị các thang đo (Flynn và cộng sự, 1990).
Theo Hair ctg (1998) nếu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) với phương pháp ước lượng ML, thì cần 100-150 quan sát, còn theo Hoelter (1983) cần tối thiểu 200 quan sát (Thọ Trang, 2008).
Liên quan đến việc chọn mẫu cho nghiên cứu định lượng sơ bộ, Green và cộng sự (1988) đề xuất rằng việc lựa chọn đối tượng khảo sát rất quan trọng, và nên chọn đối tượng nghiên cứu sơ bộ giống với nghiên cứu chính thức thì càng tốt. Tuy nhiên, Calder và cộng sự (1981) cũng cho rằng, vẫn có thể sử dụng phương pháp chọn mẫu
thuận tiện để tạo ra được bộ mẫu cho nghiên cứu sơ bộ với kích thước mẫu từ 25 đến 100. Vì thế, tác giả chọn đối tượng giới trẻ đã, đang và sẽ sử dụng sản phẩm Biti’s, phương pháp chọn mẫu phải đảm bảo các điều kiện cụ thể như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập... Tổng số phiếu khảo sát được phát ra là 110 phiếu. Kết quả thu về được 100 phiếu (đạt 90,91%), trong đó có 5 phiếu không hợp lệ vì còn bỏ trống hơn 1/3 số câu trả lời, còn lại là 5 phiếu trắng. Kết quả 100 phiếu hợp lệ được đưa vào phân tích sơ bộ thông qua phần mềm SPSS 22.0. Quá trình điều tra nghiên cứu sơ bộ được thực hiện trong 2 tuần, từ ngày 10/05/2018 đến ngày 23/05/2018.
3.4.2. Phương pháp phân tích định lượng sơ bộ thang đo
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích. Kiểm định độ tin cậy của các biến trong thang đo lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu Biti’s dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha của các biến thành phần thang đo và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đo lường. Hệ số tương quan biến tổng > 0,3 (Nunnally & Berstein, 1994). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số của nó biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,80. Nếu thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 (Nunnally & Berstein, 1994), thì có thể chấp nhận được về mặt tin cậy, đây có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoàn toàn hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978 ; Peterson, 1994; Slater, 1995 trích trong Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Khi Cronbach’s Alpha đạt được là quá cao (> 0.95) thì biến cần phải loại, vì nó gần giống như hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc hay độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Theo Gerbing & Anderson (1988), phương pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal). Khi phân tích nhân
tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Thứ nhất: Tiêu chuẩn kiểm định Barlett: Các biến có tương quan với nhau hay không thì kiểm định Barlett sẽ giải quyết vấn đề đó. Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (sig < 0,05) thì ta kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hair và cộng sự, 2006).
Thứ hai: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp. Kiểm định Barlett (Bartlett’s Test of Sphericity) dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I, là ma trận thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định có sig < 5 thì các biến có quan hệ với nhau (Thọ, 2011).
Thứ ba: Hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair ctg (1998) còn có một số kết luận: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100-350 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng < 100 thì Factor loading phải ≥ 0.75.
Thứ tư: Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ năm: Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ sáu: Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun l-Tamimi, 2003)
Mặt khác, theo Nguyễn Đình Thọ (2012), kích thước mẫu trong nghiên cứu sơ bộ thường là nhỏ nên sẽ rất khó khăn để xác định các thang đo cùng một lúc. Vì thế, ta có thể dùng EFA để phân tích đa hướng cho các khái niệm đơn hướng.
3.5.1. Mẫu nghiên cứu
Kích thước mẫu nghiên cứu:
Theo Hair Aderson, Tatham và Black (1998), kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu phải gấp 5 lần số lượng biến quan sát của mô hình. Likewise, Comfrey và Lee (1992) kiến nghị kích thước mẫu tốt cho tất cả các nghiên cứu định lượng là 500. Sau khi xây dựng được thang đo và bảng câu hỏi hoàn chỉnh, tác giả tiến hành khảo sát các khách hàng đã và đang sử dụng sản phẩm của Biti’s tại khu vực TP.HCM. Việc thu thập số liệu được thực hiện bằng 2 hình thức: Khảo sát trực tiếp thông qua phát phiếu câu hỏi được in trên giấy cho khách hàng và khảo sát trực tuyến thông qua việc gửi bảng câu hỏi đến Hộp thư điện tử của khách hàng hoặc qua các phương tiện xã hội khác; trong đó hình thức khảo sát trực tiếp được ưu tiên nhằm đảm bảo sự khách quan, công tâm của khách hàng khi trả lời.
Việc lấy mẫu chủ yếu liên quan đến việc xác định đối tượng, kích thước mẫu và lựa chọn phương pháp lấy mẫu (Zikmund, 2003). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), việc xác định được kích thước mẫu là việc khá khó khăn trong nghiên cứu khoa học. Kích thước mẫu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý (phân tích EFA, CFA, hồi quy, SEM …), độ tin cậy cần thiết. Cũng có nhiều mặt trái đằng sau việc quyết định kích thước mẫu. Chẳng hạn như kích thước mẫu càng lớn thì càng tốn thời gian và chi phí.
Theo Hair & ctg (2006), để sử dụng phương pháp phân tích khám phá EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 và tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường tối thiểu phải là 5:1, nghĩa là cần tối thiểu là 5 quan sát cho 1 biến đo lường. Với tổng biến quan sát là 38 thì khi tiến hành EFA, cỡ mẫu ít nhất sẽ là 38 x 5 = 190.
Theo Tabachnick & Fidell (2007) để chọn mẫu trong phân tích hồi quy đa biến cần phải đảm bảo công thức n ≥ 8p + 50. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là số lượng biến độc lập trong mô hình (với tổng biến độc lập là 38, cỡ mẫu ít nhất là 8*38+50 = 354). Green (1991) cho rằng công thức trên tương đối phù hợp nếu p < 7. Mặt khác, theo Raykov và Widaman (1995), dẫn trong Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008), SEM đòi hỏi kích thươc mẫu lớn vì nó dựa vào lý
thuyết phân phối mẫu lớn. Kinh nghiệm của Tabachnick và Fidell (2001) cho thấy kích thước mẫu 300 là tốt, 500 là rất tốt và 1.000 là tuyệt vời.
Nhằm đảm bảo độ tin cậy của các thang đo nghiên cứu, tác giả thực hiện khảo sát tổng cộng 310 khách hàng là giới trẻ và các khách hàng độ tuổi khác tại địa bàn các quận trung tâm và khu vực tập trung đông giới trẻ tại TPHCM.
3.5.2. Phương pháp lấy mẫu
Có nhiều phương pháp chọn mẫu được sử dụng cho các đề tài nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, và có thể được chia ra làm hai nhóm chính (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009. Tổng hợp các phương pháp chọn mẫu được trình bày trong hình 3.2.
Hình 3.2: Các phương pháp chọn mẫu
(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
Việc áp dụng phương pháp chọn mẫu là rất quan trọng trong bất kỳ mô hình nghiên cứu nào, sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất hay phi xác suất thì khi ra kết quả chúng ta có quyền chấp nhận hoặc bác bỏ kết quả nhận được. Việc kiểm định theo phương pháp xác xuất thì tính nhất quán của kết quả sẽ cao hơn nhưng thời gian và chi phí cũng tăng theo. Thông qua nghiên cứu thì tác giả lựa chọn phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện vì đây là kỹ thuật dễ thực hiện và có được sự chọn lọc kĩ khi tiến hành khảo sát.
3.5.3. Lựa chọn đối tượng khảo sát
Kỹ thuật chọn mẫu
Xác suất Phi xác suất
Ngẫu nhiên đơn giản Hệ thống Phân tầng Theo nhóm Thuận tiện Phán đoán Phát triển mầm Định mức
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu hướng đến là các khách hàng đã và đang sử dụng sản phẩm của Biti’s.
3.5.4. Phương pháp thu thập dữ liệu và thời gian khảo sát
Hiện nay, có rất nhiều phương pháp thu thập dữ liệu, nhưng dùng phổ biến nhất vẫn là khảo sát trên giấy và khảo sát trực tuyến (thông qua mạng xã hội, hộp thư điện tử, google docs,…). Phương pháp khảo sát trên giấy là phương pháp thu nhận được những kết quả khách quan nhất, tuy nhiên những khảo sát trên giấy thường tốn công sức và thời gian. Phương pháp khảo sát trực tuyến là phương pháp hướng đến những đối tượng biết sử dụng công nghệ vào công việc, ưu điểm của phương pháp này là nhanh, ít tốn thời gian, công sức và đem lại kết quả ngay sau khi khảo sát.
Nhằm đáp ứng được độ chính xác và độ phù hợp của dữ liệu đối với nghiên cứu, tác giả chủ yếu khảo sát trên phương pháp khảo sát trực tuyến để đáp ứng được những yếu tố ít tốn thời gian và tiếp cận được đa số đối tượng là giới trẻ.
Phương pháp khảo sát trực tiếp khách hàng thông qua bảng câu hỏi được thực hiện trong vòng 12 tuần, từ đầu tháng 6/2018 đến cuối tháng 8/2018.
Tóm tắt chương 3
Nội dung đã trình bày các phương pháp nhằm xây dựng mô hình nghiên cứu cũng như xây dựng thang đo các thành phần nghiên cứu, cụ thể như sau:
- Nghiên cứu sơ bộ: tham khảo các tài liệu nghiên cứu liên quan, tổ chức thảo luận nhóm với chuyên gia trong lĩnh vực Marketing, các giảng viên tại các trường Đại học. Kết quả thảo luận có ý nghĩa và phù hợp với điều kiện, tình hình thực tế tại Biti’s hiện nay, nên nhóm tác giả quyết định ghi nhận và làm cơ sở điều chỉnh bộ thang đo.
- Nghiên cứu chính thức: gửi bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu thập được sẽ xử lý bằng phần mềm SPSS Version 22.0 và AMOS 22.0. Trình bày các kỹ thuật đánh giá thang đo, kỹ thuật phân tích nhân tố EFA, kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định, phương pháp chọn mẫu.
- Xây dựng thang đo cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu: thang đo Trải