D a vào thang đo đ c k th a t các nghiên c u khác tr c đây, tác gi đã
ti n hành th o lu n v i các nhân viên kinh doanh c a Công ty c ph n D u nh t và
Hóa ch t Vi t Nam nh m đi u ch nh các thang đo cho phù h p vì các s n ph m ho c d ch v khác nhau c ng nh các th tr ng khác nhau s có nh ng đ c đi m khác nhau. Tác gi đã hi u ch nh các bi n quan sát đ s d ng chính th c trong nghiên c u đ nh l ng nh bên d i:
B ng 3.2. Thang đo Bi n
quan sát
N i dung bi n quan sát Ngu n trích d n Ch t l ng c m nh n PQ1 So sánh v i các th ng hi u nh t xe máy khác, nh t XXX có ch t l ng r t t t Netemeyer et al. (2004) PQ2 Nh t XXX là th ng hi u nh t xe máy t t nh t PQ3 Nh t XXX bôi tr n t t h n nh t xe máy các th ng hi u khác
PQ4 Tôi mong r ng nh t xe máy XXX luôn gi v ng ch t
l ng cao Giá c ti n t c m nh n MP1 Nh t xe máy XXX có giá h p lý Petrick (2002) MP1 Nh t xe máy XXX có giá khá t t
MP1 Mua nh t xe máy XXX là không lãng phí
Bi n quan sát
N i dung bi n quan sát Ngu n trích d n Giá c hành vi c m nh n
BP1 Tôi d dàng tìm th y các đi m bán nh t xe máy XXX
Petrick (2002)
BP2 Tôi không ph i b ra nhi u th i gian và công s c khi mua
nh t xe máy XXX
BP3 Nh t xe máy XXX r t d mua
Ki n th c s n ph m
PK1 Có th nói tôi r t rành v các lo i nh t xe máy
Brunner and Seigrist
(2011)
PK2 Tôi hi u bi t nhi u v nh t xe máy
PK3 Tôi thích tìm hi u nhi u h n n a v nh t xe máy
PK4 B n bè th ng nh tôi t v n v nh t xe máy
Thái đ đ i v i qu ng cáo
AA1 Các qu ng cáo c a c a nh t xe máy XXX r t th ng
xuyên Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang (2002)
AA2 Các qu ng cáo c a c a nh t xe máy XXX r t h p d n
AA3 Tôi r t thích các qu ng cáo c a nh t xe máy XXX
Thái đ đ i v i khuy n mãi
AS1 Các ch ng trình khuy n mãi c a nh t xe máy XXX r t
th ng xuyên Nguy n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ình Th và
Nguy n Th Mai Trang
(2002)
AS2 Các ch ng trình khuy n mãi c a nh t xe máy XXX
th ng h p d n
AS3 Tôi r t thích tham gia các ch ng trình khuy n mãi c a
Bi n quan sát
N i dung bi n quan sát Ngu n trích d n nh h ng c a nhóm tham kh o
RG1 Tôi th ng h i ý ki n ng i khác ch n giúp lo i nh t xe
máy thay th t t nh t trong nh ng lo i nh t s n có
Tudor and Carley (2004) RG2 Tôi th ng thu th p thông tin v nh t xe máy t b n bè
ho c gia đình
RG3 N u tôi ít có kinh nghi m v nh t xe máy, tôi s h i th m
b n bè
RG4 ch c ch n mua đúng nh t xe máy t t, tôi th ng quan
sát ng i khác đang mua và s d ng lo i nh t nào
Nh n bi t th ng hi u
BA1 Tôi có th nh n ra nh t XXX gi a các th ng hi u nh t
xe máy khác
Lee and Leg (2011)
BA2 Tôi có th nh l i ho c nh n bi t logo nh t xe máy XXX
m t cách d dàng
BA3 Nh t XXX là th ng hi u nh t duy nh t tôi nh t i khi
c n mua nh t xe máy
BA4 Tôi nh đ n nh t XXX đ u tiên khi c n mua nh t xe máy
ụ đnh mua s m
PI1 Tôi ch c ch n s mua nh t xe máy XXX
Sweeney and Soutar (2001)
PI2 Tôi s cân nh c mua nh t xe máy XXX
PI3 Có kh n ng cao tôi s mua nh t xe máy XXX (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
PI4 Tôi d đ nh s mua nh t xe máy XXX
Tác gi l a ch n thang đo Likert 5 m c đ nh sau: (1) Hoàn toàn không
đ ng ý, (2) Không đ ng ý, (3) Trung l p, (4) ng ý, (5) Hoàn toàn đ ng ý. Thang
phù h p v i đ c tr ng c a v n đ nghiên c u. Thang đo Likert 5 m c đ là thang đo ph bi n nh t đ đo l ng thái đ , hành vi và có đ tin c y t ng đ ng thang đo 7
hay 9 m c đ (T ình Th c oan, 2010).
3.5. THI T K B NG KH O SÁT
Sau khi hoàn t t vi c hi u ch nh và xây d ng các thang đo phù h p v i v i vi c kh o sát các y u t nh h ng đ n ý đnh mua nh t xe máy, tác gi ti n hành thi t k b ng kh o sát nh m ph c v cho vi c thu th p d li u.
B ng kh o sát s b đ c thi t k v i 33 câu h i t ng ng v i 33 bi n quan
sát đ c cho là có liên quan đ n ý đ nh mua nh t xe máy. B ng kh o sát này đã
đ c tác gi ph ng v n th 15 đ i t ng nghiên c u xem các đ i t ng nghiên c u có hi u đúng các t ng , ý ngh a c a các câu h i và h có đ ng ý cung c p nh ng
thông tin đ c yêu c u trong b ng câu h i không. Th c t các câu h i đ u khá rõ
ràng và đ i t ng ph ng v n hi u đ c đúng n i dung c a các câu h i đó tuy nhiên
đ ch n ch n t t c các đ i t ng đ c kh o sát đ u hi u rõ tác gi đã b sung thêm
đ nh ngh a v nh t xe máy XXX ph n đ u c a b ng kh o sát.
B ng kh o sát chính th c g m 3 ph n: - Thông tin t ng quát.
- Thông tin phát bi u v ý đ nh mua nh t xe máy. - Thông tin khác.
3.6. NGHIÊN C U NH L NG
3.6.1. Ph ng th c l y m u
Trong nghiên c u này, ph ng pháp ch n m u thu n ti n k t h p ch n m u
theo ph ng pháp đ nh m c vùng c trú đ c l a ch n. Tác gi đã l a ch n ph ng
pháp ch n m u phi xác su t nh m ti t ki m th i gian và chi phí. D li u đ c thu th p thông qua phát b ng câu h i đ kh o sátvà thu h il i.
3.6.2. Thi t k m u
Kích th c m u s ph thu c vào vi c ta mu n gì t nh ng d li u thu th p
đ c và m i quan h ta mu n thi t l p là gì. V n đ nghiên c u càng đa d ng ph c t p thì m u nghiên c u càng l n. M t nguyên t c chung khác n a là m u càng l n
thì đ chính xác c a các k t qu nghiên c u càng cao. Tuy nhiên trên th c t thì vi c l a ch n kích th c m u còn ph thu c vào m t y u t h t s c quan tr ng là
n ng l c tài chính và th i gian mà nhà nghiên c u đó có th có đ c. Vi c xác đ nh
kích th c m u bao nhiêu là phù h p v n còn nhi u tranh cãi v i nhi u quan đi m
khác nhau.
+ Trong phân tích nhân t , kích th c m u th ng đ c xác đ nh d a vào
kích th c t i thi u và s l ng bi n đo l ng đ a vào phân tích. Hair et al., (2006) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cho r ng đ s d ng phân tích nhân t , kích th c m u t i thi u ph i là 50, t t h n
là 100 và t l quan sát/bi n đo l ng là 5:1.
+ Trong mô hình h i quy b i, m t công th c kinh nghi m th ng đ c dùng
đ tính kích th c m u là n ≥ 50 + 8p. Trong đó n là kích th c m u t i thi u c n
thi t và p là s bi n đ c l p trong mô hình. Green (1991) cho r ng công th c trên
t ng đ i phù h p n u p < 7, khi p > 7 công th c trên h i quá kh c khe. Tuy nhiên
đ tài nghiên c u này s d ng c phân tích nhân t và h i quy b i mà kích th c m u tính t công th c trên th ng nh h n kích th c m u đòi h i cho phân tích nhân t nên tác gi dùng công th c này đ tính kích th c m u và so sánh l i v i
kích th c m u c a phân tích nhân t .
Trong đ tài này có t t c 33 bi n quan sát c n ti n hành phân tích nhân t , vì v y s m u t i thi u c n thi t là 33 x 5 = 165. Trong đ tài này có 8 bi n đ c l p trong mô hình, vì v y s m u t i thi u c n thi t đ phân tích h i quy b i là 50 + 8 x 8 = 114. Khi kích th c m u càng l n thì đ chính xác c a k t qu nghiên c u càng cao nên tác gi đã ch n kích th c m u là 240 m u, kích th c m u này là ch p
nh n đ c đ i v i đ tài nghiên c u này vì l n h n s m u t i thi u c n thi t là 165
Ngoài ra c n c theo doanh thu ngành hàng nh t xe máy c a Công ty c ph n D u nh t và Hóa ch t Vi t Nam n m 2012 t i m i vùng mi n tác gi đã phân
chia s l ng m u cho các thành ph đ c th c hi n kh o sát nh sau:
- Hà N i: 60 m u (25%). - à N ng: 48 m u (20%). - Bình D ng: 24 m u (10%). - H Chí Minh: 84 m u (35%). - C n Th : 24 m u (10%). 3.7. X LÝ VÀ PHÂN TÍCH D LI U
D li u sau khi thu th p s đ c mã hóa và th c hi n quá trình phân tích nh
sau:
3.7.1. Phân tích mô t
Trong b c đ u tiên, tác gi s d ng phân tích mô t đ phân tích các thu c
tính c a m u nghiên c u (các thông tin cá nhân c a ng i đ c ph ng v n) nh :
gi i tính, đ tu i, thu nh p và vùng c trú.
3.7.2. Ki m đ nh mô hình đo l ng
tài này s d ngnhi u thang đo c a các h c gi khác nhau và đ c nghiên
c u các th tr ng và ngành ngh khác nhau. H n n a, đ c đi m th tr ng và các
y u t khác v kinh t , chính tr , xã h i, v n hoá… t i Vi t Nam c ng có khác bi t
so v i các n c khác, vì lý do đó các thang đo đ c s d ng trong đ tài này c n
thi t ph i ki m đ nh l i th tr ng Vi t Nam nói chung và th tr ng nh t xe máy
nói riêng.
tin c y c a t ng thang đo đ c đánh giá b ng h s tin c y Cronbach’s
Alpha. Nh ng thang đo ho c bi n quan sát nào không đ t yêu c u v đ tin c y s
b lo i b . T t c các thang đo đ t đ c đ tin c y s đ c ti p t c phân tích nhân t
d ng trong mô hình nghiên c u này t i th tr ng nh t xe máy Vi t Nam, t t c các thang đo tho mãn yêu c u v EFA s đ c đ a vào phân tích h i quy b i nh m (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ki m đ nh các gi thi t đã nêu ch ng 2.