Trong nghiên cứu này, loại thang đo được lựa chọn sử dụng là thang đo Likert - thang đo thường được sử dụng để đo lường mức độ của từng biến quan sát. Mỗi điểm trong thang đo sẽ chỉ ra mức độ đồng thuận của người được khảo sát với quan điểm được nghiên cứu đưa ra. Quan điểm của người được khảo sát sẽ biến động từ mức 1 - 5 : (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, ( 3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý.
Mỗi thang đo sẽ ứng với một biến độc lập. Dựa vào kết quả trả lời của người được khảo sát, nghiên cứu có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong đó có 5 biến độc lập: : (1) Giá cả; (2) Thương hiệu; (3) Thông tin trình trạng xe; (4) Chí phí sử dụng; (5) Dịch vụ sau bán hàng và biến phụ thuộc là Quyết định mua xe ô tô đã qua sử dụng. Tong số biến quan sát cho biến độc lập là 23 biến và có 3 biến quan sát cho biến phụ thuộc.
2 của một thương hiệu nổi tiếng. & Yi Zheng (2016) - Hyeonsu Byeon (2017) 2. 3
Khách hàng sẵn sàng mua với giá cao hơn nếu
xe ô tô đã qua sử dụng đó thuộc thương hiệu nổi tiếng.
TH3 2.
4
Thương hiệu xe ô tô đã qua sử dụng khẳng
định chất lượng của xe. TH4
2. 5
Thương hiệu xe ô tô đã qua sử dụng khẳng
định độ bền của xe. TH5
3 Thông tin tình trạng xe (gồm 5 biến quan sát) TT
3. 1
Khách hàng đánh giá cao về chất lượng của xe có số năm đã sử dụng thấp. - Xiangyu Wu & Yi Zheng (2016) TT1 3. 2
Khách hàng đánh giá cao về chất lượng của xe
có hồ sơ bảo trì/ bảo dưỡng chi tiết và rõ ràng
TT2 3.
3
Khách hàng đánh giá cao về chất lượng của xe
có thông tin về trang thiết bị chi tiết và rõ
TT3
3. 4
Khách hàng đánh giá cao về chất lượng của xe
có thông tin về tình trạng động cơ và hộp số chi tiết và rõ ràng
TT4
3. 5
Khách hàng đánh giá cao về chất lượng của xe
có thông tin về tình trạng thân vỏ chi tiết và rõ
TT5
4 Chiphí sử dụng (gồm 5 biến quan sát) CP (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4. 1
Khách hàng ưa thích xe ô tô đã qua sử dụng có
mức tiêu hao nhiên liệu thấp. - Humaira Yusuf (2019)
CP1 4.
2
Khách hàng ưa thích xe ô tô đã qua sử dụng có
chi phí bảo trì/bảo dưỡng thấp.
CP2 40
3 có
giá trị bán lại cao.
CP3 4.
4
Khách hàng ưa thích xe ô tô đã qua sử dụng có
giá phụ tùng thay thế thấp
CP4 4.
5
Khách hàng ưa thích xe ô tô đã qua sử dụng đã
có sẵn bảo hiểm thân vỏ.
CP5
5 Dịch vụ sau bán hàng (gồm 4 biến quan sát) DV
5. 1
Khách hàng đánh giá cao những đại lý có chính
sách bảo hành dành cho xe ô tô đã qua sử dụng - Xiangyu Wu & Yi Zheng (2016) DV1 5. 2
Khách hàng đánh giá cao những đại lý có trạm
dịch vụ sửa chữa/bảo dưỡng rộng khắp
DV2 5.
3
Khách hàng đánh giá cao những đại lý luôn có
sẵn phụ tùng thay thế
DV3 5. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4
Khách hàng đánh giá cao đại lý có dịch vụ hỗ
trợ cứu hộ ô tô trên đường DV4
Biến phụ thuộc
6 Quyết định mua xe ô tô đã qua sử dùng ( gồm 3 biến quan sát) QD
6. 1
Khách hàng cảm thấy hài lòng với quyết định
mua xe ô tô đã qua sử dụng của mình. QD1
6. 2
Nếu có thêm nhu cầu, khách hàng vẫn sẽ tiếp
tục mua xe ô tô đã qua sử dụng. QD2
6. 3
Nếu người thân và bạn bè có nhu cầu, khách hàng sẽ tư vấn họ mua xe ô tô đã qua sử dụng.
QD3 41
3.4. Nghiên cứu định lượng
Qua nghiên cứu định tính tác giả đã điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu.
Nghiên cứu chính thức sử dụng bằng phương pháp định lượng. Mau nghiên cứu chọn theo phương pháp phi xác suất (lấy mẫu thuận tiện). Tác giả thực hiện khảo sát khách hàng đã mua xe ô tô đã qua sử dụng tại tại các đại lý Toyota bằng phương pháp khảo sát trực tiếp tại cửa hàng thông qua bảng câu hỏi chi tiết chính thức, với thang đo Likert 5 mức độ: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, ( 3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý.
3.5. Mầu nghiên cứu định lượng chính thức 3.5.1 Kích thước mầu
Kích thước mẫu càng lớn càng tốt nhưng lại tốn nhiều thời gian và chi phí. Hiện nay, các nhà nghiên cứu xác định kích thước mẫu cần thiết thông qua các công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý. Đối với phân tích nhân tố EFA, kích thước mẫu phụ thuộc vào số lượng biến quan sát được đưa vào trong phân tích nhân tố. Theo Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 (tốt hơn là 100) và tỉ lệ biến quan sát/biến đo lường là 5:1 (tốt hơn là 10:1), nghĩa là một biến đo lường cần tối thiểu 5 biến quan sát (trích dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất thì theo Tabachnick & Fidell (2007) kích thước mẫu phải đảm bảo công thức (trích dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011): n > 8p + 50 (Trong đó: n là kích thước mẫu, p là số biến độc lập của mô hình.
Trong nghiên cứu này, mô hình nghiên cứu chính thức có 26 biến quan sát, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu để đảm bảo độ tin cậy, phù hợp với điều kiện phân tích EFA và hồi quy bội là n=26*5=130. Để đảm bảo sự chênh lệch giữa số phiếu phát ra và thu về không ảnh hưởng tới quy mô mẫu, tác giả quyết định tiến hành thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là 180 mẫu, sau quá trình sàng lọc và loại bỏ những mẫu thu về không hợp lệ vẫn thỏa mãn yêu cầu số mẫu tối thiểu như trên. Sau khi thực hiện xong khảo sát, dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 26.
3.5.2 Phương pháp chọn mẫu
Có rất nhiều phương pháp chọn mẫu được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, chúng được chia thành hai nhóm chính (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009): (1) Phương pháp chọn mẫu xác suất: là phương pháp mà các nhà nghiên cứu biết được xác suất tham gia vào mẫu của các phần tử, (2) Phương pháp chọn mẫu phi xác suất: là phương pháp mà trong đó nhà nghiên cứu chọn các phần tử tham gia vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên.
Để quyết định chọn mẫu theo phương pháp nào nhà nghiên cứu cần phải xem xét nhiều yếu tố. Tất nhiên, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất thì tính đại diện của kết quả nghiên cứu sẽ cao hơn nhưng lại tốn nhiều thời gian và chi phí. Do bị giới hạn về thời gian và chi phí khi thực hiện đề tài nghiên cứu nên tác giả thực hiện theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất) để chọn mẫu nghiên cứu.
3.5.3 Lựa chọn đối tượng khảo sát và phương pháp thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu hướng đến là các khách hàng đã mua xe ô tô đã qua sử dụng tại 3 đại lý Toyota: Toyota Tân Cảng, Toyota Đông Sài Gòn, Toyota An Sương. Vì đây là những khách hàng có thể trả lời một cách khách quan những yếu tố nào mà họ thực sự quan tâm khi mua xe ô tô đã qua sử dụng.
Có hai phương pháp thu thập mẫu phổ biến là khảo sát trực tiếp và khảo sát trực tuyến (thông qua mạng xã hội, gửi email, công cụ google docs...). Phương pháp khảo sát trực tuyến có ưu điểm là ít tốn thời gian, chi phí và công sức, tuy nhiên có hạn chế lớn là người thực hiện nghiên cứu khó kiểm soát được đối tượng khảo sát trong quá trình trả lời. Ngược lại, phương pháp khảo sát trực tiếp, có thể đảm bảo được người trả lời là thật, đúng đối tượng cần khảo sát, nhưng tốn kém thời gian, công sức.
Đối với nghiên cứu này, nhằm đảm bảo thu được dữ liệu có chất lượng, đáng tin cậy tác giả sử dụng phương pháp khảo sát trực tiếp: Tác giả chuẩn bị phiếu khảo sát được in trên giấy đến đến ba đại lý Toyota là Toyota Tân Cảng, Toyota Đông Sài Gòn và Toyota An Sương để phát phiếu khảo sát trực tiếp. Thời gian khảo sát là 3 tháng từ tháng 10 năm 2020 đến tháng 12 năm 2020.
3.5.4 Xây dựng bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi gồm 3 phần: phần 1: Thông tin cơ bản; phần 2: Nội dung khảo sát và phần 3: Thông tin chung. (Phụ lục 3: Bảng câu hỏi khảo sát) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các câu hỏi đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng theo thang đo Likert 5 điểm: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý.
3.5.5 Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Trong nghiên cứu tác giả tiến hành các phép kiểm định thống kê: phân tích nhân tố và kiểm định hồi quy đa biến với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 26.
Bước 1: Thống kê mô tả
Tác giả sẽ tiến hành tính toán các giá trị tần suất của các biến phân loại như: giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng và vị trí địa lý.
Bước 2: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá mức độ phù hợp khi đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Theo Nunnally và Bernstein, 1994 cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phép phân tích nhân tố và độ tin cậy được sử dụng để đánh giá sự nhất quán nội tại của các khái niệm trong nghiên cứu. Dưới đây là các tiêu chuẩn áp dụng phân tích nhân tố EFA:
❖ Số lượng nhân tố: Những nhân tố có Eigenvalues < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
❖ Tổng phương sai trích: Kiểm tra tổng phương sai trích hay tổng biến thiên được giải thích phải thỏa điều kiện >50%.
❖ Giá trị hội tụ: Quy ước factor loading > 0.5. Nếu nhỏ hơn 0.5 loại bỏ biến đó. Ngoài ra, chênh lệch hệ số tải nhân tố trên cùng một biến quan sát phải lớn hơn 0.3. Khi đó, ta sẽ thu được mô hình gồm các nhân tố phù hợp để giải thích. ❖ Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA.
Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 < KMO < 1 và Sig < 0,05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bước 4: Đặt tên và điều chỉnh mô hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích EFA, căn cứ trên kết quả phân tích nhân tố, tác giả tiến hành điều chỉnh mô hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 5: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tác động đến quyết định mua xe ô tô đã qua sử dụng.
Sử dụng phân tích thống kê mô tả các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng biến quan sát và nhân tố hình thành.
Bước 6: Phân tích tương quan và hồi quy
Sử dụng phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính.
Bước 7: Kiểm định hồi quy đa biến
Kiểm định hồi quy đa biến nhằm đánh giá có sự tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc hay không, dự báo giá trị của biến phụ thuộc Y theo phương trình sau: Y = βiFi +ɛi
Trong đó, Y: Biến phụ thuộc “Quyết định chọn mua xe ô tô đã qua sử dụng”; Fi: Các biến được chấp nhận ở phần phân tích nhân tố; βi: hệ số hồi quy chuẩn hóa và ɛi: giá trị sai lệch.
Xem xét các hệ số F và R2 hiệu chỉnh để kiểm định độ thích hợp và khả năng giải thích của mô hình, kiểm định lại giả thuyết đã đặt ra và giải quyết các mục tiêu của nghiên cứu. R2 hiệu chỉnh càng gần 1 chứng tỏ mô hình thích hợp. R2 hiệu chỉnh càng gần 0 chứng tỏ mô hình kém phù hợp với tập dữ liệu đã thụ thập.
Tiêu chí Số lượng Tỷ trọng (%) Giới tính Nam 126 75. 4 ^Nu 4 Ư 24. 6 Độ tuổi < 24 6~ 3 6 25 - 34 3 4~ 20. 4 35 - 44 7 Õ~ 41.9 45 - 54 4 5~ 26.9 > 55 Ỹ T 7T
Hôn nhân Độc thân
32. 9 Ket hôn 112 67. 1 Học vấn Phổ thông 2 3- 13 1" Trung cấp 37^^ 22. 2 Cao đẳng 4Γ^ 25. 1 Đại học 55- 32. 9 Trên đại học 1 0“ 66 Nghề nghiệp Cán bộ/Quản lý 2 8- 16 8" Nhân viên/Công chức 6 0- 35. 9
Giá trị tuyệt đối của βi càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của biến độc lập trong dự báo tác động đến biến phụ thuộc càng cao và ngược lại. Giá trị βi dùng để kết luận các biến độc lập nào quan trọng nhất trong mô hình.
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig). Với độ tin cậy theo chuẩn 95% và giá trị p-value so sánh trực tiếp với giá trị 0.05, nhằm kết luận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Dấu là (+) hay (-) của của các hệ số β, thể hiện mối quan hệ cùng chiều hay ngược chiều của các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả xây dựng thang đo cho các yếu tố đã đề xuất. Đồng thời tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Quy trình nghiên cứu với hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn 5 chuyên gia trong ngành ô tô.
Chương tiếp theo, nghiên cứu chính thức thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, trên cơ sở dữ liệu thu thập với cỡ mẫu là 180 khách hàng. Sau khi dữ liệu thu thập, mã hoá, nhập dữ liệu sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 26.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu
4^ Tự kinh doanh 5 Γ^ 30. 5 Khác 9- 5. 4 Thu nhập <= 20 triệu 1 8“ 1ÕT Từ 21 - 30 triệu 6 Ư 38. 9 Từ 31 - 40 triệu 4 Ư 25.1 > 40 triệu 4 Ư 25.1 Vị trí Tp. Hồ Chí Minh 32. 9 Đồng Nai, Vũng Tàu 19 2^ Bình Dương, Bình Phước 33^^ 19 ^8
Long An, Tiền Giang 29- 17 4^ Khác 18~ ĨÕ T Thương hiệu Toyota 6T 40. 1 Hyundai 29- 17 4^ Honda 22- 13 2~ Mazda 2Õ- 12^ Kia 20- 12^ Khác 9- 5.4 48
.7Ĩ4 4 B iế n Trun g bình nếu Phươ ng sai nếu loại Hệ số tương quan biến Cron bach' s Alph G C 13.16 3.160 .578 ÃÕT G C 13.11 3.338 .587 ÃÕT G C 13.09 4.203 .240 T92^ G C 13.17 3.044 .631".566 Các thống kê biến tổng
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Nhận xét: Kích thước mẫu nghiên cứu là 180 mẫu, trong đó có 167 mẫu phù hợp với yêu cầu nghiên cứu. Nhìn chung mẫu nghiên cứu đáp ứng kích thước và cỡ mẫu được xác định ở chương trước.
4.2 Ket quả nghiên cứu
4.2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
4.2.1.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Để xây dựng được thang đo chính thức và phù hợp, việc đầu tiên là đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha. Việc kiểm định hệ số tin cậy của thang đo đóng một vai trò rất quan trọng đến tính chính xác và phù hợp của kết quả nghiên cứu.
Theo Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - 2008), mức giá trị hệ số Cronbach's Alpha phải từ 0.6 trở lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach's Alpha từ 0.8 đến gần 1 là thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 là sử dụng được. từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới đối với người trả lời trong bối cảnh