2.1 Cơ sở lý thuyết
2.2.2 Nghiên cứu định lượng
2.2.2.1 Xác định mẫu nghiên cứu
- Đối tượng khảo sát: là các khách hàng đã và đang mua sắm ở siêu thị Aeon Citimart tại TP. HCM.
- Phương pháp chọn mẫu: Mẫu khảo sát được chọn theo phương pháp thuận tiện. - Cách thức phỏng vấn: phỏng vấn trực tiếp và qua email bằng câu hỏi sàng lọc là “Anh/Chị đã từng đến mua sắm ở siêu thị Aeon Citimart chưa?”
- Kích thước mẫu: Đề tài này có sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để đo lường độ tin cậy của các biến và phân tích khám phá EFA. Theo Hair và cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích nhân tố khám phá là 50 và mỗi biến đo lường cần ít nhất 5 quan sát thì mới có thể phân tích nhân tố khám phá được. Sau khi nghiên cứu định tính, mơ hình ước lượng gồm có 21 biến ở nhóm các thành phần giá trị thương hiệu và 18 biến ở nhóm các yếu tố chiêu thị. Do đó, số quan sát tối thiểu cần đạt được để tiến hành phân tích nhân tố là 39 x 5 = 195 quan sát. Ngồi ra, đề tài này cịn thực hiện phân tích nhân tố khẳng định và phân tích cấu trúc tuyến tính mà theo Nguyễn Khánh Duy (2009) khi sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính thì cỡ mẫu tối thiểu phải đạt là 200 thì sẽ cho kết quả chính xác hơn. Theo đó, để đảm cho nghiên cứu, tác giả tiến hành phát ra 280 phiếu khảo sát thông qua việc phỏng vấn trực tiếp khách
hàng và trực tuyến với câu hỏi sàng lọc là các đối tượng khách hàng đã từng đến mua sắm ở siêu thị Aeon Citimart.
2.2.2.2 Phân tích dữ liệu
+ Phân tích dữ liệu thứ cấp:
Dựa vào các số liệu đã thu thập được trên các phương tiện sách, báo, tạp chí, Internet,... tiến hành kiểm tra tính hợp lý và sàng lọc lại dữ liệu sau đó đưa vào xử lý theo các mục tiêu cụ thể của đề tài.
+ Phân tích dữ liệu sơ cấp:
- Phương pháp phân tích tần số: thống kê số lần xuất hiện của một quan sát hoặc một biến nào đó. Trong nghiên cứu này, sử dụng phân tích tần số để thống kê các yếu tố về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập,...
- Phương pháp thống kê, mô tả: phương pháp này dùng để đo lường, mơ tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin thu thập được. Trong nghiên cứu này, sử dụng thống kê mơ tả để tính điểm trung bình các thành phần giá trị thương hiệu và đưa ra kết luận đánh giá chung về giá trị thương hiệu Aeon Citimart tại thị trường TP.HCM. Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo Likert 5 mức độ như sau:
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 – 1,80 Hoàn tồn khơng đồng ý/ Hồn tồn khơng nhận biết/ Hồn tồn khơng thích
1,81 – 2,60 Khơng đồng ý/ Khơng nhận biết/ Khơng thích 2,61 – 3,40 Trung bình/ Bình thường
3,41 – 4,20 Đồng ý/ Nhận biết/ Thích
4,21 – 5,00 Hoàn toàn đồng ý/ Dễ dàng nhận biết/ Rất yêu thích
- Kiểm định sự tin cậy của các biến: phương pháp được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của các biến là sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha (Suanders et al, 2007). Mục đích của việc kiểm định là để kiểm tra sự phù hợp của các biến trước khi sử dụng các biến này vào phân tích nhân tố. Các tiêu chuẩn kiểm định là hệ số Cronbach’s Alpha:
Giá trị Cronbach’s Alpha của các thang đo tối thiểu là 0,6.
Hệ số tương quan biến tổng tối thiểu phải là 0,3.
Như vậy sau khi phân tích Cronbach’s Alpha sẽ loại bỏ những thang đo có hệ
số nhỏ hơn 0,6 và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc khơng có ý nghĩa đối với thang đo (Nunally, Burstein, 1994).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy ra khỏi mơ hình, các biến cịn lại sẽ sử dụng phương pháp EFA để thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Các yếu tố cần xem xét khi phân tích EFA:
Các biến quan sát có trọng số factor loading phải lớn hơn 0,5 (Hair et al, 2006).
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình.
Tổng phương sai trích (Variance explained criteria) phải đạt từ 50% trở lên.
Kiểm định Bartlett: kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0,05. Chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Kiểm định KMO: Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0,5 trở lên thể hiện phân tích là phù hợp.
- Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): phương pháp này chấp nhận các giả thuyết của các nhà nghiên cứu, được xác định căn cứ theo quan hệ giữa mỗi biến và một hay nhiều hơn một nhân tố. Về lý thuyết, các chỉ số Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số TLI, chỉ số CFI, chỉ số RMSEA được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu với dữ liệu thị trường. Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có p-value < 0,05; các giá trị TLI, CFI 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df 2, một số trường hợp CMIN/df 3 vẫn chấp nhận
được (Carmines & Mciver, 1981); RMSEA 0,08 hay RMSEA 0,05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990). Ngồi ra, phương pháp này cịn có các chỉ tiêu đánh giá là:
(1) Giá trị hội tụ: Gerbring & Anderson (1988) cho rằng thang đo đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều > 0,5 và có ý nghĩa thống kê (P < 0,05).
(2) Giá trị phân biệt: Cách dễ nhất là xem xét hệ số tương quan giữa các khái niệm thành phần của một khái niệm lớn phải < 0,9 thì các thang đo mới đạt được giá trị phân biệt. Ngồi ra, có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có thật sự khác biệt so với 1 hay khơng. Nếu nó thật sự khác biệt thì các thang đo đạt được giá trị phân biệt.
(3) Tính đơn nguyên/ đơn hướng: Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
(4) Độ tin cậy tổng hợp: Theo Schumacker & Lomax (2006), độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm cũng cần được quan tâm. Nó đo lường tính kiên định nội tại xun suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Hệ số tin cậy của mỗi khái niệm nên cao hơn 0,5.
(5) Tổng phương sai trích: giá trị này phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính tốn bởi biến tiềm ẩn. Theo Hair (1998), phương sai trích của mỗi khái niệm nên cao hơn 0,5 thì mới có độ tin cậy.
- Phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM): Phương pháp này được sử dụng để kiểm
định các giả thuyết về các mối quan hệ nhân quả có phù hợp với dữ liệu thị trường hay khơng, từ đó tìm ra mức độ tác động của các biến độc lập đến nhiều biến phụ thuộc và giữa các biến phụ thuộc trong mơ hình của đề tài. Mơ hình SEM là sự mở rộng của mơ hình tuyến tính tổng qt cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) mơ hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mơ hình phù hợp nhất trong các mơ hình đề nghị.
TĨM TẮT CHƯƠNG 2
Chương 2 bao gồm toàn bộ các lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu bao gồm các khái niệm về thương hiệu, giá trị thương hiệu, các yếu tố chiêu thị và tác động của các yếu tố chiêu thị đến giá trị thương hiệu. Bên cạnh đó, một số mơ hình về giá trị thương hiệu và mơ hình về sự tác động của các yếu tố chiêu thị đến giá trị thương hiệu cũng được đề cập để làm cơ sở cho mơ hình nghiên cứu của đề tài. Cụ thể là, đề tài áp dụng mơ hình giá trị thương hiệu của Aaker (1991) để xác định mối quan hệ giữa các thành phần trong mơ hình này với các yếu tố chiêu thị.
Ngoài ra, lý thuyết về các bước nghiên cứu cũng như các tiêu chuẩn về kết quả phân tích cũng được trình bày trong chương này nhằm làm căn cứ cho việc phân tích số liệu ở chương 4.
Chương 3 tiếp theo sẽ giới thiệu sơ bộ về quá trình thành lập và tình hình bán lẻ hiện nay cũng như các hoạt động chiêu thị của hệ thống siêu thị Aeon Citimart.
CHƯƠNG 3
GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG SIÊU THỊ AEON CITIMART