Trong chương 2 này chúng ta sẽ đi trình bày những nội dung chính sau: Thiết kế nghiên cứu định lượng.
Phân tích thống kê mô tả (bảng tần số ). Đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu.
Trình bày kết quả đo lường lòng trung thành của hành khách hàng sử dụng nước mắm 584 Nha Trang.
Phân tích ANOVA.
Xem xét mối liên hệ giữa các nhóm biến dân số học các yếu tố đánh giá của
khách hàng.
Những ý kiến đóng góp của hành khách mong muốn nâng cao chất lượng sản phẩm. Trình bày một số gợi ý chính sách gửi công ty CPTS 584 Nha Trang
Danh tiếng thương hiệu Chất lượng cảm nhận Lòng trung thành của khách hàng Sự thỏa mãn của khách hàng
1.4.2. Thiết kế nghiên cứu
Sơ đồ qui trình thực hiện nghiên cứu:
Hình 1.2: Qui trình thực hiện nghiên cứu marketing
Thiết kế nghiên cứu Vấn đề quản lý, lý thuyết
Vấn đề nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết; mô hình; giả
thiết
Thiết kế mẫu
Nhu cầu thông tin
Nguồn thông tin Cách đo, thu thập
Kế hoạch phân tích data
Test – hiệu chình Thu thập data
Phân tích và diễn dịch kết quả
Hình 1.1 trên trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu. Nghiên cứu này được
thực hiện thông qua hai bước chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua:
Ý kiến của các lãnh đạo tại công ty, cùng các chuyên gia chuyên môn, đồng
thời tham khảo đề tài trước.
Tham khảo ý kiến đánh giá của khách hàng.
Bản thân cũng đã từng dùng nước mắm 584 Nha Trang và cảm nhận.
Nghiên cứu này dùng để khám phá, điều chỉnh và xây dụng bảng câu hỏi (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cũng như mô hình nghiên cứu thang đo chất lượng cảm nhận, sự thỏa mãn, danh tiếng thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phương pháp thăm dò trực
tiếp ý kiến của khách hàng đã dùng nước mắm 584 Nha Trang. Mẫu được chọn theo
phương pháp ngẫu nhiên thuận tiện là các cư dân trên địa bàn Thành Phố Nha Trang
song vẫn tập trung thăm dò khách hàng chủ yếu là khách dọc theo đường bờ biển hai đường Trần Phú và đường Phạm Văn Đồng.
Để phục vụ cho công tác nghiên cứu định lượng thì đề tài có sử dụng một số phương pháp phân tích cụ thể như sau:
1.4.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu sơ cấp được thu thập thông qua quá trình phỏng vấn trực tiếp
bằng bảng câu hỏi đối với các khách hàng dùng sản phẩm nước mắm 584
Nha Trang. Trong đó, đối tượng phỏng vấn là những hành khách đã từng ít
nhất là một lần dùng nước mắm 584 Nha Trang. Tiến hành phỏng vấn trên 200 mẫu.
1.4.2.2Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu thu về được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.00. Sau khi mã hoá và làm sạch dữ liệu, chúng ta tiến hành các phân tích như sau:
Phân tích thống kê mô tả. Hệ số Alpha của Cronbach.
Phương pháp phân tích hồi quy.
Phân tích bảng chéo.
Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA).
1.4.2.3 Giới thiệu một số kỹ thuật phân tích trong nghiên cứu marketing
Các kỹ thuật xử lý dữ liệu:
1.4.2.3.1. Phân tích thống kê mô tả:
a) Định nghĩa thống kê trong kinh doanh và kinh tế
Một cách tổng quát, thống kê được định nghĩa như là một tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế và kinh doanh bằng cách
rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin được thu thập trong điều kiện
không chắc chắn.
Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số
liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc
tính của mẫu phân tích.
b) Dãy số phân phối
Là dãy số trình bày theo thứ tự số lượng các đơn vị của từng tổ trong một
tổng thể đã được phân tổ theo một tiêu thức nào đó. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tác dụng: nhằm khảo sát tình hình phân phối các đơn vị tổng thể theo tiêu thức nghiên cứu, thông qua đó người ta thấy được kết cấu của tổng thể và sự biến động của kết cấu đó. Đồng thời, thông qua dãy số phân phối người ta có thể tính các
chỉ tiêu nêu lên đặc trưng của cả tổng thể.
c) Bảng thống kê
Bảng thống kê là một hình thức biểu hiện các tài liệu tổng hợp thống kê một
cách có hệ thống, hợp lý, rõ ràng nhằm nói lên đặc trưng về mặt lượng của hiện tượng nghiên cứu.
Tác dụng: thông qua số liệu được trình bày một cách khoa học, gọn gàng, dễ
hiểu, giúp cho người xem hiểu được mối liên hệ giữa các số liệu trong bảng thực
hiện so sánh đối chiếu để rút ra bản chất của hiện tượng nghiên cứu.
d) Đồ thị thống kê
Đồ thị thống kê là những hình vẽ, đường nét hình học dùng để miêu tả có
tính chất quy ước các tài liệu thống kê.
Tác dụng:
- Nêu lên sự phát triển của hiện tượng theo thời gian.
- Trình bày mức độ phổ biến của hiện tượng.
- Trình bày mối liên hệ giữa các hiện tượng.
- Trình bày tình hình thực hiện kế hoạch. e) Các đại lượng thống kê mô tả
- Mean: số trung bình cộng.
- Sum: tổng cộng.
- Std.deviation: độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
- df: tần số.
- Std error: sai số chuẩn.
- Median: là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần
có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay
trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
1.4.2.3.2. Phân tích bảng chéo
a) Định nghĩa:
Phân tích bảng chéo là một kĩ thuật thống kê hai hay ba biến cùng lúc và bảng kết quả phản ảnh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lượng hạn chế trong
phân loại hoặc trong giá trị phân biệt. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô tả dữ liệu bằng phân tích bảng chéo được sử dụng rất rộng rãi trong nghiên cứu Marketing thương mại bởi vì (1) phân tích bảng chéo và kết quả của nó
có thể giải thích và hiểu một cách dễ dàng đối với những nhà quản lý không có chuyên môn thống kê; (2) sự rõ ràng trong việc giải thích cung cấp và sự kết hợp
chặt chẽ với kết quả nghiên cứu và quyết định trong quản lý; (3) chuỗi phân tích
bảng chéo cung cấp những kết luận sâu hơn trong các trường hợp phức tạp; (4) phân
tích bảng chéo có thể làm giảm bớt các vấn đề của các ô (cells) và phân tích bảng
chéo tiến hành đơn giản.
b) Phân tích bảng chéo hai biến
Bảng phân tích bảng chéo hai biến còn gọi là bảng phân tích tiếp liên, mỗi ô
trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến.
Giả thiết H0 trong kiểm định có nội dung như sau:
H0:không có mối quan hệ giữa các biến.
H1:có mối quan hệ giữa các biến.
Giá trị kiểm định X2 trong kết quả phân tích sẽ cung cấp mức ý nghĩa kiểm định (P-Value). Nếu mức ý nghĩa này nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa phân tích ban đầu thì kiểm định hoàn toàn có ý nghĩa, hay nói cách khác bác bỏ giả thiết H0, nghĩa
là các biến có mối quan hệ với nhau. Ngược lại thì giả thiết được chấp nhận hay
giữa các biến không có mối quan hệ với nhau.
1.4.2.3.3. Phân tích phương sai
a) Định nghĩa:
Kỹ thuật phân tích phương sai là kỹ thuật dùng để kiểm định giả thiết về các
tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở sự biến
thiên trong nội bộ các nhóm và sự biến thiên giữa trung bình nhóm. Từ đó, ta có thể
rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm.
b) Phương pháp phân tích
Giả thiết H0: trung bình thực của k nhóm này bằng nhau.
Ta tính toán các đại lượng kiểm định như sau:
Tổng các độ lệch bình phương trong nội bộ nhóm: phản ánh biến thiên ngẫu
nhiên do ảnh hưởng của các yếu tố khác.
SSW = 2 1 1 ) ( k i n j i ij j x x
định lượng đang nghiên cứu do tác động của biến phân loại đang xem xét. SSG = 2 1 ) ( k i i x x
Tổng độ lệch bình phương toàn bộ: phản ảnh toàn bộ biến thiên của biến định lượng đang nghiên cứu xem xét.
SST = i n j ij k i x x 1 2 1 ) ( (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các độ lệch bình phương bình quân hay còn gọi là độ lệch quân phương được xác định như sau:
1. Phương sai trong nội bộ nhóm
MSW =
k n SSW
2. Phương sai giữa các nhóm
MSG =
1
k SGG
Nguyên tắc quyết định với mức ý nghĩa là bác bỏ H0 nếu
MSW MGS
> Fk-1,n-k,a
Để tìm ra sự khác biệt xảy ra ở đâu và để xác định về độ lớn của sự khác biệt
bằng các kiểm định sau có nghĩa là ta thực hiện kiểm định sự khác nhau của trung
bình nhóm sau khi đã thực hiện phân tích Anova.
Một số phép kiểm định thống kê để so sánh giá trị trung bình giữa các nhóm:
- Bonferroni: tiến hành giống như LDS (so sánh từng cặp) nhưng điều chỉnh
mức ý nghĩa khi tiến hành so sánh bội dựa trên số lần tiến hành so sánh. Nó là một
trong những thủ tục kiểm định đơn giản nhất và hay được sử dụng cho mục tiêu này. - Dunnett: là thủ tục cho phép so sánh các giá trị trung bình của các nhóm mẫu
còn lại với giá trị trung bình của một nhóm mẫu cụ thể nào đó được chọn ra để so sánh.
1.4..2.3.4. Phân tích hồi quy
a) Định nghĩa:
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc
thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ
thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
b) Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2 i+…+ Bn Xn i + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Giả thiết 1: giả định liên hệ tuyến tính.
- Giả thiết 2: phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư.
- Giả thiết 3: không có sự tương quan giữa các phần dư.
- Giả thiết 4: không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Giả thiết 5: giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư.
c) Xây dựng mô hình hồi quy Các bước xây dựng mô hình:
B1. Xem xét ma trận hệ số tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua
xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối
quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy
cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
B2. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số R2 ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
R2 =
TSS ESS
ESS: tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị dự đoán của Yi và giá trị trung bình của chúng.
TSS: tổng bình phương sai lệch giữa giá trị Yi và giá trị trung bình của
chúng.
Khi đưa càng nhiều biến vào mô hình thì hệ số này càng cao. Tuy nhiên, R2ở
quy đơn. Lức này, ta phải sử dụng R2 điều chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình. 2 R = 1- (1 - R2 ) k n n 1
B3.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết Ho: B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
B4: Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô
hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm
vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được. Ta đánh giá tầm quan trọng của một biến thông qua hai hệ số:
Hệ số tương quan từng phần: căn bậc hai của R2 change. Thể hiện mối tương
quan giữa biến Y và X mới đưa vào. Tuy nhiên, sự thay đổi của R2 không thể hiện tỉ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
lệ phần biến thiên mà một mình biến đó có thể giải thích. Lúc này, ta sử dụng hệ số tương quan riêng bằng căn bậc hai của Prk2, Prk2=
k 2 k 2 R 1 R R 2 .
B5. Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):
- Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến.
Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS:
kết hợp của hai phương pháp loại trừ dần và đưa vào dần).
B6. Dò tìm sự vi phạm các giả các giả thiết (đã nêu ở trên bằng các xử lý của
SPSS).
Ngoài ra, còn sử dụng phân tích chi bình phương một mẫu để tìm ra quy luật
phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Crobach
alpha.
1.4.2.4 Qui trình nghiên cứu
1.4.2.4.1 Tiến độ thực hiện nghiên cứu
Bảng 1.2: tiến độ thực hiện nghiên cứu
Bước Dạng nghiên
cứu
Phương
pháp Kỹ thuật Thời gian Địa điểm
Định tính Hỏi ý kiến các chuyên
gia, khách hàng Tháng 3/2010 TP.Nha Trang 1 Sơ bộ Định lượng Phỏng vấn trực tiếp Tháng 3/2010 TP.Nha Trang 2 Chính thức Định lượng Phỏng vấn trực tiếp Tháng 4- 5/2010 TP.Nha Trang
1.4.2.4.2 Qui trình nghiên cứu
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua ý kiến các nhà lãnh đạo,
chuyên gia chuyên môn, các nhà quản lý marketing:
- Cô: Nguyễn Thị Hải Anh, giáo viên hướng dẫn – bộ môn Kinh tế thương mại
- Thầy: Hồ Huy Tựu, cô: Huỳnh Thị Ngọc Diệp, giảng viên bộ môn Kinh tế thương mại.
- Anh: Trần Trọng Thanh, trưởng phòng Marketing công ty CPTS 584 Nha Trang - Anh:Nguyễn Quang Hưng, tổ trưởng tổ sản xuất, với kinh nghiệm 5 năm
trong nghề. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Anh: Đặng Văn Hùng, thuộc tổ sản xuất.
- Ý kiến đánh giá chủ quan của bản thân trong quá trình sử dụng sản phẩm nước
Nghiên cứu sơ bộ
Việc đưa ra bảng câu hỏi không tránh khỏi những sai sót và sự không phù hợp, có thể là do đối tượng phỏng vấn hay do bản thân bảng câu hỏi gây sự hiểu
lầm… Vì vậy, tác giả đã tiến hành phỏng vấn thử 50 mẫu và cũng đã có những điều