Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến - tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến
WBD1 7.4762 2.843 .463 .005
WBD2 7.8810 3.050 .488 .021
WBD3 7.2143 2.970 .285 .210
WBD4 6.3810 5.230 -.224 .712
Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD) Cronbach’s alpha = .379
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Vì nghiên cứu này sử dụng CFA và SEM trong các bước sau, vốn rất quan tâm đến cấu trúc của thang đo (Nguyễn Khánh Duy 2009), và khái niệm tiêu dùng phô trương (CC) là một khái niệm đa hướng, phân tích EFA (bằng SPSS 20) cho các biến độc lập sẽ dùng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax thay cho phương pháp trích Principal Component với phép xoay Varimax thơng dụng, do phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Component với phép xoay Varimax (Gerbing & Anderson 1988). Trong bước phân tích EFA này, biến PJ2 sẽ bị loại trước (do có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 như đã phân tích Cronbach’s alpha). Trong khi phân tích, các biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.5 bị xem như không đạt yêu cầu và sẽ được xem xét loại ra trong nghiên cứu chính thức. Tổng phương sai trích cần phải đạt trên 50%.
Bảng 3.3: Kết quả EFA (lần 1) cho CET,PJ,CC (nghiên cứu sơ bộ định lƣợng)
Phương pháp trích: Principal Axis Factoring – phép xoay Promax
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 CC14 .986 CC13 .918 CC15 .871 CC12 .796 CC16 .760 .313
CC11 .690 -.331 CC10 .644 CC17 .365 CC4 CC18 CC7 .997 CC6 .877 CC8 .728 CC9 .560 CC5 .464 PJ5 .821 PJ4 .688 PJ6 .637 PJ1 .628 PJ3 .622 CET5 .703 .326 CET2 .628 CET4 .625 CET3 .402 .424 CET1 .383 CC1 .950 CC2 .743 CC3 .372 .553 Phƣơng sai trích 58.560%
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho nghiên cứu sơ bộ định lượng cho thấy:
- Thang đo CET: 2 biến quan sát CET1 và CET3 có trọng số không đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5)
- Thang đo PJ (đã loại PJ2) : các biến quan sát có trọng số đạt yêu cầu (đều lớn hơn 0.5)
- Thang đo CC: khái niệm đa hướng tiêu dùng phô trương sau khi phân tích EFA lần 1 của quá trình nghiên cứu sơ bộ định lượng đã tách ra các nhóm nhân tố:
(1) CC10, CC11, CC12, CC13, CC14, CC15, CC16 (2) CC6, CC7, CC8, CC9
Các biến CC17, CC18, CC4, CC5 có trọng số < 0.5, và sẽ được xem xét loại ra khỏi nghiên cứu chính thức.
Phân tích EFA lần thứ 2, trong đó tạm loại ra các biến có trọng số < 0.5 trong lần 1, ta có kết quả lần 2 như sau:
Bảng 3.4: Kết quả EFA (lần 2) cho CET,PJ,CC (nghiên cứu sơ bộ định lƣợng)
Phương pháp trích: Principal Axis Factoring – phép xoay Promax
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 CC14 .967 CC13 .942 CC15 .868 CC12 .836 CC16 .697 CC11 .679 .300 CC10 .628 CC7 .952 CC6 .834 CC8 .626 CC9 .547 PJ5 .787 PJ4 .715 PJ3 .661 PJ6 .605 PJ1 .570 CC1 .869 CC2 .758 CC3 .418 CET5 .803 CET4 .594 CET2 .533 Phƣơng sai trích 60.057%
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Trong lần phân tích EFA lần 2 này, các biến quan sát đều cho trọng số đạt yêu cầu (>0.5), tổng phương sai trích cũng tốt hơn. Như vậy, bên cạnh PJ2, các biến CET1, CET3, CC17, CC18, CC4, CC5 cũng sẽ bị loại trong nghiên cứu chính thức.
Đối với thang đo WBD (Sự sẵn lòng mua hàng nội, được xem xét là biến phụ thuộc trong mơ hình) là một khái niệm đơn hướng theo phân tích của các nghiên cứu trước (Klein & ctg 1998, Wang & Chen 2004), có thể dùng phương pháp trích thơng dụng là Principal Component (phép xoay Varimax) để đạt được tổng phương sai trích tốt hơn (Bảng 3.5)
Bảng 3.5: Kết quả EFA cho WBD (nghiên cứu sơ bộ định lƣợng)
Phương pháp trích: Principal Component – phép xoay Varimax
Biến quan sát Nhân tố
1 2 WBD2 .852 WBD1 .807 WBD3 .633 .463 WBD5 .414 WBD4 -.806 WBD6 .749 Phƣơng sai trích 57.960%
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Tuy nhiên, theo kết quả phân tích này, có thể thấy WBD đã phân tách thành 2 nhóm nhân tố:
(1) WBD1, WBD2, WBD3 (2) WBD4, WBD6
Riêng biến WBD5 có trọng số khơng đạt u cầu (nhỏ hơn 0.5). Trở lại với kết quả Cronbach’s alpha ban đầu (mục 3.4.1, bảng 3.1), WBD5 cũng cho kết quả hệ số tương quan biến – tổng thấp hơn mức cho phép, như vậy, biến WBD5 sẽ bị loại khỏi nghiên cứu chính thức. Giải thích việc hai biến WBD4 và WBD6 tách ra thành một nhóm riêng so với khái niệm ban đầu “sự sẵn lịng mua hàng nội”, có thể do giá trị nội dung của hai biến này đi sâu hơn vào việc đo lường “sự sẵn lịng mua” khi có đề cập tới yếu tố giá cả (WBD4: Nếu có đủ điều kiện, tơi thích mua hàng may mặc
ngoại nhập hơn; WBD6: Nếu hai món hàng (hàng may mặc) có chất lượng như
nhau (một là hàng sản xuất trong nước, một là hàng ngoại nhập), hàng sản xuất trong nước có giá cao hơn 10%, tơi vẫn mua); trong khi các biến WBD1, WBD2,
WBD1, WBD2, WBD3 trong thang đo WBD, kết quả Cronbach’s alpha và tổng phương sai trích đều tốt hơn và đạt yêu cầu (Bảng 3.6)
Bảng 3.6: Kết quả Cronbach’s alpha và EFA cho WBD (nghiên cứu sơ bộ định lƣợng)
Biến quan sát Nhân tố
1 WBD1 .837 WBD2 .797 WBD3 .767 Phƣơng sai trích 64.112% Cronbach’s alpha .712
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Như vậy, sau kết quả nghiên cứu sơ bộ, thang đo nháp cần được điều chỉnh. Trong nghiên cứu chính thức, thang đo PJ sẽ khơng có biến PJ2; thang đo CET sẽ khơng có CET1, CET3; thang đo CC sẽ khơng có CC4, CC5, CC17, CC18. Riêng thang đo WBD, ngoài việc loại biến WBD5, hai biến WBD4 và WBD6 vẫn tạm được đưa vào thang đo chính thức để xem xét thêm.
Tóm tắt
Chương 3 đã trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, trong đó bao gồm thiết kế nghiên cứu và xây dựng thang đo. Ở chương này, thang đo nháp cũng được đánh giá sơ bộ với một mẫu có n = 126 trước khi đưa vào nghiên cứu chính thức. Trên cơ sở đó, chương tiếp theo sẽ tiếp tục phần nghiên cứu chính thức và trình bày kết quả nghiên cứu của quá trình này.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 giới thiệu kết quả phân tích của nghiên cứu chính thức. Mục đích của chương này là đánh giá thang đo chính thức và kiểm định độ thích hợp của mơ hình nghiên cứu (sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM) cũng như kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Việc kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu sẽ được phân tích tổng quát cũng như kiểm định theo 2 nhóm sản phẩm: nước hoa và hàng may mặc. Như vậy, nội dung chương này sẽ bao gồm các phần:
(1) mô tả mẫu nghiên cứu định lượng chính thức (2) đánh giá thang đo chính thức
(3) kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Phương pháp ước lượng ML (maximum likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong các mơ hình vì các biến quan sát không lệch nhiều so với phân phối chuẩn (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2008). Có thể kiểm tra một phân phối chuẩn hay không dựa vào độ xiên (skew) hoặc độ nhọn (kurtosis), nếu chỉ số skew lớn hơn 3.0 và chỉ số kurtosis lớn hơn 8.0 được xem là phân phối không chuẩn (Kline 2011) (Phụ lục 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định phân phối của các biến quan sát).
4.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu định lƣợng chính thức
Như đã đề cập trong chương 3, 520 bảng khảo sát đã được gởi thông qua hai cách: email và khảo sát trực tiếp bắt đầu từ cuối tháng 08/ 2013 . Theo đó, có 517 bảng trả lời hợp lệ thu thập được (265 bảng cho nhóm nước hoa, 252 bảng cho nhóm hàng may mặc). Số lượng bảng câu hỏi thu thập qua email là 166. Cịn lại là thu thập thơng qua khảo sát trực tiếp.
Vì là lấy mẫu thuận tiện, khu vực khảo sát trực tiếp là tại TpHCM, bao gồm khảo sát tại khu vực gần các trường Đại học, vì ở những khu vực này tập trung các đối tượng trẻ, dễ tiếp cận để khảo sát (có 3 khu vực: khu Đại học Kinh tế, khu Đại học Sư Phạm và khu Đại học Cơng nghệ thực phẩm); ngồi ra, bảng khảo sát cũng được đưa đến các khu vực sầm uất về mua sắm (khu vực trung tâm thương mại
Diamond Plaza và Vincom) và một bộ phận nhân viên văn phòng của ngân hàng HSBC đang làm việc tại tòa nhà Centre Point, để tiếp cận các đối tượng có khả năng thường xuyên mua sắm các mặt hàng xa xỉ. Kết quả thu được 351 bảng trả lời hợp lệ. Tuy nhiên, các đối tượng ở khu mua sắm tỏ ra dè dặt và khó tiếp cận hơn, do đó, các đối tượng khảo sát được tập trung nhiều trong độ tuổi từ 18 – 21 (trên 56%), và phần nhiều là sinh viên (trên 58%). Tỷ lệ nhân viên văn phòng chiếm hơn 33%. Tỷ lệ các đối tượng khảo sát ở vị trí quản lý doanh nghiệp khoảng 3%. Ngồi ra cịn có một số đối tượng là kỹ sư, bác sĩ hay kinh doanh riêng. Về mặt thu nhập, trong số đối tượng được khảo sát, có khoảng gần 21% có thu nhập trên 10 triệu đồng/tháng và gần 11% có thu nhập trong khoảng từ 8 đến 10 triệu đồng/tháng. Nữ giới chiếm đa số trong đối tượng khảo sát (trên 72%). Sở dĩ có sự chênh lệch giới tính trong mẫu như vậy vì đa số các đối tượng quan tâm và thực sự mua sắm các mặt hàng may mặc và nước hoa đa phần là nữ giới. Việc tiếp cận với đối tượng nữ giới để khảo sát các vấn đề mang tính cá nhân như tính vị chủng hay tiêu dùng phô trương cũng tỏ ra dễ hơn so với nam giới. Chi tiết về mơ tả mẩu trình bày ở bảng 4.1.