Sau khi điều chỉnh các biến quan sát. Tiến hành xây dựng bảng câu hỏi khảo sát. Trên cơ sở nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh trong ngành thời trang của người tiêu dùng tại Tp. Hồ Chí Minh, bảng câu hỏi gồm 3 phần:
- Phần 1: Câu hỏi gạn lọc;
- Phần 2: Các câu hỏi để đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh của người tiêu dùng trong ngành thời trang tại Tp. Hồ Chí Minh;
- Phần 3: Các thông tin chung nhằm phân loại người tiêu dùng.
Bảng câu hỏi hoàn chỉnh (phụ lục 01) được gửi đến 360 người tiêu dùng. Tất cả các biến quan sát trong thang đo đều sử dụng thang đo Likert 5 mức độ với các lựa chọn từ 1 đến 5 như sau: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý. Nội dung biến quan sát của từng thang đo được điều chỉnh cho phù hợp với thực tế tại Tp. Hồ Chí Minh và đưa vào bảng hỏi khảo sát.
v Xác định đối tượng khảo sát
Việc xác định đối tượng khảo sát rất quan trọng đối với nghiên cứu vì đây là yếu tố phản ánh bản chất và mục tiêu của nghiên cứu. Mục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh trong ngành thời trang tại Tp. Hồ Chí Minh. Vì vậy, nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, tiến hành phỏng vấn người tiêu dùng có các đặc điểm phù hợp với yêu cầu của nghiên cứu:
- Có biết đến hoặc từng nghe về sản phẩm xanh, tiêu dùng xanh;
- Đang sinh sống, làm việc tại Tp. Hồ Chí Minh;
- Trên 18 tuổi;
v Xác định kích thước mẫu
Theo Thọ (2011), Hair và cộng sự (2006), để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100. Tỉ lệ quan sát và biến đo lường là 5:1.
Công thức như sau:
n ≥ m*5 (Trong đó, n là kích thước mẫu và m là biến quan sát)
Sau khi tính kích thước mẫu, giả sử EFA đòi hỏi kích thước mẫu là 300 và hồi quy đòi hỏi kích thước mẫu là 150, thì phải chọn kích thước mẫu n = 300. Cỡ mẫu cần thoả cho phân tích EFA và thoả cho phân tích hồi quy. Cỡ mẫu càng lớn thì độ chính xác của thông tin càng cao. Ngoài ra, tỉ lệ giữa số biến quan sát và biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Dựa theo công thức trên, nghiên cứu với 6 thang đo cùng 31 biến quan sát, có thể suy ra số lượng mẫu cần thiết tối thiểu là 155. Để có được tối thiểu 155 mẫu hợp lệ, cần tiến hành gửi đi 360 bảng câu hỏi với hình thức phỏng vấn trực tiếp và phỏng vấn online. Tuy đây chưa là số lượng lớn nhưng cũng giúp mẫu nâng cao tính tương thích với tổng thể của nghiên cứu.
v Kỹ thuật lấy mẫu
Vì số lượng người tiêu dùng các sản phẩm xanh trên thị trường Tp. Hồ Chí Minh đang biến động theo thời gian, không ổn định do tính chất năng động trong kinh tế, văn hoá cũng như có nhiều biến động do dịch bệnh Covid trong 2 năm trở lại đây nên áp dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện.
- Thu thập dữ liệu theo nhiều cấp: Tiến hành gửi bảng câu hỏi đến bạn bè, người thân và tiếp tục nhờ mỗi người khảo sát người thân, bạn bè khác. Tuy nhiên, để đảm bảo mục đích và nội dung khảo sát không bị sai lệch, cần giải thích cụ thể cho người phỏng vấn trung gian. Dự kiến mẫu thu thập theo kênh này là 30%;
- Thu thập dữ liệu trực tiếp: Tiến hành khảo sát ý kiến tại các khu vực như siêu thị, trung tâm thương mại. Trong quá trình phỏng vấn, tiến hành phân số lưu lượng người được khảo sát theo nhân khẩu học: Giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp,…nhằm đảm bảo cho kết quả phân tích. Dự kiến mẫu thu thập được ở những khu vực này là 40%;
- Thu thập dữ liệu tập trung: Phát phiếu khảo sát tại nơi tập trung đông người như lớp học, văn phòng công ty, hội thảo, sinh hoạt nhóm,... Ưu điểm của phương pháp này là tiết kiệm thời gian. Dự kiến mẫu thu thập được là 15%;
- Ngoài ra, để việc khảo sát diễn ra nhưng vẫn đảm bảo an toàn sức khoẻ trong giai đoạn dịch bệnh Covid 19 có nhiều biến động, cần áp dụng phương pháp online như gửi link khảo sát thông qua email, các nền tảng mạng xã hội. Dự kiến tỉ lệ này chiếm15% trong tổng số mẫu thu thập.
v Phương pháp thực hiện nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát người tiêu dùng sản phẩm xanh trong ngành thời trang tại Tp.Hồ Chí Minh. Các thang đo được kiểm định bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Đánh giá độ tin cậy thang đo: Theo Thọ (2013), hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kết luận sơ bộ độ tin cậy của thang đo, thông thường mỗi khái niệm sẽ có tối thiểu 3 biến quan sát (câu hỏi khảo sát) thì mới thích hợp đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha. Khi đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha cần lưu ý về giá trị, cụ thể như hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát lớn hơn 0,3, hệ số tương quan biến – tổng của hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0,6. Nếu đáp ứng các điều kiện đó thì thang đo đạt được độ tin cậy.
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phân tích nhân tố khám phá EFA - Exploratory Factor Analysis là phương pháp phân tích thống kê nhằm rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố). Theo Thọ (2011), nhà nghiên cứu cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đó trước khi kiểm định lý thuyết khoa học. Nếu như Crobach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy thang đo thì thang đo đó phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phân tích nhân tố EFA sẽ đánh giá hai loại giá trị này. Các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
(1)Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng [0,5;1] với mức ý nghĩa của kiểm định Sig (Barttlet) ≤ α (α = 0,05).
(2)Tổng phương sai trích ≥ 50%.
(3)Biến quan sát cần đạt giá trị hội tụ (hệ số tải lớn I ≥ 0,5).
(4) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3
để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi đã kiểm định các giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, các biến quan sát đạt điều kiện sẽ được sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết. Chi tiết và kết quả nghiên cứu định lượng sẽ được trình bày cụ thể ở Chương 4.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày cụ thể phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện thông qua phỏng vấn đại diện đối tượng khảo sát và nghiên cứu định lượng. Trong đó, nghiên cứu thực hiện phỏng vấn đại diện các đối tượng khảo sát để điều chỉnh mức độ rõ ràng của các biến quan sát, từ đó xây dựng hệ thống biến quan sát một cách khoa học, có tính kế thừa và logic hơn.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định mô hình và các giả thuyết trong mô hình. Xây dựng thang đo, đo lường các khái niệm được đề cập trong mô hình. Mô hình nghiên cứu sau khi nghiên cứu định tính gồm 31 biến quan sát với 5 khái niệm thành phần là các biến độc lập và 1 khái niệm thành phần là biến phụ thuộc. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng bảng câu hỏi khảo sát. Nội dung chương 3 cũng trình bày một số lý thuyết liên quan đến quá trình nghiên cứu định lượng như thiết kế mẫu, việc thu thập dữ liệu, một số phương pháp dùng để xử lý dữ liệu được dùng trong chương 4.
Chương 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1Mô tả mẫu
Tiến hành khảo sát chính thức 360 bảng câu hỏi, thu về 360 bảng, tuy nhiên có 57 phiếu không thuộc đối tượng khảo sát và phiếu không hợp lệ, vì vậy còn chính thức 303 bảng câu hỏi. Tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hoá và phân tích.
Về độ tuổi: Đối tượng khảo sát tập trung chính ở hai nhóm tuổi từ 18-24 tuổi và từ 25- 40 tuổi chiếm đến 97,4%. Trong đó, hai nhóm tuổi này có tỷ trọng trong mẫu nghiên cứu chiếm lần lượt là 58,7% và 38,6%. Còn lại là nhóm từ 40 tuổi trở lên chiếm tỷ trọng 2,6%.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả về độ tuổi của đối tượng tham gia khảo sát
ĐVT: Người, % Độ tuổi Số lượng Tỷ trọng 18-24 tuổi 178 58,7 25-40 tuổi 117 38,6 >40 tuổi 8 2,6 Tổng cộng 303 100,0
Biểu đồ 4.1: Thống kê mô tả về độ tuổi của đối tượng tham gia khảo sát
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS (Phụ lục 03) 18-24 tuổi 59% 25-40 tuổi 39% >40 tuổi 2% 18-24 tuổi 25-40 tuổi >40 tuổi
Về nghề nghiệp: Đối tượng khảo sát tập trung chính ở nhóm sinh viên với tỷ trọng lên đến 46,9%. Tiếp theo là nhóm Nhân viên và ngành nghề khác với tỷ trọng chiếm lần lượt là 29,4% và 14,5%. Chiếm tỷ trọng thấp nhất là nhóm Kinh doanh với tỷ trọng 9,2%.
Bảng 4.2: Thống kê mô tả về nghề nghiệp của đối tượng tham gia khảo sát
ĐVT: Người, % Nghề nghiệp Tần số Tỷ lệ % Sinh viên 142 46,9 Nhân viên 89 29,4 Kinh doanh 28 9,2 Khác 44 14,5 Tổng cộng 303 100,0
Biểu đồ 4.2: Thống kê mô tả về nghề nghiệp của đối tượng tham gia khảo sát
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS (Phụ lục 03) 47% 29% 9% 15% Sinh viên Nhân viên Kinh doanh Khác
Về mức thu nhập: Đối tượng khảo sát tập trung chính ở hai nhóm thu nhập từ 5-15 triệu đồng/tháng và thấp hơn 5 triệu đồng/tháng chiếm đến 81,2%. Trong đó, hai nhóm tuổi này có tỷ trọng trong mẫu nghiên cứu chiếm lần lượt là 48,2% và 33,0%. Còn lại là hai nhóm thu nhập: 15-30 triệu đồng/tháng và cao hơn 30 triệu đồng/tháng chiếm tỷ trọng lần lượt là 10,9% và 7,9%.
Bảng 4.3: Thống kê mô tả về mức thu nhập của đối tượng tham gia khảo sát
ĐVT: Người, % Mức thu nhập Tần số Tỷ lệ % < 5 triệu đồng/tháng 100 33,0 5-15 triệu đồng/tháng 146 48,2 15-30 triệu đồng/tháng 33 10,9 >30 triệu đồng/tháng 24 7,9 Tổng cộng 303 100,0
Biểu đồ 4.3: Thống kê mô tả về mức thu nhập của đối tượng tham gia khảo sát
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS (Phụ lục 03) 0 10 20 30 40 50 33.0 48.2 10.9 7.9 TẦN S Ố < 5 triệu đồng/tháng 5-15 triệu đồng/tháng 15-30 triệu đồng/tháng >30 triệu đồng/tháng
Dữ liệu khảo sát được mã hóa và phân tích thông qua Excel và SPSS 20.0, sau đó tiến hành làm sạch dữ liệu. Đây là bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu vì dữ liệu sau khi khảo sát khó tránh khỏi các trường hợp điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán. Do vậy, cần tiến hành làm sạch để đảm bảo yêu cầu, số liệu đưa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Theo đó, việc phân tích số liệu sẽ đưa ra những thông tin chính xác và có độ tin cậy cao.
4.2Đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha
Để kiểm định độ tin cậy thang đo, số mẫu nghiên cứu chính thức có được là 303 mẫu, số mẫu này được thực hiện thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (α ≥ 0,6) và hệ số tương quan biến - tổng (≥ 0,3). Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của các nhân tố được trình ở bảng dưới đây.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha 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
Thái độ Cronbach’s Alpha = 0,775
TD1 14,06 8,934 0,568 0,728
TD2 14,19 9,270 0,587 0,720
TD3 14,43 9,829 0,509 0,747
TD4 14,54 9,607 0,566 0,728
TD5 14,56 9,857 0,512 0,746
Sự quan tâm đến môi trường Cronbach’s Alpha = 0,784
QT1 13,70 8,496 0,461 0,775
QT2 13,76 8,112 0,616 0,726
QT3 14,03 7,986 0,524 0,756
QT4 13,70 7,841 0,642 0,716
QT5 13,55 7,964 0,567 0,741
Ảnh hưởng xã hội Cronbach’s Alpha = 0,807
XH1 13,84 6,588 0,524 0,790
XH2 14,06 6,255 0,622 0,760
XH4 13,97 6,413 0,616 0,762
XH5 14,14 6,656 0,510 0,794
Cảm nhận về tính hiệu quả Cronbach’s Alpha = 0,759
HQ1 12,62 7,911 0,585 0,693
HQ2 12,55 8,142 0,526 0,717
HQ3 13,21 7,758 0,543 0,712
HQ4 12,54 8,978 0,588 0,702
HQ5 12,21 9,578 0,422 0,749
Sự nhận biết về sản phẩm xanh Cronbach’s Alpha = 0,798
NB1 13,10 5,860 0,549 0,771
NB2 13,28 6,237 0,570 0,763
NB3 13,37 6,234 0,597 0,756
NB4 13,18 5,780 0,631 0,743
NB5 13,30 5,815 0,565 0,765
Ý định tiêu dùng xanh Cronbach’s Alpha = 0,801
GPI1 17,38 8,005 0,477 0,788 GPI2 17,40 7,915 0,497 0,784 GPI3 17,29 7,563 0,579 0,767 GPI4 17,09 7,042 0,554 0,773 GPI5 17,30 6,795 0,625 0,754 GPI6 17,11 6,949 0,621 0,755 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS (Phụ lục 04)
Nhận xét: Thông qua kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha, các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả các biến này đều được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA.
4.3Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
v Phân tích EFA lần 1
Kết quả phân tích nhân tố lần 1: Với 25 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh được nhóm thành 5 nhân tố.
- Hệ số KMO = 0,852 nằm trong khoảng [0,5;1] => EFA phù hợp với dữ liệu;
- Tổng phương sai trích = 60,351 ≥ 50% => Thể hiện 5 nhân tố giải thích được hơn 60% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
Ngoài ra, các biến quan sát đều đạt điều kiện hệ số nhân tố tải lớn hơn 0,5. Tuy nhiên có một biến quan sát là NB2 có giá trị phân biệt bé hơn 0,3. Vì vậy, loại biến này và tiến hành chạy EFA lần 2 với 24 biến quan sát còn lại.
v Phân tích EFA lần 2
Kết quả phân tích nhân tố lần 2: Với 24 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh được nhóm thành 5 nhân tố.
- Hệ số KMO = 0,849 nằm trong khoảng [0,5;1] => EFA phù hợp với dữ liệu;
- Sig (Barttlet) = 0,000 ≤ α (α = 0,05) => Các biến quan sát có tương quan với nhau; - Tổng phương sai trích = 60,838 ≥ 50% => Thể hiện 5 nhân tố giải thích được hơn
60% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
Tuy nhiên, hệ số tải hội tải lớn nhất của biến quan sát NB1 chỉ đạt 0,469, không thoả điều kiện lớn hơn 0,5. Vì vậy, loại biến này và tiến hành chạy EFA lần 3 với 23 biến quan sát còn lại.
v Phân tích EFA lần 3
Kết quả phân tích nhân tố lần 3: Với 23 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh được nhóm thành 5 nhân tố.
- Hệ số KMO = 0,840 nằm trong khoảng [0,5;1] => EFA phù hợp với dữ liệu;
- Sig (Barttlet) = 0,000 ≤ α (α = 0,05) => Các biến quan sát có tương quan với nhau; - Tổng phương sai trích = 61,851 ≥ 50% => Thể hiện 5 nhân tố giải thích được hơn
60% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
Tuy nhiên, hệ số tải hội tải lớn nhất của biến quan sát HQ5 chỉ đạt 0,481, không thoả điều kiện lớn hơn 0,5. Vì vậy, loại biến này và tiến hành chạy EFA lần 3 với 22 biến quan sát còn lại.
v Phân tích EFA lần 4
Kết quả phân tích nhân tố lần 4: Với 22 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng xanh được nhóm thành 5 nhân tố.