Vì hai mô hình nghiên cứu tham khảo không sát với đề tài đang nghiên cứu nên tôi thực hiện thêm một bước nghiên cứu định tính để tìm ra các yếu tố tác động đến quyết định mua sản phẩm phong thủy của khách tại cửa hàng số 5, qua nghiên cứu này tìm được các yếu tố: sản phẩm, giá cả, vị trí cửa hàng, xúc tiến thương mại, nhân viên, vận chuyển, khách hàng1.
So sánh với mô hình của Ibrahim thì các yếu tố tìm được qua nghiên cứu định tính cũng gồm nhân tố bán lẻ (sản phẩm, giá cả, vị trí cửa hàng, xúc tiến thương mại, nhân viên), nhân tố vận chuyển, nhân tố khách hàng. Để dễ dàng cho việc chạy chương trình SPSS xin đưa ra mô hình nghiên cứu đề nghị như sau:
Mô hình 2-6 : Mô hình nghiên cứu đề nghị
1 Tham khảo phụ lục 01 của đề tài
Khách hàng Vận chuyển
Nhân viên Xúc tiến thương mại
Vị trí cửa hàng Giá cả Sản phẩm
2.2.6. Các giả thuyết nghiên cứu
H1: Yếu tố sản phẩm có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong thủy
của du khách tại cửa hàng số 5.
H2: Yếu tố giá cả có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong thủy của
du khách tại cửa hàng số 5.
H3: Yếu tố vị trí cửa hàng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong
thủy của du khách tại cửa hàng số 5.
H4: Yếu tố xúc tiến thương mại có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng
phong thủy của du khách tại cửa hàng số 5.
H5: Yếu tố nhân viên có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong thủy
của du khách tại cửa hàng số 5.
H6: Yếu tố vận chuyển có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong
thủy của du khách tại cửa hàng số 5.
H7: Yếu tố khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng phong
thủy của du khách tại cửa hàng số 5.
2.2.5. Tóm tắt
Như vậy, các cơ sở lý thuyết mà người viết cho là cần thiết để thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài đã được trình bày. Đồng thời, chương 2 cũng cho người đọc hiểu được phần nào tổng quan về nghiên cứu và mô hình lý thuyết sẽ được dùng cho nghiên cứu đề tài cùng với các khái niệm được giải thích cụ thể qua sự đúc kết các mô hình nghiên cứu có liên quan.
Trong chương 3, người viết tiếp tục trình bày phương pháp nghiên cứu cùng với những kỹ thuật cần dùng để xử lý dữ liệu mẫu thu thập được.
CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để kiểm định mô hình nghiên cứu đề nghị, chúng ta cần một phương pháp nghiên cứu khoa học và phù hợp. Chương 3 với mục đích giới thiệu phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng, đánh giá các thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết cùng các giả thuyết đề ra. Chương này gồm 3 phần chính là:
• Phần 1: Quy trình nghiên cứu; • Phần 2: Phương pháp nghiên cứu;
• Phần 3: Các phương pháp sử dụng để thực hiện phân tích số liệu thu thập.
3.2. Quy trình nghiên cứu (sơ đồ 3–1). 3.2. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài này gồm có 3 bước nghiên cứu:
3.2.1. Nghiên cứu định tính lần 1
• Mục đích của nghiên cứu này là tìm ra các yếu tố mà theo khách hàng cho là nó có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ.
• Nghiên cứu thực hiện tại cửa hàng số 5 của doanh nghiệp Hoàng Anh, lô T8 Phố mua sắm Vinpearl land Nha Trang với đối tượng khảo sát là khách mua hàng của cửa hàng số 5, số lượng là 50 khách.
• Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng là phỏng vấn khách mua hàng trả lời cho câu hỏi định tính là:
- Câu hỏi tiếng Việt: Xin anh (chị) vui lòng cho biết những nhân tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của anh (chị)?
- Câu hỏi tiếng Anh: Please tell me what factors affected to your decision of buying our product?
• Sau đó người phỏng vấn sẽ tổng hợp thông tin thu thập được để tạm thời có những yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách.2
Sơ đồ 3-1: Quy trình nghiên cứu
2 Tham khảo phụ lục 01 của đề tài
Xác định vấn đề nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu Hệ thống các cơ sở lý thuyết
Mô hình nghiên cứu đề nghị Thiết kế bảng câu hỏi định tính lần 1
Thống kê thiết kế bảng câu hỏi định lượng Thu nhập và nhập dữ liệu Xử lý số liệu Điều chỉnh mô hình Kiểm định mô hình Kết luận Đề xuất các kiến nghị
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Thiết kế bảng câu hỏi định tính lần 2
3.2.2. Nghiên cứu định tính lần 2
• Mục đích của nghiên cứu này là tìm ra các quan sát của các yếu tố mà theo khách hàng cho là nó có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ.
• Địa điểm nghiên cứu là cửa hàng số 5 của doanh nghiệp Hoàng Anh, tại lô T8 Phố mua sắm Vinpearl Land Nha Trang.
• Đối tượng nghiên cứu là khách mua hàng của cửa hàng số 5.
• Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng là bảng câu hỏi định tính để điều tra3, bảng câu hỏi được thiết kế dựa vào kết quả ngiên cứu định tính lần 1. • Nghiên cứu định tính lần 2 được thực hiện 1 lần duy nhất: 30 khách trả lời.
3.2.4. Nghiên cứu định lượng
• Mục đích của bước nghiên cứu này là kiểm định mô hình nghiên cứu đề nghị đã đặt ra, đo lường các yếu tố tác động đến quyết định mua vật phẩm phong thủy của khách hàng.
• Đối tượng nghiên cứu mẫu là những du khách mua hàng của cửa hàng số 5 của doanh nghiệp Hoàng Anh.
• Địa điểm phỏng vấn là cửa hàng số 5 thuộc lô T8 Phố mua sắm Vinpearl Land Nha Trang.
• Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn trực tiếp theo bảng câu hỏi chi tiết được soạn sẵn và đưa khách đọc và trả lời4. • Gồm 1 lần điều tra: gồm 300 khách mua hàng của cửa hàng số 5, trong đó số bảng câu hỏi thu lại hợp lệ là 300 bảng.
3.3. Phương pháp xử lý phân tích dữ liệu
3.3.1. Phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha
Đây là chìa khóa để xây dựng thang đo. Mục đích là tìm ra những mục hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào.
3 Tham khảo phụ lục 02, 03 của đề tài
Để làm được điều này, chúng ta phải kiểm tra xem các mục hỏi nào có đóng góp vào việc đo lường một khái niệm lý thuyết mà ta đang nghiên cứu và những mục hỏi nào không. Điều này, liên quan đến 2 phép tính toán: tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời.
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó, đồng thời các khái niệm này cũng cần phải có quan hệ với biến tổng trong các khái niệm. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau5.
Hệ số này nằm trong phạm vi từ 0.6 - 0.8 là chấp nhận được tên gọi trong bảng kết quả khi thực hiện là (Cronbach's Alpha). Bên cạnh đó mối quan hệ với biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) phải đạt ít nhất là 0.3 thì vẫn có thể cấp nhận6.
3.3.2. Phương pháp phân tích nhân tố EFA
• Khái niệm và ứng dụng
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản.
Phân tích nhân tố được sử dụng trong các trường hợp sau:
Nhận diện các khía cạnh hay nhân tố giải thích được các liên hệ tương quan trong một tập hợp biến. Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng một tập hợp các phát biểu về lối sống để đo lường tiểu sử tâm lý của người tiêu dùng. Sau đó phát biểu (biến) này được sử dụng trong phân tích nhân tố để nhận diện các yếu tố tâm lý cơ bản.
Nhận diện một tập hợp gồm một số biến mới tương đối ít, không có tương
5 Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, trang 249
quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện một phân tích đa biến tiếp theo sau. Chẳng hạn như sau khi nhận diện các yếu tố thuộc về tâm lý thì ta có thể sử dụng chúng như những biến độc lập để giải thích những khác biệt giữa những người trung thành và những người không trung thành với nhãn hiệu.
Để nhận ra một tập hợp gồm một số biến nổi trội từ một tập hợp nhiều biến để sử dụng trong các phân tích đa biến kế tiếp. Ví dụ như từ một số khá nhiều các câu phát biểu về lối sống (biến) gốc, ta chọn ra được mộ số ít biến được sử dụng như những biến độc lập để giải thích những khác biệt giữa những nhóm người có hành vi khác nhau4. (Theo Hoàng Mộng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr 259).
• Mô hình phân tích nhân tố
Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích được gọi là Communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung (commom factor) cộng với một nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình như sau:
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 + … + Aim Fm + Vi Ui
Trong đó : Xi: biến thứ i chuẩn hóa, Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa, Fi: các nhân tố chung, Vi: hệ số hồi qui chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến I, Ui: nhân tố đặc trưng của biến I, m: số nhân tố đặc trưng.
Các nhân tố đặc trưng có liên quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát.
Fi = Wi1 X1 + Wi2 X2 + Wi3 X3 + … + Wik Xk
Trong đó: Fi: ước lượng trị số của nhân tố i, Wt : quyền số hay trọng số nhân tố, k: số biến.
Chúng ta có thể chọn quyền số hay trọng số nhân tố cao sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn ra một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được
phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất. Nguyên tắc này được tiếp tục áp dụng như vậy để tiếp tục chọn ra các quyền số của nhân tố tiếp theo.
Các vấn đề có liên quan sẽ được người viết nhắc đến trong quá trình phân tích số liệu nhằm đơn giản hóa, giúp cho người đọc có thể hiểu dễ dàng hơn.
3.4.3. Phương pháp hồi quy đa biến
Nếu kết luận 2 biến có mối quan hệ chặt chẽ với nhau qua hệ số tương quan r, đồng thời giả định rằng đã cân nhắc kỹ mối liên hệ tiềm ẩn giữa 2 biến, và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích - Y) và biến kia là biến độc lập (hay biến giải thích - X). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.
• Mô hình hồi qui tuyến tính bội
Mô hình hồi qui bội mở rộng mô hình hồi qui tuyến tính hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc.
Mô hình có dạng như sau:
Yi = ß0 + ß1 X1i + ß2 X2i +…..+ ßp Xpi + ei
Trong đó:
Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i.
ßk : hệ số hồi quy riêng phần.
ei : là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi X2.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội giả định rằng biến phụ thuộc có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.
• Đánh giá độ phù hợp của mô hình
được đưa vào mô hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng không có nghĩa là càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn).
Nên trong phần này, chúng ta dùng R điều chỉnh (Adjusted R square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì hệ số này phản ảnh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (R2 điều chỉnh không nhất thiết phải tăng lên khi nhiều biến được đưa vào phương trình, và không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2).
• Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Ở đây biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: ß1 = ß2 = ß3 = ß4
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ta kết luận rằng: kết hợp các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích được những thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu.
• Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Sau khi chạy mô hình hồi quy, chúng ta sẽ dễ dàng xác định được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc thông qua hệ số hồi B.
3.5.Tóm tắt
Như vậy, chương 3 đã cho chúng ta biết quy trình nghiên cứu và những phương pháp sẽ được dùng để thực hiện phân tích dữ liệu. Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu một chút về doanh nghiệp Hoàng Anh, sản phẩm phong thủy và cửa hàng số 5 trước khi thực hiện phân tích dữ liệu thông qua phần mền SPSS 15.0 và tổng hợp các kết quả của nghiên cứu để phục vụ cho chương tiếp theo “ Thảo luận và kiến nghị”.
CHƯƠNG 4:
GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ DOANH NGHIỆP HOÀNG ANH, CỬA HÀNG SỐ 5 VÀ SẢN PHẨM PHONG THỦY
4.1. Giới thiệu khái quát về doanh nghiệp
4.1.1. Thông tin chung về doanh nghiệp
Doanh nghiệp Hoàng Anh được thành lập ngày 17/ 03/ 2006 tại 161 Trần Nhật Duật, Nha Trang, Khánh Hòa, tên chính thức là DNTN thương mại và dịch vụ Hoàng Anh. Chủ sở hữu của doanh nghiệp là Bà Ngô Thị Anh. Doanh nghiệp chuyên bán hàng phong thủy. Ngày 01/01/2007, Bà đã khai trương hai cửa hàng tại Phố mua sắm Vinpearl Nha Trang (Cửa hàng số 1 đặt tại lô T.3 Phố mua sắm Vinpearl Land, chuyên bán hàng trang sức, cửa hàng số 5 đặt tại lô T.8 Phố mua sắm Vinpearl Land, chuyên bán hàng phong thủy bằng đá, gỗ). Đồng thời, Bà mở