7. Kết cấu của luận văn
2.3. Nghiên cứu chính thức
2.3.1. Xác định mẫu nghiên cứu
Sau khi có bảng câu hỏi và thang đo chính thức, tiến hành khảo sát trên thực tế với kích thước mẫu phù hợp. Theo các nhà nghiên cứu, nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (The Maximum Likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 theo (Hair & ctg, 1998) hoặc tới hạn đến 200 (Hoelter, 1983). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 05 mẫu cho 1 tham số ước lượng (Bollen, 1989). Trong nghiên cứu này, mô hình nghiên cứu có 9 yếu tố cần khảo sát với dự kiến có 40 tham số, như vậy kích thước mẫu tối thiểu đưa ra phải là 40 x 5 = 200 mẫu. Để tăng độ tin cậy, chúng tôi sẽ nghiên cứu cỡ mẫu là 300.
2.3.2. Đối tượng, thời gian, phương pháp và địa điểm thu thập thông tin
Đối tượng nghiên cứu như đã trình bày tại chương 1 là những hộ gia đình có trẻ em trong phạm vi độ tuổi từ 6 tuổi trở xuống trên địa bàn thành phố Nha Trang. Đối tượng này có quan tâm đến việc mua đồ chơi gỗ, hoặc đã từng mua đồ chơi gỗ.
Thời gian nghiên cứu tiến hành từ tháng 12/2012 đến tháng 02 năm 2013.
Phương pháp thu thập thông tin qua cách thức phỏng vấn trực tiếp và gửi bản câu hỏi. Địa điểm khảo sát được thực hiện tại các cửa hàng có bán đồ chơi gỗ và các trường mầm non trên địa bàn thành phố Nha Trang. Tại các cửa hàng có bán đồ chơi gỗ, những người mua hoặc đang quan tâm đến đồ chơi gỗ sẽ được khảo sát, tuy nhiên việc khảo sát chỉ tập trung vào những cửa hàng lớn vì ở đó có đủ các loại mặt hàng đồ chơi gỗ cũng như có nhiều người quan tâm mua. Tại các trường mầm non, những phụ huynh có trẻ em đang học trường mầm non sẽ được khảo sát, tuy nhiên việc khảo sát chỉ tập trung tại một số trường mầm non có quy mô lớn, trải khắp thành phố Nha Trang để việc khảo sát diễn ra thuận lợi.
Bảng 2.10: Bảng phân số lượng mẫu trên địa bàn Nha Trang
STT Địa điểm Tỷ lệ Số lượng mẫu
phân bổ
1 Nhà sách Phương Nam 20% 60
2 Cửa hàng shop Lyly 20% 60
3 Nhà trẻ 3/2 20% 60
4 Nhà trẻ Cửu Long 20% 60
5 Nhà trẻ Hướng Dương 20% 60
Địa bàn thành phố Nha Trang 100% 300
2.3.3. Các bước phân tích dữ liệu
Đề tài thực hiện phân tích các thang đo lường qua bốn bước: (1) Phân tích độ tin cậy bằng hệ số alpha của Cronbach đối với các chỉ báo được sử dụng trong 9 thang đo để phát hiện ra các chỉ báo không tốt và đánh giá độ tin cậy của thang do; (2) Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho tất cả các chỉ báo để xác định xem các chỉ báo có tạo ra số nhân tố (thang đo) như dự định không, cũng như xem xét các chỉ báo có trọng số nhân tố lớn trên các khái niệm dự định không; (3) Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để biết mối tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau và đánh giá sự phù hợp của mô hình; (4) Phân tích ANOVA để kiểm định sự khác biệt có ý nghĩa về động cơ mua hàng giữa các nhóm người tiêu dùng theo các thông tin mẫu.
2.3.4. Các phương pháp phân tích dữ liệu 2.3.4.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha 2.3.4.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha
Hệ số alpha () của phép kiểm định Cronbach là một phép kiểm định sự tương quan giữa các biến quan sát. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu, tức là loại bỏ những biến quan sát trong bảng câu hỏi làm giảm sự tương quan giữa các mục hỏi. Hệ số của Cronbach có công thức: = N/[1 + (N – 1)], trong đó là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. Trong kiểm định Cronbach Alpha, các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến và tổng (Corrected Item – Total Correlation) < 0,3 (Nunnally & Bernstein, 1994) sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi có hệ số Cronbach Alpha > 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994) là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là
mới hoặc là mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là dùng được, Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao, tuy nhiên nếu Cronbach Alpha > 0,95 thì thang đo lường đó là không tốt vì các biến đo lường hầu như là một (Bagozzi, Edwards & De Vellis, 1991) hoặc có khả năng xuất hiện biến thừa (Redundant Items) ở trong thang đo. Phép kiểm định Cronbach Alpha góp phần nghiên cứu xây dựng thang đo lường các nhân tố tác động đến động cơ mua đồ chơi gỗ.
2.3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng 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 được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định theo phạm vi, mức độ tương quan giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở, cũng như sự phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút ngắn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở. Các nhân tố cơ sở là tổ hợp tuyến tính của các biến mô tả bằng hệ phương trình sau:
F1 = 11x1 + 12x2 + 13x3 + … + 1PxP
F2 = 21x1 + 22x2 + 23x3 + … + 2PxP
Sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax (đối với các thang đo lường đa hướng – các biến tác động) vì theo (Gerbing & Anderson, 1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax. Tuy nhiên với thang đo lường đơn hướng – biến tác động, nên sử dụng phương pháp trích Principal component analysis vì phương pháp trích này sẽ làm cho tổng phương sai trích tốt hơn. Thang đo lường được chấp nhận khi thỏa mãn điều kiện tổng phương sai trích từ 0,5 trở lên (Gerbing & Anderson, 1988).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn nhất của mỗi biến phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 theo (Hair & ctg, 1998). Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA (Ensuring Practical Significance). Factor loading lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading lớn hơn 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là n = 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu
chuẩn Factor loading lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải lớn hơn 0,75 (Hair & ctg, 1998). Cỡ mẫu nghiên cứu của đề tài là n = 300 nên tiêu chuẩn của Factor loading được sử dụng là 0,5 trở lên. Đồng thời, tại mỗi biến quan sát chênh lệch giữa hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ phải từ 0,3 trở lên (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là chỉ tiêu sử dụng để xem xét sự thích hợp của phân tích EFA, khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) (Hair & ctg, 2006) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008)
Phân tích nhân tố khám phá sẽ giải quyết được mục tiêu nghiên cứu đó là xây dựng thang đo lường đã qua phép kiểm định Cronbach Alpha.
2.3.4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến cho biết mối tương quan giữa từng biến độc lập (khái niệm nghiên cứu) với biến phụ thuộc (động cơ hay ý định mua hàng) cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập và đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu có dạng hồi quy tổng quát như sau:
Y = + β1X1 + β2X2 + … + β1Xn + ε Trong đó : Y là biến phụ thuộc; β1, β2, …,βn là các hệ số hồi quy; X1, X2, ..., Xn là các biến độc lập ; ε là sai số.
Dựa vào mô hình tổng quát trên và các nhân tố ảnh hưởng tới động cơ mua hàng, chúng tôi xây dựng mô hình hồi quy như sau :
Y = + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7+ β8X8 + ε
Trong đó, tên biến và ký hiệu được giải thích qua bảng sau:
Bảng 2.11: Đặt tên và ký hiệu biến
Tên biến Ký hiệu Giải thích biến
Động cơ/ý định hành vi Y Biến phụ thuộc
Cảm nhận rủi ro X2 Biến độc lập
Trách nhiệm đạo lý X3 Biến độc lập
Kỳ vọng vào sự thành đạt của trẻ trong tương lai X4 Biến độc lập
Cảm nhận hành vi xã hội X5 Biến độc lập
Kiến thức X6 Biến độc lập
Thói quen mua sắm X7 Biến độc lập
Điều kiện mua sắm X8 Biến độc lập
Kết quả phân tích hồi quy đa biến giải quyết mục tiêu nghiên cứu đó là, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến động cơ mua đồ chơi gỗ trẻ em của các hộ gia đình trên địa bàn thành phố Nha Trang.
2.3.4.4. Phân tích phương sai (ANOVA)
Mục đích của phân tích phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này là để tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa về động cơ mua hàng giữa các nhóm người tiêu dùng theo giới tính, tuổi trẻ, tình trạng gia đình, số trẻ, trình độ học vấn, thu nhập bình quân, nghề nghiệp.
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence trong bảng (Test of Homogeneity of Variances) được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%, nếu kết quả kiểm định cho mức ý nghĩa < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, ngược lại ta chấp nhận giả thuyết H0
rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau, như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. Bảng tiếp theo trình bày kết quả phân tích ANOVA là căn cứ xác định lần nữa có sự khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê hay không. Nếu kết quả kiểm định dẫn đến việc bác bỏ H0 thì ta phải làm tiếp phân tích sâu (thủ tục Post Hoc Tests) với phép kiểm định LSD để xác định trung bình của nhóm nào khác với nhóm nào, tức là tìm xem sự khác biệt xảy ra ở đâu, và xác định hướng cũng như độ lớn của sự khác biệt (Trọng & Ngọc, 2008).
Kết luận chương 2
Chương này đã tập trung trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định mô hình và các giải thiết nghiên cứu đã đặt ra. Quá trình nghiên cứu sẽ trải qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Mỗi giai đoạn yêu cầu người nghiên
cứu phải thực hiện thận trọng qua các bước khảo sát tuần tự cùng với việc sử dụng thành thạo các phương pháp phân tích dữ liệu thông qua phần mềm hỗ trợ SPSS để các kết quả thu được có độ giá trị tin cậy cao.
Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả khảo sát qua các phân tích dữ liệu; đánh giá độ tin cậy và kiểm định thang đo bằng Cronbach Apha, phân tích nhân tố EFA, phân tích hồi qui, phân tích ANOVA của phần mềm SPSS.
Chương 3:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 trình bày chi tiết kết quả nghiên cứu từ quá trình thu thập thông tin ban đầu đến khâu kiểm định độ tin cậy của thang đo lường và kết quả xây dựng mô hình lý thuyết về động cơ mua đồ chơi gỗ trẻ em.
3.1. Tổng quan về địa bàn nghiên cứu
Nha Trang là một thành phố ven biển và là trung tâm chính trị, kinh tế, văn hóa, khoa học kỹ thuật và du lịch của tỉnh Khánh Hòa, được Thủ tướng chính phủ Việt Nam công nhận là đô thị loại 1 vào ngày 22 tháng 4 năm 2009.
Thành phố Nha Trang có diện tích khoảng 251 km². Phía Bắc giáp thị xã Ninh Hòa, phía Nam giáp thành phố Cam Ranh, phía Tây giáp huyện Diên Khánh, phía Đông giáp Biển Đông.
Theo điều tra dân số năm 2009 thì dân số toàn thành phố có 392.279 người, trong đó dân số thành thị chiếm 74,6%, dân số nông thôn chiếm 25,4%, nam chiếm 48,5% và nữ chiếm 51,5%. Mật độ dân số trung bình khoảng 1.562 người/km2. Dân cư phân bố không đều, tập trung chủ yếu ở các phường nội thành. Khu vực trung tâm thành phố thuộc các phường Vạn Thắng, Vạn Thạnh, Phương Sài, Phước Tân, Phước Tiến, Tân Lập có mật độ dân cư cao với gần 30.000 người/km². Còn một số xã như Vĩnh Lương, Phước Đồng với địa hình chủ yếu là núi cao thì có mật độ dân số thấp, vào khoảng 320-370 người/km2.
Thành phố Nha Trang gồm 27 đơn vị hành chính, gồm có:
19 phường nội thành là: Vĩnh Hải, Vĩnh Phước, Vĩnh Thọ, Xương Huân, Vạn Thắng, Vạn Thạnh, Phương Sài, Phương Sơn, Ngọc Hiệp, Phước Hòa, Phước Tân, Phước Tiến, Phước Hải, Lộc Thọ, Tân Lập, Vĩnh Nguyên, Vĩnh Trường, Phước Long và Vĩnh Hòa.
8 xã ngoại thành là: Vĩnh Phương, Vĩnh Trung, Vĩnh Thạnh, Vĩnh Thái, Vĩnh Hiệp, Vĩnh Ngọc, Vĩnh Lương và Phước Đồng.
Nhìn chung, Nha Trang là thành phố có nền kinh tế tương đối phát triển ở khu vực miền Trung. Năm 2011, GDP bình quân đầu người của thành phố đạt 3.184 USD, tốc độ tăng trưởng GDP tăng bình quân hàng năm từ 13- 14% [47].
3.2. Thực trạng tình hình kinh doanh các mặt hàng đồ chơi gỗ trên địa bàn thành phố Nha Trang thành phố Nha Trang
Trên địa bàn thành phố Nha Trang hiện nay, các cửa hàng có bán các loại đồ chơi gỗ thực tế không nhiều, chủ yếu tập trung tại các cửa hàng lớn bán đan xen cùng với các mặt hàng khác, không có cửa hàng chuyên bán về đồ chơi gỗ. Có thể liệt kê một số cửa hàng tiêu biểu sau đây:
Bảng 3.1: Danh sách các cửa hàng bán đồ chơi gỗ trên địa bàn Nha Trang
STT Tên các địa điểm bán đồ chơi gỗ Địa chỉ
1 Nhà sách Phương Nam 17 Thái Nguyên
2 Nhà sách FAHASA 11 Lý Thánh Tôn
3 Cửa hàng Baby shop Thu Thu 19 Nguyễn Trãi
4 Cửa hàng Ngọc Uyên 42 Nguyễn Trãi
5 Cửa hàng shop Lyly 11B1 Tô Hiến Thành
6 Cửa hàng nội thất Trường Phát Đường 2/4
7 Trung tâm thương mại Nha Trang – Centre 20 Trần Phú
Ngoài ra các mặt hàng đồ chơi gỗ cũng được mua bán qua các trang mạng internet thông qua một số các địa chỉ như:
http://www.dochoixinh.com/do-choi-go http://www.lazada.vn/do-choi-go-moi
http://www.tuticare.com/do-choi-go-do-choi-tri-tue http://www.shoptretho.com.vn/do-choi-go-lvn-product http://www.veesano.com/category/do-choi-montessori
Nhìn chung các mặt hàng đồ chơi gỗ được bày bán tại cửa hàng ở Nha Trang đa số là sản phẩm của Công ty gỗ Đức Thành (winwintoys) và Công ty Tài Lộc, tuy nhiên các sản phẩm của Công ty gỗ Đức Thành được trang trí, quảng cáo có hình thức hấp dẫn, có tính khoa học hơn so với các sản phẩm của Công ty Tài Lộc. Ngoài ra, trên các địa chỉ internet, các sản phẩm đồ chơi gỗ cũng được quảng cáo bày bán với nhiều xuất xứ đa dạng, như các hãng lớn Wonderworld, Mattel, Barbie, Winfun....
Qua khảo sát các loại mặt hàng đồ chơi gỗ được bày bán, có thể thống kê một số các dạng đồ chơi gỗ phục vụ cho các mục đích của trẻ như sau:
Loại đồ chơi hình tượng, mô phỏng; Loại đồ chơi xây dựng và lắp ghép;
Loại đồ chơi tìm đường, giải quyết tình huống; Loại đồ chơi gắn với âm thanh;
Loại đồ chơi dùng để vận động. 3.3. Một số thông tin chung về mẫu
Địa điểm khảo sát được thực hiện tại các cửa hàng lớn có bán đồ chơi gỗ và các trường mầm non có quy mô lớn tiêu biểu trên địa bàn thành phố Nha Trang. Số lượng mẫu điều tra là 300 được phân bổ như sau: