3.2 Phương pháp nghiên cứu
3.2.3 Thiết kế bảng câu hỏi
Sau khi hoàn tất việc hiệu chỉnh thang đo phù hợp, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi nhằm thu thập dữ liệu phục vụ cho q trình phân tích định lượng. Bảng câu hỏi được thiết kế bằng chương trình Google Docs, người được phỏng vấn trả lời trực tuyến. Sau khi hoàn thành việc trả lời, dữ liệu sẽ được truyền về cho người phỏng vấn thông qua chương trình tạo sẵn. Ngồi việc gửi bảng câu hỏi qua email, tác giả cũng sử dụng cách phỏng vấn bằng giấy cho một số đối tượng khác tạo sự linh động và thuận tiện cho người được phỏng vấn.
Bảng câu hỏi chính thức được sử dụng trong nghiên cứu định lượng gồm 3 phần - Phần 1: Thông tin gạn lọc
Phần này nhằm mục đích phân loại đối tượng khảo sát nhằm loại những những bảng khảo sát không phù hợp ngay từ đầu. Nội dung phần này bao gồm 3 câu hỏi tìm hiểu: thương hiệu cửa hàng thức ăn nhanh đang sử dụng; khoảng thời gian sử dụng; mật độ sử dụng
Nếu phần này điền đầy đủ thơng tin và phù hợp thì tiếp tục xem xét đến phần 2 - Phần 2: Thông tin chính thức
Phần này bao gồm những nội dung chính nhằm tìm hiểu mức độ đồng ý của khách hàng về các nhân tố:
Khả năng đáp ứng Năng lực phục vụ Chất lượng thức ăn
Quan tâm cá nhân Khơng gian bày trí Sự hài lịng
Để đo lường 6 nhân tố trên, 31 biến quan sát đã đề cập ở mục 3.2.2 được đưa vào bảng câu hỏi nhằm thu thập dữ liệu. Để đánh giá mức độ đồng ý của khách hàng, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm với:
- Bậc 1: Hồn tồn khơng đồng ý - Bậc 2: Hơi không đồng ý
- Bậc 3: Phân vân, khơng xác định có đồng ý hay khơng - Bậc 4: Hơi đồng ý
- Bậc 5: Hoàn toàn đồng ý - Phần 3: Thông tin cá nhân
Thông tin cá nhân nhằm mục đích phân loại đối tượng khảo sát để phù hợp với mục tiêu của đề tài. Phần này ghi nhận các thông tin liên quan đến đối tượng nghiên cứu bao gồm: giới tính, độ tuổi.
(Bảng câu hỏi khảo sát chi tiết-xem phụ lục 3.5).
3.2.4 Nghiên cứu định lƣợng
- Phương pháp lấy mẫu:
Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng trong nghiên cứu này. Thông tin dữ liệu được thu thập thơng qua khảo sát các khách hàng có dùng bữa tại các cửa hàng thức ăn nhanh trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua email và thông qua trang web khảo sát trực tuyến được sử dụng để thu thập dữ liệu.
- Cỡ mẫu
Phân tích nhân tơ khám phá EFA và phân tích hơi qui bội được sử dụng trong nghiên cứu này, do vậy để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số mẫu nghiên cứu cần đạt ít nhất là 5 mẫu tương ứng với một biến quan sát (Bollen, 1989 được trích dẫn trong Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Trong
nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 31, do đó số mẫu tối thiểu cần đạt được là 155 mẫu.
Ngồi ra, để tiến hàng phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) (trích dẫn trong Phạm Anh Tuấn, 2008) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức n > = 8m + 50 (n: cỡ mẫu; m: số biến độc lập của mơ hình). Như vậy theo cơng thức này kích thước mẫu tối thiểu phải đạt n=90 mẫu.
Trên cơ sở đó, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được là 155 mẫu - Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bản phỏng vấn được xem xét, và loại đi những bảng phỏng vấn khơng đạt u cầu; sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS.
Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các cơng cụ như các thống kê mô tả, bảng tần số, đồ thị, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy và các phân tích khác (T-test, ANOVA,…).
3.3 Xử lý và phân tích dữ liệu
Thực hiện thơng qua 4 bước
Bƣớc 1: Gạn lọc thông tin
Bước này nhằm loại bỏ những bảng khơng phù hợp
Bƣớc 2: Phân tích thuộc tính mẫu nghiên cứu
Sử dụng phân tích mơ tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: giới tính, độ tuổi, thu nhập
Bƣớc 3: Kiểm định và đánh giá thang đo
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu cần kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Dựa trên các hệ số độ tin cậy Cronbach‟s Alpha, hệ số tương quan biến-tổng (Item-total correlation) giúp loại ra những biến quan sát khơng đóng góp vào việc mơ tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach‟s Alpha if Item Deleted để giúp đánh giá loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy
Cronbach‟s Alpha cho khái niệm cần đo, và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
a. Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích Cronbach‟s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và loại bỏ những biến có tương quan biến tổng (Item-Total correlation) nhỏ. Hệ số Cronbach‟s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach‟s Alpha biến thiên trong khoảng [0.7,0.8] (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu hệ số Cronbach‟s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Nunally & Bernstein, 1994).
Về lý thuyết hệ số Cronbach‟s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach‟s Alpha quá lớn (α > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu).
Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy) (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến tổng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trích từ Nunnally & Bernstein (1994) thì nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt u cầu.
Như vậy, trong phân tích Cronbach‟s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α<0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc khơng có ý nghĩa đối với thang đo.
b. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Sau khi lọai bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thơng qua phân tích Cronbach‟s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố (EFA) được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Trong thực tiễn nghiên cứu, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (0.4 ≤ factor loading < 0.5 được xem là quan trọng; factor loading > 5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (λiA – λiB ≥ 0.3). Tuy nhiên, chúng ta cần xem xét giá trị nội dung của nó trước khi ra quyết định loại bỏ hay không loại bỏ một biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 ( ≥ 1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1sẽ bị loại ra khỏi mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên được coi là tốt) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA thì người ta thường tiến hành dùng kiểm định Barlett và KMO:
- Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị (I) hay khơng. Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Kiểm định KMO: KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ só tương quan giữa các biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Norusis, 1994). Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên (KMO ≥ 0.5) thể hiện phân tích là phù hợp. Hệ số KMO < 0.5 thì khơng thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Kaiser, 1974).
Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 397) thì trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhân vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt u cầu thì vấn đề kiểm định Bartlett, KMO khơng cịn ý nghĩa nữa vì chúng ln ln đạt u cầu.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
Bƣớc 4: Phân tích hồi qui
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố được rút trích sẽ được chạy hồi qui tuyến tính. Việc phân tích tương quan hồi quy nhằm khẳng định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến biến phụ thuộc.
Mơ hình hồi quy tổng qt được biểu diễn dưới dạng:
Yi = f(Xi) + εi = β0 + β1X1i + β2X2i + ..... + βkXki + .... + βpXpi + εi. • Giả định về X và Y
X,Y có quan hệ tuyến tính. • Giả định về Y
Y là biến định lượng.
Các quan sát của Y độc lập nhau. • Giả định về X
Các giá trị Xi cố định.
X được đo lường không sai số. • Giả định về εi εi
~ N(με, σ2ε). E(εi) = 0. Var(εi) = σ2ε = hằng số. Cov(εi ,εj) = 0. Cor (Xi, Xj) ≠ 1, ∀ i ≠ j. (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Mơ hình hồi qui giúp xác định được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Thành phần nào có hệ số ß chuẩn hóa càng cao thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng lớn.
Tóm tắt chƣơng 3
Đề tài sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật liệt kê tự do và thảo luận nhóm nhằm hiệu chỉnh thang đo. Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu thu thập được bằng hệ số cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và xây dựng phương trình hồi quy. Chương tiếp theo trình bày cụ thể kết quả kiểm định.
CHƢƠNG 4
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày thơng tin về mẫu khảo sát, kiểm định độ tin cậy thang đo và ước lượng, kiểm định mơ hình nghiên cứu. Ngồi ra, chương 4 cũng phân tích sự ảnh hưởng của các biến định tính độ tuổi, giới tính đến các biến trong mơ hình.
4.1 Đặc điểm của mẫu khảo sát
Với cỡ mẫu xác định tối thiểu là 155 trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đã tiến hành gửi bảng câu hỏi thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp và gửi qua mail. Tổng số bảng câu hỏi thu lại được là 295 bảng. Sau khi lọc, loại bỏ đi 45 bảng không đạt yêu cầu, tác giả đã chọn được 250 bảng hợp lệ để đưa vào phân tích. Sau khi nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS, tác giả mã hóa dữ liệu và tiến hành thống kê mẫu, kết quả như sau:
Trong 250 người trả lời phỏng vấn số người có độ tuổi dưới 35 chiếm tỷ lệ lớn với 38.4% thuộc nhóm tuổi từ 18 đến 23 và 43.2% có độ tuổi từ 23-35, chỉ có 18.4% cịn lại có độ tuổi trên 35.
Bảng 4.1 Phân bổ theo độ tuổi
Số đối tượng Phần trăm
Phần trăm tích lũy Giá trị 18-23 tuoi 96 38.4 38.4 23-35 tuoi 108 43.2 81.6 >35 tuoi 46 18.4 100.0 Total 250 100.0
Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS của tác giả
Về giới tính, trong 250 người thì số lượng nam và nữ không chênh lệch nhiều. Tỷ lệ nữ chiếm cao hơn với 56.4% và tỷ lệ nam chiếm 43.6%.
Bảng 4.2 Phân bổ theo giới tính
Số đối tượng Phần trăm
Phần trăm tích lũy
Giá trị nam 109 43.6 43.6
nu 141 56.4 100.0
Total 250 100.0
Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS của tác giả
Về thương hiệu thức ăn nhanh, có 7 thương hiệu được thống kê trong đó KFC và Lotteria chiếm tỷ lệ cao nhất (KFC: 95%, Lotteria: 70%), tiếp đến là Pizza Hut (33%), Domino (22%), Jollibee và Buger King (9%), BBQ Chicken và Pizza Inn (6%). Có thể nhận thấy KFC và Lotteria là 2 thương hiệu được sử dụng nhiều nhất tại Tp.HCM có thể do 2 thương hiệu này đã vào Tp.HCM lâu hơn các thương hiệu khác nên trở nên quen thuộc với người tiêu dùng.
Bảng 4.3 Phân bổ theo thƣơng hiệu lựa chọn
Số đối tượng Phần trăm
Phần trăm tích lũy Giá trị KFC 95 38.0 38.0 Lotteria 70 28.0 66.0 Jollibee 9 3.6 69.6 Pizza Hut 33 13.2 82.8 Domino 22 8.8 91.6 BBQ Chicken 6 2.4 94.0 Buger King 9 3.6 97.6 Pizza Inn 6 2.4 100.0 Total 250 100.0
4.2 Kiểm định và đánh giá thang đo4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha 4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng phương pháp Cronbach‟s Alpha. Kết quả kiểm cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy (Cronbach‟s Alpha >0.6). Do đó các thang đo đều đạt độ tin cậy để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả phân tích Cronbach‟s Alpha lần 1 được tóm tắt như sau:
Bảng 4.4 Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha
STT Thang đo Số biến
quan sát Hệ số Cronbach‟sAlpha
1 Khả năng đáp ứng 4 0.868 2 Năng lực phục vụ 4 0.667 3 Chất lượng thức ăn 6 0.671 4 Quan tâm cá nhân 5 0.900 5 Không gian bày trí 9 0.915 6 Sự hài lịng 3 0.869
Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS của tác giả
- Thành phần “Khả năng đáp ứng” gồm 4 biến quan sát RE1, RE2, RE3, RE4 đều đạt độ tin cậy do có hệ số tương quan biến tổng > 0.3; (hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0.733, 0.775, 0.819, 0.576)
- Thành phần “Năng lực phục vụ” gồm 4 biến quan sát AS1, AS2, AS3, AS4 đều đạt độ tin cậy do có hệ số tương quan biến tổng > 0.3; (hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0.523, 0.431, 0.477, 0.382). Mặc dù biến AS4 đạt độ tin cậy theo kinh nghiệm nhưng có hệ số tương quan biến tổng khá nhỏ do đó có thể xem xét loại khỏi thang đo lường. Tuy nhiên nhận thấy đây là biến mới được bổ sung sau khi tiến hành khảo sát định tính và nếu loại biến này thì hệ số Cronbach‟s Alpha giảm (0.646) vì vậy tác giả quyết định giữ lại biến AS4.
- Thành phần “Chất lượng thức ăn” gồm 6 biến quan sát QF1, QF2, QF3, QF4, QF5, QF6. Trong đó biến quan sát QF1 (Cửa hàng X phục vụ đúng món ăn tơi đã
chọn) bị loại khỏi thang đo do có hệ số tương quan biến tổng <0.3, các biến còn lại đều đạt độ tin cậy; (hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0.250, 0.437, 0.557, 0.581, 0.654, 0.646). Như vậy thành phần “Chất lượng thức ăn” còn lại 5 biến quan sát QF2, QF3, QF4, QF5, QF6.
- Thành phần “Quan tâm cá nhân” gồm 5 biến quan sát EP1, EP2, EP3, EP4, EP5 đều đạt độ tin cậy do có hệ số tương quan biến tổng >0.3. Tuy nhiên biến EP1 (Nhân viên cửa hàng X khiến tơi cảm thấy mình đặc biệt) có hệ số tương quan biến tổng khá nhỏ và chênh lệch lớn so với 4 biến còn lại (0.369, 0.879, 0.872, 0.844, 0.817). Khi loại biến này hệ số Cronbach‟s Alpha tăng từ 0.900 lên 0.948. Ngoài ra sau khi xem xét kỹ biến EP1 đồng thời tham khảo ý kiến của những người thường xuyên sử dụng dịch vụ thức ăn nhanh thì tác giả quyết định loại biến này ra khỏi