Chương 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Thiết kế nghiên cứu
3.1.2. Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lƣợng tiến hành ngay khi chỉnh sửa xong bảng câu hỏi khảo sát thu đƣợc từ nghiên cứu sơ bộ (bảng câu hỏi chính thức – Phụ lục 2 đính èm), nghiên cứu này khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tƣợng nghiên cứu là khách hàng đang sử dụng sản phẩm hóa chất xây dựng các loại của một thương hiệu Sika hay sử dụng cả Sika và những sản phẩm của các thương hiệu khác hiện có trên thị trường trên địa bàn TP.HCM.
Mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm tìm ra thật sự trong năm nhân tố đƣa vào phân tích sẽ có bao nhiêu nhân tố đƣợc hình thành và có nhân tố nào bị lƣợc bỏ hay không.
Những quy tắc kinh nghiệm trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thông thường thì số quan sát ( ích thước mẫu) ít nhất phải bằng bốn hay năm lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đối với nghiên cứu, việc xác định mẫu dựa trên các yếu tố sau:
Tổng thể nghiên cứu là một tập hợp gồm tất cả các khách hàng Công ty Sika đang cung cấp, ngoại trừ kênh phân phối, nghiên cứu không tiến hành khảo sát kênh phân phối vì họ là những công ty thương mại tập trung bán sản phẩm vào công trình dân dụng, các công trình nhà xưởng có quy mô nhỏ, khách hàng của họ là những nhà thầu có quy mô vừa và nhỏ, do đó, họ không phải là đối tƣợng nghiên cứu.
Hiện tại Sika có 4 nhóm khách hàng chính: Trạm trộn bê tông, các công ty xây dựng làm thầu chính, các đơn vị thi công - thầu phụ, chủ đầu tƣ. Trong đó, dựa trên tỷ lệ doanh thu của từng nhóm khách hàng sẽ tiến hành lấy mẫu tương ứng.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng sau khảo sát định tính, tác giả xác định rõ ràng chỉ ba nhóm người có quan tâm đến dịch vụ sau bán hàng đó là: nhóm người sử dụng trực tiếp tại công trình, nhóm người phụ trách kỹ thuật của các công ty và nhóm người phụ trách mua hàng. Do đó, nghiên cứu sẽ tập trung khảo sát ba nhóm đối tƣợng này thay vì nghiên cứu tất cả các cá nhân đến từ các phòng ban khác nhau.
Từ những lý do nêu trên, tác giả xác định cỡ mẫu sẽ thực hiện khảo sát là 120 người, để thu được kết quả các bảng khảo sát có giá trị, loại bỏ những bảng có thể bị bỏ sót hay sai sót về mặt thống kê nên nghiên cứu đã thực hiện gửi 100 bảng câu hỏi đến khách hàng thông qua mạng bằng công cụ Google Docs và tiến hành khảo sát trực tiếp với 55 người.
Bảng câu hỏi khảo sát gồm 28 phát biểu, trong đó có 27 phát biểu đánh giá về các yếu tố cấu thành nên dịch vụ sau bán hàng và 1 phát biểu về đánh giá của
hách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ sau bán hàng của công ty Sika. Mỗi phát biểu được đo lường bằng thang đo Lin ert 5 mức độ với 1 là hoàn toàn hông đồng ý, 2 là không đồng ý, 3 là không ý kiến, 4 là hoàn toàn đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý. Cuộc khảo sát đƣợc thực hiện trong 3 tháng từ tháng 6/2014 đến tháng 9/2014, sau 3 tháng tiến hành thu thập kết quả khảo sát, tác giả tiến hành loại bỏ những bảng khảo sát không tốt – có mâu thuẫn trong các trả lời, cuối cùng nghiên cứu tiến hành đánh giá trên 113 mẫu (loại bỏ 7 mẫu) bằng chương trình thống kê SPSS – phiên bản 20 để phân tích dữ liệu.
Vì nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích dữ liệu theo phương pháp biệt số để đi tìm sự khác nhau giữa các nhóm khách hàng dựa trên sự hác nhau trong đánh giá về chất lƣợng dịch vụ sau bán hàng mà khách hàng cảm nhận do đó từ thang đo Linkert 5 mức độ quan sát này sẽ phải mã hóa lại để tạo thành thang phân loại, cụ thể việc mã hóa được thực hiện như bảng 3.1 bên dưới:
Bảng 3.1. Mã hóa lại mức đánh giá chất lƣợng dịch vụ sau bán hàng của khách hàng phục vụ cho phân tích biệt số.
Thang đo Linkert Thang ph n loại
1: “hoàn toàn hông đồng ý” 1: “chất lƣợng thấp”
2: “ hông đồng ý” 1: “chất lƣợng thấp”
3: “ hông ý iến” 2: “ hông ý iến
4: “đồng ý” 3: “chất lƣợng cao”
5: “hoàn toàn đồng ý” 3: “chất lƣợng cao
Phương pháp ph n t ch dữ liệu
- Nghiên cứu sử dụng những công cụ phân tích dữ liệu nhƣ:
- Tiến hành thống kê tần số của mẫu nghiên cứu để xác định cơ cấu mẫu, phát thảo đặc điểm mẫu nghiên cứu;
- Sau đó tiến hành phép thống kê mô tả mẫu nghiên cứu để nhận dạng sự phân hóa trong các câu trả lời của từng đáp viên cũng như là những điểm tương đồng nhất định;
- Tiếp theo nghiên cứu thực hiện phép kiểm định mục hỏi nào đã có đóng góp vào việc đo lường một khái niệm lý thuyết mà tác giả đang nghiên cứu và những mục hỏi nào không của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha để tiến hành loại bỏ những biến có tương quan biến tổng nhỏ, cũng như loại bỏ những biến nào nếu việc loại bỏ đó giúp hệ số Cronbach Alpha của cả nhóm biến tăng lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tiếp nữa, tác giả thực hiện phép phân tích nhân tố hám phá EFA để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Bởi lẽ, bộ dữ liệu mà tác giả thu đƣợc từ một lƣợng lớn biến quan sát có thể có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng cần phải đƣợc loại bỏ, giảm bớt để thu gọn nhóm biến quan sát thành những nhân tố cơ bản chi phối đến biến phụ thuộc đang cần nghiên cứu. Trong phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phép quay Varimax để xác định những quan sát nào sẽ về chung một nhóm từ các quan sát ban đầu. Đồng thời tác giả cũng lưu tâm đến hệ số tải nhân tố (factor loading) để kiểm chứng mối liên hệ có chặt chẽ hay không giữa các biến đối với các nhân tố.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, chương trình SPSS sẽ tự động lưu lại các nhân tố thành các biến mới và tập hợp biến mới này sẽ đƣợc sử dụng để tiến hành phân tích biệt số sau này.
- Phương pháp phân tích biệt số (Discriminant Analysis – DA):
Theo nhƣ Klec a (1980), phân tích biệt số là một kỹ thuật thống kê cho phép các nhà nghiên cứu tìm hiểu sự khác nhau giữa hai hay nhiều nhóm đối tƣợng bị chi phối bởi nhiều biến cùng một lúc.
Phân tích biệt số cho phép dự đoán biến quan sát nào sẽ thuộc về nhóm nghiên cứu nào, và được mô tả bằng phương trình tuyến tính có dạng như sau:
D = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + bkXk (3.1) Trong đó:
D: biệt số
b0: hằng số
b: hệ số hay trọng số phân biệt (hệ số này càng lớn thì khả năng dự báo của biến càng tốt
X: biến độc lập
k: số biến dự đoán
Với phương trình này, phân tích biệt số giúp xác nhận rằng chức năng phân chia các nhóm nghiên cứu có tốt hay không, bằng cách chỉ ra những trường hợp bị phân loại sai vào các nhóm.
Trong phân tích biệt số bội, nếu có G nhóm thì sẽ có G – 1 hàm đƣợc ƣớc lƣợng nếu số biến dự đoán lớn hơn con số này. Tổng quát nếu có G nhóm và k biến dự đoán, số hàm phân biệt sẽ bằng con số nhỏ hơn trong hai con số G – 1 và k (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do đó, trong nghiên cứu này sẽ có 2 hàm phân biệt.
Cụ thể, phương trình sẽ có dạng như sau:
D = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 +b5X5 (3.1.1) Với X1: Năng lực; X2: Đáp ứng; X3: Hướng dẫn; X4: Chăm sóc; X5: Vật chất Biến đánh giá dịch vụ sau bán hàng đã phân chia mẫu nghiên cứu ra thành 3 nhóm: nhóm đánh giá cao chất lƣợng dịch vụ sau bán hàng của Công ty Sika (lựa chọn điểm số 3 trên thang đo), nhóm đánh giá thấp chất lƣợng dịch vụ sau bán hàng của Công ty Sika (lựa chọn điểm số 1 trên thang đo), và nhóm hông ý iến với chất lƣợng dịch vụ (lựa chọn điểm số 2 trên thang đo), nhóm này có thể hoặc chƣa có nhiều trải nghiệm với dịch vụ này của Sika hoặc mức độ cung ứng dịch vụ sau bán hàng của Sika đạt mức độ trung bình so với thị trường. Thêm nữa, phương pháp nghiên cứu biệt số này để kiểm tra xem biến phân loại trên có thực sự tạo ra sự khác biệt, hay nói cách khác nghiên cứu này để kiểm chứng có không sự khác biệt trong ảnh hưởng của các nhân tố độc lập lên các nhóm quan sát đã được phân loại bằng biến đánh giá chất lƣợng nên trên.
Hình 3.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ
Viết báo cáo Kiểm tra Cronbach
Alpha
Thống kê mô tả Phân tích nhân tố EFA
Phân tích biệt số Nghiên cứu định lƣợng
N=113
Loại bỏ biến có Alpha thấp