CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MARKETING
2.3. Kết quả khảo sát
2.3.1. Thiết kế nghiên cứu
Đề tài sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó:
- Nghiên cứu định tính: Tác giả dựa trên lý thuyết trình bày ở Chương 1 kết
hợp với việc phỏng vấn các chuyên gia trong ngành bao bì để khảo sát các ý kiến về các biến quan sát nhằm đo lường hoạt động marketing của công ty Hạnh Minh Thi.
- Nghiên cứu định lượng: Đối tượng nghiên cứu là nhân viên các công ty đã
từng hoặc đang là khách hàng của công ty Hạnh Minh Thi, nhân viên các công ty tiềm năng hoạt động trong các lĩnh vực liên quan đến sản phẩm bao bì. Sau đó tác giả sử dụng phần mềm SPSS 23.0 để xử lý dữ liệu sơ cấp thu được, dữ liệu sơ cấp được thu thập trong tháng 6 năm 2019.
Việc ước lượng 1 kích thước mẫu cũng rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến đề tài nghiên cứu. Việc ước lượng kích thước mẫu có nhiều phương pháp tuy nhiên theo HAIR & CTG (2009), kích thước mẫu dùng để phân tích nhân tố khám phá EFA cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Với đề tài nghiên cứu này tác giả sử dụng 4 nhân tố với 18 biến quan sát, do đó kích thước mẫu tối thiểu phải là 90. Tác giả đã phát ra 120 phiếu khảo sát, thu về 117 phiếu trong đó có 2 phiếu bị loại bỏ do khơng đánh giá đầy đủ các tiêu chí, kết quả cịn 115 phiếu hợp lệ được đưa vào sử dụng để phân tích, như vậy kích thước mẫu là hợp lý và tin cậy được.
Thang đo được sử dụng trong bảng khảo sát là thang đo Likert với 5 cấp độ thay đổi từ 1 đến 5 tương ứng như sau: 1. Hoàn tồn khơng đồng ý; 2. Khơng đồng
ý; 3. Không xác định; 4. Đồng ý; 5. Hoàn toàn đồng ý. Ngoài ra thang đo được
kiểm định thông qua đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm loại bớt biến rác, rút gọn và phân chia các biến thành các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Thang đo nghiên cứu tác giả đề xuất trong luận văn này được xây dựng dựa trên bộ thang đo do Akroush (2011) đã xây dựng và phát triển trong nghiên cứu về sự tác động của các yếu tố 7Ps của marketing dịch vụ (Xem chi tiết phụ lục 01). Thang đo do Akroush (2011) phát triển có độ tin cậy cao và được kế thừa các nghiên cứu thuộc nhiều lĩnh vực trước đây. Tuy nhiên mục tiêu của luận văn này hướng đến việc nghiên cứu và đề xuất các giải pháp hoàn thiện hoạt động marketing tại Công ty Hạnh Minh Thi, việc lựa chọn mơ hình Marketing Mix 4Ps hướng sản phẩm là phù hợp với lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp. Do đó tác giả tiến hành trích xuất thang đo cho 4 nhân tố nhằm phục vụ cho nghiên cứu này, bao gồm: Sản phẩm; Giá; Kênh phân phối; Chiêu thị.
Tuy nhiên bối cảnh, thời gian, quy mô và lĩnh vực nghiên cứu khác nhau cũng như việc việt hóa nội dung câu hỏi từ thang đo gốc có những ảnh hưởng trong việc truyền đạt nội dung hỏi. Tác giả đã tiến hành bổ sung, loại bỏ, điều chỉnh từ ngữ cho phù hợp với lĩnh vực kinh doanh cụ thể của doanh nghiệp thông qua việc
ghi nhận ý kiến của nhóm thảo luận từ kết quả của thảo luận nhóm trong nghiên cứu định tính (Xem chi tiết phụ lục 03), giúp cho việc thể hiện nội dung hỏi được truyền đạt rõ ràng và cụ thể đến các đối tượng được khảo sát qua đó nâng cao chất lượng nguồn dữ liệu thu thập từ khảo sát thực tế.
2.3.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), Cronbach’s Alpha là hệ số được ứng dụng phổ biến nhất khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên). Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính tốn hệ số tương quan giữa biến tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Các biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7). Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
Kết quả phân tích độ tin cậy cron bach’s alpha được trình bày trong bảng 2.4. Ngồi biến PP4 bị loại do có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, các biến quan sát cịn lại đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận.
Bảng 2.4: Kết quả Cronbach’s Alpha
Stt Nhân tố
Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Trước Sau 1 Sản phẩm 4 4 0,847 2 Giá cả 4 4 0,821 3 Phân phối 5 4 0,832 4 Chiêu thị 5 5 0,842
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu khảo sát)
Qua bảng trên ta nhận thấy tất cả 4 yếu tố trên đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6. Vậy thang đo có độ tin cậy tốt.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi các nhân tố thỏa mãn điều kiện của Cronbach’s Alpha, tác giả sẽ tiến hành kiểm định nhân tố khám phá EFA nhằm rút gọn và phân chia các biến thành các nhân tố có ý nghĩa hơn. Phân tích này thơng qua hai đại lượng chính là chỉ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) và kiểm định Barlett’s. Điều kiện cần để phân tích EFA là giữa các biến quan sát phải có mối tương quan. Điều kiện đủ để phân tích EFA thích hợp là hệ số KMO thỏa mãn 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Sau khi xử lý số liệu tác giả thu được kết quả KMO = 0,766 lớn hơn 0,5; kiểm định Bartlett’s là 815,675 với mức ý nghĩa Sig = 000 < 0,05. Do đó, các biến có mối tương quan với nhau, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn: Thứ nhất, tiêu chuẩn Eigenvalue nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ với những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả có 4 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1. Thứ hai, tiêu chuẩn tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Kết quả rút ra được 4 nhân tố, giải thích được 66,48% biến thiên của dữ liệu. Từ đó, nghiên cứu kết luận phân tích EFA rút ra được 4 nhân tố.
Để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố. Điều kiện có ý nghĩa thực tiễn của hệ số tải nhân tố ≥ 0,5. Kết quả hệ số tải của tất cả các biến quan sát đều > 0,5 nên đáp ứng tốt điều kiện phân tích.