CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
Mục tiêu 1: sử dụng phương pháp so sánh số tương đối, so sánh số tuyệt đối để đánh giá hoạt động kinh doanh của nhãn hàng công ty.
Mục tiêu 2: sau khi tham khảo ý kiến chuyên gia, từ đó xây dựng mô hình hồi quy hình thành nên các nhân tố tác động đến giá trị thương hiệu. Lập bảng câu hỏi khảo sát theo quan điểm của khách hàng về giá trị thương hiệu của sản phẩm. Sau khi thu thập xong các bảng câu hỏi, tiến hành phân loại dữ
liệu thành dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng, mã hóa và nhập dữ liệu rồi tiếp tục làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào xử lý và phân tích. Sử dụng phần mềm Excel và SPSS 16.0 để xử lý số liệu.
Phương pháp mô tả
Thống kê là tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên những số liệu và thông tin thu thập được.
Thống kê mô tả là một trong hai chức năng chính của thống kê (thống kê mô tả và thống kê ứng dụng). Thống kê mô tả là tập hợp tất cả các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu.
Bảng tần số:
Bảng đếm tần số với tập dữ liệu đang có thì số đối tượng có các biểu hiện nào đó ở một thuộc tính cụ thể là bao nhiêu, nhiều hay ít… có thể thực hiện cho bảng tần số với tất cả các biến kiểu định tính lẫn định lượng.
Ý nghĩa: Là tính tần số của từng biểu hiện, được tính bằng cách đếm và cộng dồn; tần số tính theo tỷ lệ phần trăm (%) bằng casch lấy tần số của từng biểu hiện chia cho tổng số mẫu quan sát; tính phần trăm hợp lệ là tính trên số quan sát có thông tin trả lời; tính phần trăm tích lũy do cộng dồn các phần trăm từ trên xuống, nó cho biết có bao nhiêu phần trăm đối tượng ta đang khảo sát ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
Các đại lượng thống kê mô tả:
Các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các biến định lượng.
Nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa.
Các đại lượng thống kê mô tả thường được dùng là:
- Mean (trung bình cộng): Trong tổng số mẫu quan sát người ta tính trung bình xem được bao nhiêu trong mẫu chúng ta quan sát.
- Std.Deviation (độ lệch chuẩn): Cho biết mức độ phân tán của các giá trị quanh giá trị trung bình.
- Minimum (giá trị nhỏ nhất): Biểu hiện giá trị nhỏ nhất của biến trong mẫu khảo sát được.
- Maximum (giá trị lớn nhất): Biểu hiện giá trị lớn nhất trong các mẫu quan sát được.
Hệ số Cronbach alpha
Đánh giá độ tin cậy của phép đo lường bằng phương pháp tính hệ số Cronbach’s Alpha. Phương pháp này sử dụng trước để loại các biến quan sát không đạt yêu cầu trong qua trình nghiên cứu bằng cách: các biến có hệ số tương quan biến- tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach alpha từ 0,80 đến 1 là thang đo lường tốt, từ 0,70 đến 0,80 là sử dụng được.
Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,60 trở lên là sử dụng cũng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Do đó, trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng mức cronbach’s alpha thấp nhất mà các chuyên gia đã đề nghị đó chính là 0,60. Thêm vào đó nếu hệ số alpha để loại bỏ biến lớn hơn hệ số alpha thì biến đó sẽ bị loại khỏi bộ tiêu chí. Sau khi đạt độ tin cậy dùng phương pháp phân tích nhân tố để xác định đâu là những tiêu chí quan trọng nhất mà người tiêu dùng quan tâm.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến được đưa vào khi phân tích nhân tố phải được xác định dựa vào các nghiên cứu đã có của các chuyên gia hoặc các khảo sát được tiến hành trước đó đối với đối tượng nghiên cứu, các biến phải đo lường được bằng thang đo định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ) và cỡ mẫu đủ lớn (thường phải gấp 4 hay 5 lần tổng số biến). Ở đây trước khi đưa ra các nhân tố để tiến hành phân tích, tác giả xây dựng bộ nhân tố dựa trên phỏng vấn sâu một vài đáp viên là đối tượng nghiên cứu kết hợp các nhân tố khi lượt khảo tài liệu sau đó khảo sát lại nhằm đưa ra bộ nhân tố với kỳ vọng có độ tin cậy cao. Đồng thời các nhân tố được đo lường mức độ ảnh hưởng bằng thang đo Likert 5 mức độ (1-hoàn toàn không đồng ý, 2-không đồng ý, 3-trung bình, 4-đồng ý, 5-hoàn toàn đồng ý).
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu Marketing có thể có rất nhiều biến để nghiên cứu, hầu hết chúng thường có tương quan với nhau và thường được rút gọn để dễ dàng quản lý. Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp thành phần chính (principal components) với phép quay cho phương sai tối đa (varimax) và điểm dừng khi các yếu tố có phương sai tổng hợp của từng nhân tố (eigenvalue) = 1. Và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
Phân tích nhân tố khám phá được dùng đến trong trường hợp mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ ràng hay không chắc
chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số quan sát tải lên các nhân tố cơ sở. Mô hình nhân tố dược thể hiện bằng mô hình sau:
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 +…+ Aim Fm + Vi Ui Xi: biến thứ i chuẩn hóa.
Ai j: hê số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i.
F: các nhân tố chung.
Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng I đối với biến i.
Ui: nhân tố đặc trưng của biến i.
m: số nhân tố chung.
Các tham số thống kê:
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Factor loadding (hệ số tải nhân tố): Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố.
- Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Factor scores: Là các điểm nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra. Còn được gọi là nhân số.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: 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, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích. Đây cũng là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung.
- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Hồi quy tuyến tính
- Phân tích hồi quy bội được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến giá trị thương hiệu. Kết quả phân tích hồi quy sẽ xác định các nhân tố quan trọng và mức độ ảnh hưởng của chúng đến giá trị thương hiệu.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích Y), và các biến kia là 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 một phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập. Mô hình có dạng như sau:
Yi = b0 + b1X1i + b2X2i + … + bpXpi + ei
Trong đó:
Xpi : biểu hiện của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i bp : là 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.
- Phân tích hồi quy đa biến là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập hay biến giải thích) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích.
- Đề tài sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố (biến giải thích) đến giá trị thương hiệu của nhãn hàng (biến kết quả). Phương trình hồi quy có dạng:
Y = b0 + b1F1 + b2F2 + … + bjFj
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc (giá trị thương hiệu của nhãn hàng) bj: hệ số ước lượng
Fj: biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng) Bảng 2.1: Biến độc lập
Nhận biết thương hiệu (BAW)
BAW1 Khi nghĩ về thuốc nhỏ mắt, Eyelight vita là một trong những thương hiệu mà tôi quan tâm
BAW2 Eyelight vita là một thương hiệu mà tôi rất quen thuộc
BAW3 Tôi có thể dễ dàng nhận ra Eyelight vita trong các nhãn hiệu thuốc nhỏ mắt khác
BAW4 Tôi có thể dễ dàng phân biệt Eyelight vita với các loại thuốc nhỏ mắt cạnh tranh khác
BAW5 Tôi có thể nhớ và nhận biết logo của Eyelight vita một cách nhanh chóng
Chất lượng cảm nhận (PQ) PQ1 Giá của Eyelight vita là phù hợp chất lượng
PQ2 Giá thuốc nhỏ mắt Eyelight vita là phù hợp túi tiền
PQ3 Công dụng đa dạng của Eyelight vita đáp ứng tốt nhu cầu PQ4 Eyelight vita là thuốc nhỏ mắt có chất lượng cao
PQ5 Kiểu dáng chai, bao bì của Eyelight vita thuận tiện cho sử dụng PQ6 Thị trường phân phối của Eyelight vita rộng khắp dễ tìm mua PQ7 Nhãn hàng Eyelight vita giải quyết tốt các thắc mắc, khiếu nại
Lòng ham muốn thương hiệu (PF) PF1 Khả năng mua Eyelight vita của tôi rất cao
PF2 Tôi thích sử dụng Eyelight vita hơn các thuốc nhỏ mắt khác PF3 Nếu cần sử dụng thuốc nhỏ mắt, tôi sẽ mua Eyelight vita
Lòng trung thành thương hiệu (BL) BL1 Eyelight vita là sự lựa chọn đầu tiên của tôi
BL2 Tôi sẽ chọn mua Eyelight vita giữa các thương hiệu khác BL3 Tôi sẵn lòng giới thiệu Eyelight vita cho người thân, bạn bè BL4 Tôi sẽ tìm mua được Eyelight vita chứ không mua các loại khác
Thái độ đối với chiêu thị AD1 Các hoạt động quảng cáo rất thường xuyên AD2 Các hoạt động quảng cáo rất hấp dẫn
AD3 Tôi rất thích các quảng cáo của Eyelight vita
SP1 Các chương trình khuyến mại của Eyelight vita rất thường xuyên SP2 Các chương trình khuyến mại của Eyelight vita rất hấp dẫn
SP3 Tôi rất thích tham gia các chương trình khuyến mãi của Eyelight vita PR1 Các hoạt động quan hệ công chúng của Eyelight vita rất thường
xuyên
PR2 Các hoạt động quan hệ công chúng của Eyelight vita rất hấp dẫn PR3 Tôi rất thích các hoạt động quan hệ công chúng của Eyelight vita
Giá trị thương hiệu (BV)
BV1 Tôi đánh giá Eyelight vita mang giá trị thương hiệu rất cao
BV2 Nếu thương hiệu khác có các tính năng giống như Eyelight vita, tôi thích mua Eyelight vita
BV3 Nếu một thương hiệu khác cũng tốt như Eyelight vita, tôi thích mua Eyelight vita
BV4 Nếu một thương hiệu khác không khác Eyelight vita bất cứ tí nào, thì mua Eyelight vita sẽ là một quyết định khôn ngoan
Nguồn: Lược khảo tài liệu kết hợp điều tra số liệu, 2014
Mục tiêu 3: từ các kết quả nghiên cứu của mục tiêu trên, đưa ra những giải pháp thích hợp nhằm nâng cao giá trị thương hiệu sản phẩm.
CHƯƠNG 3