Диссертация: Выявление факторов, влияющих на выбор FMCG-товаров премиум класса в точках продаж

Таким образом, в ходе метрического анализа главных компонент (факторного анализа) 14 исходных переменных были сгруппированы в 4 укрупненных латентных переменных. (См. Рис.

3.7 Построение модели связи измеряемых конструктов и латентных переменных с помощью метода моделирования структурными уравнениями

Построение измерительной модели и оценка ее качества

Далее все модели, вычисления и операции производились с помощью AMOS SPSS.

На первом этапе МСУ необходимо проверить, насколько предположение о структуре связей между латентными и измеримыми переменными было правдиво. Для этого надо построить измерительную модель и объяснить ее показатели качества. (См. Рис. 8)

Рисунок 8 Измерительная модель КФА

Для проверки качества измерительной модели будут проверены критерии надежности (CR), валидности (AVA) и качество приближения ((goodness-of-feet results).

CR (композитная надежность) объясняет согласованность измеримых переменных между собой. Надежность конструктов достигается при пороговом значении >0,7 [67]. CR рассчитывается по формуле:

,

где: лi - стандартизированные факторные нагрузки; дi - дисперсии ошибок; p - число измеримых переменных.

Валидность проверяется с помощью показателя AVE, или соотношения между дисперсией, объясненной компонентой и полной дисперсией соответствующих ей переменных. Минимально допустимое пороговое значение - 0,5 [67].

В таблице 17 приведены ключевые показатели качества измерительной модели и их нормативные значения.

Таблица 17. Индексы качества измерительнои? модели [67]

Квадратный корень ошибки аппроксимации незначительно выходит за пределы допустимых значений. Это значит, что результаты модели могут быть ненадежны. Однако, мы можем использовать ее для проверки гипотез и совершения предварительных управленческих выводов. Также, ч2=351,355при количестве степеней свободы, равному 71, свидетельствует о том, что вероятность случайного совпадения не превышает уровень 5%. Можно утверждать, что модель имеет приемлемое качество приближения.

Таблица 18 Показатели композитной надежности и конвергентной валидности латентных переменных.

Все найденные латентные переменные композитно надежны и согласованы. Также все переменные, кроме «Качества», можно считать умеренно валидными.

3.8 Построение структурной модели факторов выбора FMCG товаров премиум класса в точке продаж

После проверки валидности и надежности измерительной модели, можно приступить к построению структурной модели. В ней будут отражены связи между латентными (измеримыми переменными) и зависимой переменной, которая характеризует склонность покупателей приобретать товары народного потребления премиум класса. Также будет показана сила связи зависимой переменной и переменными, отвечающими за особенности потребительского поведения.

На основе предлагаемой ранее теоретической исследовательской модели, можно сделать следующие предположения:

- Факторы Quality, Visibility, Place и Promotion влияют на склонность к покупке более дорогого товара с супермаркете. При чем есть гипотеза, что фактор имеет наименьшую связь с зависимой переменной.

- Наибольшую силу влияния имеют компоненты Видимости продукта на полке и Качества продукта

- Факторы внутримагазинной среды в меньшей степени влияют на склонность к приобретению премиального FMCG товара в точке продаж.

- Факторы, описывающие особенности поведения потребителя имеют значимую связь с зависимой переменной.

Предполагаемая структурная модель связи латентных и измеряемых конструктов показана на рисунке 9.

Рисунок 9 Предполагаемая структурная модель латентных конструктов и зависимой переменной.

Главная цель тестирования конструктов модели заключается в проверке наличия и согласованности с теорией тех латентных переменных, которые были получены путем конфирматорного факторного анализа.

Необходимо проверить надежность и валидность предложенной модели.

Таблица 19 Индексы качества авторской структурной модели

Из таблицы видно, что по всем показателям качества модели, она не описывает достаточно хорошо структуру данных массива. Именно поэтому автору было необходимо исключить большинство переменных, относящихся к особенностям поведения человека, из модели. Осталась только одна переменная Char_3, или Импульсивность. Полученную скорректированную структурную модель можно увидеть на рисунке 10.

Рисунок 10 Структурная модель факторов, влияющих на выбор FMCG товара премиум-класса в точках продаж.

Скорректированная модель была также проверена на валидность и надежность. Из таблицы 20 видно, что все показатели качества модели максимально приближены к пороговым значениям, что говорит о ее пригодности для дальнейшего анализа и интерпретации.

Таблица 20 Индексы качества структурной модели.

Однако стоит признать, что данная модель имеет ограничения, о которых будет сказано далее. Существование данных ограничений доказывается достаточно низкими показателями PGFI и PNFI.

3.9 Ограничения модели

Построенная модель структурных связей не является идеальной. Это может быть вызвано следующими причинами:

1) Способ сбора данных. Самый правильный метод сбора данных при изучении товаров народного потребления - равномерный срез всей генеральной совокупности. В данном исследовании достаточно велики как случайные ошибки, связанные с выборкой, так и не связанные с ней. Например, ввиду того, что опрос затрагивал отношение к выбору товаров премиальной категории, есть вероятность искажения ответов самими респондентами, так как ответы на вопросы косвенно указывали на их покупательскую способность. Также стоит отметить, что выборка формировалась методом снежного кома в сети интернет.

2) Не корректная формулировка главного вопроса зависимой переменной. В данном исследовании изучались такие понятия, как склонность и вероятность. Иногда существует вероятность ошибки или неточности в формулировке вопроса. Соответственно, респонденты могли либо понять его не правильно, либо каждый из опрашиваемых понимал его по-своему.

3.10 Интерпретация структурной модели факторов, влияющих на выбор FMCG товара премиум класса в точке продаж

На данном этапе исследования автор провел анализ статистической значимости связей между латентными переменными и зависимой измеримой переменной, которая оценивалась респондентами. Также был проведен дополнительный множественный регрессионный анализ факторов особенностей поведения потребителей для более детального обсуждения результатов исследования.

На рисунке 10 показана направленность взаимосвязей, коэффициенты факторной нагрузки и коэффициенты регрессии. Они показывают силу связи между исследуемыми переменными.

Структура интерпретации модели приведена относительно выдвинутых ранее исследовательских гипотез. Гипотеза № 1 была подтверждена ранее.

H2: На склонность к покупке дорогих товаров влияет импульсивность

Метод структурных уравнений показал, что данный фактор - единственный значимый из семи предложенных в исследовательской модели. Чтобы в этом убедиться, нужно было построить дополнительную множественную регрессию в SPSS. Из Сводки модели видно, что 22% модель описывает 25% случаев ответов респондентов. Это число не велико, однако подходит для исследования, так как структура поведенческих индикаторов и предпочтений среди товаров массового спроса не однородна.

Таблица 21 Сводная таблица модели множественной регрессии

Для всех измеренных моделей показатель статистической значимости был равен 0. Это значит, что регрессионные модели, построенные на данной выборке справедливы для всей генеральной совокупности. Также была проверена коллинеарность (наличие взаимосвязи) между независимыми переменными регрессионной модели. Значения показателей Tolerance и VIF находятся в пределе допустимых значений. Возникновение нежелательного эффекта мультиколлинеарности невозможно.

Коэффициенты Beta показывают относительную значимость переменных в модели. В данном случае наибольшей значимостью обладает фактор Импульсивность, как и предполагалось. Интересно, что не была найдена связь между склонность к покупке дорогого товара и конформностью, то есть стремлению человека ориентироваться на мнение окружающих (Sig>5%).

Таблица 22 Коэффициенты множественной регрессии

H3: На вероятность покупки дорогого товара влияет желание себя побаловать