Giá trị hàng việt tại Nhật - Chương 5

Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu này được thu thập thông qua cuộc điều tra với khung mẫu người tiêu dùng của công ty goo Research trên Internet. Cuộc điều tra này bắt đầu từ ngày 4 tháng 12 năm 2003 với tên cuộc điều tra là “Điều tra về ngoại quốc”, và gửi 1150 thư điện tử mời tham gia (Phụ lục A.5) vào cuộc điều tra này cho các người monitor được truy xuất từ khung mẫu người tiêu dùng một cách hoàn toàn ngẫu nhiên, để nhằm thu được 300 câu trả lời. 3 ngày...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giá trị hàng việt tại Nhật - Chương 5 Chương Ⅴ: PHÂN TÍCH Dữ LIệU VÀ BÁO CÁO KếT QUẢ5.1. TổNG QUAN Về Dữ LIệU ĐƯợC THU THậP Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu này được thu thập thông qua cuộc điều tra với khung mẫu người tiêu dùng của công ty goo Research trên Internet. Cuộc điều tra này bắt đầu từ ngày 4 tháng 12 năm 2003 với tên cuộc điều tra là “Điều tra về ngoại quốc”, và gửi 1150 thư điện tử mời tham gia (Phụ lục A.5) vào cuộc điều tra này cho các người monitor được truy xuất từ khung mẫu người tiêu dùng một cách hoàn toàn ngẫu nhiên, để nhằm thu được 300 câu trả lời. 3 ngày sau, đã thu thập được hơn 300 trả lời, cuộc điều tra ngừng việc thu thập dữ liệu trên trang Web và kết thúc. Sau khi thu thập dữ liệu thông qua Internet, dữ liệu được kiểm tra về mặt tính hữu hiệu. Cuối cùng, 314 câu trả lời do người tiêu dùng ở Nhật được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu. Một số đặc tính của người trả lời về nhân khẩu học được trình bày ở trang 93 trong phụ lục C. Trong đó, chúng ta nhận thấy một số đặc điểm của tập hợp mẫu đã thu được như sau đây: Tỷ lệ Nữ hơi cao hơn so với tỷ lệ của tổng thể nhân dân Nhật. Có thể là vì tên điều tra là “điều tra về ngoại quốc”. Thông thường phụ nữ quan tâm nhiều hơn về văn hoá, du lịch ngoại quốc. (Cụ thể là Nam: 43.6%, Nữ: 56.4%) Tỷ lệ theo tuổi của tập hợp mẫu tương tự như khung mẫu của người tiêu dùng của công ty goo Research, tức là tập hợp mẫu bao gồm nhiều người tuổi trẻ hơn tổng thể người tiêu dùng ở thị trường Nhật. (Cụ thể, tập hợp mẫu có Ave.: 36.2 tuổi, Min.: 15 tuổi, Max.: 69 tuổi) Như vậy, chúng ta không thể nói là tập hợp mẫu của nghiên cứu này đủ đại diện cho các đặc tính nhân khẩu học của tổng thể người tiêu dùng Nhật. Nhưng ở đây không quan tâm đến ảnh hưởng do sự khác biệt nhân khẩu học giữa tập hợp mẫu và tổng thể lên mô hình. Anh hưởng sự khác biệt về nhân khẩu học được đánh giá sơ bộ ở phần sau. Về kinh nghiệm của người tiêu dùng Nhật tiếp xúc trực tiếp với đất nước Việt Nam, thì hơn 95 % người tiêu dùng trong tập hợp mẫu không có kinh nghiệm đến Việt Nam (Xin xem chi tiết ở trang 94 trong phụ lục C). Tỷ lệ đã có kinh nghiệm đến Việt Nam chỉ là dưới 5 %, tương đối thấp, và ảnh hưởng của yếu tố này lên mô hình là nhỏ (Balabanis et al., 2001), cho nên trong nghiên cứu này không quan tâm đến sự ảnh hưởng lên mô hình do sự khác biệt về kinh nghiệm đến Việt Nam trong quá trình phân tích kết quả. Nghiên cứu này còn thu thập rất nhiều thuộc tính của người tiêu dùng nhờ hệ thống quản lý người Monitor do công ty goo Research. Các thuộc tính khác cũng có thể ảnh hưởng đến mô hình, nhưng sự ảnh hưởng đó không nằm phạm vi của mô hình và nghiên cứu, cho nên nghiên cứu này không quan tâm đến chúng.5.2. KIểM TRA Về TÍNH PHÂN PHốI CHUẩN CủA Dữ LIệU Lý thuyết về phương pháp Structual Equation Modeling (SEM) và các phần mềm như Amos được thiết lập dựa trên giả thiết phân phối chuẩn đa biến (Multivariate normality) cho dữ liệu được phân tích. Do đó, nghiên cứu này kiểm tra về tính phân phối chuẩn của dữ liệu trước khi chuyển sang phân tích nhân tố khám phá. Trong nghiên cứu này dữ liệu chủ yếu được đo lường bằng thang đo 5 điểm. Dữ liệu do thang đo 5 điểm không phải là dữ liệu liên tục để hình thành phân phối chuẩn về mặt ý nghĩa chính xác. Nhưng trong nghiên cứu gần đây, “các dữ liệu do thang đo trên 5 điểm có thể được coi là dữ liệu liên tục để phục vụ cho các phân tích đa biến” (Hagyuda, 1996; Kano and Miura, 2002). Vì vậy, ở đây coi các dữ liệu đã được thu thập là dữ liệu liên tục, và kiểm tra về tính phân phối chuẩn của các biến, dựa trên hai chỉ số là độ méo (skewness)” và hệ số nhọn của đỉnh (kurtosis). Các hệ số mô tả chỉ số thống kê được trình bày ở C.2 trang 95 trong phụ lục C. Thông thường, chúng ta có thể nói hệ số skewness nằm trong phạm vi từ – 1.0 đến 1.0 thì phân phối dữ liệu không bị méo (Hair et al., 1992). Tất cả các hệ số skewness cho các biến trong nghiên cứu này đều nằm trong khoảng từ - 1.0 đến 1.0, cho nên kết luận rằng, về mặt skewness các dữ liệu đã được thu thập đạt yêu cầu của tính phân phối chuẩn. Còn đối với tính kurtosis, thì một số biến có giá trị hệ số kurtosis hơi lớn như câu 3-3, 3-6 trong bảng Questionnaire. Nhưng chúng ta có thể kết luận rằng dữ liệu cho các biến trong nghiên cứu này không vi phạm với giả thiết phân phối chuẩn đa biến, và sự ảnh hưởng do hệ số Kurtosis hơi lớn cho một số biến được đánh giá sau khi thực hiện phân tích nhân tố. Sự ảnh hưởng do kurtosis được đánh giá thông qua Bootstrap (1000 lần) trong phần mềm Amos 4.0 và đã xác nhận được là kurtosis trong dữ liệu nghiên cứu này không ảnh hưởng nhiều đến kết quả nghiên cứu.5.3. PHÂN TÍCH NHÂN Tố KHÁM PHÁ Trước khi phân tích phương pháp SEM, nghiên cứu này thực hiện ph ...