- 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.
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) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá trị ban đầu (Initial Eigenvalues)
Tổng hệ số tải bình phương sau khi trích xuất (Extraction Sums of Squared
Loadings)
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: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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- Watson
1 .756a .572 .565 .61518 2.098
a. Thành phần xác định: (hằng số), CAMTHONG, HUUHINH, PHUCVU, DAMBAO, TINCAY b. Biến phụ thuộc: HAILONG
Kết quả:Mô hình có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,565 nghĩa là có 56,5% sự biến thiên của biến hài lòng (HAILONG) được giải thích bởi sự biến thiên của 5 thành phần với độ tin cậy là 95% (mức ý nghĩa thống kê F trong ANOVA < 0,05).
Durbin-Watson = 2,098 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3
Bảng 4.6: Phân tích Anova
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 148.585 5 29.717 78.524 .000b Phần dư 111.263 294 .378 Tổng 259.848 299
a. Biến phụ thuộc: HAILONG
Xem xét kiểm định F thông qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0 hay là giả thuyết không tồn tại quan hệ giữa các nguyên nhân và kết quả, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào
đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.7: Hồi quy tuyến tính bội
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Hệ số Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn
Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) -.399 .206 -1.932 .054 HUUHINH .168 .053 .142 3.184 .002 .736 1.359 DAMBAO .199 .055 .193 3.599 .000 .505 1.979 TINCAY .207 .058 .204 3.553 .000 .443 2.259 PHUCVU .189 .053 .180 3.590 .000 .580 1.724 CAMTHONG .313 .044 .303 7.135 .000 .809 1.236
a. Biến phụ thuộc: HAILONG
Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0, mà 5 biến độc lập có Sig. < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Vậy là 5 biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa điều kiện 1 ≤ VIF < 5, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình: Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,565 cho thấy độ
phù hợp của mô hình khá cao. Các biến độc lập giải thích được 56,5% biến HAILONG. Durbin-Watson = 2,098 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Xem xét kiểm định F thông qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ
Xem xét đa cộng tuyến: Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0 thì các biến độc lập của mô hình đều có Sig. < 0,05, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Như vậy các biến độc lập đều có
ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa
điều kiện 1 ≤ VIF < 5, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa như sau:
HAILONG = 0,303*CAMTHONG + 0,204*TINCAY + 0,193*DAMBAO + 0,180*PHUCVU + 0,142*HUUHINH
4.5. Kiểm tra các giảđịnh ngầm của hồi quy tuyến tính
Giảđịnh về liên hệ tuyến tính:Đồ thị biểu diễn giá trị dựđoán chuẩn hoá theo phần dư chuẩn hoá cho thấy sự phân tán ngẫu nhiên. Chính vì vậy, giảđịnh này không bị vi phạm (Xem thêm phụ lục 10)
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Theo biểu đồ tần số phần dư
chuẩn hoá, giá trị trung bình Mean=-7,39*10-15 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,992 (gần bằng 1). Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư cũng cho thấy phân phối của phần dư có dạng phân phối chuẩn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dư, các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thoả yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
Giả định không có tương quan giữa các phần dư: Đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị = 2,098 biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4 nên ta chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến): Chỉ số VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu chỉ số này vượt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra và trên 5 là có đa cộng tuyến. Trong phương trình hồi quy này, hiện tượng
Kiểm định các giả thiết Sự tin cậy (TINCAY)
Giả thuyết H1: Sự tin cậy có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = 0,204, sig. (β2) = 0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Hiệu quả phục vụ (PHUCVU)
Giả thuyết H2: Hiệu quả phục vụ có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Hệ số
hồi quy chuẩn hóa β3 = 0,180, sig. (β3) = 0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Sự hữu hình (HUUHINH)
Giả thuyết H3: Sự hữu hình có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = 0,142, sig. (β4) = 0,002 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Sựđảm bảo (DAMBAO)
Giả thuyết H4: Sự đảm bảo có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β5 = 0,193, sig. (β5) = 0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Sự cảm thông (CAMTHONG)
Giả thuyết H5: Sự cảm thông có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β6 = 0,303, sig. (β6) = 0,000< 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Kết quả kiểm định giả thuyết được tóm tắt như bảngsau:
Bảng 4.11: Kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định
Giả thuyết H1: Sự tin cậy có tác động dương (+) lên Sự hài lòng.
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05 Giả thuyết H2: Hiệu quả phục vụ có tác động
dương (+) lên Sự hài lòng.
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05 Giả thuyết H3: Sự hữu hình có tác động dương (+) lên Sự hài lòng. Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,002 < 0,05
Giả thuyết Kết quả kiểm định
Giả thuyết H4: Sựđảm bảo có tác động dương (+) lên Sự hài lòng.
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000< 0,05 Giả thuyết H5: Sự cảm thông có tác động dương
(+) lên Sự hài lòng.
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05
4.6. Nhận định kết quả phân tích
Từ phân tích định lượng tác giảđã tìm ra được 5 thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi đến với trung tâm bảo hành Acer tại thành phố Hồ Chí Minh. Mức độ ảnh hưởng của các thành phần được thể hiện qua phương trình sau:
Mức độ hài lòng = 0,303* Cảm thông + 0,204* Tin cậy + 0,193* Đảm bảo
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});