3. Phương pháp nghiên cứu
3.2 Thiết kế bảng câu hỏi và xây dựng thang đ o
Bảng câu hỏi được xây dựng, thiết kế, quản lí, khảo sát dựa trên hỗ trợ của công cụ khảo sát trực tuyến do Google cung cấp và khảo sát thực tế bằng cách gởi bảng câu hỏi đến từng khách hàng, để tránh sự trùng lắp khi một khách hàng có thể
thực hiện khảo sát bằng cả hai phương pháp trên, trong phần khảo sát thực tế, tác giả
luôn hỏi trước các khách hàng là đã thực hiện khảo sát trực tuyến chưa. Bảng câu hỏi có 42 câu hỏi và được chia làm 3 phần chính gồm câu hỏi sàng lọc, câu hỏi chính về các biến trong mô hình sự phán xét của khách hàng và đặc điểm nhân khẩu học của người trả lời.
39 Phần câu hỏi sàng lọc nhằm loại bỏ những người không đủđiều kiện khảo sát. Sau khi được trình bày các về chủđề, mục đích nghiên cứu và cách thức hướng dẫn thực hiện khảo sát. Đểđảm bảo rằng người trả lời đủ điều kiện trả lời, họ được yêu cầu xác nhận đã từng sử dụng các thương hiệu dịch vụ cà phê hay trước đây hay chưa. Người tham gia khảo sát sẽđược trả lời ở mức không hạn chế về thương hiệu dịch vụ cà phê mà họđã từng sử dụng vì mỗi thương hiệu sẽ có một thế mạnh riêng như (chi phí, giá cả, phục vụ ,…), tuy nhiên họ cần phải chọn lựa thương hiệu nào là sử dụng thường xuyên nhất nhằm đảm bảo rằng họ chỉ nhắc đến một thương hiệu trong suốt thời gian hoàn thành trả lời câu hỏi trong phần 2 của bảng câu hỏi.
Phần câu hỏi chính về các biến trong mô hình bao gồm 24 câu hỏi được chuyển thể từ nghiên cứu của Grace và O'Cass (2005a), có sự hiệu chỉnh cho phù hợp với với bối cảnh thương hiệu dịch vụ cà phê. Hầu hết các hạng mục cho thấy
độ tin cậy tốt, có tính giá trị trong nghiên cứu và được coi là phù hợp
Bảng 3.1: Bảng thể hiện số lượng, kí hiệu câu hỏi của các biến chính trong mô hình.
Thứ tự Biến quan sát
Số lượng
câu hỏi Kí hiệu Nguồn
1 Bằng chứng
thương hiệu 9 BC1 – BC9
Grace & O'Cass (2005) Sweeney & Soutar (2001) Cronin & Taylor Jr. (1992) Jayanti (1995)
Sirgy và cộng sự. (1995) 2 Tin đồn thương
hiệu 6 TD1 – TD6
Holbrook & Batra (1987) Bansal & Voyer (2000) 3 Thái độ thương
hiệu 5 TDTH1 – TDTH5 Yoo & Donthu (2001)
4
Sự phán xét thương hiệu của khách hàng
4 PX1 – PX4 Grace & O'Cass (2005)
Phần cuối của bảng câu hỏi yêu cầu trả lời để cung cấp nhân khẩu học thông tin như tuổi tác, tình trạng việc làm, hôn nhân, tình trạng học vấn và mức thu nhập hằng tháng của người tham giá khảo sát.
40
3.2.2 Xây dựng thang đo
Phần thông tin chính được thiết kế theo thang đo quãng Likert. Thang đo Likert được phát triển bởi Rensis Likert là thang đo được sử dụng phổ biến trong việc đánh giá mức độ đồng tình của đáp viên đối với các phát biểu cho sẵn (Cooper và Schindler, 2003). Thang đo gồm có 5 mức độ từ Rất không đồng ý, Không đồng ý, Bình thường, Đồng ý, Rất đồng ý để đo lường mức độ đánh giá của khách hàng
đối với từng phát biểu.
Sau khi được điều chỉnh, bổ sung thông qua nghiên cứu định tính và nghiên cứu sơ bộ, thang đo “sự phán xét thương hiệu của khách hàng đến thương hiệu dịch vụ cà phê” gồm 4 nhân tố. Mỗi nhân tố bao gồm các biến tương ứng thể hiện trong bảng sau:
Bảng 3.2:Bảng thể hiện nội dung câu hỏi của các biến chính trong mô hình
Stt Biến Nội Dung
Bằng chứng thương hiệu
1 BC1 Tên của thương hiệu cà phê sử dụng nói cho tôi nhiều về sự mong đợi từ
thương hiệu cà phê này
2 BC2 Thương hiệu cà phê này có giá cả hợp lý
3 BC3 Sự bày trí, vị trí đặt cửa hàng của thương hiệu cà phê này thật tiện ích, trực quan hấp dẫn
4 BC4 Cơ sở vật chất của thương hiệu cà phê này là phù hợp với dịch vụ cung cấp
5 BC5 Các dịch vụ cốt lõi của thương hiệu cà phê này cung cấp là tốt 6 BC6 Tôi thấy hài lòng khi sử dụng dịch vụ tại thương hiệu cà phê này 7 BC7 Tôi luôn nhận được sự quan tâm, phục vụ của nhân viên
8 BC8 Hình ảnh của thương hiệu cà phê này phù hợp với hình ảnh của bản thân tôi
9 BC9 Thương hiệu dịch vụ cà phê này làm tôi thích thú
41
10 TD1 Tôi thấy hài lòng với chương trình quảng cáo và khuyến mãi của thương hiệu cà phê này
11 TD2 Hình ảnh công cộng của của thương hiệu cà phê cung cấp cho tôi một vài thông tin mà tôi chưa từng biết về thương hiệu cà phê này
12 TD3 Quan điểm của gia đình / bạn bè tác động đáng kểđến nhìn nhận của tôi về thương hiệu cà phê này
13 TD4 Thương hiệu dịch vụ cà phê này có tính phổ biến cao
14 TD5 Thương hiệu dịch vụ cà phê này có hình ảnh khác biệt so với các thương hiệu khác
15 TD6 Thương hiệu dịch vụ cà phê này được nhiều người biết đến
Thái độ thương hiệu
16 TDTH1 Tôi cho rằng dịch vụ của thương hiệu cà phê này là tốt
17 TDTH2 Tôi cho rằng dịch vụ của thương hiệu cà phê này ở mức cao hơn so với các thương hiệu khác
18 TDTH3 Tôi cho rằng dịch vụ của thương hiệu cà phê này là rất hấp dẫn 19 TDTH4 Tôi cho rằng dịch vụ của thương hiệu cà phê này đạt sự mong muốn 20 TDTH5 Tôi cho rằng dịch vụ của thương hiệu cà phê này là cự kỳấn tượng
Sự phán xét thương hiệu
21 PX1 Tôi có khả năng sử dụng dịch vụ của thương hiệu cà phê này trong tương lai.
22 PX2 Tôi nhất định sử dụng dịch vụ của thương hiệu cà phê này trong tương lai 23 PX3 Tôi sẽ giới thiệu dịch vụ của thương hiệu cà phê này cho những người
khác
24 PX4 Nếu phải lựa chọn thương hiệu dịch vụ cà phê trong một thời điểm khác, tôi tiếp tục chọn thương hiệu dịch vụ cà phê này
3.3 Thu thập mẫu và phân tích dữ liệu 3.3.1 Thu thập mẫu
Mẫu trong nghiên cứu chính thức được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, bảng câu hỏi được gửi tới các cá nhân ngẫu nhiên là khách hàng đã sử
42 Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trong phân tích nhân tố (EFA) cỡ mẫu ít nhất bằng 4 hay 5 lần số biến. Đề tài nghiên cứu này có tất cả 24 tham số (biến quan sát) cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu cần tối thiểu là 24*5 = 120
Số mẫu trong nghiên cứu này là 350 lớn hơn 120 nên thoả yêu cầu về kích thước mẫu.
Bảng câu hỏi cũng thể hiện cam kết chỉ sử dụng thông tin cho mục đích nghiên cứu cùng với cam kết bảo mật thông tin cho người trả lời. Thông tin thu thập được sẽ được xử lý cho ra kết quả dưới dạng các số liệu thống kê bằng phần mềm SPSS.
3.3.2 Phân tích dữ liệu
Quá trình xử lý số liệu đều được thực hiện trên phần mềm xử lý dữ liệu SPSS 18.0 và sẽđược tiến hành lần lượt theo các bước sau:
Bước 1: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhằm xác định mức độ tin cậy của thang
đo đã xây dựng. Với bộ dữ liệu thu thập được, cần kiểm định thang đo có đáng tin cậy và có thể sử dụng vào việc phân tích mô hình nghiên cứu được hay không.
Theo Hair (1998) và một số nhà nghiên cứu thì hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nên lớn 0.5 và Cronbach’s Alpha nên lớn 0.7. Ngoài ra, theo một số nhà nghiên cứu thì kết quả kiểm định thang đo với Cronbach’s Alpha
được phân cấp như sau: từ 0.8 đến gần 1.0 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được, trong trường hợp nghiên cứu có sử dụng những khái niệm nghiên cứu mới hoặc những khái niệm niệm đó là hoàn toàn mới đối với đối tượng được khảo sát trong bối cảnh nghiên cứu thì Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên vẫn được chấp nhận
Tuy nhiên, tùy vào tình hình phân tích và yêu cầu thực tế của nghiên cứu có thể duy trì trong thang đo những biến quan sát hoặc những nhân tố mặc dù có thể
những tiêu chí bên trên không đạt được, điều này có lợi cho nghiên cứu để hướng
43
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được tiến hành nhằm rút gọn bộ dữ liệu nghiên cứu, những biến quan sát có mối liên hệ lớn được nhóm lại và hình thành nhân tố đặc trưng chung cho những biến quan sát đó. Trong nghiên cứu này, do thuận lợi từ việc kế thừa nền tảng lý thuyết và những nghiên cứu trước đó nên những thang đo, những biến quan sát (câu hỏi khảo sát) trong thang đo, số lượng nhân tố đều đã có thể xác định được. Tuy nhiên, trong môi trường văn hóa Việt Nam, vẫn có thể tồn tại những điểm khác biệt với kết quảđã được khẳng định trong những nghiên cứu trước. Vì thế Phân tích nhân tố khám phá (EFA) vẫn được tiến hành để nhận diện những khác biệt trong nghiên cứu này.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA có nhiều phép trích nhân tố, ví như
Gorsuch liệt kê đến 19 phép trích cho một mẫu (theo Nguyễn, 2012), tuy nhiên có những phép trích thông dụng như Principal Components, Maximum Likelihood, Least-Squares, Alpha Factoring, Image Factoring, Principal Axis Factoring. Và các phép trích đó được chia thành hai nhóm chính: mô hình nhân tố chung (Common Factor Model – CFM) và mô hình thanh phần chính (Principal Components Analysis model – PCA). Sự khác biệt là cách thức sử dụng phần chung (Communality) và phần riêng (unique) của phương sai biến đo lường vào phân tích. Trong nghiên cứu này phép phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng mô hình PCA kết hợp phép quay vuông góc Varimax sẽ được sử dụng để đảm bảo rút trích nhiều phương sai nhất phục vụ các bước dự báo và đo lường tiếp theo.
Khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), các nhà nghiên cứu thường quan tâm
đến một số tiêu chuẩn để kiểm tra độ phù hợp của mô hình như sau:
- Thứ nhất: hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Barlett phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 (95%).
- Thứ hai: theo Anderson và Gerbing (1988), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ra từ mô hình hình phải lớn hơn hoặc bằng 50% và các nhân tố trích ra được đều phải có giá trị điểm dừng Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1.
44 - Thứ ba: hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố cao nhất mà nhỏ hơn hoặc bằng 0.5 thì sẽ bị loại.
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu này sẽ áp dụng những tiêu chuẩn đã trình bày bên trên để kiểm định những nhân tố phù hợp với mô hình và tìm ra những nhân tố mới nếu có.
Bước 3: Phân tích hồi qui
Bao gồm các bước chi tiết như sau:
(1). Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính kiểm định các giả thuyết đặt ra
Như đã trình bày trong phần Mô hình nghiên cứu đề xuất, trong phạm vi luận văn này chỉ tập trung xem xét thành phần Gắn kết do tiếp tục trong mô hình ba thành phần của Sự gắn kết với tổ chức do tình hình thực tế của môi trường và đối tượng nghiên cứu.
Đầu tiên, ta xem xét tác động của các biến độc lập nhằm kiểm định giả thuyết H1a, H1b đã đặt ra.
Để kiểm định giả thiết H2, trong đó xem xét “thái độ thương hiệu (TDTH)” như biến trung gian giữa các biến độc lập (Bằng chứng thương hiệu (BC) và tin đồn thương hiệu (TD) và biến phụ thuộc sự phán xét thương hiệu của khách hàng (PX), cần phải kiểm tra 4 điều kiện đặt ra (Barron và Kenny, 1984): (1) biến độc lập phải có sự tương quan với biến phụ thuộc (2) biến độc lập phải có sự tương quan với biến trung gian (3) biến trung gian phải có sự tương quan với biến phụ thuộc (4) mức độ tương quan (ảnh hưởng) của biến độc lập đến biến phụ thuộc phải bằng 0 (trung gian chuyển tải hoàn toàn) hay giảm so với giá trị ban đầu (trung gian chuyển tải một phần) khi biến trung gian được đưa vào mô hình phân tích. Những bước phân tích cụ thể trong nghiên cứu này được trình bày như sau:
Bước 1: Kiểm tra mối quan hệ tương tác giữa các biến độc lập (BC; TD) đối với biến trung gian “thái độ thương hiệu” (TDTH), điều này đã được thực hiện bằng mô hình hồi quy .
45 thương hiệu” (TDTH) đối với biến phụ thuộc “sự phán xét thương hiệu của khách hàng”, tương ứng với việc kiểm tra mối quan hệ với thành phần“sự phán xét thương hiệu của khách hàng” (PX).
Bước 3: Kiểm tra tuần tự mối quan hệ tương tác giữa từng biến độc lập (BC; TD) đối với biến phụ thuộc “sự phán xét thương hiệu của khách hàng”, tương ứng với việc kiểm tra mối quan hệ với thành phần “sự phán xét thương hiệu của khách
hàng” (PX).
Bước 4: Kiểm tra tuần tự mức độ tương tác giữa giữa từng biến độc lập (BC;
TD) đối với biến phụ thuộc “sự phán xét thương hiệu của khách hàng” có sự tham gia của biến trung gian “thái độ thương hiệu” (TDTH).
Bước 5: So sánh tuần tự mức độ tác động giữa từng biến độc lập (BC; HS) đối với biến phụ thuộc “sự phán xét thương hiệu của khách hàng” khi có mặt và không có mặt biến trung gian “thái độ thương hiệu” để kiểm định lại giả thuyết đặt ra ban đầu.
Dựa vào các kết quả phân tích bên trên để đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa các thành phần nghiên cứu và so sánh với giả thuyết đặt ra ban đầu.
(2).Điều kiện đánh giá kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
Theo như trong các lý thuyết về phương pháp nghiên cứu khoa học, các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính về phương sai, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến ... được đảm bảo. Vì vậy, trước khi phân tích kết quả hồi quy, cần thực hiện các kiểm định vềđộ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định của hàm hồi quy.
(3) Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
Phân tích hồi quy không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mô hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng sẽ không còn đáng tin cậy nữa. Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này, ta tiến hành kiểm định
46 các giảđịnh của hàm hồi quy tuyến tính bao gồm các giảđịnh sau:
- Giảđịnh không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Đa cộng tuyến là hiện tượng mà trong đó có sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính chính xác. Tức là giữa các biến độc lập có thể có một biến nào đó được biểu diễn bởi tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại. Hiện tượng này sẽ
dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t sẽ
không còn ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai. Trong mô hình hồi quy bội, chúng ta giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng đa cộng tuyến có thể được phát hiện thông qua nhân tử phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, hoặc ta có thể sử dụng chỉ số điều