TT Mã biến Nhận định
DDSP Đặc điểm của sản phẩm
2 DDSP2 Máy tính bảng có nhiều ứng dụng hơn là điện thoại di động cơ bản.
3 DDSP3 Máy tính bảng cung cấp những trò chơi chất lượng cao. 4 DDSP4 Máy tính bảng truy cập mạng internet nhanh hơn điện thoại di
động thông thường.
5 DDSP5 Tơi sử dụng máy tính bảng vì hệ điều hành của nó (IOS, hệ điều hành Blackberry, Android…).
NTTH Nhận thức thương hiệu
6 NTTH1 Tơi thích mua một chiếc máy tính bảng được sử dụng rộng rãi trên thị trường quốc tế.
7 NTTH2 Tơi thích mua một cái máy tính bảng có thương hiệu đáng tin cậy. 8 NTTH3 Tơi sẽ chỉ mua máy tính bảng theo thương hiệu tơi thích.
9 NTTH4 Thương hiệu là một yếu tố chính sẽ ảnh hưởng đến quyết định của tôi đối với việc mua máy tính bảng.
CSGC Chính sách giá cả
10 CSGC1 Tơi sẵn sàng mua máy tính bảng cho dù giá cao hơn. 11 CSGC2 Tơi sẽ chỉ mua máy tính bảng trong giai đoạn giảm giá. 12 CSGC3 Giá là yếu tố chính tơi xem xét khi quyết định mua máy tính
bảng.
TT Truyền thống
13 TT1 Tơi mua máy tính bảng vì đó là thương hiệu mà tôi đã mua trong quá khứ.
14 TT2 Tơi mua máy tính bảng vì đó là thương hiệu mà gia đình tơi đã lựa chọn trong quá khứ.
15 TT3 Tơi mua máy tính bảng vì đó là thương hiệu mà gia đình tơi u thích.
DLCN Tính độc lập cá nhân
16 DLCN1 Tơi tự mình quyết định khi mua máy tính bảng
17 DLCN2 Tơi mua máy tính bảng dựa trên sự yêu thích của chính bản thân 18 DLCN3 Tơi ít khi bị ảnh hưởng bởi người khác về quyết định mua máy
tính bảng của mình
SRR Sợ rủi ro
19 SRR1 Tôi rất cẩn trọng khi chọn mua máy tính bảng
20 SRR2 Tơi tìm hiểu kỹ thơng tin về sản phẩm trước khi mua máy tính bảng
21 SRR3 Tơi kiểm tra kỹ sản phẩm trước khi mua máy tính bảng
QDM Quyết định mua
23 QDM2 Tôi sẽ xem xét thương hiệu của máy tính bảng trước khi tơi mua nó
24 QDM3 Tơi quyết định mua máy tính bảng vì tính năng và thiết kế của nó.
25 QDM4 Tơi quyết định mua máy tính bảng vì sự u thích.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu định lượng sử dụng trong nghiên cứu này bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu sơ cấp bằng việc phỏng vấn bảng câu hỏi. Sau khi có dữ liệu, tác giả nghiên cứu làm sạch dữ liệu, mã hóa dữ liệu với cơng cụ phân tích là phần mềm SPSS 22.0 để tiến hành phân tích dữ liệu định lượng từ thống kê mô tả, đầu tiên tác giả thực hiện kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), và phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau đó, nghiên cứu thực hiện việc xây dựng hàm hồi quy về mối liên hệ giữa các yếu tố của Thương hiệu, Văn hóa, và Quyết định mua máy tính bảng của khách hàng. Cuối cùng là bước kiểm định t-test và ANOVA để phân tích sự khác biệt trong đánh giá về các thành phần của yếu tố Thương hiệu và Văn hóa tác động đến quyết định mua máy tính bảng của khách hàng theo giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp của người tiêu dùng.
3.4.1. Thiết kế và chọn mẫu
Nghiên cứu này được tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Theo Hair et al (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 và tốt hơn là trên 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là một biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Như vậy, đề tài nghiên cứu sử dụng 25 biến quan sát cho nghiên cứu thì để tiến hành nghiên cứu EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 25 x 5 = 125 mẫu. Như vậy, đề tài nghiên cứu được tiến hành thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là 350 > 125 kích thước mẫu tối thiểu) nhằm phục vụ tốt nhất cho việc phân tích dữ liệu. Để được 350 mẫu phân tích tác giả phát ra 400 phiếu khảo sát.
3.4.2. Đối tượng khảo sát
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là tất cả các khách hàng đã sử dụng máy tính bảng trên địa bàn TP.HCM. Để thu thập các ý kiến của khách hàng tác giả sử dụng 2 cách thực hiện khảo sát như sau:
- Phát phiếu khảo sát online: các đối tượng khảo sát là các thành viên thuộc các nhóm học tập và bán hàng trên Facebook. Để lọc các đối tượng đã từng mua và sử dụng qua máy tính bảng tác giả sử dụng câu hỏi gạn lọc. Đối tượng sẽ tiếp tục thực hiện khảo sát nếu là người đã từng mua và sử dụng qua máy tính bảng, ngược lại thì bỏ qua khảo sát.
- Phát phiếu trực tiếp tại các cửa hàng: tác giả nhờ sự giúp đỡ của các quản lý cửa hàng bán máy tính bảng tại TP.HCM để thực hiện khảo sát khi có khách hàng mua máy tính bảng.
3.4.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này nhằm mô tả mẫu dữ liệu thu thập được theo các thuộc tính của đối tượng.
Phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng: “Cronbach alpha là hệ số được ứng dụng phổ biến nhất khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến. Nó đo lường tính nhất qn của các biến quan sát trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm”.
Trong phân tích nhân tố, tác giả Nunnally và Burnstein, (1994) đồng ý rằng: “khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên gần đến 1 thì thang đo được coi là tốt”. Tác giả Peterson, (1994) cho rằng: “khi Cronbach Alpha từ 0,7 đến gần 0,8 là có thể sử dụng được”. Tác giả Slater, (1995) đề nghị rằng: “Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng
được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”.
Tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng: “Trong đánh giá độ tin cậy thang đo, cần ghi nhận rằng Cronbach Alpha đo lường độ tin cậy của cả thang đo chứ khơng tính độ tin cậy cho từng biến quan sát. Hơn thế, các biến trong cùng một thang đo dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường người ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng”. Tác giả Numally và Burnstein, (1994) cho rằng: “Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh)>=0,3 thì biến đó đạt u cầu”.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích Cronbach Alpha, các biến được đưa vào để phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa, đồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu (nhân tố ban đầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với thực tế nghiên cứu.”
Đầu tiên, thực hiện hai kiểm định là “KMO and Bartlett's Test”. Kết quả chứng tỏ là việc sử dụng phân tích nhân tố trong trường hợp là thích hợp (KMO từ 0,8 trở lên >0,5, và Sig. =0,000).
Tác giả Hair và cộng sự, (2010) cho rằng: “Phân tích nhân tố cho tất cả mọi biến trong mơ hình được thực hiện với phương pháp rút trích nhân tố là Principal componen” và phương pháp xoay là Varimax, phép xoay vng góc được lựa chọn nhằm mục đích trích tối đa % phương sai của các biến quan sát ban đầu và làm gọn các biến quan sát. Còn tiêu chuẩn rút trích là Eigenvalues > 1 nhằm đảm bảo mỗi nhân tố hình thành có thể giải thích tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát”.
Tác giả Nguyễn Đình Thọ, (2010) cho rằng: “Tiêu chuẩn chọn biến cho nhân tố đảm bảo một số điều kiện sau:
Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến >0,5,
Hệ số tải lên nhân tố chính |>0,5| được xem là có ý nghĩa thực tiễn,
Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0,3) ”.
Tuy nhiên, việc xác định biến loại bỏ hay khơng cịn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sát đó trong mơ hình, số biến trong cùng một cấu trúc tiềm ẩn nhằm đảm bảo các cấu trúc biến tiềm ẩn sau khi hình thành có ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và ctg, 2010).
Phương pháp hồi quy bội tuyến tính
Phương pháp này dùng để định lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mơ hình nghiên cứu. Từ mơ hình, ta có thể đánh giá và kiểm định được độ phù hợp của mơ hình cũng như biết cường độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Hệ số xác định điều chỉnh) R2 cho biết mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức độ nào.
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, đề tài cịn phải đánh giá sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
“Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai khơng đổi: nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên. Nếu giả định tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value). Và nếu phương sai khơng đổi thì
các phần dư phải phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi (Hồng & Chu, 2008).”
“Đối với là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.”
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta dùng “đại lượng thống kê Durbin-Watson (d)” để kiểm định. Trong thực tế, khi dùng kiểm định Durbin- Watson người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản như sau:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tương quan;
Nếu 0 < d <1 thì kết luận mơ hình có sự tương quan dương;
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có sự tương quan âm.
Cuối cùng ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF).”
VIF<2: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng khơng đáng kể đến mơ hình.
2≤VIF≤10: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình.
VIF>10: Dấu hiệu của đa cộng tuyến
Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA):
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai để xem xét các biến độc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc như thế nào, với sig< 0,05 ta khẳng định các biến có mối quan hệ với nhau.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày quy trình các bước thực hiện nghiên cứu từ nghiên cứu sơ bộ cho đến nghiên cứu chính thức. Đồng thời, tác giả cũng xác định rõ phương pháp thu thập dữ liệu, phương pháp phân tích dữ liệu. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các khách hàng đã mua và sử dụng qua máy tính bảng tại Tp.HCM với kích thước mẫu là 350. Thơng qua nghiên cứu sơ bộ tác đã tiến hành hiệu chỉnh thang đo nháp để được thang đo chính thức gồm 25 biến quan sát trong đó có 21 biến quan sát thuộc 6 biến độc lập là: Đặc điểm sản phẩm, Nhận thức thương hiệu, Chính sách giá cả, Truyền thống, Độc lập cá nhân và Sợ rủi ro tác động lên biến phụ thuộc là Quyết định mua máy tính bảng của người tiêu dùng tại Tp.HCM bao gồm 4 biến quan sát. Chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày các kết quả trong nghiên cứu chính thức.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Phiếu khảo sát định lượng được gửi tới các đối tượng đã được xác định trong chương phương pháp nghiên cứu theo các hình thức: trực tiếp, gửi thư và email. Với 400 phiếu phát ra, tác giả thu về được 370 phiếu (đạt tỷ lệ: 92,5%). Quá trình làm sạch đã loại bỏ các phiếu không đạt yêu cầu. Số lượng phiếu đã làm sạch được đưa vào xử lý và phân tích là 350 phiếu. Số lượng mẫu thu được từ phiếu khảo sát phù hợp với yêu cầu về số lượng mẫu dùng trong định lượng theo công thức xác định cỡ mẫu của Cochran (1997), Hair (2006), đồng thời phù hợp với quy luật kinh nghiệm về số lượng mẫu dùng trong nghiên cứu của Bollen (1989).
Kết quả mô tả mẫu nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 4.1 như sau: