STT Loại thịt Giá thịt lợn sạch (nghìn đồng/kg) Giá thịt lợn thường (nghìn đồng/kg) Chênh lệch TLS và TLT (%) 1 Thịt mông 165 75 120 2 Thịt ba chỉ 90 60 50 3 Thịt vai 135 65 107 4 Thịt chân giò 175 80 118 5 Thịt thăn 155 75 106 6 Sườn non 140 60 133
Nguồn: Tổng hợp từ phiếu điều tra (2016-2017) 4.3. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH TIÊU DÙNG THỊT LỢN SẠCH CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ THÁI BÌNH
4.3.1. Mô hình hồi quy
Để phân tích mức độ ảnh hưởng của một số yếu tố chính dẫn tới quyết định mua thịt lợn sạch của người tiêu dùng, hàm hồi quy được sử dụng để đánh giá.
Trong nghiên cứu này các biến có khả năng ảnh hưởng đến quyết định mua thịt lợn sạch được dùng để phân tích trong mô hình hồi quy gồm: giá bán, lợi ích đối với sức khỏe, thu nhập, thuận tiện, thói quen tiêu dùng, uy tín người bán và mức độ nhận biết. Trong đó, quyết định mua thịt lợn sạch là biến phụ thuộc, còn các biến ảnh hưởng đến quyết định mua thịt lợn sạch là biến độc lập. Quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch được biểu diễn bằng hàm số sau:
QD = β0 + β1GB + β2LI + β3TN + β4TT + β5TQ +β6UT +β7NB
Nghiên cứu sử dụng công cụ Regression trong phần mềm SPSS 22 để xây dựng phương trình hồi quy đa biến. Trong đó:
QD là quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch; GB là giá bán thịt lợn sạch;
LI là lợi ích của việc tiêu dùng thịt lợn sạch đối với sức khỏe; TN là thu nhập của người tiêu dùng;
TT là tính sẵn có và thuận tiện của thịt lợn sạch; TQ là thói quen tiêu dùng ;
UT là uy tín của người bán;
NB là mức độ nhận biết của người tiêu dùng về thịt lợn sạch; β0: Hệ số tự do hay hệ số chặn;
β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7: Hệ số hồi quy;
4.3.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch a. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha a. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Thang đo của các nhân tố được rút ra qua phép phân tích nhân tố được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’ alpha. Hệ số cronbach Alpha được sử dụng để loại bỏ các biến “rác”.
Các tiêu chuẩn kiểm định:
- Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.
- Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt. Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach's Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation, nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0,3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăng độ tin cậy của thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả kiểm định thang đo được trình bày tại phụ lục 02
Kết quả từ các bảng kết quả cho thấy thang đo đều có Cronbach’ Alpha > 0,7 và hệ số tương quan biến tổng > 0,3 đồng thời không có giá trị nào trong cột Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha. Như vậy, đây là các thang đo sử dụng được.
Sau kiểm định Cronbach’s Alpha ta có bảng thống kê kết quả tổng hợp của từng nhóm biến như sau: