Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 9 - Nguyễn Thị Minh Hải

Bài giảng Nghiên cứu Marketing - Chương 9: Phân tích dữ liệu cung cấp các kiến thức giúp người học có thể hiểu được: Phân tích nhân tố, phân tích cụm, viết báo cáo kết quả nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 3

Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau

 Được sử dụng để tóm tắt và hiểu một số biến độc lập một cách đồng thời

 Được sử dụng khi không có biến nào được nhận dạng như là biến độc lập hay biến phụ thuộc

 Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau:

 Phân tích nhân tố, để giảm và tóm tắt dữ liệu

 Phân tích cụm, để phân loại đối tượng

Phân tích nhân tố

 Một kỹ thuật để tóm tắt thông tin mà thông tin này được chứa trong một lượng lớn các biến

thành một số nhân tố nhỏ hơn

 Để đơn giản hóa thông tin

 Không có sự khác biệt giữa X và Y (Biến độc

lập và biến phụ thuộc), chúng được phân tích

cùng với nhau

Ứng dụng trong nghiên cứu Marketing

 Phân khúc thị trường để nhận dạng biến nhóm

khách hàng

 Nghiên cứu sản phẩm: xác định phẩm chất của sản phẩm ảnh hưởng đến sự lựa chọn của khách hàng

 Nghiên cứu quảng cáo: hiểu thói quen sử dụng

phương tiện thông tin của thị trường mục tiêu

 Nghiên cứu giá: nhận dạng những đặc điểm của

khách hàng nhạy cảm về giá

Mô hình phân tích nhân tố

 X i = A i1 F 1 + A i2 F 2 + ….+ A im F m + V i U i

 Xi: biến đã được chuẩn hóa thứ I

 Aij: Hệ số hồi quy bội của biến được chuẩn hóa I trên nhân tố chung j

Mô hình nhân tố

 Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung

 Fi = w i1 x 1 + w i2 x 2 + … + w ik x k

 Fi: Ước lượng nhân tố thứ I

 wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố

 k: số biến

Các bước phân tích nhân tố

Xác định vấn đề

 Xác định những lợi ích cơ bản mà khách hàng cần tìm khu mua kem đánh răng

 Mẫu gồm 237 người được phỏng vấn theo thang

đo 7 điểm (1: hoàn toàn không đồng ý đến 7:

hoàn toàn đồng ý) theo các biến từ V1 đến V7

Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003)

Xác định vấn đề

 V1: Chống được sâu răng

 V2: Tạo được hàm răng sáng

 V3: Không làm nhiễm trùng nướu răng

 V4: Tạo hơi thở thơm tho

 V5: Chống được canxi hóa răng

 V6: Có hàm răng hấp dẫn

 V7: Có hàm răng khỏe mạnh

Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003)

Phân tích nhân tố – Tiến hành trên SPSS

Phân tích nhân tố – SPSS Output

Lập ma trận tương quan

 Giả thuyết: Ho: các biến không có tương quan

Ha: Có tương quan giữa các biến

 P value = 0.000 <0.05  Có sự tương quan giữa các biến

Xác định số nhân tố

Initial

Variable

Statistics Communality

Factor Eigenvalue Percent of

variance

Cumulative percentage

Communality: Phương sai tối đa của mỗi biến

Eigenvalue: phương sai tổng hợp của từng nhân tố, lớn hơn 1 mới được đưa vào mô hình Percent of variance: phương sai của từng nhân tố

Cumulative percentage: phương sai tích lũy

Nhân tố lợi ích sức khỏe: V1, V3, V5, V7

Nhân tố lợi ích về xã hội: V2, V4, V6

Hệ số tải nhân tố - Factor Loadings

 Sự tương quan giữa mỗi nhân tố và mỗi biến ban đầu

 Mỗi hệ số tải nhân tố là một đo lường của tầm quan trọng của biến trong đo lường nhân tố

 Từ –1 đến +1

 Hệ số tải của biến nào cao có nghĩa là biến đó xác định nhân tố

Xác định điểm nhân tố và chọn nhân tố thay thế

Biến Nhân tố 1 Nhân tố 2

V1 0.30931 -0.06814 V2 -0.05548 0.38315 V3 0.29250 -0.03331

V5 0.30199 -0.05191 V6 -0.04160 0.37478 V7 0.29173 0.00697

Factor score coefficient matrix

F1 = 0.31 x 1 + 0.29x 3 + 0.3x 5 + 0,29x 7 F2 = 0.38x 2 + 0.38x 4 + 0.37x 6

Phân tích cụm

 Một cụm– Một nhóm của những trường hợp hoặc các quan sát tương đối đồng nhất

Trường hợp nhà hàng thức ăn nhanh

 Một nhà hàng thức ăn nhanh muốn mở một

 Cluster 2: thường ăn tối trong nhà hàng đa dạng thức ăn

 Cluster 3: thường ăn tối tại nhà hàng thức ăn nhanh

 Cluster 4: thường ăn tối ở hai nơi

Phân tích cụm hai bước

 Bước 1: Xác định số nhân tố tối ưu mà chúng ta

sẽ tiến hành

 Bước 2: Quay lại phân tích cụm với số cụm được chọn, và chỉ định mỗi trường hợp cho 1 cụm

riêng biệt

Phân tích nhân tố - SPSS

Cluster Analysis – SPSS Steps

Source: http://www.uk.sagepub.com/burns/website%20material/Chapter%2023%20-%20Cluster%20Analysis.pdf

Báo cáo phân tích như thế nào?

 Báo cáo những thống kê chính

 Means and Sig value (p value) trong t-tests, ANOVA test

 Correlation coefficients và p values trong kiểm định tương quan

Viết báo cáo và trình

bày kết quả nghiên cứu

Nguyên tắc cơ bản khi viết một báo cáo ngiên cứu

 Dễ dàng theo dõi

 Rõ ràng, tận dụng các đồ thị, hình ảnh thay cho các con số và lời văn

Nội dung cơ bản của báo cáo

Giới thiệu Tiếp cận vấn đề nghiên cứu Phương pháp

Kết quả Các hạn chế Kết luận và kiến nghị Phụ lục

Tài liệu tham khảo

• Cách tiếp cận vấn đề

• Thiết kế nghiên cứu

• Các vấn đề chính đã NC

•Kết luận và kiến nghị

3

Mục lục

• Nội dung của báo cáo theo thứ tự trang

• Mục lục biểu bảng

• Mục lục đồ thị

• Mục lục sơ đồ

• Câu hỏi nghiên cứu

• Giả thuyết và các nhân tố ảnh hưởng

6

Phương pháp

• Loại thiết kế nghiên cứu

• Nhu cầu thông tin

• Thu thâp dữ liệu

• Kỹ thuật thang đo

• Thiết kế bảng câu hỏi và điều tra thử

• Chọn mẫu

• Phỏng vấn

• Phân tích dữ liệu

vi nghiên cứu, kích thước mẫu

9

Kết luận và kiến nghị

• Tóm tắt kết quả phân tích thống kê

• Phân tích theo hướng vấn đề được chỉ ra để đưa các kiến nghị

•Kiến nghị (có hoặc không) phải khả thi

• Nguyên tắc: dạng khác

nhau viết thành phần riêng, theo thứ

tự tên tác giả

Trình bày kết quả nghiên cứu

Giai đoạn chuẩn bị Giai đoạn trình bày Giai đoạn trả lời

• Trình bày một cách chủ động, ngắn gọn, sử dụng hình ảnh minh họa

• Đề nghị khách hàng đặt câu hỏi

• Chú ý để hiểu rõ câu hỏi đặt ra

• Trả lời ngắn gọn,

rõ ràng

• Không lẫn tránh câu trả lời, trung thực chấp nhận những câu chưa trả lời được

Đánh giá báo cáo kết quả nghiên cứu

Thiết kế nghiên cứu

Thu thập thông tin

Phân tích thông tin

Báo cáo kết quả

Tổng

Một số nghiên cứu

ứng dụng

Nghiên cứu sản phẩm

Nghiên cứu định vị sản phẩm

 Kỹ thuật định vị trước khi tiêu thụ: kỹ thuật xếp

hạng các thuộc tính quan trọng của sản phẩm

Thuộc tính Điểm trung bình

1 đến 4

Nghiên cứu định vị sản phẩm

 Nghiên cứu định vị sau tiêu thụ - Xếp hạng sự

khác biệt các thuộc tính quan trọng của sản phẩm

Thuộc tính I.R D.R D.I.I

Thử nghiệm bao bì nhãn hiệu

Nghiên cứu giá của sản phẩm

Nghiên cứu mức độ hiểu biết về giá

 Q1: Anh/chị có biết mức giá bán lẻ của sản phẩm …này không? □ Có □ Không

 Q2: Nếu biết, vui lòng cho biết mức giá cụ thể là bao

nhiêu? ……… Đồng

 Q3: Lần cuối cùng anh/chị mua sản phẩm ….đó khi nào?

…… Tháng

 Q4: Lần cuối cùng anh/chị mua sản phẩm …đó ở đâu?

 Q5: Anh/chị nhận biết mức giá đó bằng cách nào?

Nghiên cứu mức giá mong đợi của NTD

 Q1: Ở mức giá nào trong bảng sau đây thì anh/chị cảm thấy sản

phẩm này có giá rẻ (cho xem bảng giá theo từng mức giá khác

anh/chị không bao giờ mua sản phẩm này

 Q4: Lần cuối cùng, vui lòng cho biết mức giá nào anh/chị cảm thấy sản phẩm này có giá quá rẻ và vì thế anh/chị nghi ngờ về chất lượng sản phẩm không tốt và sẽ từ chối không mua

Mức giá 2.000đ 3.000đ 3.500đ 4.000đ 4500đ 5000đ 6000đ

Q1: Rẻ 10

(100%)

20 (90%)

50 (70%)

20 (20%)

(3%)

37 (40%)

50 (90%)

10 (100%) Q3: Quá

đắt

(15%)

45 (60%)

40 (100%) Q4: Quá

rẻ

55 (100%)

30 (45%)

15 (15%)

Bảng kết quả mong đợi của 100 khách hàng về bột giặt X

Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003)