CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Nghiên cứu định tính
3.2.2.1. Thang đo nhận biết thương hiệu
Thang đo nhận biết thương hiệu (được ký hiệu là NB) đưa ra ban đầu gồm 4 biến quan sát căn cứ trên thang đo mức độ nhận biết biết thương hiệu của Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016) đã kế thừa và điều chỉnh từ nghiên cứu của Yoo và cộng sự (2000) để sử dụng trong nghiên cứu của mình. Tại mục nhận biết thương hiệu, tác giả đưa ra 4 phát biểu và được phản hồi từ các đáp viên: tất cả các đáp viên hiểu được nội dung phát biểu, và khơng có điều chỉnh gì.
Do đó thang đo nhận biết thương hiệu bao gồm 4 biến quan sát cụ thể trong bảng 3.1.
Bảng 3.1. Thang đo nhận biết thương hiệu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp) 3.2.2.2. Thang đo chất lượng cảm nhận
Thang đo chất lượng cảm nhận được tác giả kế thừa và tổng hợp từ nghiên cứu của Yoo và cộng sự (2000), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016).
Bảng 3.2. Thang đo chất lượng cảm nhận
(Nguồn: Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016), Yoo và cộng sự (2000), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), tác giả tổng hợp từ nghiên cứu định tính.)
Thang đo này ban đầu gồm 4 biến quan sát, nhưng sau khi thông qua thảo luận, tác giả có bổ sung thêm biến quan sát “Tôi cho rằng Bưởi da xanh Hương Miền Tây tỉnh Bến Tre là loại bưởi tốt nhất đối với tôi”. Theo những thành viên thảo luận thì chất lượng cảm nhận đối với từng người sẽ có những tiêu chuẩn đánh
giá riêng khơng ai giống ai và họ cũng khó khẳng định đó là một sản phẩm tốt nhất, nhưng đối với bản thân mỗi người thì sự đánh giá này hồn tồn hợp lý tùy thuộc vào cá nhân họ mà ít bị ràng buộc bởi các tiêu chuẩn khách quan khác. Do đó thang đo chất lượng cảm nhận bao gồm 5 biến quan sát (được ký hiệu là CL) với những biến quan sát cụ thể như trong bảng 3.2.
3.2.2.3. Thang đo hình ảnh thương hiệu
Thang đo hình ảnh thương hiệu được tác giả kế thừa từ nghiên cứu của Chen và Tseng (2010), Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2010), Eunjoo Cho (2011). Đối với thang đo này, tác giả chỉ điều chỉnh lại ngôn từ cho phù hợp với bối cảnh cũng như ngành nghề nghiên cứu. Thang đo hình ảnh thương hiệu được thể hiện qua 4 biến quan sát (ký hiệu là HA), và được trình bày cụ thể trong bảng 3.3.
Bảng 3.3. Thang đo hình ảnh thương hiệu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp) 3.2.2.4. Thang đo lòng ham muốn thương hiệu
Thang đo lòng ham muốn thương hiệu thể hiện là khi người tiêu dùng có lịng ham muốn về một thương hiệu nào đó thì họ thường có hành vi tiêu dùng thương hiệu đó.
Thang đo lòng ham muốn thương hiệu (được ký hiệu là HM) được xây dựng dựa trên trên thang đo lòng ham muốn thương hiệu của Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011). Với 4 biến quan sát được thể hiện trong Bảng 3.4.
Bảng 3.4. Thang đo lòng ham muốn thương hiệu
(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011) 3.2.2.5. Thang đo lòng trung thành thương hiệu
Khái niệm lòng trung thành thương hiệu được đo lường bởi 4 biến quan sát (được ký hiệu là TT), được tác giả kế thừa trên thang đo của Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Yoo và cộng sự (2000) dưới sự điều chỉnh của Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016) để phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu. Đối với thang đo này tác giả giữ nguyên và chỉ điều chỉnh ngôn từ cho phù hợp với đề tài nghiên cứu. Thang đo này được trình bày cụ thể trong bảng 3.5.
Bảng 3.5. Thang đo lòng trung thành thương hiệu
(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Yoo và cộng sự (2000), Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016)) 3.2.2.6. Thang đo giá trị thương hiệu
Thang đo về giá trị thương hiệu trong nghiên cứu này được tác giả kế thừa từ thang đo của Yoo và cộng sự (2000) và được điều chỉnh bởi Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016). Vì có sự tương đồng tương đối giữa Thanh Long Bình Thuận và Bưởi Da Xanh Hương Miền Tây tỉnh bến tre nên đối với thang đo này, tác giả chỉ điều chỉnh ngôn ngữ cho phù hợp với đề tài nghiên cứu. Thang đo gồm 4 biến quan sát (ký hiệu GT) được trình bày trong bảng 3.6.
Bảng 3.6. Thang đo giá trị thương hiệu
(Nguồn: Yoo và cộng sự (2000), Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016))
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.1. Mục đích
Mục đích của nghiên cứu định lượng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo với cỡ mẫu nghiên cứu lớn đồng thời xác định mối tương quan giữa các thành phần nghiên cứu và kiểm định mơ hình nghiên cứu lý thuyết.
3.3.2. Thực hiện
3.3.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Mẫu trong nghiên cứu này được chọn theo phương pháp thuận tiện, đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp chọn những phần tử mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Các dữ liệu thu thập được thông qua khảo sát bằng bảng câu hỏi có cấu trúc và người trả lời sẽ trả lời một lựa chọn bằng cách đánh giá theo thang điểm cho trước. Thang đo sử dụng là Likert 5 mức độ. Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp cho khách hàng sử dụng sản phẩm Bưởi da xanh Hương Miền Tây tỉnh Bến Tre. Để tăng tỷ lệ hồi đáp, những thắc mắc của người phỏng vấn được giải đáp và trả lời ngay. Bảng câu hỏi sẽ được gửi và nhận lại trực tiếp ngay sau đó.
3.3.2.2. Cỡ mẫu
Về việc xác định kích thước mẫu, theo Nguyễn Đình Thọ (2014) thì việc xác định kích thước mẫu là cơng việc khơng hề dễ dàng. Với mỗi phương pháp xử lý khác nhau như phân tích hồi quy, phân tích nhân tố khám phá EFA thì lại có những u cầu kích thước khác nhau và chủ yếu là do kinh nghiệm của người nghiên cứu. Theo Hair và cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150, cịn Bollen (1989) (trích lại từ Nguyễn Đình Thọ, 2014) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng. Theo Hair và cộng sự (2006) trong phân tích nhân tố (EFA) được áp dụng khi cỡ mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn khi kích thước mẫu có tỉ lệ quan sát/biến đo lường 5/1 - 10/1. Theo Tabachnick và cộng sự (1996) trong phân tích hồi quy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức: N ≥ 50 + 8m (với m là số biến độc lập).
Do đề tài sử dụng cả hai phương pháp phân tích EFA (25x5=125) và phân tích hồi quy (50+8x5=90) cũng như để tránh sai số do những mẫu không đạt khi thu thập nên cỡ mẫu thu thập cho nghiên cứu là 150 mẫu.
3.3.2.3. Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch, các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Sau đó dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS để phân tích:
(1) Thống kê mơ tả mẫu dữ liệu thu thập.
(2) Đánh giá độ tin cậy các thang đo nghiên cứu bằng phân tích Cronbach Alpha. (3) Đánh giá độ giá trị của thang đo nghiên cứu bằng phân tích nhân tố EFA. (4) Đánh giá lại độ tin cậy các thang đo có hiệu chỉnh sau phân tích EFA. (5) Kiểm tra tương quan giữa các biến.
(6) Phân tích hồi quy tuyến tính đối với mơ hình hồi quy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và kiểm định giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5.
(7) Kiểm tra vi phạm giả thuyết của phương pháp hồi quy.
(8) Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính lên các biến phụ thuộc của mơ hình.
3.4. Kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê
Để thực hiện cơng việc thống kê và phân tích các dữ liệu thu thập được, phần mềm SPSS 20 đã được sử dụng để kiểm định độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, các thống kê suy diễn.
3.4.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Thang đo sử dụng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu là các thang đo được xây dựng trong các bối cảnh nghiên cứu khác nhau trước đây. Vì vậy các thang đo này khi được áp dụng vào nghiên cứu cần được đánh giá về sự phù hợp của thang đo trong bối cảnh nghiên cứu hiện tại thông qua các kiểm định về độ tin cậy và độ giá trị của thang đo.
Đầu tiên ta xét tới hệ số Cronbach Alpha, theo các nhà nghiên cứu thì hệ số Cronbach alpha tối thiểu là 0.6 thì có thể chấp nhân được, về lý thuyết hệ số này càng cao thì càng tốt. Tuy nhiên nếu hệ số này quá lớn (trên 0.95) cho thấy nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt nhau, vì vậy một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong từ 0.75 đến 0.95 (Nguyễn Đình Thọ, 2014), tiếp theo chúng ta phải quan sát hệ số tương quan giữa từng biến đo lường thông qua hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) và và nếu hệ số này nhỏ hơn 0.3 thì biến đó sẽ bị loại. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích hệ số Cronbach Alpha, tác giả tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA. Đối với nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp rút trích nhân tố Principal component với phép xoay Varimax với nguyên tắc như sau:
- Hệ số KMO là chỉ số kiểm tra sự thích hợp của phân tích EFA, hệ số này nếu nằm trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có Sig <0.05 thì bác bỏ giả thuyết này tức là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008).
- Tiêu chuẩn hệ số tải (Factor loading) của mỗi biến mà nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ (Hair và cộng sự, 1998).
- Mức độ chênh lệch hệ số tải (Factor loading) lớn nhất của mỗi biến với hệ số tải (Factor loading) bất kỳ phải lớn hơn 0.3 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Tổng phương sai trích phải trên 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp, các biến còn lại sẽ được đưa vào bảng câu hỏi sử dụng cho nghiên cứu hồi quy.
3.4.3. Hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Trước khi phân tích kiểm định giả thuyết, hệ số tương quan giữa các biến trung bình của các nhân tố nghiên cứu được xem xét.
Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) được sử dụng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Trong phân tích hồi quy tuyến tính này, phương pháp khẳng định hay còn gọi là phương pháp đồng thời để kiểm định giả thuyết suy diễn từ lý thuyết. Phương pháp này tương ứng với phương pháp ENTER trong SPSS.
Đối với giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc thì sử dụng phương pháp phân tích hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression). Dựa vào hệ số R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu.
Sau khi được xây dựng phương trình hồi quy sẽ tiếp tục được phân tích thơng qua kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. Đánh giá mức độ tác động giữa các biến động lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta. Cuối cùng, nhằm đánh giá độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, hiện tượng đa cộng tuyến, phân phối chuẩn, sai số hồi quy có phương sai khơng đổi và tính độc lập của phần dư.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương này tập trung trình bày chi tiết quy trình thực hiện đề tài nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận tay đơi. Kết quả nghiên cứu sơ bộ sẽ được dùng điều chỉnh thang đo và bảng câu hỏi cho phù hợp với môi trường nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu và được dùng để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu chính thức. Những thang đo được kế thừa và đưa vào thảo luận trong nghiên cứu định tính, cụ thể là: Thang đo giá trị thương hiệu được tác giả kế thừa từ các nghiên cứu của Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016) được điều chỉnh từ nghiên cứu của Yoo và cộng sự (2000) cho phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu cũng như bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam. Thang đo các khái niệm: nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lịng ham muốn thương hiệu và lòng trung thành thương hiệu, được tác giả kế thừa từ các nghiên cứu của Yoo và cộng sự (2000), Nguyễn Văn Sĩ và Nguyễn Viết Bằng (2016), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011). Sau khi nghiên cứu định tính và thảo luận để điều chỉnh thang đo cho phù hợp, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi đã được điều chỉnh và bổ sung từ nghiên cứu sơ bộ định tính, thực hiện phỏng vấn trực tiếp tới 159 khách hàng đã và đang sử dụng dịch sản Bưởi da xanh Hương Miền Tây tỉnh Bến Tre. Chương này cũng trình bày các tiêu chí đánh giá thang đo, các phương pháp phân tích sử dụng trong q trình xử lý dữ liệu như: phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính, phương pháp kiểm định giả thuyết cũng như các phương pháp kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của phương pháp hồi quy.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau q trình thực hiện thu thập và phân tích dữ liệu theo quy trình đã nêu ở chương 3. Trong chương 4 này, tác giả tiếp tục trình bày chi tiết các kết quả nghiên cứu, bao gồm các thống kê mơ tả, phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích mơ hình hồi quy và cuối cùng là kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu như đã trình bày trong chương 2.
4.1. Thống kê mô tả
Dữ liệu thu thập trong nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp thu thập gửi bản câu hỏi trực tiếp đối với số bản câu hỏi được gửi đi là 159 bản, và nhận lại được 159 bản câu hỏi, sau khi thu thập và kiểm tra, có 5 bản câu hỏi bị loại do nhiều câu trong phiếu khảo sát bị để trống, cuối cùng còn lại 154 bản được đưa vào phần mềm SPSS 20 để tiến hành phân tích dữ liệu.
Kết quả thống kê được thể hiện cụ thể như sau:
- Về giới tính: Trong 154 phiếu trả lời hợp lệ có 43 nam (27.9%) và 111 nữ
(72.1%). Kết quả nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1. Thống kê giới tính
Số lượng Phần trăm Phần trăm hợp lệ Tần số tích lũy
Giới tính
Nam 43 27.09 27.09 27.09
Nữ 111 72.1 72.1 100
Tổng cộng 154 100 100
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả) - Về độ tuổi: Trong 154 phiếu trả lời hợp lệ có 21 đáp viên dưới 25 tuổi
(13.6%); 91 đáp viên có độ tuổi từ 25 đến 40 tuổi (59.1%); và 39 đáp viên trên 40 tuổi (27.3%). Kết quả nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2. Thống kê độ tuổi
Số lượng Phần trăm Phần trăm hợp lệ Tần số tích lũy
Độ tuổi
Dưới 25 tuổi 21 13.6 13.6 13.6
Từ 25 đến 40 tuổi 91 59.1 59.1 72.7
Trên 40 tuổi 42 27.3 27.3 100
Tổng cộng 154 100 100
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
- Về thu nhập: Trong 154 phiếu trả lời hợp lệ có 9 đáp viên có thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng (5.8%); 68 đáp viên có thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng/tháng (44.2 %); 49 đáp viên có thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu đồng/tháng (31.8%) và 28 đáp viên có thu nhập trên 10 triệu đồng/tháng (18.2%). Kết quả nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.3. Bảng 4.3. Thống kê thu nhập Số lượng Phần trăm Phần trăm hợp lệ Tần số tích lũy Thu nhập Dưới 3 triệu/tháng 9 5.8 5.8 5.8 Từ 3 - dưới 5 triệu/tháng 68 44.2 44.2 50.0 Từ 5 - 10 triệu/tháng 49 31.8 31.8 81.08 Trên 10 triệu/tháng 28 18.2 18.2 100 Tổng cộng 154 100 100
Bảng 4.4. Thống kê giá trị trung bình thang đo N Giá trị nhỏ