3.3.1. kích thƣớc mẫu
Tổng hợp từ các nghiên cứu và ý kiến chuyên gia, chẳng hạn: Để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell kích thước mẫu
phải đảm bảo theo công thức n ≥ 8m + 50 ( với n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mô hình). Trong khi đó, Harris RJ. Aprimer sử dụng công thức n ≥ m + 104 hoặc n ≥ 50 + m, nếu m < 5 (m là số biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình). Trong trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair và ctg (2010) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số quan sát/ biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiếu 5 quan sát. Trong khi những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thông thường thì kích thước mẫu phải bằng 4 đến 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà xuất bản Thống kê 2008).
Trong đề tài này tác giả dựa theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà xuất bản Thống kê 2008, để chọn kích thước mẫu. Đề tài có tất cả 26 tham số (biến quan sát) cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 26 x 5 = 130. Để mẫu nghiên cứu đạt mức tốt và đảm bảo độ tin cậy, tác giả chọn kích thước mẫu 150 quan sát cho đề tài nghiên cứu này. Song, để đạt được cỡ mẫu 150 quan sát sau khi đã loại bỏ các mẫu không đạt yêu cầu về thông tin hoặc chất lượng thấp, tác giả quyết định sử dụng 200 bảng câu hỏi và gởi đến 200 khách hàng với nghề nghiệp khác nhau tại khu vực TP.HCM.
3.3.2. Thiết kế chọn mẫu
Tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất để thực hiện việc nghiên cứu trong đề tài:
Sử dụng danh sách khách hàng tại TP.HCM có sẳn của công ty từ phòng kinh doanh, chọn 200 khách hàng từ danh sách đó để thực hiện khảo sát, sau khi chọn lọc để loại những mẫu không đạt yêu cầu thì cỡ mẫu còn lại là 150 quan sát.
3.4. THIẾT KẾ THANG ĐO VÀ BẢNG CÂU HỎI 3.4.1. Xây dụng thang đo 3.4.1. Xây dụng thang đo
Căn cứ vào kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước, kết hợp với nghiên cứu định tính, thang đo hoàn chỉnh cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu như sau:
22 (1) Đo lƣờng sự hài lòng khách hàng về chất lƣợng sản phẩm.
Theo Santhini, Bharathi, Priya (2013) và TS.Phạm Xuân Lan, TS.Lê Minh Phước (2011). Đồng thời sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực sản phẩm bao bì, tác giả đã đưa ra thang đo về chất lượng sản phẩm ký hiệu CL, có 4 biến số quan sát được thể hiện qua bảng sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Chất lượng sản phẩm
CL1 Sản phẩm bền, chắc chắn
Theo santhini CL2 Sản phẩm đạt tiêu chuẩn tốt
CL3 Tiêu chuẩn đầu vào của sản phẩm có xuất sứ rõ ràng
CL4 Các thành phần tạp chất trong sản phẩm phù hợp
(2) Đo lƣờng sự hài lòng khách hàng về thái độ phục vụ của nhân viên
Theo Vũ Tô Hiệu (2012) và Trần Thị Hương (2012). Đồng thời sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực sản phẩm bao bì nhựa, tác giả đã đưa ra thang đo về thái độ phục vụ của nhân viên ký hiệu PV, có 5 biến số quan sát được thể hiện qua biểu sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Thái độ phục vụ của nhân viên
PV1 Nhân viên công ty đáp ứng kịp thời khi khách hàng có nhu cầu
Vũ Tô Hiệu (2012), Trần Thị Hương (2012) PV2 Luôn sẵn sàng tư vấn mọi ý kiến của khách
hàng
PV3 Nhân viên bán hàng giới thiệu đầy đủ, đúng và kịp thời các chương trình khuyến mại dành cho người tiêu dùng
PV4 Nhân viên công ty rất lịch sự và ân cần với khách hàng.
PV5 Giao hàng nhanh - đúng hẹn
(3) Đo lƣờng sự hài lòng khách hàng về giá cả sản phẩm
Theo Trần Thị Hương (2012) và A.karthikeyan (2009). Đồng thời sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực bao bì nhựa, tác giả đã đưa ra thang đo về giá cả được kí hiệu là GC, với 4 biến quan sát như sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Giá cả
GC1 Giá cả rất phù hợp với chất lượng sản phẩm A.karthikeyan(20 09); TS.Phạm Xuân Lan, TS.Lê Minh Phước (2011);Theo Trần Thị Hương
(2012) GC2 Giá cả rất cạnh tranh so với các sản phẩm
công ty khác
GC3 Giá cả ổn định, ít biến động GC4 Công ty không thu thêm phụ phí
(4) Đo lƣờng sự hài lòng khách hàng về mẫu mã, kiểu dáng sản phẩm
Theo TS.Phạm Xuân Lan, TS. Lê Minh Phước (2011) và Vũ Tô Hiệu (2012). Đồng thời sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực sản phẩm bao bì nhựa, tác giả đã đưa ra thang đo về mẫu mã, kiểu dáng sản phẩm ký hiệu MB, với 5 biến quan sát được thể hiện ở bảng sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Mẫu mã bao bì, kiểu dáng sản phẩm
MB1 Dễ nhận diện sản phẩm qua bao bì
MB2 Thông tin trên bao bì được trình bày đẹp - đầy đủ
24
MB3 Sản phẩm của công ty, tôi có thể hình dung ra ngay
TS.Phạm Xuân Lan, TS. Lê Minh Phước (2011)/ Vũ Tô Hiệu (2012) MB4 Kiểu dáng bao bì đẹp, tinh tế, rõ ràng
MB5 Logo của các sản phẩm của công ty rất dễ nhận biết và dễ nhớ
(5) Đo lƣờng sự hài lòng khách hàng về hình ảnh công ty
Theo Vũ Tô Hiệu (2012) và Trần Thị Hương (2012). Đồng thời sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực sản phẩm bao bì nhựa, tác giả đã đưa ra thang đo về hình ảnh công ty ký hiệu HA , có 4 biến số quan sát được thể hiện qua bảng sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Hình ảnh công ty
HA1 Công ty luôn giữ chữ tín đối với khách hàng
Vũ Tô Hiệu (2012), Trần Thị Hương (2012) HA2 Công ty luôn đi đầu trong công tác cải tiến
và hoạt động xã hội
HA3 Công ty có các hoạt động marketing hiệu quả và ấn tượng
HA4 Công ty hay tổ chức sự kiện tri ân khách hàng vào các dịp lễ, tết
(6) Thang đo sự hài lòng
Sử dụng kết quả từ nghiên cứu định tính thông qua tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực sản phẩm bao bì nhựa, tác giả đã đưa ra thang đo về sự hài lòng ký hiệu SHL, có 04 biến số quan sát được thể hiện qua bảng sau:
Mã hóa Thang đo Nguồn gốc
Sự hài lòng
đầu của tôi.
SHL2 Tôi chỉ sử dụng sản phẩm công ty cho gia đình mình.
SHL3 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty trong thời gian tới.
SHL4 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè sử dụng sản phẩm của công ty
3.4.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát gồm hai phần:
Phần 1: Thông tin cá nhân – bao gồm, tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập trung bình tháng. Việc đưa thông tin cá nhân của người được khảo sát giúp tác giả và công ty có cái nhìn tổng quan trên số lượng khách hàng tham gia khảo sát biết họ thuộc độ tuổi nào, giới tính gì để thuận tiện cho việc chăm sóc khách hàng và các chế độ hậu mãi được chính xác và phù hợp với từng loại khách hàng.
Phần 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm của công ty.
Phiếu khảo sát được thực hiện trên cơ sở thang đo đã chọn về sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bao bì của công ty Thiện Nhân. Nội dung và các biến quan sát trong các thành phần được hiệu chỉnh cho phù hợp. Thang đo Likert 5 điểm sẽ được dùng để sắp xếp từ nhỏ đến lớn với số càng lớn là càng đồng ý với các phát biểu (1): rất không hài lòng; (2): không hài lòng; (3): bình thường; (4): hài lòng; (5): rất hài lòng ( xem phụ lục 1).
3.5. PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ THỐNG KÊ
Thống kê mô tả
Sử dụng để mô tả mẫu thu thập được theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu như: giới tính, độ tuổi, thu nhập… Ngoài ra, phương pháp này còn được sử dụng để mô tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng như chất lượng sản phẩm, giá cả sản phẩm…..Và cũng mô tả mức độ hài lòng của khách
26
hàng với sản phẩm bao bì. Mục đích của mô tả thống kê cho ta có sự đánh giá đúng hơn về một vấn đề trong một câu hỏi khi có những số cụ thể chính xác sự thay đổi và dễ dàng so sánh với các vấn đề trong cùng một nội dung.
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Công cụ Cronbach‟s Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach‟ Alpha thì cho phép người nghiên cứu loại bỏ, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha. Những biến số có hệ số tương quan biến tổng( Corrected Iterm – Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và theo tiêu chuẩn chon thang đo là hệ số Cronbach‟s Alpha của nó từ 0.6 trở lên ( theo Nunnally&Burnstein 1994) nhưng tôt nhất là lớn hơn 0.7. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi Cronbach‟s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 là tốt. Một số khác đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA( Exploratory Factor Analysis)
Tiếp theo phương pháp khám phá EFA được sử dụng. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến. Sau khi loại các biến không phù hợp thì các biến còn lại sử dụng phương pháp EFA với phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax (Orthogonal). Và loại trừ tiếp các biến không phù hợp với trọng số factor loading FD>0.5. Theo Hair & ctg (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008). Tổng phương sai trích >=50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc – Thống kê sử dụng trong kinh tế xã hội – Nhà xuất bản thống kê – 2008, có đề cập đến mức độ tương quan tuyến tính khi phân tích hệ số Person như sau:
- | | > 0,8: Tương quan tuyến tính rất mạnh - | | = 0,6 – 0,8: Tương quan tuyến tính mạnh - | | = 0,4 – 0,6: Có tương quan tuyến tính - | | = 0,2 – 0,4: Tương quan tuyến tính yếu
- | | < 0,2: Tương quan tuyến tính rất yếu hoặc khôngcó Phân tích hồi quy
Sau khi đánh giá các thang đo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, ta tiến hành lập phương trình hồi quy gồm 1 biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập là các thang đo sau khi đã phân tích EFA. Phương trình hồi quy bội có dạng như sau:
Y= β1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + Ui
Biến phụ thuộc Y: Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bao bì nhựa của công ty.
X2,X3,X4,X5: Biến độc lập bao gồm các nhân tố như: Chất lượng sản phẩm, thái độ phục vụ nhân viên, giá cả sản phẩm, mẫu mã và kiểu dáng sản phẩm và hình ảnh công ty. Sau khi phân tích hồi quy thì sự có mặt của các biến độc lập trong mô hình chính là các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm bao bì nhựa.
β1,β2,β3,β4,β5: là các hệ số beta hay hệ số hồi quy ứng với từng biến độc lập. Hệ số hồi quy cho biết ảnh hưởng riêng của một biến độc lập đến giá trị trung bình của biến sự hài lòng của khách hàng khi các biến độc lập còn lại không thay đổi. Với biến độc lập nào có hệ số beta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều.
Khi phân tích hồi quy cần đảm bảo các yếu tố sau: - là hệ số tương quan, thể hiện thực tế của mô hình
28
- đã hiệu chỉnh từ được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của .
- Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:
+ Kiểm định F phải có giá trị < 0,05
+ Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0,0001
+ Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa công tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor) <10
+ Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kế nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bật nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Khi d lớn hơn dU và nhỏ hơn (4-dU), kết luận: không có hiện tượng tương quan trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính, trong đó: dU là trị số thống kê được tra trong bảng Durbin Watson.
Kiểm định ANOVA
Theo Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc. Phân tích phương sai một yếu tố được sử dụng để kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình của một số định lượn theo biến định tính có từ ba nhóm trở lên.
Với giả thuyết : Không có sự khác biệt về gái trị trung bình của biến định lượng giữa từng cặp thuộc tính của biến định tính với độ tin cậy 95%.
Nếu kiểm định phương sai (Test of Homoganeity of variances ) có Sig. ≥ 0,05 ta chấp nhận giả thuyết phương sai bằng nhau giữa các nhóm thuộc tính. Nếu Sig. < 0,5 thì bác bỏ giả thuyết, có sự khác nhau giữa các nhóm thuộc tính
Trường hợp kiểm định phương sai (Test of Homoganeity of variances ) có Sig. ≥ 0,05 thì kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được:
- Nếu Sig. trong phân tích ANOVA ≥ 0,05 thì chấp nhận giả thuyết - Nếu Sig. < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết
CHƢƠNG 4:
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỨ CẤP
4.1.1. Giới thiệu chung về công ty
- Tên doanh nghiệp: Công ty TNHH Sản xuất Bao bì nhựa Thiện Nhân.
- Tên giao dịch: THIEN NHAN PLASTIC PACKAGING CO., LTD. Doanh nghiệp có tư cách pháp nhân, có con dấu riêng và mở tài khoản tại ngân hàng. - Loại hình doanh nghiệp: công ty TNHH 1 thành viên.
- Địa chỉ: 141/6c Song Hành Quốc Lộ 22, ấp Tân Thới 2, xã Tân Hiệp, huyện Hóc Môn, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam.
Điện thoại: 028 6209 272 – 028 6209 282 Fax: 028 6209 262 Website: http//baobithiennhan.com.vn Email: baobithiennhan@gmail.com Mã số thuế: 0314487218 4.1.2. Quá trình hình thành và phát triển
Ngày 25 tháng 04 năm 2017 công ty được sở Kế hoạch và Đầu tư Tp. Hồ Chí Minh cấp phép đầu tư số 15/CP-HCM, Công ty đầu tư với tên doanh nghiệp là Công ty TNHH Sản xuất Bao bì nhựa Thiện Nhân.
Ngày 03 tháng 05 năm 2017 Công ty chính thức đi vào hoạt động. Trong những năm tháng đầu Công ty phải đối mặt với rất nhiều khó khăn, vấn đề quan trọng nhất, đặt ra hàng đầu là tuyển chọn đội ngũ lao động có năng lực và kinh nghiệm. Với sự chuyển mình mạnh mẽ của nền kinh tế thị trường, một nền kinh tế