Phân tích nhân t trên m u n = 190 v iăph ngăphápărútătríchăcácăthƠnhăph n chính và phép xoay vuông góc, k t qu có 3 nhân t đ c rút trích và trong m i nhân t các thành ph năđ u có h s t i l năh nă0.5 (ph l c 12).
B ng 4.3 Phân tích nhân t (n = 190) (ngu n ph l c 12)
Bi n Nhơnăt ă1 Nhơnăt ă2 Nhơnăt ă3
DU7 .732 .200 .021 NL13 .710 .184 .007 DC16 .569 .075 .242 NL9 .563 .090 .162 DU8 .551 .126 .014 NL10 .547 .026 .284 DC14 .515 .205 .009 NL12 .508 .108 .190 HH20 .223 .830 .064 HH19 .081 .778 .198 HH18 .048 .568 .166 DC15 .102 .517 .124 HH22 .205 .505 .141 TC1 .108 .202 .818 TC4 .287 .035 .663 TC2 .176 .163 .661 DU5 .151 .039 .528
Nhân t 1ăđ c t o thành b i 8 bi n t ba nhân t banăđ u g m: DC16, DC14 c a thành ph nă ắs đ ng c mẰ,ă DU7,ăDU8 c a thành ph nă ắs đápă ngẰă vƠăNL9, NL10, NL12 và NL13 c a thành ph nắn ngăl c ph c v Ằ.ăNhơnăt 1 bao g m các bi n nói v n ngă l c chuyên môn c a nhân viên khi NDTCN s d ng d ch v cung c p TTTC.
Nhân t 2ăđ c t o thành b i 5 bi n t hai nhân t banăđ u g m: 4 bi n c a thành ph n ắph ngăti n h uăhìnhẰ là HH18, HH19, HH20, HH22 và 1 bi n c a thành ph năắs đ ng c mẰălƠăDC15. Nhân t 2 bao g m các bi n nói v ph ngăti n h u hình khi NDTCN s d ng d ch v cung c p TTTC.
Nhân t 3ăđ c t o thành b i 4 bi n t hai nhân t banăđ u g m: DU5 c a thành ph năắs đápă ngẰăvƠăTC1, TC2, TC4 c a thành ph n ắtin c yẰ.ăNhơnăt 3 bao g m các bi n nói v s tin c y v d ch v cung c p TTTC khi NDTCN s d ng d ch v cung c p TTTC.
H s KMO = 0.855 và ki măđnh Bartlett v i m căỦăngh aănh h nă0.01 là đ u ki n c năvƠăđ đ phân tích nhân t khám phá. T t c 3 nhân t đ u có Eigen l năh nă1ă
và t ngăph ngăsaiătríchălƠă58.450 ,ăth ăhi nă4ănhơnăt ăgi iăthíchăđ că58.450 ăbi nă thiênăc aăd ăli u,ăch ngăt ăr ngăvi căthi tăl păcácănhơnăt ăm iălƠăphùăh p.
iă v iăba nhơnă t ăm i cóă s ă thayă đ iă nênă taă ki mă đ nhă l iă h ă s ă tină c yă CronbachăAlphaăc aăba nhơnăt ăm iănƠy (ph l c 12).ăK tăqu ăki măđnhăchoăth yăh ă s ăt ngăquanăbi n - t ngăc aăcácăbi năquanăsátăđ uăđ tăyêuăc uă(>ă0.3)ăvƠăAlphaăc aă t ngăbi năc ngănh ăc aăc ănhơnăt ălƠăkháăcao.ăNh ăv y,ănhơnăt ăm iăthƠnhăl pălƠăphùă h p.
4.2.2.2 Thangăđoăs th a mãn
Phân tích nhân t đ i v i khái ni m s th aămƣnăc ngăth a mãn các đ u ki n c a phân tích nhân t ,ăthangăđoăs th a mãn v i 4 bi n quan sát là m tăthangăđoăđ nă h ng (ph l c 13).
4.2.3 Ki măđ nh s khác bi t v m căđ th a mãn gi a nhóm nhà đ uăt ăcóătr
phí và không tr phí
Nghiên c u này s ki măđnh gi thuy t có s khác bi t cóăỦăngh a v m căđ
th a mãn gi aăăhaiănhómăNDTCNăđ i v i d ch v cung c p TTTC có tr phí và không tr phí.
Tác gi ti n hành so sánh m căđ hài lòng trung bình c aăNDTCNăđ i v i d ch v cung c p TTTC gi a có tr phí và không tr phí. T t c các quan sát cho t ng m u
đ c ch n ng uănhiênăđ c l p t 2 t ng th có phân ph i chu năvƠăph ngăsaiăb ng nhau. Cách ch n m u này là Independent- samples design.
D a vào k t qu ki măđ nh s b ng nhau c aă2ăph ngăsaiă(ph l c 15), giá tr Sig. trong ki măđ nh Levence b ng 0.00 nh h nă0,05ănênăph ngăsaiăgi a hai nhóm NDTCN có tr phí và không tr phí có s khác bi t. Vì v y, gi thuy t H0 v s b ng nhau c aăhaiăph ngăsaiăb bác b .ăDoăđó,ătácăgi s d ng k t qu ki măđnh t ph n ki măđnh trung bình v iăph ngăsaiăkhácănhauăậ equal variances not assumed. Giá tr Sig. trong ki măđnh t là 0,003 nh h nă0,05ănênătaăk t lu n có s khác bi tăcóăỦăngh aă
v s th a mãn c a NDTCN khi s d ng d ch v TTTC có phí và không tr phí.
C năc vào giá tr Sig. ta có th bác b gi thuy t H0 và k t lu n m căđ th a mãn trung bình c aăNDTCNăđ i v i d ch v TTTC có tr phí (giá tr trung bình m u là 3,44) l năh năm tăcáchăcóăỦăngh aăth ng kê so v i d ch v TTTC không tr phí (giá tr trung bình m u là 3,12) (ph l c 15).
Sau khi ti n hành ki mă đnh, tác gi đƣă th c hi n ph ng v n thêm m t s
NDTCNăđ tìm hi u sơuăh năvìăsaoăcóăs khác bi t v m căđ th a mãn gi a nhóm nhà
đ uă t ă cóă tr phí và không tr phí. Tác gi ti n hành th o lu nă tayă đôiă v i nh ng NDTCN có s d ng d ch v cung c p TTTC d a trên dàn bài th o lu năđƣăchu n b
tr c (ph l c 16). Tác gi l năl t ph ng v n t ngăNDTCNăchoăđ n khi NDTCN m i nh t có n i dung tr l i gi ng v i nh ngăng i tr l iătr căđóăthìătácăgi s ng ngă
câu tr l i trùng l p v i nh ngăNDTCNătr c. V y t ng c ng có 12 NDTCN tham gia ph ng v n (ph l c 17). N i dung ph ng v năđƣăchoăth y nh ng lý do d năđ n s khác bi t v m căđ th a mãn gi aănhómănhƠăđ uăt ăcóătr phí và không tr phíănh ăsau:
u tiên là s khác bi t v m că đíchă s d ng d ch v TTTC c a hai nhóm NDTCN có tr phí và không tr phí. V i nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC không tr phí thì m căđíchăkhiăs d ng d ch v ch là tham kh o khi c n ra quy tăđ nhăđ uăt .ă
Thông tin c a d ch v TTTC không là y u t quy tăđ nh trong quy tăđ nhăđ uăt ăc a NDTCN. Nó ch đóngăgópăd i 30% trong quy tăđ nhăđ uăt ăc a nhóm NDTCN không tr phí.ăNg c l i, v i nhóm NDTCN s d ng d ch v có tr phí thì thông tin c a d ch v TTTC là thông tin c n thuy t ph i có khi NDTCN có nhu c u đ uăt .ăNó có nh
h ng r t cao trong quá trình ra quy tăđ nhăđ uăt ăc a NDTCN. T tr ngăđóngăgópă
trong quy tăđ nhăđ uăt ălƠătrênă50 ăđ i v i nhóm NDTCN có tr phí. Vì v y nhóm NDTCN này r t chú tr ngăđ n ch tăl ng d ch v TTTC, c th là tính chính xác c a TTTC và th i gian cung c p nhanh nh t.
Th hai là nhu c u s d ng, c th là tính liên t c và năđ nh c a d ch v TTTC. i v i nhóm NDTCN không tr phí thì nhu c u không rõ ràng. Nhóm này d dàng ch p nh n vi c không nh năđ c d ch v liên t c hay s thi u năđ nh c a d ch v do h d dàng thay th b ng nh ng ngu năthôngătinăkhácăđ ra quy tăđ nhăđ uăt .ăNg c l i, v i nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC có tr phí là m t nhu c u c n thuy t. D a vào nh ng thông tin c a d ch v đ h xemăxétăvƠăphơnătíchăđ tìm ki m c ăh i
đ uăt ăvƠăraăquy tăđ nhăđ uăt .ăV i t m quan tr ngănh ăv y, nên b t k m t s c nào c a d ch v s nhăh ng r t nhi uăđ n quá trình đ uăt ăc a NDTCN.
Th ba là cách s d ng thông tin c a d ch v TTTC. V i nhóm NDTCN không tr phí, h ch s d ng nh ng TTTC có tính t ng h p và dành r t ích th i gianăđ phân
tíchăsơuăh nănh ng thông tin và s li uăthuăđ c t d ch v .ăNg c l i, nhóm NDTCN có tr phí thì có m t qui trình rõ ràng v x lý thông tin và s li u theo chi u r ng và theo chi u sâu phù h p v i nhu c u riêng c a NDTCN. Vì th , nhu c u s d ng thông
tin và d li uăTTTCăkháălƠăchuyênăsơuănh ăd li u liên t c t quá kh đ n hi n t i, bao g m t t ngăcôngătyăđ n t ng ngành ngh và toàn th tr ngăầ
V i s khác bi t t m căđích,ănhuăc u và cách s d ng c a 2 nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC có phí và không có phí d năđ n s khác bi t v m căđ th a mãn. Qua cu c ph ng v n trên cho th y là nhóm NDTCN có tr phí m i th t s là s d ng g nănh ăh t thông tin mà d ch v cung c păTTTCămangăđ n. Và do gi i h n th i gian nên tác gi s t p trung vào nhóm NDTCN s d ng d ch v có tr phí. Khi nghiên c u c th v nhóm khách hàng này, s c n thuy t c a c a lu năv nănƠyăs ph c v t tăh nă
cho nh ng nhà cung c pă đangă thuă phíă trênă th tr ng đ giaă t ngă s th a mãn c a khách hàng. Vì v y, tác gi đ u ch nh mô hình nghiên c u và ti n hành phân tích h i qui t p trung vào nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC có tr phí (n = 96).
4.2.4 u ch nh mô hình nghiên c u
ti n hành phân tích h i quy, các nhân t đ căđ t l i tên cho phù h p v i các bi n trong t ng nhân t , mô hình nghiên c uăc ngăđ c hi u ch nh v i các nhân t m i ho c tên g i m i thay cho m t s nhân t bană đ u (ph l c 14) v i m u là nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC có tr phí (n = 96).
Hình 4.1 Mô hình nghiên c uăđi u ch nh m i quan h gi a ch tăl ng d ch v và s th a mãn c aăNDTCNăđ i v i d ch v cung c p TTTC (Ngu n: Tác gi th c hi n)
H2
H3 H1
N ngăl c chuyên môn
Ph ngăti n h u hình
S ătinăc y
S th a mãn c a NDTCN
Phát bi u các gi thuy t
H1: NDTCN c m nh n v n ngăl c chuyên môn c a nhân viên c a công ty cung c p d ch v càng cao thì s th a mãn c a NDTCN v d ch v càng cao. H2: NDTCN c m nh n v ph ngăti n h u hình c a d ch v càng cao thì s th a mãn c a NDTCN v d ch v càng cao. H3: NDTCN c m nh n v s ă tină c y c a d ch v càng cao thì s th a mãn c a NDTCN v d ch v càng cao. Ph ngătrìnhăh i quy:
S th a mãn = 0 + 1 N ngăl c chuyên môn c a nhân viên +
2 Ph ngăti năh uăhình + 3 S tin c y + e
Trongăđóă i là các h s h i quy riêng ph n và e là m t bi năđ c l p ng u nhiên có phân ph i chu n v iătrungăbìnhălƠă0ăvƠăph ngăsaiăkhôngăđ i 2.
4.3 PHÂN TÍCH H I QUI
Mô hình h i quy tuy n tính b i v i bi n ph thu c là s th a mãn c a NDTCN
đ i v i d ch v cung c p TTTC có tr phí và các bi năđ c l păcóăđ c t môăhìnhăđƣă đ c hi u ch nh sau phân tích nhân t g m 3 nhân t (1) N ngăl c chuyên môn c a nhân viên, ký hi u CM, (2) Ph ngăti năh uăhình, ký hi u PT, (3) S tin c y, ký hi u TC v i m u là nhóm NDTCN s d ng d ch v TTTC có tr phí (n = 96).
Ph ngăphápăđ aăcácăbi n vào cùng m tălúcăđ c s d ng cho phân tích h i quy. Các yêu c u trong phân tích h i quy tuy n tính b i: (1) phơnătíchăt ngăquanăgi a các bi n trong mô hình h i quy, (2) Ph ngătrìnhăh i qui, (3) ki măđnh m căđ phù h p c a mô hình, (4) ki m tra gi thuy t.
B căđ u tiên khi ti n hành phân tích h i qui tuy n tính b i, tác gi ti n hành
phơnătíchăt ngăquanăgi a các bi n trong mô hình h i quy. M t h s t ngăquanătuy t
đ i l n (0.85) ch ra m t hi năt ngăđaăc ng tuy n,ăngh aălƠăcácăkháiăni m nghiên c u trùng l p v i nhau và có th chúngăđangăđoăl ng cùng m t m t th , h s t ngăquană
nên nh h nă0.85ăđ đ tăđ c yêu c u v giá tr phân bi t (John & Benet-martinez, 2000- d n theo Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2010).
Trong mô hình h i qui b i có thêm gi thuy t là các bi nă đ c l p không có
t ngăquanăhoƠnătoƠnăv i nhau. Vì v y,ăkhiă căl ng mô hình h i qui b i thì c n ph i ki m tra gi thuy t này thông qua hi năt ngăđaăc ng tuy n. Theo Hair & ctg (2006),
cáchăđoăl ngăđ ki măđnh nhăh ng c aăđaăc ng tuy n là tính giá tr dung sai ho c h s phóngăđ iăph ngăsai (VIF). N u h s VIF l năh nă10ăthìăhi năt ngăđaăc ng tuy n nghiêm tr ngăđangăt n t i.ăNh ăv y,ăđ đ m b o không có hi năt ngăđaăc ng tuy n nghiêm tr ng, mô hình h i quy ph i có h s VIF nh h nă10.
s d ng mô hình h i qui b i c n xem đ u ki n v bi nănh :ăcóăm t bi n ph thu c và ph iălƠăđ nhăl ng và các bi năđ c l p có th lƠăđ nhăl ngăhayăđ nh tính. Trong mô hình h i qui b i trong nghiên c u này, có m t bi n ph thu c là s th a mãn c aăNDTCNăđ i v i d ch v cung c p TTTC có tr phí và bi n ph thu c này là bi n
đ nhăl ng. Các bi năđ c l p còn l i đ u là bi năđ nhăl ng. V y mô hình và bi n trong nghiên c u này là phù h p.
Ki măđnh m căđ phù h p c a mô hình. Ch s dùngăđ đánhăgiáăm căđ phù h p mô hình h i qui b i là h s xácăđ nh 迎態. Vì v y,ăđ ki măđnh m căđ phù h p c a mô hình chính là ki măđnh gi thuy t 茎待: 迎態 = 0 so v i gi thuy t thay th 茎銚: 迎態
≠ă0.ăPhépăki măđ nhăFăđ c s d ngăđ ki măđnh gi thuy tănƠyăvƠănóăt ngăđ ngă
v i ki măđ nhăFătrongăANOVAăngh aălƠăsoăsánhăbi n thiên h i qui v i bi n thiên ph n
d .ăN u bi n thiên h i qui l năh nănhi u so v i bi n thiên ph năd ăthìămôăhìnhăh i qui càng phù h p vì t ng bi n thiên c a bi n ph thu c ch y u do các bi năđ c l p gi i thích.
K ti p, tác gi ki m tra các gi thuy t c a mô hình h i qui b iăđ xem k t qu có tin c yăđ c không. Tác gi ti n hành ki m tra m i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi nă đ c l pă c ngă nh ă hi nă t ngă ph ngă saiă thayă đ i, xây d ng m i quan h (trong m u) gi a ph năd ăvƠăgiáătr qui v h i qui gi a giá tr d đoánăchu n
hóa c a ph năd ăchu n hóa. M t mô hình h iăquiăđ c xem là phù h p khi giá tr d
đoánăchu năhóaăvƠăeăđ c l pănhauăvƠăph ngăsaiăc aăeăkhôngăthayăđ i.
H s xácăđnh, h s beta và h s t ngăquanăt ng ph năđ c s d ng đ đánhă giáăđ phù h p c a mô hình và ki măđnh các gi thuy t. Ngoài ra ph năd ăchu n hóa
đ c ki mătraăđ ng th iăđ xem xét có vi ph m hay không các gi thuy t v phân ph i chu n. H s R2 đ u ch nh nói lên r ng ph nătr măbi n thiên c a bi n ph thu căđ c gi i thích là do các bi năđ c l p trong mô hình.
4.3.1 Phơnătíchăt ngăquan
Ng i ta s d ng m t h s th ng kê có tên là h s t ngăquanăPearsonăđ l ng hóa m căđ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi năđ nhăl ng. N u gi a hai bi năđ nhăl ng có s t ngăquanăch t ch thì ph iăl uăỦăđ n v năđ đaăc ng tuy n khi phân tích h i quy. V năđ c a hi năt ngăđaăc ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nhăh ng c a t ng bi n m tăđ n bi n ph thu c. Trong quá trình phân tích h i quy b i,ăđaăc ng tuy n
đ c SPSS chu năđoánăb ng l a ch n Collinearity Diagnostic.
B ng 4.1 S t ngăquanăgi a các khái ni m nghiên c u
CM PT TC SAT CM H ăs ăt ngăquanăPearson 1 .670** .645** .679**
M căỦăngh aă(2ăchi u) 0 0 0 Kíchăth căm u 96 96 96 96 PT H ăs ăt ngăquanăPearson .670** 1 .563** .692**
M căỦăngh aă(2ăchi u) 0 0 0 Kíchăth căm u 96 96 96 96 TC H ăs ăt ngăquanăPearson .645** .563** 1 .440**
M căỦăngh aă(2ăchi u) 0 0 0 Kíchăth căm u 96 96 96 96 SAT H ăs ăt ngăquanăPearson .679** .692** .440** 1
M căỦăngh aă(2ăchi u) 0 0 0 Kíchăth căm u 96 96 96 96 **.ăT ngăquanăcóăỦăngh aăt iăm că0,01ă(2ăchi u)
Xét ma tr năt ngăquană b ng 4.1, ta th y có s t ngăquanăch t ch gi a bi n ph thu c và các bi năđ c l p trong mô hình. M t khác, gi a các bi năđ c l păc ngăcóă
s t ngăquanăv iănhau,ăđ i v i v năđ này ta c n chú ý hi năt ng đaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l p khi ti n hành ki măđ nh mô hình.