Bảng 2.7. Các bước phân tích dữ liệu
Bước Nội dung
1 Thu nhận bảng trả lời và loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ 2 Mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời.
3 Nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.
Tiến hành các thống kê để mô tả dữ liệu thu thập. Sau đó, tiến hành:
(1) Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha;
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis);
(3) Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết trong mô hình; các kiểm định giả thuyết đều sử dụng mức ý nghĩa là 5%.
2.6.1. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha).
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, nói cách khác là đo lường đó không xảy ra 2 loại sai lệch: sai lệch hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện cần để một thang đo đạt giá trị là thang đo đó phải đạt độ tin cậy, nghĩa là cho cùng một kết quả khi đo lặp đi lặp lại.
Độ tin cậy: Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation).
Việc sử dụng Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các biến
trong tập dữ liệu được áp dụng theo từng nhóm mô hình (từng khái niệm). Cơ sở để lựa chọn những biến có độ tin cậy đạt yêu cầu là những biến có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 (Hair & ctg, 2006). Những thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại khỏi mô hình.
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 đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa một biến quan sát nào đó với các biến quan sát còn lại trong cùng thang đo càng cao. Theo Nunall & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi mô hình.
2.6.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Độ giá trị: Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo để tiến hành loại bỏ những biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy (nếu có), phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity), đồng thời thu gọn các tham số ước lượng trong từng nhóm biến.
Để thang đo đạt độ giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) cho phép dao động từ 0.3 đến 0.4 (Hair & Ctg, 2006), nghiên cứu này chọn điều kiện hệ số tải nhân tố của một biến quan sát lên một nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.4.
Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & Ctg, 2003).
Ngoài ra, cần kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua trị số Kaise – Meyer – Olkin (KMO). Theo đó, trị số KMO đủ lớn (≥0.5) thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hair & ctg, 2006), ngược lại nếu KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Ngoài ra, cần đảm bảo giá trị Sig của Bartlett’s Test < 0.05.
2.6.3. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Sau khi hoàn tất việc phân tích nhân tố, các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại bỏ khỏi mô hình cho đến khi các biến quan sát được nhóm theo các nhóm biến (factor). Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi qui.
Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập (yếu tố thành phần) và biến phụ thuộc (Lòng trung thành thương hiệu) trong mô hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp hồi qui bội.
Mô hình phân tích hồi qui các yếu tố ảnh hưởng đến Lòng trung thành thương hiệu có dạng tổng quát như sau:
𝑌 = 𝛽0+ 𝛽1 ∗ 𝑋1 + 𝛽2∗ 𝑋2+ 𝛽3∗ 𝑋3+ 𝛽4∗ 𝑋4+ 𝛽5∗ 𝑋5 + 𝜀 Trong đó: Y: Lòng trung thành thương hiệu
Xi (i= 1..5): Các yếu tố ảnh hưởng đến Lòng trung thành thương hiệu
i (i= 1..5): Các hệ số hồi qui
0: Hằng số, : Sai số
Kết quả phân tích hồi qui sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mục đích của chương 3 là trình bày kết quả kiểm định thang đo và các giả thuyết đưa ra trong mô hình. Nội dung của chương này gồm 3 phần chính.
Trước tiên là phần mô tả mẫu khảo sát, kế đến là kết quả kiểm định thang đo thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA. Cuối cùng là kết quả kiểm định các giả thuyết và phần bình luận kết quả phân tích hồi qui.
3.1. QUÁ TRÌNH KHẢO SÁT VÀ ĐẶC ĐIỂM MẪU NGHIÊN CỨU Để tiếp cận khách hàng phỏng vấn, học viên sử dụng kết hợp 2 hình thức là phát phiếu trực tiếp và khảo sát trực tuyến. Đối với hình thức khảo sát trực tuyến, đối tượng khảo sát được lựa chọn ngẫu nhiên theo tiêu chí dễ tiếp cận. Sau 15 ngày khảo sát số phiếu thu về là 87 phiếu. Để đảm được tỉ lệ của mẫu nghiên cứu so với mục tiêu đề ra. Học viên tiếp tục khảo sát đợt 2 với hình thức phát phiếu trực tiếp. Tổng số bảng câu hỏi phát ra là
Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 250, số bảng câu hỏi thu về là 190 (tỷ lệ hồi đáp là 76%). Sau khi phân tích và kiểm tra, có 19 bảng bị loại do điền thiếu thông tin hoặc chỉ ghi một mức độ đánh giá cho tất cả các phát biểu hoặc bảng trả lời có hình “zích – zắc”. Do đó, có 258 bảng câu hỏi hợp lệ thu được từ 2 đợt khảo sát được sử dụng trong đề tài này, đảm bảo điều kiện cỡ mẫu là n = 5 x m, với m = 29 (Hair & ctg, 2006).
Mẫu nghiên cứu có đặc điểm như sau:
Bảng 3.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu Thông tin
cá nhân Đặc điểm Số lượng Phần trăm
Giới tính Nam 180 69,8
Nữ 78 30,2
Độ tuổi
Từ 18 đến 35 tuổi 153 59,3
Từ 35 đến 55 tuổi 85 32,9
Trên 55 tuổi 20 7,8
Nghề nghiệp
Sinh viên 12 4,7
Cán bộ viên chức 108 41,9
Nghề nghiệp tự do 54 20,9
Công nhân 66 25,6
Nội trợ/hưu trí 18 7,0
Thu nhập
Dưới 7 triệu đồng/tháng 30 11,6
Từ 7 đến 15 triệu đồng/tháng 198 76,7 Trên 15 triệu đồng/tháng 30 11,6
Tần suất sử dụng
1 lần/tuần 30 11,6
2 lần/tuần 48 18,6
Nhiều hơn 3 lần/tuần 54 20,9
Ngày nào cũng uống 12 4,7
Thỉnh thoảng (chỉ khi có tiệc) 114 44,2
Tổng 258 100,0
(Nguồn: Xử lý kết quả khảo sát bằng phần mềm SPSS 20.0) Có 69,8% người trả lời phỏng vấn là nam giới, 30,2% người trả lời là nữ giới. Có thể thấy tỉ lệ nam cao hơn rất nhiều so với nữ, đặc điểm này cũng trùng với khách hàng sử dụng bia nói chung và bia Larue nói riêng.
Độ tuổi khách hàng trong khoảng từ 18 đến 35 tuổi chiếm tỉ lệ 59,3%, từ 35 đến 55 tuổi chiếm tỉ lệ 32,9%, độ tuổi trên 55 tuổi chiếm tỉ lệ 7,8%. Có sự chênh lệch khá lớn giữa tỉ lệ người trả lời ở các nhóm tuổi. Nguyên nhân chủ yếu là do họ tính dễ tiếp cận trong lựa chọn mẫu của học viên. Tuy nhiên, so với tổng thể nghiên cứu tỉ lệ chênh lệch này không nhiều. Vẫn đảm bảo tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
Nghề nghiệp của khách hàng được hỏi chủ yếu là cán bộ viên chức, nhóm nghề này chiếm 41,9%. Tỉ lệ người trả lời là công nhân có tỉ lệ cao thứ nhì với 25,6%, nghề nghiệp tự do chiếm tỉ lệ 20,9%. Hai nhóm khách hàng là sinh viên, nội trợ/hưu trí chiếm tỉ lệ thấp.
Khách hàng có thu nhập từ 7 đến 15 triệu đồng trung bình 1 tháng chiếm tỉ lệ cao nhất với 76,7%. Khách hàng có thu nhập dưới 7 triệu đồng/tháng và trên 15 triệu đồng/tháng có tỉ lệ bằng nhau là 11,6%.
Nhìn chung, đặc điểm mẫu nghiên cứu khá tương đồng với đặc điểm khách hàng sử dụng bia Larue nên cũng đảm bảo tính đại diện cho tổng hệ nghiên cứu.