Phụ lục 2.1 : Phân tích thống kê mơ tả
3.4.4.1. Mô tả bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi chia làm 2 phần: thứ nhất là hỏi về thông tin cá nhân của người cần điều tra, thứ hai là câu hỏi cho thấy mức độ đồng ý đối với các nhận định cho các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua của người tiêu dùng.
Nghiên cứu chính thức thơng qua hình thức nghiên cứu định lượng, với việc hoàn thiện bảng câu hỏi và đưa ra bảng câu hỏi chính thức cho việc khảo sát các người tiêu dùng đã và đang sử dụng sữa bột.
Công cụ đo lường các biến định lượng ở bài nghiên cứu này là thang đo Likert 5 điểm (Likert là thang đo được sử dụng trong các nghiên cứu áp dụng mơ hình Lý thuyết hành vi có kế hoạch của Ajzen). Trong bảng hỏi chỉ có 1 loại mức độ được sử dụng, đó là: Đo lường mức độ đồng ý (1 = Hoàn tồn khơng đồng ý, 2 = Khơng đồng ý, 3 = Không rõ, 4 = Đồng ý, 5 = Rất đồng ý).
3.4.4.2. Phương pháp xác định mẫu
Q trình phân tích SPSS áp dụng cho luận văn áp dụng rất nhiều công thức. Trong đó có cơng thức xác định cỡ mẫu tối thiểu để nghiên cứu đạt được độ tin cậy. Có hai cơng thức bắt buộc phải thực hiện .Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến.
Cơng thức 1: Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA:
Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố (Comrey,1973;Roger,2006). N=5*m, với m là số lượng câu hỏi trong bài.
Cơng thức 2:
Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức là n=50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996) với m là số lượng nhân tố độc lập, chứ khơng phải là số câu hỏi độc lập. Do đó, khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa cả hai công thức trên, và nguyên tắc là thà dư cịn hơn thiếu mẫu
n=5*m
Trong đó: n là số lượng mẫu khảo sát
m là tổng lượng biến quan sát
Với tổng số biến quan sát đưa ra là 25 biến. Khi áp dụng cơng thức trên n=5*25=125, nhóm thấy mẫu như vậy q nhỏ vì vậy quyết định nâng hệ số lên và áp dụng công thức n=9*m=9*25=225 để khảo sát nhằm đạt kết quả tối ưu nhất.
Trong tổng số phiếu phát ra là 225 phiếu , đã thu về 213 phiếu. Trong đó có 200 phiếu hợp lệ, 13 phiếu còn lại khơng hợp lệ. Vì vậy quyết định đưa 200 phiếu hợp lệ vào nghiên cứu.
3.4.4.3. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu
a. Phương pháp thu thập dữ liệu:
Phỏng vấn chuyên sâu
Là cuộc phỏng vấn lấy ý kiến của chun gia để tìm hiểu vấn đề nào đó về kinh tế, chính trị và xã hội, yêu cầu đối với người tiến hành phỏng vấn chun sâu là phải có kinh ngiệm, trình độ học vấn cao và am hiểu sâu sắc vấn đề cần nghiên cứu, thành thạo nghề.
60
Đối với đề tài “Nghiên cứu tác động của công nghệ ảnh hưởng đến hành vi mua của người tiêu dùng đối với sữa bột trên địa bàn thành phố Đà Nẵng”, nhóm tiến hành tham khảo ý kiến của các chuyên gia đó là: Giảng viên của trường và Quản lí bên ngành hàng sữa bột.
Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên
Điều tra chọn mẫu có nghĩa là khơng tiến hành điều tra hết tồn bộ các đơn vị của tổng thể, mà chỉ điều tra trên 1 số đơn vị nhằm để tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí. Từ những đặc điểm và tính chất của mẫu ta có thể suy ra được đặc điểm và tính chất của cả tổng thể đó. Vấn đề quan trọng nhất là đảm bảo cho tổng thể mẫu phải có khả năng đại diện được cho tổng thể chung.
Ý nghĩa của việc chọn ngẫu nhiên rất quan trọng trong nghiên cứu khoa học. Tất cả các mơ hình phân tích thống kê đều giả định rằng mẫu được chọn phải là mẫu ngẫu nhiên. Chỉ khi nào mẫu ngẫu nhiên thì kết quả phân tích mới có giá trị khoa học cao.
b. Phương pháp phân tích dữ liệu:
Nghiên cứu sử dụng phầm mềm SPSS: Là phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến cho các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng. SPSS có giao diện thân thiện với người dùng, dễ sử dụng bởi sử dụng chủ yếu các thao tác click chuột dựa trên các các cơng cụ (tool) mà rất ít dùng lệnh. SPSS rất mạnh cho các phân tích như kiểm định phi tham số, thống kê mô tả, kiểm định sự tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính đơn và bội, kiểm định trung bình, kiểm định sự khác nhau giữa các biến phân loại bằng phân tích phương sai, vẽ bản đồ nhận thức hay sử dụng biến giá hồi quy nhị thức,…
Chức năng chính của SPSS: -Nhập và làm sạch dữ liệu
-Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu
-Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ.
-Phân tích dữ liệu, tính tốn các tham số thống kê và diễn giải kết quả
Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng để phân tích.
-Phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng trong q trình khảo sát thu thập ý kiến đánh giá đối với đề tài nghiên cứu. Cụ thể qua việc thảo luận nhóm, tham khảo ý kiến chuyên gia nhằm đưa ra mơ hình hợp lý và khách quan nhất với các nhân tố và các biến cụ thể như trên. Phân tích định tính áp dụng nhằm xem xét thang đo sử dụng mà nhóm đưa ra có phù hợp với mơi trường TP Đà Nẵng hay không.
-Phương pháp nghiên cứu định lượng áp dụng để phân tích các dữ liệu đã được khảo sát, từ đó quan sát sự tác động của các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc như thế nào, sự tác động đó là tích cực hay tiêu cực. Là sơ sở để đưa ra phương án đề xuất. Phân tích định lượng là sử dụng tồn bộ dữ liệu thơng qua phần mềm SPSS để phân tích vơi các cơng cụ định lượng sau:
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratoty Factor Analysis)
Phân tích tương quan và hồi quy
Phương pháp phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay khơng, nhưng khơng cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính tốn hệ số tương quan giữa biến tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo.
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao)
-Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu
-Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn0,6).
62
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Cịn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. 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 dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu
-Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
-Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
-Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Phương pháp phân tích tương quan và hồi quy
Mục đích chạy tương quan Pearson: Kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập? Vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải tương quan.
Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF)
Hệ số tương quan r - r <0.2: ko tương quan
- r từ 0.2 đến 0.4: tương quan yếu
- r từ 0.4 đến 0.6: tương quan trung bình - r từ 0.6 đến 0.8: tương quan mạnh - r từ 0.8 đến <1: tương quan rất mạnh
Nếu chọn mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải <0.01, còn nếu chọn mức ý nghĩa là 5% thì sig <0.05.
3.5. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả 3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả
a. Tỷ lệ người dùng sữa bột:
Tần số % % giá trị 5 tích lũy
Valid Co 200 100.0 100.0 100.0
Bảng 3.1: Thống kê tỷ lệ người dùng sữa bột
Dựa vào bảng số liệu phân tích được thể hiện ở biểu đồ 1, ta thấy 100% mẫu được chọn đã từng mua sản phẩm sữa bột.
Biểu đồ 3.1: Tỷ lệ người dùng sữa bột
b. Giới tính: Tần số % % Giá trị % Tích lũyTần số % % Giá trị % Tích lũyTần số % % Giá trị % Tích lũy Tần số % % Giá trị % Tích lũy Giới tính Nam 155 77.5 77.5 77.5 Nữ 45 22.5 22.5 100.0
64
Tổng 200 100.0 100.0
Bảng 3.2: Giới tính
Biểu đồ 3.2: Giới tính
Dựa vào số liệu phân tích được thể hiện ở biểu đồ 2, ta thấy đối tượng nghiên cứu nữ chiếm 77.5% trên tổng số mẫu điều tra, còn lại là Nam chiếm 22.5% .
c. Độ tuổi: Số mẫu Dưới 25 Số mẫu Dưới 25 Số mẫu Dưới 25 Số mẫu Dưới 25 tuổi Từ 25 đến 35 tuổi Từ 36 đến 45 Trên 45 Tuổi 200 25 141 30 4 % 100.0 12.5 70.5 15 2 Valid N (listwise) 200
Bảng 3.3: Thống kê mô tả về độ tuổi
Biểu đồ 3.3: Độ tuổi
Dựa vào kế quả phân tích được thì có 12,5% người dưới 25
tuổi, 70.5% người từ 26 đến 35 tuổi, 15% người 36 đến 45 tuổi và còn lại 2% trên 45 tuổi.
d. Nghề nghiệp:
Tần số % % Gía trị % tích lũy
Cơng nhân, viên chức 19 9.5 9.5 9.5
Nhân viên văn phịng 120 60.0 60.0 69.5
Bn bán 35 17.5 17.5 87.0
Công nhân 23 11.5 11.5 98.5
Nông dân 3 1.5 1.5 100.0
Tổng 200 100.0 100.0
Bảng 3.4: Thống kê mô tả nghề nghiệp
Biểu đồ 3.4: Nghề nghiệp
Về nghề nghiệp của những người tham gia khảo sát theo kết quả phân tích cho thấy có 9.5% người là cơng chức, viên chức, 60% người là nhân viên văn phịng, 17,5 người làm nghê bn bán, 11,5 người là công nhâ và 1,5 người là nơng dân.
66 e. Thu nhập: Tần số % % Gía trị % Tích lũy Dưới 3 triệu 13 6.5 6.5 6.5 3 đến 6 triệu 78 39.0 39.0 45.5 6 đến 9 triệu 90 45.0 45.0 90.5 9 đến 12 triệu 19 9.5 9.5 100.0 Tổng 200 100.0 100.0
Bảng 3.5: Thống kê mô tả thu nhập
Biều đồ 3.5: Thu nhập
Đa số trong những đap viên có thu nhập ổn định nằm trong khoảng 3 triệu đến 6 triệu, và 6 triệu đến 9 triệu, đây là mức thu nhập có khả năng chi trả tiền mua sữa cho người thân.
f. Đối tượng sử dụng sữa:
Tần số % % Gía trị % Tích lũy Người đau ốm 19 9.5 9.5 9.5 Trẻ em 150 75.0 75.0 84.5 Người già 28 14.0 14.0 98.5 Người gầy 3 1.5 1.5 100.0 Tổng 200 100.0 100.0
Biểu đồ 3.6: Đối tượng sử dụng sữa
Đa số các đáp viên ở độ tuổi từ 25 đến 35 tuổi, đây là giai đoạn chăm sóc con cái, và một điều không lạ là 75% đấp viên trả lời mua sữa cho con của mình, và số người được dùng sữa trong gia đình là từ 1-2 người.
g. Số thành viên trong gia đình:
Tần số % % Gía trị % Tích lũy
1 115 57.5 57.5 57.5
2 84 42.0 42.0 99.5
3 1 5 5 100.0
Tổng 200 100.0 100.0
Bảng 3.7: Thống kê mô tả số thành viên trong gia đình
68
h. Thương hiệu sữa:
Tần số % % Gía trị % Tích lũy Abbott 28 14.0 14.0 14.0 Dielac 52 26.0 26.0 40.0 Friso 67 33.5 33.5 73.5 Dutch Lady 31 15.5 15.5 89.0 Similac 8 4.0 4.0 93.0 Nestle 6 3.0 3.0 96.0 Mejji 3 1.5 1.5 97.5 Nutifood 5 2.5 2.5 100.0 Tổng 200 100.0 100.0
Bảng 3.8: Thống kê thương hiệu sữa được tin dùng
Biểu đồ 3.8: Thương hiệu sữa được tin dùng
Hầu hết các thương hiệu sữa nổi tiếng như dielac, friso, dutch lady được các đáp viên tin dùng. i. Nơi sống: Tần số % % Gía trị % Tích lũy Hải Châu 80 40.0 40.0 40.0 Sơn Trà 63 31.5 31.5 71.5 Thanh Khê 37 18.5 18.5 90.0 Liên chiểu 20 10.0 10.0 100.0 Tổng 200 100.0 100.0
Hình 3.9: Biểu đồ nơi sống
Và đa số các đáp viên sống ở gần trung tâm thành phố nơi có mức sống cao và thu nhập người dân trên mức trung bình.