Biến quan sát Câu hỏi
BBI1 Tơi nghĩ rằng nếu tự mình mua bia tơi sẽ mua bia X BBI2 Xác suất mua bia X của tôi là rất cao.
BBI3 Tôi tin rằng bia X là sự lựa chọn số 1 của tôi.
2.2.5.2 Khảo sát khách hàng tại thị trường thành phố Hồ Chí Minh Mẫu khảo sát:
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện.
Kích thước mẫu được chọn dựa theo kinh nghiệm đối với phân tích nhân tố EFA và phân tích hồi quy bội.
Theo Hair & ctg (2006) đối với phân tích nhân tố kích thước mẫu được tính theo tỉ lệ 5:1 so với biến quan sát, tốt nhất là theo tỉ lệ 10:1. Ở đề tài này ta có 30 biến quan sát, như vậy số mẫu tối thiểu sẽ là 150 và tốt nhất là 300 mẫu.
Trong khi đó, trong phân tích hồi quy bội kích thước mẫu thường chọn theo cơng thức kinh nghiệm: n ≥50+8*p với p là số biến độc lập trong mơ hình. Như vậy với 6 biến độc lập ta cần số mẫu lớn hơn 50+8*6= 98 mẫu.
Trên cơ sở đó, để đảm bảo độ tin cậy cho 2 phương pháp phân tích cũng như để mẫu phù hợp cho việc sử dụng dữ liệu cho phân tích vị trí thương hiệu bằng bản đồ nhận thức, đề tài dự kiến sẽ khảo sát 400 bảng giấy, kết hợp thêm khảo sát trực tiếp bằng form khảo sát trực tuyến googledocs được hỗ trợ bởi Google với mục tiêu mẫu thu được tối thiểu là 200 và số mẫu mong muốn đạt được là 350, với mức phân bố mẫu trên mỗi thương hiệu bia là 70 khảo sát.
Kết quả khảo sát:
Kết quả khảo sát trực tuyến thu được 123 bảng khảo sát, tuy nhiên có 8 bảng khảo sát do người tham gia khơng cịn sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh hồn thành, do đó đề tài chỉ lấy kết quả của 115 bảng khảo sát còn lại.
Với khảo sát giấy, do ưu tiên lựa chọn đối tượng khảo sát là nam vì vậy kết quả khảo sát thu được không như dự kiến khi chỉ lấy được 258 khảo sát, tuy nhiên trong số đó phải loại 52 kết quả khảo sát do bỏ trống nhiều.
Đặc điểm mẫu khảo sát như sau:
Về mẫu phân bổ cho các thương hiệu khảo sát: 66 bảng khảo sát cho thương hiệu bia 333, 67 bảng khảo sát cho thương hiệu bia Heinenken, 60 bảng khảo sát cho thương hiệu bia Sài gòn Special, 65 bảng khảo sát cho thương hiệu bia Sapporo, 63 bảng khảo sát cho thương hiệu bia Tiger.
Về độ tuổi: có 71 người ở độ tuổi 18-24 (22,1%); 179 người ở độ tuổi 25- 31(55.8%); 48 người ở độ tuổi 32-38 (15%); 19 người ở độ tuổi 39-45 (6%); 2 người ở độ tuổi 46-52 (0.6%); 2 người ở độ tuổi >52 (0.6%).
Về trình độ học vấn: phổ thông trung học 4 người ( 1,2%), trung học/cao đẳng 14 người (4,4%), đại học 190 người ( 59,2%), trên đại học 112 người (35%), 1 người không tiết lộ học vấn ( 0.3%).
Về nghề nghiệp: chuyên viên 77 (24%), nghề chuyên môn 52 (16,2%), giám đốc/quản lý cao cấp 8 ( 2,5%), giám đốc/quản lý cấp trung 15 (4,7%), nhân viên văn
phòng 122 (38%), nhân viên sản xuất 4 (1,25%), sinh viên 12 (3,7%), nghề tự do 14 (4,4%), khác 17 (5,3%).
Về thu nhập: 64 người lương dưới 5 triệu đồng (19,9%), 166 người lương từ 5 - 10 triệu đồng (51,7%), 56 người lương từ 10 - 15 triệu đồng (7,4%), 17 người lương từ 15 đến 20 triệu đồng (4,4%), 14 người lương trên 20 triệu đồng ( 1,25%).
2.2.5.3 Thực hiện phân tích nhân tố EFA cho thang đo đa hướng các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng thương hiệu bia:
Sử dụng SPSS phân tích EFA với 30 biến quan sát BAW1, BAW2, BAW3, BAW4, BAW5, BAW6, BIM1, BIM2, BIM3, BIM4, BIM5, BIM6, PCQ1, PCQ2, PCQ3, PCQ4, PCQ5, PCQ6, PCQ7, PCP1, PCP2, PCP3, AAD1, AAD2,AAD3, BP1, BP2, BP3, BP4, BP5
Theo kết quả phân tích EFA trên SPSS ta có hệ số KMO=0.896 >0.8 phần chung của các biến lớn, (để sử dụng EFA tối thiểu KMO phải lớn hơn 0,5 và thông thường mức chấp nhận nên từ 0,6 trở lên): tốt để sử dụng EFA. (Kaiser 1974). P (sig) của kiểm định Bartlett <0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0 -giả thuyết H0: ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đơn vị, và chấp nhận giả thuyết H1, điều này nghĩa là ma trận tương quan giữa các biến không phải là ma trận đơn vị và các biến có mối quan hệ với nhau. Như vậy các biến quan sát thỏa điều kiện để tiến hành phân tích khám phá EFA.
Bảng 2.9: Kết quả phân tích EFA các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng thương hiệu bia
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 BAW1 .753 BAW2 .832 BAW3 .705 BAW4 .613 BAW5 .638 BAW6 .691 BIM1 .767 BIM2 .823 BIM3 .747 BIM4 .843 BIM5 .816 BIM6 .698 PCQ5 .632 PCQ1 .609 PCQ2 .686 PCQ3 .734 PCQ4 .638 PCQ6 .663 PCQ7 .709 PCP1 .801 PCP2 .855 PCP3 .762 AAD1 .716 AAD2 .753 AAD3 .713 BP1 .734 BP2 .732 BP3 .826 BP4 .808 BP5 .818 Phương sai rút trích (%) 12.613 16.736 11.326 8.518 7.603 13.400 Eigen value 2.019 11.251 1.703 1.385 1.068 3.669
Sử dụng phép trích nhân tố PCA với phương pháp xoay nhân tố Varimax Theo tiêu chí eigenvalue ≥1 ta có 6 nhân tố trích được tại giá trị eigenvalue = 1.068, với tổng phương sai trích là 70.196%, nghĩa là 6 nhân tố trích giải thích được 70.196% (>50%) biến thiên của dữ liệu, mơ hình EFA là phù hợp.
Dựa vào bảng ma trận nhân tố xoay ta thấy trọng số nhân tố các biến quan sát đều >0.5. Các trọng số nhân tố đều >0.5, và chênh lệch trọng số nhân tố đều >0.3, riêng biến quan sát BAW5 có chênh lệch hệ số tải nhân tố nhận biết thương hiệu và giá cả cảm nhận là 0.638-0.338=0.3, tuy vậy nội dung của biến quan sát BAW5 là nhớ và phân biệt logo của một thương hiệu bia với các thương hiệu bia khác, biến này có ý nghĩa quan trọng, và chênh lệch trọng số ở mức 0.3 vẫn có thể chấp nhận vì vậy ta khơng loại bỏ biến quan sát này.
Ngồi ra theo kết quả ma trận nhân tố xoay, biến quan sát PCQ5 lại thuộc nhóm biến quan sát đo lường tốt cho nhân tố trích hình ảnh thương hiệu với trọng số nhân tố là 0.632 ( chênh lệch trọng số nhân tố đều <0.3), ta nhóm biến PCQ5 vào thang đo hình ảnh thương hiệu. Điều này cũng khơng khó lý giải vì bao bì vừa là một phần của chất lượng cảm nhận đồng thời cũng là một phần của hình ảnh thương hiệu hay là một cách thức để quảng cáo sản phẩm, ở đây do PCQ5 giải thích tốt nhất cho hình ảnh thương hiệu nên ta nhóm PCQ5 vào thang đo hình ảnh thương hiệu. Ta sẽ chú ý khi đánh giá độ tin cậy thang đo này khi thực hiện kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha.
Sử dụng SPSS phân tích EFA với 3 biến quan sát BBI1, BBI2, BBI3
Theo kết quả phân tích EFA trên SPSS ba biến quan sát BBI1, BBI2, BBI3 ta có hệ số KMO=0.754 >0.7 phần chung của các biến lớn, (để sử dụng EFA tối thiểu KMO phải lớn hơn 0,5 và thông thường mức chấp nhận nên từ 0,6 trở lên): tốt để sử dụng EFA. (Kaiser 1974)
P (sig) của kiểm định Bartlett <0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0 (giả thuyết H0: ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đơn vị và chấp nhận giả thuyết H1, điều này nghĩa là ma trận tương quan giữa các biến không phải là ma trận đơn vị và
các biến có mối quan hệ với nhau. Như vậy các biến quan sát đo thỏa điều kiện để tiến hành phân tích khám phá EFA.
Sử dụng phép trích nhân tố PCA với phương pháp xoay nhân tố Varimax. Theo tiêu chí eigenvalue ≥1 ta có 1 nhân tố trích được tại giá trị eigenvalue = 2.533, với tổng phương sai trích là 84.443%, nghĩa là nhân tố trích giải thích được 84.443% (>50%) biến thiên của dữ liệu, mơ hình EFA là phù hợp.
2.2.5.4 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Sử dụng SPSS tính hệ số Cronbach Alpha của các thang đo. Kết quả ta có hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo: nhận biết thương hiệu, hình ảnh thương hiệu, chất lượng cảm nhận, giá cả cảm nhận, thái độ đối với quảng cáo, độ bao phủ thương hiệu và xu hướng tiêu dùng thương hiệu đều lớn hơn 0.8 (xem bảng 3.9 và 3.10), như vậy các thang đo đều có độ tin cậy tốt. (Cronbach Anpha ≥0.6 là thang đo có thể chấp nhận được).
Đồng thời hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected Item – Total Correlation) của từng biến quan sát trong các thang đo đều lớn hơn 0.3, nghĩa là chúng tương quan khá chặt chẽ với nhau nên các biến quan sát đều đạt yêu cầu. (Nunnally& Bernstein, 1994)
Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo nếu loại bất kì biến quan sát nào cũng sẽ nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha ban đầu, trừ thang đo thái độ đối với quảng cáo, nếu loại biến AAD1 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng từ .902 lên .909, tuy nhiên AAD1 có ý nghĩa quan trọng đối với thang đo thái độ đối với quảng cáo nên ta quyết định giữ lại biến quan sát này. Như vậy không cần bỏ hay thêm biến quan sát nào cho các thang đo.