6. Kết cấu đề tài
2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu
2.2.2 Xử lý dữ liệu
Thống kê mơ tả:
Tính giá trị trung bình các yếu tố thành phần hiệu năng thƣơng hiệu để đánh giá thực trạng hiệu năng thƣơng hiệu của công ty TNHH Đất Hợp theo cảm nhận của khách hàng. Ngoài ra thống kê mơ tả cịn đƣợc sử dụng để mơ tả mẫu nghiên cứu.
Mô tả mẫu nghiên cứu:
Trong tổng số 180 ngƣời tham gia khảo sát, đa phần họ là nam giới (chiếm 78.9%) nằm trong độ tuổi từ 30-40 tuổi (chiếm 50%), với tuổi trung bình là 35,2 tuổi, là đa số là trƣởng phòng tại các công ty/tổ chức đƣợc khảo sát. Dựa trên lý thuyết những ngƣời đóng vai trị “ngƣời mua” (có chun mơn, quyền lực trong lựa chọn sản phẩm) hoặc “ngƣời quyết định” trong việc mua sắm sản phẩm công nghiệp thƣờng là các trƣởng phịng, phó phịng, phó giám đốc hoặc giám đốc. Thực hiện tổng hợp mẫu nghiên cứu cho thấy những ngƣời đƣợc khảo sát đang giữ chức vụ tại các cơng ty từ cấp phó phịng đến giám đốc chiếm 92,2% cho thấy sự phù hợp về mặt lý thuyết.
Bảng 2.1: Mô tả mẫu nghiên cứu
Chỉ tiêu Số ngƣời %
Nhóm tuổi
< 18 tuổi 0 0
40
30– 40 tuổi 90 50.00%
> 40 tuổi 38 21.11%
Tuổi trung bình 35,2 tuổi
Chỉ tiêu Số ngƣời % Chức vụ Giám đốc 8 4.4% Phó giám đốc 20 11.1% Trƣởng phịng 100 55.6% Phó phịng 38 21.1% Nhân viên 14 7.8% Giới tính Nữ 38 21.1% Nam 142 78.9%
Nguồn: Kết quả khảo sát
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha:
Theo Campell và Fiske (1959), một đo lƣờng đƣợc gọi là có độ tin cậy (validity) nếu nó đo lƣờng đúng đƣợc cái cần đo lƣờng hay đo lƣờng đó vắng mặt cả hai loại sai số, hệ thống và ngẫu nhiên.
Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng (Item - Total correclation).
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) về mặt lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0,95) có nghĩa là nhiều câu trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau hay là nói
41
cách khác là chúng đang cùng đo lƣờng một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là thang đo sử dụng đƣợc. Tuy nhiên theo J. F. Hair và cộng sự (1998) thì Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận đƣợc. Tuy nhiên, hệ số này chỉ cho biết các đo lƣờng có liên kết với nhau hay không chứ không quyết định việc nên giữ lại hay bỏ đi một biến quan sát. Ngƣời nghiên cứu sẽ phải cân nhắc rất kỹ lƣỡng và khi đó hệ số tƣơng quan biến tổng (Item - Total Correclation) sẽ cung cấp thêm cơ sở để đƣa ra quyết định này.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố (EFA).
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha - Các thành phần hiệu năng thương hiệu (chi tiết ở phụ lục 4: Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha đối với
các thành phần hiệu năng thương hiệu):
Bảng 2.2 : Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha - Các thành phần hiệu năng thương hiệu (brand performance)
Các thành phần hiệu năng
thƣơng hiệu Số biến
Cronbach's Alpha
Tƣơng quan biến - tổng bé nhất Chất lƣợng sản phẩm 5 0,814 0,539 Chất lƣợng dịch vụ 7 0,856 0,535 Giá 5 0,846 0,582 Năng lực 5 0,858 0,612 Phân phối 5 0,856 0,606
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Ở thành phần Giá, giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến “Tôi sẵn sàng trả tiền nhiều hơn cho sản phẩm của Đất Hợp” lớn hơn giá trị Cronbach’s Alpha, do đó tác giả loại biến này (giá trị Cronbach’s Alpha sau khi loại biến là 0,846). Điều này là khá phù
42
hợp với tâm lý khách hàng luôn không sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho sản phẩm khi mà họ có thể trả thấp nhƣng vẫn nhận đƣợc giá trị nhƣ cũ.
Thành phần Năng lực, giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến “Các sản phẩm của Đất Hợp có chất lƣợng cao” và “Đất Hợp hiểu nhu cầu của khách hàng” lớn hơn giá trị Cronbach’s Alpha, do đó tác giả loại 2 biến này (giá trị Cronbach’s Alpha sau khi loại biến là 0,858) để thang đo có độ tin cậy cao hơn.
Thành phần Phân phối, giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến “Đất Hợp có kênh phân phối đáng tin cậy” lớn hơn giá trị Cronbach’s Alpha, nên tác giả loại biến này (giá trị Cronbach’s Alpha sau khi loại biến là 0,856).
Phân tích nhân tố (EFA):
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F< k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này phải dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Phân tích nhân tố sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm bằng Độ giá trị hội tụ (convergence validity) đồng thời đo lƣờng độ giá trị phân biệt giúp bảo đảm sự khác biệt, khơng có mối quan hệ tƣơng quan gữa các yếu tố sử dụng để đo lƣờng các nhân tố bằng Độ giá trị phân biệt (discriminant validity). Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,5 mới đạt giá trị hội tụ, nhƣng theo J. F. Hair và cộng sự (1998) với mẫu lớn hơn 350 hệ số tải (factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0,3 là đạt giá trị hội tụ và hệ số tải của nhân tố này lớn hơn hệ số tải của nhân tố khác cho thấy tính đảm bảo độ giá trị phân biệt. Phƣơng pháp trích “Principal Component Analysis” đƣợc sử dụng kèm với phép quay “Varimax”. Điểm dừng trích khi các yếu
43
nguyên tắc: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa kiểm định Barlett ≤ 0,05, hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5, thang đo chỉ đƣơc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và hệ số eigenvalue ≥ 1. Sự khác biệt của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) – Các thành phần hiệu năng thương hiệu (chi tiết ở phụ lục 4: Phân tích nhân tố hiệu năng thương hiệu)
Kiểm định Bartlett, giá trị Approx. Chi Square = 2486,471; với giá trị Sig. = 0 < 0,05, ta đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho (giả thuyết Ho đặt ra ban đầu là các biến khơng có tƣơng quan tuyến tính với nhau), chứng tỏ các biến có tƣơng quan tuyến tính với nhau. Mặt khác với phân tích này, kết quả cuối cùng cho thấy hệ số KMO=0,721>0,5. Do đó phân tích nhân tố là phù hợp trong nghiên cứu này.
Theo tiêu chuẩn eigenvalue >1 thì có 5 nhân tố đƣợc rút ra. Tổng phƣơng sai trích 61,444; nghĩa là 5 nhân tố đầu tiên giải thích đƣợc 61,444% biến thiên của dữ liệu.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy khơng có biến nào bị loại, và thứ tự sắp xếp các biến vào các nhân tố không thay đổi so với ban đầu.
Qua kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố, kết quả cho thấy, các yếu tố đo lƣờng hiệu năng thƣơng hiệu bao gồm: chất lƣợng sản phẩm, chất lƣợng dịch vụ, giá, năng lực và phân phối. Số biến quan sát còn lại là 27 biến. Trong đó:
Chất lƣợng sản phẩm gồm các biến: product1, product2, product3, product4, product5.
Chất lƣợng dịch vụ gồm: service1, service2, service3, service4, service5, service6, service7.
44
Năng lực gồm: compet1, compet2, compet4, compet5, compet7 Phân phối gồm: distr1, distr2, distr3, distr4, distr5