Ký hiệu biến
Thang đo tham khảo Thang đo bổ sung Thang đo đề tài
SHIP1 Dịch vụ X giúp tiết kiệm
thời gian (Davis, 1989)
Sử dụng nước tinh khiết X rất tiết kiệm thời gian
SHIP2
Dịch vụ X giúp tơi thực hiện cơng việc nhanh hơn
(Klopping, Mckinney, 2004)
Sử dụng nước tinh khiết X giúp tơi làm việc hiệu quả hơn
SHIP3 Cĩ thể sử dụng dịch vụ X
mọi lúc nơi (Ahn, Park, Lee, 2001)
Cĩ thể sử dụng nước tinh khiết X mọi lúc mọi nơi
(8) Ý thức sức khỏe (YTSK)
Thang đo nhằm mục đích đo lường mức độ đánh giá của khách hàng về sự ý thức của khách hàng về sức khỏe ảnh hường đến quyết định lựa chọn mua sản phầm nước tinh khiết của người tiêu dùng. Thang đo này được xây dựng trên cơ sở đo lường “Mối quan hệ giữa tuổi và sự quan tâm đến thủy sản” theo kết quả nghiên cứu của Olsen (2003) gồm ba biến quan sát. Thơng qua nghiên cứu sơ bộ định tính sau cho phù hợp với thị trường Việt Nam, thang đo ý thức sức khỏe (YTSK) được thiết lập cũng gồm ba biến quan sát ký hiệu từ YTSK1đến YTSK3 ( xem bảng 3.9).
46 Bảng 3.9 Thang đo ý thức sức khỏe
Ký hiệu biến
Thang đo tham khảo Thang đo bổ sung Thang đo đề tài
YTSK1 Tơi là người rất ý thức về sức khỏe (Olsen, 2003)
Tơi là người rất ý thức về vệ sinh an tồn thực phẩm
YTSK2 Tơi là người quan tâm đến
những ảnh hưởng lâu dài về ăn uống (Olsen, 2003)
Tơi là người quan tâm đến những ảnh hưởng lâu dài của việc ăn uống
YTSK3 So với người cùng tuổi, sức
khỏe của tơi rất tốt (Olsen, 2003)
So với các loại nước tinh khiết khác, nước tinh khiết X rất đảm bảo vệ sinh an tồn thực phẩm
(9) Xu hướng tiêu dùng
Sau khi nghiên cứu định tính tại thị trường Việt Nam, thang đo xu hướng tiêu dùng được điều chỉnh và bổ sung saocho phù hợp với người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam. Thang đo này đã được thiết lập bao gồm ba biến quan sát ký hiệu từ XHTD1 đến XHTD3 (bảng 3.10)
47 Bảng 3.10 Thang đo xu hướng tiêu dùng
Ký hiệu biến
Thang đo tham khảo Thang đo bổ
sung
Thang đo đế tài
XHTD1 Tơi dự định sử dụng dịch vụ X
trong tương lai (Karami, 2006)
Tơi dự định mua sản phẩm nước tinh khiết X trong tương lai
XHTD2 Tơi cho rằng những người khác
cũng sẽ mua dịch vụ này (Karami, 2006) Tơi cho rằng những người khác cũng sẽ mua sản phẩm nước tinh khiết X
XHTD3 Tơi mong muốn sử dụng dịch vụ
X nhiều hơn trong tương lai. (Wangpipatwong, Chutimaskul, Mongkut, 2008)
Tơi mong muốn sử dụng nước tinh khiết X nhiều hơn trong tương lai
3.1.1.2 Nghiên cứu sơ bộ định lượng
Mục đích
Mục đích của nghiên cứu sơ bộ định lượng là tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được để làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng nước tinh khiết của người tiêu dùng. Từ đĩ tìm ra đáp án cho các câu hỏi nghiên cứu được đề ra trước đĩ.
Kế hoạch hiệu chỉnh dữ liệu
Bảng khảo sát sau khi thực hiện thuthập cần hiệu chỉnh nhằm tăng chất lượng dữ liệu. Bảng khảo sát sau khi thu thập được hiệu chỉnh gọi là bảng khảo sát hồn tất. Việc hiệu chỉnh dữ liệu được thực hiện theo hai bước sau:
Bước 1: Thực hiện hiệu chỉnh tại hiện trường, sau khi kết thúc phỏng vấn cần kiểm tra
thật nhanh về tính hồn thiện của bảng khảo sát. Nếu cĩ thiếu sĩt gì cần thực hiện phỏng vấn lại để hồn thiện bảng khảo sát đĩ.
48
Bước 2: Tác giả xem xét tính hợp lí của phần trả lời trong bảng khảo sát. Việc này được
thực hiện tại nơi thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Kết quả kiểm định sơ bộ cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu. Như vậy, các thang đo này đã sẵn sàng cho nghiên cứu chính thức (xem Phụ lục 3.2 – Bảng câu hỏi khảo sát: “ Xu hướng sử dụng nước tinh khiết của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh”).
3.1.2 Nghiên cứu chính thức
.1.2.1 Thiết kế mẫu và phương pháp chọn mẫu
a) Thiết kế mẫu
Đối với khái niệm về xu hướng tiêu dùng thì đối tượng nghiên cứu là những người cĩ thể chưa cĩ kinh nghiệm tiêu dùng và điều đĩ khơng làm cho kết quả nghiên cứu bị lệch hướng12. Trong nghiên cứu GoldSmith & ctg (2002), họ đã tiến hành nghiên cứu việc mua sắm qua Internet. Họ đã chia nhĩm khách hàng thành hai mẫu là người cĩ kinh nghiệm và chưa cĩ kinh nghiệm mua sắm qua Internet và so sánh kết quả thì khơng cĩ sự khác biệt đáng kể về xu hướng hành vi mua sắm.
Qua phần lý luận trên thì mẫu lựa chọn đại diện cho tổng thể được xác định bao gồm thành phần, phạm vi và thời gian như sau:
Thành phần: Người tiêu dùng cá nhân (khơng đề cập đến người tiêu dùng là tổ chức như các cơng ty, đại lý …)
Phạm vi: TP.HCM
Thời gian khảo sát: tháng 1/2015 đến 2/2015
b) Phương pháp lấy mẫu
Thơng thường, cĩ hai phương pháp lấy mẫu là lấy mẫu xác suất và lấy mẫu phi xác suất.Do hạn chế về thời gian và chi phí, tác giả quyết định lựa chọn phương pháp chọn
49
mẫu phi xác suất. Đây là phương pháp chọn mẫu phổ biến nhất cho các nghiên cứu tương tự.
Cĩ nhiều quan điểm khác nhau về kích thước mẫu, chẳng hạn Bollen (1989) cho rằng kích thước của mẫu tỉ lệ với số biến là 5:1, cịn theo Hair & ctg thì cho rằng kích thước mẫu phải tối thiểu từ 100 đến 150. Bên cạnh đĩ Hatcher (1994) cũng cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần trên tổng số biến, nhưngtheoGorsuch (1983) thì cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 200.
Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ thực tế và số ước lượng của mơ hình nghiên cứu, ta sẽ tính được số lượng mẫu cần thiết. Theo mơ hình đề nghị, xu hướng tiêu dùng được đo bởi 8 yếu tố, ước tính mỗi yếu tố cĩ khoảng 5 ước lượng, do đĩ số mẫu tối thiểu của nghiên cứu (theo Bollen, 1989) là 8x5x5 +10% mẫu dự phịng 220 mẫu. Bài nghiên cứu này chọn kích thước mẫu 300.
.1.2.2 Thu thập dữ liệu
Bảng câu hỏi được phát ra trực tiếp, ngẫu nhiên với quy trình thực hiện như sau: giới thiệu mục tiêu nghiên cứu, hướng dẫn điền thơng tin và thu thập bảng khảo sát trực tiếp và bảng khảo sát điện tử (online).
Khảo sát bằng bảng câu hỏi trực tiếp người tiêu dùng:
Nhĩm tiến hành quan sát sơ bộ để chọn đối tượng phù hợp sau đĩ tiếp xúc và tiến hành thuyết phục người tiêu dùng trả lời bảng câu hỏi.
Ưu điểm: Thắc mắc của người trả lời câu hỏi cĩ thể được giải đáp dễ dàng. Ghi nhận ý
kiến phản hồi, nhận xét và gĩp ý ngay tại lúc khảo sát. Bên cạnh đĩ cĩ thể kiểm tra chất lượng bảng khảo sát, đảm bảo bảng hỏi được trả lời một cách đầy đủ và nghiêm túc.
Nhược điểm: Thái độ của người được khảo sát, người trả lời khơng muốn bị làm phiền,
50
Khảo sát bằng bảng câu hỏi điện tử:
Sử dụng ứng dụng của Google là Google Drive trong Gmail để tạo bảng câu hỏi điện tử và gửi đến người đáp. Đồng thời thực hiện chế độ Required (câu hỏi bắt buộc) với tất cả các câu hỏi để đảm bảo người thực hiện bảng khảo sát điền đầy đủ thơng tin.
Ưu điểm: thơng tin lấy từ người khảo sát online là tương đối chính xác, nhanh chĩng.
Dễ dàng cho việc nhập liệu , thơng tin thu được đầy đủ hơn. Bảng câu hỏi điện tử được trình bày đẹp mắt, dễ nhìn, thuận lợi. Người được khảo sát đa phần là nhân viên văn phịng và những người thường xuyên sử dụng máy tính.
Nhược điểm: khĩ tiếp xúc được với các đối tượng chủ yếu của nghiên cứu là các bà mẹ,
các cơ, những người khơng tiếp xúc nhiều với máy tính. Nguồn thu thập dữ liệu.
Dữ liệu đa phần được thu thập từ người tiêu dùng tại địa bàn thành phố Hồ Chí Minh tập trung tại các địa điểm sau:
Các cửa hàng bán sản phẩm nước tinh khiết
Tại các siêu thị
Các trường học, bệnh viện, khu vui chơi, giải trí, ...
Bảng câu hỏi sau thu thập được chọn lọc và loại bỏ những bảng câu hỏi trả lời thiếu thơng tin, khơng phù hợp. Sau đĩ, các biến quan sát sẽ được mã hĩa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22.
3.1.3 Phân tích dữ liệu
Vấn đề nghiên cứu đã được xác định là “ Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng
nước tinh khiết của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh”. Mơ hình được
kiểm định gồm tám biến độc lập và tám giả thuyết, do đĩ nĩ địi hỏi phải phân tích hồi quy đa biến. Sử dụng phương pháp phân tích yếu tố khám phá (EFA) để phân tích nhằm tổng hợp thơng tin từ nhiều biến của mơ hình thành số lượng nhỏ hơn các nhân tố.
51 3.1.3.1 Đánh giá thang đo
Một thang đo được coi là cĩ giá trị khi nĩ đo lường đúng cái cần đo, cĩ nghĩa là phương pháp đo lường đĩ khơng cĩ sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải cĩ là thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thơng qua hệ số Cronbach alpha và hệ số tương quan biến - tổng (Item- Total Correlation):
Thang đo cĩ độ tin cậy đáng kể khi hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0,7.
Hệ số tương quan biến - tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đĩ hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhĩm càng cao, theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì các biến cĩ hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và đương nhiên là bị loại khỏi thang đo.
3.1.3.2 Phân tích dữ liệu
Bảng câu hỏi sau khi thu về được xem xét và loại đi những bảng câu hỏi khơng đạt yêu cầu. Sau đĩ, các biến quan sát sẽ được mã hĩa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22 và tiến hành phân tích thơng qua các bước sau:
Bước 1: Phân tích thống kê mơ tả dữ liệu.
Bước 2: Đánh giá sơ bộ thang đo và độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s
Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá tính hội tụ của các biến quan sát đo lường một yếu tố nào đĩ trong mơ hình nghiên cứu và loại các biến rác. Biến quan sát cĩ hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation) < 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chấp nhận nếu hệ số Cronbanch’s Alpha ≥ 0.6 (Nunnally & Burnstein, 1994 trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bước 3: Phương pháp phân tích EFA để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát
phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến ít hơn để chúng cĩ ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đầy đủ thơng tin của tập biến ban đầu. Với 300 mẫu thu thập sẽ được tiến hành
52
phân tích EFA thỏa các điều kiện sau: Biến quan sát được chọn là biến cĩ hệ số tải nhân tố (Factor loading)≥ 0.5, hệ số KMO (Kaiser – Mayer – Alkin) thỏa 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bước 4: Sau khi phân tích EFA, các giải thuyết được điều chỉnh lại với các nhân tố mới.
Phân tích tương quan được thực hiện để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau, cũng như giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc. Tiếp theo, phân tích hồi quy bội được áp dụng trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng nước tinh khiết của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh.
Bước 5: Phân tích Anova để so sánh trung bình của nhiều tổng thể, dựa trên việc xem
xét các biến thiên (phương sai) của các giá trị quan sát trong nội bộ từng nhĩm và giữa các nhĩm. Do phương sai là độ phân tán tương đối của các quan sát so với số trung bình nên việc phân tích phương sai giúp so sánh các số trung bình dễ dàng.
Tơi tiến hành phân tích Anova nhằm kiểm tra mức ý nghĩa của giá trị kiểm định từ đĩ xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính với tập dữ liệu.
a) Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phương pháp Cronbach Alpha dùng để loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha. Các biến quan sát cĩ hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo cĩ hệ số Crobach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nguyễn Hồng Long (2006,46)trích Nunnaly & Burnstein (1994), Pschychometric Theory, 3rd edition, Newyork, Mcgraw Hill). Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005,257) cho rằng: “ Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach‘s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng cĩ nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là cĩ thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới
53
đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”(Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) trích từ Nunally (1978), Pschometric Theory, Newyork, McGraw Hill; Peterson (1994), “ A Meta- Analysis of Cronbach’s Alpha”, Journal of consumer Reseach, No 21 Vol 2, pp 28-29; Slater (1995), “issues in Conduction Marketing Strategy Reseach”, Journal of Strategic).
Trong phân tích này, tơi sẽ thực hiện phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng nước tinh khiết của người tiêu dùng và sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm định thang đo của các biến: Thĩi quen tiêu dùng, chuẩn mực chủ quan, sự kiểm sốt hành vi cảm nhận, thái độ về chiêu thị, chất lượng cảm nhận, giá cả cảm nhận, sự hữu ích sản phẩm, ý thức sức khỏe.
b) Phân tích yếu tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Facort Analysis) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng cĩ ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thơng tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg 1998). Phân tích nhân tố 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 nhĩm phân tích biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng cĩ biến phụ thuộc và biến độc lập mà nĩ dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát k thành một tập F (F<k) các nhân tố cĩ ý nghĩa hơn.
Các tác giả Mayers, L.S, Gamst,G., Guarino A.J.(2000) cho rằng: trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.Trong bài nghiên cứu này tơi sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components với phép xoay Varimax trong thang đo đơn hướng (chỉ cĩ 1 thành phần). 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 phải lớn hơn
54
hoặc bằng 0.5 và theo Igbaria & ctg (1995) các trọng số tải của chính nĩ ở Factor khác phải nhỏ hơn 0.35
Việc phân tích nhân tố sẽ được thực hiện theo các tiêu chí sau:
Kiểm định Barlett: đại lượng Barlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả
thuyết các biến khơng tương quan trong tổng thể (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p30). Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê < 0.05 thì các biến quan sát cĩ mối tương quan với nhau trong tổng thể
Phép đo sự phù hợp của mẫu KMO ( Kaise- Meyer- Olkin): là một chỉ số dùng để
xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của 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