Bảng Thống Kê Giới Kê Giới Tính Mẫu Nghiên Cứu

Bảng 4-1: Bảng thống kê giới kê giới tính mẫu nghiên cứu

Giới tính

Tần suất	Phần trăm	Phần trăm hợp lệ	Phần trăm lũy tích
Nam	113	45.2	45.2	45.2
nữ	137	54.8	54.8	100.0
Tổng	250	100.0	100.0

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 106 trang tài liệu này.

Số người

Hình 4-1: Giới tính mẫu nghiên cứu

137

113

160

140

120

100

Nam

Nữ

Giới tính

Kết quả phân tích giới tính của mẫu nghiên cứu không nói lên được gì nhiều ngoài việc cho chúng ta biết có bao nhiêu người nam, nữ . Phần tiếp theo tác giả xin tiếp tục phân tích Độ tuổi khách hàng trong mẫu nghiên cứu.

Độ tuổi

Thông qua việc phân tích dữ liệu từ Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng, số liệu thống kê cho thấy tuổi trung bình của 250 khách hàng tham gia phỏng vấn là 38 và số tuổi 36 là phổ biến nhất. Đồng thời cũng biết được người ít tuổi nhất là 25 và lớn nhất là 55. Cụ thể hơn, xin xem Bảng thống kê số tuổi sau đây:

Bảng 4-2: Tuổi khách hàng của mẫu nghiên cứu

Số trả lời

250
Tuổi trung bình	38.06
Tuổi phổ biến nhất	36
Tuổi nhỏ nhất	25
Tuổi lớn nhất	55

Để có cái nhìn tổng quát hơn về tuổi của khách hàng, trong phần mềm SPSS 11.5 for Window, tác giả sử dụng lệnh Transform→ Compute→Recode→Into Differen Variables nhằm chuyển thống kê tuổi sang thống kê độ tuổi. Kết quả xin xem Bảng sau:

Bảng 4-3: Độ tuổi khách hàng tham gia phỏng vấn

Độ tuổi

Tần suất	Phần trăm	Phần trăm hợp lệ	Phần trăm lũy tích
25-35	98	39.2	39.2	39.2
36-45	107	42.8	42.8	82.0
46-55	45	18.0	18.0	100.0
Tổng	250	100.0	100.0

Thông qua Bảng 4-2, nhận thấy rằng khách hàng là người trẻ và trung niên có số lượng gần như nhau (39.2% và 42.8%). Tuy số lượng khách hàng trung niên hơi cao hơn một chút nhưng theo tác giả xu hướng khách hàng trẻ sẽ tăng nhanh chóng vì ngày nay có rất nhiều bạn trẻ quan tâm và chọn nghề làm tóc. Điều này nói lên được rằng các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST nên tập trung quan tâm nhiều hơn cho nhóm đối tượng khách hàng trẻ đồng thời cố gắng duy trì quan hệ với nhóm khách hàng trung niên không chỉ vì số

lượng mà còn nhiều lý do khác nữa như họ không chỉ đơn thuần là người mua sản phẩm mà còn là người thầy dạy cho các bạn trẻ theo học nghề làm tóc nên ít hay nhiều họ có một sự ảnh hưởng rất lớn. Qua bảng thống kê trên cũng thấy rằng khách hàng lớn tuổi (46-

55) chiếm tỉ lệ khá khiêm tốn nhưng nó thể hiện đúng thực tế hiện trạng tuổi tác của người tham gia trong ngành thời trang ngày càng trẻ lại. Điều này được minh họa qua Hình 4-2 như sau:

Hình 4-2: Độ tuổi của mẫu nghiên cứu

18%

43%

39%

Tuổi(25-35) Tuổi(36-45) Tuổi(46-55)

Số lần mua hàng trung bình trong tháng

Nhằm mục đích muốn biết xem trung bình mỗi Hair salon mua hàng mấy lần trong một tháng. Kết quả phân tích cho thấy rằng Hair salon trung bình mua hàng mỗi tháng 1.84 lần, cũng như số lần mua hàng nhiều nhất, ít nhất lần lượt là 1 và 4 lần, trong đó mua hàng 1 lần là phổ biến nhất. Hình 4-3 sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn:

( Xin xem Hình 4-3 ở trang sau )

120

100

1 lần

2 lần

3 lần

4 lần

Số lần mua hàng trung bình

108

Số lượng Hair salon

Hình 4-3: Số lần mua hàng trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu

Khi biết được kết quả cụ thể, các nhà quản trị sẽ lập được kế hoạch và bố trí nhân sự

một cách hợp lý nhằm chăm sóc và phục vụ khách hàng tốt hơn.

Giá trị trung bình một lần mua hàng

Qua kết quả phân tích thu được, tác giả nhận thấy rằng giá trị trung bình một lần khách mua hàng là 2.57 triệu đồng. Bên cạnh đó đơn đặt hàng có giá trị 2 triệu đồng phổ biến nhất chiếm đến 20% và đơn đặt hàng có giá trị thấp nhất, cao nhất lần lượt là 500 ngàn đồng và 7.5 triệu đồng. Nếu chia giá trị trung bình một lần mua hàng thành 4 mức : 500 ngàn – 1.5 triệu; 2 triệu – 3.5 triệu; 4 triệu – 5.5 triệu; 6 triệu – 7.5 triệu. Chúng ta có Hình 4-4 minh họa ở trang sau:

Hình 4-4: Giá trị trung bình một lần mua hàng của mẫu nghiên cứu

16%

27%

54%

0.5 tr-1.5 tr 2 tr-3.5 tr 4 tr-5.5 tr 6 tr-7.5 tr

Nhìn vào Hình 4-4, chúng ta thấy rằng giá trị trung bình một lần mua hàng đạt từ 2 triệu đến 3.5 triệu phổ biến nhất, chiếm đến 54 %. Với kết quả này, các nhà quản trị nên tìm ra phương cách tiếp cận hợp lý hơn nữa nhằm gia tăng thêm giá trị trung bình một lần mua hàng. Trên thực tế, kết quả này theo tác giả là hợp lệ, vì ngày nay Hair salon mới xuất hiện rất nhiều nhưng quy mô Hair salon thường khá khiêm tốn. Khách hàng của các Hair salon không nhiều ngược lại có chiều hướng giảm mạnh nên họ thường tính toán rất kỹ khi mua hàng. Tuy nhiên, giá trị trung bình một lần mua hàng khá nhỏ cũng là cơ hội cho các nhà sản xuất kinh doanh HMPCST tìm cách gia tăng giá trị nó trong tương lai.

Doanh thu trung bình trong tháng

Qua phân tích thông tin mẫu, chúng ta thấy doanh thu trung bình hàng tháng của 250 Hair salon đạt 23 triệu. Hair salon có doanh thu trung bình trong tháng ít nhất là 10 triệu và cao nhất là 40 triệu. Có 86 trong 250 Hair salon đạt doanh thu trung bình từ 16 đến 20 triệu chiếm 34.4% và đây là tỉ lệ cao nhất. Hình 4-5, sau đây sẽ minh họa cụ thể hơn số lượng Hair salon đạt doanh thu tương ứng:

( Xin xem Hình 4-5 ở trang tiếp theo)

100

10-15 triệu 16-20 triệu 21-25 triệu 26-30 triệu 31-35 triệu > 35 triệu

Doanh thu trung bình trong tháng

Số lượng Hair salon

Hình 4-5: Doanh thu trung bình trong tháng của mẫu nghiên cứu

4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố

4.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Các thang đo đều được đánh giá độ tin cậy (thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm thống kê SPSS 11.5 for Windows). Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 249). Sau khi phân tích, kết quả cho thấy hệ số Cronbach alpha của các thang đo đều đạt từ 0.7 trở lên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần bằng 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 nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).

Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item-total correlation) trên 0.4 (xin xem phụ lục 3). Điều này cho thấy các thang đo đảm bảo sự tin cậy cần thiết, thể hiện cụ thể qua bảng tóm tắt sau đây:

Bảng 4-4: Hệ số tin cậy alpha của các thang đo

Thang đo

Số lượng biến quan sát	Hệ số alpha
Chất lượng HMPCST	5	0.74
Giá cả HMPCST	5	0.72
Chủng loại HMPCST	4	0.71
Thái độ phục vụ	5	0.77
Kênh phân phối	5	0.73
Phương thức thanh toán	4	0.76
Chương trình khuyến mãi	4	0.70

Tuy nhiên thông qua việc phân tích nhân tố ở bước tiếp theo sẽ giúp chúng ta thấy được cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành những nhân tố mới hay không, điều này sẽ giúp chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, đồng thời chúng ta có thể loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.

4.3.2. Phân tích nhân tố

Việc tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phần mềm thống kê SPSS

11.5 for Windows với phương pháp trích các nhân tố (phương pháp mặc định là rút trích các thành phần chính – Principal components analysis), phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1 (xin xem chi tiết ở Phụ lục 4).

Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số được

dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và

1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Kết quả phân tích nhân tố mẫu nghiên cứu cụ thể như sau:

Bảng 4-5: Bảng chỉ số KMO các thang đo

Thang đo

Số lượng biến quan sát	Chỉ số KMO
Chất lượng HMPCST	5	0.78
Giá cả HMPCST	5	0.79
Chủng loại HMPCST	4	0.71
Thái độ phục vụ	5	0.77
Kênh phân phối	5	0.70
Phương thức thanh toán	4	0.73
Chương trình khuyến mãi	4	0.65

Kết quả cho thấy rằng việc phân tích nhân tố ở đây là thích hợp vì các thang đo đều có chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Việc tiến hành phân tích nhân tố đối với từng thang đo cụ thể như sau:

4.3.2.1. Phân tích nhân tố thang đo chất lượng HMPCST

Thang đo chất lượng HMPCST gồm có 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là V1,V2, V3,V4 và V05 như đã được trình bày trong Chương 3 và cả 5 biến này đều được giữ lại sau khi được đánh giá độ tin cậy của thang đo (bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS 11.5 for Windows). Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số tương quan giữa các biến với nhân tố lớn hơn 0.67 và tổng phương sai được giải thích là 49,43% (gần bằng 50%), đều này có nghĩa là nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần bằng 50% biến thiên của dữ liệu nếu thực hiện phân tích theo phương pháp Principal components analysis và phép xoay Varimax (xin xem phụ lục 4), đây là kết quả chấp nhận được. Kết quả phân tích được trình bày tóm tắt trong Bảng 4-6 dưới đây.