K Kýý hhiiệuệu b biiếnến CCââuu hhỏiỏi NgNguuồnồn tthahamm k khhảoảo
Hmuon1 Tơi rất thích sử dụng UPS X
Aaker 1991; Yoo & ctg 2000
Hmuon 2
UPS X là thương hiệu tôi nghĩ đến đầu tiên khi đầu tư
Hmuon3
Tôi vẫn mua UPS X mặc dù giá cao hơn so với thương hiệu khác có cùng chức năng và chất lượng.
Hmuon 4
Tơi sẽ không đổi sang thương hiệu tương đương nếu UPS X không đáp ứng yêu cầu về tiến độ giao hàng.
3
3..44..22 MẫMẫuu
Phương pháp xác định cỡ mẫu trong nghiên cứu định lượng được xác định theo nguyên tắc kinh nghiệm. Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất năm mẫu trên một biến quan sát (n = m x 5, trong đó n là cỡ mẫu, m là biến quan sát).
Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi qui một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức: n’ > = 8m’ +50.
Trong đó:
38
o m’: số biến độc lập của mơ hình
Cỡ mẫu trong nghiên cứu này sẽ áp dụng theo công thức n = m x 5. Như vậy, với 35 biến quan sát thì cỡ mẫu tối thiểu trong nghiên cứu này là 35 x 5 = 175 mẫu. Nhằm giảm sai số do chọn mẫu, tiêu chí khi thực hiện khảo sát này là trong điều kiện cho phép thì việc thu thập càng nhiều dữ liệu nghiên cứu càng tốt và nhất thiết phải lớn hơn cỡ mẫu tối thiểu. Nghiên cứu này chọn kích thước mẫu n = 300.
Trong nghiên cứu này, năm thương hiệu khảo sát bao gồm: G-Tec, APC, Socomec, Riello, Eaton. Việc lấy mẫu được thực hiện theo phương pháp phỏng vấn trực tiếp khách hàng thông qua bảng câu hỏi. Để đạt được n = 300 đề ra, dự kiến 320 bảng câu hỏi sẽ được phát ra, đối tượng nghiên cứu sẽ điền thương hiệu mà mình đang sử dụng và đánh dấu và bảng khảo sát. Các thương hiệu đều được khảo sát như nhau theo bảng câu hỏi được thiết kế. Địa bàn khảo sát bao gồm tất cả các tỉnh thành tại thị trường Việt Nam.
3
3..55 PPhhưươơnngg pphháápp xxửử llýý ssốố lliiệệu uđịđịnnhh llưượợnngg::
3
3..55..11 CCrrononbbaacchh’’ss AnAnpphhaa::
Cronbach’s alpha là công cụ giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo khơng đạt u cầu. Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2007, 31) cho rằng “Khi đánh giá thang đo, chúng ta cần sử dụng Cronbach’s alpha để loại các biến rác trước khi sử dụng EFA. Nếu khơng theo trình tự này, các biến rác có thể tạo ra các yếu tố giả”. Các quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (iterm- total correlation) < 0.30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s alpha từ 0.60 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994). Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 257) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0.80 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.70 đến 0.80 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s alpha từ 0.60 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” (Nunnally 1978, trích từ Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005, 258).
39
3
3..55..22 EEFFAA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin ) KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005, 262). Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading ≥ 0.3 đư ợc xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg (1998) cũng khuyên bạn đọc như sau: Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải ≥ 0.75. Do đó, trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.50 sẽ bị loại. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Thứ tư, hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson 1988). Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al –Tamimi 2003).
3
3..55..33 PPhhâânn ttíícchh ttưươơnngg qquuaann::
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 203) “Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội cũng là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Nếu có nhiều biến, cần phải xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập
40
với nhau. Bạn hãy chú ý đến bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẻ nào giữa các biến độc lập bởi vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi qui bội, ví dụ như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến”.
3
3..55..44 PPhhâânn ttíícchh hhồồii ququyy bộbộii::
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%. Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Xác định mức độ ảnh hưởng của yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
3
3..55..55 MMDDSS
Công cụ đo lường đa hướng được sử dụng để phân tích vị trí của các thương hiệu theo một số thuộc tính. Mục đích của phương pháp này là chuyển những ý kiến đánh giá của con người về sự giống nhau, khác nhau hoặc sở thích về các đối tượng thành những khoảng cách trong không gian đa hướng.
Các đại lượng quan trọng trong đo lường đa hướng là: đại lượng thứ nhất là RSQ dùng để đo mức độ phù hợp. Đó là bình phương của hệ số tương quan cho biết phần phương sai của dữ liệu được giải thích bởi các dữ liệu đo lường, tức là phần
41
phương sai giải thích được của đo lường đa hướng. RSQ càng lớn thì càng tốt, RQS ≥ 0.6 thì chấp nhận được. Đại lượng thứ hai Stress. Stress thể hiện chất lượng của phương án đo lường đa hướng. Trong khi RSQ dùng để đo mức độ phù hợp thì Stress dùng để đo mức độ khơng phù hợp, nghĩa là giá trị của đại lượng Stress càng cao thì phương án đo lư ờng đa hướng càng ít phù hợp. Stress chính là phần phương sai do các yếu tố khác gây ra, không phải là mơ hình giải thích được. Đại lượng Stress thường được sử dụng nhiều nhất là công thức Kruskal stress:
√∑ ∑ ̅ Trong đó:
o ̅ là khoảng cách trung bình ∑ trong bản đồ không gian dij là khoảng cách theo dữ liệu thực tế
o d^ là khoảng cách được chọn trong không gian đa hướng
Nguồn: Kruskal, J. B (1964), Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis, Psychometrika, 29: 1-27
Theo Kruskal (1964), công thức Kruskal được đánh giá: 0.1 tương đối phù hợp; 0.05 là phù hợp; 0.025 là rất phù hợp; = 0 là hồn hảo.
T
Tóómm ttắắtt::
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá thang đo trong mơ hình nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thơng qua hai bước là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Kỹ thuật thảo luận nhóm được dùng trong bước nghiên cứu định tính và kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp được dùng cho bước nghiên cứu định lượng. Chương này cũng mô tả thông tin về mẫu của nghiên cứu định lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích thơng tin và kết quả nghiên cứu, bao gồm việc kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố (EFA), hồi qui tuyến tính và biểu đồ nhận thức (MDS).
42
C
CHHƯƯƠƠNNGG 44:: KKẾẾTT QQUUẢẢ NNGGHHIIÊNÊN CCỨỨUU 4
4..11 GiGiớớii tthhiiệệu u
Trong chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định các thang đo và các giả thiết trong mơ hình nghiên cứu. Chương 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định thang đo, mơ hình nghiên cứu và các giả thiết đưa ra trong mơ hình. Nội dung chương này bao gồm: (1) đặc điểm của mẫu nghiên cứu, (2) kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, (3) phân tích nhân tố khám phá EFA, (4) mơ hình hồi qui tuyến tính và (5) định vị thương hiệu bằng MDS. Phần mềm SPSS 20 là cơng cụ hỗ trợ cho qua trình phân tích.
4
4..22 ĐặĐặcc đđiiểểmm củcủaa mmẫẫuu nngghhiiêênn ccứuứu
Đối tượng nghiên cứu trong nghiên cứu này là những người làm việc tại phòng kỹ thuật, Phòng kinh doanh, Phòng mua hàng, Phịng đấu thầu thuộc các lĩnh vực Cơng nghiệp, Điện lực, Ngân hàng, Viễn thông, Công nghệ thông tin, Bệnh viện
Để đạt được kích thước mẫu n = 300, Tác giả đã gửi đi 350 bảng câu hỏi và thu lại được 320 bảng câu hỏi đã được phỏng vấn. Sau khi thu thập và kiểm tra, có
33 bảng câu hỏi bị loại do có nhiều ơ trống. Cuối cùng, 287 bảng câu hỏi hoàn tất được sử dụng. Dữ liệu được nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 20.
Thống kê số lượng khách hàng sử dụng các thương hiệu UPS như sau: 51 người khảo sát sử dụng thương hiệu APC chiếm 17.8%
35 người khảo sát sử dụng thương hiệu EATON chiếm 12.2% 84 người khảo sát sử dụng thương hiệu G-TEC chiếm 29.3% 10 người khảo sát sử dụng thương hiệu RIELLO chiếm 3.5% 90 người khảo sát sử dụng thương hiệu SOCOMEC chiếm 31.4% 16 người khảo sát sử dụng thương hiệu khác chiếm 5.6%
Thống kê về số lượng khách hàng hoạt động trong các lĩnh vực được khảo sát như sau:
43
132 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực Công Nghiệp chiếm 46% 29 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực Ngân Hàng chiếm 10.1% 60 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực Viễn Thông chiếm 20.9%
25 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin chiếm 8.7%
35 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực Bệnh Viện chiếm 12.2%
06 người khảo sát làm việc trong lĩnh vực khác như dược, kiểm toán chiếm 2.1%
Thống kê số lượng khách hàng làm việc trong các phòng ban được khảo sát như sau:
109 người khảo sát làm việc trong Phòng Kỹ Thuật chiếm 38% 40 người khảo sát làm việc trong Phòng Kinh Doanh chiếm 13.9% 78 người khảo sát làm việc trong Phòng Mua Hàng chiếm 27.2% 46 người khảo sát làm việc trong Phòng Đấu Thầu chiếm 16%
14 người khảo sát làm việc trong phòng ban khác như kế toán, kho, hành chính chiếm 4.9%
4
4..33 KiKiểểmm đđịịnnhh hhệệ ssốố ttiinn ccậậyy CCrroonnbbaacchh’’ss AAllpphhaa
Kết quả Cronbach’s alpha cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến - tổng đều cao, nhỏ nhất là biến chất lượng 1 (Cluong1 = 0.563). Cronbach’s alpha của các thang đo cũng đều cao nhỏ nhất là thang đo độ bao phủ với Cronbach’s alpha là Bphu = 0.805.
Trong quá trình kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha bằng phần mềm SPSS 20, tác giả nhận thấy hệ số tin cậy Cronbach’s alpha sẽ tăng cao hơn đối với nhân tố chất lượng từ 0.935 lên 0.937 nếu loại bỏ biến chất lượng 1 (Cluong1). Tuy nhiên ta có thể giữ lại biến chất lượng 1 vì tương quan biến - tổng lớn hơn 0.4. Trong nghiên cứu này, tác giá quyết định loại bỏ biến chất lượng 1 (Cluong1) vì khi phỏng vấn khách hàng chỉ quan tâm UPS có mặt Việt Nam lâu chưa, có nổi tiếng
44
khơng, có sử dụng ở Việt Nam nhiều khơng chứ khách hàng khơng quan tâm UPS đó sản xuất từ đâu.
Cronbach’s alpha cụ thể cho từng nhân tố như sau:
Thang đo của nhân tố nhận biết thương hiệu là Nbiet = 0.826, thang đo của nhân tố chất lượng cảm nhận sau khi loại bỏ biến chất lượng 1 là Cluong = 0.937, thang đo cho nhân tố cảm nhận dịch vụ là Dvu = 0.949, thang đo nhân tố giá cả cảm nhận là Gia = 0.888, thang đo nhân tố độ bao phủ thương hiệu là Bphu = 0.805, thang đo nhân tố ham muốn thương hiệu là Hmuon = 0.885. Vì vậy, tất cả các biến quan sát (ngoại trừ biến chất lượng 1) sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.