Sự thỏa mãn đối với thương hiệu nhà sản xuất (Retailer satisfaction
with brand) Ký hiệu
Nhìn chung, chúng tơi rất hài lịng đối với sản phẩm Holcim SB1 Tôi rất tiếc khi quyết định bán sản phẩm Holcim SB2 Tơi rất hài lịng với những gì sản phẩm Holcim mang lại cho chúng tôi SB3 Cửa hàng chúng tơi khơng thât sự thích sản phẩm Holcim SB4 Nếu chúng tôi phải lựa chọn lại, cửa hàng chúng tôi vẫn sẽ lựa chọn bán sản
phẩm Holcim SB5
Trong nghiên cứu này, thang đo Liket 5 bậc được sử dụng để đo lường các biến quan sát trên, cụ thể:
- Bậc 1: Hoàn tồn khơng đồng ý. - Bậc 2: Không đồng ý.
- Bậc 3: Bình thường. - Bậc 4: Đồng ý.
3.1.3 Cách thức kiểm định và đánh giá thang đo 3.1.3.1 Phân tích cronbach’s alpha:
Phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ những biến có tương quan biến tổng (Item Total correlation) nhỏ.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng [0.7,0.8] (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Nunally & Bernstein, 1994).
Về lý thuyết hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao).Tuy nhiên, điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 0.95) 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, 2011). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến – tổng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trích từ Nunnally & Bernstein (1994) thì nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item|total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Như vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α<0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc khơng có ý nghĩa đối với thang đo.
Trong nghiên cứu này, bước này được thực hiện với 5 thang đo: Lợi ích tài chính, Hỗ trợ từ nhà sản xuất, Giá trị thương hiệu, Đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, Sự thỏa mãn đối với thương hiệu nhà sản xuất. Kết quả kiểm định cuối cùng phải
đáp ứng được đầy đủ các tiêu chuẩn về thông số nêu ở trên và sẽ được đưa vào sử dụng cho phân tích EFA và hồi quy tiếp theo.
3.1.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau khi lọai bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thông qua phân tích Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố (EFA) được sử dụng để đánh giá độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Các chỉ số cần phải được đảm bảo trong phân tích này như sau:
Thứ nhất, các chỉ số Phương sai trích, KMO and Bartlett's Test (chỉ số KMO > 0,5, Chỉ số sig (Bartlett's Test) <0,05 – tức là đã đạt yêu cầu ( Hair & ctg, 2006).
Thứ hai, về trọng số nhân tố, theo (Hair & ctg, 2006) hệ số tải nhân tố >0,5 với p-value <0,05 làđạt yêu cầu và có ý nghĩa thực tiễn, đồng thời khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (λiA – λiB ≥0,3) thì mới đảm bảo độ giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Tuy nhiên, chúng ta cần xem xét giá trị nội dung của nó trước khi ra quyết định loại bỏ hay không loại bỏ một biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ ba, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ tư, tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên được coi là tốt) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phép trích PAF và phép quay Promax để phân tích EFA, đồng thời điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
3.2 Cách kiểm định mơ hình hồi qui
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích EFA, tác giả tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết. Phân tích tương quan hồi quy nhằm khẳng định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến biến phụ thuộc.
Thực hiện phân tích hồi quy với các biến được xây dựng từ các khái niệm bằng cách tính trung bình (mean) của các biến đo lường của khái niệm: Lợi ích tài chính, Hỗ
trợ từ nhà sản xuất, Giá trị thương hiệu, Đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng, Sự thỏa mãn đối với thương hiệu
Dựa theo mơ hình nghiên cứu đề nghị, sẽ tiến hành thực hiện hồi quy tuyến tính với phương pháp Enter với phương trình hồi quy có dạng như sau:
Su thoa man voi thuong hieu = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 Loi ich tai chinh + 𝜷𝟐Ho tro tu nha san xuat + 𝜷𝟑Dap ung mong doi khach hang + 𝜷𝟒Gia tri thuong hieu
Chỉ số quan tâm là 𝑅2 và 𝑅2 dieu chinh với xác suất P (Sig) phải có mức ý nghĩa <0.05 để đánh giá mức độ giải thích sự biến thiên của các biến phụ thuộc đối với các biến độc lập. Từ việc phân tích này , sẽ đưa ra cơ sở để bác bỏ hoặc không bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3, H4.
3.3 Mô tả bảng câu hỏi
Sau khi nghiên cứu định tính để đánh giá sự phù hợp của các biến quan sát được rút ra từ bảng câu hỏi tham khảo của Glynn et al. (2010) đối với môi trường bản lẻ xi măng ở Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi chính thức nhằm mục đích phục vụ thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi được thiết kế để dùng cho việc phỏng vấn trực tiếp trả lời trên giấy
- Phần 1: Điều kiện gạn lọc đối tượng
Đây là câu hỏi dùng để chọn lọc cửa hàng bán lẻ xi măng tiếp tục thực hiện phỏng vấn các phần sau. Nội dung của nó là sàn lọc chỉ những cửa hàng nào có bán xi măng Holcim trong 6 tháng gần nhất mới được phỏng vấn, nếu khơng thì cuộc phỏng vấn sẽ dừng lại.
- Phần 2: Thông tin đánh giá của cửa hàng đối với những phát biểu
Ghi nhận mức độ đồng ý về các biến quan sát đo lường cho khái niệm trong mơ hình. Đây là phần chính của bảng câu hỏi giúp khảo sát mức độ cảm nhận của khách hàng đối với các yếu tố như sau:
+ Lợi ích tài chính
+ Hỗ trợ từ nhà sản xuất + Giá trị thương hiệu
+ Đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng + Sự thỏa mãn đối với thương hiệu
Để đo lường 5 nhân tố nêu trên, 22 biến quan sát có liên quan được đưa vào bảng câu hỏi khảo sát. Để đo lường các biến này, tác giả đã sử dụng thang đo Likert 5 mức từ “1- Hịan tồn khơng đồng ý” đến “5- Hồn tồn đồng ý”.
- Phần 3: Thông tin cá nhân
Phần này ghi nhận các thông tin liên quan đến đối tượng nghiên cứu bao gồm: thâm niên hoạt động, tổng sản lượng bán trung bình 1 tháng, địa điểm hoạt động của cửa hàng. Đây là phần câu hỏi phục vụ cho việc mơ tả các nhóm đối tượng được khảo sát.
3.4 Số mẫu và cách thức lấy mẫu 3.4.1 Số mẫu 3.4.1 Số mẫu
Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Bên cạnh đó, để tiến hàng phân
tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n > = 8m + 50
Trong đó: n là cỡ mẫu, và m: số biến độc lập của mơ hình
Trong nghiên cứu này, có tổng cộng 22 biến quan sát và 4 biến độc lập trong mơ hình, do đó để đảm bảo điều kiện như trên trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA và hồi quy thì số mẫu tối thiểu cần phải có là 110 mẫu. Tuy nhiên, để tăng tính đại diện thì tác giả đã sử dụng bộ dữ liệu với cỡ mẫu là 200 mẫu.
3.4.2 Cách thức lấy mẫu
- Phương pháp lấy mẫu: trong nghiên cứu này, tác giả đã thực hiện phương pháp
lấy mẫu thuận tiện nhưng đảm bảo phân bổ tương đối ở các quận huyện của Thành phố Hồ Chí Minh
- Địa bàn lấy mẫu: tổng số cửa hàng bán lẻ xi măng Holcim ở TpHCM khoảng hơn
2.000 cửa hàng và nằm rải đều ở các quận/huyện. Do đó, tác giả đã thực hiện phỏng vấn 200 cửa hàng có bán xi măng Holcim và đảm bảo rải đều ở các quận huyện trong địa bàn TpHCM. Mô tả cụ thể các quận/huyện, chi tiết sẽ nêu ở phần kết quả.
- Cách thực hiện khảo sát: phỏng vấn trực tiếp tại cửa hàng thông qua bảng phỏng
vấn bằng giấy.
Tóm tắt chương 3
Chương này mô tả các thức hồn thiện bảng câu hỏi chính thức thơng qua phỏng vấn định tính, cách kiểm định và đánh giá thang đo thơng qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, đồng thời mô tả cách kiểm định mơ hình hồi quy. Cuối cùng mô tả chi tiết các phần của bảng câu hỏi phỏng vấn, và cách thức lấy mẫu phục vụ cho phân tích số liệu nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, trong chương này, tác giả sẽ trình bày một số thơng tin về mẫu nghiên cứu đã thu thập được để có nhìn khái qt về mẫu nghiên cứu. Đồng thời, tác giả cũng sẽ trình bày về kết quả đánh giá bộ thang đo và phân tích hồi quy, từ đó chỉ ra được sự tác động mạnh yếu như thế nào của các nhân tố lên yếu tố thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất.
4.1 Đặc điểm của đối tượng nghiên cứu
Theo lý thuyết đã nêu ở phần 3.4.1 thì số mẫu tối thiểu cần phải có trong nghiên cứu này là 110 mẫu. Tuy nhiên, để tăng tính đại diện cho mẫu, tổng cộng 200 mẫu khảo sát được nhóm khảo sát tiến hành phỏng vấn. Với việc phỏng vấn trực tiếp và giải thích khá kỹ cho người được phỏng vấn nên kết quả bảng phỏng vấn thu về đạt 100% yêu cầu – tức là có 200 mẫu được đưa vào phân tích số liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành mã hóa dữ liệu, nhập liệu vào phần mềm SPSS. Dữ liệu sau khi được đưa vào SPSS xử lý thu được thông tin thống kê về mẫu như sau: