CHƢƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.2 Mẫu nghiên cứu
Theo Hair và cộng sự (2006), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập dữ liệu khảo sát với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick và Fidell (2007) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n ≥ 8m + 50
Trong đó:
n: cỡ mẫu
m: số biến quan sát của mơ hình
Nghiên cứu này có 31 biến quan sát, theo công thức lấy mẫu của Tabachnick và Fidell (2007), tác giả chọn kích thước mẫu n = 300. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, cụ thể, phát những bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp cho những cặp vợ (chồng) có con nhỏ dưới 03 tuổi và có sử dụng tã giấy cho em bé tại địa bàn TP. HCM, sau đó kiểm tra sơ bộ về tính phù hợp của bảng câu hỏi khi nhận lại.
3.3.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu khảo sát được làm sạch trước khi đưa vào phân tích thơng qua phần mềm SPSS 16.0.
3.3.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s alpha nhằm có thể loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và kiểm định thang đo. Theo Nunnally và Bernstein (1994), thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy nếu Cronbach alpha ≥ 0.60.
Ngoài ra, để đảm bảo là các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu có tương quan chặt chẽ với nhau, người ta còn xét đến hệ số
tương quan biến tổng. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.30 thì biến đó đạt u cầu. Tất cả những biến quan sát, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ tiếp tục được phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA thường được sử dụng trong nghiên cứu với mục đích chính là để đánh giá độ giá trị của thang đo. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn.
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2012); mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett p ≤ 0.05. KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trọng số nhân tố (factor loading) ≥ 0.5 là giá trị chấp nhận được trong thực tiễn (Nguyễn Đình Thọ, 2012), những biến quan sát nào có trọng số nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Theo Hair và cộng sự (2006), trọng số nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Trọng số nhân tố >0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, trọng số nhân tố >0.4 được xem là quan trọng, trọng số nhân tố ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa trong thực tiễn.
Khi đánh giá kết quả EFA, cần xem xét tổng phương sai trích (TVE – Total Variance Explained). Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, mơ hình EFA phù hợp khi tổng phương sai trích đạt từ 50% trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Hệ số eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing và Anderson, 1998) thì nhân tố đó mới được giữa lại, eigenvalue là đại lượng đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Ngoài ra, chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát với nhân tố khác phải ≥ 0.3 để đảm bảo biến quan sát chỉ đo lường khái niệm mà nó muốn đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
3.3.3.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được sử dụng phổ biến nhằm kiểm định lý thuyết khoa học, cụ thể là kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến, trong đó có một biến phụ thuộc và một hay nhiều biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Khi phân tích hồi quy, cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như là xem xét kích thước mẫu trong phân tích hồi quy.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, xem xét hệ số phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hair và cộng sự, 2006). Tuy nhiên, theo (Nguyễn Đình Thọ, 2012), trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy. Khi đó, chúng ta nên xem xét các hệ số tương quan (Pearson, từng phần) của biến đó với biến phụ thuộc để có thể so sánh chúng với trọng số hồi quy.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả 4.1. Thống kê mô tả
Nghiên cứu được thực hiện với đối tượng khảo sát là các cặp vợ chồng có con nhỏ từ 03 tuổi trở xuống và có sử dụng tã giấy cho em bé tại địa bàn TP HCM.
Kích thước mẫu thực hiện cho phân tích dữ liệu chính thức là n=303, tác giả phát đi 350 bảng câu hỏi, thu lại 336 bảng. Thực hiện các bước làm sạch dữ liệu, tác giả loại bỏ 24 bảng câu hỏi không phù hợp (trả lời không nhất quán về hành vi), 9 bảng câu hỏi điền không đầy đủ thông tin hợp lệ, 303 bảng câu hỏi đạt yêu cầu được đưa vào xử lý dữ liệu với phần mềm SPSS 16.0.
Một số tiêu chí về thống kê mơ tả cho nghiên cứu
Về thương hiệu tã giấy sử dụng: Có 125 bảng khảo sát chọn thương hiệu Bobby Fresh (41.3%), 61 bảng khảo sát chọn thương hiệu Huggies (20.1%), 61 bảng khảo sát chọn thương hiệu Pampers (20.1%), 22 bảng khảo sát chọn thương hiệu Goo.n (7.3%), 18 bảng khảo sát chọn thương hiệu Merries (5.9%), 16 bảng khảo sát chọn thương hiệu Khác (5.3%).
Về giới tính: Kết quả khảo sát cho thấy, có 71 người trả lời là nam (23.4%), 232 người trả lời là nữ (76.6%).
Về nghề nghiệp: Kết quả khảo sát cho thấy có 116 người thuộc nhóm ngành nhân viên văn phòng (38.3%), 94 người thuộc nhóm ngành quản lý/kinh doanh (31%), 62 người thuộc nhóm ngành giáo dục đào tạo (20.5%), và 31 người thuộc các nghề nghiệp khác (10.2%).
Về thu nhập: Nghiên cứu phân thành 04 mức thu nhập chính, kết quả khảo sát cho thấy có 92 người thuộc nhóm thu nhập dưới 5 triệu (30.4%), có 163 người thuộc nhóm thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu (53.8%), 38 người thuộc nhóm thu nhập từ 10 đến dưới 20 triệu (12.5%), 10 người thuộc nhóm thu nhập từ 20 triệu trở lên (3.3%).
Về độ tuổi: Khảo sát được phân thành 03 nhóm tuổi với kết quả là 81 người thuộc độ tuổi từ 18 đến 25 (26.7%), 186 người thuộc độ tuổi từ 26 đến 40 (61.4%), 36 người trên 40 tuổi (11.9%).
4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s alpha nhằm có thể loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và kiểm định thang đo.
4.2.1. Thang đo chất lƣợng cảm nhận (PQ)
Thang đo chất lượng cảm nhận (PQ) được đo lường gồm 7 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy của thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.73, đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.1: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo PQ (ban đầu)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến PQ1 22.83 5.944 0.260 0.737 PQ2 23.02 5.857 0.265 0.738 PQ3 22.38 5.342 0.539 0.670 PQ4 23.04 5.326 0.452 0.691 PQ5 23.27 5.471 0.489 0.682 PQ6 22.76 5.589 0.567 0.671 PQ7 22.80 5.139 0.566 0.662
Hệ số cronbach anpha của thang đo PQ ban đầu: 0.73
Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát PQ1, PQ2 < 0.3 nên loại bỏ lần lượt biến PQ1, PQ2; hệ số cronbach anpha sau khi loại bỏ PQ1 là 0.74, loại bỏ biến PQ1, PQ2 là 0.81. Kết quả hệ số cronbach anpha sau khi loại bỏ PQ1, PQ2 đạt yêu cầu về độ tin cậy cũng như hệ số tương quan biến tổng (bảng 4.2).
Bảng 4.2: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo PQ (đã loại biến rác)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến PQ3 14.86 3.599 0.555 0.787 PQ4 15.52 3.363 0.564 0.788 PQ5 15.75 3.551 0.583 0.779 PQ6 15.23 3.697 0.655 0.764 PQ7 15.28 3.269 0.664 0.753
Hệ số cronbach anpha của thang đo PQ sau khi loại biến PQ1, PQ2: 0.81
4.2.2. Thang đo giá cả hợp lý (PR)
Thang đo giá cả hợp lý (PR) được đo lường gồm 5 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.75, hệ số tương quan biến tổng đều >0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.3: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo PR Biến quan sát Trung bình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến PR1 15.16 4.169 0.538 0.699 PR2 15.70 4.510 0.482 0.719 PR3 15.33 3.859 0.532 0.706 PR4 14.80 4.122 0.599 0.676 PR5 15.12 4.904 0.455 0.730
4.2.3. Thang đo nhóm thao khảo (RG)
Thang đo nhóm tham khảo (RG) được đo lường gồm 4 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.89, hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.4: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo RG
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến RG1 10.66 4.702 0.752 0.858 RG2 10.84 5.154 0.743 0.859 RG3 10.23 4.741 0.756 0.855 RG4 10.51 5.277 0.781 0.849
Hệ số cronbach anpha của thang đo RG: 0.89
4.2.4. Thang đo hiểu biết thƣơng hiệu (KB)
Thang đo hiểu biết thương hiệu (KB) được đo lường gồm 3 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.85, hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.5: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo KB
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến KB1 6.81 2.769 0.686 0.829 KB2 6.16 2.500 0.769 0.752 KB3 6.70 2.143 0.733 0.795
4.2.5. Thang đo thái độ đối với chiêu thị (AP)
Thang đo thái độ đối với chiêu thị (AP) được đo lường gồm 5 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.89, hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.6: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo AP
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến AP1 12.00 8.752 0.687 0.872 AP2 11.90 8.229 0.662 0.877 AP3 12.04 7.724 0.711 0.867 AP4 12.06 8.112 0.752 0.857 AP5 11.95 7.173 0.836 0.835
Hệ số cronbach anpha của thang đo AP: 0.89
4.2.6. Thang đo sự tiện lợi (CV)
Thang đo sự tiện lợi (CV) được đo lường gồm 4 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.55, khơng đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.7: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo CV (ban đầu)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến CV1 10.20 2.969 0.476 0.338 CV2 10.06 3.241 0.422 0.396 CV3 10.58 3.091 0.581 0.277 CV4 11.11 4.433 - 0.018 0.759
Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng của biến CV4 < 0.3. Tiến hành loại bỏ biến CV4 và phân tích lại, hệ số cronbach anpha sau khi loại bỏ biến CV4 là 0.76, các hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.8: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo CV (loại bỏ biến rác)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến CV1 7.32 1.968 0.637 0.620 CV2 7.18 2.089 0.640 0.617 CV3 7.71 2.566 0.501 0.769
Hệ số cronbach anpha của thang đo CV: 0.76
4.2.7. Thang đo quyết định lựa chọn thƣơng hiệu (DC)
Thang đo quyết định lựa chọn thương hiệu (DC) được đo lường gồm 3 biến quan sát, kiểm định độ tin cậy thang đo có hệ số cronbach anpha là 0.74, hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.9: Bảng hệ số cronbach anpha của thang đo DC
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến DC1 0.764 1.947 0.620 0.628 DC2 0.816 1.909 0.641 0.606 DC3 0.781 1.288 0.540 0.780
4.3. Phân tích EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số cronbach anpha, loại bỏ các biến rác, toàn bộ các biến quan sát đạt độ tin cậy trong thang đo (28 biến quan sát) được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích EFA được tiến hành nhằm mục đích đánh giá về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Theo (Hair và cộng sự, 2006), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập dữ liệu khảo sát với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Đề tài nghiên cứu sử dụng cỡ mẫu n = 303, nên phù hợp với phân tích nhân tố khám phá.
Sử dụng phép trích nhân tố là Principal Component Analysis (PCA) với phép quay vng góc Varimax, kết quả kiểm định EFA (phụ lục 07) cho thấy, kiểm định Bartlet’s với mức ý nghĩa sig. = 0.000 < 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau, kiểm định hệ số KMO = 0.805 nên phù hợp với phân tích nhân tố.
Từ kết quả kiểm định EFA (phụ lục 07), số lượng nhân tố trích (07 nhân tố) phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng khái niệm đơn hướng của mơ hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, các biến quan sát của các thang đo về chất lượng cảm nhận, giá cả hợp lý, nhóm tham khảo, hiểu biết thương hiệu, thái độ đối với chiêu thị, sự tiện lợi và quyết định lựa chọn thương hiệu (bảng 4.10) đều nhóm đúng các nhân tố theo giả thuyết ban đầu, do đó có thể kết luận các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị phân biệt.
Có 7 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1.020, với tổng phương sai trích là 67.4%, điều này có nghĩa là 7 nhân tố này lấy được 67.4% phương sai của 28 biến quan sát. Các biến quan sát của các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0.50 (bảng 4.10), cho thấy các biến quan sát đều có ý nghĩa trong thực tiễn. Mỗi biến quan sát có sai lệch về hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.3, các thang đo đạt giá trị hội tụ.
Bảng 4.10: Bảng ma trận trọng số nhân tố Biến Biến quan sát Nhân tố PQ PR RG KB AP CV DC PQ3 .716 PQ4 .729 PQ5 .727 PQ6 .769 PQ7 .766 PR1 .720 PR2 .643 PR3 .707 PR4 .780 PR5 .641 RG1 .843 RG2 .850 RG3 .838 RG4 .815 KB1 .815 KB2 .886 KB3 .866 AP1 .827 AP2 .724 AP3 .748 AP4 .838 AP5 .867 CV1 .778 CV2 .802 CV3 .768 DC1 .845 DC2 .788 DC3 .624
Mục đích của phân tích EFA nhằm để đánh giá giá trị của thang đo, vì vậy để sử dụng kết quả phân tích EFA cho các phân tích theo (Hồi quy, ANOVA…), cần lấy giá trị trung bình của các nhân tố để phân tích, cụ thể:
Nhân tố “Chất lượng cảm nhận (PQ)” được tính bằng giá trị trung bình (hàm mean trong SPSS) của các biến quan sát: PQ3, PQ4, PQ5, PQ6, PQ7.
Nhân tố “Giá cả hợp lý (PR)” được tính bằng giá trị trung bình (hàm mean trong SPSS) của các biến quan sát: PR1, PR2, PR3, PR4, PR5.
Nhân tố “Nhóm tham khảo (RG)” được tính bằng giá trị trung bình (hàm mean trong SPSS) của các biến quan sát: RG1, RG2, RG3, RG4.