Căn cứ trên thang đo tham khảo, nhóm thảo luận đã tiến hành hiệu chỉnh và thống nhất ý kiến để hoàn thành thang đo chính thức. Thang đo gồm 25 biến quan sát thuộc 5 nhân tốđộc lập và 5 biến quan sát thuộc nhân tố phụ thuộc.
Bảng 3.1: Thang đo chính thức
Thành phần
Số thứ tự Biến quan sát Nguồn tham khảo
Sự tin cậy
Khi tôi sửa máy tại trung tâm bảo hành của Acer:
1 Tôi hoàn toàn yên tâm khi gửi máy lại
để bảo hành
Thảo luận nhóm 2 Trung tâm luôn thông báo cho tôi cụ
thể thời gian thực hiện.
Parasuraman (1988) 3 Trung tâm hoàn trả máy đúng với lịch
hẹn. Parasuraman (1988) 4 Các chi phí đều đúng với những thỏathuận ban đầu. Thảo luận nhóm 5 Máy của tôi được khắc phục tốt ngay
từ lần bảo hành đầu tiên. Parasuraman (1988) Hiệu quả phục vụ
Các nhân viên bảo hành của Acer:
6
Có tác phong chuyên nghiệp. Thảo luận nhóm 7 Luôn tỏ ra thân thiện và lịch sự khi
giao tiếp với tôi.
Parasuraman (1988)
Thành phần
Số thứ tự Biến quan sát Nguồn tham khảo
8 Có đủ kỹ năng chuyên môn để kiểm tra nhanh chóng sự cố. Parasuraman (1988) 9 Phán đoán chính xác tình trạng lỗi của máy. Thảo luận nhóm 10 Xử lý nhanh chóng việc tiếp nhận. Thảo luận nhóm Sự hữu hình
Trung tâm bảo hành của Acer:
11 Rất dễ tìm địa chỉ của trung tâm bảo hành Acer.
Thảo luận nhóm 12 Trung tâm bảo hành được bài trí
chuyên nghiệp.
Thảo luận nhóm 13 Trang thiết bị của trung tâm trông rất
hiện đại.
Parasuraman (1988) 14 Nhân viên của trung tâm có trang phục
gọn gàng.
Parasuraman (1988) 15 Thời gian phục vụ của trung tâm linh
hoạt cho tôi liên hệ sửa chữa. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Parasuraman (1988)
Sựđảm bảo
Khi đến bảo hành tại Acer:
16 Máy của tôi được bảo hành nhanh chóng, đúng hạn.
Parasuraman (1988) 17 Máy của tôi được bảo hành theo đúng Thảo luận
Thành phần
Số thứ tự Biến quan sát Nguồn tham khảo
quy định về bảo hành. nhóm 18 Các nhân viên luôn có thời gian dành
cho việc hỗ trợ tôi.
Parasuraman (1988) 19 Trung tâm luôn tạo dễ dàng cho tôi
trong suốt quá trình bảo hành.
Parasuraman (1988) 20 Máy của tôi hoạt động tốt sau khi nhận
lại.
Thảo luận nhóm
Sự cảm thông
Các nhân viên bảo hành Acer:
21
Quan tâm lắng nghe các vấn đề của tôi. Parasuraman (1988) 22
Ghi nhận cẩn thận các sự cố về máy. Thảo luận nhóm 23 Giải thích cẩn thận cho tôi về các quy
định bảo hành. Thảo luận nhóm 24 Đưa ra những lựa chọn hợp lý để hỗ trợ tôi khắc phục sự cố. Thảo luận nhóm 25 Luôn nỗ lực giúp tôi giải quyết sự cố
trong thời gian ngắn nhất.
Thảo luận nhóm Sự hài
lòng
Sau khi bảo hành máy tại Acer:
26 Tôi hài lòng về thái độ phục vụ của nhân viên tại trung tâm bảo hành.
Thảo luận nhóm
Thành phần
Số thứ tự Biến quan sát Nguồn tham khảo
27 Tôi hài lòng về chất lượng máy sau bảo hành.
Thảo luận nhóm 28 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tôi hài lòng về thời gian bảo hành. Thảo luận nhóm 29 Tôi đánh giá cao hoạt động của trung
tâm bảo hành Acer.
Thảo luận nhóm 30 Tôi sẽđến trung tâm bảo hành Acer
khi máy của tôi gặp sự cố lần sau.
Thảo luận nhóm
3.2. Thiết kế mẫu
3.2.1. Phương thức lấy mẫu.
Nghiên cứu của tác giả là nghiên cứu khám phá và sử dụng cách thức chọn mẫu phi xác xuất với hình thức chọn mẫu thuận tiện. Thông tin được thu thập thông qua bảng câu hỏi trả lời trực tiếp.
3.2.2. Kích thước mẫu.
Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến quan sát đưa vào phần tích (Nguyễn, 2007). Để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến quan sát là 5:1, nghĩa là 1 biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên (Hair &ctg, 2006 trích từ Nguyễn, 2007). Trong nghiên cứu này, tác giả lấy kích thước mẫu theo công thức: N ≥ 5*x (trong đó: x là tổng số biến quan sát). Nghiên cứu gồm có 25 biến quan sát, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 125.
3.2.3. Xử lý và phân tích dữ liệu.
3.2.3.1. Kiểm định và đánh giá thang đo.
Đánh giá thang đo nghiên cứu các khái niệm nghiên cứu cần thực hiện kiểm tra
độ tin cậy và giá trị thang đo. Hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) giúp xem xét và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm nghiên cứu cần đo lường. Thang đo của nghiên cứu được xây dựng là thang đo đa hướng, vì vậy khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phải tính cho từng thành phần. Đồng thời, sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA để kiểm tra độ giá trị của thang đo.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Sử dụng phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA nhằm loại ra các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn và Nguyễn, 2007).
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 -0.80]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.60 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn, 2012). Các biến đo lường dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến - tổng (Item – total correclation)
≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu, hay nói cách khác nếu biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correclation) <0.30 thì bị loại khỏi thang đo (Nunnally &Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn & Nguyễn, 2002). Khi thang đo có biến quan sát bị
loại thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha sẽđược tính lại (Nguyễn & ctg, 2007). Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi thực hiện bước xác định độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ
số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng (item – total correclation) để loại bỏ các biến rác, tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để xác
định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo đồng thời rút gọn các nhóm biến quan sát theo từng tập biến.
Thang đo đạt giá trị hội tụ khi hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải ≥ .40 trong một nhân tố (Jun &ctg, 2002 trích từ Ngô, 2011) và
đạt độ giá trị phân biệt khi khác biệt giữa các nhân tố≥ 0.30 (Jabnoun &ctg, 2003 trích từ Ngô, 2011). Số lượng nhân tố được xác định dựa theo chỉ số Eigenvalue. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Garson, 2003).
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích > 50% (Nguyễn, 2012)
3.2.3.2 Kiểm định và đánh giá mô hình nghiên cứu
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu
- Kiểm định giả thuyết vềđộ phù hợp của mô hình
- Xác định mực độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động lên dự định thôi việc của công nhân.
Tóm tắt chương 3: Trong chương này, tác giả đã trình bày các bước thực hiện quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo và các bước thực hiện nhằm thu thập dữ liệu khảo sát phục vụ cho việc phân tích đánh giá của đề tài. Thang đo chính thức gồm 25 biến quan sát thuộc 5 nhân tốđộc lập (Sự cảm thông, Sự tin cậy, Hiệu quả phục vụ, Sự hữu hình, Sựđảm bảo) và 5 biến quan sát thuộc nhân tố phụ thuộc (Sự hài lòng). Tác giả cũng đã xác định kích cỡ mẫu phục vụ cho việc nghiên cứu là 300 mẫu, phù hợp với yêu cầu về kích cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 150 mẫu (Theo Hair, Anderson, Tatham & Black (1998)). Để thu thập đánh giá của khách hàng, tác giả đã sử dụng thang đo Linkert 5 mức độ, việc khảo sát được tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn trực tuyến thông qua bảng. Tác giả sẽ chọn ra 300 mẫu hoàn chỉnh để phục vụ cho việc phân tích định lượng trong chương tiếp theo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Đặc điểm mẫu khảo sát Bảng 4.1: Thống kê đặc điểm giới tính, độ tuổi của số liệu khảo sát Thông tin mẫu Tần số Tỷ lệ % Giới tính Nam 200 66,7% Nữ 100 33,3% 18 - 24 33 11,0% Tuổi 25 - 34 142 47,3% 35 - 44 78 26,0% Trên 45 47 15,7% (Nguồn: số liệu khảo sát)
Sau khi loại bỏ những bảng khảo sát không điền đủ thông tin, tác giả nhận được 300 bảng khảo sát hợp lệ từ 350 bảng phát đi.Thống kê mô tả dữ liệu cho thấy:
Về giới tính: Có 200 người là nam (chiếm 66,7%), 100 người là nữ (chiếm 33,3%)
Về tuổi tác: Có 33 người tuổi từ 18-24 (chiếm 11%), 142 người tuổi từ 25-34 (chiếm 47,3%), 78 người tuổi từ 35-44 (chiếm 26%), 47 người tuổi trên 45 (chiếm 15,7%). Nhóm tuổi phổ biến là 25-44 tuổi (chiếm 73,3%)
Như vậy, người tham gia khảo sát chủ yếu là nam, trong độ tuổi từ 25 – 44.
4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Đề tài gồm 6 thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu. Các thang đo của khái niệm sẽđược đánh giá thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích EFA với dữ liệu thu thập được.
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994).
Bảng 4.2: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha các thang đo ban đầu
Tên Thang đo Số biến quan sát Độ tin cậy Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ nhất Độ tin cậy lớn nhất khi loại bỏ một biến Kết luận Sự tin cậy 5 0,854 0,574 0,848 Đạt Hiệu quả phục vụ 5 0,840 0,526 0,837 Đạt Sự hữu hình 5 0,812 0,554 0,837 Đạt Sựđảm bảo 5 0,846 0,609 0,826 Đạt Sự cảm thông 5 0,800 0,480 0,794 Đạt Sự hài lòng 5 0,902 0,622 0,908 Đạt
(Nguồn: Phụ lục 5, Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha)
Kết luận: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo đều có
độ tin cậy lớn hơn 0,6 nên đạt độ tin cậy. Điều này cho thấy các biến có mối liên hệ
chặt chẽ với nhau trong cùng khái niệm thành phần. Hệ số tương quan biến – tổng của các biến đều đạt yêu cầu > 0,3. Như vậy, tất cả 30 biến quan sát đều đạt yêu cầu và
được giữ lại để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số
tải nhân tố (Factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO phải có giá trị trong khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là Sig. phải nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng sự, 2008).Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 đối với các biến quan sát đo lường (Gerbing và Anderson, 1988)
Phân tích EFA các nhân tốđộc lập
Phương pháp EFA được sử dụng cho 25 biến quan sát của 5 nhân tố độc lập, sử
dụng phương pháp Principal component analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1.
Bảng 4.3: Phân tích EFA nhân tốđộc lập Kiểm định KMO và Bartlett's Hệ số KMO .892 Cấu hình Bartlett Xấp xỉ Chi bình phương 3667.594 Df 300 Sig. .000
Tổng phương sai được giải thích
Thành phần (Component)
Giá trị ban đầu (Initial Eigenvalues)
Tổng hệ số tải bình phương sau khi trích xuất (Extraction Sums of Squared
Loadings) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tổng hệ số tải bình phương sau khi xoay (Rotation Sums of Squared
Loadings) Tổng (Total) % phương sai (% of Variance) % tích lũy (Cumulative %) Tổng (Total) % phương sai (% of Variance) % tích lũy (Cumulative %) Tổng (Total) % phương sai (% of Variance) % tích lũy (Cumulative %) 1 8.497 33.986 33.986 8.497 33.986 33.986 3.508 14.032 14.032 2 2.335 9.340 43.326 2.335 9.340 43.326 3.240 12.962 26.994 3 2.207 8.826 52.153 2.207 8.826 52.153 3.145 12.579 39.573 4 1.442 5.767 57.919 1.442 5.767 57.919 2.911 11.646 51.219 5 1.172 4.688 62.608 1.172 4.688 62.608 2.847 11.389 62.608 6 .843 3.370 65.978 7 .769 3.076 69.054 8 .710 2.839 71.893 9 .687 2.748 74.642 10 .650 2.602 77.243 11 .619 2.476 79.719 12 .559 2.235 81.954 13 .531 2.125 84.080 14 .478 1.912 85.992 15 .458 1.834 87.826 16 .430 1.719 89.545 17 .387 1.548 91.093 18 .359 1.435 92.528 19 .321 1.286 93.813 20 .309 1.237 95.050 21 .298 1.191 96.241 22 .278 1.113 97.354 23 .243 .972 98.327 24 .218 .871 99.198 25 .201 .802 100.000 Phương pháp trích xuất: phân tích thành phần chính.
Kết quả cho thấy:
Có 5 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1,172 (đạt yêu cầu > 1).Phương sai trích là 62,608%(đạt yêu cầu ≥ 50%).Hệ số KMO bằng 0,892 (đạt yêu cầu ≥ 0,5) nên EFA phù hợp với dữ liệu.
Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett’s đạt giá trị 3667,594 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (đạt yêu cầu ≤ 0,05). Do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.Các thang đo sau khi phân tích vẫn giữ nguyên các biến quan sát.
Phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
Phương pháp EFA được sử dụng cho 5 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc, sử
dụng phương pháp Principal component analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1.
Bảng 4.4:Phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
Kiểm định KMO and Bartlett's
Hệ số KMO .853 Cấu hình Bartlett Xấp xỉ Chi bình phương 971.823 df 10 Sig. .000 Thành phần (Component)
Giá trị ban đầu (Initial Eigenvalues) Tổng hệ số tải bình phương sau khi trích xuất (Extraction Sums of Squared Loadings)
Tổng (Total) % phương sai (% of Variance) % tích lũy (Cumulative %) Tổng (Total) % phương sai (% of Variance) % tích lũy (Cumulative %) 1 3.598 71.956 71.956 3.598 71.956 71.956 2 .552 11.049 83.005 3 .410 8.194 91.198 4 .266 5.317 96.515 5 .174 3.485 100.000
Kết quả cho thấy:
Phương sai trích là 71,956% (đạt yêu cầu ≥ 50%).
Hệ số KMO bằng 0,853 (đạt yêu cầu ≥ 0,5) nên EFA phù hợp với dữ liệu.
Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett’s đạt giá trị 971,823 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (đạt yêu cầu ≤ 0,05).
Thang đo sau khi phân tích vẫn giữ nguyên các biến quan sát.
Kết luận:
Như vậy, thang đo chính thức sau khi xử lý EFA vẫn giữ nguyên tất cả biến quan sát. Tác giả sẽ dùng giá trị trung bình của từng thang đo (sau khi loại biến) để
phân tích tương quan và phân tích hồi quy trong bước kế tiếp.
4.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thiết
Phân tích tương quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến để xem xét có gây ra vấn đềđa cộng tuyến hay không trước khi đưa vào phân tích hồi quy. Phân tích tương quan sẽđược thực hiện giữa nhân tố phụ thuộc là Sự hài lòng (HAILONG) với 5 nhân tố độc lập gồm: HUUHINH, DAMBAO, TINCAY, PHUCVU, CAMTHONG.
Kết quảđã chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (sig.<0,05) nên tất cả các biến sẽđược sử dụng trong phân tích hồi quy ở bước tiếp theo (Vui lòng tham khảo phụ lục 7).
Phân tích hồi quy bội
Phương trình hồi quy:
Trong đó: Y: Hài lòng (HAILONG) X1: Sự tin cậy (TINCAY) X2: Hiệu quả phục vụ (PHUCVU) X3: Sự hữu hình (HUUHINH) X4: Sựđảm bảo (DAMBAO) X5: Sự cảm thông (CAMTHONG) Bảng 4.5: Độ phù hợp của mô hình Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Ước lượng sai lệch chuẩn
Hệ số Durbin- (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});