CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2. Nghiên cứu sơ bộ
3.2.4.3. Đánh giá độ tin cậy thang đo sơ bộ bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Hệ số này càng cao thì độ tin cậy của thang đo càng cao, tức thang đo được đánh giá càng tốt (Nguyễn
Đình Thọ, 2013, trang 364).
Hệ số Cronbach Alpha (α)
Hệ số Alpha (α) của thang đo phải lớn hơn hoặc bằng 0.6 thì mới có thể chấp nhận về độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item – total correlation) Xem xét tương quan của một biến với các biến cịn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét). Nếu hệ số tương quan của biến đang xem xét với tổng các biến còn lại lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Như vậy, dựa vào cơ sở trên, tác giả sẽ loại những biến nào có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.4 và thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7 để đảm bảo độ tin cậy thang đo.
Kết quả kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Bảng 3.1: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach Alpha Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh Cronbach’s alpha nếu loại biến Hệ số Cronbach’s alpha AW_Nhận biết thương hiệu
Kết quả lần 1 AW1 14.50 3.831 .617 .615 0.718 AW2 14.56 4.166 .589 .636 AW3 14.51 3.972 .605 .624 AW4 14.47 4.309 .540 .655 AW5 15.07 4.009 .234 .822
Kết quả lần 2_sau khi loại AW5
AW1 11.29 2.379 .563 .819 0.822 AW2 11.35 2.427 .677 .763 AW3 11.31 2.272 .690 .754 AW4 11.26 2.479 .667 .768 PQ_Chất lượng cảm nhận Kết quả lần 1 PQ1 24.17 33.380 .832 .863 0.889 PQ2 24.08 32.979 .787 .866 PQ3 24.36 35.023 .730 .871 PQ4 24.08 35.880 .544 .885
PQ5 22.71 42.125 .100 .907 PQ6 24.24 35.112 .727 .871 PQ7 24.13 36.364 .536 .885 PQ8 24.22 37.189 .599 .880 PQ9 24.40 35.962 .627 .878 PQ10 24.24 34.465 .764 .868
Kết quả lần 2_sau khi loại PQ5
PQ1 20.14 31.924 .838 .885 0.907 PQ2 20.06 31.659 .780 .890 PQ3 20.33 33.690 .719 .895 PQ4 20.06 34.335 .553 .908 PQ6 20.21 33.745 .720 .895 PQ7 20.10 34.681 .557 .907 PQ8 20.19 35.455 .628 .901 PQ9 20.38 34.576 .620 .902 PQ10 20.21 32.956 .773 .891
BI_Hình ảnh thương hiệu
BI1 15.75 5.092 .726 .729 0.809 BI2 15.82 5.643 .538 .790 BI3 15.86 5.164 .649 .755 BI4 15.76 5.901 .512 .796 BI5 15.69 5.990 .563 .782
BA_Yêu thích thương hiệu
BA1 7.49 2.479 .614 .733
0.790
BA2 7.17 2.563 .698 .651
BA3 7.40 2.469 .589 .762
LO_Lòng trung thành thương hiệu
LO1 14.13 11.294 .628 .833 0.853 LO2 13.65 10.765 .742 .803 LO3 13.85 10.441 .706 .812 LO4 13.81 11.201 .651 .827 LO5 14.18 11.868 .606 .838
OBE_Giá trị thương hiệu
OBE1 10.63 3.674 .655 .826
0.851
OBE2 10.67 3.211 .721 .799
OBE3 10.74 3.662 .642 .831
OBE4 10.76 3.422 .754 .785
Kết quả phân tích Cronbach Alpha trình bày như bảng 3.1, có hai biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh thấp (nhỏ hơn 0.4). Cụ thể, trong thang đo Nhận biết thương hiệu có biến quan sát AW5 (Tơi có thể nhớ lại logo của Vietjet Air một cách dễ dàng, có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh = 0.234 < 0.4) và biến quan sát PQ5 (Lịch bay của Vietjet Air thuận tiện với tơi, có hệ số tương quan biến tổng – hiệu chỉnh = 0.1 < 0.4) của thang đo Chất lượng cảm nhận. Vì vậy, loại bỏ hai biến này và tiếp tục phân tích Cronbach Alpha lần hai cho hai khái niệm này.
Theo kết quả phân tích, tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7 (biến thiên từ 0.790 đến 0.907) và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến với tổng hiệu chỉnh lớn hơn 0.4. Như vậy, các thang đo sơ bộ này thỏa các tiêu chí phân tích Cronbach alpha và đảm bảo độ tin cậy để sử dụng ở mục tiếp theo.
3.2.4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi kiểm định mơ hình lý thuyết, ta cần phải thực hiện đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo bằng phương pháp Cronbach Alpha ở mục trước, tiếp theo sẽ đánh giá giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis). Phương pháp này sẽ đánh giá hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Mục đích của phân tích EFA nhằm loại bỏ các biến rác và đảm bảo tính đơn hướng của thang đo. Các tiêu chí để đánh giá giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA là:
Mức độ tương quan giữa các biến quan sát
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét sự tương quan giữa các biến quan sát với nhau trong cùng một thang đo. Khi phép kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% (Sig < 0.05) thì tồn tại sự tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Tính thích hợp của phân tích nhân tố đối với dữ liệu nghiên cứu
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải thỏa 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Hệ số KMO càng tiến về 1 thì tính phù hợp của dữ liệu càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Tổng phương sai trích của các nhân tố và tiêu chí Eigenvalue
Các nhân tố được trích phải có tỷ lệ tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn 50% và Eigenvalue lớn hơn 1 (Anderson và Gerbing, 1988). Tiêu chí này cho biết mức độ giải thích của các biến quan sát cho từng nhân tố.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading)
Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 được xem là mức tối thiểu với điều kiện cỡ mẫu nghiên cứu ít nhất là 250, hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 được xem có ý nghĩa thực tế với điều kiện cỡ mẫu ít nhất 100 trở lên. Ở nghiên cứu định lượng sơ bộ, tác giả lấy cỡ mẫu là 100 vì vậy những hệ số tải nhân tố nào nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi EFA.
Đảm bảo giá trị phân biệt
Để đảm bảo giá trị phân biệt cho từng nhân tố, chênh lệch của hệ số tải nhân tố của một biến quan sát phải lớn hơn 0.3 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Nếu nhỏ hơn 0.3, cần loại bỏ biến này.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Phép kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% (sig.=0.000 < 0.05) và hệ số KMO = 0.720 (> 0.5) cho thấy phân tích EFA là thích hợp. Tại mức Eigenvalues = 1.849 (>1), có 05 nhân tố được rút trích từ 26 biến quan sát. Cụ thể, có 09 biến quan sát gồm PQ1, PQ2, PQ3, PQ4, PQ6, PQ7, PQ8, PQ9, PQ10 rút thành một nhân tố và đặt tên là Chất lượng cảm nhận; 05 biến quan sát gồm LO1, LO2, LO3, LO4, LO5 được rút thành một nhân tố và đặt tên là Lòng trung thành thương hiệu; 05 biến quan sát BI1, BI2, BI3, BI4, BI5 được rút thành một nhân tố và đặt tên là Hình ảnh thương
hiệu; 04 biến quan sát gồm AW1, AW2, AW3, AW4 được rút thành một nhân tố và
trích thành một nhân tố và đặt tên là Yêu thích thương hiệu. Tổng phương sai trích là 65.124% (> 50%) cho biết 05 nhân tố này lấy được 65.124% phương sai của 26 biến quan sát. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (biến thiên từ 0.610 đến 0.873). Như vậy, 26 biến quan sát này đảm bảo các tiêu chí phân tích EFA (xem bảng 3.2)
Bảng 3.2 : Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 PQ1 .864 PQ10 .843 PQ2 .833 PQ3 .790 PQ6 .788 PQ8 .723 PQ9 .701 PQ7 .652 PQ4 .610 LO3 .846 LO2 .818 LO4 .809 LO1 .699 LO5 .694 BI1 .826 BI3 .785 BI5 .747 BI2 .695 BI4 .685 AW2 .820 AW4 .795 AW3 .789 AW1 .716 BA2 .873 BA1 .823 BA3 .767 Eigenvalues 5.549 4.118 2.907 2.510 1.849 % of Variance 21.341 15.839 11.179 9.654 7.110 Cumulative % 21.341 37.180 48.359 58.014 65.124 KMO 0.720
Bartlett's Test Sig. = 0.000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc
Phép kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% (sig.=0.000 < 0.05) và hệ số KMO = 0.806 (> 0.5) cho thấy phân tích EFA là thích hợp. Với Eigenvalues = 2.272 (>1), có 01 nhân tố được rút trích từ 04 biến quan sát OBE1, OBE2, OBE3, OBE4 và được đặt tên Giá trị thương hiệu. Giá trị tổng phương sai trích là 69.3%
(>50%), tức nhân tố này giải thích được 63.9% phương sai của 04 biến quan sát. Các hệ số tải nhân tố biến thiên từ 0.794 đến 0.874 đều lớn hơn 0.55. Như vậy, các biến quan sát đảm bảo các tiêu chí phân tích EFA.
Bảng 3.3 : Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc Biến quan sát Nhân tố Biến quan sát Nhân tố
1 OBE4 .874 OBE2 .852 OBE1 .807 OBE3 .794 Eigenvalues 2.272 % of Variance 69.300 KMO 0.806
Bartlett's Test Sig. = 0.000
(Nguồn: theo kết quả phân tích của tác giả)
Kết luận
Sau khi nghiên cứu định lượng sơ bộ với 100 hành khách thường xuyên sử dụng dịch vụ của hãng hàng không Vietjet Air (trong đó 72 phiếu trả lời hợp lệ), kết quả cho thấy rằng có 26 biến quan sát đo lường cho 05 nhân tố gồm Chất lượng cảm nhận, Lịng trung thành thương hiệu, Hình ảnh thương thiệu, Yêu thích thương hiệu, Nhận biết thương hiệu và 04 biến quan sát đo lường cho 01 nhân tố Giá trị thương hiệu đều thỏa các điều kiện phân tích Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá
EFA. Vì thế, tồn bộ thang đo tổng cộng 31 biến quan sát sẽ được sử dụng cho nghiên cứu chính thức.
3.3. Mơ hình điều chỉnh
Sau kết quả nghiên cứu sơ bộ, các thành phần giá trị thương hiệu hãng hàng khơng Vietjet Air có thêm một thành phần mới là u thích thương hiệu. Vì vậy, mơ hình đề xuất được điều chỉnh như sau:
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu đề xuất điều chỉnh
Như vậy, Mơ hình các thành phần giá trị thương hiệu của hãng hàng không Vietjet Air bao gồm 05 thành phần: (1) nhận biết thương hiệu, (2) chất lượng cảm nhận, (3) hình ảnh thương hiệu, (4) lòng trung thành thương hiệu và (5) yêu thích thương hiệu. Các giả thuyết nghiên cứu là:
Giả thuyết H1: Nhận biết thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến giá trị thương hiệu hãng hàng không Vietjet Air.
Giả thuyết H2: Chất lượng cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến giá trị thương hiệu hãng hàng khơng Vietjet Air.
Giả thuyết H3: Hình ảnh thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến giá trị thương hiệu hãng hàng không Vietjet Air.
Giả thuyết H4: Lòng trung thành thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến giá trị thương hiệu hãng hàng không Vietjet Air.
Giả thuyết H5: Sự u thích thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến giá trị thương
hiệu hãng hàng không Vietjet Air.
3.4. Nghiên cứu chính thức
Mục đích của nghiên cứu chính thức là để kiểm định mơ hình lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Các thang đo được kiểm định lại bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau khi kiểm định thang đo, các biến quan sát còn lại sẽ được sử dụng để kiểm định mơ hình lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu.
3.4.1. Mẫu và phương pháp chọn mẫu
Chọn mẫu để kiểm định lý thuyết khoa học trong nghiên cứu định lượng là một trong những khâu quan trọng vì nó ảnh hưởng đến chất lượng kết quả nghiên cứu. Chọn mẫu sẽ giúp tiết kiệm chi phí và thời gian cho tác giả nhưng phải đảm bảo đại diện cho đám đơng nghiên cứu. Kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý, độ tin cậy cần thiết, v.v. (Nguyễn Đình Thọ, 2013)
Mẫu được chọn trong nghiên cứu này là những khách hàng Việt Nam thường xuyên sử dụng dịch vụ của hãng hàng khơng Vietjet Air. Có nhiều phương pháp chọn mẫu trong các nghiên cứu khoa học, chúng được chia thành hai nhóm chính: (1) theo xác suất: nhà nghiên cứu biết trước được xác suất tham gia của phần tử vào mẫu; (2) không theo xuất suất: nhà nghiên cứu chọn các phẩn tử tham gia vào mẫu khơng theo qui luật tự nhiên (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tuy nhiên, để quyết định dựa theo phương
pháp nào cịn phụ thuộc vào các yếu tổ chính như: mục tiêu nghiên cứu, tính tổng qt hóa của kết quả, thời gian và chi phí (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Mặc dù chọn mẫu theo xác suất có ưu điểm là tính đại điện cho tổng thể cao, tuy nhiên thời gian và chi phí cũng tốn kém. Do giới hạn thời gian và chi phí nên phương pháp chọn mẫu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu này là thuận tiện, nghĩa là tác giả có thể chọn bất kì người nào sử dụng thường xuyên dịch vụ của hãng hàng không Vietjet Air.
3.4.2. Kích thước mẫu
Theo Hair và cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013) cho thấy, để phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1 (tức 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát), nhưng tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Nghiên cứu chính thức có 26 biến quan sát, vì vậy kích thước mẫu là 26*10= 260. Bên cạnh đó, kích thước mẫu phù hợp cho phân tích hồi qui là 150 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Cho nên, tác giả chọn kích thước mẫu n=260 để thỏa cả phân tích EFA và phân tích hồi qui. Để đảm bảo tính đại diện cho mẫu, tác giả quyết định phỏng vấn trực tiếp 280 hành khách của hãng hàng không Vietjet Air.
3.4.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với hành khách của hãng hàng khôngVietjet Air thơng qua bảng câu hỏi chính thức (xem phụ lục 4). Địa điểm phỏng vấn diễn ra tại sân bay Tân Sơn Nhất, cụ thể là nhà ga quốc nội của Vietjet Air. Toàn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị thang đo: Các thang đo được kiểm định bằng hệ số
tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Các bước thực hiện kiểm định thang đo giống như nghiên cứu định lượng sơ bộ nhưng với kích thước là 280 mẫu. Sau khi kiểm định, các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ được sử dụng để kiểm định mơ hình lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến trong mơ hình: kiểm định này sử dụng
quan hệ tuyến tính với nhau hay khơng. Khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson (kí hiệu là r) tiến đến gần 1 thì hai biến định lượng có mối quan hệ tuyến tính, tức có sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình.
Kiểm định mơ hình hồi qui bội: Mơ hình hồi qui bội (Multiple Linear Regression)
thường được sử dụng phổ biến trong kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy, nghiên cứu này tác giả sử dụng mơ hình hồi qui bội là thích hợp. Và để kiểm định mơ hình hồi qui bội, nghiên cứu sử dụng các tiêu chí sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Hệ số R2 dùng để đánh giá sự phù hợp của
mơ hình, tức cho biết các biến độc lập giải thích bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc. Khi càng đưa thêm biến độc lập thì R2 càng tăng, lúc này mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế. Vì vậy, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để phản ánh sát với thực tế hơn mức độ phù hợp của mơ hình vì R2 hiệu chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). R2 hiệu chỉnh càng gần về 1 thì mơ hình được đánh giá càng phù hợp.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: Kiểm định F là một phép kiểm định độ
phù hợp của mơ hình, tức kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và toàn bộ tập hợp các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008). Kiểm định có ý nghĩa khi Sig. < 0.05 (nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%).
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Trong mơ hình hồi qui bội, các biến độc
lập khơng có tương quan với nhau. Nếu như các biến độc lập có quan hệ tương quan thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy, để kiểm định giả định này, nghiên cứu kiểm tra thông qua hiện tượng đa cộng tuyến vởi chỉ số thương dùng