Sau khi xây dựng các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành thảo luận tay đôi nhằm điều chỉnh, bổ sung và phát hiện các yếu tố mới. Tác giả đã thực hiện 10 cuộc thảo luận tay đôi với 10 người tiêu dùng có tần suất mua RAT ít nhất là 1 lần/ 1 tuần và chi phí dành cho RAT ít nhất là 100,000 đồng/ 1 tuần. (danh sách khách hàng ở Phụ lục 2).
Bảng câu hỏi phỏng vấn được thiết kế sẵn để tiện cho việc thu thập thông tin (Phụ lục 1). Sau khi tổng hợp lại câu trả lời từ 10 người tiêu dùng, tác giả điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu như sau:
3.3.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Theo kết quả thảo luận (Phụ lục 3), tất cả các thành viên được lựa chọn phỏng vấn đều đồng ý yếu tố “Sự tin tưởng vào sản phẩm RAT và các nhà phân phối” ảnh hưởng đến ý định mua RAT của họ. 4 biến để đo lường yếu tố này cũng được sự đồng thuận của tất cả 10/10 người trả lời.
Đối với yếu tố “Cảm nhận về chi phí”, chỉ có 6/10 người đồng ý yếu tố này ảnh hưởng đến ý định mua RAT của mình. 4 đáp viên còn lại cho rằng đối với họ chi phí không phải là vấn đề quan trọng và nó không ảnh hưởng đến ý định mua RAT của họ. Anh Trịnh Văn Duy (nhân viên văn phòng – 30 tuổi) đề xuất bổ sung thêm biến “Giá RAT cao hơn nhiều so với rau thường” vì theo anh biến này sẽ giúp đánh giá mức độ chấp nhận giá RAT của người tiêu dùng nằm ở mức nào.
Yếu tố “Cảm nhận về sự tiện lợi” có được sự đồng ý của 9/10 người tham gia thảo luận. Cô Nguyễn Thị Kim Thoa (Nội trợ - 51 tuổi) cho rằng biến “Cửa hàng mà tôi mua không bán nhiều loại RAT” là chưa phù hợp nhiều hay ít không quan trọng mà quan trọng là chủng loại rau có phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng hay không. Do đó, cô đề nghị đổi thành biến “Nơi mà tôi thường mua RAT không có bán tất cả những loại rau mà tôi cần”. Bạn Đỗ Lan Anh (Nhân viên văn phòng, 25 tuổi) đề nghị chỉnh sửa biến “RAT chỉ có bán tại một số cửa hàng/ chợ nhất định” thành “ RAT chỉ được bán tại một số ít nơi nhất định” vì từ “nơi” mở rộng hơn về mặt địa điểm bán rau, không chỉ giới hạn tại cửa hàng và chợ. Cô Lê Thị Ngọc Diệp (Nhân viên văn phòng, 41 tuổi) cho rằng sự tiện lợi còn thể hiện ở điểm tiêu tốn nhiều hay ít thời gian. Vì thế, cô cho rằng nên bổ sung thêm biến “Mất nhiều thời gian để tìm được nơi cung cấp RAT”.
Để cho người tiêu dùng dễ hiểu hơn về từ ngữ trong bảng phỏng vấn, tác giả đổi tên nhóm yếu tố “Chuẩn mực chủ quan” thành “Ý kiến của nhóm tham khảo”. Yếu tố này được 9/10 người tham phỏng vấn đồng ý. Bạn Trần Thị Diệp ( Sinh viên, 21 tuổi) cho rằng nên loại bỏ biến “RAT được xem là một sự thay thế tốt hơn cho rau thông thường” vì biến này không thể hiện rõ được ai là người tác động đến ý định của người tiêu dùng.
Bạn cho rằng nên thay bằng biến “Những chuyên gia về dinh dưỡng, sức khỏe và các tổ chức có uy tín khuyến khích tôi dùng RAT” vì các chuyên gia và các tổ chức có uy tín có tác động lớn đến ý định của người tiêu dùng. Thêm vào đó, Chú Nguyễn Anh Hùng (Kinh doanh tự do, 46 tuổi) đóng góp ý kiến rằng ngày càng có nhiều người tiêu dùng tìm hiểu thông tin về các sản phẩm tiêu thụ hằng ngày thông qua các phương tiện thông tin đại chúng. Do vậy, chú bổ sung thêm biến “Nhiều phương tiện thông tin đại chúng đề cập đến ưu điểm của RAT so với rau thường”
Yếu tố “Mối quan tâm đến sức khỏe và môi trường” được tác giả mô tả bởi 9 biến. Có 8/9 biến nhận được sự ủng hộ của tất cả đáp viên. Riêng yếu tố “Chính Phủ chưa làm tốt để giúp kiểm soát ô nhiễm môi trường” thì chưa được sự đồng ý của 8/10 người. Chị Phạm Thị Thanh Hồng cho rằng việc Chính Phủ chưa kiểm soát tốt việc ô nhiễm môi trường thuộc vào khía cạnh quản lý của Chính Phủ, phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, và theo chị biến này không thật sự ảnh hưởng đến mối quan tâm đến sức khỏe và môi trường của họ.
Trong yếu tố “Cảm nhận về các thuộc tính của RAT”, có 3 biến được sự đồng ý của 10/10 đáp viên. Riêng biến “RAT có bề ngoài đẹp” chỉ có được sự đồng ý của 4/10 người. Chị Nguyễn Thị Phương Loan (Bác sĩ, 35 tuổi) cho rằng bề ngoài đẹp hay xấu của rau không phải là yếu tố tác động đến ý định của rau của chị vì rau đẹp rất có thể có được nhờ sử dụng quá nhiều các thuốc trừ sâu hoặc thuốc kích thích tăng trưởng. Do vậy, chị đề nghị loại bỏ biến này và thay bằng biến “RAT không chứa các chất phụ gia và/ hoặc các chất tăng vị nhân tạo”. Chị Phạm Thị Thanh Hồng (Nhân viên văn phòng, 30 tuổi) đóng góp ý kiến rằng nên loại bỏ biến “RAT có vị ngon” vì chỉ những khách hàng đã từng sử dụng qua RAT mới có thể đưa ra đánh giá đúng. Hơn nữa, theo chị Hồng, nếu RAT đạt được các tiêu chí như tươi và sạch thì sẽ mang đến vị ngon hơn so với các rau không an toàn. Cô Nguyễn Thị Kim Thoa (Nội trợ, 51 tuổi) đề xuất thêm biến “dư lượng thuốc bảo vệ thực vật trong RAT nằm trong mức cho phép” vì theo Cô đây là yếu tố quan trọng hàng đầu trong thuộc tính của RAT ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng RAT của cô.
3.3.3 Điều chỉnh thang đo
Từ kết quả thu được sau nghiên cứu định tính, tác giả hình thành thang đo nháp bao gồm 33 câu hỏi đại diện cho 33 biến quan sát. Các câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo Likert 5 điểm từ 1 là hoàn toàn không đồng ý cho đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Thang đo cụ thể như sau:
Thang đo “Sự tin tưởng RAT và các nhà phân phối” Ký hiệu Các biến đo lường
TT01 Tin rằng RAT mà các nhà phân phối bán là thật
TT02 Tin rằng các nhà sản xuất đang thực hiện sản xuất RAT TT03 Tin vào các logo chứng nhận RAT
TT04 Tin vào thông tin trên nhãn của RAT
Thang đo “Cảm nhận về chi phí” Ký hiệu Các biến đo lường
CP01 RAT thì đắt
CP02 Giá RAT cao hơn nhiều so với rau thường
CP03 Chỉ có người tiêu dùng có thu nhập cao mới đủ khả năng chi trả CP04 Chi phí cho RAT nằm ngoài ngân sách
Thang đo “Cảm nhận về sự tiện lợi” Ký hiệu Các biến đo lường
TL01 Việc mua RAT thì rất bất tiện
TL02 RAT chỉ được bán ở một số ít nơi nhất định
TL03 Nơi mà tôi thường mua RAT không có bán tất cả những loại rau mà tôi cần TL04 Mất nhiều thời gian để tìm được nơi cung cấp RAT
Thang đo “Ý kiến của nhóm tham khảo” Ký hiệu Các biến đo lường
TK01 Bạn bè thân và gia đình của tôi có tiêu thụ RAT
TK02 Nhiều phương tiện thông tin đại chúng đề cập đến ưu điểm của RAT so với rau thường
TK03 Những chuyên gia về dinh dưỡng, sức khỏe và các tổ chức có uy tín khuyến khích tôi dùng RAT
TK04 Những người yêu quý của tôi mong muốn tôi mua nhiều RAT cho họ hơn
Thang đo “Mối quan tâm đến sức khỏe và môi trường” Ký hiệu Các biến đo lường
SK01 Quan tâm đến thành phần và lượng dinh dưỡng trong rau tiêu thụ hàng ngày SK02 Lo lắng về sự xuất hiện của các chất phụ gia vào rau
SK03 Quan tâm rau được sản xuất như thế nào
SK04 Nghĩ rằng nhiều rau thường ăn có chứa nhiều thuốc thuốc trừ sâu
SK05 Lo lắng về tác hại của sự ô nhiễm đến trồng trọt và đời sống của động vật SK06 Việc sản xuất rau một cách thân thiện với môi trường là rất quan trọng SK07 RAT thì thân thiện với môi trường hơn
SK08 RAT thì tốt cho sức khỏe
Thang đo “Cảm nhận về các thuộc tính của RAT” Ký hiệu Các biến đo lường
ThT01 RAT nhìn rất tươi ThT02 RAT nhìn rất sạch
ThT03 Dư lượng thuốc bảo vệ thực vật trong RAT nằm trong mức cho phép ThT04 RAT không chứa các chất phụ gia và/ hoặc các chất tăng vị nhân tạo
Thang đo “Ý định mua RAT của người tiêu dùng” Ký hiệu Các biến đo lường
YD01 Tôi sẵn lòng mua RAT mặc dù các sự lựa chọn là có giới hạn YD02 Tôi sẵn lòng mua RAT cơ vì lợi ích vượt trội so với chi phí bỏ ra YD03 Mua RAT là việc làm đúng đắn ngay cả khi nó tốn nhiều chi phí hơn YD04 Tôi không phiền khi bỏ nhiều thời gian để tìm ra nguồn cung cấp RAT YD05 Tôi sẽ vẫn mua RAT mặc dù có nhiều lựa chọn thay thế
3.4 Nghiên cứu định lượng 3.4.1 Mục tiêu 3.4.1 Mục tiêu
Từ mô hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định mua RAT của người tiêu dùng tại Tp. Hồ Chí Minh.
3.4.2 Phương pháp
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả sử dụng các phương pháp sau:
- Thống kê mô tả: nhằm mô tả đặc điểm của đối tượng phỏng vấn.
- Phân tích độ tin cậy: nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo để loại các biến không
phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item – correlation ) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo nhiều nhà nghiên cứu, Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc bổ sung rằng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì có thể chấp nhận được Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 24).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu.
Tác giả sử dụng phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số thể hiện sự tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số này phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
+ Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) thỏa điều kiện 0,5≤ KMO≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
+ Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0 là tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0,05) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau. Điều này chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
+ Điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt (Gerbing và Anderson, 1998).
+ Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
+ Ngoài ra khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
- Phân tích hồi quy đa biến:
+ Phân tích tương quan: nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc
+ Phân tích hồi quy tuyến tính: tác giả sử dụng phương pháp Enter (phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào để phân tích). Các bước cụ thể như sau:
++ Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai
số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư không có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
++ Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. ++ Hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mô hình (Hair và đồng tác giả, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
++ Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội được đánh giá bằng hệ số R2 hiệu chỉnh.
++ Viết phương trình hồi quy tuyến tính, kiểm định t để bác bỏ/chấp nhận giả thuyết.
- Kiểm định sự khác biệt
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) nhằm kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau.
3.5 Phương pháp chọn mẫu và thiết kế mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu
Đối tượng khảo sát là người tiêu dùng có vai trò quyết định trong việc lựa chọn thực phẩm trong các hộ gia đình.
Do đối tượng khảo sát tương đối rộng, dễ tiếp cận nên tác giả quyết định chọn mẫu được theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất từ các khách hàng đi mua sắm tại siêu thị, cửa hàng bán thực phẩm…
3.5.2 Thiết kế mẫu
Nghiên cứu này bao gồm 33 biến, trong đó có 5 biến phụ thuộc và 28 biến độc lập. Theo Hair, Black, Babin và Anderson (2010), theo quy tắc thông thường, kích thước mẫu phải bằng hoặc lớn hơn 100 và mẫu nhỏ nhất phải có tỷ lệ mong muốn là 5 quan sát cho mỗi biến.
n > 100 mẫu và n=5k (k là số lượng các biến).
Bảng câu hỏi trong đề tài này có 33 biến. Vì thế, kích thước mẫu tối thiểu là : n = 5*33 = 165
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố EFA. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, trang 263).
Theo Tabachnick và Fidell (2007) cỡ mẫu dùng cho phân tích hồi quy được xác định n >= 50 + 5m (m là số biến độc lập)
Do đó, trong nghiên cứu này, kích thước mẫu tối thiểu phải là: 50+5*6=80 Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu tối thiểu là 165
Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp khách hàng đến mua sắm tại các siêu thị, cửa hàng bán thực phẩm… và khảo sát online thông qua công cụ Google Docs. Để đạt được kích cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu, tác giả đã phát ra 252 bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi bao gồm 33 phát biểu, trong đó có 28 phát biểu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua RAT của người tiêu dùng, 5 phát biểu về ý định mua RAT. Mỗi phát biểu được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Ngoài ra, còn có 3 câu hỏi về hành vi mua trong quá khứ liên quan đến số lần mua RAT trước đây, số tiền chi trả cho RAT và phần trăm sẵn sàng chi trả thêm cho RAT khi so sánh với rau thường. Đặc điểm nhân
khẩu học được thu thập trong bảng câu hỏi là giới tính, tuổi và thu nhập trung bình của mỗi cá nhân trong hộ gia đình.
Tác giả đã phát ra 252 bảng câu hỏi, sau hai tháng 8 và tháng 9 năm 2014 số bảng trả lời thu về là 209 bảng (với tỉ lệ hồi đáp là 82.93%). Trong đó, số lượng bảng trả lời thu được từ khảo sát trực tiếp là 182 bảng (chiếm 87%) và số lượng bảng trả lời thu được từ khảo sát online là 27 bảng (chiếm 13%). 6 bảng trả lời từ khảo sát online bị loại do phát hiện có nhiều thông tin không đáng tin cậy, không nhất quán giữa các câu trả lời, nên số bảng trả lời hợp lệ từ khảo sát online còn lại là 21 phiếu và tổng số bảng trả lời hợp lệ là 203 phiếu. Số liệu này được nhập vào phần mềm thống kê SPSS 16.0 và sẽ được dùng để