Nghiên cứu Marketing

MỤC LỤCChương 1 Khái Quát Về Nghiên Cứu Marketing…………………………………. 2

1. Khái niệm ………………………………………………………………….. 22. Các dạng nghiên cứu Marketing ………………………………………...23. Quy trình nghiên cứu Marketing …………………………………………34. Kế họach nghiên cứu Marketing ………………………………………… 4

Chương 2 Các Mô Hình Nghiên Cứu ……………………………………………… 71 Khái niệm mô hình nghiên cứu (Research Design) ……………………. 72 Các sự liên hệ nhân quả (Causal Relationhip) ………………………. 73 Các mô hình nghiên cứu:………………………………………………… 8

Chương 3 Thiết Kế Bảng Câu Hỏi Và Tổ Chức Thu Thập Thông Tin Định Lượng …………………………………… 10

1 Đo lường trong nghiên cứu marketing …………………………………. 102 Thiết kế bảng câu hỏi ……………………………………………………..123 Tổ chức thu thập thông tin đỊnh lượng ………………………………….16

Chương 4 Chọn Mẫu Trong Thu Thập Thông Tin Định Lượng …………………181 Lý do chọn mẫu ……………………………………………………………182 Các khái niệm cơ bản trong chọn mẫu ………………………………… 183 Quy trình chọn mẫu ………………………………………………………194 Các phương pháp chọn mẫu …………………………………………….205 Xác đỊnh quy mô mẫu. …………………………………………………… 24

Chương 5 Thu Thập Thông Tin Định Tính ……………………………………….. 29

1 Thu thập thông tin đỊnh tính …………………………………………….. 29

2 Các kỹ thuật thu thập thông tin đỊnh tính ………………………………. 31

Chương 6 Xử Lý Và Diễn Giải Dữ Liệu Điều Tra ……………………………….. 361. Chuẩn bỊ xử lý …………………………………………………………….. 362. Thực hiện xử lý dữ liệu …………………………………………………… 393. Diễn giải dữ liệu : ………………………………………………………………… 42

Chương 7 Khái Niệm Giả Thuyết Về Thông Số Thị Trường …………………… 471 Nguyên tắc kiệm nghiệm …………………………………………………. 472 Một số phép kiểm nghiệm đơn biến thường dùng …………………….. 503 Phân tích sự khác biệt giữa hai biến ……………………………………. 564 Phân tích mối liên hệ giữa hai biến …………………………………….. 64

Chương 8 Tổ Chức Quản Lý Một Dự Án Nghiên Cứu Thị Trường ……………. 761. Tổ chức bộ phận nghiên cứu thỊ trường như thế nào? …………………….. 762. Tiêu chuẩn tuyển chọn nhân sự thế nào? ……………………………………. 763. Sự cần thiết và trách nhiệm quản lý dự án? …………………………………. 764. Nội dung công việc quản lý, giám sát và phúc tra? …………………………. 77

Chương 9 Báo Cáo Trình Bày Kết Quả Nghiên Cứu ………………………… 791 Vai Trò Và Chức Năng Của Bản Báo Cáo …………………………… 792 Nội Dung Và Hình Thức Trình Bày Một Bản Báo Cáo ……………… 793. Các Nguyên Tắc Trình Bày Số Liệu Trong Bản Báo Cáo…………… 81

1

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ NGHIÊN CỨU MARKETING1. Khái niệm

1.1 Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ:Nghiên cứu Marketing là quá trình thu thập và phân tích có hệ thống các dữ liệu về

những vấn đề liên quan đến các hoạt động Marketing về hàng hóa và dịch vụ.1.2 Hiệp hội Úc:

Nghiên cứu Marketing là việc cung cấp thông tin nhằm giúp cho người ta đưa ra quyết định sáng suốt hơn.1.3 Theo Giáo Sư Philip kotler:

Nghiên cứu Marketing là một nỗ lực có hệ thống, nhằm thiết kế, thu thập, phân tích, và báo cáo bằng số liệu và các khám phá liên quan đến tình huống đặc biệt mà công ty đang phải đối phó.

Ngoài ra có quan điểm cho rằng: Nghiên cứu Marketing là toàn bộ quá trình liên quan đến việc xác định, thu thập xử lý và phân tích các nguồn thông tin liên quan đến hoạt động Marketing.

Một cách tổng quát, nghiên cứu Marketing bao gồm: Xác định thông tin cần thiết để giải quyết các vấn đề hay cơ hội về Marketing. Thiết kế các phương cách thu thập thông tin Quản lý quá trình thu thập thông tin Phân tích và báo cáo kết quả cũng như diễn giải ý nghĩa của nó.

2. Các dạng nghiên cứu Marketing:2.1 Nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng:

a/ Nghiên cứu cơ bản trong nghiên cứu Marketing: là các nghiên cứu nhằm mục đích mở rộng kho tàng tri thức của khoa học Marketing. Kết quả của các nghiên cứu này không nhằm vào việc ra các quyết định về Marketing của các nhà quản trị.

b/ Nghiên cứu ứng dụng trong nghiên cứu Marketing: là các nghiên cứu áp dụng khoa học nghiên cứu Marketing trong việc nghiên cứu các vấn đề Marketing của công ty. Các nghiên cứu này nhằm vào mục đích hỗ trợ các nhà quản trị Marketing trong quá trình ra quyết định của mình.2.2 Nghiên cứu tại bàn và nghiên cứu tại hiện trường:

a/ Nghiên cứu tại bàn (desk research): là các nghiên cứu mà thông tin cần thu thập cho nghiên cứu là thông tin thứ cấp (secondary data). Thông tin này được thu thập và xử lý cho mục đích nào đó. Nhà nghiên cứu Marketing sử dụng lại chúng để phục cho việc nghiên cứu của mình.

b/ Nghiên cứu tại hiện trường (field research): là các nghiên cứu khi thông tin cần thu thập cho nghiên cứu là thông tin sơ cấp (primary data). Thông tin sơ cấp do nhà nghiên cứu thu thập trực tiếp từ nguồn để phục vụ mục đích nghiên cứu của mình.2.3 Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng:

a/ Nghiên cứu định tính (qualitative research): là các nghiên cứu trong đó thông tin cần thu thập ở dạng định tính. Thông tin định tính là thông tin chính nó không thể đo lường bằng số lượng.

b/ Nghiên cứu định lượng (quantitative research): là các nghiên cứu trong đó thông tin cần thu thập ở dạng định lượng. Các thông tin định lượng là các thông tin cho phép chúng ta đo lường chúng bằng số lượng.2.4 Nghiên cứu khám phá, nghiên cứu mô tả và nghiên cứu nhân quả:

a/ Nghiên cứu khám phá (exploratory study): là bước đầu tiên trong nghiên cứu. Mục đích của nghiên cứu khám phá là để tìm hiểu sơ bộ vấn đề cần nghiên cứu cũng như khẳng định lại các vấn đề nghiên cứu và các biến của nó.

b/ Nghiên cứu mô tả (descriptive study): là dạng nghiên cứu phổ biến nhất trong các dạng nghiên cứu. Như tên gọi của nó, nghiên cứu mô tả được dùng để mô tả thị trường.

2

Nghiên cứu Marketingc/ Nghiên cứu nhân quả(causal study): là các nghiên cứu nhằm mục đích tìm mối

quan hệ nhân quả giữa các biến của thị trường.2.5 Nghiên cứu đột xuất, nghiên cứu kết hợp và nghiên cứu liên tục:

a/ Nghiên cứu đột xuất (ad hoc): là các nghiên cứu thực hiện để giải quyết vấn đề Marketing mà công ty đang vướng phải (made-to-measure research).

b/ Nghiên cứu kết hợp (omnibus): là các nghiên cứu thực hiện cho nhiều khách hàng khác nhau (multi-client projects) và mỗi khách hàng cần những loại thông tin khác nhau phục vụ cho mục tiêu riêng của mình.

c/ Nghiên cứu liên tục (continuous research); là nghiên cứu được thực hiện liên tục để theo dõi thị trường. Các nghiên cứu liên tục này thường đượcthực hiện sẵn để bán cho khách hàng (off-the peg research). Thông tin thu thập ở dạng này thường được gọi là các thông tin tổ hợp (syndicated data).2.6 Một số dạng nghiên cứu Marketing thường được các công ty thực hiện:

Đặc điểm và xu hướng của thị trường và ngành kinh doanh Đo lường lượng cầu Nghiên cứu cho phân khúc thị trường Phân tích thị phần Nghiên cứu thái độ thói quen tiêu dùng Nhận thức nhãn hiệu Thử khái niệm sản phẩm (product concept) Thử bao bì nhãn hiệu Nghiên cứu độ nhạy của giá Nghiên cứu phương tiện truyền thông đại chúng (media research) Nghiên cứu thông điệp quảng cáo Thử khái niệm thông tin (communication concept) Đo lường hiệu ứng của chiêu thị Nghiên cứu bán buôn, bán lẻ

3 Quy trình nghiên cứu MarketingQuy trình nghiên cứu Marketing có thể chia thành các bước như sau:1 Xác định vấn đề Marketing cần nghiên cứu2 Xác định thông tin cần thiết3 Nhận dạng nguồn thông tin4 Xác định kỹ thuật thu thập thông tin5 Thu thập thông tin6 Phân tích và diễn giải (interpretation) thông tin7 Viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứuXác định vấn đề nghiên cứu là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình

nghiên cứu Marketing. Nếu nhà nghiên cứu chưa xác định rõ ràng, cụ thể được vấn đề nghiên cứu thì các công việc tiếp theo sẽ không còn ý nghĩa.Bước 2: Xác định thông tin cần thiết

Sau khi xác định được vấn đề nghiên cứu thì công việc tiếp theo là xác định thông tin cần thiết mà dự án cần thu thập. Nhà nghiên cứu cần phải xem xét, liệt kê các thông tin cần thiết để giải quyết vấn đề Marketing đã xác định.Bước 3: Nhận dạng nguồn thông tin và kỹ thuật thu thập

Tổng quát nhất chúng ta có hai nguồn thông tin cơ bản trong Marketing, đó là nguồn thông tin thứ cấp và nguồn thông tin sơ cấp.Thông tin thứ cấp và thông tin sơ cấp có những đặc điểm riêng của chúng. Trong nghiên cứu Marketing, các đặc điểm cơ bản sau đây thường được xem xét để chọn lựa nguồn thông tin:

1 Tính phù hợp với mục tiêu nghiên cứu2 Tính hiện hữu

3

Nghiên cứu Marketing3 Mức tin cậy của thông tin4 Tính cập nhật của thông tin5 Tốc độ thu thập6 Tính kinh tế trong thu thập

Bảng 1.1: So sánh đặc tính của thông tin thứ cấp và sơ cấpĐặc tính Sơ cấp Thứ cấpPhù hợp với mục tiêu nghiên cứu Cao ThấpTính hiện hữu Cao ThấpĐộ tin cậy Cao ThấpTính cập nhật Cao ThấpTính kinh tế Thấp CaoTốc độ thu thập Chậm Nhanh

Bước 4: thu thập thông tinKhi đã biết thông tin cần thiết để giải quyết vấn đề nghiên cứu, nguồn của thông tin

đó cũng như cách thức thu thập chúng thì công việc tiếp theo là tiến hành thu thập thông tin.Bước 5: phân tích và diễn giải thông tin

Một khi thông tin đã được thu thập thì thông tin này sẽ được hiệu chỉnh, mã hóa, và nhập vào chương trình máy tính để xử lý trên phần mềm SPSS.Bước 6: Viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu

Một khi thông tin đã được thu thập và phân tích thì bước cuối cùng của dự án nghiên cứu là viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu.

Khâu viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu cũng không kém phần quan trọng trong qui trình nghiên cứu Marketing. Nếu kết quả nghiên cứu không được trình bày đầy đủ, rõ ràng và dễ hiểu thì nhà quản trị Marketing không thể sử dụng chúng một cách có hiệu quả được.

4 Kế hoạch nghiên cứu4.1 Ý nghĩa của kế hoạch nghiên cứu

Kế hoạch nghiên cứu là sự phác họa những nét cơ bản của cuộc nghiên cứu sắp được tiến hành cũng như trình tự các bước thực hiện nghiên cứu, kế hoạch nghiên cứu có những ý nghĩa sau:

Giúp nhà nghiên cứu và người bảo trợ nghiên cứu dự kiến trước được những gì xảy ra trong cược nghiên cứu để chuẩn bị đối phó. Giúp cho việc tổ chức nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, hợp lý. Là cơ sở để kiểm chứng các dữ liệu được thu thập và phân tích có đúng phương pháp hay không? Giúp cho nhà nghiên cứu và người bảo trợ hình dung được thời gian và tiền bạc phải tiêu tốn cho cuộc nghiên cứu là bao nhiêu.

4.2 Lập kế hoạch nghiên cứuMột kế hoạch nghiên cứu bao gồm các nội dung sauMục I: Xác định rõ mục tiêu nghiên cứu và nhu cầu thông tin

a. Cuộc nghiên cứu cần đạt mục tiêu gì? Mục tiêu nghiên cứu phải xác định rõ ràng, cụ thể. Mục tiêu nghiên cứu xác

định không rõ ràng có thể làm cho nội dung nghiên cứu không tập trung hoặc lạc tướng.

Việc xác định mục tiêu nghiên cứu cần thiết phải có sự cộng tác chặt chẽ giữa nhà nghiên cứu và người bảo trợ (hoặc người sử dụng thông tin)

b. Nhu cầu thông tin cho cuộc nghiên cứu: Để đạt mục tiêu nghiên cứu, nhà nghiên cứu phải hình dung được cần phải có

các loại thông tin (dữ liệu) nào?

4

Nghiên cứu Marketing Các loại thông tin dự kiến ra phải cụ thể thành các chỉ tiêu hoặc có thể lập

thành các biểu mẫu để thu thập dữ liệuVí dụ: Mục tiêu của một cuộc nghiên cứu là xác định qui mô nhu cầu tiêu dùng

mỹ phẩm (cosmetic) trên địa bàn thành phố để chuẩn bị cho một cuộc đầu tư sản xuất mỹ phẩm tại đây.

Xác định nhu cầu thông tin như sau: Đối tượng sử dụng mỹ phẩm là ai (nam, nữ, già, trẻ…) Mức độ sử dụng (thường xuyên, không thường xuyên) Loại mỹ phẩm đã dùng và đang dùng.Từ đó dự kiến các loại thông tin cần thiết như sau: Tỷ lệ nữ / trên tổng dân số. Tuổi sử dụng mỹ phẩm Mức độ sử dụng Nhãn hiệu đã sử dụng và dang sử dụng

Mục II: Nội dung và phương pháp nghiên cứua. Lựa chọn mô hình (cách thức nghiên cứu)

Lựa chọn mô hình thử nghiệm hay mô tả? Trong mô hình mô tả, lựa chọn phương thức phỏng vấn cá nhân hay khảo sát bằng thư tín, khảo sát nhóm cố định…

b. Lấy mẫu và chọn mẫu. Chỉ rõ tổng thể cần nghiên cứu (quy mô, đặc điểm). Phương thức chọn mẫu (ngẫu nhiên hay có chủ định)

c. Công tác thu thập dữ liệu tại hiện trường Yêu cầu thu thập dữ liệu Các giai đoạn thu thập dữ liệu Các biện pháp quản lý công tác thu thập dữ liệu

Mục III: Tổ chức thực hiệna. Phân công, phân nhiệm

Phân công trách nhiệm đối với ban điều hành nghiên cứu. Phân công trách nhiệm của nhân viên thu thập dữ liệu. Phân công trách nhiệm của nhân viên tổng hợp, phân tích dữ liệu và báo cáo. Trách nhiệm của các bộ phận có liên quan khác

b. Các bước thực hiệnBước 1: Chuẩn bị

Quỹ thời gian: Từ ngày (khởi sự) …đến ngày (kết thúc)… Nội dung công việc Lập đề cương nghiên cứu Chuẩn bị biểu mẫu, bảng câu hỏi và các phương tiện cần thiết. Huấn luyện nhân viên In ấn tài liệu Làm các thủ tục hành chính

Bước 2: Thu thập dữ liệu tại hiện trường Quỹ thời gian (khởi sự…kết thúc…) Tiến độ công việc

Bước 3: Tổng hợp dữ liệu – phân tích – báo cáo Quỹ thời gian (khởi sự – kết thúc…) Nội dung công việc Tổng hợp dữ liệu Hiệu chỉnh - mã hóa. Xử lý – phân tích Trình bày kết quả Phác thảo báo cáo Báo cáo chính thức

5

Nghiên cứu Marketing4.3Dự toán phí tổn: bao gồm các khoản khi phí

Chi phí nhân công thu thập dữ liệu Chi phí văn phòng phẩm Chi phí ban điều hành Chi phí hội họp, báo cáo Chế độ quy định về thưởng phạt

******************************

Câu hỏi ôn tập chương 1(Khái quát về nghiên cứu Marketing):1. Trình bày vai trò của nghiên cứu Marketing trong quá trình ra quyết định về

Marketing.2. Hãy phân biệt các dạng nghiên cứu Marketing. Cho ví dụ minh họa.3. Hãy so sánh ưu nhược điểm và phạm vi sử dụng của thông tin thứ cấp và

thông tin sơ cấp. 4. Thế nào là kế hoạch nghiên cứu Marketing? Hãy phân tích những việc cần

làm trong quá trình thiết kế kế hoạch nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU1 Khái niệm mô hình nghiên cứu (Research Design)

1.1 Khái niệm:Mô hình nghiên cứu được hiểu là sự phác họa về hình dạng của cuộc nghiên cứu.

6

Nghiên cứu MarketingMô hình nghiên cứu nói lên một “kiểu” nghiên cứu, một cách thức tiếp cận với vấn

đề, trong đó phác họa những nét cơ bản của cuộc nghiên cứu.1.2 Ý nghĩa của mô hình nghiên cứu:

Là cơ sở để xây dựng kế hoạch hay đề cương nghiên cứu.Là cơ sở để xác định mục tiêu cũng như nguồn dữ liệu.

1.3 Các mô hình nghiên cứu: có 3 loại chủ yếuMô hình thử nghiệm (Experimental Design)Mô hình bán thử nghiệm ( gần như thử nghiệm – Quasi – Experiment Design)Mô hình mô tả (Descriptive Design)

2 Các sự liên hệ nhân quả (Causal Relatiónhip)2.1 Khái niệm:

Ta có thể khái niệm liên hệ nhân quả là liên hệ mang tính qui luật giữa một hiện tượng đóng vai trò tác nhân và một hiện tượng đóng vai trò kết quả (hệ quả). Gọi là hệ quả đúng hơn vì ta hay hiểu kết quả theo ý tốt thuần túy, trong khi đó, trong kinh doanh, không những ta cần biết những điều tốt xảy ra cho ta mà còn phải và rất cần phải biết cả những điều xấu có thể xảy ra để tránh.2.2 Ý nghĩa của quan hệ nhân quả

Quan hệ nhân quả có ý nghĩa rất quan trọng đối với việc ra quyết định của nhà kinh doanh. Nhà nghiên cứu, qua nghiên cứu dữ liệu để rút ra quan hệ nhân quả còn nhà kinh doanh dựa vào quan hệ nhân quả để ra quyết định. Do đó, quan hệ nhân quả sai thì nguy cơ mắc sai lầm của người ra quyết định rất lớn.2.3 Các điều kiện để chứng tỏ có liên hệ nhân quả:

a) Phải có nhiều bằng chứng rõ ràng về mối liên hệ giữa một tác nhân và một hệ quả quan sát được. Ơ đây có hai vấn đề:

một là: một biến tác nhân X (gọi là biến độc lập) và một biến hệ quả Y (gọi là biến phụ thuộc) phải cùng biến đổi, nghĩa là X xảy ra thì Y phải xảy ra.

Hai là: phải có nhiều bằng chứng để chứng tỏ điều vừa trình bày ở trên. Ví dụ nếu cho rằng trình độ học vấn là tác nhân đưa đến yếu tố thu nhập cao thì phải chứng tỏ được hai vấn đề:

Cứ có học vấn cao thì thường thu nhập phải cao, học vấn thấp thì thu nhập thấp.Số người quan sát có tính chất trên là phổ biến (nhiều người). Trong mẫu điều tra,

số người có tính chất này phải chiếm đa số ( trên 70% càng tốt)b) phải có bằng chứng để chứng tỏ tác nhân là cái xảy ra trước hoặc chí ít là xảy ra

đồng thời với kết quả.Điều kiện (b) củng cố thêm cơ sở cho điều kiện (a); vì một hiện tượng nếu được gọi

là đóng vai trò tác nhân thì nó phải được xảy ra trước hiện tượng kết quả. Ví dụ; nói một loại thuốc nào đó có thể chữa được căn bệnh thế kỷ là bệnh nhiễm vi rút HIV, vậy thì những người được thử nghiệm phải đảm bảo đã mắc vi rút HIV và đã được uống loại thuốc đó trước khi khỏi bệnh.

c) Phải chứng tỏ rằng không có sự giải thích nào khác về nguyên nhân “tạo ra” hiện trạng kết quả (mọi nguyên nhân khác đều phải được loại trừ.

Nếu trong mô hình mô tả phải không tìm thấy nguyên nhân khác ngoài nguyên nhân nêu lên.

Nếu trong mô hình thử nghiệm phải loại trừ được hoặc vô hiệu hóa các yếu tố ngoại lai ảnh hưởng đến kết quả thử nghiệm và điều đó phải được chứng minh. Ơ đây cần lưu ý trường hợp không phải tác nhân duy nhất nghĩa là cùng một hiện tượng kết quả nhưng đồng thời do nhiều tác nhân. Ví dụ cùng tác động đến lượng hàng bán ra tăng lên là hai yếu tố: quảng cáo và hạ giá bán, khi đó ta phải nghiên cứu và tìm ra được tác động tương hỗ giữa hai tác nhân đối với một hiện tượng kết quả.

3 Các mô hình nghiên cứu:3.1 Mô hình mô tả (Descriptive Design)

7

Nghiên cứu MarketingKhái niệm: mô hình mô tả là mô hình nghiên cứu bằng cách mô tả lại sự kiện và qua

đó tìm kiếm (phát hiện) mối quan hệ nhân quả, nó không thiết lập trước giả thuyết về mối quan hệ nhân quả.

Nội dung của mô hình:Thu thập dữ liệu bằng số liệu hoặc hình ảnh để mô tả lại các sự kiện thị trường để

giúp cho nhà nghiên cứu phân tích và rút ra kết luận.Nó nêu lên cách thiết lập dữ liệu như thế nào để mô tả đúng thực trạng.Ví dụ: cách lấy mẫu, cách thu thập dữ liệu, cách tổng hợp dữ liệu.Một ví dụ về mô hình mô tả: giả sử nhà nghiên cứu muốn biết yếu tố nào (nguyên

nhân) ảnh hưởng đến việc người tiêu dùng sử dụng các loại ti vi có cỡ màn hình khác nhau, nếu áp dụng mô hình mô tả, nhà nghiên cứu tiến hành như sau:

Bước 1: chọn một mẫu gia đình để nghiên cứu tình hình sử dụng ti vi.Bước 2: tìm hiểu tất cả các đặc điểm của các hộ gia đình sử dụng các loại ti vi có

cỡ màn hình khác nhau.Bước 3: phân tích những đặc điểm của các gia đình sử dụng ti vi có màn hình lớn

và cũng làm như vậy đối với các gia đình có sử dụng ti vi màn hình nhỏ.Bước 4: rút ra quan hệ nhân quảCác thể loại chính của mô hình mô tả:Mô hình nhóm tập trung (Focus Group Design) hay còn gọi là nhóm chuyên đề.Nội dung của mô hình là tập trung nghiên cứu ở một nhóm người (có thể không đại

diện cho cả tổng thể) để rút ra kết luận.Có hai cách tiến hành, một là tập trung nhóm người đựoc chọn và tổ chức thảo luận,

lấy ý kiến về một vấn đề nào đó; hai là dùng các nhóm cố định (Panel) để nghiên cứu.Mô hình này có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện, kinh phí ít, nó thích hợp cho giai

đoạn nghiên cứu sơ bộ.Nhược điểm của mô hình là thông tin không đầy đủ, thiếu tính đại diện, hạn chế các

thông tin đa dạng.Mô hình mô tả toàn diện (Cross – Sectional Design)Nội dung của mô hình là lấy mẫu từ tổng thể (đảm bảo tính đại diện), tiến hành thu

thập dữ liệu để mô tả toàn diện các đặc trưng của tổng thể từ đó mới rút ra quan hệ nhân quả.

Có thể dùng phương pháp phỏng vấn cá nhân hoặc khảo sát bằng thư tín, điện thoại… để tiến hành.

Ưu điểm của mô hình này là độ tin cậy cao hơn, nghiên cứu đảm bảo tính toàn diện và thông tin rất đa dạng.

Nhược điểm là tốn kém nhiều tiền bạc và thời gian, phương thức tiến hành phức tạp và phải có nhiều người tham gia.3.2 Mô hình thử nghiệm (Experimental Design)

Khái niệm: mô hình thử nghiệm là mô hình nghiên cứu bằng cách đưa ra một giả thuyết về quan hệ nhân quả và dùng các cách thử nghiệm để kiểm chứng quan hệ nhân quả đã được giả thuyết đó. Phương cách này giúp nhà kinh doanh biết rằng liệu sử dụng biện pháp X trong hoạt động Marketing sẽ có dẫn đến kết quả Y hay không và nếu giả thuyết được củng cố thì nó gợi ý rằng nếu các yếu tố khác không hay đổi, khi ta áp dụng các biện pháp X thì thường thu được kết quả

Để thực sự gọi là thử nghiệm, mô hình nghiên cứu thử nghiệm phải hội đủ 3 đặc trưng (hay 3 điều kiện) sau:

Một là: phải chọn một cách ngẫu nhiên các đối tượng sẽ tiến hành thử nghiệm hoặc làm đối chứng (kiểm chứng) để thử nghiệm một chủ đề gì đó. Ví dụ nếu chọn các nhân viên bán hàng để thử nghiệm phương pháp bán hàng mới thì các nhân viên này phải được chọn một cách ngẫu nhiên.

Hai là: phải thiết kế cuộc thử nghiệm sao cho các yếu tố không phải thử nghiệm không tác động đến kết quả thử nghiệm hoặc nếu có tác động thì tác động đó phải được loại trừ ra khỏi kết quả thử nghiệm.

8

Nghiên cứu MarketingBa là: Các kết quả thử nghiệm phải có thể vận dụng vào thực tế tương lai mà công

ty hay hãng phải đương đầu tức là tình huống thử nghiệm phải càng giống tình huống thực sau này trong môi trường kinh doanh của hãng càng tốt. Chẳng hạn ta thử nghiệm một chương trình quảng cáo thì môi trường thử nghiệm phải giống môi trường sau này sẽ áp dụng chương trình quảng cáo đó. Không thể đưa một chương trình quảng cáo tại New York vào áp dụng tại TP Hồ Chí Minh, mặc dù chương trình đó rất thành công khi quảng cáo ở New York vì đặc điểm của dân cư trong 2 thành phố khác nhau.

Một ví dụ về mô hình thử nghiệm: Việc tiêu thụ một mặt hàng mới ở một công ty gặp khó khăn, có ý kiến cho rằng nguyên nhân của tình hình là do hoạt động quảng cáo chưa tốt. Công ty quyết định thử nghiệm một chương trình quảng cáo cho mặt hàng mới, nhà nghiên cứu tiến hành như sau:

Bước 1: thiết kế chương trình quảng cáo.Bước 2: chọn địa điểm thử nghiệm (khu vực)Bước 3: đo lường mức bán ra tại khu vực sắp thử nghiệmBước 4: thực hiện quảng cáo (4 tuần)Bước 5: sau quảng cáo đo lường lại mức bán ra.Bước 6:xác định hiệu quả của chương trình quảng cáo và kết luận quan hệ nhân

quả.3.3 Mô hình bán thử nghiệm (Quasi – Experimental Design)

Mô hình bán thử nghiệm là dạng mô hình gần như thử nghiệm nhưng nó không hội đủ các tiêu chuẩn hay điều kiện của cuộc thử nghiệm chính thức (có người còn gọi là thử nghiệm giả)

Một số thí dụ về hình thức bán thử nghiệm:1. Một hãng sản xuất đồ điện đưa ra thị trường một mẫu quạt bàn mới. Sau một

tháng tung sản phẩm mới ra thị trường, doanh số bán loại sản phẩm này cáo hơn sản phẩm truyền thống 10%.

2. Một công ty sản xuất gốm sứ vệ sinh thực hiện một chương trình quảng cáo trên truyền hình ở một thành phố (không quảng cáo ở các nơi khác). Sau thời gian quảng cáo, mức tiêu thụ sản phẩm tăng lên 5% so với trước quảng cáo.

3. Một cửa hàng tổng hợp thực hiện một phương pháp bán hàng mới cho 100% nhân viên bán hàng của họ, sau 2 tháng áp dụng, doanh số của cửa hàng tăng lên 7%.

Những trường hợp trên đây là các hình thức bán thử nghiệm. Vì nó cũng đưa ra một biến số thử nghiệm (mẫu sản phẩm mới, chương trình quảng cáo, phương pháp bán hàng) và cũng đo lường kết quả thử nghiệm.

******************************Câu hỏi ôn tập chương 2 (Các mô hình nghiên cứu):

1.Trình bày nội dung dạng nghiên cứu mô hình mô tả, cho ví dụ minh họa. 2.Khi muốn xâm nhập vào thị trường mới cho sản phẩm hiện có thì doanh

nghiệp nên thực hiện nghiên cứu dạng nào? Tại sao. 3.Trình bày nội dung dạng nghiên cứu mô hình thử nghiệm, cho ví dụ minh họa.

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI VÀ TỔ CHỨC THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG

1 ĐO LƯỜNG TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING.

9

Nghiên cứu Marketing Thang đo trong nghiên cứu marketing:

Trong nghiên cứu marketing, đo lường là cách thức sử dụng các con số để diễn tả các hiện tượng marketing mà chúng ta cần nghiên cứu. Một hiện tượng marketing cần đo lường được gọi là một cấu trúc (construct) hay khái niệm (concept). Thí dụ như thái độ của người tiêu dùng đối với một nhãn hiệu…Để đo lường các cấu trúc marketing này, người ta dùng các thang đo.

Có những cấu trúc chính nó có dạng số lượng thí dụ như doanh thu. Tuy nhiên, rất nhiều cấu trúc trong marketing mà tự thân nó không ở dạng định lượng. Do vậy, để đo lường chúng, nhà nghiên cứu phải lượng hoá.

Có 4 loại thang đo chính được sử dụng trong nghiên cứu marketing: thang đo danh xưng, thang đo thứ tự, thang đo quãng, thang đo tỷ lệBảng 3.1: Đặc điểm của 4 loại thang đoLoại thang đo Đặc điểmKHÔNGMETRIC

Danh xưngThứ tự

Để xếp loại, không có ý nghĩa về lượngĐể xếp loại, không có ý nghĩa về lượng

METRIC Quãng

Tỉ lệ

Đo khoảng cách, có ý nghĩa về lượng nhưng gốc 0 không có ý nghĩaĐo độ lớn, có ý nghĩa về lượng và gốc 0 có nghĩa.

1.Thang đo danh xưng:Thang đo danh xưng (nominal scale) là loại thang đo trong đó số đo dùng để xếp loại, nó không có ý nghĩa về lượng. Các dạng thường gặp của thang đo danh xưng là:

a. câu hỏi một lựa chọn là các câu hỏi trong đó người tiêu dùng chỉ được chọn một trong các trả lời (single answer) cho sẵn. Thí dụ, trong câu hỏi: bạn có thích sữa chua Yomilkkhông? Chúng ta có thể dùng thang đo cho câu trả lời như sau:(1) thích (2) không thích (3) không ý kiếnTrong các loại chất đốt dưới đây, loại chất đốt nào bạn sử dụng thường xuyên nhất?(1) gas (2) điện (3) than (4) cũi

b. câu hỏi nhiều lựa chọn là các câu hỏi trong đó người trả lời có thể chọn một hay nhiều trả lời (multiple answer) cho sẵn. Thí dụ, trong câu hỏi:Trong các loại nước ngọt sau đây, bạn đã dùng qua loại nào?(1) pepsi (2) tribeco (3) coke (4)sprite (5) 7 up

2.Thang đo thứ tựThang đo thứ tự (ordinal scale) là laọi thang đo trong đó số đo dùng để so sánh thứ tự, nó không có ý nghĩa về lượng. Các dạng thường gặp của thang đo thứ tự là:

a. Câu hỏi buộc sắp xếp thứ tự (forced ranking) là các câu hỏi trong đó người trả lời phải sắp theo thứ tự cho các trả lời. Thí dụ, trong câu hỏi:Bạn vui lòng sắp xếp thep thứ tự sở thích của bạn các nhãn hiệu nước ngọt sau theo cách thức sau đây: (1) thích nhất (2)thích thứ nhì…Pepsi tribeco cokeSprite 7 up fanta

b câu hỏi so sánh cặp (paired comparison)Trong các câu hỏi so sánh cặp người trả lời được yêu cầu chọn 1 trong một cặp, chẳng hạn như chọn một nhãn hiệu thích nhất trong hai nhãn hiệu, chọn một bao bì thích nhất trong hai dạng bao bì… thí dụ, trong câu hỏi:Trong từng cặp nhãn hiệu nước ngọt dưới đây, xin bạn vui lòng đánh số 1 vào nhãn hiệu bạn thích hơn trong một cặp?Coke pepsiCoke 7 upCoke tribecoTribeco pepsiTribeco 7 upvv…

10

Nghiên cứu MarketingThang likert Là loại thang đo trong đó một chuỗi các phát biểu liên quan đến thái độ trong câu hỏi

được nêu ra và người trả lời sẽ chọn một trong các trả lời đó. Thí dụ, trong câu hỏi sau:Xin bạn vui lòng cho biết thái độ của bạn đối với nhãn hiệu sữa chua Yomost:Rất thích thích tạm được ghét rất ghét

1 2 3 4 5Hãy cho biết thái độ của bạn trong phát biểu sau đây:Nước rửa chén nên có màu vàng chanh

Hoàn toàn đồng sao cũng không hoàn toàn Đồng ý ý được đồng ý không đồng ý

1 2 3 4 5Thang đo likert thường được dùng để đo lường một tập các phát biểu của một cấu trúc. Số đo của cấu trúc là tổng các điểm của từng phát biểu. Vì vậy thang đo likert còn được gọi là thang đo lấy tổng (summated scale). Thí dụ để đo lường ấn tượng của người tiêu dùng đối với một nhà hàng chúng ta phỏng vấn người tiêu dùng như sau:Hãy cho biết mức độ đồng ý của bạn đối với phát biểu sau đây về nhà hàng X:

Hoàntoàn

đồng ý

Đồngý

Saocũngđược

Khôngđồng ý

Hoàn toànkhôngđồng ý

Món ăn ngon 1 2 3 4 5Giá cả phải chăng 1 2 3 4 5Hợp vệ sinh 1 2 3 4 5Phục vụ chu đáo 1 2 3 4 5Nhạc hay 1 2 3 4 5Không khí ấm cúng 1 2 3 4 5

3.Thang đo quãngThang đo quãng (interval scale) là loại thang đo trong đó số đo dùng để chỉ khoảng cách nhưng gốc O không có ý nghĩa. Các dạng thang đo quãng thường được sử dụng trong nghiên cứu thị trường bao gồm:

a. thang đo đối nghĩa (semantic differential) là loại thang đo tương tự như thang đo Likert, nhưng trong thang đo đối nghĩa nhà nghiên cứu chỉ dùng hai nhóm từ ở hai cực có nghĩa trái ngược nhau. Thí dụ, trong câu hỏi:Xin bạn vui lòng cho biết thái độ của bạn đối với nhãn hiệu sữa đặc có đường mẹ bồng con:

Rất thích rất ghét1 2 3 4 5 6 7

b. thang Stapel là thang đo biến thể của thang đo cặp tĩnh từ cực, trong đó nhà nghiên cứu chỉ dùng một phát biểu ở trung tâm thay vì hai phát biểu đối nghịch nhau ở hai cực. Thí dụ, trong câu hỏi:Hãy cho biết đánh giá của bạn đối với thái độ nhân viên bán hàng ở cửa hàng XYZ:

Thân thiện-5 -4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 +4 +5

4.Thang đo tỷ lệThang đo tỷ lệ (ratio scale) là loại thang đo trong đó số đo dùng để đo độ lớn, và gốc 0 có ý nghĩa.Dạng thông thường nhất của thang đo tỷ lệ là hỏi trực tiếp thông tin đã ở dạng tỉ lệ. Thí dụ, trong câu hỏi:Xin bạn vui long cho biết bạn có bao nhiêu chiếc áo dài? ChiếcTrung bình trong 1 tuần bạn chi tiêu bao nhiêu tiền cho nước giải khát? ĐồngMột dạng khác của thang đo tỷ lệ cũng thường dùng là thang đo tổng hằng số (constant – sum scaling). Thí dụ trong câu hỏi:

11

Nghiên cứu MarketingHãy chia 100 điểm cho các nhãn hiệu sau đây theo đánh giá của bạn:Sau khi phỏng vấn một người tiêu dùng chúng nhận được số đo ở dạng như sau:Nhãn hiệu A B C DĐiểm 30 25 35 10

Sai lệch trong đo lường Sai lệch trong đo lường (measurement error) được chia thành 2 nhóm, đó là (1) Sai lệch hệ thống (systematic error) và (2) Sai lệch ngẫu nhiên (random error). Nếu gọi m là sai lệch đo lường, s là sai lệch hệ thống, r là sai lệch ngẫu nhiên, chúng ta có : m = s+ r

Sai lệch hệ thống là các sai lệch tạo nên 1 chệch cố định (constant bias) trong đo lường .Lấy thí dụ ,khi chúng ta dùng thang đo không cân bằng , kỹ thuật phỏng vấn kém ..Trong khi đó , Sai lệch ngẫu nhiên là các sai lệch xảy ra mang tính ngẫu nhiên. Thí dụ như phỏng vấn viên ghi nhầm số đo của trả lời ; người trả lời thay đổi tính cách nhất thời (short –term characteristics) như do mệt mỏi , đau yếu , nóng giận,… làm ảnh hưởng đến trả lời của họ .Các sai lệch thường xảy ra trong đo lường được trình bày trong Bảng 4.2.Bảng 3.2: các dạng sai lệch thường gặp trong đo lườngNguồn sai lệch Thí dụSự thay đổi cá tính đột xuất (short-term characteristicts) của đối tượng nghiên cứu. Yếu tố tình huống (situational factors)Công cụ đo lường và cách thức phỏng vấn

Yếu tố phân tích

Mệt mỏi, đau yếu, nóng giận, vui vẻ…

Sự hiện diện của người khác, ồn ào…Câu hỏi tối nghĩa, phỏng vấn viên thiếu kinh nghiệm, bảng câu hỏi in không rõ ràng, cách phỏng vấn khác nhau (trực diện, điện thoại, thư)…Nhập, mã, tóm tắt sai,…

2 THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎIBảng câu hỏi là công cụ dùng để thu thập thông tin. Bảng câu hỏi dùng cho nghiên

cứu định tính và định lượng có dạng khác nhau. Vì vậy người ta chia ra làm hai dạng bảng câu hỏi chính. Bảng câu hỏi chi tiết (structured questionnaire) dùng cho việc thu thập thông tin trong các dự án quan sát và nghiên cứu định lượng: và đề cương hướng dẫn thảo luận (unstructured questionnaire guideline) dùng cho việc thảo luận nhóm và thảo luận tay đôi trong các dự án nghiên cứu định tính.

Trong chương này chúng ta nghiên cứu bảng câu hỏi chi tiết (sẽ gọi là bảng câu hỏi) và đề cương hướng dẫn thảo luận sẽ được trình bày trong chương 5.

Một bảng câu hỏi tốt sẽ giúp nhà nghiên cứu thu thập được thông tin cần thiết với độ tin cậy cao. Một bảng câu hỏi phải thỏa mãn hai yêu cầu cơ bản sau đây:

1. phải có đủ các câu hỏi mà nhà nghiên cứu muốn thu thập thông tin từ các trả lời.2. phải kích thích được sự hợp tác của người trả lời

Quy trình thiết kế bảng câu hỏi có thể được chia thành bảy bước như sau:B1: xác định cụ thể thông tin cần thu thậpB2: xác định dạng phỏng vấnB3: đánh giá nội dung câu hỏiB4: xác định hình thức trả lờiB5: xác định cách dùng thuật ngữB6: xác định cấu trúc bảng câu hỏiB7: xác định hình thức bảng câu hỏiB8: thử lần 1 -> sửa chữa -> bản nhập cuối cùng

Bước 1: Xác định cụ thể thông tin cần thu thập

12

Nghiên cứu MarketingCông việc đầu tiên trong quy trình thiết kế bảng câu hỏi là phải liệt kê đầy đủ và chi

tiết các thông tin cần thu thập cho bảng câu hỏi là công cụ nối liền giữa thông tin cần cho dự án và thông tin sẽ được thu thập.

Như vậy, khi thiết kế bảng câu hỏi chúng ta phải dựa vào vấn đề nghiên cứu và nhu cầu thông tin đã xác định để thiết kế các câu hỏi cho việc thu thập các thông tin này. Mối quan hệ này được minh họa trong hình 4.1.

Hình 3.3: Mối quan hệ giữa thông tin cần thu thập, câu hỏi và dữ liệu

Bước 2: Xác định dạng phỏng vấnCó ba dạng phỏng vấn chính dùng trong nghiên cứu marketing, đó là phỏng vấn trực

diện, phỏng vấn qua điện thoại và phỏng vấn bằng cách gởi thư.Phỏng vấn trực diện:Như chúng ta đã biết, phỏng vấn trực diện là dạng phỏng vấn mà nhà nghiên cứu

dùng nhân viên phỏng vấn đến nhà đối tượng phỏng vấn hay mời họ đến một địa điểm nhất định để phỏng vấn.

Phỏng vấn trực diện có nhiều ưu điểm. Do phỏng vấn viên tiếp xúc trực tiếp với người trả lời nên họ có thể kích thích sự trả lời, giải thích các câu hỏi mà người trả lời chưa hiểu hay hiểu sai.

Như vậy, suất trả lời (response rate) và suất hoàn tất của bảng câu hỏi sẽ cao (cao nhất trong ba dạng phỏng vấn. Tuy nhiên, dạng phỏng vấn này có một số nhược điểm. Một là sự hiện diện của phỏng vấn viên có thể làm ảnh hưởng đến các trả lời của đối tượng phỏng vấn. Hai là chi phí cho dạng phỏng vấn này rất cao. Hơn nữa nếu việc quản lý thu thập thông tin tại hiện trường không chặt chẽ thì sẽ xuất hiện khả năng phỏng vấn viên tự điền vào bảng câu hỏi.

Khi thiết kế bảng câu hỏi, dạng phỏng vấn này không đòi hỏi mức độ chi tiết cao như dạng phỏng vấn bằng điện thoại hay bằng thư. Hơn nữa, dạng phỏng vấn này cho phép phỏng vấn viên sử dụng các trợ vấn cụ khi cần thiết.

Phỏng vấn qua điện thoại Phỏng vấn thông qua điện thoại giúp giảm chi phí phỏng vấn hơn so với dạng phỏng

vấn trực diện. Tuy không trực tiếp tiếp xúc với người trả lời trong dạng phỏng vấn trực diện nhưng phỏng vấn viên vẫn có khả năng giải thích. Kích thích sự hợp tác của người trả lời mà ít làm ảnh hưởng đến các trả lời của họ.

Suất trả lời và suất hoàn tất ở dạng phỏng vấn bằng điện thoại tuy không bằng dạng phỏng vấn trực diện nhưng cũng khá cao. Tuy nhiên, trong những thị trường mà đối tượng nghiên cứu không có điện thoại thì không thể dùng dạng phỏng vấn này.

Bảng câu hỏi cho dạng phỏng vấn qua điện thoại đòi hỏi mức độ chi tiết cao hơn so với dạng phỏng vấn trực tiếp. Phỏng vấn viên chỉ có thể giải thích bằng lời chứ không thể dùng các trợ vấn cụ.

Phỏng vấn bằng thư:Phỏng vấn bằng cách gởi thư đến đối tượng nghiên cứu để họ tự đọc các câu hỏi và

trả lời chúng đòi hỏi cao nhất về mức độ chi tiết và rõ ràng của bảng câu hỏi. Nếu bảng câu hỏi không rõ ràng,chi tiết và dễ hiểu ,người trả lời sẽ không hiểu hoặc hiểu sai câu hỏi. Suất trả lời và hoàn tất trong dạng phỏng vấn này rất thấp và thời gian thu thập thường kéo dài .

13

Dự ánnghiên cứuThông tin

Cần thu thập

Bảngcâu hỏi

Các câu hỏiSẽ được hỏi

Nhóm ngườitrả lời

Dữ liệu

Nghiên cứu Marketing Tuy nhiên, dạng phỏng vấn này cũng có một số ưu điểm nhất định của nó. Một là

nếu suất trả lời cao thì chi phí sẽ thấp. Hơn nữa, các trả lời không bị tác động bởi sự hiện diện của phỏng vấn viên cũng như tránh được hiện tượng tự điền trả lời của phỏng vấn viên.Bước 3: Đánh giá nội dung câu hỏi

Nội dung của câu hỏi ảnh hưởng đến khả năng hợp tác của người trả lời – tạo điều kiện cho họ mong muốn tham gia và trả lời trung thực. Cần chú ý là người trả lời không được chuẩn bị trước về vấn đề chúng ta muốn hỏi và họ thường hay quên. Hơn nữa, có những thông tin người trả lời rất miễn cưỡng cung cấp như tuổi tác, thu nhập…, chúng ta cần có cách hỏi thích hợp nhưng thỏa mãn mục tiêu nghiên cứu của mình.

Để đánh giá nội dung các câu hỏi, nhà nghiên cứu phải tự trả lời các câu hỏi sau:1./ người trả lời có hiểu câu hỏi không?2./ họ có thông tin không?3./ họ có cung cấp thông tin không?

Thí dụ: thay vì hỏi: bạn vui lòng cho biết tuổi của bạn? Chúng ta nên hỏi:Trong các nhóm tuổi sau đây bạn thuộc nhóm tuổi nào?(1) <18 (2) 18 – 25(3) 26 – 35 (4) >35Chúng ta hỏi như vậy vì chúng ta chỉ cần biết họ thuộc nhóm tuổi nào chứ không cần biết chính xác là họ bao nhiêu tuổi.Bước 4: Xác định hình thức trả lời

Có hai hình thức trả lời chính: trả lời cho các câu hỏi đóng (closed-end questions) và cho các câu hỏi mở (open-end questions).

Câu hỏi đóngCâu hỏi đóng là các câu hỏi có các trả lời cho sẵn và người trả lời sẽ chọn một hay

nhiều trả lời trong các trả lời đó. Có nhiều dạng câu hỏi đóng như:1./ Dạng câu hỏi đề nghị người trả lời chọn một trong hai: có, không (dichotomous). Thí dụ trong câu hỏi:Bạn có dùng dầu gội đầu không?(1) Có (2) Không2./ Dạng câu hỏi đề nghị người trả lời xếp thứ tự (ranking). Thí dụ trong câu hỏi:

Hãy xếp thứ tự mức độ ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của bạn của các yếu tố sau đây: (yếu tố nào quan trọng nhất đánh số 1, kém hơn đánh số 2… và ít quan trọng nhất đánh số 5)

Giá tiện mua bao bì đẹpDo quảng cáo bạn bè giới thiệu…

3./ dạng câu hỏi cho nhiều lựa chọn (multiple choice question). Thí dụ :Trong các nhãn hiệu dầu gội đầu sau đây bạn đã dùng loại nào rồi ?(1) Rejoice (2) Pantene (3) Spring(4) Fresh bồ kết (5) Sunsilk (6) Sifone(7) Essential (8)…

Câu hỏi mởCâu hỏi mở là các câu hỏi không có câu trả lời sẵn. Người trả lời hoàn toàn tự diễn

đạt các trả lời của mình. Thí dụ:Lý do nào bạn thích sử dụng dầu gội 2 trong 1?

Trả lời:Và còn gì nữa? Trả lời:

So với câu hỏi đóng, câu hỏi mở có ưu điểm cơ bản là người trả lời được tự do diễn đạt hành vi, thái độ của mình, không bị ràng buộc bởi những trả lời cho sẵn như trong câu hỏi đóng mà nhiều khi họ cảm thấy chưa thật phù hợp với mình. Điều này có thể dẫn đến tình trạng miễn cưỡng chấp nhận các trả lời đã cho sẵn.

14

Nghiên cứu MarketingNhư vậy, thông tin thu thập được từ câu hỏi mở thường phong phú hơn so với thông

tin thu thập được từ câu hỏi đóng. Hơn nữa, các câu hỏi mở ở dạng đào sâu sẽ giúp nhà nghiên cứu thu được những thông tin bên trong của người tiêu dùng. Tuy nhiên, câu hỏi mở cũng có những nhược điểm so với câu hỏi đóng. Một là, các trả lời cho các câu hỏi mở thường bị chệnh do phỏng vấn viên tóm tắt các trả lời hơn là ghi đầy đủ những gì người trả lời diễn đạt. Hơn nữa, việc phỏng vấn, hiệu chỉnh và mã thông tin cho các câu hỏi mở tốn kém nhiều thời gian gian hơn , công sức hơn là các câu hỏi đóng. Vì vậy, câu hỏi được dùng chủ yếu trong nghiên cứu định tính va câu hỏi đóng được dùng trong nghiên cứu định lượng.Bước 5: Xác định cách dùng thuật ngưKhi sử dụng thuật ngữ trong các câu hỏi cần chú ý những nguyên tắc cơ bản sau.:

1. Dùng từ đơn giản và quen thuộc cho các câu hỏi trong bảng câu hỏi. Phải sử dụng thuật ngữ phù hựp từng thị trường nghiên cứu. Nhiều vùng khác nhau trong một quốc gia cũng thường hay sử dụng những từ khác nhau cho cùng một sự việc hay đò vật nên chúng ta cần chú ý dùng những từ mà vùng đó quen thuộc nhất…

2. Tránh câu hỏi dài dòng, từ ngữ càng chi tiết, cụ thể và rõ ràng càng tốt. Không nên lạm dụng các câu hỏi quá dài, tối nghĩa. Khi dùng một từ cần xem xét nó có nghĩa nào khác có thể làm người trả lời hiểu nhầm.

3. 3./ tránh câu hỏi cho hai hay nhiều trả lời cùng một lúc (double-barreled question). Thí dụ khi chúng ta hỏi: Kem wall’s có ngon và bổ dưỡng không? Thì hai trả lời sẽ xuất hiện cùng một lúc cho một mức trả lời:

(1) Ngon và bổ dưỡng(2) Ngon nhưng không bổ dưỡng(3) Không ngon nhưng bổ(4) Không ngon cũng không bổ dưỡng

Đây là hai câu hỏi được ghép lại và trong trường hợp này chúng ta nên tách ra làm hai câu hỏi.

4. Tránh câu hỏi gợi ý (leading question) kích thích người trả lời phản xạ theo hướng đã dẫn trong câu hỏi. Thí dụ khi chúng ta hỏi:bạn có đồng ý là sữa đặc có đường nhãn hiệu cô gái hà lan là loại sữa có chất lượng cao nhất không?Trong câu hỏi này nhà nghiên cứu đã dẫn ý cho người trả lời về quan điểm chất lượng của nhãn hiệu.

5. Tránh câu hỏi có thang trả lời không cân bằng (loaded question). Thí dụ, khi chúng ta hỏi: bạn có thích sữa đậu nành Tribeco không? Với thang trả lời dưới đây sẽ làm chệch thái độ của người trả lời về hướng thích:vô cùng rất thích tạm không

thích thích được thích1 2 3 4 5

6. Tránh câu hỏi bắt người trả lời phải ước đoán. Thí dụ, khi chúng ta hỏi: Bạn mua bao nhiêu cục xà bông tắm trong năm qua? Thì người tiêu dùng không thể nào nhớ được thông tin họ có. Như vậy họ phải ước đoán cho trả lời của họ.

Bước 6: Xác định trình tự các câu hỏiMột bảng câu hỏi được chia ra thành nhiều phần. Mỗi phần có những mục đích khác

nhau. Một cách tổng quát, một bảng câu hỏi thường được chia thành ba phần chính. Phần gạn lọc (screening), phần chính và phần thông tin cá nhân (biodata) của người trả lời. Các phần này được sắp xếp theo thứ tự như sau:1. Phần gạn lọc bao gồm các câu hỏi nhằm mục đích chọn người trả lời trong thị

trường nghiên cứu mục tiêu.2. Phần chính bao gồm các câu hỏi để thu thập thông tin cần cho mục tiêu nghiên

cứu.3. Phần thông tin về cá nhân người trả lời.

15

Nghiên cứu MarketingBước 7: Xác định hình thức bảng câu hỏi

Hình thức bảng câu hỏi cũng góp phần cho sự thành công của việc thu thập thông tin. Bảng câu hỏi có hình thức đẹp đẽ sẽ kích thích sự hợp tác của người trả lời. Hơn nữa, các phần nên được trình bày phân biệt (thường phân biệt bằng cách dùng màu giấy khác nhau cho những phần khác nhau) để hỗ trợ phỏng vấn viên trong quá trình phỏng vấn.Bước 8: Thử lần 1 -> sửa chữa -> bản nháp cuối cùng

Để có được một bản câu hỏi đạt chất lượng cao thì bảng câu hỏi sau khi thiết kế xong phải qua nhiều lần thử và sửa chữa để hoàn chỉnh trước khi nó được dùng để phỏng vấn.

Lần thử đầu tiên (pretest hay còn gọi là test) được thực hiện thông qua việc phỏng vấn, tham khảo ý kiến một số thành viên nghiên cứu khác trong đơn vị và điều chỉnh lại. Sau khi sửa chữa bảng câu hỏi này được gọi là bản nháp cuối cùng (final draft questionnaire)

Bản nháp cuối cùng này lại được qua lần thử thứ hai (còn gọi là test). Trong lần thử này chúng ta sẽ phỏng vấn người trả lời thực sự trong thị trường nghiên cứu. Tuy nhiên, mục đích của cuộc phỏng vấn này không phải để thu thập thông tin mà là để đánh giá bảng câu hỏi: Người trả lời có hiểu bảng câu hỏi không? Thông tin họ cung cấp có đúng là thông tin cần thu thập không?... Sau khi điều chỉnh ở lần thử này chúng ta có bảng câu hỏi hoàn chỉnh (final question – aire) sẵn sàng cho công việc phỏng vấn.

3 TỔ CHỨC THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNGCơ cấu tổ chức của một công ty nghiên cứu thị trường phụ thuộc vào nhiều yếu tố

như quy mô công ty, số dạng nghiên cứu công ty phục vụ khách hàng, cung cách quản lý công ty… Tuy nhiên, công ty nào có tham gia nghiên cứu định lượng. Sơ đồ hình 4.2 mô tả một mô hình tổ chức thông thường nhất.

Bộ phận nghiên cứuBộ phận nghiên cứu (research department) có trách nhiệm hoạch định dự án nghiên cứu: thiết kế nghiên cứu, thảo luận với nhà quản trị, thiết kế bảng câu hỏi…, đàm phán với khách hàng, diễn giải thông tin và viết báo cáo nghiên cứu.

Bộ phận thu thập thông tinBộ phận thu thập thông tin (fieldwork department) thực hiện công việc thu thập thông

tin và đảm bảo chất lượng thông tin đã được thu thập theo bảng câu hỏi đã thiết kế. Bộ phận thu thập thông tin thực hiện hai chức năng độc lập nhau: thu thập và kiểm tra thông tin.

Khi nhận được bản thảo cuối cùng từ bộ phận nghiên cứu, bộ phận thu thập thông tin tiến hành việc tuyển chọn, đào tạo và hướng dẫn (briefing) phỏng vấn viên. Phỏng vấn viên chịu sự giám sát của giám sát viên trong quá trình phỏng vấn.

Sau khi phỏng vấn xong, kiểm tra viên sẽ chịu trách nhiệm kiểm tra lại. Kiểm tra viên làm việc độc lập với phỏng vấn viên và giám sát viên thu thập thông tin. Kiểm tra viên chịu sự giám sát của các giám sát viên chất lượng. Việc kiểm tra nhằm hai mục đích:3.1 Đảm bảo tính trung thực và chính xác của phỏng vấn viên phỏng vấn có đúng đối tượng nghiên cứu (phần tử mẫu) không, phỏng vấn viên thực hiện phỏng vấn nghiêm túc hay tự điền.3.2 Đảm bảo tính trung thực của người trả lời: người trả lời có cung cấp thông tin của chính hành vi, thái độ… của họ hay là đặt ra các trả lời giả tạo.Hình 3.4: Một dạng tổ chức đơn vị nghiên cứu Marketing

16

Nghiên cứu Marketing

Để thực hiện việc kiểm tra, chúng ta cần tiến hành chọn ngẫu nhiên một số đối tượng nghiên cứu, kiểm tra viên sẽ tiến hành phỏng vấn lại họ và so sánh kết quả của hai lần phỏng vấn để đo lường mức độ tin cậy của kết quả.

******************************

Câu hỏi ôn tập chương 3 (Thiết kế bảng câu hỏi và tổ chức thu thập thông tin định lượng):

1. Trình bày các loại thang đo lường trong nghiên cứu Marketing, cho ví dụ minh họa? 2. Trình bày các dạng câu hỏi đóng và câu hỏi mở trong nghiên cứu Marketing, so sánh

sự giống nhau và khác nhau của hai loại câu hỏi trên.Cho ví dụ minh họa. 3. Sai số chọn mẫu là gì? Cho biết mối quan hệ giữa việc tăng kích thước mẫu với các

loại sai số chọn mẫu.Hãy trình bày những biện pháp khắc phục sai số trên. 4. Trình bày quy trình thiết kế bảng câu hỏi, cho ví dụ minh hoạ.

17

Giám đốc điều hành

Giám đốc nghiên cứu

Giám đốc xử lý thông tin

Giám đốc thu thập thông tin

Giám đốc các bộ phận chức năng khác

Các phỏngvấn viên

Các giám sát viên thu thập

Quản trị viênthu thập thông tin

Các kiểmtra viên

Các giám sát viên chất lượng

Quản trị viênKiểm tra chất lượng thông tin

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 4: CHỌN MẪU TRONG THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH LƯỢNG

1 LÝ DO CHỌN MẪU1.1 Chọn mẫu giúp tiết kiệm chi phí

Chi phí đóng vai trò quan trọng trong quyết định thực hiện dự án nghiên cứu. Các công ty bao giờ cũng có nguồn ngân sách giới hạn cho các dự án nghiên cứu Marketing. Khi quyết định thực hiện một dự án nghiên cứu, bao giừo chúng ta cũng phải so sánh giá trị ước tính mà dự án đem lại với chi phí phải bỏ ra.

Khi số lượng các phần tử cần nghiên cứu càng lớn thì chi phí việc thực hiện nghiên cứu (chi phí thu thập, hiệu chỉnh, nhập thông tin…) càng cao. Như vậy, thực hiện nghiên cứu toàn bộ thị trườngthường không phải là một quyết định hợp lý và cần thiết đối với việc ra quyết định trong Marketing. Thay vào đó, nhà nghiên cứu chỉ cần chọn một mẫu, có kích thước thường nhỏ hơn nhiều so với thị trường, để nghiên cứu. Từ thông tin của mẫu này, chúng ta có thể tổng quát cho thị trường với một mức độ tin cậy chấp nhận được cho việc ra quyết định.

Chọn mẫu còn giúp làm giảm một dạng chi phí khác nữa trong nghiên cứu Marketing, đó là chi phí cho mẫu thử. Rất nhiều dự án thử sản phẩm chúng ta cần cho đối tượng nghiên cứu dùng thử sản phẩm. Thông thường, sau khi thử thì sản phẩm được thử không còn nguyên trạng của nó. Như vậy, chúng ta phải chịu chi phí cho số sản phẩm này. Chi phí cho mẫu thử này sẽ rất cao nếu việc thử được tiến hành cho toàn bộ thị trường. Do đó, chọn mẫu để thử sản phẩm sẽ giúp cho chúng ta giảm được chi phí.

Thí dụ, chúng ta muốn tung một nhãn hiệu nào đó vào thị trường mới. Chúng ta dùng thực nghiệm đo lường trước sau để đo lường sự thay đổi thái độ của người tiêu dùng trước và sau khi dùng thử sản phẩm. Trong trường hợp này, biến độc lập là việc dùng thử sản phẩm của người tiêu dùng. Để tiến hành thực nghiệm chúng ta phải cho họ dùng sản phẩm. Nếu cho toàn bộ thị trường dùng thử sản phẩm thì chi phí đầu tư cho nó sẽ rất cao. Vì vậy, chọn mẫu để thử thị trường là một quyết định hợp lý.

1.2 Chọn mẫu giúp tiết kiệm thời gianThời gian là yếu tố thứ hai trong quyết định chọn mẫu. Các nhà ra quyết định

Marketing luôn luôn cần có kết quả nghiên cứu đúng lúc để ra những quyết định kịp thời. Nếu nghiên cứu toàn bộ thị trường sẽ tốn kém nhiều thời gian. Do vậy, nhà nghiên cứu chỉ cần nghiên cứu một mẫu chọn từ thị trường.

1.3 Chọn mẫu có thể cho kết quả chính xác hơnTrong nghiên cứu chúng ta vướng phải hai loại sai số: (1) sai số do chọn mẫu SE

(Sampling Error) và (2) sai số không do chọn mẫu NE (Non-sampling Error).Khi tăng kích thước mẫu thì sai số do chọn mẫu sẽ giảm đi một lượng là SE, và sai

số không do chọn mẫu sẽ tăng một lượng tương ứng là NE. Khi chúng ta tăng kích thước mẫu (n) đến kích thước đám đông (N), nếu mức giảm

sai số do chọn mẫu SE nhỏ hơn mức tăng sai số không do chọn mẫu NE (NE - SE > 0), thì việc chọn mẫu sẽ cho chúng ta kết quả chính xác hơn.

2 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN TRONG CHỌN MẪU2.1 Đám đông

Đám đông (population) là thị trường mà nhà nghiên cứu để thoả mãn mục đích và phạm vi nghiên cứu của mình. Thí dụ chúng ta cần nghiên cứu người tiêu dùng tại TP.HCM có độ tuổi từ 18 đến 45. như vậy, tập hợp những người sinh sống tại TP.HCM ở độ tuổi từ 18 đến 45 là đám đông cần nghiên cứu.

2.2 Đám đông nghiên cứu

18

Nghiên cứu MarketingTrong thực tiễn nghiên cứu Marketing, chúng ta không bao giờ biết được một cách

chính xác các phần tử (qui mô) của đám đông. Qui mô của đám đông mà chúng ta có thể có được để thực hiện việc nghiên cứu được gọi là đám đông nghiên cứu (study population).

Như vậy, đám đông nghiên cứu chính là thị trường thực sự nghiên cứu. Qui mô này thường được thu thập từ nguồn thông tin thứ cấp. Nguồn thông tin này thường lạc hậu và có sai số khi thu thập nên nó khác với đám đông. Để thuận tiện, chúng ta sẽ dùng thuật ngữ thị trường nghiên cứu hay đám đông để chỉ cho đám đông nghiên cứu.

Trong ví dụ trên, chúng ta khó mà biết chính xác có bao nhiêu người tiêu dùng tại TP.HCM ở độ tuổi từ 18 đến 45. Nguồn thông tin hiện hữu có thể dùng để xác định thị trường nghiên cứu là kết quả của điều tra dân số tại TP. HCM. Tuy nhiên , kết quả của điều tra dân số chắc chắn sẽ khác với thị trường thật vì nhiều lý do. Thứ nhất là điều tra dân số đã được thực hiện trước đây cho nên thông tin không còn cập nhật. Hơn nữa, quá trình điều tra có thể có sai lệch xảy ra…

2.3 Phần tửPhần tử (element) là đối tượng cần thu thập thông tin. Phần tử là đơn vị nhỏ nhất

của đám đông và là đơn vị cuối cùng của quá trình chọn mẫu. Số lượng phần tử đám đông thường được ký hiệu là N và của mẫu được ký hiệu là n. trong ví dụ trên, những thành viên ở tại TP. HCM ở độ tuổi từ 18 đến 45 là phần tử.

2.4 Đơn vịĐể thuận tiện trong nhiều kỹ thuật chọn mẫu người ta thường chia đám đông ra

thành nhiều nhóm có những đặc tính cần thiết. Những nhóm có được sau một quá trình chia nhỏ của đám đông được gọi là đơn vị chọn mẫu (sampling unit). Như vậy, đơn vị cuối cùng chính là phần tử.

Thí dụ chúng ta có thể chia nhỏ đám đông trong thí dụ trên, dựa theo đơn vị hành chánh, thành các quận huyện, rồi đến phường, xã, sau đó là các hộ gia đình. Các quận huyện, phường xã, hộ gia đình là các đơn vị mẫu.

2.5 Khung chọn mẫu Khung chọn mẫu (sampling frame) là danh sách liệt kê thông tin cần thiết của tất cả

các đơn vị và phần tử của đám đông để thực hiện việc chọn mẫu.Trong việc chọn mẫu, khó khăn lớn nhất của nhà nghiên cứu là có được khung chọn

mẫu. Tuy nhiên, để có được một khung chọn mẫu không phải là vấn đề dễ dàng, nhất là ở những nước mà thông tin thứ cấp còn hạn chế về số lượng và độ tin cậy. Một khi chúng ta không có thông tin thứ cấp, để xác định khung chọn mẫu thì nhà nghiên cứu phải tiến hành thu thập thông tin cho khung chọn mẫu bằng việc phỏng vấn. Công việc này tốn kém rất nhiều thời gian và chi phí.

2.6 hiệu quả chọn mẫuHiệu quả chọn mẫu (sampling efficiency) được đo lường theo hai chỉ tiêu là (1) Hiệu

quả thống kê và (2) Hiệu quả kinh tế.a./ Hiệu quả thống kê (sampling efficiency of sampling) của một mẫu được đo

lường dựa vào sai lệch chuẩn của ước lượng. Một mẫu có hiệu quả thống kê cao hơn mẫu khác khi cùng một kích thước, nó có sai lệch chuẩn nhỏ hơn.

b./ Hiệu quả kinh tế (economic efficiency of sampling) của một mẫu được đo lường dựa vào chi phí thu thập thông tin của mẫu với một độ chính xác mong muốn nào đó.

Thí dụ, khi chúng ta chọn mẫu theo nhóm (trình bày ở phần các phương pháp chọn mẫu) thì chi phí đi lại của phỏng vấn viên sẽ giảm vì họ chỉ phỏng vấn trong một khu vực kề cận hơn so với chọn mẫu phân tầng.3 QUY TRÌNH CHỌN MẪU

3.1 Quy trình lấy mẫu: quy trình lấy mẫu chia 5 bước.Bước 1: Xác định tổng thể từ đó mẫu được rút ra.Tổng thể là một tập hợp các phần tử cần nghiên cứu một đặc trưng (dấu hiệu) nào đó.

Tổng thể có thể là một lô sản phẩm, một tập hợp dân cư hoặc một vùng v.v…Bước 2: Xác định “khung” của tổng thể. Nghĩa là xác định cấu trúc của tổng thể.

19

Nghiên cứu MarketingXác định cấu trúc của tổng thể là phải xác định xem tổng thể gồm những phần tử như

thế nào, cơ cấu phân bổ các phần tử ra sao.Bước 3: Chọn phương pháp lấy mẫu.Có 2 phương pháp: lấy mẫu xác suất và lấy mẫu phi xác suấtViệc chọn phương pháp nào tuỳ thuộc vào các vấn đề như đối tượng nghiên cứu,

nguồn tài chánh cho nghiên cứu, thời gian dành cho nghiên cứu, khả năng chuyên môn của nhà nghiên cứu v.v…

Bước 4: Xác định kích thước mẫu (quy mô mẫu).Kích thước mẫu có quan hệ với độ tin cậy của dữ liệu & chi phí của cuộc điều tra.

Kích thước mẫu càng lớn, độ tin cậy càng cao nhưng chi phí điều tra sẽ tăng theo.Bước 5: Xác định các phần tử của mẫuKết thúc bước này phải lập được danh sách mẫu: gồm các phần tử nào? Phân bố các

phần tử đó (địa chỉ cụ thể).3.2 Sai số nghiên cứu

Sai số nghiên cứu được cấu thành bởi hai loại sai số: sai số do lấy mẫu & sai số không do lấy mẫu.

a./ Sai số do lấy mẫu:Là sai số do việc chọn mẫu không hoàn toàn đại diện (tiêu biểu) cho các đặc trưng

của tổng thể ( sai số này còn gọi là sai số lấy mẫu).b./ Sai số không do lấy mẫu:Là toàn bộ những sai sót có thể có ngoại trừ sai số lấy mẫu (bao gồm chẳng hạn sai

số do ghi nhận thông tin, do truyền thông, do xử lý dữ liệu v.v…). Loại sai số này còn gọi là sai số không lấy mẫu.

Hai loại sai số nói trên có quan hệ chặt chẽ với kích thước mẫu. Kích thước mẫu tăng sẽ cho phép làm giảm sai số lấy mẫu nhưng sai số không lấy mẫu lại có nguy cơ tăng lên do phải thu thập & xử lý một lượng thông tin lớn hơn nên khả năng mắc sai lầm cũng tăng lên. Mối quan hệ này có thể được biểu thị qua hình vẽ sau:

4 CÁC PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪUCó nhiều phương pháp chọn mẫu, chúng được chia thành hai nhóm chính (Hình 3.1)

bao gồm (1) các phương pháp chọn mẫu theo xác suất (probability sampling) và (2) các phương pháp chọn mẫu không theo xác suất, còn gọi là phi xác suất (non probability sampling).

Chọn mẫu theo xác suấtChọn mẫu theo xác suất là phương pháp chọn mẫu mà trong đó nhà nghiên cứu biết

trước được xác suất tham gia vào mẫu của các phần tử. Khi mẫu được chọn theo phương pháp xác suất thì các thông số của nó có thể dùng để ước lượng hoặc kiểm nghiệm các thông số của thị trường nghiên cứu.

Chọn mẫu phi xác suấtChọn mẫu phi xác suất (không theo xác suất) là phương pháp chọn mẫu mà trong đó

nhà nghiên cứu chọn các phần tử tham gia vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên.Trong phương pháp chọn mẫu phi xác suất, nhà nghiên cứu có thể chọn theo sự thuận

tiện, theo đánh giá chủ quan của mình v.v… Vì thế, khi mẫu được chọn theo phương pháp phi xác suất thì các thông số của nó không thể dùng để ước lượng hoặc kiểm nghiệm các thông số của thị trường nghiên cứu.

So sánh hai phương pháp chọn mẫuTrong nghiên cứu Marketing, để quyết định chọn mẫu theo phương pháp nào nhà

nghiên cứu phải xem xét nhiều yếu tố. Những yếu tố chính cần quan tâm là mục tiêu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, thời gian và chi phí. Bảng 3.1 dưới đây tóm tắt một số đặc điểm cơ bản của hai phương pháp chọn mẫu.

Tiến hành chọn mẫu

20

Nghiên cứu MarketingSau khi đã xác định phương pháp chọn mẫu, công việc cuối cùng của quy trình chọn

mẫu là tiến hành chọn mẫu: chọn các phần tử cho mẫu theo phương pháp chọn mẫu đã được xác định. Nếu chọn mẫu bằng các phương pháp chọn mẫu theo xác suất? Thì sau khi chọn xong các phần tử cho mẫu, chúng ta phải tiến hành đánh dấu vị trí (mapping) các phần tử trong mẫu để tổ chức và quản lý việc phỏng vấn.

4.1 Các Phương Pháp Chọn Mẫu Theo Xác SuấtCó nhiều phương pháp chọn mẫu theo xác suất; những phương pháp thường dùng

trong nghiên cứu thị trường bao gồm: (1) Phương pháp ngẫu nhiên đơn giản, (2) Phương pháp hệ thống, (3) Phương pháp phân tầng, và (4) Phương pháp chọn nhóm.

a./ Chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên đơn giảnTrong phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) này,

các phần tử đều có xác suất tham gia vào mẫu biết trước vànhư nhau. Để chọn các phần tử cho mẫu nhà nghiên cứu dùng bảng ngẫu nhiên.

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện nếu chúng ta có một khung chọn mẫu hoàn chỉnh. Tuy nhiên, mức phân bố mẫu trên thị trường có thể bị vi phạm nhất là đối với thị trường nghiên cứu có kích thước lớn và kích thước mẫu nhỏ.

Chính vì nhược điểm trên, phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản dược sử dụng trong trường hợp đám đông có kích thước nhỏ và thường được sử dụng cho việc chọn phần tử cho các phương pháp chọn mẫu khác như chọn điểm xuất phát trong phương pháp hệ thống.

b./ Chọn mẫu theo phương pháp hệ thốngTrong phương pháp chọn mẫu theo hệ thống (systematic sampling) nhà nghiên cứu

tiến hành việc chọn các phần tử cho mẫu bằng cách chọn ngẫu nhiên điểm xuất phát (starting point). Từ điểm xuất phát này và dựa vào bước nhảy (sampling interval) để chọn các phần tử tiếp theo cho mẫu từ khung chọn mẫu được sắp xếp theo thứ tự từ 1 đến N.

Thí dụ chúng ta muốn chọn một mẫu có kích thước n=200 từ một đám đông có kích thước N=2000. như vậy ta có bước nhảy là N/n = 2000/200 = 10. Để chọn phần tử đầu tiên trong các phần tử từ 1 đến 10, chúng ta dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, thí dụ kết quả là 6. Như vậy, phần tử thứ hai tham gia vào mẫu là phần tử thứ 16 trong khung chọn mẫu (6 + 10), phần tử thứ ba là 26 (16 +10) v.v…

Phương pháp chọn mẫu hệ thống giúp chúng ta khắc phục được khả năng phân bố không đều của phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Tuy nhiên nó cũng có nhược điểm là nếu khung mẫu được xếp theo chu kỳ và tần số của nó trùng với bước nhảy thì mẫu sẽ bị chệch.

c./ Chọn mẫu theo phương pháp phân tầngTrong phương pháp chọn mẫu phân tầng (startified sampling), người ta chia đám

đông ra thành nhiều tầng gồm các nhóm nhỏ (strata) có đặc điểm là các phần tử trong cùng một nhóm có tính đồng nhất (homogeneity) cao và các phần tử giữa các nhóm có tính dị biệt (heterogeneity) cao cùng nhóm đồng nhất, khác nhóm dị biệt. Các nhóm này lại có thể được chia thành nhiều nhóm nhỏ hơn nhưng cũng phải thoả mãn cùng đặc điểm như trên. Để chọn phần tử cho mẫu trong từng nhóm, nhà nghiên cứu có thể dùng phương pháp hệ thống.

Phương pháp chọn mẫu phân tầng có thể được thực hiện theo tỷ lệ (proportionate stratified sampling) – số lượng phần tử chọn cho mẫu trong từng nhóm tỷ lệ với số lượng phần tử của chúng hoặc không theo tỷ lệ (disproportionate stratified sampling) – số lượng phần tử chọn cho mẫu trong từng nhóm không tỷ lệ với số lượng phần tử của chúng.

Thí dụ chúng ta muốn chọn một mẫu có kích thước n=200 từ một đám đông có kích thước N=2000, chia thành 4 nhóm với kích thước của từng nhóm và số lượng tham gia vào mẫu trong bảng 3.2 dưới đây.

Phương pháp chọn mẫu phân tầng có tính phân bố cao trong thị trường nghiên cứu. Hơn nữa nếu các phần tử trong cùng một nhóm có tính đồng nhất cao sẽ giúp cho việc chọn các phần tử trong đơn vị (nhóm) cho mẫu sẽ có hiệu quả thống kê cao. Vì vậy, trong

21

Nghiên cứu Marketingcác phương pháp chọn mẫu theo xác suất thì phương pháp chọn mẫu này cho chúng ta hiệu quả thống kê cao nhất.

d./ Chọn mẫu theo phương pháp chọn nhómTrong các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên trình bày trước đây, phần tử mẫu

được chọn trực tiếp từ khung chọn mẫu. Nếu là phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay phương pháp hệ thống thì phần tử mẫu được chọn từ đám đông; với phương pháp phân tầng thì phần tử mẫu được chọn từ đơn vị mẫu. Như vậy, trong các phương pháp chọn mẫu này, việc chọn mẫu được tiến hành cho từng phần tử.

Với phương pháp chọn mẫu theo nhóm (cluster sampling), nhà nghiên cứu cũng chia đám đông ra thành nhiều nhóm nhỏ (cluster) như trong phương pháp phân tầng. Tuy nhiên, các đơn vị (nhóm) này có đặc điểm là các phần tử trong cùng một nhóm có tính dị biệt cao và các phần tử giữa các nhóm có tính đồng nhất cao – cùng nhóm dị biệt, khác nhóm đồng nhất. Chúng ta có thể lại tiếp tục chia các nhóm thành từng nhóm nhỏ nữa. Sau đó nếu chúng ta dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay phương pháp hệ thống để chọn ngẫu nhiên một số nhóm.

Tất cả các phần tử trong các nhóm sẽ tạo thành phần tử của mẫu và như vậy kích thước mẫu là tổng các phần tử của các nhóm đã chọn.

Phương pháp chọn mẫu theo nhóm này được gọi là chọn mẫu theo nhóm một bước (one-stage cluster sampling).

Nếu sau khi chọn nhóm chúng ta lại tiến hành chọn phần tử trong từng nhóm để tham gia vào mẫu thì phương pháp chọn mẫu theo nhóm này được gọi là phương pháp chọn mẫu theo nhóm hai bước (two-stage cluster sampling)… Hình 3.2 dưới đây so sánh hai phương pháp chọn mẫu: phân tầng và theo nhóm hai bước.

Trong các thị trường nghiên cứu chưa có khung chọn mẫu hoàn chỉnh thì phương pháp này là phương pháp tiện lợi nhất. Tuy nhiên hiệu quả thống kê của phương pháp này rất thấp vì việc chia nhóm thoả mãn tính chất trong nhóm dị biệt, khác nhóm đồng nhất rất khó khăn vì các phần tử gần nhau (trong cùng nhóm) thường có tính đồng nhất cao.

Thí du, chúng ta muốn chọn một mẫu có kích thước n = 200 từ một đám đông có kích thước N = 2000 bằng phương pháp chọn mẫu theo nhóm, chúng ta tiến hành như sau: Giả sử chúng ta chia đám đông này thành 10 nhóm và chọn ngẫu nhiên 4 nhóm. Sau đó chúng ta có thể dùng phương pháp hệ thống để chọn 200 phần tử cho mẫu từ 4 nhóm trên.

4.2 Các Phương Pháp Chọn Mẫu Phi Xác SuấtCác phương pháp chọn mẫu phi xác suất thường dùng trong nghiên cứu Marketing

bao gồm: (1) Phương pháp thuận tiện, (2) Phương pháp phán đoán, (3) Phương pháp phát triển mầm, và (4) Phương pháp quota.

a./ Chọn mẫu theo phương pháp thuận tiệnPhương pháp chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling) là phương pháp chọn

mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được.

Thí dụ chúng ta cần chọn một mẫu có kích thước n=200 từ thị trường nghiên cứu TP.HCM, cả nam và nữ, có độ tuổi từ 18 đến 40, thuọoc tầng lớp có thu nhập trung bình. Trong phương pháp chọn mẫu thuận tiện này thì bất kì người nào – nam hay nữ, thuộc tầng lớp có thu nhập trung bình và độ tuổi từ 18 đến 40 sống tại TP.HCM mà chấp nhậnt ham gia vào mẫu đều có thể chọn vào mẫu.

b./ Chọn mẫu theo phương pháp phán đoánPhương pháp chọn mẫu phán đoán (judgment sampling) cũng là 1 phưong pháp

chọn mẫu không ngẫu nhiên. Tuy nhiên với phương pháp này, nhà nghiên cứu tự phán đoán sự thích hợp của các phàn tử để mời họ tham gia vào mẫu. Như vậy, tính đại diện của mẫu sẽ phụ thuộc vào kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu.

22

Nghiên cứu MarketingTrong ví dụ trên đây, nhưng với phương pháp chọn mẫu theo phán đoán thì một

phần tử nào đó thuộc vào thị trường nghiên cứu, nghĩa là họ thuộc tầng lớp có thu nhập trung bình, ở độ tuổi từ 10 đến 40 và sống tại TP.HCM. Nếu phần tử này được nhà nghiên cứu phán đoán rằng họ là phần tử có thể đại diện cho đám đông thì họ được mời tham gia vào mẫu.

c./ Chọn mẫu theo phương pháp phát triễn mầm.Trong phương pháp phát triễn mầm (snowball sampling), nhà nghiên cứu chọn

ngẫu nhiên một số phần tử theo mẫu. Sau đó, thông qua các phần tử ban đầu (refferals) này hỏi ý kiến những người này để họ giới thiệu các phần tử khác cho mẫu.

Phương pháp này rất phù hợp với các thị trường có rất ít các phần tử và rất khó xác định các phần tử này. Thí dụ chúng ta cần nghiên cứu thị trường dụng cụ chơi golf tại TP.HCM và đối tượng để thu nhập thông tin là người chơi golf. Chúng ta có thể chọn một vài người chơi golf (chọn mầm) và thông qua những người này để tìm những phần tử khác (phát triễn mầm) tham gia vào mẫu.

d./ Chọn mẫu theo phương pháp quotaTrong phương pháp chọn mẫu theo quota, nhà nghiên cứu sẽ dựa vào các đặc tính

kiểm soát (control characteristics) xác định trong đám đông để chọn số phân tử cho mẫu sao cho chúng có cùng tỉ lệ của đám đông theo các thuộc tính kiểm soát này. Đây là phương pháp chọn mẫu phi chính xác xuất phổ biến nhất trong thực tiễn nghiên cứu marketing.Thí dụ chọn mẫu quota.

Trường hợp một thuộc tính kiểm soát, chẳng hạn tuổi của đối tượng nghiên cứu (Bảng 3.3): Giả sử chọn một mẫu có kính thước n = 100 từ một đám đong óc kích thước N = 10.000. Trong đám đông có 30% người tiêu dùng ở độ tuổi từ 20 đến 30: 30% từ 31 đến 40 và 40% từ 41 đến 50. Nhà nghiên cứu sẽ chọn 30 người ở độ tuổi từ 20 đến 30 (30%), 30 người ở độ tuổi từ 31 đến 40 (30%) và 40 (40%) người có độ tuổi từ 41 đến 50 cho mẫu.Bảng 4.1: Chọn mẫu quota theo độ tuổi

Độ tuổi Tổng cộng20-30(30%) 31-40 (40%) 41-50 (30%) (n)30 40 30 100

Trường hợp hai thuộc tính kiểm soát, thí dụ tuổi và giới tính: Giả sử chọn một mẫu có kích thước n = 100 từ một đám đông có kích thước N = 10.000. Trtong đám đông có 30% tiêu dùng ở độ tuổi từ 20 đến 30, 30% từ 31 đến 40 và 40% từ 41 đến 50; 50% nam và 50% nữ. Nhà nghiên cứu sẽ chọn các phân tử cho mẫu theo tỉ lệ trình bày trong Bảng 3.4.Bảng 4.2: Chọn mẫu quota theo độ tuổi và giới tính Độ tuổi Giới tính

Nam (50%) Nữ (50%)Tổng cộng(độ tuổi)

20-30 (30%)31-40 (30%)41-50 (40%)

15 15 15 15 20 20

303040

Tổng cộng (Giới tính) 50 50 n = 100

Trong trường hợp ba thuộc tính kiểm soát, thí dụ độ tuổi, giới tính và thu nhập: Thí dụ chọn một mẫu có kích thước n = 200 từ một đám đong có kích thướt N = 10.000. Trong đám đông có 30% ngưòi tiêu dùng ở độ tuổi từ 20 đến 30, 30% từ 31 đến 40 và 40% từ 41 đến 50, 50% nam và 50% nữ; 20% có thu nhập cao, 50% có thu nhập trung bình và 30% có thu nhập thấp. Nhà nghiên cứu sẽ chọn các phần tử cho mẫu theo 18 kết hợp ( 3 độ tuổi x 2 giới tính x 3 thu nhập) trình bày trong Bảng 3.5 dưói đây.

23

Nghiên cứu Marketing

Bảng 4.3: Chọn mẫu quota theo độ tuổi, giới tính và thu nhập

Kết hợp

Độ tuổi

Giới tính

Thu nhập Tỉ lệ trong mẫu(%) Số phân tử

12

20-30 Nam Cao (30%) (50%) (20%) =3% 6

5 XÁC ĐỊNH QUY MÔ MẪU.Những người nghiên cứu marketing thực hiện công việc như sau:

5.1 Xác định sai số cho phép:Yếu tố đầu tiên ảnh hưởng đến cỡ mẫu là sai số. Độ lớn của khoảng sai số

lựa chọn phụ thuộc vào độ nhạy của kết quả nghiên cứu đối với các quyết định của các nhà quản trị (trong ví dụ là quyết định mở các cửa hàng).

Nếu lợi tức ảnh hưởng mạng đến số lượng khách hàng mua ở các cửa hàng thì yêu cầu sai số phải nhỏ so với giá trị trung bình.

5.2 Xác định hệ số tin cậyYếu tố thứ hai ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu là độ tin cậy.Giả sử nếu Giám đốc chi nhánh của công ty yêu cầu độ tin cậy 100% thì việc nghiên

cứu phải tiến hành trên toàn bộ các phần tử của tổng thể. Trên thực tế, điều này làm mất nhiều thời gian và tốn kém chi phí nên các nhà quản trị chấp nhận hệ số tin cậy nhỏ hơn 100%. Khoảng cách chấp nhận thường là 99%, 95% và 90% các mức độ tin cậy khác đôi khi cũng được sử dụng trong kinh doanh.

Mức tin cậy 95% được sử dụng phổ biến nhất. Mức tin cậy này cho phép sai số là 5% so với giá trị thực của tổng thể. Đây là mức sai số được chấp nhận đối với phần lớn các quyết định trong nghiên cứu marketing

Công thức tính qui mô (cỡ) mẫu thích hợp là:sx =

Trong đó:sx: Sai số tiêu chuẩn của giá trị trung bình.S: Độ lệch tiêu chuẩn của mẫu.n: Cỡ mẫu (thích hợp)Trong ví dụ trên, giả sử các nhà quản trị chấp nhận mức tin cậy là 95%, và sai số lấy

mẫu ước tính trong phân phổ lợi tức gia đình không vượt quá 1000USD.Do đó, chúng ta tính toán như sau:1,96 sx = 1000USD (1,96 là hệ số tính sẵn tương ứng với độ tin cậy 95%)

sx = = 510,2 USDSai số lấy mẫu ở hai phía của giá trị trung bình là 1000 USD. Do đó sx=510,2 USD

nên:510,2 USD = 1sx

510,2 USD = (2 ẩn số là S và n)

5.3 Ước tính độ lệch tiêu chuẩn (S)Có nhiều cách ước tính độ lệch tiêu chuẩn của mẫu:+ Tiến hành nghiên cứu thí điểm và độ lệch tiêu chuẩn có thể sử dụng theo kết quả

cuộc nghiên cứu này.+ Nếu đã có cuộc nghiên cứu trước đó, cuộc nghiên cứu lần này cũng tương tự thì

độ lệch tiêu chuẩn được xác định theo kết quả nghiên cứu trước đó.

24

Nghiên cứu Marketing+ Người nghiên cứu có thể dự đoán độ lệch tiêu chuẩn của mẫu. Cách thực hiện

tiến hành như sau: Người nghiên cứu ước tính các giới hạn của phân phối, tức xác định giá trị nhỏ nhất và khoản này, người nghiên cứu sẽ ước tính độ lệch bằng chia khoảng phân phối trên cho 6 (khoảng tin cậy 3s có độ tin cậy 99,7%).

Trong ví dụ trên, giả sử độ lệch tiêu chuẩn đã được ước tính là 19.500 USD. Do đó:510,2 USD =

510,2 USD . = 19.500 USD = = 38,2n = 1459Vậy, để giá trị trung bình của tổng thể về lợi tức gia đình có sai số là 1000 USD thì

người nghiên cứu phải chọn qui mô mẫu ngẫu nhiên tối thiểu là 1459 hộ gia đình với độ tin cậy là 95%.

Trong trường hợp giả sử cuộc điều tra 1459 hộ đã được thực hiện, độ lệch tiêu chuẩn tìm được là 22.000 USD. Chúng ta sẽ xem xét có mẫu n=1459 là nhỏ, vừa hay lớn?

Dựa và công thức trên, ta có:

510,2 USD = 510,2 . (USD) = 22.000 USD. = = 43,1n = 1858.

Như vậy với độ tin cậy là 95% thì cỡ mẫu n=1459 là nhỏ nên người nghiên cứu phải khảo sát thêm 399 hộ gia đình nữa. Tuy nhiên, điều người nghiên cứu chỉ biết điều này sau khi đã thu thập dữ liệu và xử lý thông tin xong.

Như vậy, việc sử dụng phương pháp xác định cỡ mẫu tương ứng với một độ tin cậy cho trước là cần thiết.

So với công thức trên, công thức sau đây tính cỡ mẫu thuận tiện hơn.n =

Trong đó:e: Mức sai số cho phép.Z: giá trị tương ứng với độ tin cậy đã chọn.S: Độ lệch tiêu chuẩn của mẫu.

Dựa vào ví dụ trên, việc tính toán n như sau:n =

= = 1858

5.4 Chọn mẫu liên tiếp.Đây là phương pháp chọn mẫu theo một qui mô cố định, cỡ mẫu được xác định

trước khi chọn mẫu. Phương pháp chọn mẫu liên tiếp khác với việc chọn mẫu đã nêu phần trên là nhà

nghiên cứu không phải xác định trước cỡ mẫu.Theo phương pháp này, người nghiên cứu chỉ được phép chọn các phần tử để

nghiên cứu từ tổng thể tại một thời điểm nào đó trong khi nghiên cứu tại hiện trường. Các phân tử của mẫu được chọn tiếp tục theo từng nhóm của tổng thể và qui mô mẫu tích lũy dần.

Sau đó, người nghiên cứu xem xét kết quả tích lũy này và quyết định chọn mẫu đến cỡ nào phù hợp với độ tin cậy cho phép. Nếu sai số còn lớn, công việc chọn các phần tử mẫu được tiếp tục thực hiện cho đến khi đạt yêu cầu của các nhà quản trị đề ra.

Phương pháp chọn mẫu liên tiếp làm cho chi phí khảo sát giảm xuống một cách đáng kể.

Tuy nhiên, trong công tác nghiên cứu Marketing tại hiện trường, phương pháp này vẫn còn có vấn đề cần xem xét. Vấn đề này gắn liền với sự cần thiết phải có mẫu ngẫu nhiên hoặc mẫu phải có độ rộng tương xứng với tổng thể nghiên cứu.

25

Nghiên cứu MarketingTrong trường hợp nghiên cứu tình huống có nhiều biến đổi nhanh, khi đạt được

phần tử cuối cùng của mẫu thì kết quả của các mẫu ban đầu đã trỡ thành lạc hậu.5.5 Quy mô mẫu được xác định theo chi phí nghiên cứu.

Trong việc xác định cỡ mẫu, một vấn đề khác cần xem xét là chi phí. Giả sử: Trong ví dụ nghiên cứu các hộ gia đình ở phần trên, giám đốc chi nhánh

của Công ty P & G muốn độ tin cậy của kết quả nghiên cứu là 95%, sai số tiêu chuẩn khi ước tính giá trị trung bình mẫu không quá 1000 USD.

Kết quả đã tính: n = 1459 hộ gia đình. Nếu chi phí một lần phỏng vấn là 20 USD (gồm chi phí chuẩn bị về đào tạo, hướng dẫn nhân viên, chi phí điều tra hiện trường, xử lý thông tin và lập báo cáo …).

Tổng cộng chi phí nghiên cứu là:20 x 1459 = 29.180 USD.

Nếu các nhà quả trị cho rằng chi phí này vượt quá ngân sách cho phép, họ có thể xử lý theo các cách sau:

- Hủy bỏ cuộc nghiên cứu.- Lựa chọn một hướng khảo sát khác.- Tiếp tục cuộc nghiên cứu và tìm cách giảm chi phí.

Nếu các nhà quả trị chi nhánh của công ty lựa chọn cách thứ ba, họ có thể thực hiện nhiều quyết định khác nhau như :

a./ Quyết định giảm chi phí bằng cách giảm độ tin cậy từ 95% xuống 90%. Nếu quyết định này được chấp thuận thì cỡ mẫu lựa chọn được tính như sau :

n = n = = n = 1.035,2 ≈ 1.035 hộ gia đình.

Chi phí nghiên cứu giảm xuống còn :20 USD x 1.035 = 20.700 USD.

b./ Quyết định giảm chi phí nghiên cứu khác có thể thực hiện là gia tăng độ sai số cho phép từ + 2.000 USD. Quyết định này chỉ thực hiện được khi độ nhạy của quyết định không ảnh hưởng đến việc mua sắm của các hộ gia đình ở cửa hàng.

Với sai số e = + 2.000 USD và độ tin cậy duy trì ởmức 95 %, cỡ mẫu được xác định như sau :

n = n = = (19,11)2 n = 365.

Quyết định này đã làm giảm cỡ mẫu xuống còn 365 hộ gia đình và chi phí nghiên cứu chỉ còn 20 USD x 365 = 7.300 USD.

Có thể còn nhiều cách phối hợp để thay đổi các tiêu chuẩn quyết định của nhà quản trị đối với việc chọn cỡ mẫu phù hợp. Trước khi quyết định có hủy bỏ cuộc nghiên cứu hay không. Các nhà quản trị Marketing phải xem xét các phương pháp giảm chi phí nghiên cứu trước.

5.6 Xác định cỡ mẫu theo tần số xuất hiệnKhi xác định cỡ mẫu có liên quan với tần số xuất hiện, cở mẫu có thể tính theo công

thức :

n =

26

Nghiên cứu MarketingTrong đó : p = tần số xuất hiện.

q = 1 – p Trong trường hợp này, người nghiên cứu sẽ giả sử các giá trị của p và q, hệ số tin

cậy tính ra : Ví dụ : p = 60 %

q = 1 – p = 40%Mức tin cậy : 95% → Z = 1,96Sai số cho phép khi ước tính tỷ của tổng thể không quá 2%.

Vậy : n = 0,60 x 0,40 n = 0,24 x (98)2 = 0,24 x 9.604n = 2.035

Khi xác định cở mẫu theo tần số xuất hiện, người nghiên cứu không chú ý hai điểm. Khi độ tin cậy cho biết trước, giá trị tần số xuất hiện tiến gần 50% thì mẫu số gia

tăng vừa phải.Khi giá trị của tần số tiến gần tới 100% hay 0% thì cỡ mẫu giảm dần.

Dù độ tin cậy thường sử dụng là 95%, nhưng để bảo đảm an toàn, người ta có thể sử dụng độ tin cậy 99%. Khi yêu cầu gia tăng độ tin cậy như thế, cỡ mẫu thường gia tăng từ ½ trở lên.Do độ tin cậy tăng kéo theo cỡ mẫu tăng đã ảnh hưởng đến chi phí nghiên cứu nên

các nhà nghiên cứu ít muốn sử dụng độ chính xác cao, trừ khi thật cần thiết.Trong thực tế, nhiều quyết định tiếp thị chỉ cần độ tin cậy thấp (60%) nên đòi hỏi cỡ

mẫu tương đối nhỏ.

******************************

Câu hỏi ôn tập chương 4 (Chọn mẫu trong thu thập thông tin định lượng):

1. Trình bày quy trình chọn mẫu trong nghiên cứu Marketing, cho ví dụ minh họa? 2. Phân tích ưu nhược điểm của phương pháp chọn mẫu xác suất và phi xác suất.

27

Nghiên cứu Marketing 3. Sai số chọn mẫu là gì? Cho biết mối quan hệ giữa việc tăng kích thước mẫu

với các loại sai số chọn mẫu.Hãy trình bày những biện pháp khắc phục sai số trên. 4. Công ty nghiên cứu thị trường MT&T thực hiện một dự án nghiên cứu thị trường tại

TP.HCM. Dự án nghiên cứu này dùng phương pháp chọn mẫu theo phương pháp phân tầng. Thị trường nghiên cứu là những người tiều dùng dầu gội đầu thuộc phái nữ ở độ tuổi từ 18 đến 35.

Giả sử bạn là giám đốc nghiên cứu của MT&T, hãy hoạch định phương án chọn mẫu cho dự án nghiên cứu này.

5.Công ty nghiên cứu thị trường MT&T thực hiện một dự án nghiên cứu thị trường tại TP.HCM. Dự án nghiên cứu này dùng phương pháp chọm mẫu quota. Thị trường nghiên cứu của dự án này là những người tiêu dùng xà bông tắm thỏa mãn các đặc tính như sau:

Giới tính: (1) nam và (2) nữ

Thu nhập: (1) cao. (2) trung bình và (3) thấp

Độ tuổi: (1) 22-30. (2) 31-39 và (3) 40-48 tuổi

Trình độ văn hóa: (1) Phổ thông cơ sở, (2) Phổ thông trung học và (3) Cao đẳng, đại học trở lên.

Tỉ lệ các mức của các đặc tính kiểm soát trên thị trường như sau:

Đặc tính kiểm soát Tỉ lệ các mức của các đặc tính kiểm soát (%)

Tổng (%)

(1) (2) (3)

Giới tính 49 51 100

Thu nhập 20 55 25 100

Độ tuổi 30 40 30 100

Trình độ văn hóa 50 40 10 100

Giả sử bạn là giám đốc nghiên cứu của MT&T, hãy chọn một mẫu có kích thước

n = 300 theo bốn thuộc tính kiểm soát trên.

CHƯƠNG 5: THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH TÍNH

28

Nghiên cứu Marketing

1 THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH TÍNH

1.1. Định nghĩa :

Nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu khám phá trong đó thông tin được thu nhập ở dạng định tính thông qua kỹ thuật thảo luận và diễn dịch.

Khác với nghiên cứu định lượng, trong đó nhà nghiên cứu tham gia rất thụ động trong quá trình thu nhập thông tin tại hiện trường ( do phỏng vấn viên thực hiện ), trong nghiên cứu định tính, nhà nghiên cứu tham gia chủ động trong quá trình thu nhập thông tinh tại hiện trường : Nhà nghiên cứu là người trực tiếp thực hiện việc thảo luận với đối tượng nghiên cứu trong thảo luận tay đôi cũng như là người điều khiển chương trình thảo luận trong thảo luận nhóm.

Nghiên cứu định tính đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing. Thí dụ, khi nhà quản trị chưa biết về hành vi tiêu dùng của một thị trường nào đó, chẳng hạn như phản ứng của người tiêu dùng đối với các chương trình marketing, thử một khái niệm quảng cáo ( communication concept ), bao bì của một sản phẩm, để có những điều chỉnh thích hợp cho thị trường mục tiêu… thì khám phá thị trường thông qua nghiên cứu định tính là dạng nghiên cứu phù hợp nhất.

Kết quả của nghiên cứu định tính còn rất hữu dụng cho việc thiết kế các dự án nghiên cứu sâu hơn sau đó. Thí dụ như khám phá các thuộc tính quan trọng của sản phẩm, thái độ các thuộc tính quan trọng của sản phẩm, thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm…, để thiết kế bảng câu hỏi cho nghiên cứu mô tả…

1.2. Thông tin trong nghiên cứu định tính :

Thông tin thu nhập trong các dự án nghiên cứu định tính là thông tin ‘ bên trong ’ ( insight information ) của người tiêu dùng. Những thông tin này không thể thu nhập được thông qua các kỹ thuật phỏng vấn thông thường48 mà phải thông qua các kỹ thuật thảo luận.

1.3. Chọn mẫu trong nghiên cứu định tính :

Như đã đề cập, nghiên cứu định tính là một định dạng của nghiên cứu khám phá. Các dự án nghiên cứu định tính được thực hiện với một nhóm nhỏ các đối tượng nghiên cứu. Vì vậy mẫu được chọn không theo phương pháp chọn mẫu theo xác xuất. Các phân tử của mẫu được chọn sao cho chúng thoả mản một số đặc tính của thị trường nghiên cứu như giới tính, nghề nghiệp, tuổi tác, thu nhập… trong hàng tiêu dùng; qui mô, ngày nghề kinh doanh… trong hàng công nghiệp. Thí dụ chúng ta cần khám phá hành vi, thái độ tiêu dùng về dầu gội của người tiêu dùng tại thị trường Hà Nội. Thị trường này gồm những người tiêu dùng phái nữ, thuộc tầng lớp thu nhập trung bình và cao, và ở độ tuổi từ 18 đến 35.

- Như vậy, chúng ta chỉ cần đối tượng nghiên cứu ( respondents ) thỏa mãn các đặc tính của thị trường như nhu thu nhập, tuổi tác, giới tính, và một số điều kiện khác của kỹ thuật thảo luận nhóm như họ không quen biết nhau, chưa tham gia thảo luận nhóm trong khoảng thời gian nhất định nào đó…

4

29

Nghiên cứu Marketing

Để chọn bốn nhóm, chúng ta có thể chọn như sau ( Bảng 5.1 ) :

1.4. Bảng câu hỏi sử dụng trong thu nhập thông tin định tính :

Để thu nhập thông tin định tính, người ta sử dụng dàn bài thảo luận49 thay cho bảng câu hỏi chi tiết.

Dàn bài thảo luận có hai phần chính. Phần thứ nhất giới thiệu mục đích và tính chất của việc nghiên cứu. Đây cũng là phần tạo nên không khí thân mật ban

đầu ( warn – up section ) và đóng một vai trò quan trọng trong việc thành công của dự án. Phần thứ hai bao gồm các câu hỏi gợi ý cho việc thảo luận để thu nhập thông tin .

Trong các dự án nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật thảo luận nhóm thì phần gạn lọc luôn luôn được thực hiện riêng biệt và trước khi thảo luận để tuyển chọn đối tượng nghiên cứu. Nghĩa là chúng ta phải chọn đối tượng nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu trước khi tiến hành thảo luận.

Vì kích thước mẫu nhỏ , cho nên công việc tuyển chọn đối tượng nghiên cứu, đặc biệt là cho thảo luận nhóm, đóng vai trò rất quan trọng cho việc thành công của dự án nghiên cứu. Do đó, phần gạn lọc phải được thiết kế chi tiết , thể hiện đầy đủ các yêu cầu có của nó. Bảng 5.2 tóm tắt so sánh giữa hai dạng nghiên cứu : Định tính và định lượng.

4

30

Bảng 5.1 : Thí dụ chọn nhóm cho thảo luận

Thu nhập

Độ tuổi Trung bình Cao

18 – 25

26 – 35

Nhóm 1

Nhóm 3

Nhóm 2

Nhóm 4

Bảng 5.2 : Thí dụ chọn nhóm cho thảo luận

Thu nhập

Độ tuổi Trung bình Cao

18 – 25

26 – 35

Nhóm 1

Nhóm 3

Nhóm 2

Nhóm 4

Nghiên cứu Marketing

Bảng 5.3 : So sánh tóm tắt giữa nghiên cứu định tính và định lượng50

Dạng nghiên cứu

Phạm vi so sánh Định lượng Cao

Mục đích Lượng hóa các đặc tính của hành vi

Tìm hiểu sâu các đặc tính của hành vi

Cách tiếp cận Cấu trúc chặt chẽ thông qua phỏng vấn

Linh hoạt thông qua thảo luận

Kích thước mẫu Lớn Nhỏ

Phương pháp chọn mẫu Thường là theo xác suất Phi xác suất

Kỹ năng phỏng vấn / thảo luận

Không đòi hỏi kỹ năng cao Đòi hỏi kỹ năng cao

Thời gian phỏng vấn Tương đối ngắn ( thường dưới 45’ )

Tương đối dài ( thường từ 90’ đến 120’ )

2 CÁC KỸ THUẬT THU THẬP THÔNG TIN ĐỊNH TÍNH

Như chúng tôi đã biết, để thu nhập thông tin trong nghiên cứu định tính chúng ta không thể sử dụng phương pháp phỏng vấn thông thường mà phải dùng các phương pháp thảo luận : ( 1 ) Thảo luận tay đôi. ( 2 ) Thảo luận nhóm và ( 3 ) Các phương pháp diễn dịch.

2.1 Thảo luận tay đôi :

Thảo luận tay đôi là kỹ thuật thu nhập thông tin thông qua việc thảo luận giữa hai người : nhà nghiên cứu và đối tượng thu thập thông tin.

Thảo luận tay đôi thường được các nhà nghiên cứu sử dụng trong các trường hợp sau :

1. Chủ đề nghiên cứu mang tính cá nhân cao :

Không phù hợp cho việc thảo luận trong mỗi trường tập thể ( như trong thảo luận nhóm ).

Thí dụ băng vệ sinh phụ nữ, tài chánh cá nhân, bao cao su kế hoạch hoá gia đình …

2. Do vị trí xã hội, nghề nghiệp của đối tượng nghiên cứu nên rất khó mời họ tham gia nhóm. Thí dụ như đối tượng nghiên cứu là giám đốc…

5

31

Nghiên cứu Marketing

3. Do cạnh tranh mà đối tượng nghiên cứu không thể tham gia thảo luận nhóm. Thí dụ như trong thị trường nguyên vật liệu trong thị trường sản phẩm công nghiệp, các công ty không muốn cho đối thủ cạnh tranh của mình biết thái độ, hành vi của mình …

4. Do tính chuyên môn của sản phẩm mà phỏng vấn tay đôi mới có thể làm rõ và đào sâu được thông tin.

Thảo luận tay đôi cũng có nhiều nhược điểm. Thứ nhất là thảo luận tay đôi tốn nhiều thời gian và chi phí hơn so với thảo luận nhóm cho cùng một kích thước mẫu. Hơn nữa, do vắng mặt các tương tác ( peer interaction ) giữa các đối tượng nghiên cứu ( không như trong trường hợp thảo luận nhóm ) nên nhiều trường hợp thông tin thu nhập không sâu và khó khăn trong việc diễn giải ý nghĩa ( phân tích thông tin định tính ). Do vậy thảo luận tay đôi rất ít được sử dụng trong nghiên cứu thị trường, nhất là đối với thì trường sản phẩm tiêu dùng.

2.2 Thảo luận nhóm :

Thảo luận nhóm là một kỹ thuật thu nhập thông tin phổ biến nhất trong dự án nghiên cứu định tính. Việc thu thập thông tin được thực hiện thông qua hình thức thảo luận giữa các đối tượng nghiên cứu với nhau dưới sự dẫn hướng của nhà nghiên cứu ( được gọi là người điều khiển chương trình – moderator ).

Trong quá trình thảo luận nhà nghiên cứu luôn tìm cách đào sâu bằng cách hỏi gợi ý tiếp cho các thảo luận sâu hơn. Những câu hỏi kích thích thảo luận, đào sâu thông tin, chẳng hạn như : “Bạn có đồng ý với quan điểm này không ?. Tại sao ? Còn gì nữa không ?, Còn bạn thì sao ?, Có những ý kiến nào khác không ? …”, đóng vai trò chính trong thảo luận nhóm.

a. Người điều khiển chương trình :

Người điều khiển chương trình đóng vai trò rất quan trọng đối với sự thành công của một nhóm thảo luận. Thông tin cần thu nhập trong các cuộc thảo luận nhóm có thoả mãn mục tiêu nghiên cứu hay không tuỳ thuộc rất nhiều vào khả năng ứng xử của người điều khiển chương trình.

Như đã đề cập trước đây, người điều khiển chương trình cũng là nhà nghiên cứu. Họ thực hiện công việc thiết kế nghiên cứu và trực tiếp tham gia thu nhập thông tin đồng thời diễn giải ý nghĩa của thông tin. Nghệ thuật kích thích người trả lời tham gia thảo luận đúng mục tiêu nghiên cứu là điều kiện cần có của người điều khiển chương trình.

b. Tuyển chọn đối tượng nghiên cứu :

tuyển chọn đối tượng nghiên cứu cũng góp phần quan trọng cho việc thành công của thảo luận nhóm. Khi tuyển chọn thành viên tham gia thảo luận của nhóm cần chú ý những nguyên tắc cơ bản sau :

1. Tính đồng nhất trong nhóm càng cao càng dễ dàng cho việc thảo luận.

2. Thành viên chưa từng tham gia các cuộc thảo luận tương tự trước đây hoặc ít nhất là trong một thời gian nào đó, thường là từ 6 tháng đến 1 năm ; nếu không họ sẽ là những người dẫn đạo nhóm.

3. Thành viên chưa quen biết nhau; nếu không thì những người này sẽ thảo luận lẫn nhau chứ không trao đổi, thảo luận trong cả nhóm

32

Nghiên cứu Marketing

c. Các dạng thảo luận :

Thảo luân nhóm được thực hiện ở nhiều dạng khác nhau. Chúng ta có thể chia ra 3 dạng chính sau :

1. Nhóm thực thụ ( full group ) bao gồm khoảng 8 thành viên tham gia thảo luận.

2. Nhóm nhỏ ( minigroup ) bao gồm khoảng 4 thành viên tham gia thảo luận.

3. Nhóm điện thoại ( telephone group ) trong đó các thành viên tham gia thảo luận về chủ đề nghiên cứu thông qua điện thoại hội nghị ( telephone conference call ).

d. Những ứng dụng của thảo luận nhóm :

Như đã đề cặp, thảo luận nhóm là một dạng nghiên cứu định tính sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu thị trường, nhất là đối với hàng tiêu dùng. Nhà nghiên cứu dùng kỹ thuật thảo luận nhóm để :

1. Khám phá thái độ, thói quen tiêu dùng.

2. Phát triển giả thuyết để kiểm nghiệm định lượng tiếp theo.

3. Phát triển thông tin cho việc thiết kế bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng.

4. Thử khái niệm sản phẩm mới ( product concept test ).

5. Thử khái niệm thông tin ( communication concept test )

6. Thử bao bì, nhãn hiệu

7. …

e. Tổ chức thảo luận nhóm :

Như chúng ta đã biết, thảo luận nhóm được thực hiện thông qua sự thảo luận của một nhóm nhỏ người tiêu dùng được tuyển chọn theo các tiêu chuẩn phù hợp cho mục tiêu của từng dự án nghiên cứu.

Thảo luận nhóm được thực hiện trong phòng thảo luận. Phòng thảo luận nhóm phải có diện tích vừa đủ, không quá rộng hay quá chật hẹp và phải cách âm với bên ngoài để giúp cho việc tập trung trong thảo luận. Phòng thải luận cần được trang bị đầy đủ các dụng cụ cần thiết như kính một chiều, hệ thống thu phát hình, âm thanh, …. Sơ đồ một phòng thảo luận nhóm được minh hoạ trong Hình 5.1.

Thảo luận nhóm được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên cần chú ý là dạng nghiên cứu khám phá bằng định tính. Do vậy, chúng ta cần lưu ý một số điểm sau đây :

1. Chúng ta không thể tăng số lượng nhóm ( tăng kích thước mẫu ) để thay cho nghiên cứu mô tả bằng định lượng, nghĩa là nó không thể thay cho nghiên cứu định lượng.

2. Chúng ta không thể lượng hoá kết qủa nghiên cứu

33

Nghiên cứu Marketing

Hình 5.4 : Sơ đồ phòng thảo luận nhóm

2.3 Các kỹ thuật diễn dịch :

Kỹ thuật diễn dịch là kỹ thuật thu thập thông tin một cách gián tiếp. Trong kỹ thuật diễn dịch, đối tượng nghiên cứu ( 1 ) không nhận biết được một cách rõ ràng mục đích của câu hỏi cũng như các tình huống đưa ra và ( 2 ) họ được tạo cơ hội bày tỏ một cách gián tiếp quan điểm của họ thông qua một trung gian hay diễn dịch hành vi của những người khác.

Có nhiều kỹ thuật diễn dịch được sử dụng trong nghiên cứu định tính. Một số kỹ thuật thường dùng như sau :

a. Đồng hành từ :

Trong phương pháp đồng hành từ ( word association ) nhà nghiên cứu đưa ra một chuỗi các từ cho người trả lời, và đề nghị họ cho trả lời thật nhanh về cái gì đồng hành với các từ đó liền ngay sau khi họ thấy hoặc nghe chúng.

Thí dụ nhà nghiên cứu đề nghị người tiêu dùng trả lời cho biết thái độ của họ đối nước ngọt Coca – Cola bằng cách gì đề nghị họ trả lời câu hỏi trả lời sau :

Hãy cho biết ( viết, nói ) cái gì đến đầu tiên trong đầu bạn khi tôi đọc lời từ Coca – Cola ?

Trả lời : ..................................................................................................................

b. Hoàn tất câu :

Phương pháp hoàn tất câu ( sentence completion ) mở rộng phương pháp đồng hành từ. Trong phương pháp này nhà nghiên cứu đưa ra các câu chưa hoàn tất và cho người trả lời hoàn tất chúng.

Thí dụ nhà nghiên cứu đưa ra một phát biểu chưa hoàn tất sau đây và đề nghị người tiêu dùng hoàn tất nó :

Cái mà tôi khó chịu nhất đối với xà bông tắm là ………………………………………..

Những người đàn ông sử dụng nước hoa là những người……………………………

34

Kính một chiều

Bàn thảo luận

Phòng theo dõi thảo luận

Nghiên cứu Marketing

c. Đóng vai trò :

Trong phương pháp đóng vai ( role playing ), nhà nghiên cứu đề nghị người trả lời đóng vai của người khác. Thông qua quá trình diễn tả hành vi của người khác, họ sẽ bộc lộ hành vi của chính họ.

Thí dụ, để tìm hiểu thái độ của người tiêu dùng đối với thuốc giảm đau chúng ta mời một người đóng vai người bị nhứt đầu và những người khác đóng vai là các loại thuốc chống nhứt đầu và đề nghị họ tìm cách chữa trị cho người bị nhứt đầu. Một vài người sẽ chữa trị bằng cách quây quần xung quanh người bệnh ca hát, nhảy múa những điệu nhạc vui tươi : những người khác có thể đến chỗ người bệnh động viên, an ủi một cách nhẹ nhàng …

Những cách tiếp cận khác nhau như vậy sẽ cho nhà nghiên cứu khám phá ra hành vi của người tiêu dùng đối với thuốc giảm đau.

d. Nhân cách hóa nhãn hiệu :

Trong phương pháp nhân cách hóa nhãn hiệu ( brand personification ), nhà nghiên cứu đề nghị người trả lời tưởng tượng và biến các nhãn hiệu thành các mẫu người rồi mô tả đặc tính của các nhân vật này.

Thí dụ nhà nghiên cứu đề nghị người tiêu dùng như sau : Trong bốn loại bia sau đây : Tiger, BGI, SaiGòn, Carlsberg, bạn hãy tưởng tượng chúng những người và mô tả đặc điểm, tính cách của những người này ( giới tính, tuổi tác, nghề nghiệp, sống,… )

e. Hoàn tất hoạt hình :

Trong phương pháp hoàn tất hoạt hình ( cartoon test ), nhà nghiên cứu đưa ra một số tranh hoạt hình về chủ đề cần nghiên cứu nhưng chưa hoàn tất và đề nghị trả lời hoàn tất chúng.

f. Nhận thức chủ đề :

Trong phương pháp nhận thức chủ đề ( TAT – Thematic Apperception Test ), nhà nghiên cứu mời người trả lời cho biết thái độ của họ đối với một hay một loạt các tranh hoạt hình về chủ đề nghiên cứu và thông qua đó họ sẽ bộc lộ cảm nghĩ riêng của họ, mà trong đó có những hành vi rất khó thu được bắng cách phỏng vấn trực tiếp.

******************************Câu hỏi ôn tập chương 5 (Thu thập thông tin định tính):

1. Hãy cho biết nghiên cứu định tính là dạng nghiên cứu nào và vai trò của nó trong nghiên cứu Marketing.cho ví dụ minh họa

2. So sánh giữa dạng nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng về mục đích, chọn mẫu, phương pháp thu thập thông tin,cho ví dụ minh họa?

3. Trình bày các kỹ thuật thảo luận mục đích, ưu nhược điểm của thảo luận nhóm và thảo luận tay đôi và cách thức tiến hành của hai dạng thu thập thông tin này.

35

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 6: XỬ LÝ VÀ DIỄN GIẢI DỮ LIỆU ĐIỀU TRA

1. CHUẨN BỊ XỬ LÝ 1.1 Phê chuẩn dữ liệuKhái niệm: Phê chuẩn dữ liệu là việc xem xét dữ liệu đã thu nhập được có thực sự

có giá trị cho cuộc nghiên cứu hay không.Trong quá trình thu nhập dữ liệu,mặc dù có nhiều dữ liệu đã thu nhập được nhưng có thể có những dữ liệu không có giá trị chẳng hạn dữ liệu được thu nhập không đúng đối tượng,không đúng phương pháp hoặc thậm chí dữ liệu do bản thân người thu thập sánhg tác ra chứ không phải đã được một cách thực sự.Những loại dữ liệu này phải được xem xét,loại bỏ trước khi xử lý.NỘI DUNG CUẢ VIỆC PHÊ CHUẨN DỮ LIỆU BAO GỒM CÁC CÔNG VIỆC SAU: + Xem xét các phương pháp và biện pháp thu nhập dữ liệu có đúng yêu cầu hay không,ví dụ như xem xét địa chỉ điều tra có đúng không? Đối tượng điều tra có đúng không? v.v… Về mặt phương pháp thẩm định các vấn đề naỳ. Người quản lý hoặc chỉ đạo cuộc nghiên cứu có thể tiến hành phỏng vấn lại nhân viên điều tra xem họ nắm vấn đề như thế nào để phát hiện sai sót hoặc gian lận.Công việc này phải được làm thường xuyên và quản lý chặt chẽ+ Nghiên cứu các thông tin thu nhập được trong từng bảng câu hỏi để phát hiện các sai sót,ví dụ xem xét các số liệu hoặc thông tin có mâu thuẫn nhau giữa các câu trả lời hay không? Có số liệu nào không rõ ràng ( có thể hiểu dưới nhiều cách khác nhau)? Có số liệu naò phi thực tế hay không?+ Công tác phê chuẩn dữ liệu phải được thực hiện ngay trong quá trình thu thập dữ liệu.Ngay cuối mỗi ngày thu thập dữ liệu,nhân viên xử lý dữ liệu phải tập hợp các bảng dữ liệu đã thu nhập trong ngày và tiến hành thẩm định ngay để phát hiện sai sĩt.

Trường hợp phát hiện có sai sót thì tuỳ trường hợp có thể áp dụng các biện pháp:

(1)  Hủy bỏ câu trả lời hoặc cả bảng câu hỏi.(2   Yêu cầu nhân viên thu nhập dữ liệu làm rõ hơn.(3)  Yêu cầu điều tra lại.Những công việc này nếu không được giải quyết kịp thời, chờ đến lúc thu thập

dữ liệu xong mới làm sẽ không xoay trở kịp về mặt thời gian, hơn nữa khi đó, nhân viên thu thập dữ liệu sẽ chẳng nhớ gì đến các tình tiết trong lúc thu thập dữ liệu và như vậy sẽ gặp rất nhiều trở ngại cho công tác phê chuẩn dữ liệu.

1.2 Hiệu chỉnh dữ liệua. Khái niệm:

Hiệu chỉnh dữ liệu còn gọi là biên tập dữ liệu (Editing data) là việc kiểm tra và sửa lại các sai sót do ghi chép hoặc dùng ngôn từ không đúng, thiếu chuẩn xác.Cần lưu ý hiệu chỉnh chỉ góp phần làm rõ thêm thông tin chứ không tạo ra thông tin. Người hiệu chỉnh không được tùy tiện sửa chữa thông tin theo ý mình.

b. Nội dung hiệu chỉnh: Công việc hiệu chỉnh bao gồm các nội dung sau:

+ Những câu trả lời không đầy đủ hoặc không rõ ràng, nếu hiểu được ý của câu trả lời thì có thể sửa lại cho rõ.Ví dụ: Câu hỏi: “Bạn đã có lần nào uống rượu Whisky chưa?”

36

Nghiên cứu Marketing

Trả lời : Cách đây 1 năm tôi chưa uống.Câu này có thể hiểu là đối tượng đã uống nhưng cách thời điểm hỏi 1 năm rồi. Như vậy được sửa lại là “đã uống”+ Những câu trả lời dùng sai ngôn từ của bảng câu hỏi cần sửa lại cho thống nhất với bảng câu hỏi.Ví dụ: Câu hỏi: “Bình quân một tháng, gia đình bạn sử dụng hết bao nhiêu lýt dầu ăn ?”Trả lời: “2kg”Ta đang hỏi đơn vị lýt mà người trả lời lại nói Kg. Khi đó ta phải đổi Kg ra lýt và sửa lại câu trả lời.+Điền nhầm ô trả lời: Nhờ phân tích logic ở các câu sau, ta có thể biết chắc chắn đối tượng đã điền nhầm ô trả lời ở một câu trước, khi đó ta sẽ sửa lại cho đúng.Chẳng hạn: Câu 2: Gia đình ông (bà) hiện có ti vi màu không?Trả lời: Đánh dấu ô “không”Nhưng đến câu sau khi hỏi về thông tin của người có tivi như ông bà đã mua tivi đó được bao lâu hoặc mua nó ở đâu v.v… đối tượng đều trả lời đầu đủ, do đó ta phán đoán rằng đối tượng đã điền nhầm ô trả lời ở câu trước và do đón phải được sửa lại, điền vào ô “có”

1.3 Mã hoá(Coding):a. Khái niệm:

Mã hoá là việc gán một kí hiệu ( kí tự số hoặc chữ) cho một tình huống trả lời ghi trong bảng câu hỏi.Mục đích của mã hoá là nhằm đơn giản hoá việc tập lập bảng thay vì phải ghi cả câu trả lời, ta chỉ khi một kí hiệu(!), mặt khác nếu sử dụng máy điện toán, việc mã hoá là bắt buộc vì máy tính chỉ hiểu và đọc được các kí hiệu số hoặc chữ chứ không thể hiểu được “câu văn”.Công tác mã hoá có thể được tiến hành trước khi thu nhập dữ liệu (mã hoá trước) hoặc sau khi thu nhập dữ liệu (mã hoá sau).Nhìn chung, nếu sử dụng máy tính để xử lý thì nên mã hoá trước. Tuy nhiên, dù mã hoá trước hay sau thì cũng đều nên tham khảo ý kiến của các chuyên viên điện toán bởi vì việc mã hoá còn phải đảm bảo yêu cầu chuyên môn của lĩnh vực điện toán, có như vậy mới thuận lợi cho việc xử lý và phân tích về sau.Đối với câu hỏi đóng, việc mã hoá không có gì khó khăn ta chỉ việc gán cho mỗi tình huống định sẵn 1 kí hiệu nhưng với câu hỏi mở, các câu trả lời sẽ “ muôn hình vạn trạng” nên việc mã hoá khá phức tạp, chẳng hạn khi hỏi về lý do uống bia, mỗi người sẽ có câu trả lời khác nhau, một số cho rằng uống bia để giải khát, một số cho rằng uống bia để vui bạn bè, số khác lai cho rằng uống bia để tìm cảm giác mạnh, hoặc số người uống bia để mập (!) v.v… vậy ta phải mã hoá câu hỏi mở như thế nào ?Phương pháp ở đây là phải phân loại khái quát hoá các tình huống trả lời và mỗi tình huống trả lời ta sẽ gán cho một kí hiệu. Chẳng hạn trong ví dụ vế uống bia nêu trên, ta có thể khái quát lý do làm 4 loại sau: -Lý do sức khoẻ.-Lý do nhu cầu thân xác ( thèm uống).-Lý do giao tiếp xã hội.-Lý do khác.Lý do khác là tất cả cá loại lý do ngoài 3 lý do nêu trên mà ta không cần quan tâm một cách cụ thể.Như vậy, bất kì tình huống trả lời nào, ta cũng đều có thể đưa về một trong bốn lý do trên.Để tránh những sai sót xảy ra, khi mã hoá cần thực hiện các nguyên tắc sau :

37

Nghiên cứu Marketing

• Các nguyên tắc mã hoá.+ Nguyên tắc về xác định số “kiểu mã” thích hợp + Nguyên tắc về những sự khác biệt giữa các thông tin giữa các loại mã+ Nguyên tắc về phân lớp trong dữ liệu định lượng

Nguyên tắc về xác định số “kiểu mã” thích hợp (1)    Số kiểu mã phải đủ lớn để có thể bao quát được hết các tính huống trả lời trong bảng câu hỏi. Theo nguyên tắc này, có bao nhiêu “ dạng tình huống” trả lời thì phải có bấy nhiêu “ kiểu mã”. Ta nói “ dạng tình huống” vì tình huống thì vô kể nhưng ta gom lại thành một số dạng như phần trên đã đề cập.

Nguyên tắc về những sự khác biệt giữa các thông tin giữa các loại mã Theo nguyên tắc này, với đặc trưng đang nghiên cứu, những sự khác biệt về các

thông tin trả lời được xếp vào các loại mã phải khác biệt nhau đến mức đủ để không được xếp vào loại mã khác. Nguyên tắc này chủ yếu đặt ra đối với đối với dữ liệu định tính.

(1)      Ví dụ: ta hỏi về sở thích của người tiêu dùng đối với mùi kem đánh răng “Close-up”, các tình huống trả lời sẽ được mã hoá như sau:Loại mã Ứng với tình huống trả lờ T1 Đặc biệt thích T2 Rất thích T3 Thích vừa phải T4 Bình thường (không quan tâm) T5 Không thích lắm T6 Rất khó chịu T7 Đặc biệt khó chịu Nguyên tắc này yêu cầu là: thông tin chứa đựng trong từng loại mã phải khác nhau đến mức không thể xếp vào các loại mã khác. Nếu xảy ra trường hợp một thông tin trả lời có thể xếp vào mã này cũng được hoặc xếp vào mã kia cũng được thì xem như vi phạm nguyên tắc. Nếu ta dùng câu hỏi đóng, trong ví dụ là 7 tình huống đã nêu ra sẵn, người trả lời buộc phải chọn một trong 7 tình huống thì việc lập mã rất đơn giản, nhưng nếu ta dùng câu hỏi mở để hỏi thì việc tuân thủ nguyên tắc này là rất cần thiết vì đối tượng trả lời có thể trả lời đủ mọi tình huống: chẳng hạn: rất tuyệt, được lắm, tôi nghiền mùi đó, không ưa được v.v… ta phải phân chia kiểu mã sao cho một thông tin trả lời chỉ được xếp vào một loại, không thể xếp vào loại khác.Nguyên tắc về phân lớp trong dữ liệu định lượng Dữ liệu định lượng, như ta đã biết, là những dữ liệu số, khi lập bảng, phải tiến hành phân lớp các giá trị đơn giản hoá bảng tính. Mỗi lớp sẽ ứng với một loại mã; Do đó khi phân lớp phải đảm bảo các nguyên tắc sau:Các lớp không chồng chéo lên nhau, nghĩa là một số liệu nào đó chỉ được xếp vào một lớp nhất định, không thể xếp vào lớp khác Ví dụ: câu hỏi về thu nhập

Mức thu nhập Loại mã<200 $ R1200-400 R2400-600 R3600-800 R4800-1000 R5

>1000 R6

38

Nghiên cứu Marketing

Nếu phân lớp như trên sẽ vi phạm nguyên tắc vừa nêu vì các lớp bị chồng chéo lên nhau. Giả sử tình huống trả lời là 400$; ta không biết vào R2 hay R3? vì cả 2 lớp R2,R3 đều chứa số 400(!). Khi đó ta phải đổi thành:

< 200 T1-200 đến nhỏ hơn 400 T2-400 đến nhỏ hơn 600 T3

-         Nguyên tắc quan trọng nữa là không để “mở” giữa các lớp, nghĩa là các lớp phải đóng kín sao cho bất kì 1 thông tin trả lời nào đó đều nhất định được xếp vào 1 lớp nào đóVí dụ:

Tình huống trả lời Mã hoá20 tuổi Y121 đến 30 Y231 đến 40 Y3

>40 Y4c. Lập danh mục mã hoá (code book)

Sau khi tiến hành mã hoá, công việc tiếp theo là lập danh mục mã hoá:-      Danh mục mã hoá là một bảng gồm nhiều cột, mỗi cột ghi các lời giải thích về các mã hiệu đã được sử dụng.-      Mục đích của việc lập danh mục mã hoá: lập danh mục mã hoá nhằm 2 mục đích:

+ Giúp cho nhân viên xử lý dữ liệu nhập dữ liệu vào bảng tính hoặc máy tính không bị nhầm lẫn. Mặc dù bảng tính đã được lập sẵn trong đó ghi các mã hiệu nhưng đôi khi nhân viên quên mất ý nghĩa của mã hiệu, khi đó họ có thể dễ dàng nhớ lại bằng cách tra cứu trong danh mục mã hoá + Giúp nhà nghiên cứu có thể đọc được các kết quả từ bảng tính hay từ máy vi tính

-         Dưới đây là một ví dụ trích đoạn về danh mục mã hoá một bảng câu hỏi nghiên cứu về nhu cầu Tivi màu.Nếu nhân viên xử lý quên mất ý nghĩa của mã hiệu 6-3 chẳng hạn, nhìn vào danh mục mã hoá, có thể biết ngay đó là nhãn hiệu TIVI PANASONIC thuộc câu hỏi thứ 6, trên cuộc 11 của bảng tính. hoặc giúp tính toán các phép toán ta không thể thực hiện bằng tay hoặc nếu thực hiện sẽ mất nhiều thời gian vàcông sức.

2. THỰC HIỆN XỬ LÝ DỮ LIỆU 2.1 Sau khi làm tốt khâu chuẩn bị, ta bắt đầu chuyen sang giai đoạn xử lý dữ liệu. Xử lý dữ liệu có thể thực hiện bằng phương pháp thủ công (bằng tay) hoặc bằng máy điện toán. Tuy nhiên, về nguyên tắc chung xử lý thủ công hay bằng máy điện toán cũng đều giống nhau, máy điện toán chỉ trợ giúp ta xử lý nhanh hơn hoặc giúp tính toán các phép toán ta không thể thực hiện bằng tay hoặc nếu thực hiện sẽ mất nhiều thời gian vàcông sức.

Lập bảng tính Bước đầu tiên để xử lý dữ liệu là lập bảng tính. Nếu xử lý bằng tay, ta lấy giấy

khổ lớn (giấy có kẻ ô càng tốt) để lập bảng.Nếu xử lý bằng máy, ta dùng các phần mền thích hợp để lập bảng trên màn hình.

Cấu trúc của bảng dữ liệu Cấu trúc của bảng dữ liệu

 - Bảng bao gồm nhiều dòng, nhiều cột

39

Nghiên cứu Marketing

  - Mỗi một bảng câu hỏi hoặc phiếu điều tra sẽ được thể hiện trên mộ dòng gọi là một mẩu trên (Record). Như vậy có bao nhiêu bảng câu hỏi hay phiếu điều tra thì sẽ có bấy nhiêu dòng hay mẫu tin. -Tập hợp các thông tin trên một cột là tập hợp các dạng trả lời giống nhau về một dấu hiệu nào đó gọi là trường tin (field). Như vậy có bao nhiêu dạng câu trả lời trong một cuộc điều tra thì sẽ có bấy nhiêu cột trên bảng tính. - Tập hợp toàn bộ các mẫu tin có liên quan với nhau trong cùng một bảng tính gọi là mộtt tập tin (file).

2.2.Nhập dữ liệu vào bảng:Sau khi đã lập bảng theo các nguyên tắc trên, bước kế tiếp là nhập các dữ liệu thô (đã thu nhập được) vào bảng. Ta sẽ lần lượt đọc từng câu trả lời trong từng bảng câu hỏi, và đánh dấu vào các cột tương ứng với các tình huống trả lời. Nếu xử lý trên máy tính, ta đánh dấu máy sẽ không hiểu gì; khi đó ta phải đánh mã hiệu đã được mã hóa cho tình huống trả lời ở phần trên. Chẳng hạn câu số 6 hỏi về “nhãn hiệu Tivi”. Nếu tình huống trả lời là PANASONIC, ta sẽ đánh mã hiệu “6-3” tương ứng vào máy. Sau này, máy sẽ thực hiện cộng tất cả các trường hợp có mã hiệu “6-3” khi ta ra lệnh cho máy và khi đó ta xác định được ngay số hộ gia đình sử dụng các nhãn hiệu Tivi các loại.

2.3.Đếm các tần số Sau khi nhập xong dữ liệu vào bảng, ta thực hiện đếm các tần số của các câu trả lời để làm cơ sở lập các bảng thống kê sau này. Nếu xử lý bằng tay, ta chỉ cần đếm tất cả các kí hiệu đành dấu ở từng cột và ghi tống số ở dòng cuối cùng của bảng tính. Còn xử lý bằng máy, ta chỉ cần ra lệng cho máy đếm số trường hợp các mã hiệu cùng loại, máy sẽ cho ra kết quả nhanh chóng.

2.4.Vấn đề tỷ lệ trả lời Bất kể cuộc nghiên cứu nào cũng đều vấp phải vấn đề tỷ lệ trả lời, nghĩa là, số người trả lời luôn luôn nhỏ hơn con số kích thước mẫu. Chẳng hạn, nàh nghiên cứu định chọn mẫu điều tra 2000 hộ dân về một vấn đề gì đó nhưng khi tiến hành điều tra, số hộ dân có bảng trả lời luôn luôn nhỏ hơn con số 2000 đó. Thậm chí có khi tỷ lệ trả lời chỉ đạt đến 70 đến 75%. Sở dĩ có vấn đền tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu là do một trong các nguyên nhân sau:-         Do không tiếp cận được người cần hỏi.-         Do đối tượng không cung cấp thông tin.-         Người trả lời không đúng đối tượng.v v..Do tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu nên đặt ra một số vấn đề phải sử lý trong quá trình xử lý dữ liệu.a/ Vấn đề tính toán các số trung bình, số tỉ lệ và phương sai mẫu Vì tỉ lệ trả lời ở các câu hỏi có thể khác nhau nên việc tính toán các đặc trưng mẫu phải căn cứ vào tỉ lệ trả lời ở từng câu hỏi. b/ Vấn đế ước lượng. Khi định kích thước mẫu, ta ấn định trước hệ số tin cậy và sai số tối đa có thể chấp nhận, nhưng thực tế tỉ lệ trả lời nhỏ hơn kích thước mẫu nên ta phải tính toán lại các hệ số tin cậy và sai số có thể có, làm cơ sở ước lượng tham số thực cuả tổng thểBây giờ biết n, biết S2 ; ta có thể ấn định trước sai số e để tính Z2.

40

Nghiên cứu Marketing

c/ Cách xác định tỉ lệ trả lời Các này nghiên cứu đưa ra nhiều cách xác định tỉ lệ trả lời nhũng phương pháp

được xem là hợp lý nhất là phương pháp sau:Người trả lời đạt yêu cầu phải hội đủ các điều kiện sau:   - Đúng người cần hỏi.

- Phải trả lời một cách khách quan (nguồn thu nhập dữ liệu có thể phán đoán điều này).

- Trả lời các câu hỏi không mâu thuẫn nhau

2.5.Xử lý và phân tích dữ liệu bằng máy vi tính (Micro Computer)a/ Vai trò của máy vi tính đối với công tác nghiêu cứu Marketing Như trong các phần trên đề cập, ngày nay cùng với sự phát triển về ứng dụng rộng rãi của công nghệ tin học và tất cả các lĩnh vực của đời sống xã hội, việc ứng dụng tin học mà cụ thể là sử dụng máyđđiện toán cá nhân về nghiên cứu, xử lý và phân tích dữ liệuđđiều tra đem lại những hiệu quả to lớn, Nhờ có máy vi tính, người ta có thể nối mạng với điện thoại hoặc các máy tính với nhau và tiến hành thu thập dữ liệu trên hàng vạn đối tượng trong một khoảng thời gian ngắn. Máy tính có thể tham gia vào hầu hết vào công việc của tiến trình nghiên cứu marketing như thiết kế bảng câu hỏi, mã hóa, phát hiện sai sót xử lý, phân tích. Các nhà chuyên môn đã xây dựng sẵn các chương trình để thực hiện các công việc trên, việc ghép nối, liên kết toàn bộ các chương trình nói trên có thể tạo thành các chương trình trọn gói thống kê (STATISTICAL PACKAGES) để thực hiện các nghiệp vụ xử lý, chẳng hạn như chương trình SPSS của công ty SPSS Inc…b/ Một số lưu ý khi sử dụng máy vi tính với công tác nghiên cứu marketing (1) Phải có tiếng nói chung giữa nhà thiết kế chương trình nghiên cứu với nhân viên điên toán từ việc lấy mẫu, thiết kế bảng câu hỏi, v.v… Nghĩa là thiết kế chương trình nghiên cứu phải đảm bảo phù hợp với yêu cầu của máy tính. Máy vi tính chĩ có thể “ đọc” đựơc nếu ngôn ngữ đó được trình bày dưới dạng ngôn ngữ lập trình. Tốt nhất là có sự phối hợp trực tiếp giữa nhân viên điện tóan và người thiết kế nghiên cứu trong việc xây dựng các chương trình nghiên cứu. Chắng hạn, khi thiết kế bảng câu hỏi, nếu không có ý kiến của nhân viên điện tóan, nhiều câu trả hỏi có thể không xử lý được nghĩa là ý đồ của nhà thiết kế không thể thực hiện được. (2)  Phải xác định rõ yêu cầu xử lý và phân tích dữ liệu:Tuỳ từng đề tài hay vấn đề nghiên cứu, nhà ngiên cứu phải dự kiến trước các yêu cầu về xử lý dữ liệu và phân tích chẳng hạn các trị số nào cần phải được phân tích… từ đó liệt kê và lưa chọn các phần mền vi tính có thể đáp ứng các yêu cầu xử lý đó (3) Dự kiến trứơc tự tính toán:Phải nêu ra một trình tự tính toán khoa học. Cụ thể phải thực hiện các yêu cầu :-         Nêu ra các tính toán nào phải phụ thuộc vào kết quả tính toán của các bước trước (chẳng hạn muốn tính độ lệch chuẩn thì phải tính trước trị số trung bình v.v…)-         Những tính toán nào khác phải chờ đợi những kết quả của các tính toán khác thì mới có thể kết luận kết quả tính toán đó có ýnghĩa hay không ?(1) (4) chúng có đáp ứng được đầy đủ yêu cầu nghiên cứu hay Các phần mền được lựa chọn phải được trắc nghiệm thực sự để xem không? Có thể trắc nghiệm trên các phiếu điều tra của các cuộc nghiên cứu tương tự trước đó hoặc trên ngay các phiếu điều tra của cuộc nghiên cứu hiện tại.Vấn đề cuối cùng cần lưu í là khi nào thì dùng đến máy vi tính. Mặc dù máy vi tính có vai trò rát to lớn trong lĩnh vực nghiên cứu, tuy nhiên sử dụng máy vi tính trước hết phải

41

Nghiên cứu Marketing

phụ thuộc vào máy, phụ thuộc các phần mền xử lý, phụ thuộc nhân viên điện toán .Tất cả những thứ đo có thể ngốn nhiều thời gian của cuộc nghiên cứu, vì vậy trong các trừong hợp qui mô nghiên cứu nhỏ, kích thứoc mẫu khoảng vài trăm trở lai, yêu cầu xử lý không phức tạp, việc xử lý bằng tay có khi cho ta kết quả nhanh hơn và hiệu quả hơn khi xử lý bằng máy

3. DIỄN GIẢI DỮ LIỆU :Diễn giải dữ liệu là việc làm cho dữ liệu có ý nghĩa. Những dữ liệu rút ra từ bảng tính bản thân nó không cho ta ý nghĩa gì cả. Ví dụ, qua bảng tính, ta thấy có 250 hộ gia đình sử dụng Tivi hiệu PANASONIC, con số 250 đó không có ý nghĩa gì cả nếu ta chỉ biết có nó mà không thấy nó liên quan với các con số khác như thế nào. Như vậy bản chất của diễn giải dữ liệu là phải làm thế nào để các con số biết nói.Phương pháp lập các bản phân tích thống kê và tính toán các đặc trưng tập trung của tập dữ liệu sẽ giúp ta làm điều đó, mặt khác cách trình bày đồ họa càng cho ta một hình ảnh trực quan hơn về tập dữ liệu.-Khi diễn giải cần lưu ý: +Diễn giải một cách thực và tỉnh táo

+Luôn khách quan và đặt các nguyên tắc đơn giản lên hàng đầu +Chú ý đến giới hạn của cả thông tin nhỏ +Công bằng khách quan với mọi dữ liệu +Chú ý đúng mức đến các câu hỏi quan trọng bất thường +Phân biệt giữa ý kiến và sự kiện +Tìm các nguyên nhân và đừng lầm chúng với kết quả Lập bảng đơn: ( Simple Tabulation ) - Bảng đơn là bảng chỉ xem xét tần suất xuất hiện của một biến số.-         Cấu trúc của bảng đơn: Bảng đơn bao gồm 2 cột chủ yếu: cột thứ nhất là cột “biến số”, cột thứ 2 là cột tần suất xuất hiện của biến số.+ Về tần suất, ta đã hoc trong thống kê,có 3 loại tần suất là tần suất tuyệt đối, tần suất tương đối và tần suất tích lũy. Do đó ta có thể chia nhỏ cột tần suất thành các loại tần suất nói trên nếu nó cần cho việ nghiên cứu.+ Về biến số: Ta lưu ý có 2 loại biến là bién định lượng và biến định tính. Biến định lượng, các giá trị của nó là các con số định lượng có phân lớp hoặc không phân lớp. Còn ở biến định tính các giá trị của nó là các phạm trù ( tên).

Ví dụ 2 :Thu thập hàng tháng của các hộ dân cư (bảng 6.1)Thu nhập(1000đ)

Tần suấttuyệt đối

Tần suấttương đối

Tần suấttích lũy

< 100100-199200-299300-399400-499500-599

600

391235137354724

11 %35 %14 %10 %10 %13 %7 %

11 %46 %60 %70 %80 %93 %

100 %

42

Nghiên cứu Marketing

Nhìn vào bảng, ta có thể rút ra được vài nhận xét:Số hộ có thu nhập 100-199.000đ có tỷ lệ cao nhất.Một nửa số hộ dân có thu nhập nhỏ hơn 200.000 đ/tháng.

(bảng 6.2)Nhãn hiệu Tần suất tuyệt đối Tần suất tương đối

SONYJVCPANASONICSAMSUNGDAEWOOLoại khc

20047022011045125

17 %40 %18,8 %9,4 %3,8 %11 %

Tổng số 1.170 100 %

2.Lập bảng phức hợp ( bảng chéo – Cross Tabulation )-Bảng phức hợp là loại bảng xem xét mối quan hệ về tần suất giữa 2 hay nhiều biến số. Trước hết ta nghiên cứu bảng 2 biến.2.1 Bảng chéo 2 biến (tần suất tuyệt đối)Bảng chéo 2 biến chỉ xem xét mối liên quan về tần suất giữa 2 biên số. Khi đó ta lập bảng bằng cách để một biến “dòng” và một biến “cột”. Dưới mỗi biến là các giá trị số (nếu là biến định lượng) hoặc các phạm trù (nếu là biến định tính). Việc xếp biến nào là biến dòng hoặc cột, về nguyên tắc là không bắt buộc, nghĩa là có thể xếp tùy ý. Tuy nhiên theo thói quen, người ta thường xếp biến nào được giả thuyết là biến tác nhân là biến dòng và biến hệ quả làm biến cột.Ví dụ: Ta muốn quan sát sự quan hệ giữa 2 biến là trình độ học vấn và thu nhập.Nhà nghiên cứu đưa ra khả năng biến trình độ học vấn là biến tác nhân nên để là biến dòng và biến thu nhập là biến hệ quả nên để là biến cột. Giả sử từ số liệu trong bảng tính (xử lý) ta lập được bảng 1 sau:(bảng 6.3)Trình độ học vấn

Mức thu nhập (1000đ) TổngSố

<100 100-199

200-299

300-399

400-499

 䦋㌌㏒㧀좈琰茞ᓀ㵂

-PTCS trở xuống-Phổ thơng TH-Trung học CN-CĐ-ĐH-Trn ĐH

48%41%15%8%2%

27%24%24%13%8,5%

12%10%13%15%8,5%

8%12%18%23%12%

3%5%16%20%24%

2%8%14%21%5%

100%100%100%100%100%

Để dễ so sánh mối liên hệ, ta cần đưa bảng tần suất tuyệt đối về dạng bảng tần suất tương đối là bảng mà tần suất không biểu thị bằng số tuyệt đối mà biểu thị bằng số

43

Nghiên cứu Marketing

phần trăm. Hướng tính tỷ lệ phần trăm là chiều tác động của biến tác nhân. Biến tác nhân ở đây được giả thuyết là trình độ học vấn nên hướng tính tỷ lệ phần trăm là hướng dòng. Có nghĩa là cột cuối cùng được xem là 100%. (bảng 6.4)Trình độ học vấn Mức thu nhập (1000đ) Tổng

số<100 100

-199200-299

300-399

400-499

500

-PTCS trở xuống-PTTH-Trung học CN-CĐ-ĐH-Trn ĐHTổng số

2501701465050624

140982408030588

60421359030357

405018013743450

162016512085406

1035140130160475

51641510066073562900

Qua 2 bảng minh họa 6.1 và 6.2 ta thấy rằng, nếu dùng bảng tần suất tuyệt đối thì khó thấy mối liên hệ giữa 2 biến số vì vai trò của các tần suất tuyệt đối giữa các biến không tương đương nhau. Chẳng hạn ở cột tương ứng với mức thu nhập 500, có 2 con số 140 và 130, về số tuyệt đối chúng gần ngang bằng nhau nhưng nếu đưa về số tương đối thì con số 140 (lớn hơn) lại ứng với con số phần trăm nhỏ hơn (14%) và con số 130 (nhỏ hơn) lại ứng với con số phần trăm lớn hơn (21%). Như vậy nếu đưa về con số tương đối thì số 130 lại có vai trò trong lớp lớn hơn con số 140.• Nhìn vào bảng minh học 6.3 và 6.4 ta thấy đa số những người có trình độ học vấn thấp thì có mức thu nhập thấp (trong số những người học vấn thấp chỉ có rất ít, cụ thể là 2 đến 3% số người này có thu nhập cao 500.000đ/tháng) và đồng thời đa số những người có trình độ học vấn trên ĐH có thu nhập 400.000 và trong số họ chỉ có 2% số người có thu nhập thấp).• Vậy, từ các con số khô khan, ta đã làm cho chúng nói lên ý nghĩa của nó bằng cách lập các bảng thống kê tần suất tuỵet đối và tương đối.

Ở đây cần lưu ý rằng để đưa ra giả thuyết biến tác nhân và biến hệ quả ( làm cơ sở xác định hướng tính tỷ lệ %) người ta thường dựa vào phép phân tích lôgic (Logical analysis), chẳng hạn dựa vào logic, ta có thẻ đưa ra dự định yếu tố thu nhập là biến tác nhân đưa đến hệ quả là nhu cầu TIVI có cỡ màn hình khác nhau hoặc trình độ hiểu biết là tác nhân đưa đến nhu cầu về dầu ăn (cooking oil) khác nhau; nếu giả thuyết ngược lại sẽ thấy mâu thuẫn vô lý không chấp nhậ được. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp, néu dùng phép phân tích logic thuần túy sẽ khó xác định đâu là biến tác nhân, đâu là biến hệ quả chẳng hạn như liên hệ giữa các biến thu nhập và trình độ học vấn, giữa giá cả và nhu cầu một loại sản phẩm.v.v... Các biến này nếu dựa vào logic, đều có thể đóng vai trò tác nhân và cũng đồng thời đều có thể đóng vai trò hệ quả. 2.2 Lập bảng chéo đa biến• Từ bảng 2 biến, ta có thể lập ra các bảng đa biến (6.3, 6.4.v.v...) bằng cách đưa vào các biến phụ. Giả sử từ biến trình độ học vấn là biến chính ta đưa vào biến phụ là biến “dân tộc” và từ biến thu nhập, ta đưa thêm biến phụ là biến thời gian, khi đó ta đã

44

Nghiên cứu Marketing

được một bảng chéo 4 biến. Về nguyên tắc, số biến đưa vào là không hạn chế, nhưng thường để cho khỏi rối rắm, người ta chỉ đưa vào 2 biến phụ gọi là bảng 4 biến.2.3Cách diễn giải các sai biệt:Khi so sánh 2 giá trị quan sát, ta xác định được mức sai biệt (sai biệt tuyệt đối và sai biệt tương đối) vậy phải diễn giải các sai biệt đó như thế nào. Để dễ theo dõi ta đưa ra ví dụ sau: Một công ty kinh doanh 1 loại dầu ăn (cooking oil). Công ty này thực hiện một chương trình quảng cáo ở một thành phố (cả nội thành và ngoại thành). Ta có số đo lượng bán ra trước và sau quảng cáo ở nội và ngoại thành như sau:(bảng 6.5) Luợng dầu ăn bán ra trước và sau chiến dịch quảng cáo) Thị trường Lượng bn hng trước quảng

co(bình qun ngy)Lượng bn hng sau quảng co(bình qun ngy)

- Nội thành- Ngoại thành

5500 thng2000 thng

7800 thng4200 thng

Bây giờ ta diễn giải các sai biệt giữa số đo sau và trước quảng cáo.(1) Sai biệt tuyệt đối

Nội thành = 7850 – 5500 = 2300 thùng/ngày Ngoại thành = 4200 – 2000 = 2200 thùng/ngày

Như vậy, nếu xét về sai biệt tuyệt đối (mức sai biệt) giữa số bán ra bình quân trước và sau quảng cáo thì ở nội thành có mức sai biệt cao hơn (2.300 so với 2.200).

(2) Sai biệt tương đối (so sánh mức sai biệt với số đo gốc là trước quảng cáo) Nội thành = (7800 – 5500) / 5500 = 0,418 (41,8%) Ngoại thành = (4200 – 2000) / 2000 = 1,10 (110%)

Như vậy nếu xét về sai biệt tương đối (phần trăm sai biệt so với số đo gốc) ta thấy phần trăm sai biệt ở ngoại thành cao hơn nhiều (3 lần) so với nội thành và như vậy chương trình quảng cáo có tác dụng ở ngoại thành rõ hơn

• Vậy ta có thể kết luận : Mức sai biệt tuyệt đối chỉ cho ta biết quy mô sai biệt còn sai biệt tương đối cho ta biết tính chất của sai biệt.2.4 Đo lường khuynh hướng trung tâm và độ phân tán của tập dữ liệu.

Khi cần so sánh, đánh giáhay nhiều tập dữ liệu với nhau ta phải dùng các đặc trưng trung tâm hay độ phân tán để thực hiện. Chẳng hạn một nhà đầu tư muốn mở một siêu thị ở một quận nào đó trong thành phố, nhà đầu tư này hy vọng mở siêu thị ở quận mà dân cư có thu nhập cao hơn thì sẽ thu được lợi nhuận nhiều hơn và nhiệm vụ của nhà nghiên cứu phải so sánh thu nhập của dân cư trong các quận khác nhau. KHi đó cần phải dùng đến một số đặc trưng trung tâm hay phân tán để đánh giá. Trong phần này, chúng ta sẽ không đi sâu vào việc phân tích bản chất thống kê của các đặc trưng mà chỉ nêu ý nghĩa của các đặc trưng đó để khi cần mô tả hoặc đánh giá tập dữ liệu ta có cơ sở lựa chọn đặc trưng nào cho phù hợp.

a. Các đặc trưng phản ánh xu hướng trung tâm : Có 3 đặc trưng phản ánh xu hướng trung tâm là số trung bình, số trung vị và số mode. Số trung bình (mean)

45

Nghiên cứu Marketing

• Định nghĩa : số trung bình được định nghĩa là trung tâm điểm của dãy phân phối mà các giá trị của đại lượng đang quan sát phân bố tập trung quanh nó.

• Cách tính : Số trung bình được xác định bằng cách lấy tổng các giá trị quan sát chia cho số lần quan sát

Số trung vị (median) Số trung vị là giá trị chính giữa của dãy phân phối. Cách tính số trung vị : chia 2 trường hợp

(1) Nếu dãy phân phối không phân lớp :+ Số các giá trị quan sát là lẻ Số thứ tự của số trung vị = (n + 1) / 2 Với n là số lần quan sát+ Số các giá trị quan sát là chẳn, số trung vị là giá trị nằm giữa 2 giá trị trung tâm b. Các đặc trưng phản ánh độ phân tánTrong nhiều trường hợp, nhà nghiên cứu lại muốn quan tâm đến “độ ổn định” của tập dữ liệu. Chẳng hạn một nhà đầu tư muốn đầu tư sản xuất – kinh doanh ở một thị trường, nhà đầu tư này muốn biết sức tiêu thụ của thị trường về mạt hàng đó có “ổn định” không, khi đó phải dùng các đặc trưng phân tán để xem xét. Có 3 đặc trưng phản ánh đo phân tán là: khoảng biến thiên, phương sai và độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên.

******************************

Câu hỏi ôn tập chương 6 (Xử lý và diễn giải dữ liệu điều tra):

1.Trình bày giai đoạn chuẩn bị xử lý dữ liệu trong nghiên cứu Marketing, cho ví dụ minh họa.

2. Hãy cho biết mục đích của hiệu chỉnh dữ liệu và nội dung của các bước hiệu chỉnh.

3. Mã hóa là gì? Tại sao phải thực hiện mã hóa thông tin.

46

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 7: KIỂM NGHIỆM GIẢ THUYẾT VÊ THÔNG SỐ THỊ TRƯỜNG

1 NGUYÊN TẮC KIỂM NGHIỆM

Nguyên tắc của kiểm nghiệm các giả thuyết về thị trường nghiên cứu là đưa

ra các giả thuyết về các thông số thị trường, thu thập thông tin từ mẫu để kiểm

nghiệm giả thuyết đã đưa ra.

Như vậy, quy trình của kiểm nghiệm ngược lại với quy trình của ước lượng.

Kiểm nghiệp cũng rất thường dùng trong nghiêm cứu thị trường. Chúng ta đưa

ra những giả thuyết ve thị trường trước sau đó thu thập thông tin từ mẫu và dùng

các thông tin này để kiểm nghiệm các giả thuyết đã đưa ra,

Thí dụ, khi chúng ta muốn đánh giá hiệu quả của một quảng cáo cho một

nhãn hiệu nào đó trên truyền hình, chúng ta có thể đặt ra những giả thuyết là

70% (tỉ lệ đám đông px) người tiêu dùng trong thị trường mục tiêu nhận biết nhãn

hiệu (brand awareness) này sau một thời gian quảng cáo. Sau đó chúng ta chọn

một mẫu của thị trường mục tiêu và thu thập thông tin từ mẫu này. Thông tin

mẫu cho biết bao nnhiêu phần trăm (tỉ lệ mẫu ps) nhận biết nhãn hiệu. Dùng tỉ lệ

mẫu này chúng ta kiểm nghiệm tỉ lệ của đám đông (giả thuyết) đã đưa ra.

Các bước kiểm nghiệm giả thuyết

Qui trình kiểm nghiệm các giả thuyết về các thông số của thị trường nghiên

cứu có thể được chia thành 5 bước như sau:

Bước 1 : Thiết lập các giả thuyết ‘thuần’ Ho và giả thuyết thay thế Ha

Bước 2: Chọn mức ý nghĩa

Bước 3: Chọn phép kiểm nghiệm thích hợp và tính giá trị thống kê kiểm

nghiệm của nó

Bước 4: Xác định giá trị tới hạn của phép kiểm nghiệm

Bước 5: So sánh giá trị kiểm nghiệm với giá trị tới hạn để ra quyết định

(từ chồi hoặc chấp nhận Ho)

47

Nghiên cứu Marketing

Thuyết lập các giả thuyết thuần Ho và giả thuyết thay thế Ha

Công việc đầu tiên của kiểm nghiệm là chúng ta phải thuyết lập giả thuyết

‘thuần’ (null hypothesis) Ho. Đây là giả thuyềt mà chúng ta muốn kiểm nghiệm.

Sau khi xác định giả thuyết Ho chúng ta sẽ thuyết lập giả thuyết thay thế

(alternative hypothesis) Ha.

Thí dụ chúng ta thiết lập giả thuyết Ho về trung bình đám đông là x # o ;

giả thuyết Ho là x o , thì giả thuyết Ha là x > o …

Chọn mức ý nghĩa

Như chúng ta đã biết, mức ý nghĩa là mức độ chấp nhận sai lầm của

nhà nghiên cứu. Trong nghiên cứu marketing, mức ý nghĩa thường được chọn là

5%.

Chọn phép kiểm nghiệm thích hợp và tính giá trị thống kê kiểm

nghiệm

Bước tiếp theo là chúng ta phải chọn lựa phép kiểm nghiệm thích hợp.

Chọn phép kiểm nghiệm phụ thuộc vào phân bố của đám đông, thông số đám

đông cần kiểm nghiệm, thông số của đám đông đã biết và kích thước mẫu. Sau

đó chúng ta sẽ tính giá trị thông kê kiểm nghiệm (test statistic) theo công thức

của nó.

Thí dụ chúng ta cần kiểm nghiệm giả thuyết về trung bình đám đông trong

trường hợp đám đông có phân bố chuẩn, đã biết phương sai của nó và mẫu

nhỏ, chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z và giá trị của phép kiểm nghiệm z được

tính theo công thức sau:

0

x

xz

/ n

Xác định giá trị tới hạn của phép kiểm nghiệm

Sau khi xác định được phép kiểm nghiệm thích hợp và tính giá trị của nó,

chúng ta sẽ tra bảng để tìm giá trị tới hạn (critical value) tương ứng với mức ý

nghĩa đã chọn.

48

Nghiên cứu Marketing

Thí dụ khi chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z với mức ý nghĩa = 5% thì

giá trị tới hạn trong trường hợp kiểm nghiệm một phía (Z =5%) là 1,645 (tra

Bảng 2, Phụ lục III).

So sánh giá trị kiểm nghiệm với giá trị tới hạn để ra quyết định (từ chồi

hoặc chấp nhận Ho)

Sau khi đã có giá trị thống kê kiểm nghiệm và giá trị tới hạn của nó, chúng

ta sẽ so sánh chúng với nhau. Tuỳ theo kết quả của so sánh này chúng ta sẽ ra

quyết định là chấp nhận hay từ chối giả thuyết đã đưa ra.

Thí dụ mkhi kiểm nghiệm giả thuyết ‘thuần’ Ho là x o với giả thuyết thay

thế Ho là x > o . Sau khi tính giá trị kiểm nghiệm z nếu như z > z thì chúng ta

từ chối Ho và như vậy chúng ta chấp nhận giả thuyết thay thế Ha ( x > o ) của

nó. Nếu như z < z , chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho ( x o )

Sai lầm trong quyết định khi kiểm nghiệm thống kê

Trong kiểm nghiệm giả thuyết chúng ta gặp hai trường hợp sai lầm (1) Sai

lầm loại I (type I error) và (2) Sai lầm loại II (type II error).

Sai lầm loại I xảy ra khi chúng ta từ chối một giả thuyết Ho đúng. Sai lầm

loại này xuất hiện với xác suất là . Sai lầm loại II xuất hiện khi chúng ta chấp

nhận giả thuyết sai. Xác suất xuất hiện của sai lầm loại II là (Bảng 7.1).

Bảng 7.1: Sai lầm trong kiểm mghiệm thống kêQuyết định

Giã thuyết Ho

Đung SaiChấp nhận

QĐ đúng (xác suất 1 - )

Sai lầm loại II (xác suất )

Tử chối

Sai lẩm loại I (XS: mừc ý nghĩa)

QĐ đúng (SX: 1 - khả

năng của phép kiểm nghiệm)

Khi giả thuyết Ho đúng và chúng ta quyết định chấp nhận nó thì chúng ta đã

ra quyết định đúng. Xác suất ra quyết định đúng trong kiểm nghiệm là 1- . Khi

giả thuyết Ho sai và chúng ta quyết định từ chối giả thuyết này thì chúng ta cũng

đã ra một quyết định đúng, với xác suất là 1 - . 1 - được gọi là khả năng

của phép thử (power of the test6).

49

Nghiên cứu Marketing

2 MỘT SỐ PHÉP KIỂM NGHIỆM ĐƠN BIẾN THƯỜNG DÙNG2.1 Kiểm nghiệm trung bình

Trong trường hợp đám đông có phân bố chuẩn 2x xN , , mẫu nhỏ

(n<30) và biết phương sai 2x

Trong trường hợp kích thước n mẫu nhỏ, nhưng đám đông có phân bố

chuẩn và nếu chúng ta biết được phương sai 2x của đám đông thì dùng phép

kiểm nghiệm z vì biến ngẫu nhiên:

Để tính khả năng của phép thử 1 - , mời bạn đọc xem trong các tài liệu vè

thống kê; chẳng hạn, P. Newbold, Statistics for Business and Economics, 3rded.,

Prentice-Hall 1992, trang 396.

x

x

xz

/ n

Có phân bố chuẩn đơn vị N(0,1). Phép kiểm nghiệm này có giá trị thống kê

kiểm nghiệm là :

Trường hợp đám đông có phân bố chuẩn 2x xN , , mẫu nhỏ (n < 30)

nhưng không biết 2x

Trong trường hợp kích thước n của mẫu nhỏ va đám đông có phân bố

chuẩn, nhưng nếu chúng ta không biết được phương sai của đám đông thì phải

dùng phép kiểm nghiệm t có bậc tự do df = n – 1, vì biến ngẫu nhiên:

x

x

xt

S / n

t với bậc tự do là n – 1.

Thống kê kiểm nghiệm của phép kiểm nghiệm t như sau:

0n 1

x

xt

S / n

Trường hợp mẫu lớn (n 30) và không biết phương sai đám đông 2x

50

Nghiên cứu Marketing

Trong trường hợp chúng ta biết phương sai đám đông 2x , nhưng nếu kích

thước mẫu lớn (n 30), cho dù đám đông có phân bố chuẩn hay không, chúng

ta dùng phép kiểm nghiệm z và thay x bằng Sx, vì biến ngẫu nhiên:

x

x

xz

S / n

Có phan bố chuẩn đơn vị N(0,1). Giá trị thống kê của phép kiểm nghiệm này là:

0

x

xz

S / n

Thí dụ về kiểm nghiệm trung bình

Trong một nghiên cứu khám phá, công ty THỊNH VƯỢNG thấy rằng người

tiêu dùng tại Hà Nội rất ưa thích nhãn hiệu nước hoa ‘Người đẹp Sài Gòn của

mình. Do vây, THỊNH VƯỢNG thiết lập giả thuyết là nếu tung ‘người đẹp Sài

Gòn’ thì sẽ được thị trường chấp nhận.

Để kiểm nghiệm giả thuyết của mình, THỊNH VƯỢNG nhờ công ty nghiên

cứu thị trường MT&T thực hiện một nghiên cứu với một mẫu ngẫu nhiên 300

người tiu dng tại thị trường H Nội v hỏi họ theo cu hỏi cĩ thang đo qung, 5 điểm,

như sau:

Nếu ‘Người đẹp Sài Gòn’ được tung ra thị trường thì bạn có mau dùng hay không ?

Chắc chắn không mua

Chắc chắn mua

1 2 3 4 5

Sau khi phỏng vấn và tóm tắc thống kê, chúng ta có trung bình mẫu x =

3,98 và phương sai mẫu Sx = 0,4. Quá trình kiểm nghiệm giả thuyết như sau:

Bước 1: Ho: x - o = 4, Ha: x ? o =4

Bước 2: Chọn mức ý nghĩa là 5%

Bước 3: Vì kích thước mẫu lớn nên chúng ta dùng phép kiểm nghiện z, giá trị thống kê kiểm nghiệm là :

0

x

x 3,98 4z 0,866

S / n 0,4 / 300

51

Nghiên cứu Marketing

Bước 4: Tra trong Bảng 2, phụ lục III, chúng ta có giá trị tới hạn z của phép kiểm nghiệm là -1,645.

Bước 5: Vì z > z , cho nên chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho: x - o = 4

2.2 Kiểm nghiệm tỉ lệ, trường hợp mẫu lớn (n 40)

Khi kiểm nghiệm tỷ lệ (px) với kích thước mẫu lớn, chúng ta dùng phép kiểm

nghiệm z, vì trong trường hợp này biến ngẫu nhiên:

s x

x x

P Pz

P (1 P ) / n

Có phân phối chuẩn đơn vị N(0,1). Giá trị thống kê của phép kiểm nghiệm

này là:

s x

0 0

P Pz

P (1 P ) / n

Thí dụ về kiểm nghiệm tỷ lệ

Trong một nghiên cứu khám phá, THỊNH VƯỢNG thấy rằng đa số người tiêu dùng tai TP.HCM đều biết nhãn hiệu ‘Người đẹp Sài Gòn’ của mình. Do vây, THỊNH VƯỢNG thiết lập giả thuyết là mức độ nhận biết nhãn hiệu ‘Người đẹp Sài Gòn’ ở thị trường này rất cao, có thể đạt từ 80% trở lên.

Để kiểm nghiệm giả thuyết trên, một mẫu ngẫu nhiên 300 người tiêu dùng

tại thị trường TP.HCM được công ty nghiên cứu thị trường MT&T chọn và phỏng

vấn theo câu hỏi có thang đo danh xứng như sau:

Trong các nhãn hiệu nước hoa sau đây bạn đã biết những loại nào?

(KHÔNG GỢI Ý. MA)

CINDY 1CHANEL 2Người đẹp Sài Gòn 3LINCOLN 4TABU 5BRUT 6DIANA 7Khác 8

Sau khi phỏng vấn và tóm tắc thống kê, chúng ta có tỉ lệ mẫu ps = 0,70. Kết

quả này có ý nghĩa là 70% người tiêu dùng khi được hỏi, trả lời là có biết đến

nhãn hiệu nước hoa ‘Người đẹp Sài Gòn’.

Quá trình kiểm nghiệm giả thuyết như sau:

52

Nghiên cứu Marketing

Bước 1: Ho: px ? po = 0.80, Ha: x ? o = 0.80

Bước 2: Chọn mức ý nghĩa là 5%

Bước 3: Vì kích thước mẫu lớn nên chúng ta dùng phép kiem nghiện z,

giá trị thống kê kiểm nghiệm là :

n 0

n n

f P 0,70 0,80z 3,78

f (1 f ) / n 0,70(1 0,70) / 300

Bước 4: Tra trong Bảng 2, phụ lục III, chúng ta có giá trị tới hạn z

của phép kiểm nghiệm là -1,645.

Bước 5: Vì z < z , cho nên chúng ta từ chối giả thuyết Ho:

px ? po = 0.80

2.3 Kiểm nghiệm Chi-bình phương ( 2 ), bậc tự do df = k – 1 (goodness-of-fit

test)

Trong trường họp chúng ta có một mẫu kích thước n, các phần tử của mẫu

thuộc cào một trong k nhóm (danh mục): 1, 2, … j …, k (Bảng 7.2).

Để kiểm nghiệm xác suất của các phần tử (f i) của mẫu rơi vào k nhóm này

chúng ta dùng phép kiem nghiệm Chi-binh phương 2 với bật tự do df = k – 1.

Như vậy, phép kiểm nghiệm này cho phép chúng ta kiểm nghiệm thông tin ở

thang đo danh xưng, với điều kiện là số quan sát trong từng danh mục lớn hơn

hoac bằng 5 (Oij 5).

Bảng 7.2: Số quan sát được và quan sát mong đợi (theo giả thuyết H0)Danh mục 1 2 j k TỗngSố quan sát O1 O2 Oj Ok nXác suất (H0) p1 p2 pj pk 1Số quan sát (H0)

E1=np1 E2=np2 Ej=npj Ek=npk n

Giả thuyết thuần Ho là “Xác suất quan sát rơi vào các danh mục 1, 2, j, k theo thứ tự là p1, p2, pj,

2kj j2

j 1 j

(O E )

E

Thí dụ 1: Một công ty kinh doanh nước giải khát muốn kiểm nghiệm kích

thước chai cho một loại nhãn hiệu nước ngọt mới của mình bằng cách chọn một

53

Nghiên cứu Marketing

mẫu ngẫu nhiên 500 người tiêu dùng và hỏi họ xem họ thích mua loại nào trong

4 loại cỡ chai: 200ml, 300ml, 800ml và 1.200ml

Kinh nghiệm của công ty về các nhãn hiệu nước ngọt đã có của mình là

30% cho loại 200ml, 30% cho loại 300ml, 20% cho loại 800ml và 20% cho loại

1.250ml. sau khi thu thập thông tin, kết quả được trình bày trong Bảng 7.3.

Giá trị thống kê 2 kiểm nghiệm là:

2 2 2kj j2

j 1 j

2 2

(O E ) (140 150) (130 150)

E 150 150

(110 100) (120 100)8,33

100 100

Giá trị tới hạn của kiểm nghiệm (tra bảng 4, Phụ lục III: với bậc tư do df = 4 -1 = 3 và mức ý nghĩa = 5%) là:

2

3..05

7,81 = (<8,33)

Bảng 7.3: Thí dụ kiểm nghiệm kích thước chaiCỡ chai 200

ml300ml

600ml

1.250ml

Tổng cộng

Số quan sát (Oj)H0

Số quan sát H0

(Ej)

1400,3150

1300,3150

1100,2100

1200,2100

5001500

Kết quả cho thấy, giá trị thống kê của phép kiem nghiệm lớn hơn giá trị tới

hạn, cho nên chúng ta từ chối giả thuyết Ho. Nghĩa là người tiêu dùng thích kích

thước chai cho sản phẩm mới khác với kinh nghiệm công ty đã có với các sản

phẩm cũ của mình.

Tuy nhiên, cũng cần chú ý là sự khác biệt giữa giá trị kiểm nghiệm và giá trị

tới hạn không lớn. Nếu chọn mức ý nghĩa = 2,5% thì giá trị tới hạn là 9,35 thì

chúng ta châp01 nhận Ho vì lúc này giá trị tới hạn lớn hơn giá trị kiểm nghiệm.

Thí dụ 2: Trong một nghiên cứu nguyên nhân vì sao các công ty đa quốc

gia chọn hình thức xuất khẩu cho chiến lược xâm nhập thị trường quốc tế của

mình, cho thấy 2 khả năng xảy ra như sau:

Trích lại có điều chỉnh từ W.Y Lee & J.J. Brasch, The Adoption of Export as

an Innovation Strategy, Journal of International Business Studies, 9:1, 1978,

trang 85-93.

54

Nghiên cứu Marketing

1. Đối phó với thị trường trong nước đang bị co dần (POAP: problem-

oriented adoption process)

2. Tích cực mỡ rộng thị trường để phát triển (IOAP: innovation-oriented

adoption process)

Để kiểm nghiệm giả thuyết là hai động cơ xâm nhập thị trường nêu trên tương đương nhau,

nhà nghiên cứu tiến hành phỏng vấn 35 công ty. Kết quả thu nhận được trình bày trong bảng 7.4

dưới đây.

Bảng 7.4: Thí dụ kiểm nghiệm ciến lược xâm nhập thị trườngLoại chiến lược POAP IOAP Tổng cộngSố quan sát (Oj)H0

Số quan sát H0 (Ej)

110,5017,5

240,5017,5

35135

Giá trị thống kê 2 của kiểm nghiệm là:2 2 2k

j j2

j 1 j

(O E ) (11 17,5) (24 17,5)4,83

E 17,5 17,5

Giá trị tới hạn (tra Bảng 7 , Phụ lục III, df = 2 – 1 =2) của kiểm nghiệm là:

2

1..05

= 3,84 (< 4,83)

Kết quả cho thấy giá trị thống kê của phép kiểm nghiệm lớn hơn giá trị tới

hạn, vì vậy, chúng ta từ chối giả thuyết Ho, Nghĩa là, hai động cơ cho việc xâm

nhập thị trường nêu trên không như nhau.

2.4 Kiểm nghiệm Kolmogorov-Smirnov

Kiểm nghiệm Kolmogorov-Smirnov (Kolmogorov-Smirnov test for goodness-

of-fit) cho phép chúng ta kiểm nghiệm tần số khi thông tin ở thanh đo thứ tự và

trong trường hợp một mẫu. Giả thuyết thuần của kiểm nghiệm Ho là “Không có

sự phân biệt giữa các xử lý”

Thí dụ: Để kiểm nghiệm 4 màu sắc của một dạng POP (A: rất nhạt, B: nhạt,

C: đậm, D: rất đậm), chọn ngẫu nhiên 300 người tiêu dùng, trình bày 4 màu của

POP này và cho họ chọn dạng họ thích nhất. Kết quả được trình bày trong Bảng

7.5 dưới đây.

Giá trị thống kê kiểm nghiệm là:

55

Nghiên cứu Marketing

D = Max/F(o)-F(Ho)/ = 0.08

Giá trị tới hạn với mức ý nghĩa = 5%:

8D 1,36 / n 0,096 Bảng 7.5: Thí dụ kiểm nghiệm màu của POP

Quan sát H0Độ lech

Màu POP

Tần số

Tần số tích luỹ

Tần số tương đối

Tần số tích luỹ tương đối F(O)

Tần số tích luỹ tương đối F(H0)

/F((O)-F(H0)/

ABCD

75908451

75165249300

0,250,300,280,17

0,250,550,831,00

0,250,500,751,00

0,000,050,080,00

Vì giá trị thống kê kiểm nghiệm D nhỏ hơn giá trị tới hạn D nên chúng ta

chấp nhận giả thuyết Ho. Nghĩa là kết quả kiểm nghiệm cho thấy không có sự

khác biệt vè 4 loại màu sắc của POP đối với sự thích thú của ngừơi tiêu dùng.

8Công thức tính D cho trường hợp mẫu lớn (n>35) như sau: Khi = 0,20,

D = 1,07/ n ;

= 0,15, D = 1,14/ n ; = 0,10, D = 1,22/ n ; = 0,05, D = 1,36/

n ; = 0,01, D = 1,63/ n .

3 PHÂN TÍCH SỰ KHÁC BIỆT GIỮA HAI BIẾN

3.1 So sánh hai trung bình đám đông x và y

Để kiểm nghiệm giữa giá trị hai trung bình đám đông chúng ta có hai trường

hợp chọn mẫu (1) chọn mẫu theo cặp (matched pair) trong đó các phần tử mẫu

được chọn theo cặp, mỗi biến thành phần của cặp thuộc vào mỗi đám đông và

(2) chọn độc lập trong đó hai mẫu được chọn riêng biệt từ hai đám đông.

Trường hợp mẫu cặp

Giả sử chúng ta có một mẫu ngẫu nhiên của các cặp biến (x i, yi) từ hai đám

đông có trung bình x và y . Gọi d và Sd theo thứ tự là trung bình và phương

56

Nghiên cứu Marketing

sai của biến di = xi – yi và độ khác biệt giữa hai trung bình đám đông là do = x -

y .

Nếu đám đông của độ khác biệt có phân bố chuẩn, thì chúng ta dùng phép

kiểm nghiệm t, với bậc tự do bằng n – 1.

0n 1

d

d dt

S / n

Thí dụ nếu Ho: x - y do, Ha: x - y > do, thì chúng ta quyết định từ chối

Ho nếu:

Tn-1 > n 1.t

Nếu Ho: x - y do, Ha: x - y < do, thì chúng ta quyết định từ chối Ho nếu:

Tn-1 < n 1.t

Trường hợp mẫu độc lập

Giả sử chúng ta có hai mẫu ngẫu nhiên, có kích thước là nx và ny, trung

bình là x và y và phương sai là Sx và Sy, được chọn độc lập từ hai đám đông có

phân bố chuẩn X ~ N( x, 2x ) và Y ~ N( y, 2

y ). Để kiểm nghiệm mức khác biệt

do giữa hai trung bình x và y , trong trường hợp biết được phương sai 2x , 2

y ,

chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z, có giá trị thống kê kiểm nghiệm là:

0

22yx

x y

x y dz

n n

Nếu không biết được phương sai 2x , 2

y , nhưng biết 2x = 2

y , chúng ta ước

tính phương sai chung của đám đông:

2 2x x x y2

x y

(n -1)S +(n -1)SS =

n +n -2

57

Nghiên cứu Marketing

Và dùng phép kiểm nghiệm t với bậc tự do df = nx + ny – 2. giá trị thống kê

của phép kiểm nghiệm này được tính như sau:

x y

0n +n -2

x y

x y

x-y-dt =

n +nS

n n

Trường hợp n lớn chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z. giá trị thống kê kiểm

nghiệm của nó được tính như sau:

0

2x

x

x-y-dz=

S

n

2y

y

S

n

Thí dụ so sánh 2 trung bình đám đông

Giả sử một công ty muốn biết có sự khác biệt về đánh giá bao bì một loại

nhãn hiệu của mình giữa nam và nữ trong một thị trường nghiên cứu nào đó.

Công ty này thực hiện một nghiên cứu định lượng bằng cách chọn ngẫu nhiên

150 người tiêu dùng nam và 150 người tiêu dùng nữ trong thị trường nghiên

cứu. Phỏng vấn họ theo câu hỏi có thanh đo quãng, 5 điển như sau:

Xin bạn vui lòng đánh gia bao bì nhãn hiệu này:

Rất xấu rất đẹp1 2 3 4 5

Sau khi thu thập và tóm tắc thông tin, kết quả thu được trình bày trong bảng

7.6.

Chúng ta thấy rằng, nghiên cứu này có mẫu độc lập, kích thước của hai mẫu

đều lớn. Vì vậy, để kiểm nghiệm giả thuyết thuần Holà trung bình đánh giá của

hai thị trường như nhau ( x - y = do = 0), chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z.

Giá trị kiểm nghiệm là: 21.6

160

81,0

150

64,0

6,32,422

0

y

y

x

x

n

S

n

S

dyxZ

Bảng 7.6: Thông tin thu thập của thí dụThị trường Kính thước Tring bình Phương sai

58

Nghiên cứu Marketing

nghiên cứu mau mẫu mẫuNữNam

Nx = 150Ny = 160

x = 4,2y = 3,6

2xS = 0,642yS = 0,81

Giá trị tới hạn của kiểm nghiệm ở mức ý nghĩa = 0.2%, tra Bảng 2, Phụ lục III, 9

/ 2z 3,1 . Giá trị này rất nhỏ so với giá trị thống kê. Như vậy, chúng ta từ chối giả thuyết Ho. Thông tin thu thập được cho thấy người tiêu dung nam và nữ đánh giá bao bì của nhãn hiệu này không giống nhau.

3.2 So sánh hai tỉ lệ đám đông (px, py)

Giả sử chúng ta có hai mẫu có kích thước nx và ny, được chọn từ hai đám

đông có tỉ lệ là px và py, Nếu kích thước mẫu lớn hơn (n 40), để kiểm nghiệm

độ khác biệt giữa hai tỉ lệ px và py, chúng ta ước tính tỉ lệ chung, với pSx và pSy

theo thứ tự là tỉ lệ của mẩu nx và ny:

yx

SySx

nn

pnpnp yx

0

Và dùng phép kiểm nghiệm z. Giá trị thống kê của nó được tính theo công

thức sau:

)1( 00 ppnn

nn

ppz

yx

yx

SS yx

9 Kiểm nghiệm 2 phía.

Thí dụ so sánh 2 tỉ lệ đám đông

Giả sử một công ty muốn so sánh mức độ nhận biết nhãn hiệu “X” của người tiêu

dùng tại 2 thành phố: Hà Nội và TP. HCM bằng cách thực hiện nghiên cứu sau:

Chọn ngẫu nhiên 200 người tiêu dùng tại Hà Nội và 250 người tại TP.HCM

và phỏng vấn họ với câu hỏi có thang đo danh xưng như sau:

Bạn có biết nhãn hiệu “X” không ?

1.có 2. không

Kết quả thu được trình bày trong Bảng 7.7 dưới đây. Để chọn phép kiểm

nghiệm thích hợp, chúng ta thấy hai mẫu được chọn ngẫu nhiên và độc lập

nhau và kích thước mẫu lớn. Do đó, để kiểm nghiệm giả thuyết Ho là tỉ lệ của 2

đám đông như nhau (px - py = 0) chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z.

59

Nghiên cứu Marketing

Bảng 7.7: Kết quả phỏng vấnThành phố

Kính thước mẫu

Số người nhận biết “X”

Tỉ lệ mẫu

Hà NộiTP.HCM

Nx = 200Ny = 250

100110

xSp

= 0,50

Syp= 0,44

Tỉ lệ chung là được tính như sau:

49,0250200

)44,0)(250()50,0)(200(0

yx

SySx

nn

pnpnp yx

Giá trị thống kê kiểm nghiệm là:

x yS S

x y0 0

x y

p -p 0,5-0,44z= = =1,265

n +n 200+2500,49(1-0,49)p (1-p )

(200)(250)n n

Nếu chọn mức ý nghĩa = 10% thì giá trị tới hạn của kiểm nghiệm hai phía

/ 2z là 1,645 (tra Bảng 2. Phụ lục III). Kết quả cho thấy giá trị thống kê nhỏ hơn

giá trị tới hạn, do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho. Nghĩa là mức độ nhận

biết “X” của người tiêu dùng tại Hà Nội và TP.HCM như nhau.

3.3 Kiểm nghiệm Wilcoxon

Phép kiểm nghiệm Wilcoxon dùng để kiểm nghiệm dấu và độ lớn cho mẫu cặp.

Thí dụ 10 một nhà sản xuất kem muốn so sánh hai loại nhãn hiệu kem A và

kem B, bằng cách chon ngẫu nhiên 8 người tiêu dùng và cho họ đánh giá 2 loại

kem này thông qua cách cho điểm theo thang đo 10 điểm. Kết quả thu được

trình bày trong Bảng 7.8 dưới đây

Để tính giá trị thống kê kiểm nghiệm,chúng ta dưa vào các nguyên tắc sau:

1. Loại các khác biệt bằng 0. Như vậy, trong thí dụ trên, có 1 khác biệt

bằng không nên mẫu này bây giờ chỉ còn 7 (8-1).

2. Các khác biệt khác không được sắp xếp theo thứ tự lớn dần bắt đầu từ

1. Nếu có hai tay nhiều khác biệt bằng nhau thì hạng của chúng là trung bình

của hạng đó và các hạng tiếp theo. Trong ví dụ trên, có hai khác biệt bằng nhau

và có hạng là 1 (hạng đầu tiên).

60

Nghiên cứu Marketing

Như vậy hạng của 2 khác biệt này là 1.5 [1/2(1+2)].

3. Số xếp hạng dương và âm được xếp riêng biệt. Sau khi ấy tổng của

chúng, tổng nào nhỏ nhất thì đó là giá trị thống kê kiểm nghiệm Wilcỗn, ký hiệu

là T. Trong thí dụ trên T=3.

Giả thuyết H0 của kiểm nghiệm : Phân phối của sự khác biệt tập trung vào

giá trị 0. Giả thiết thay thế Ha: Phân phối của sự khác biệt tập trung vào giá trị lớn

hơn 0 hay nhỏ hơn không. Trong ví dụ trên (kiểm nghiệm một phía) H0 : Điểm

cảu A và b như nhau, và Ha : Điểm của A nhỏ hơn B.

Giá trị tới hạn của kiểm nghệm T : (tra Bảng 5, Phụ lục III). Trong ví dụ

trên với n=7, chọn = 5%, giá trị tới hạn T = 4.

Bảng 7.8 : Thí dụ kiểm nghiệm WilcoxonNgườitrả lời A

Kết quảB Khác biệt (A-B)

Xếp hạng

+ -

1 6 8 -2 32 4 9 -5 63 5 4 1 1.54 8 7 1 1.55 3 9 -6 76 6 9 -3 47 7 7 08 5 9 -4 5

Tổng T=3 25

Quyết định : Từ chối giả thuyết H0 nếu T < T. Trong thí dụ trên vì T(=3) <

T, nên chúng ta từ chối H0 và chấp nhận giả thuyết thay thế của nó, nghĩa là

người tiêu dùng đánh giá A thấp hơn B.

Trong trường hợp kích thước mẫu (đã loại các khác biệt bằng không) lớn

(n≥20), thì chúng ta dùng phép kiểm điểm z, có giá trị thống kê kiểm nghiệm là :

T

TT

z

61

Nghiên cứu Marketing

Trong đó, T và 2 T

theo thứ tự là trung bình và phương sai của T :

T=

4

)1( nn; 2 T

=24

)12)(1( nnn

Quyết định từ chối H0 (một phía) nếu :

T

TT

z

< -Z

3.4 Kiểm nghiệm Mann-Whitney

Phép kiểm nghiệm Wilcoxon dùng cho trường hợp mẫu cặp. Trong trường

hợp mẫu được chon độc lập, chúng ta dùng phép kiểm nghiệm Mann-Whitney.

Nếu kích thước mẫu nhỏ, giá trị thống kê của kiểm nghiệm Mann-Whitney U

được tính như sau :

U=n1n2 + 2

)1( 11 nn-R1

Trong đó, n1,n2 là kích thước của 2 mẫu ngẫu nhiên độc lập. R1 là tổng của

các số thứ tự của n1.

Nếu kích thước mẫu lớn (n1n2 ≥ 10), chúng ta dùng phép kiểm nghiệm z, giá

trị thống kê của kiểm nghiệm được tính như sau :

U

UT

z

Trong đó, U

và 2 Ttheo thứ tự là trung bình và phương sai của U.

U

=2

21nn , 2 T=

12

)1( 2121 nnnn

Thí dụ kiểm nghiệm Mann-Whitney

Để kiểm nghiệm sự giống nhau hay khác nhau về việc chọn ngành quản trị

kinh doanh giữa sinh viên nam và nữ, một trường Đại học chọn ngẫu nhiên 12

sinh viên nữ và 12 sinh viên nam và phỏng vấn họ theo thang đo Litkert như

sau :

Bạn vui lòng cho biết quyết định chọn lựa ngành học của bạn đối với ngành quản trị kinh

doanh :

62

Nghiên cứu Marketing

Chắc chắn không chọn

Không chọn

Có thể chọn có thể không

Chọn Chắc chắn chọn

1 2 3 4 5

Bảng 7.9 : Số liệu thí dụ kiểm nghiệm Mann-WhitneyNữ Mã trả lời Thứ tự Nam Mã trả lời Thứ tự1 3 12.5 1 2 72 2 7 2 3 12.53 3 12.5 3 4 184 4 18 4 5 225 5 22 5 4 186 4 18 6 1 2.57 3 12.5 7 2 78 1 2.5 8 1 2.59 1 2.5 9 4 1810 2 7 10 5 2211 5 22 11 2 712 3 12.5 12 3 12.5

n1=12 R1=149 n2- 12

Kết quả thu được trình bày trong bảng 7.9. Vì mẫu lớn hơn 10, cho nên chúng ta

dùng phép kiểm nghiệm z.

U=n1n2 + 2

)1( 11 nn-R1= (12)(12)+

2

)112(12 -149 = 73

U

=2

11nn =2

)12)(12(=72

2 T=

12

)1( 2121 nnnn=

12

)11212)(12)(12( =300

Giá trị thống kê kiểm nghiệm là :

U

UU

z

=300

7273 = 0,003

Giá trị thống kê kiểm nghiệm rất nhỏ, cho phép chúng ta chấp nhận giả

thuyết H0 ở mức ý nghĩa rất cao (gần 50%, Bảng 2, Phụ lục III). Nghĩa là việc

chọn ngành quản trị kinh doanh để học đối với nữ và nam sinh viên là như nhau.

63

Nghiên cứu Marketing

4 PHÂN TÍCH MỐI LIÊN HỆ GIỮA HAI BIẾN

4.1 Xác suất cặp

Có hai tập biến cố Ai (i=1,…h) và Bj (j=1…k). Các biến cố Ai không xuất hiện cùng lúc và tổng của chúng bằng A (mutually exclusive & collectively exhaustive). Tương tự như vậy cho các biến cố B j. Tuy nhiên, các biến cố Ai và Bj có thể xuất hiện cặp để có thể xuất hiện phần giao AiWBj.

Xác suất của Ai giao Bj, ký hiệu là P(AiWBj), được gọi là xác suất cặp (joint probabilities) và xác suất P(Ai) và P(Bj) của các biến cố Ai và Bj riêng lẻ được gọi là xác suất marginal. Xác suất cặp và xác suất marginal được trình bày trong Bảng 7.10 dưới đây.

Bảng 7.10 : Xác suất cặp và xác suất marginalBiến cố

ABiến co B

MarginalB1 …Bj… Bk

A1 P(AiWB1)… P(A1WBj)

…P(A1WBk) P(A1)

Ai P(AiWB1)… P(A1WBj)

…P(A1WBk) P(Ai)

Ah P(AiWB1)… P(A1WBj)

…P(A1WBk) P(Ah)

Marginal P(B1) … P(Bj)… P(Bk)

4.2 Xác suất có điều kiệnXác suất cho biến cố B xuất hiện với đieu kiện A đã xuất hiện :P(B/A)=P(AWB)/P(B); {P(B) ≠0}Tương tự, xác suất cho biến cố B xuất hiện với điều kiện A đã xuất hiện :P(B/A)=P(AWB)/P(A); {P(A) ≠0}

Bảng 7.11 : Xác suất cặp P(VfiWIj) và marginal P(VFi) và P(Ij)Tần số xem

TV (VF)Mức thu nhập (I) Tổng

(Marginap)P(VF1)

Cao Trung bình

Thấp

Thường xuyên 0,04 0,13 0,04 0,21Thỉnh thoảng 0,10 0,11 0,06 0,27Không bao giờ 0,13 0,17 0,22 0,52Tổng(marginal) P(Ij)

0,27 0,41 0,32 1,00

Thí dụ12 xác suất giữa mức thu nhập (I) và lần số xem TV (VF) được trình

bày trong bảng 7.11.

64

Nghiên cứu Marketing

Bảng 7.12 và 7.13 trình bày xác suất có điều kiện.

4.3 Kiểm nghiệm mối liên hệ trong bảng chéo

Giả sử chúng ta có một mẫu được chọn từ một đám đông. Các phần tử của

mẫu được tóm tắt trong một bảng chéo (contingency table) rxc theo một cặp của

hai thuộc tính (biến A và B) với thang đo danh xưng (Bảng 7.14).

Để kiểm nghiệm mối liên hệ giữa hai biến trong bảng chéo với giả thuyết H0

là không có mối liên hệ giữa hai biến A & B, chúng ta phải ước tính xem có bao

nhiêu quan sát sẽ có trong từng ô (Eij) của bảng chéo, nếu giả thuyết H0 đúng.

Bảng 7.12 : Xác suất có điều kiện P(VP|I)Tần số xem

TV (VF)Thu nhập (I)

Cao Trung bình

Thấp

Thường xuyên 0,15 0,32 0,12

Thỉnh thoảng 0,37 0,27 0,19

Không bao giờ 0,48 0,41 0,69

Tổng 1,00 1,00 1,00

Bảng 7.13 : Xác suất có điều kiện P(I|VF)Tần số xem

TV (VF)Mức thu nhập (I) Tổng

Cao Trung bình

Thấp

Thường xuyên 0,19 0,62 0,19 1,00

Thỉnh thoảng 0,32 0,42 0,22 1,00

Không bao giờ 0,25 0,33 0,42 1,00

Xem xét cột j, chúng ta có tổng cộng C j quan sát. Nếu không có mối quan

hệ giữa A và B thì Cj quan sát Ri trong từng dòng. Như vậy, tỉ lệ Ri/n của Ci quan

sát sẽ xuất hiện ở dòng thứ I nên chúng ta có Eij = Ri Cj / n.

Dựa vào sự khác biệt giữa Oij và Eij trong từng ô của bảng chéo chúng ta

kiểm nghiệm giả thuyết H0. Nếu Oij >= 5, chúng dùng phép kiểm nghiệm Chi –

65

Nghiên cứu Marketing

bình phưng, có bậc tự do df = (r-1)(c-1), và giá trị thống kê kiểm nghiệm của

kiểm nghiệm được tính như sau :

ij

ijijc

j

r

i E

EOx

2

11

2)(

Bảng 7.14 : Bảng chéo rxcBiến A Tổng

Biến B 1 2 …j… C12.I.r

O11

O21

.O11

.Or1

O12

O22

.O12

.Or2

…O1j...…O2j…

.…O11…

.…O11…

O1c

O2c

.O1c

.O1c

R1

R2

.R1

.Rr

Tổng C1 C2 …Oj… Cc n

Thí dụ có hai nhãn hiệu A & B. Để kiểm nghiệm mối quan hệ giữa việc chọn

nhãn hiệu và độ tuổi của người tiêu dùng, nhà nghiên cứu chọn một mẫu có kích

thước n = 1.000 từ một đám đông và ra thành 4 độ tuổi. Kết quả có 500 người

tiêu dùng chọn nhãn hiệu A và 500 người chọn nhãn hiệu B. Nếu không có muối

quan hệ liên hệ giữa độ tuổi và việc chọn nhãn hiệu thì chúng ta kỳ vọng, lấy thí

dụ, ở độ tuổi nhỏ hơn 25 có 130 người chọn nhãn hiệu A trong 260 người :

000.1

)500)(260(1111

n

CRE

Tương tự như vậy cho các giá trị kỳ vọng khác. Kết quả trình bày trong

Bảng 7.15.

Giá trị thống kê kiểm nghiệm :

65,5680

)8060(...

130

)130110()( 222

11

2

ij

ijijc

j

r

i E

EOx

Giá trị tới hạn với bậc tự do df = (4-1)(2-1) =3 và mức ý nghĩa 84,122005.3

Kết quả cho thấy giá trị kiểm nghiệm lớn nhất hơn giá trị tới hạn, nên chúng

ta từ chối H0. Nghĩa là, có mối quan hệ giữa độ tuổi của người tiêu dùng và việc

chọn nhãn hiệu của họ.

66

Nghiên cứu Marketing

Trong trường hợp bảng chéo 2x2 (r=2, c=2)(Bảng 7.16), thì giá trị thống kê

của kiểm nghiệm được tính như sau :

Bảng : 7.15 : Thông tin thí dụ kiểm nghiệm bảng chéo.Độ tuổi Nhãn hiệu Tổng

A B≤25 110(130) 150(130) R1 = 26026-35 140(180) 220(180) R2 =36036-45 150(110) 70(110) R3 = 220≥45 100(80) 60(80) R4 = 160Tổng C1 = 500 C2 = 500 n = 1.000

))()()((

)2

/(/ 2

2

dbcadcba

nbcadn

x

Trong đó, n/2 được gọi là hệ số điều chỉnh liên tục Yates ( Yates continuity

correction ).

Mối liên hệ trong bảng chéo ( hai biến danh xưng )

Để đo lường mối quan hệ giữa hai biến có thang đo danh xưng trong bảng

chéo rxc, chúng ta dùng hệ số bảng chéo ( contingency coefficient ) C. Hệ số

này được tính theo công thức sau đây :

nx

xC

2

2

Trong đó, n là tổng kích thước mẫu.

Chúng ta có :

1C

r

rC

1max

Khi C= 0 thì không có mối liên hệ giữa các biến.

67

Nghiên cứu Marketing

Bảng : 7.16 : Bảng chéo 2x2Biến Biến A Tổng

B 1 21 a b a+b2 c d c+d

Tổng a+c b+d n

Trong trường hợp bảng chéo 2x2 ( Bảng 7.16), chúng ta dùng hệ số liên

hệ Phi ( Phi correnlation coefficient ) để đo lường mối liên hệ của hai biến danh

xưng. Hệ số liên hệ Phi được tính theo công thức sau :

))()()(( dbcbcaba

bcad

Khi hệ số liên hệ Phi càng lớn thì mối liên hệ giữa hai biến càng cao.

4.4 Đo lường mối liên hệ giữa hai biến thứ tự : hệ số liên hệ thứ tự

Spearman

Giả sử chúng ta có một mẫu ngẫu nhiên của n cặp biến x i,yi. Nếu từng xi và

yi được xếp theo thứ tự lớn dần. Và nếu không có những thứ tự giống nhau của

xi và yi, thì hệ số liên hệ thứ tự Spearman (Spearman’s rank correlation

coefficient ) rs được tính theo công thức sau :

)1(

61

21

21

nn

dr

n

is

Trong đó, di = thứ tự xi –thứ tự yi.

Kiểm nghiệm mối liên hệ Spearman

Giả thuyết Ho : Không có mối liên hệ giữa 2 biến ( 0s ).

1. Khi Ha: Có mối liên hệ dương (ps > 0) thì quyết định từ chối H0 nếu

rs > rs, .

2. Khi Ha: Có mối liên hệ âm (ps < 0) thì quyết định từ chối H0 nếu rs < - rs, .

3. Khi Ha: Có mối liên hệ âm (ps # 0) thì quyết định từ chối H0 nếu rs > rs, / 2

hoặc rs < - rs, / 2 .

Thí dụ để kiểm nghiệm mối liên hệ giữa doanh số bán hàng tháng x i (triệu

đồng) và thời gian làm việc yi (tháng) của nhân viên bán hàng, chúng ta điều tra

68

Nghiên cứu Marketing

ngẫu nhiên 10 nhân viên bán hàng, kết quả thu được của 10 nhân viên này

được xếp theo thứ tự ơ Bảng 7.17 dưới đây.

Bảng 7.17: Thí dụ kiểm nghiệm mối liên hệ Spearmann xi yi Thứ tự

xi (dxi)Thứ tự yi (dyi)

di = dxi – dyi

di2

12345678910

500370220650270540630280350420

2225123014273615920

75110298346

67293810415

+1-2-1+1-1-1-2-1+3+1

1411114191

102i

i=1

d = 24

Giả thuyết thuần H0 là ‘không có mối liên hệ doanh số bán với thời gian làm

việc của nhân viên bán hàng’ (rs = 0) và giả thuyết Ha là rs >0.

Giá trị thống kê kiểm nghiệm là:

n2i

i=1s 2 2

6 d(6)(24)

r = 1 - = 1 - = 0,855n(n -1) 10(10 -1)

Giá trị tới hạn cho = 5%, tra Bảng 6, Phụ lục III, chúng ta có rs. .05 =0,564.

Vì rs > rs. , cho nên chúng ta từ chối H0, nghĩa là có mối quan hệ dương

giữa doanh số bán và thời gian làm việc của nhân viên bán hàng.

Đo lường mối quan hệ giữa hai biến có thang đo quãng

Hệ số tương quan tuyến tính của đám đông

69

Nghiên cứu Marketing

Gọi X và Y là một cặp biến ngẫu nhiên có trung bính theo thứ tự là x và

y và phương sai theo thứ tự là 2x và 2

y . Hệ số tương quan tuyến tính của

đám đông (linear correlation coefficient) p được tính như sau:

x y

2 2x y y y

E[(X - )(Y - )]Cov(X,Y) = Corr(X,Y) = =

E[(X - ) (Y - ) ]

Hệ số tương quan tuyen tính của mẫu được tính như sau:

n n

i i i ii=1 i=1

n n2 2x y 2 2i i

i=1 i=1

[(x - x)(y - y)] x y - nxy1

r = = n-1 S S

( x - nx )( y - ny )

4.5 Kiểm nghiệm hệ số tương quan của đám đông

Gọi r là hệ số tương quan của một mẫu ngẫu nhiên của n cặp (x i, yi) được

chọn từ đám đông có phân bố chuẩn. Để kiểm nghiệm hệ số tương quan của

đám đông với giả thuyết H0 là không có mối quan hệ giữa X và Y (p = 0), chúng

ta dùng phép kiểm nghiệm t, với bậc tự do df=2, giá trị thống kê của kiểm nghiệm

là:

n-2 2

rt =

1 - rn - 2

Thí dụ: Một công ty muốn đo lường mối quan hệ giữa chi phí chiêu thị (x i)

cho một nhãn hiệu với doanh thu (yi) của nhãn hiệu đó. Kết quả hàng tháng trong

khoảng 12 tháng trình bày trong Bảng 7.18. Từ các số liệu này, chúng ta tính

được hệ số tương quan r của mẫu là:

n

i ii=1

2 22 22 2i i

i=1 i=1

x y - nxyr = = 0,901

( x - nx )( y - ny )

Để kiểm nghiệm giả thuyết thuần H0 là có không mối quan hệ tuyến tính

giữa chi phí chiêu thị và doanh thu (p=0) với giả thuyết thay thế Ha là có mối

70

Nghiên cứu Marketing

quan hệ dương giữa chi phí thiêu th5 và doanh thu (p>0), chúng ta dùng phép

kiểm nghiệm t. giá trị thống kê của phép kiểm nghiệm này đuợc tính như sau:

n-2 10 2 2

r 0,901t = t = = = 6.57

1-r 1-(0,901)n-2 12-2

Bảng 7.18: Chi phí chiêu thị (xi) và doanh thu (yi)xi yi xi

2 yi2 xiyi

1,001,201,151,401,902,302,501,602,803,102,702,10

17,0016,0017,5020,0023,0021,5026,0022,0032,0031,0026,0029,00

1,001,441,321,963,615,296,252,567,849,617,294,41

289,00256,00306,25400,00529,00462,25676,00484,001024,00961,00676,00841,00

17,0019,2020,1228,0043,7049,4565,0035,2089,6096,1070,2060,90

12

ii=1

x = 23,7512

ii=1

y = 28112

2i

i=1

x = 52,5812

2i

i=1

y = 6.904,512

ii=1

y = 594,47ixx = 1,98 y = 23,42

Chọn =0,005, df = n-2 = 10, giá trị tới hạn (Bảng 3, Phụ lục III)

10..005t = 3,169 (< t14). Kết quả cho phép chúng ta từ chối giả thuyết thuần H0 và

chấp nhận giá trị thay thế Ha: có mối quan hệ giữa chi phí chiêu thị và doanh thu.

Mô hình hồi qui tuyến tính

Phương trình đường thẳng hồi qui của đám đông (population regression

line) được biểu diễn như sau:

Yi i ix

Trong đó, i được gọi là sai lệch (error)

Các giả thuết của phương trình hồi qui tuyến tính:

1. Các xi độc lập với các sai lệch i

71

Nghiên cứu Marketing

2. Các sai lệch i là các biến ngẫu nhiên có trung bình E( i ) = 0, với mọi giá trị của i.

3. Các sai lệch i có cùng phương sai, E( 2i ) = 2

với mọi giá trị cùa i

4. Các sai lệch i không có mối liên hệ với nhau, E( i j ) = 0. với mọi giá trị của i#j.

Phương trình đường thẳng hồi qui của mẫu (sample regression line) có dạng sau:

yi = a + bxi + ei =y^ + ei

trong đó, ei được gọi là sai lệch (residual)

phương pháp bình phương nhỏ nhất (least squares estirmation)15 cho phép

chúng ta tính được các hệ số a và b :

a = y - b xn

i ii=1

n 22i

i=1

x y - nxyb =

x - nx

Các biến thể của mô hình hồi qui tuyến tính được định nghĩa như sau :

15 Xin xem lại trong các tài liệu thống kê, chẳng hạn P. Newbold, sđd. Các

phần mềm xử lý thống kê như SPSS hay SAS,… tính giúp cho chúng ta tất cả

các thành phần của mô hình hồi qui.

Biến thiên hồi qui (regression sum of squares) hay còn gọi là biến thiên giải

thích được (explained sum of squares) :

SSR = n

^ 2

i 1

(y y)

Biến thiên sai số (error sum of squares) hay còn gọi là biến thiên không giải

thích được :

SSE = n

2i

i=1

e

Tổng biến thiên :SST = n

2i

i 1

(y y)

= SSR + SSE

Trong đó x và y theo thứ tự là trung bình mẫu của xi và yi và y^ =a + bx.

72

Nghiên cứu Marketing

Hệ số xác định 16 (coefficient of determination) r2, dùng để đo lường mức độ

liên hệ giữa hai biến được tính như sau:

r2 = SSR SSE

= 1 - SST SST

16 Hệ số xác định r2 là bình phương của hệ số tương quan tuyến tính của

mẫu giới thiệu ở phần mối quan hệ giữa 2 biến có thang đo quãng.

Ước lượng và kiểm nghiệm hệ số và

Nếu giả sử sai lệch các sai lệch i có phân phối chuẩn thì biến ngẫu nhiên:

b

b - t =

s

Có phân phối student’s với df = n-2, trong đó:

b n 22i

i=1

SSEs =

(n-2)( x -nx )

Khoảng tin cậy của ở mức tin cậy 1 - là:b - n-2, /2 b n-2, /2 bt s < < b+t s

Để kiểm nghiệm , với giả thuyết H0 là = 0 , chúng ta dùng phép kiểm

nghiệm t, có giá trị thống kê là:

n-2b

b - t =

s

Tương tự như vậy cho ước lượng và kiểm nghiệm hệ số với:

a n 22i

i=1

SSE 1 xs = )(

n-2 nx -nx

2

( )

Thí dụ: Trở lại số liệu về chi phí chiêu thị và doanh thu trong đo lường hệ số

tương quan của 2 biến ở Bảng 7.18 chúng ta có:

Dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất chúng ta tính được các hệ số a

và b của phương trình đường hồi qui của mẫu: a = 9,815 và sa = 2,189: a =

6,872 và sb = 1,046. Do đó:

Y^ = 9,815 + 6,872x.

Đường biểudiễn của phương trình này được trình bày trong hình 7.1.

73

Nghiên cứu Marketing

Các biến thiên của nó như sau: SSR = n

^ 2

i=1

(y -y) = 263,412

Biến thiên hồi qui: SSE = n

21

i=1

e = 61,005

Biến thiên sai số: SST = n

2i

i=1

(y -y) = 324,417

Tổng biến thien: r2 = SSR SSE

=1-SST SST

= 0,812

Hệ số xác định:

Dựa vào cá công thức ược lượng chúng ta tính được khoảng tin cậy ở mức

tin cậy 95% cho và là:

4,937 < < 14,693

4,542 < < 9,203

Tương tự,dựa vào công thức kiểm nghiệm chúng ta tính được giá trị thống

kê cho kiểm nghiệm là tn – 2 = t10 = 4,483, với giá trị p = 0,001, giá trị thống kê

cho kiểm nghiệm là tn – 2 = t10 = 6,571, với giá trị p = 0,000.

Hình 7.1: Đường biểu diễn của phương trình đường hồi qui của mẫu.

******************************

74

Nghiên cứu Marketing

Câu hỏi ôn tập chương 7(Kiểm nghiệm giả thiết về thông số thị trường):

1. Hãy cho biết nguyên tắc và quy trình của kiểm nghiệm giả thiết. 2. Để kiểm nghiệm mối liên hệ giữa giới tính và việc chọn màu sắc bao bì của

một nhãn hiệu của mình,Hồng Hà nhờ công ty nghiên cứu thị trường MT thực hiện một cuộc nghiên cứu như sau:

Chọn ngẫu nhiên 200 người tiêu dùng và phỏng vấn họ để biết họ chọn loại bao bì có màu nào trong 2 loại màu: đậm và nhạt. Kết quả thu được như sau:

Giới tính Màu bao bì Tổng

Đậm NhạtNữ 40 80 120

Nam 45 35 80 Hãy kiểm nghiệm giả thiết là không có mối quan hệ giữa giới tính và việc chọn màu của bao bì sản phẩm.

75

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 8: TỔ CHỨC QUẢN LÝ MỘT DỰ ÁN NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG

1 TỔ CHỨC BỘ PHẬN NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG NHƯ THẾ NÀO?Tổ chức bộ phận nghiên cứu thị trường phụ thuộc vào chức năng nhiệm vụ và

quy mô hoạt động của công ty. Cần phân biệt 2 loại công ty:Loại thứ Nhất : Công ty chuyên về nghiên cứu thị trường.Thông thường, tổ chức bộ máy của công ty loại này sẽ bao gồm các bộ phận và chúc danh sau đây:

*Giám đốc*Trợ lý giám đốc

Chuyên gia thống kê*Chuyên gia phân tích*Phòng thu thập thông tin*Phòng xử lý số liệu*Phòng Kế toán, hành chính văn thư*Giám sát viên*Phỏng vấn viên (*)

Loại thứ Hai: Công ty sản xuất hoặc kinh doanh.Thông thường, tổ chức bộ máy nghiên cứu thị trường của công ty loại này chỉ là

1 phòng hoặc 1 tổ, gồm các bộ phận và chức danh sau đây:*Trưởng phòng nghiên cứu thị trường*Chuyên gia thiết kế và phân tích*Giám sát viên*Bộ phận thu thập thông tin (*)*Bộ phận xử lý số liệu (*)

GHI CHÚ:(*) Lực lượng này có thể thuê ngoài, tiến hành theo từng yêu cầu cụ thể của công ty và ký hợp đồng dịch vụ.

2 TIÊU CHUẨN TUYỂN CHỌN NHÂN SỰ THẾ NÀO?Phỏng vấn viên là lực lượng chủ lực và mang tính quyết định khi triển khai thác

các dự án nghiên cứu thị trường.Phỏng vấn viên đảm nhận thực hiện 3 vai trò cơ bản sau đây:

Vai trò 1: Thực hiện tốt buổi gặp gỡ, tiếp xúc ban đầu với người được chọn phỏng vấn. Có

thể cuộc tiếp xúc này là mặt đối mặt, qua điện thoại, qua thư tín.Vai trò 2:

Thực hiện cuộc phỏng vấn. Nó đòi hỏi phỏng vấn viên đưa ra những câu hỏi nhằm hướng tới việc mọi người tham gia trả lời cùng một cách, trong tư thế thoải mái tự nhiên chứ không phải nhắm vào câu trả lời đó. Đúng hay Sai.Vai trò 3:

Ghi nhân lại một cách chính xác, rõ ràng tất cả mọi ý kiến trả lời của người được chọn phỏng vấn.

Do tầm quan trọng đó, khi tuyển dụng nhân sự làm phỏng vấn viên, nhà lãnh đạo cần phải chọn lọc, xem xét thận trọng.

76

Nghiên cứu Marketing

Nguyên tắc chung khi tuyển mộ, chọn người tham gia vào Bộ phận nghiên cứu thị trường phải đạt 2 tiêu chuẩn cơ bản: Đạo đức và Nghiệp vụ.Đạo đức:Là nền tảng, là yếu tố mang tính quyết định. Biểu hiện ra ngoài thường là:

*Tính trung thực *Tinh thần trách nhiệm*Sự cần cù, chiu khó*Y thức kỷ luật, bảo mật

Nghiệp vụ:Là chất lượng, là yếu ốt quan trọng gắn với kỷ năng công việc. Biểu hiện ra ngoài thường là:

*Kỷ năng tiếp xúc, ứng xử *Kỷ năng phỏng vấn*Kỷ năng ghi chép, tính toán*Sự thông minh, sáng tạo

Đối với chuyên viên hay lãnh đạo cấp cao hơn, đòi hỏi phải có thêm một số chuyên môn nghiệp vụ khác: kỷ năng thuyết trình, kỷ năng tin học, kỷ năng quản trị, kỷ năng phân tích, ngoại ngữ,… để có thể thực hiện tốt các khâu công việc khác liên quan.

3 SỰ CẦN THIẾT VÀ TRÁCH NHIỆM QUẢN LÝ DỰ ÁN?Bấy kỳ dự án, khi đã huy động nhiều phỏng vấn viên tham gia đều phải duy trì

công tác quản lý, giám sát và phúc tra. Bỏ qua những công việc này sẽ là nguy cơ làm giảm sút chất lượng thăm dò, thậm chí thiệt hại nặng nề về tiền bạc, công sức và thời gian.

Quy mô nhân lực càng đông, thời hạn thực hiện yêu vầu khẩn trương thì công tác này càng phải tập trung xử lý cho thất tốt.

Đây là một nghệ thuật nhưng đồng thời nó cũng là một dạng quản lý mang tính khoa học.

Cùng một lực lượng phỏng vấn vaiên có trình độ chuyên môn như nhau, nội dung công việc đảm nhận tương tự nhau nhưng chất lượng dự án đạt cao hay thấp và tiến độ nhanh hay chậm phụ thuộc rất lớn vào khâu quản lý chỉ đọa, giám sát và phúc tra.Người chịu trách nhiệm về các phần việc này là:

*Trưởng phòng*Giám sát viên

*Kiểm tra viên*Đối tượng bị quản lý, kiểm tra chính là các phỏng vấn viên.

Yêu cầu chung khi thưc hiện quản lý, giám sát, phúc tra là hết sức khách quan, thận trọng và chính xác.

4. NỘI DUNG CÔNG VIỆC QUẢN LÝ, GIÁM SÁT VÀ PHÚC TRA?4.1 Quản lý giám sát việc gì? (gồm 7 lãnh vực)

*Nhân sự*Địa bàn *Công việc*Thời gian *Kinh phí

77

Nghiên cứu Marketing

*Quà tặng và sản phẩm thử*Thông tin nghiệp vụ

4.2 Những công việc chính cần thực hiện? (15công việc)1. Lập kế hoạch công việc2. hiết kế bảng câu hỏi và các tài liệu khác (*)3. Tuyển chọn nhân sự tham gia4. In, đóng số và quản lý bằng câu hỏi5. Thiết kế mẫu thăm dò (*)6. Chuẩn bị các tài liệu đồ nghề và địa bàn diều tra7. Chuẩn bị quà tặng8.Tiếp nhận và quản lý sản phẩm thử (*)9. Huấn luyện nghiệp vụ và làm thử nghiệm (# Pilot)10. Đi thực địa với phỏng vấn viên (# Đi field)11. Kinh phí12. Kiểm tra, phúc tra13. Chỉnh lý, xử lý thông tin14. Nhận xét, đánh giá lực lượng phỏng vấn viên15.Tổng hợp kết quả, viết báo cáo công việc.

******************************

CÂU HỎI ÔN TẬP CHƯƠNG 9(TỔ CHỨC QUẢN LÝ MỘT DỰ ÁN NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG)

1. Hãy chọn một công ty sản xuất kinh doanh tại thị trường TPHCM, bạn hãy trình bày một dự án nghiên cứu thị trường về thị hiếu người tiêu dùng (thời gian 2 tháng)

2. Hãy trình bày cách kiểm tra, giám sát công tác Field Work của dự án trên câu 1

78

Nghiên cứu Marketing

CHƯƠNG 9: BÁO CÁO TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1. Vai Trò Và Chức Năng Của Bản Báo Cáo1.1 Vai trò

Giúp cho người sử dụng thông tin hiểu được không chỉ kết quả nghiên cứu mà còn cả phương pháp nghiên cứu để có kết quả đó.

Thuyết phục người sử dụng thông tin ứng dụng kết quả nghiên cứu.1.2 Chức năng cơ bản của báo cáo

BẢN BÁO CÁO CÓ 3 CHỨC NĂNG CHÍNH:a. Chức năng lưu trữ thông tin:+ Toàn bộ những thông tin chủ yếu thu thâp được qua cuộc nghiên cứu đều được

trình bày trong bản báo cáo một cách lôgic và có hệ thống. Dựa trên bản báo cáo, người sủ dụng thông tin dễ dàng tra cứu các thông tin cần thiết mà không cần phải xem xét toàn bộ khối dữ liệu mà cuộc nghiên cứu đã thu thập được.

+ Với chức năng lưu giữ thông tin, bản báo cáo được xem như một tài liệu tham khảo cần thiết cho các cuộc nghiên cứu về những vấn đề có liên quan trong tương lai.

b. Chức năng phản ánh kết quả và chất lượng của cuộc nghiên cứu:+ Chất lượng của công trình nghiên cứu được dánh giá chủ yếu qua báo cáo.+ Với chức năng phản ánh kết quả nghiên cứu, bản báo cáo cũng cần phải nêu rõ

những hạn chế của cuộc nghiên cứu, những khó khăn nhà nghiên cứu gặp phải và những vấn đề chưa đủ cơ sở để làm rõ trong cuộc nghiên cứu. Để những người sử dụng thông tin hiểu được dầy đủ hơn quá trình làm việc của nhà nghiên cứu, trên cơ sở đó có sự đánh giá và nhìn nhận kết quả nghiên cứu một cách đúng mức khách quan.

c. Chức năng đề xuất phương hướng hành động.+ Đây là chức năng quan trọng nhất của bản báo cáo.người sử dụng thông tin báo

cáo , cuối cùng muốn biết phải hành động như thế nào và cơ sở để đề ra các hành động đó.

+ Đề xuất phương hướng hành động cũng có thể là chỉ ra những công viêc phải đầu tư nghiên cứu tiếp theo để làm rõ một vấn đề nào đó trong giới hạn và phạm vi cuộc nghiên cứu hiện tại chưa đi sâu làm rõ được.

2. Nội Dung Và Hình Thức Trình Bày Một Bản Báo Cáo2.1 Nội dung cơ bản của một bản báo cáo

Nhìn chung , một bàn báo cáo phải thể hiện được các nội dung cơ bản sau đây: Phần đặt vấn đề: phần này đề cập đến những vấn đề sau:

+ Giới thiệu lý do phải tiến hành cuộc nghiên cứu.+ Trình bày những mục tiêu (hoặc nhiệm vụ) cơ bản cuộc nghiên cứu phải đạt tới.+ Nêu những khó khăn , thuận lợi (về nhân sự, về chi phí, về thời gian, và các điều

kiện khác) khi tiến hành nghiên cứu.+ Trình bày các hạn chế hoặc phạm vi của cuộc nghiên cứu.

79

Nghiên cứu Marketing

Phần Phương Pháp Nghiên Cứu: về phương pháp nghiên cứu cần làm rõ các vấn đề sau:

+ Cách thức tiến hành cuộc nghiên cứu (tổng quát).+ Phương pháp lấy mẫu.+ Hình thức và phương pháp thu thập dữ liệu.+ Các biện pháp quản lý công tác thu thập dữ liệu để đảm bảo dữ liệu thu thập

đúng đối tượng, khách quan.+ Các phương pháp xử lý dữ liệu.

Phần Kết Quả Nghiên Cứu: các nội dung phải làm rõ:+ Các số liệu và kết luận rút ra từ cuộc nghiên cứu.+ Các phương pháp phân tích thống kê sử dụng.+ Kiến nghị và đề xuất phương hướng hoạt động.+ Đề xuất các vấn đề cần nghiên cứu làm rõ thêm.

2.2 Hình thức trình bày một bản báo cáoHình thức trình bày bản báo cáo cũng có ý nghĩa quan trọng không kém phần nội dung . Báo cáo trình bày rõ ràng, sạch sẽ giúp cho người đọc dễ dàng nắm bắt nội dung . Mặt khác, hình thức trình bày đẹp, hấp dẫn vừa làm tăng tính nghiêm túc của cuộc nghiên cứu , vừa có tác dụng gây cảm tình nơi người đọc.

Dưới đây là một số kỹ thuật khi trình bày một bản báo cáo.

a. Các mục cần có trong bản báo cáo+ Trang tựa (có thể làm bìa riêng) ghi đề tài nghiên cứu, đơn vị hoặc cá nhân thực

hiện nghiên cứu , thời gian hoàn thành cuộc nghiên cứu.+ Bản mục lục vấn đề (có thể để ở đầu hoặc cuối bản báo cáo) ghi rõ vị trí trang

của các đề mục nhằm tiện lợi cho việc nghiên cứu.+ Lời cảm tạ( nếu thấy cần thiết) cảm tạ những đơn vị, cá nhân tạo điều kiện giúp

đỡ hoàn thành cuộc nghiên cứu.+ Tiếp theo là phần nội dung chính của bản báo cáo: đặt vấn đề, phương pháp

nghiên cứu, kết quả nghiên cứu (đã trình bày trong phần nội dung) .+ Phần phụ lục: những bảng biểu , số liệu chưa tiện đưa vào trong phần nội dung

báo cáo có thể trình bày riêng thành phần phụ lục đính kèm bản báo cáo. Nếu có phần phụ lục thì trong phần nội dung , chỗ nào liên quan đến việc xem phụ lục phải chỉ rõ cách tra cứu phụ lục , do đó phụ lục cần được đánh số thứ tự (A,B,C,…) để dễ bề nghiên cứu.

+ Cuối cùng là danh mục tài liệu tham khảo đã sử dụng: bao gồm các tài liệu về phương pháp luận, tài liệu tra cứu dữ liệu thứ cấp hoặc tên các đề tài khác mà cuộc nghiên cứu đã tham khảo.

b. Các nguyên tắc khi trình bày một bản báo cáo (Về hình thức)Dễ theo dõi:+ Bản báo cáo phải có cấu trúc hợp lý , nhất là giữa các phần có liên quan với

nhau, phần sau có thể sử dụng kết quả của phần trước ,mặt khác cũng nên tránh trùng lắp.

+ Các tiêu đề phải rõ ràng, lôgic với nhau, tối kỵ trường hợp một bản báo cáo cách trình bày lộn xộn giữa các mục ,các phần.

80

Nghiên cứu Marketing

Rõ ràng: Rõ ràng có nghĩa là từng nội dung phải được trình bày mạch lạc, riêng biệt, đọc

dễ hiểu và đặc biệt tránh nguy cơ hiểu lầm .Để đảm bảo yêu cầu này , có thể nên gởi cho 2, 3 người khác xem và góp ý kiến trước khi in chính thức.Trình bày ngắn gọn.

Tâm lý người đọc (nhất là lãnh đạo) không muốn đọc một báo cáo dài lê thê. Tuy nhiên trình bày ngắn gọn nhưng phải xúc tích ,đủ ý. Vì vậy từng câu chữ đưa vào báo cáo phải suy nghĩ , cân nhắc sao cho thật sát ý , hiệu quả truyền đạt cao , tránh sa đà, diễn giải lòng dòng.

Một trong các kỹ năng để đảm bảo yêu cầu này là sử dụng các phương tiện nhìn trong bản báo cáo, ví dụ thay vì dùng lời để diễn tả một cách dài dòng , ta có thể dùng hình ảnh , biểu đồ, đồ thị,… có thể giúp cho bản báo cáo thêm sinh động và trực quan hơn.Trình bày hấp dẫn

Hấp dẫn có ý nghĩa là khi mới nhìn vào bản báo cáo người ta đã muốn đọc rồi , chưa cần biết nội dung ra sao. Một số kỹ năng sau đây sẽ làm tăng tính hấp dẫn của bản báo cáo: In: thay vì viết tay, ta có thể in trên máy, mặc dù tốn kém hơn nhưng báo cáo sẽ đẹp hơn, nghiêm túc hơn, người ta sẽ thích đọc một bản in hơn là một bản viết tay. Nếu không thể in được thì chí ít cũng phải đánh máy cho rõ ràng và nghiêm chỉnh.Giấy : cần thiết phải sử dụng giấy trắng và chỉ sử dụng một mặt , mặt sau để trắng vừa tiện lợi cho việc sữa chữa , vừa tạo tâm lý tốt cho người đọc. Nội dung nhấn mạnh :Những nội dung cần nhấn mạnh có thể cần được in chữ nghiêng hoặc dùng mực màu để thể hiện sẽ tạo hiệu quả nơi người đọc.

3. Các Nguyên Tắc Trình Bày Số Liệu Trong Bản Báo Cáo3.1 Nguyên tắc trình bày số liệu dưới dạng bảnga. Tựa của bảng.

Tên bảng phải đảm bảo phản ánh đúng nội dung của bảng Tên bảng phải được trình ngắn gọn, rõ ràng.b. Số thứ tự bảng:

Vì một bảng nhưng có thể sử dụng , phân tích nhiều lần , do đó để tránh nhầm lẫn và tiện tra cứu , các bảng cần phải được đánh số thứ tự nhất quán.c. Cách sắp xếp các mục.

Phải theo một lôgic hay trình tự nhất định sao cho có thể đưa ra được các khía cạnh nổi bật của dữ liệu .Mặt khác, cách sắp xếp các mục còn phụ thuộc vào việc xem xét hướng tác động của quan hệ nhân quả.d. Đơn vị đo lường :

Đơn vị đo lường phải được nêu rõ trong từng phạm trù , trừ khi tự nó đã quá rõ ràng . Trong một bảng có thể chỉ sử dụng một đơn vị đo lường chung hoặc sử dụng nhiều đơn vị đo lường cho mỗi phạm trù.e. Tổng số :

Trong đa số trường hợp, tổng số được trình bày sau cùng (hàng cuối cùng hoặc lề phải) tuy nhiên, khi cần nhấn mạnh các con số tổng , người ta có thể để chúng ở hàng đầu tiên của phạm trù, khi đó cần gạch dưới các con số này để tránh nhầm lẫn.

81

Nghiên cứu Marketing

f. Nguồn gốc dữ liệu:Nguồn gốc dữ liệu cần phải được ghi chú rõ ràng để tiện việc truy cứu khi cần

thiết (ngoại trừ số liệu do chính nhà nghiên cứu thu thập).Các ghi chú này cần phải đặt ở dưới bảng phía lề trái.g. Chú thích cuối trang:

Chú thích được sử dụng để trình bày rõ hơn những điều không thể thể hiện trên các bảng bao gồm một số đặc tính của dữ liệu hay phương pháp tính toán. Chỗ nào cần chú thích thêm có thể đánh ký hiệu sao (*) hoặc kí hiệu chữ (a,b,c,…) vì có thể gây nhằm lẫn với các con số khác trong bảng.Ở cuối trang , nơi dành cho phần chú thích nên có một gạch ngang để phân định với phần nội dung của trang, dưới phần gạch ngang dành để ghi chú thích.3.2 Các nguyên tắc trình bày biểu đồ hay đồ thịa. Dữ liệu định lượng:có thể trình bày các dạng biểu đồ sau:

+ Biểu đồ thanh: có 2 loại là thanh tần suất tuyệt đối và thanh tần suất tương đối.Đối với dữ liệu định lượng , khi biểu diễn bằng biểu đồ thanh cần lưu ý một số điểm:

+ Các thanh thường sử dụng theo chiều đứng ,trên hệ trục tọa độ ,trục ngang (trục hoành) chỉ các giá trị quan sát, trục đứng (trục tung) chỉ tần số quan sát (tương đối hoặc tuyệt đối).

+ Độ lớn các thanh tương ứng với độ lớn của khoảng cách lớp trong bảng dữ liệu vì vậy độ lớn các thanh có thể bằng nhau hoặc không bằng nhau.

+ Dữ liệu định lượng mang tính liên tục nên các thanh được xếp liền nhau.

Biểu đồ: Cơ cấu các hộ dân cư chia theo mức thu nhập khác nhau

82

100 200 300 400 500 600 700 Thu nhập

Số hộ

2000

1800 1600

1400

1200

1000

800

600

Nghiên cứu Marketing

+ Biểu đồ dạng đa giác tần suất:+ Từ biểu đồ thanh ta chuyển thnh dạng biểu đồ đa giác tần suất bằng cch:+ Từ gi trị giữa của mỗi thanh ứng với tần suất của thanh đó ta xác định một điểm

trn mặt phẳng toạ độ.+ Nối tất cả các điểm xác định được, ta được một đa giác tần suất.+ Đa giác tần suất cho ta hình ảnh rõ ràng hơn về tập dữ liệu.

Biểu đồ: Cơ cấu các hộ dân cư chia theo mức thu nhập khác nhau

b. Dữ liệu định tính:+ Biểu đồ thanh:+ Thanh có thể để theo chiều đứng hoặc chiều nằm ngang+ Mỗi thanh biểu trưng cho một phạm tránh, do đó cần gắn tên gọi cho mỗi thanh.+ độ lớn của các thanh bằng nhau để tránh sự hiểu lầm về gía trị của các phạm trù+ Vì mỗi thanh biểu trưng cho một phạm trù riêng biệt nên các thanh cần để cách

nhau (khác với dữ liệu định lượng các thanh đứng gần nhau.Ví dụ: Tình hình sử dụng TV …

83

100 200 300 400 500 600 700 Thu nhập

Số hộ

2000

1800 1600

1400

1200

1000

800

600

Nghiên cứu Marketing

+ Biểu đồ múi:+ Có dạng hình tròn hoặc e-lip bao gồm nhiều múi. Tòan bộ hình tròn biểu trưng

cho tổng thể 100%+ Cách trình bày theo quy tắc:+ Múi đầu tiên được bắt đầu ở vị trí của kim đồng hồ chỉ 12 giờ+ Các múi tiếp theo được xếp đặt theo chiều kim đồng hồ và thứ tự độ lớn giảm

dần. Thí dụ: Chỉ biểu đồ múi về tỉ lệ phần trăm cơ cấu dân số theo trình độ học vấn.

84

JVC 50%

SONY 20%

PANASONIC 15%

SAMSUNG 8%

KHC 7%

10 20 30 40 50 %

Biểu đồ: Tỷ lệ chiếm lĩnh thị trường của các nhãn hiệu TV

Nghiên cứu Marketing

*********************************

Câu hỏi ôn tập chương 10 (Báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu):

1.Trình bày vai trò và chức năng của bản báo cáo . 2. Hãy cho biết một số kỹ thuật khi trình bày một bản báo cáo . 3. Nguyên tắc trình bày số liệu trong bản báo cáo của dữ liệu định tính và dữ

liệu định lượng?

85

A

B

C

D

E

F

B = 35%

C = 40%

D = 10%

E=6%

A=

5%

F=

4%

Nghiên cứu Marketing

Tài liệu tham khảo

1. David J. Luk and Ronald S. Rubin. Marketing Research,7th Edition, Prentice Hall International,USA, 1987.

2. Melvin Crask, Richard Fox and Roy Stout, Marketing Research,7th Edition, Prentice Hall,New Jersey, 1985.

3. Magaret Crim,The Marketing Research Process,2nd Edition, Prentice Hall International, New Jersey, 1985.

4. David J. Luk and Ronald S. Rubin_ Người dịch:Phan Thăng và Nguyễn văn Hiến_ Nghiên cứu Marketing, NXB Trẻ TP. Hồ Chí Minh, 1993.

5. Nghiên cứu Marketing,PGS.TS Nguyễn thị Liên Diệp, NXB Thống kê 1997.

6. Nghiên cứu tiếp thị,Trần Xuân Kiêm_Nguyễn văn Thi, NXB Thống kê 2001.

7. Nghiên cứu Marketing,TS Nguyễn Viết Lâm, NXB Giáo dục 1999.

8. Nghiên cứu Marketing,TS Nguyễn Đình Thọ, NXB Giáo dục 1998.

9. Nghiên cứu Marketing,Dương Hữu Hạnh, NXB Thống kê 2005.

10. Nghiên cứu thị trường_Giải mã nhu cầu khách hàng-_Bộ sách Quản trị maketing, NXB Trẻ 2006.

86