(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ (2012), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Lao động xã hội)
3.2.1. Đối tƣợng khảo sát
Ở giai đoạn nghiên cứu định tính, đối tượng được chọn để tham gia thảo luận nhóm gồm 15 người có thói quen sử dụng cà phê hằng ngày tại các cửa hàng cà phê có thương
hiệu trên địa bàn Tp.HCM tiến hành thảo luận nhóm để khám phá, điều chỉnh hay bổ sung các thang đo.
Trong giai đoạn nghiên cứu chính thức, đối tượng khảo sát là người sử dụng cà phê có thương hiệu trên địa bàn Tp.HCM.
3.2.2. Cách thức khảo sát
Việc khảo sát được thực hiện thực bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến người sử dụng cà phê trên địa bàn Tp.HCM.
3.2.3. Quy mơ mẫu
Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào “kích thước tối thiểu” và “số lượng biến đo lường đưa vào phân tích”, theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), số lượng quan sát (cỡ mẫu) ít nhất phải gấp 4 đến 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Cịn Hair và cộng sự (2009) cho rằng để sử dụng EFA cố gắng tối đa hóa tỷ lệ quan sát trên mỗi biến đo lường là 5:1, có nghĩa là cứ 1 biến đo lường thì cần tối thiếu là 5 quan sát.
Ngoài ra, Hair và cộng sự (1998, trang 604) lập luận rằng kích thước mẫu đóng vai trị quan trọng trong việc ước lượng và giải thích kết quả của SEM. Do đó đề tài sẽ đề xuất kích thước mẫu là 230 người dùng cà phê có thương hiệu trên địa bàn Tp.HCM. Với số lượng mẫu này được cho là phù hợp và có giá trị cho bộ dữ liệu phân tích.
3.3. Thang đo
Tác giả xây dựng thang đo trong nghiên cứu này dựa vào quy trình đo của Churschill (1997) đưa ra, tuy nhiên phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, CFA được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo tha cho phương pháp truyền thống (Nguyễn Đình Thọ, Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Quy trình gồm các bước cơ bản như sau:
1. Xác định nội dung của khái niệm nghiên cứu dựa trên lý thuyết đã có.
2. Xây dựng tập biến quan sát để đo lường nội dung, khái niệm nghiên cứu dựa trên lý thuyết, thảo luận nhóm…
4. Điều chỉnh thang đo dựa vào kết quả của hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
5. Thu thập dữ liệu chính thức
6. Đánh giá sơ bộ thang đo, hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và khám phá EFA 7. Đánh giá giá trị và độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân
tố khẳng định CFA.
Qua lý thuyết đã có, tác giả dựa trên nghiên cứu của Erdem và Swait (2004) tác giả đề xuất thang đo về Uy tín thương hiệu như sau:
Sự tin cậy có 5 biến quan sát
1. Thương hiệu cà phê X mang đến cho tơi những giá trị mà nó hứa hẹn. 2. Thương hiệu cà phê X là thương hiệu đáng tin cậy.
3. Theo thời gian, những trải nghiệm của tôi với thương hiệu cà phê X đã khiến tôi hy vọng nó sẽ giữ lời hứa, khơng hơn khơng kém.
4. Thương hiệu cà phê X là một cái tên làm tơi có thể tin tưởng. 5. Thương hiệu cà phê X khơng có gì giả dối, hồn tồn đáng tin cậy. Sự chun mơn có 2 biến quan sát
1. Thương hiệu cà phê X là một cái tên làm tơi có thể tin tưởng. 2. Thương hiệu cà phê X khơng có gì giả dối, hồn tồn đáng tin cậy.
Dựa trên nghiên cứu của Park et al. (2010) tác giả đề xuất thang đo Kết nối bản thân với thương hiệu với 2 biến quan sát:
1. Thương hiệu này là một phần của tơi và tơi biết mình là ai.
2. Tơi cảm thấy chính cá nhân tơi được Kết nối với thương hiệu này.
Dựa trên nghiên cứu của Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010) tác giả đề xuất thang đo Kết nối xã hội với thương hiệu gồm 5 biến quan sát:
1. Thông qua thương hiệu cà phê X, tơi cảm thấy mình giống như một thành viên của một cộng đồng.
3. Tôi làm quen với những người thú vị khi dùng cà phê với thương hiệu X.
4. Đối với tôi, thương hiệu cà phê này thực sự quan trọng, bởi vì tơi tin rằng: “người khác đánh giá tơi dựa trên cơ sở của việc tôi sử dụng thương hiệu X”.
5. Tôi chú ý đến thương hiệu cà phê X bởi vì những người dùng nó cũng giống như tơi.
Dựa trên nghiên cứu của Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010) tác giả đề xuất thang đo Kết nối xã hội với thương hiệu gồm 3 biến quan sát:
1. Tơi sẽ nói những điều tích cực về thương hiệu cà phê X. 2. Tôi sẽ giới thiệu thương hiệu cà phê X cho người khác.
3. Tôi sẽ giới thiệu thương hiệu cà phê X cho người khác khi họ muốn tìm kiếm một lời khuyên của tôi.
Phỏng vấn chuyên gia
Sau quá trình tham khảo ý kiến chuyên gia trong ngành cà phê bằng cách phỏng vấn trực tiếp 15 người bao gồm giám đốc, phó và trưởng phòng am hiểu về cà phê tại Tp.HCM gồm: Trung Nguyên, Starbucks, Highlands Coffee, The Coffee House, Passio, Cộng Cà Phê, Viva Star Coffee. Các chuyên giả đều đồng ý giữ nguyên nhưng câu hỏi khảo sát mà tác giả đề ra. Do đó thang đo chính thức sẽ được trình bày như bên dưới.
3.3.1. Thang đo Uy tín thƣơng hiệu
Thang đo Uy tín thương hiệu được xây dựng trên thang đo gốc của Erdem và Swait (2004) gồm bảy mục phản ánh sự tin cậy (với năm biến quan sát) và chuyên môn (với 2 biến quan sát). Thang đo này được trình bày cụ thể trong bảng 3.1.
Bảng 3.1. Thang đo Uy tín thƣơng hiệu
Yếu tố Mã
hóa Câu hỏi khảo sát Nguồn
Sự tin cậy
TW1 Thương hiệu cà phê X mang đến cho tơi những giá trị mà nó hứa hẹn.
Erdem và Swait (2004) TW2 Thương hiệu cà phê X là thương hiệu đáng tin
cậy.
Erdem và Swait (2004) TW3
Theo thời gian, những trải nghiệm của tôi với thương hiệu cà phê X đã khiến tơi hy vọng nó sẽ giữ lời hứa, khơng hơn khơng kém.
Erdem và Swait (2004)
TW4 Thương hiệu cà phê X là một cái tên làm tơi có thể tin tưởng.
Erdem và Swait (2004) TW5 Thương hiệu cà phê X khơng có gì giả dối,
hồn tồn đáng tin cậy.
Erdem và Swait (2004) Sự chuyên môn EXP1
Thương hiệu cà phê X làm tôi nhớ đến một người rất có năng lực và biết anh ấy / cơ ấy đang làm gì.
Erdem và Swait (2004)
EXP2 Thương hiệu cà phê X có khả năng cung cấp những giá trị mà nó hứa hẹn.
Erdem và Swait (2004)
(Nguồn Erdem và Swait, 2004)
3.3.2. Thang đo Kết nối bản thân với thƣơng hiệu
Thang đo Kết nối bản thân với thương hiệu với 2 biến quan sát dựa theo thang đo gốc của Park et al. (2010). Thang này đo lường cảm giác của người dùng về cảm xúc của bản thân họ với thương hiệu cà phê mà họ thường sử dụng nhất. Cụ thể trong bảng 3.2
Bảng 3.2. Thang đo Kết nối bản thân với thƣơng hiệu
Mã hóa Câu hỏi khảo sát Nguồn
SELF_CON1 Thương hiệu này là một phần của tơi và tơi biết mình là ai.
Park et al. (2010)
SELF_CON2 Tơi cảm thấy chính cá nhân tơi được Kết nối với thương hiệu này.
Park et al. (2010)
(Nguồn: Park và cộng sự, 2010)
3.3.3. Thang đo Kết nối xã hội với thƣơng hiệu
Thang đo Kết nối xã hội với thương hiệu được xây dựng dựa theo thang đo gốc của Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010), gồm năm mục hỏi, cụ thể trong bảng 3.3
Bảng 3.3. Thang đo Kết nối xã hội với thƣơng hiệu
Mã hóa Câu hỏi khảo sát Nguồn
SOC_CON1
Thông qua thương hiệu cà phê X, tơi cảm thấy mình giống như một thành viên của một cộng đồng.
Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010)
SOC_CON2
Tơi cảm thấy có một liên kết với những người dùng khác của thương hiệu cà phê X.
Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010)
SOC_CON3 Tôi làm quen với những người thú vị khi dùng cà phê với thương hiệu X.
Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010)
SOC_CON4
Đối với tôi, thương hiệu cà phê này thực sự quan trọng, bởi vì tơi tin rằng: “người khác đánh giá tôi dựa trên cơ sở của việc tôi sử dụng thương hiệu X”.
Lobschat et al. (2013) và Fischer et al. (2010)
SOC_CON5
Tôi chú ý đến thương hiệu cà phê X bởi vì những người dùng nó cũng giống như tơi.
Fischer et al. (2010),
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
3.3.4. Thang đo Truyền miệng tích cực
Thang đo Truyền miệng tích cực được xây dựng theo thang đo gốc của Alexandrov et al. (2013), đo lường người dùng cà phê về khả năng họ chủ động giới thiệu thương hiệu đến người khác. Cụ thể trong bảng 3.4
Bảng 3.4. Thang đo Truyền miệng tích cực
Mã hóa Câu hỏi khảo sát Nguồn
PWOM1 Tơi sẽ nói những điều tích cực về thương hiệu cà phê X.
Alexandrov et al. (2013),
PWOM2 Tôi sẽ giới thiệu thương hiệu cà phê X cho người khác.
Alexandrov et al. (2013),
PWOM3
Tôi sẽ giới thiệu thương hiệu cà phê X cho người khác khi họ muốn tìm kiếm một lời khuyên của tôi.
Alexandrov et al. (2013),
(Nguồn: Alexandrov và cộng sự, 2013)
Khi có được thang đo chính thức này tác giả tiến hành khảo sát sơ bộ 70 mẫu người dùng cà phê tại Tp.HCM, để đánh giá xem bảng câu hỏi được thiết kế có dễ hiểu, có gây hiểu nhầm khơng? Và kết quả của cuộc khảo sát sơ bộ này được trình bày ở phụ lục 6. Nhìn chung sau khi kiểm tra lại kết quả sơ bộ này rất tốt, các hệ số quan trọng như Cronbach‟s Alpha, tương quan biến tổng, hệ số KMO, tổng phương sai trích… đều phù hợp. Do đó, tác giả tiến hành khảo sát chính thức với mẫu là 230.
3.4. Phƣơng pháp phân tích và xử lý số liệu 3.4.1. Làm sạch dữ liệu
Phiếu trả lời sau khi thu về được kiểm tra cẩn thận nhằm loại bỏ những phiếu trả lời sai sót, phiếu trả lời có mâu thuẫn với nhau hoặc những phiếu đánh cho có. Sau đó tiến hành nhập liệu excel và dùng SPSS 20 để kiểm tra lỗi nhập liệu.
3.4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach‟s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hệ số Alpha đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên phương sai của từng
biến và tính tương quan nhận thức của từng biến với tổng điểm của các biến còn lại trong phép đo.
Trích theo (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) hệ số Cronbach‟s Alpha được tính theo cơng thức sau:
“Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Cần chú ý ở đây là hệ số Cronbach‟s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ ba biến quan sát trở lên) chứ khơng tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát” (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
“Hệ số Cronbach‟s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này khơng hồn tồn chính xác. Hệ số Cronbach‟s Alpha q lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau, nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy)” (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally, J. 1978). Nếu các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đo vì khơng phù hợp.
Mức giá trị hệ số Cronbach‟s Alpha (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) 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.
Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy nếu có. Tác giả tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp được áp dụng với mục đích thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Ở phương pháp này ta sử dụng phương pháp principal axis factoring với phép xoay promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Qua kết quả phân tích EFA, chúng ta dễ dàng loại bỏ các nhân tố, thang đo không đạt yêu cầu. Tiêu chuẩn chọn là:
Nhân tố phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,5; Tổng phương sai trích ≥ 50% (Trần Thị Kim Loan, 2009);
Hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) > 0,5.
Phép thử, Bartlett (Bartlett Test of Sphericity) có mức ý nghĩa < 0,05 (Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Lê Văn Huy, 2009).
3.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính SEM (Tructural Equation Modeling)
Sau khi dữ liệu thực hiện hết các bước phân tích ở trên sẽ tiến hành thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính nhằm xem xét mối liên hệ giữa các yếu tố có đúng với giả thiết của mơ hình nghiên cứu đã xây dựng.
Có hai kỹ thuật phân tích được áp dụng trong mơ hình SEM, đó là CB-SEM và PLS- SEM. Ở bài viết này, tác giả lựa chọn việc phân tích hồi quy tuyến tính SEM thơng qua CB- SEM. Theo Henseler & Chin (2010), mơ hình nghiên cứu được đánh giá qua hai bước là đánh giá mơ hình đo lường và mơ hình cấu trúc:
- Đánh giá mơ hình đo lƣờng: mơ hình đo lường được đánh giá thông qua các giá trị: độ tinh cậy tổng hợp, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF).
+ Độ tinh cậy tổng hợp: đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một
khái niệm (nhân tố) và hệ số độ tin cậy CA đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0,7 và độ tin cậy CA từ 0,6 trở lên.
+ Giá trị hội tụ: thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hoá (Outer loading)
của thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p <0,05) (Henseler và cộng sự, 2009) và tổng phương sai trích phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Henseler và cộng sự, 2009) có ý nghĩa khi có giá trị trên 0,5.
+ Giá trị phân biệt: theo Henseler và cộng sự (2009), giá trị phân biệt là mức độ phân biệt
một khái niệm của một biến tiềm ẩn cụ thể từ khái niệm của những biến tiềm ẩn khác. Có hai cách dùng để đánh giá như sau:
Hệ số tải chéo: phải có trọng số hệ số tải của đại diện biến tiềm ẩn phải có giá trị cao hơn so với những cái khác.
Vùng điều kiện của Fornell và Larcker (1981): so sánh căn bậc hai của AVE của mỗi khái niệm với tương quan (Pearson) giữa khái niệm hay biến tiềm ẩn. Căn bậc hai của AVE nên cao hơn tương quan những khái niệm khác.
+ Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF): đa cộng tuyến xảy ra khi
các biến (nhân tố) độc lập có tương quan tuyến tính khá mạnh với nhau. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa hơn 2 biến độc lập trong mơ hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau: Hạn chế giá trị của R bình phương, làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy. Theo Hair và cộng sự (2014), khi VIF >5 đó là dấu hiệu đa cộng tuyến.
- Đánh giá mơ hình cấu trúc: để kiểm tra có mối quan hệ giữa các khái niệm, sự
chuẩn đánh giá như sau:
+ Đo lường hệ số tổng thể xác định (R-square value), là một chỉ số để đo lường mức
độ phù hợp với mơ hình của dữ liệu (khả năng giải thích của mơ hình). Henseler và cộng sự (2009) mơ tả các giá trị R-square của 0,67; 0,33 và 0,19 trong các mơ hình con đường PLS là mạnh, trung bình và yếu tương ứng.