Thang đo được dùng làm nền tảng cơ sở cho nghiên cứu định tính nhằm xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng. Tác giả sử dụng thang đo từ mô hình nghiên cứu tham khảo của Thanh Vân và Phương Thảo (2015) kết hợp với thang đo những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng chấp nhận thực phẩm chức năng của người tiêu dùng tại Phần Lan của Niva và Makela (2007). Các nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận thực phẩm chức năng của người tiêu dùng tại Thành Phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, có nét tương đồng với sự chấp nhận thực phẩm chức năng và đối tượng khảo sát mà tác giả đang nghiên cứu. 3.4.2 Thang đo 5 điểm của Likert
Thang đo 5 điểm của Likert là một phương pháp thường được sử dụng để thể hiện cấu trúc các câu trả lời của đáp viên. Mức điểm thấp phản ánh sự không đồng thuận trong phản hồi của đáp viên và ngược lại mức điểm cao thể hiện sự đồng ý của họ. Do đó, mức điểm ở đây thể hiện mức trung bình sự đồng ý hoặc không đồng ý đối với mỗi mệnh đề trong thang đo (Converse và Presser, 1986). Theo đó, thang đo 5 điểm của Likert (1 = “Hoàn toàn không đồng ý”; 2 = “Không đồng ý”; 3 = “Trung lập”; 4 = “Đồng ý”; 5 = “Hoàn toàn đồng ý”) được sử dụng để mã hóa dữ liệu từ quan điểm cá nhân của mỗi đáp viên thành dạng số liệu để dễ dàng sử dụng các công cụ thống kê khác phân tích.
3.4.3 Chuyển ngữ thang đo:
Tám biến độc lập trong nghiên cứu đề xuất bao gồm 5 biến tham khảo từ mô hình của Phương Thảo và Thanh Vân (Đại học Mở, 2015) với thang đo Tiếng Việt và 3 biến từ nghiên cứu khả năng chấp nhận thực phẩm chức năng tại Phần Lan của Niva và Makela (2007) với thang đo Anh Ngữ. Tác giả thực hiện chuyển ngữ 3
thang đo này bao gồm Trải nghiệm của người tiêu dùng (Consumer’s Experiences), Các mối quan tâm xã hội (Societal Concerns) và Các Luật định và nghiên cứu (Research and Regulation) về Tiếng Việt để phù hợp bối cảnh và đối tượng nghiên cứu như sau:
Thang đo gốc Thang đo chuyển ngữ
Functional foods experiences Trải nghiệm thực phẩm chức năng
“Functional foods have improved my
well-being” “Thực phẩm chức năng giúp cải thiện sứckhỏe cả về tinh thần lẫn thể chất” “People would be healthier if they
used more functional foods” “Mọi người sẽ khỏe mạnh hơn nếu họ sửdụng nhiều thực phẩm chức năng” “ I am happy to pay some extra for
functional foods compared with conventional ones ”
“Tôi cảm thấy vui vẻ khi trả thêm chi phí cho thực phẩm chức năng so với thực phẩm thông thường”
“The increase of functional foods on the market is a good development”
“Sự gia tăng thực phẩm chức năng trên thị trường là một sự phát triển tốt”
Societal Concerns Các mối quan tâm xã hội
“I believe that using too much functional foods can be harmful for health”
“Tôi tin rằng việc sử dụng lượng lớn thực phẩm chức năng sẽ ảnh hưởng xấu đến sức khỏe của người tiêu dùng”
“Functional foods are not good for
children” “Thực phẩm chức năng không tốt cho trẻem” “Functional foods are bad for our
eating” “Thực phẩm chức năng không tốt cho việcăn uống của chúng ta”
Research and regulations Điều luật và nghiên cứu khoa học
“I think functional foods should not be allowed on the market without prior approval by authorities”
“Tôi nghĩ rằng thực phẩm chức năng không nên được phép có mặt trên thị trường mà không được cơ quan có thẩm quyền phê duyệt”
“The authorities must especially supervise the marketing of functional foods”
“Các cơ quan có thẩm quyền nên có sự giám sát đặc biệt đối với thị trường thực phẩm chức năng”
“The effects of foods marketed as functional have to be scientifically substantiated”
“Tác dụng của thực phẩm chức năng trên thị trường phải được chứng minh một cách khoa học”
Thang đo nháp tác giả đề xuất bao gồm
STT Khái niệm Loại thang đo Tác giả
1 Nhận thức về vai trò của thực phẩm Thang đo Likert 5 điểm Thanh Vân và Phương Thảo (2015) 2 Kiến thức về thực phẩm chức năng 3 Cảm nhận về giá
4 Niềm tin vào thực phẩm chức năng 5 Ảnh hưởng xã hội
6 Trải nghiệm thực phẩm chức năng
Niva và Makela (2007) 7 Các mối quan tâm xã hội
8 Điều luật và nghiên cứu khoa học 3.4.4 Xây dựng thang đo nháp
Tác giả giữ nguyên và sử dụng thang đo gốc của Phương Thảo và Thanh Vân (2015) và chuyển ngữ thang đo của Niva và Makela (2007) cho nghiên cứu của mình.
Thang đo gốc Mã hóa Ghi chú
1. Nhận thức về vai trò của thực phẩm VT Biến dự báo: Nhận thức về vai trò của thực phẩm bao gồm 4 biến đo lường được sử dụng “Thực phẩm đóng vai trò quan trọng đối với sức khỏe của
cá nhân tôi.” VT1
“Tôi cảm thấy mình kiểm soát được vấn đề sức khỏe của
bản thân.” VT2
“Tôi cảm thấy hiện nay tôi sử dụng nhiều thực phẩm có lợi cho sức khỏe hơn so với 5 năm trước” VT3 “Thực phẩm có thể giúp tôi cải thiện cảm xúc của mình.” VT4
2. Kiến thức về thực phẩm chức năng KT Biến dự báo:
Kiến thức về thực phẩm chức năng bao gồm 5 biến đo lường được sử dụng “Tôi hiểu rõ tác động tích cực của thực phẩm chức năng
đối với sức khỏe.” KT1
“Tôi hiểu rõ về các loại thực phẩm được bổ sung chất dinh
dưỡng.” KT2
“Tôi đánh giá cao kiến thức về thực phẩm chức năng của
bản thân.” KT3
Bảng 3.3 Thang đo tổng quát cho mô hình nghiên cứu
“Tôi biết thực phẩm chức năng có thể có tác dụng phụ.” KT4 “Tôi biết việc sử dụng thực phẩm chức năng có thể giúp
tôi cải thiện sức khỏe của mình.” KT5
3. Niềm tin đối với thực phẩm chức năng NT
Biến dự báo: Niềm tin đối với thực phẩm chức năng bao gồm 6 biến đo lường được sử
dụng “Thực phẩm chức năng dường như có ảnh hưởng tích cực
đối với sức khỏe của tôi.” NT1
“Thực phẩm chức năng giúp tôi tự kiểm soát được sức
khỏe của mình.” NT2
“Thực phẩm chức năng là cách thức thuận tiện để đáp ứng yêu cầu dinh dưỡng hàng ngày mà cách thức dinh dưỡng
bình thường không thể mang lại.” NT3
“Tôi có thể cải thiện sức khỏe của mình bằng cách sử dụng
thực phẩm chức năng.” NT4
“Đối với người có sức khỏe tốt, việc sử dụng thực phẩm
chức năng là không cần thiết.” NT5
“Mức độ an toàn của thực phẩm chức năng đã được nghiên
cứu rất cẩn thận và toàn diện.” NT6
4. Ảnh hưởng xã hội XH
Biến dự báo: Ảnh hưởng xã hội bao gồm 4 biến đo lường được sử dụng “Người thân của tôi thường sử dụng thực phẩm chức năng
trong chế độ dinh dưỡng của mình.” XH1
“Người thân của tôi cho rằng thực phẩm chức năng có lợi
cho sức khỏe.” XH2
“Bạn bè của tôi thường sử dụng thực phẩm chức năng
trong chế độ dinh dưỡng của mình.” XH3
“Bạn bè của tôi cho rằng sử dụng thực phẩm chức năng là lãng phí và không mang lại ích lợi gì.” XH4
5. Cảm nhận về giá CG Biến dự báo:
Cảm nhận về giá bao gồm 4 biến đo lường được sử dụng “Tôi thấy thực phẩm chức năng quá đắt so với lợi ích sức
khỏe được ghi nhận.” CG1
“Tôi cho rằng giá của thực phẩm chức năng cao hơn so với thực phẩm thông thường là phù hợp với những lợi ích mà loại thực phẩm này mang lại.”
CG2 “Mức giá quá cao của thực phẩm chức năng là nguyên nhân chính của việc tôi không mua sản phẩm này.” CG3
chức năng có giá quá cao như hiện nay.”
6. Trải nghiệm thực phẩm chức năng TN
Biến dự báo: Trải nghiệm thực phẩm chức năng gốm 4 biến đo lường được sử dụng “Thực phẩm chức năng giúp cải thiện sức khỏe cả về tinh
thần lẫn thể chất” TN1
“Mọi người sẽ khỏe mạnh hơn nếu họ sử dụng nhiều thực
phẩm chức năng” TN2
“Tôi cảm thấy vui vẻ khi trả thêm chi phí cho thực phẩm chức năng so với thực phẩm thông thường” TN3 “Sự gia tăng thực phẩm chức năng trên thị trường là một
sự phát triển tốt” TN4
7. Các mối quan tâm xã hội QT
Biến dự báo: Các mối quan tâm xã hội gốm 3 biến đo lường được sử dụng “Tôi tin rằng việc sử dụng lượng lớn thực phẩm chức năng
sẽ ảnh hưởng xấu đến sức khỏe của người tiêu dùng” QT1 “Thực phẩm chức năng không tốt cho trẻ em” QT2 “Thực phẩm chức năng không tốt cho việc ăn uống của
chúng ta” QT3
8. Điều luật và nghiên cứu khoa học ĐL
Biến dự báo: Điều luật và nghiên cứu khoa học gốm 3 biến đo lường được sử dụng “Tôi nghĩ rằng thực phẩm chức năng không nên được phép
có mặt trên thị trường mà không được cơ quan có thẩm
quyền phê duyệt” ĐL1
“Các cơ quan có thẩm quyền nên có sự giám sát đặc biệt đối với thị trường thực phẩm chức năng” ĐL2 “Tác dụng của thực phẩm chức năng trên thị trường phải
được chứng minh một cách khoa học” ĐL3
9. Mức độ chấp nhận thực phẩm chức năng MĐ
Biến đầu ra: Sự chấp nhận thực phẩm chức năng được kiểm tra thông
qua 7 biến dự báo “Tôi đã sử dụng thử thực phẩm chức năng, và dự định tiếp
tục sử dụng loại thực phẩm này.” MĐ1
“Tôi rất thích sử dụng thực phẩm chức năng trong chế độ
dinh dưỡng của mình.” MĐ2
“Tôi đã (sẽ) giới thiệu người khác sử dụng thực phẩm
chức năng.” MĐ3
“Tôi đã từng sử dụng thực phẩm chức năng, nhưng không thường xuyên sử dụng trong chế độ dinh dưỡng hàng ngày của mình.”
3.4.5 Phỏng vấn sâu chuyên gia và hiệu chỉnh thang đo
Thực hiện phỏng vấn sâu với chuyên gia là những nhà phân phối thực phẩm chức năng cũng như những khách hàng có kinh nghiệm lựa chọn và sử dụng loại sản phẩm này. Mục đích là để xác định xem các yếu tố được nêu trong thang đo có ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người tiêu dùng, áp dụng để bổ sung và hoàn thiện thang đo sử dụng chính cho nghiên cứu.
Bảng câu hỏi phỏng vấn chuyên gia được đính kèm trong phần phụ lục.
3.5. Thiết kế nghiên cứu định lượng
Thiết kế mẫu nghiên cứu
Không gian mẫu: Những khách hàng đã, đang hoặc đang có ý định tiêu thực thực phẩm bổ sung hữu cơ tại Thành Phố Hồ Chí Minh. Theo kết quả nghiên cứu tham khảo, tác giả Thanh Vân và Phương Thảo (2015), tác giả nhận thấy có sự khác nhau về mức độ cũng như sự chấp nhận của người tiêu dùng dựa trên sự khác nhau về các yếu tố nhân khẩu học xã hội
Cỡ mẫu: Xác định cỡ mẫu là một bước không đơn giản trong hầu hết các nghiên cứu. Có nhiều quan điểm khác nhau về cách phân tích cỡ mẫu, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 hoặc tốt hơn là 100 (Hair và cộng sự, 2006). theo Bollen (1989), đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất bằng 5 lần số biến quan sát. Tác giả chọn cỡ mẫu là 300 đáp viên bao gồm những người tiêu dùng đã từng hoặc chưa từng sử dụng thực phẩm chức năng nhưng đã từng nghe qua hoặc biết đến thực phẩm chức năng. Trong đó, mỗi nhóm đặc biệt có ít nhất 30 đáp viên
Phương pháp lấy mẫu: thuận tiện phi xác suất. Là phương pháp trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Thu thập dữ liệu: Tác giả chọn phương pháp thu thập dữ liệu theo 2 cách, đều là trả lời bảng câu hỏi sau khi đã được xây dựng:
- Tác giả sử dụng Google Form để thu thập thông tin từ những khách hàng thông qua Internet
- Tác giả sử dụng bảng câu hỏi in ra giấy cho các đáp viên trả lời. - Khu vực: Thành Phố Hồ Chí Minh
3.6. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.6.1 Thống kê mô tả
Bằng cách lập bảng tần số các yếu tố nhân khẩu học như: Độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, mức thu nhập,…Một trong những cách chuyển dữ liệu từ định lượng về
dạng thông tin, bằng cách sử dụng những đại lượng như số trung bình cộng, số trung vị, mode, phương sai, độ lệch chuẩn mục đích để đo độ tập trung và độ phân tán của tập dữ liệu đã thu thập được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2017). 3.6.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ sô Cronbach’s Alpha được xem như một công cụ đo lường độ tin cậy của một qui trình nghiên cứu, xem có thể áp dụng mô hình nghiên cứu này vào những vấn đề nghiên cứu khác hay không (Cronbach, 1951). Hay nói cách khác, độ tin cậy thể hiện được tính nhất quán của đo lường (mức độ tương tự của các kết quả) sau khi áp dụng mô hình nghiên cứu đó lại nhiều lần (Carmine & Zeller, 1979).
Tác giả chọn sử dụng đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha như một phép thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến trong cùng một thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1], trong đó:
α ≥ 0.9 = Rất tốt. Tuy nhiên trong một số trường hợp đây không phải là lý tưởng, điểm vượt quá 0.9 đôi khi thể hiện sự dư thừa trong các yếu tố của bảng câu hỏi (Tavakol Dennick, 2011) 0.9 được khuyến nghị là mức cao nhất của hệ số Cronbach’s Alpha (Streiner, 2003)
0.7 ≤ α < 0.9 = Tốt
0.6 ≤ α < 0.7 = Có thể chấp nhận 0.5 ≤ α < 0.6 = Yếu
α < 0.5 = Không thể chấp nhận 3.6.3 Phân tích nhân tố khám khá EFA
Mục đích sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) nhằm rút gọn một tập các biến quan sát thành một tập các yếu tố có nghĩa hơn so với ban đầu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).Hay nói cách khác, EFA giúp ta đánh giá 2 loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Để phân tích nhân tố khám phá, ta sử dụng những chỉ số sau đây:
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO có giá trị trong khoảng từ 0.5 – 1 và điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có độ tương quan nhất định với nhau nên giá trị này càng lớn nghĩa là phần chung giữa các biến càng lớn. Không thể phân tích nhân tố khám phá nếu hệ số KMO < 0.5.
Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết độ tương quan của các biến bằng không trong tổng thể, nếu giá trị của kiểm định Bartlett’s này có sig. < 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số Eigenvalue: những nhân tố có hệ số eigenvalue > 1 được xem là nhân tố quan trọng và không bị loại bỏ.
Hệ số tải (factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của mô hình EFA, hệ số này cho biết độ ảnh hưởng của các biến trong một nhóm biến. Factor loading càng lớn thì giá trị đại diện nhóm biến của biến quan sát đó càng lớn, và khi các biến quan sát có hệ số tải < 0.5 sẽ bị loại (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
3.6.4 Phân tích tương quan
Tác giả sử dụng phân tích tương quan Pearson để đo lường mức quan hệ tuyến tính giữa các biến sau khi đã thực hiện kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, không phân biệt biến này có phụ thuộc vào biến kia hay không. Hệ số tương quan Pearson có giá trị từ -1 đến 1.
Dấu của hệ số Pearson thể hiện các biến có mối quan hệ thuận với nhau hay nghịch với nhau, trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng lớn thì mức quan hệ giữa các biến càng chặt chẽ hơn. Phân tích này được sử dụng khi hệ số sig. < 0.05, đây là phương pháp nhằm kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Xem xét sơ bộ xem có sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay