Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,756 Bartlett's Test of Sphericity 1,557E3 171 ,000
Điều này cũng có nghĩa là giả thuyết ma trận tƣơng quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, các biến có tƣơng quan với nhau và thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích phƣơng sai tổng thể cho thấy 5 nhân tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.426 với phƣơng sai trích là 51,543%. Nhƣ vậy, các chỉ tiêu phân tích (eigenvalue > 1 và phƣơng sai trích > 50%) đều đạt yêu cầu, kết quả phân tích có ý nghĩa và 5 nhân tố này giải thích đƣợc 51,543% biến thiên của dữ liệu(Xem Phụ lục 4.1). Bảng 4.8: Ma trận nhân tố lần 1 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 CL2 ,769 CL3 ,709 ,189 -,216 CL5 ,656 CL1 ,610 -,141 -,104 ,115 CL4 ,471 SK4 ,795 SK3 ,786 SK1 ,651 -,131 SK2 ,618 ,117 TK2 ,906 TK1 ,824 ,101 TK3 ,590 ,180 HA1 ,768 ,121 HA3 ,118 ,729 -,130 HA5 ,555 -,128 HA4 ,493 ,161 GC1 ,802 GC3 ,127 ,701 GC2 ,153 ,606
Phƣơng pháp quay: Principal Axis Factoring. Phép quay: Promax with Kaiser Normalization.
Bảng 4.9: Ma trận nhân tố lần cuối Biến Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 CL2 ,762 ,318 ,232 CL3 ,665 ,255 ,272 CL5 ,660 ,145 ,285 ,249 CL1 ,655 ,358 ,230 CL4 ,514 ,105 ,111 ,297 ,209 SK4 ,146 ,804 ,176 ,288 ,287 SK3 ,765 ,112 ,206 ,173 SK1 ,188 ,667 ,103 ,317 SK2 ,189 ,651 ,296 ,273 TK2 ,110 ,900 ,213 TK1 ,112 ,841 ,275 TK3 ,184 ,610 ,210 ,197 HA1 ,371 ,289 ,798 ,354 HA3 ,283 ,208 ,141 ,680 ,124 HA5 ,332 ,283 ,588 ,337 HA4 ,249 ,233 ,547 GC1 ,150 ,232 ,175 ,252 ,789 GC3 ,303 ,197 ,168 ,246 ,724 GC2 ,158 ,172 ,298 ,165 ,631
Phƣơng pháp quay: Principal Axis Factoring. Phép quay: Promax with Kaiser Normalization.
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố theo phƣơng pháp Principal Axis Factoring với phép quay Promax with Kaiser Normalization, các biến quan sát đƣợc nhóm lại nhƣ trong bảng 4.9.
Từ 5 nhóm biến ban đầu, giờ đây trật tự các nhóm các biến đã có sự thay đổi. Cụ thể các nhân tố đƣợc hình thành từ các biến nhƣ sau:
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát là CL2, CL3, CL5, CL1, CL4, có tên là
nhân tố chất lượng sản phẩm.
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát SK3, SK4, SK1, SK2, có tên là nhân tố lợi ích sức khỏe.
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát TK2, TK1, TK3, có tên là nhân tố nhóm
tham khảo.
Nhân tố thứ tƣ gồm 4 biến quan sát HA3, HA1, HA4, HA5, đƣợc đặt tên là
nhân tố hình ảnh thương hiệu.
Nhân tố thứ năm gồm 3 biến quan sát là GC1, GC3, GC2, đƣợc đặt tên là
nhân tố giá cả hợp lý.
4.3.2 Phân tích EFA đối với biến phụ thuộc xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu
4 biến quan sát của biến phụ thuộc “xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu” đƣợc phân tích theo phƣơng pháp Principal Axis Factoring với phép quay Promax with Kaiser Normalization, kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,792 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 360,498
Df 6
Sig. ,000
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy Sig của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0,05 và hệ số KMO = 0,792 (nằm giữa 0.,5 và 1) và là điều kiện cần và đủ để phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 31).
Bảng này cho thấy 1 nhân tố đƣợc trích tại eigenvalue = 2,690 (thỏa điều kiện eigenvalue >1), phƣơng sai trích là 56,721% nói lên rằng nhân tố này giải thích đƣợc 56,721% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.11: Ma trận nhân tố Nhân tố Nhân tố Biến quan sát 1 XH3 .862 XH4 .832 XH2 .819 XH1 .765
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Điều này cũng có nghĩa là giả thuyết ma trận tƣơng quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, các biến có tƣơng quan với nhau và thỏa điều kiện trong phân tích nhân tố.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố theo phƣơng pháp Principal Axis Factoring với phép quay Promax with Kaiser Normalization, các biến có giá trị < 0.5 bị loại bỏ (Hair & ctg, 1998).
Hệ số tải của các biến quan sát này đều cao chứng tỏ chúng có tƣơng quan rất chặt chẽ với nhân tố phụ thuộc này.
4.4 Tƣơng quan và hồi quy
4.4.1 Phân tích tƣơng quan
Kết quả phân tích tƣơng quan các biến độc lập và phụ thuộc đƣợc trình bày trong bảng 4.12 cho thấy các biến độc lập đều có hệ số sig. nhở hơn 0.05, do đó đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc; kết luận sơ bộ có thể đƣa tồn bộ các biến này vào phân tích hồi quy để giải thích cho biến phụ thuộc.
Bảng 4.12: Ma trận tƣơng quan các biến độc lập và biến phụ thuộc
CHAT- LUONG SUC- KHOE THAM- KHAO HINH- ANH GIACA XU- HUONG CHAT- LUONG Pearson Correlation 1 ,170** ,061 ,384** ,226** ,341** Sig. (2-tailed) ,010 ,354 ,000 ,001 ,000 N 231 231 231 231 231 231 SUC- KHOE Pearson Correlation ,170** 1 ,142* ,325** ,241** ,644** Sig. (2-tailed) ,010 ,031 ,000 ,000 ,000 N 231 231 231 231 231 231 THAM- KHAO Pearson Correlation ,061 ,142* 1 ,122 ,279** ,167* Sig. (2-tailed) ,354 ,031 ,064 ,000 ,011 N 231 231 231 231 231 231 HINH- ANH Pearson Correlation ,384** ,325** ,122 1 ,249** ,412** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,064 ,000 ,000 N 231 231 231 231 231 231 GIACA Pearson Correlation ,226** ,241** ,279** ,249** 1 ,373**
Sig. (2-tailed) ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 N 231 231 231 231 231 231 XU- HUONG Pearson Correlation ,341** ,644** ,167* ,412** ,373** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,011 ,000 ,000 N 231 231 231 231 231 231
4.4.2 Phân tích hồi quy
Kết quả hồi quy đƣợc trình bày tóm tắt nhƣ trong các bảng 4.13, 4.14 và 4.15 (xem chi tiết trong Phụ lục 5.2)
Bảng 4.13: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ƣớc lƣợng sai số chuẩn Durbin- Watson 1 .720a .518 .507 .37562 2.156
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Bảng 4.14: Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. Hồi quy 34.077 5 6.815 48.305 .000a Số dƣ Residual 31.746 225 .141
Total 65.824 230
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
a. Hằng số: THAMKHAO, CHATLUONG, SUCKHOE, GIACA, HINHANH b. Biến phụ thuộc: XUHUONG
Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mơ hình này là 0,507 nói lên rằng độ thích hợp của mơ hình là 50,7%; nói cách khác, có 50,7% sự biến thiên của biến Xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu đƣợc giải thích bởi 5 biến độc lập trong mơ hình. Với giả thuyết H0: R2 tổng thể = 0, kết quả hồi quy cho thấy F = 48.305 khác 0, với hệ số sig. = 0.000, do đó hồn tồn có thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính tuyến tính này là phù hợp với tổng thể.
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến này là nhỏ, không ảnh hƣởng đến kết quả hồi quy.
Kết quả hồi quy cho thấy chỉ có biến THAMKHAO có hệ số sig. lớn hơn 0.05 (0.72 > 0.05) chứng tỏ yếu tố Nhóm tham khảo thực tế không tác động tới Xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu.
Bảng 4.15: Bảng hệ số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số khơng chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta (β) Dung sai (Tolerance) VIF 1 (hằng số) ,190 ,277 ,684 ,494 CHATLUONG ,175 ,056 ,160 3,146 ,002 ,834 1,200 SUCKHOE ,459 ,043 ,529 10,621 ,000 ,863 1,300 THAMKHAO ,014 ,039 ,017 ,359 ,720 ,915 1,193 HINHANH ,152 ,060 ,135 2,550 ,011 ,769 1,159 GIACA ,171 ,051 ,172 3,392 ,001 ,838 1,093
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
a. Hằng số: THAMKHAO, CHATLUONG, SUCKHOE, GIACA, HINHANH b. Biến phụ thuộc: XUHUONG
Từ các kết quả trên, mơ hình hồi quy đƣợc tổng hợp nhƣ sau:
XUHUONG = 0,529*SUCKHOE + 0,172*GIACA + 0,160*CHATLUONG
+ 0.135*HINHANH (4.1)
(Xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu = 0,529*Lợi ích sức khỏe + 0,172*Giá cả hợp lý + 0,160*Chất lƣợng sản phẩm + 0,135*Hình ảnh thƣơng hiệu)
Theo kết quả trên đây, căn cứ vào giá trị của hệ số hồi quy, có thể thấy rằng biến phụ thuộc Xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu chịu ảnh hƣởng cùng chiều và mạnh mẽ nhất bởi yếu tố Lợi ích sức khỏe, tiếp theo là yếu tố Giá cả hợp lý, Chất lƣợng sản phẩm, và Hình ảnh thƣơng hiệu.
Mơ hình nghiên cứu đƣợc giải thích nhƣ sau:
Về lợi ích sức khỏe: Sữa canxi là một sản phẩm dinh dƣỡng chuyên biệt, không chỉ đƣợc cung cấp cho ngƣời tiêu dùng nhƣ là một thực phẩm dinh dƣỡng mà đặc biệt ở chỗ sản phẩm này có hàm lƣợng canxi cao hơn nhiều so với sữa bò nguyên chất, điều đó mang lại lợi ích là cơ thể đƣợc cung cấp canxi theo nhu cầu hàng ngày, giúp xƣơng rắn chắc, ngăn ngừa nguy cơ của bệnh lỗng xƣơng. Những
lợi ích này giúp ngƣời tiêu dùng cảm thấy yên tâm hơn về sức khỏe nói chung, sức khỏe xƣơng nói riêng. Tâm lý n tâm, hài lịng về sức khỏe có tác dụng tích cực đối với xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu sữa canxi. Sự tác động mạnh mẽ nhất tới xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu của yếu tố này cũng phản ánh thực tế trong thị trƣờng hiện có rất nhiều các sản phẩm sữa canxi với chất lƣợng đạt tiêu chuẩn tại thị trƣờng Việt Nam, sự chênh lệch về giá không nhiều, song sản phẩm nào mang lại những lợi ích cụ thể nhất, nổi bật nhất cho ngƣời tiêu dung trong ngành hang chuyên biệt này thì sẽ đƣợc chú ý lựa chọn nhiều hơn.
Về giá cả hợp lý: Ngƣời tiêu dùng quan tâm tới việc giá bán của sản phẩm có
tƣơng xứng với chất lƣợng hay khơng và tính cạnh tranh về giá so với các sản phẩm cùng loại. Bên cạnh đó, trong bối cảnh nền kinh tế nhiều biến động, vật giá tăng thƣờng xuyên nhƣ hiện nay, ngƣời tiêu dùng mong muốn nhà sản xuất có thể duy trì mức giá ổn định trong thời gian dài.Những thƣơng hiệu sữa canxi nào đạt đƣợc những tiêu chí này càng rõ nét thì càng có tác động tích cực tới xu hƣớng lựa chọn của ngƣời tiêu dùng.
Về chất lƣợng sản phẩm: Cũng nhƣ đối với nhiều sản phẩm tiêu dùng khác,
ngƣời tiêu dùng các sản phẩm sữa canxi thƣờng quan tâm tới chất lƣợng sản phẩm. Những sản phẩm nào có hƣơng vị dễ uống, thành phần dinh dƣỡng hợp lý, đạt tiêu chuẩn vệ sinh an tồn thực phẩm, có hƣớng dẫn sử dụng rõ ràng cũng nhƣ nhiều quy cách bao bì linh hoạt trong nhiều hồn cảnh sử dụng sẽ đƣợc ngƣời tiêu dùng đánh giá cao về chất lƣợng. Điều này giúp sản phẩm nâng cao cơ hội đƣợc lựa chọn so với những sản phẩm có chất lƣợng kém hơn.
Về hình ảnh thƣơng hiệu: ngƣời tiêu dùng không chỉ quan tâm tới mức độ
nổi tiếng mà cịn quan tâm tới các chƣơng trình quảng bá của thƣơng hiệu. Những thƣơng hiệu sữa canxi càng nổi tiếng, có chƣơng trình quảng cáo ấn tƣợng, khuyến mại hấp dẫn và cung cấp đầy đủ thơng tin cho khách hàng thì đƣợc đánh giá cao và làm tăng xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy mức độ ảnh hƣởng của yếu tố Nhóm tham khảo (THAMKHAO) đối với biến phụ thuộc khơng có ý nghĩa (hệ số sig. > 0.05). Điều này đƣợc giải thích nhƣ sau: Sự đánh giá của ngƣời tiêu dùng về các thƣơng hiệu rất khác nhau, tùy thuộc cá nhận ngƣời tiêu dùng và tình huống mua đặc thù. Đơi khi ngƣời tiêu dùng cân nhắc và tính tốn thận trọng trƣớc khi ra quyết định mua, thậm chí họ cần tham khảo ý kiến từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp; có lúc họ chỉ dựa và cảm tính và trực giác trƣớc khi lựa chọn mà không cần tới sự tham khảo
nào khác. Nhƣ vậy, xu hƣớng lựa chọn sữa canxi rơi vào trƣờng hợp thứ hai, nghĩa là ngƣời tiêu dùng chỉ đánh giá về mặt lợi ích sức khỏe sản phẩm mang lại, những ƣu điểm về chất lƣợng, giá cả hợp lý và hình ảnh thƣơng hiệu tích cực; nếu thƣơng hiêu nào có những tiêu chí này đáp ứng kỳ vọng của họ thì sẽ đƣợc lựa chọn mà không quan tâm tới việc tham khảo những ý kiến khác từ ngƣời thân, bạn bè và đồng nghiệp.
4.4.3 Kiểm định mơ hình hồi quy
Giả định đầu tiên cần xem xét là giả định về liên hệ tuyến tính. Phƣơng pháp kiểm định đƣợc sử dụng là kiểm tra đồ thị phân tán Scatterplot. Đồ thị trong hình 4.1 cho thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn, do đó giả định về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán Scatterplot
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Giả định tiếp theo cần xem xét là giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ, đƣợc thực hiện qua hai công cụ là vẽ biểu đồ Histogram (hình 4.2) và đồ thị P-P plot (hình 4.3).
Biểu đồ Histogram cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, phần dƣ có phân phối chuẩn xấp xỉ chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (~ 0.989)
Hình 4.2: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
ả)
Hình 4.3: Đồ thị P-P Plot
Đồ thị P-P Plot cho thấy biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đƣờng chéo những giá trị kỳ vọng, nghĩa là dữ liệu phần dƣ có phân phối chuẩn.
Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng trong nghiên cứu không vi phạm các giả thuyết cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
4.5 Kết quả phân tích ANOVA biến nhân khẩu học
4.5.1 Kết quả phân tích ANOVA đối với yếu tố giới tính
Bảng 4.15: Kết quả ANOVA với yếu tố giới tính
Loại biến thiên Tổng biến thiên Bậc tự do Trung bình biến thiên F Giá trị sig. Giữa nhóm .171 1 .171 .595 .441 Trong nhóm 65.653 229 .287 Tổng 65.824 230
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Theo kết quả này, mức ý nghĩa quan sát sig. = 0.441 > 0.05, nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy = 95%. Nhƣ vậy, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về tác động của hai giới tính khác nhau đối với xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu sữa canxi.
4.5.2 Kết quả phân tích ANOVA đối với yếu tố độ tuổi
Bảng 4.16a: Kết quả ANOVA với yếu tố độ tuổi
Loại biến thiên Tổng biến thiên Bậc tự do Trung bình biến thiên F Giá trị sig. Giữa nhóm 2.231 2 1.115 3.999 .020 Trong nhóm 63.593 228 .279 Tổng 65.824 230
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Theo kết qủa trên, giá trị của hệ số sig. là 0.02, nhỏ hơn 0.05, do đó giả thiết H0 đƣợc chấp nhận, nghĩa là có sự khác nhau về xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu sữa canxi giữa các nhóm tuổi. Việc tiếp theo là kiểm tra xem sự đánh giá này là khác
biệt giữa những nhóm tuổi cụ thể nào thông qua kiểm định Post Hoc với phép kiểm định Bonferroni, kết quả đƣợc trình bày trong bảng 4.16b.
Bảng 4.16b: Kiểm định Bonferroni của khác biệt nhóm tuổi
(I) Tuoi (J) Tuoi
Khác biệt của trung
bình
Sai lệch
chuẩn Sig.
Khoảng tin cậy ở mức 95%
Giới hạn dƣới Giới hạn trên 19 den 35 tuoi 36 den 50 tuoi .17809 .08089 .086 -.0170 .3732
51 den 60 tuoi -.04691 .08996 1.000 -.2639 .1700 36 den 50 tuoi 19 den 35 tuoi -.17809 .08089 .086 -.3732 .0170 51 den 60 tuoi -.22500* .08802 .034 -.4373 -.0127 51 den 60 tuoi 19 den 35 tuoi .04691 .08996 1.000 -.1700 .2639 36 den 50 tuoi .22500* .08802 .034 .0127 .4373
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết qủa cho thấy ở mức ý nghĩa 0.05 thì ảnh hƣởng đối với xu hƣớng lựa chọn sữa canxi của nhóm tuổi từ 19 đên 35 và nhóm tuổi từ 35 đến 50 (sig. = 0.086 > 0.05), cũng nhƣ nhóm tuổi từ 19 đến 35 và nhóm tuổi từ 51 đến 60 (sig. = 1.000 > 0.05) là nhƣ nhau; chỉ có sự khác biệt giữa trung bình của nhóm tuổi từ 35 đến 50 và nhóm tuổi từ 51 đến 60 (sig. = 0.034 < 0.05).
4.5.3 Kết quả phân tích ANOVA đối với yếu tố trình độ học vấn
Bảng 4.17: Kết quả ANOVA với yếu tố trình độ học vấn
Loại biến thiên Tổng biến thiên Bậc tự do Trung bình biến thiên F Giá trị sig. Giữa nhóm .049 2 .025 .086 .918 Trong nhóm 65.774 228 .288 Tổng 65.824 230
(Nguồn: Xử lý dữ liệu của tác giả)
Mức ý nghĩa quan sát thực tế có giá trị bằng 0.918 > 0.05, nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy = 95%. Nhƣ vậy, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa