Các phương pháp phân tích số liệu được áp dụng trong nghiên cứu như sau:
- Thống kê mô tả và thống kê suy luận
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết [Huysamen, 1990]. Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các chỉ tiêu phân tích như: tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
- Đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo
Độ tin cậy là mức độ mà thang đo được xem xét là nhất quán và ổn định [Parasuraman, 1991]. Hay nói cách khác, độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh được sai số ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này, để đánh giá độ tin cậy (reliability) của từng thang đo, đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi (items), hệ số tương quan alpha của Cronbach (Cronbach’s Coefficient Alpha) được sử dụng.
- Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng mục hỏi và tính tương quan điểm của từng mục hỏi với điểm của tổng các mục hỏi còn lại của phép đọ Hệ số
Cronbach’s alpha [Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007] được tính theo công thức sau: α = (1 ) 1 2 1 2 T k i i k k σ σ ∑ = − − Trong đó: α : Hệ số Cronbach’s alpha k : Số mục hỏi trong thang đo 2 T
σ : Phương sai của tổng thang đo 2
i
σ : Phương sai của mục hỏi thứ i
- Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu [Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005]. Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
- Khi đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi, những mục hỏi nào có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 được coi là những mục hỏi có độ tin cậy bảo đảm [Nguyễn Công Khanh, 2005], các item có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đọ
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo [Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005] và độ giá trị cấu trúc của phép đo [Nguyễn Công Khanh, 2005].
- Tính đơn hướng của thang đo được định nghĩa là sự tồn tại của chỉ một khái niệm trong một tập biến quan sát [Garver & Mentzer, 1999] đó là mức độ mà một tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất. Tính đơn hướng của thang đo được xác định thông qua hệ số tải nhân tố của các biến quan sát với nhân tố mà các biến đó biểu diễn.
components với phép varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các items, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loạị Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) >0.5, tổng phương sai trích ≥ 50% [Gerbing & Anderson, 1998 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2000], hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) có giá trị từ 0.5 trở lên [Othman & Owen, 2000] và phép thử Bartlett (Bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa thống kê với giá trị sig nhỏ hơn 0.05.
- Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi thang đo của các yếu tốđược kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mô hình:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3+ … + βi*Xi Trong đó:
Y: chất lượng chiến lược marketing của doanh nghiệp logistics
Xi: các cơ sở xây dựng chiến lược marketing của doanh nghiệp logistics (cơ sở bên trong và cơ sở bên ngoài, i= 1,2,…,11)
β0: hằng số
βi: các hệ số hồi quy (i > 0)
- Phân tích hồi quy đơn biến
Sau khi thang đo của các yếu tốđược kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mô hình:
Y = β*X . Trong đó:
Y: Hiệu suất thực thi hoạt động của doanh nghiệp logistics X: Chất lượng chiến lược marketing của doanh nghiệp logistics β: hệ số hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy sẽ cho biết được có hay không sựảnh hưởng của các yếu tố tác động đưa ra từ mô hình nghiên cứu ban đầu, tới hai biến phụ thuộc lần lượt là chất lượng chiến lược marketing và hiệu suất thực thi hoạt động của doanh nghiệp logistics.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Xuất phát từ nhu cầu cấp thiết của thực tiễn cũng như từ câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và khoảng trống nghiên cứu, trong chương 1, tác giả hệ thống hóa các lý thuyết liên quan đến đề tàị Đó là hệ thống lý thuyết về chiến lược marketing, cơ sở xây dựng chiến lược marketing và hệ thống lý thuyết về logistics, hiệu suất thực thi hoạt động của doanh nghiệp logistics. Từ đó, đưa ra mô hình nghiên cứu định lượng mô tả mối quan hệ giữa cơ sở xây dựng chiến lược marketing, chất lượng chiến lược marketing và hiệu suất thực thi của doanh nghiệp logistics cùng với những thang đo của từng nhân tố.
CHƯƠNG 2
THỰC TRẠNG CƠ SỞ XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC MARKETING CỦA DOANH NGHIỆP LOGISTICS TẠI THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG