2.4. Kết quả nghiên cứu
2.4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu khảo sát: Nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố nên cần có ít nhất là 200 quan sát (Gorsuch, 1983); còn Hatcher (1994) cho rằng số biến quan sát nên lớn hơn 5 lần số biến, hoặc là bằng 100. (Trích dẫn Nguyễn Khánh Duy, 2006, tr. 22-23). Vì vậy với 34 biến quan sát, tác giả sử dụng 250 mẫu là phù hợp.
Giới tính: Qua kết quả thống kê giới tính của mẫu nghiên cứu, tác giả nhận thấy tỉ lệ người được phỏng vấn giữa nam và nữ có chênh lệch vì đặc thù của sản phẩm là thức ăn nhanh (lương thực). Cụ thể, trong 250 khách hàng tham gia phỏng vấn có 65 nam và 185 nữ. Kết quả phân tích giới tính của mẫu nghiên cứu không nói lên được gì nhiều ngoài việc cho chúng ta biết có bao nhiêu người nam, nữ; cũng như nói lên được trong quá trình lấy phiếu khảo sát, nữ thường quan tâm đến MGAL hơn nam giới. Tuy nhiên, phần tiếp theo tác giả xin tiếp tục phân tích để nói rõ ý nghĩa cũng như mối tương quan đến việc quyết định lựa chọn sản phẩm.
Bảng 2-10: Giới tính mẫu nghiên cứu Số lượng Tỷ lệ (%)
Valid Nam 65 26,0
Nu 185 74,0
Total 250 100,0
Bảng 2-11: Mối liên quan giữa giới tính và việc quyết định mua Quyết định mua
Tổng
Có Không
Giới tính Nam Số lượng 37 28 65
Tỷ lệ (%) 14.8% 11.2% 26.0%
Nữ Số lượng 138 47 185
Tỷ lệ (%) 55.2% 18.8% 74.0%
Tổng Số lượng Số lượng 75 250
Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) 30.0% 100.0%
Bảng biểu cho thấy mặc dù chỉ có 65 nam giới được phòng vấn, nhưng đã có 37 người quyết định việc lựa chọn sản phẩm; trong khi đó nữ giới với 185 người, nhưng cũng đã có 47 người quyết định chọn sản phẩm theo ý của người khác. Có thể số liệu chưa nói lên được điều gì, nhưng qua phân tích, cho thấy trước đây, đa số mọi người
suy nghĩ phụ nữ sẽ quyết định cho bữa ăn gia đình; nhưng ngày nay, điều này cần phải suy nghĩ lại khi mà nam giới đã biết quan tâm đến gia đình và chia sẻ việc nội trợ với nữ giới.
Nghề nghiệp: Thông qua việc phân tích dữ liệu từ Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng, số liệu thống kê cho thấy nghề nghiệp của 250 khách hàng tham gia phỏng vấn như sau: sinh viên, công nhân là 120, công chức, nhân viên là 98 và nghề khác 32. Thông qua việc khảo sát đối với những người đang đứng ở khu vực mua mì gói ở siêu thị và đang mua ở cửa hàng tạp hóa, chợ; nhận thấy rằng khách hàng đa số là trong độ tuổi lao động. Điều này nói lên được rằng các nhà sản xuất kinh doanh MGAL nên tập trung quan tâm nhiều hơn cho nhóm đối tượng khách hàng trong độ tuổi lao động.
Bảng: 2-12: Nghề nghiệp của khách hàng
Số lượng Tỷ lệ (%)
Valid Sinh viên, công nhân 64 25,6
Công chức, nhân viên văn phòng 153 61,2
khác 33 13,2
Tổng 250 100,0
Thu nhập: Được chia ở 3 mức (dưới 2 triệu, từ 2 triệu đến 4 triệu, trên 4 triệu); qua 250 khách hàng được khảo sát có đến 137 khách hàng có thu nhập từ 2 triệu đến 4 triệu và chỉ có 59 khách hàng trên 4 triệu.
Bảng 2-13: Thu nhập của khách hàng
Số lượng Tỷ lệ (%)
Valid Duoi 2 trieu 54 21,6
Tu 2 trieu den 4 trieu 137 54,8
Tren 4 trieu 59 23,6
Total 250 100,0
Số lần sử dụng: Được chia ở 3 mức (1 lần, 3 lần, hơn 3 lần/tuần); qua 250 khách hàng được khảo sát, ta được thống kê sau:
Bảng 2-14: Số lần dùng sản phẩm của khách hàng
Số lượng Tỷ lệ (%)
Valid 1 lần/tuần 33 13,2
3 lần/tuần 117 46,8
hơn 3 lần/tuần 100 40,0
Tổng 250 100,0
Qua bảng ta thấy, nhu cầu sử dụng sản phẩm là rất lớn, với việc sử dụng 3 lần/tuần nếu được tính trên dân số thì đây là số liệu mà nhà sản xuất cần quan tâm để xây dựng kế hoạch sản xuất của công ty.
Lý do mua hàng: Được chia ở 3 mức (tiết kiệm thời gian, tiết kiệm tiền, thích hương vị của mì; qua 250 khách hàng được khảo sát, ta được thống kê sau:
Bảng 2-15: Lý do mua hàng của khách hàng
Lý do mua hàng Số lượng Tỷ lệ (%)
Valid Tiết kiệm thời gian 113 45,2
Tiết kiệm tiền 119 47,6
Thích hương vị của mì 18 7,2
Tổng 250 100,0
Qua bảng thống kê, mục đích sử dụng sản phẩm là rất rõ (tiết kiệm thời gian và tiền bạc). Với 2 mục đích này, nhà sản xuất cần quan tâm đến thành phần, giá cả của sản phẩm làm sao với giá hợp lý và khi chế biến sản phẩm phải nhanh và thuận tiện.
Thông tin: Được chia ở 5 mức (quảng cáo ti vi, người quen giới thiệu, báo, internet, cửa hàng bán lẻ); qua 250 khách hàng được khảo sát, ta được thống kê sau:
Bảng 2-16: Thông tin nhận biết sản phẩm của khách hàng Thông tin Số lượng Tỷ lệ (%)
Quảng cáo ti vi 135 54.0
Người quen giới thiệu 36 14.4
Báo, tạp chi 16 6.4
Internet 6 2.4
Cửa hàng bán lẻ, siêu thị 57 22.8
Tổng 250 100.0
Qua biểu đồ, ta thấy kênh thông tin ảnh hưởng đến khách hàng nhiều nhất là quảng cáo trên truyền hình; điều này các nhà sản xuất cần lưu tâm và tăng cường hình thức quảng cáo này hơn nữa.
Số lƣợng mua sản phẩm: Qua thảo luận nhóm, đã đưa ra 3 mức với điều kiện là những gói mì mua khác nhau ở hương vị, chủng loại (lưu ý đây là khảo sát đối với khách hàng bán lẻ): 1 đến 2 gói, 3 đến 5 gói, 6 gói trở lên.
Bảng 2-17: Số lƣợng mua sản phẩm của khách hàng
Tần số Phần trăm
Valid 1 den 2 goi 35 14,0
3 den 5 goi 61 24,4
6 goi tro len 154 61,6
Total 250 100,0
Số liệu khảo sát này cho thấy, khách hàng khi đã đi mua mì gói thường mua với số lượng từ 3 gói trở lên với chủng loại, hương vị khác nhau.
__
Hình 2-2: Mối quan hệ giữa nghề nghiệp và số lần ăn trong tuần
Qua biểu đồ ta thấy, công chức, nhân viên văn phòng lại là những người dùng mì gói thường xuyên; điều này cũng rất hợp lý so với bảng mô tả mối quan hệ giữa Hình 2-3: mối quan hệ giữa nghề nghiệp và lý do mua hàng; cho thấy công chức, nhân viên văn phòng ăn nhiều mì gói là để tiết kiệm tiền.
__
Hình 2-3: mối quan hệ giữa nghề nghiệp và lý do mua hàng
Hình 2-4: Mối quan hệ giữa thu nhập, nghề nghiệp
Qua bảng trên, ta nhận thấy rằng, nghề nghiệp và thu nhập không theo công thức nào (cứ nghỉ sinh viên, công nhân là lương thấp). Tuy nhiên theo khảo sát có đến 35 công chức, nhân viên văn phòng có mức lương dưới 2 triệu; trong khi đó có 49 sinh viên, công nhân có mức lương từ 2 triệu trở lên.
__
Hình 2-5: Mối quan hệ giữa thu nhập và Lý do mua hàng
Qua bảng trên, ta thấy ở nhóm khách hàng có thu nhập dưới 2 triệu cho rằng dùng mì gói để tiết kiệm thời gian để nghỉ ngơi và dành sức cho làm việc, nhất là khi công nhân thường phải tăng ca để tích góp và kiềm tiền nhiều hơn. Trong khi có nhóm khách hàng có thu nhập từ 2 triệu trở lên thì lại cho rằng ăn mì gói để tiết kiệm tiền. Điều này phản ánh nhu cầu thực tế và tâm lý của con người; đã có thì muốn có nhiều hơn bằng cách tiết kiệm; người chưa có tiền thì cần có thời gian để tăng thu nhập.
2.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Các thang đo đều được đánh giá độ tin cậy (thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha được tính toán bằng phần mềm thống kê SPSS 16.0 for Windows).
Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào kiểm tra. Sau khi phân tích, kết quả cho thấy hệ số Cronbach alpha của các thang đo đều đạt từ 0.7 trở lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978;
Peterson, 1994; Slater, 1995). Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item-total correlation) trên 0.4 (xin xem phụ lục 3). Điều
này cho thấy các thang đo đảm bảo sự tin cậy cần thiết, thể hiện cụ thể qua bảng tóm tắt sau đây:
Bảng 2-18: Bảng đánh giá độ tin cậy của các thang đo Thang đo Số lượng biến quan sát Hệ số alpha
Chất lượng 5 0.819
Giá cả 5 0.78
Chủng loại 5 0.79
Thái độ phục vụ 5 0.761
Kênh phân phối 5 0.763
Phương thức thanh toán 4 0.728
Chương trình khuyến mãi 4 0.721
Tuy nhiên thông qua việc phân tích nhân tố ở bước tiếp theo sẽ giúp chúng ta thấy được cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành những nhân tố mới hay không, điều này sẽ giúp chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, đồng thời chúng ta có thể loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
2.4.3. Phân tích nhân tố: Bằng phương pháp trích các nhân tố (phương pháp mặc định là rút trích các thành phần chính – Principal components analysis), phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1 (xin xem chi tiết ở Phụ lục 4).
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Kết quả phân tích nhân tố mẫu nghiên cứu cụ thể như sau:
Bảng 2-19: Bảng chỉ số KMO các thang đo
Thang đo Số lƣợng biến quan sát Chỉ số KMO
Chất lượng 5 0.821
Giá cả 5 0.805
Chủng loại 5 0.762
Thái độ phục vụ 5 0.790
Kênh phân phối 5 0.758
Phương thức thanh toán 4 0.717
Chương trình khuyến mãi 4 0.738
Kết quả cho thấy rằng việc phân tích nhân tố ở đây là thích hợp vì các thang đo đều có chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Việc tiến hành phân tích nhân tố đối với từng thang đo cụ thể như sau:
2.4.3.1. Phân tích nhân tố thang đo chất lƣợng MGAL:
Thang đo chất lượng MGAL gồm có 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là Q1, Q2, Q3, Q4 và Q01 như đã được trình bày trong Chương 2 và cả 5 biến này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố lớn hơn 0.73 và tổng phương sai được giải thích là 58.594% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được. Kết quả phân tích được trình bày tóm tắt trong dưới đây.
Bảng 2-20: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chất lƣợng MGAL
Biến quan sát Nhân tố
1
Thuong hieu (Q1) .747
Han su dung (Q2) .802
Thong tin thanh phan tren bao bi (Q3) .731
Chat luong on dinh (Q4) .760
Nhin chung hai long ve chat luong (Q01) .786
2.4.3.2. Phân tích nhân tố thang đo giá cả MGAL:
Thang đo giá cả MGAL gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là G1,G2, G3, G4, G01 như đã được trình bày ở Chương 3, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau:
Bảng 2-21: Kết quả phân tích nhân tố thang đo giá cả MGAL
Biến quan sát Nhân tố
1 Gia ca phu hop voi chat luong (P1) .772 Gia ca phu hop voi thu nhap (P.2) .779 Gia ca gan lien voi thuong hieu (P.3) .700 Gia ban hop ly tu 3 ngan den 5 ngan (P.4) .634 Nhin chung hai long ve gia ca (P.01) .774
Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.63 và tổng phương sai có thể giải thích được là 53.88% nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được.
2.4.3.3. Phân tích nhân tố thang đo chủng loại MGAL:
Thang đo chủng loại MGAL bao gồm 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là V1, V2, V3, V4, V01 như đã được trình bày ở trong Chương 2, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chủng loại MGAL cụ thể được trình bày sau đây:
Bảng 2-22: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chủng loại MGAL
Biến quan sát
Nhân tố 1 Dap ung du khau vi cua nguoi dung (V1)
Thuong xuyen bo sung hang moi (V2) Sản phẩm có nhiều kiểm dáng mới (V3) San pham co tinh nang moi (V4)
Nhin chung hai long ve chung loai (V01)
.649 .620 .691 .873 .857
Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.62 và tổng phương sai có thể giải thích được là 55,6%
nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được.
2.4.3.4. Phân tích nhân tố thang đo thái độ phục vụ:
Thang đo thái độ phục vụ gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là S1, S2, S3, S4 và S01 như đã được trình bày ở Chương 2, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau:
Bảng 2-23: Kết quả phân tích nhân tố thang đo thái độ phục vụ
Biến quan sát Nhân tố
1 Nhan vien luon san sang phuc vu (S1) .708 Nhan vien ban hang than thien (S2) .779 Nhan vien ban hang dang tin cay (S3) .695 Nhan vien luon san sang tu van (S4) .636 Nhin chung hai long ve thai do phuc vu (S01) .773
Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.63 và tổng phương sai có thể giải thích được là 51,872%
nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được.
2.4.3.5. Phân tích nhân tố thang đo kênh phân phối:
Thang đo kênh phân phối bao gồm 5 biến quan sát được kí hiệu là C1, C2, C3, C4 và C01 như đã được trình bày ở Chương 2, cả 5 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau:
Bảng 2-24: Kết quả phân tích nhân tố thang đo kênh phân phối
Biến quan sát
Nhân tố 1 Tien loi hon khi mua o sieu thi (C1) .805 Tien loi khi mua o cua hang tap hoa (C2) .621
Giao hang moi luc moi noi (C3) .755
Tien loi hon khi mua o Cho (C4) .701
Nhin chung hai long ve kenh phan phoi (C01) .869
Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.61 và tổng phương sai có thể giải thích được là 57%
nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả khá tốt và chấp nhận được.
2.4.3.6. Phân tích nhân tố thang đo phương thức thanh toán:
Thang đo phương thức thanh toán bao gồm 4 biến quan sát được kí hiệu là T1, T2, T3, T4, T01 như đã được trình bày ở Chương 2. Nhưng sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows), tác giả nhận thấy rằng biến quan sát T3 có hệ số tương quan giữa biến tổng (Corrected Item-Total correlation) quá nhỏ (= 0.201) nên phải loại biến quan sát. Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau:
Bảng 2-25: Kết quả phân tích nhân tố thang đo phương thức thanh toán
Biến quan sát Nhân tố
1 Loi hon khi duoc thanh toan cham (T1)
Thoi gian thanh toan phu hop (T2)
Loi hon khi duoc thanh toan vao cuoi thang (T4 Nhin chung hai long ve phuong thuc thanh toan (T01)
,786 .785 .717 .681 Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.68 và tổng phương sai có thể giải thích được là 55.26%
nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả tốt và chấp nhận được.
2.4.3.7. Phân tích nhân tố thang đo chương trình khuyến mãi
Thang đo chương trình khuyến mãi bao gồm 4 biến quan sát được kí hiệu là O1, O2, O3 và O01 như đã được trình bày ở Chương 2, cả 4 biến quan sát này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 16.0 for Windows). Kết quả phân tích của thang đo này được trình bày như sau:
Bảng 2-26: Kết quả phân tích nhân tố thang đo chương trình khuyến mãi
Biến quan sát
Component
Giam gia (O1) .750
Tang them san pham (O2) .749
Boc tham, trung thuong (O3) .688
Nhin chung hai long ve chuong trinh khuyen mai (O01) .779
Qua bảng phân tích, cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố được trích ra đều lớn hơn 0.68 và tổng phương sai có thể giải thích được là 55.11%
nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả tốt và chấp nhận được.