4.5.1. Thống kê mô tả cho các biến
Để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ cảng biển tại công ty cổ phần cảng Nha Trang, cần thiết phải tiến hành phân tích thống kê mô tả cho các biến quan sát và phụ thuộc trong mô hình để từ đó có thể đưa ra sự nhận định sơ bộ về đánh giá của khách hàng về các thành phần ảnh hưởng đến sự hài lòng củakhách hàng về chất lượng dịch vụ cảng biển.
Đại lượng thống kê mô tả được sử dụng đó là Mean – Giá trị trung bình và SD – Độ lệch chuẩn.
Quy ước về mức độ đánh giá như sau: + Mean < 3,00: Thấp + 3,00 Mean 3,24: Trung bình + 3,25 Mean 3,49: Trung bình – Khá + 3,50 Mean 3,74: Khá + 3,75 Mean 3,99: Tốt + Mean 4,00: Rất tốt
Bảng 4.19: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến nguồn lực”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn nguonluc1 147 2,00 5,00 3,6463 0,74762 nguonluc2 147 2,00 5,00 3,5782 0,69168 nguonluc4 147 1,00 5,00 3,4558 0,76955 nguonluc5 147 2,00 5,00 3,7075 0,79563
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Kết quả ở bảng 4.18 cho thấy các biến quan sát trong thang đo các yếu tố liên quan đến nguồn lực đều chỉ ở mức khá, nằm trong khoảng từ 3,50 đến 3,74. Điều này cho thấy khách hàng vẫn chưa thực sự hài lòng đối với các yếu tố liên quan đến nguồn lực của công ty cổ phần cảng Nha Trang.
4.5.1.2. Phân tích thống kê mô tả thang đo “Chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng ”
Bảng 4.20: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn nangluc1 147 2,00 5,00 3,4830 0,69592 nangluc3 147 2,00 5,00 3,5102 0,72497 hinhanh1 147 2,00 5,00 3,5170 0,75266
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Qua kết quả thống kê mô tả các biến liên quan đến năng lực phục vụ, biến nangluc1 chỉ nằm ở mức Trung bình – Khá (Mean = 3,4830) và 2 biến còn lại ở mức Khá. Như vậy, công ty cổ phần cảng Nha Trang còn phải cố gắng nhiều để nâng cao năng lực phục vụ của mình, đặc biệt là tốc độ thực hiện dịch vụ (nangluc1).
4.5.1.3. Phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến
quá trình phục vụ”
Bảng 4.21: Kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến quá trình phục vụ”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn phucvu1 147 2,00 5,00 3,4558 0,76060 phucvu2 147 2,00 5,00 3,5374 0,70490 phucvu3 147 2,00 5,00 3,5782 0,70152
Từ bảng 4.20, kết quả thống kê mô tả cho thấy quá trình phục vụ tại cảng Nha Trang chỉ ở mức Trung bình – Khá đối với thái độ phục vụ của nhân viên (phucvu1) và ở mức Khá đối với 2 biến còn lại. Do vậy, công ty cổ phần cảng Nha Trang cần phải cải thiện quá trình phục vụ của nhân viên hơn nữa để đạt được sự hài lòng của khách hàng.
4.5.1.4. Phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến
năng lực quản lý”
Bảng 4.22: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến năng lực quản lý”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn quanly1 147 2,00 5,00 3,5238 0,74331 quanly2 147 2,00 5,00 3,5510 0,64302 quanly3 147 2,00 5,00 3,4218 0,74874
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Qua bảng 4.21, sự hài lòng của khách hàng đối với năng lực quản lý của cảng Nha Trang chỉ ở mức Trung bình – Khá đến Khá. Điều đó khiến công ty cổ phần cảng Nha Trang cần phải nỗ lực hơn nữa để nâng cao năng lực quản lý thỏa mãn yêu cầu khách hàng.
4.5.1.5. Phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến
trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc”
Bảng 4.23: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn trachnhiem1 147 2,00 5,00 3,7551 0,69825 trachnhiem2 147 2,00 5,00 3,8095 0,72465 nguonluc6 147 1,00 5,00 3,6463 0,9637 nangluc4 147 2,00 5,00 3,8844 0,8319
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Đánh giá của khách hàng về trách nhiệm xã hội của công ty cổ phần cảng Nha Trang ở mức Khá đến Tốt. Điều này cho thấy công ty cổ phần cảng Nha Trang đang làm tương đối tốt trách nhiệm xã hội của mình.
4.5.1.6. Phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến
Bảng 4.24: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Các yếu tố liên quan đến hình ảnh, uy tín”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn hinhanh2 147 2,00 5,00 3,5782 0,64026 hinhanh3 147 2,00 5,00 3,8571 0,76749
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Với việc đánh giá của khách hàng dừng lại ở mức Khá và Tốt, công ty cổ phần cảng Nha Trang còn cần phải cố gắng nhiều hơn nữa nhằm nâng cao hình ảnh và uy tín của mình trong mắt khách hàng, đặc biệt là mức độ uy tín của cảng.
4.5.1.7. Phân tích thống kê mô tả các biến trong thang đo “Sự hài lòng của khách
hàng”
Bảng 4.25: Kết quả thống kê mô tả các biến trong thang đo “Sự hài lòng của khách hàng”
Biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn hailong1 147 2,00 5,00 3,6463 0,62814 hailong2 147 2,00 5,00 3,6599 0,69732 hailong3 147 2,00 5,00 3,7483 0,66046
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Qua kết quả ở bảng 4.24, ta nhận thấy sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ cảng biển ở cảng Nha Trang ở mức độ Khá. Do đó, cảng Nha Trang cần phải đẩy mạnh hơn nữa các hoạt động nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Tóm lại, qua phân tích và đánh giá kết quả thống kê mô tả của các biến quan sát thuộc các thang đo liên quan đến chất lượng dịch vụ và thang đo sự hài lòng của khách hàng, ta có thể nhận thấy rằng mức độ hài lòng của khách hàng mới chỉ dừng lại ở mức Khá. Điều này có nghĩa, một số vấn đề vẫn còn tồn tại làm khách hàng chưa hài lòng đối với các dịch vụ tại công ty cổ phần cảng Nha Trang.
4.5.2. Phân tích tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, đầu tiên ta phải xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.26: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
SHL TNXH QTPV NGLUC CLDV QLY HAUT SHL Hệ số Pearson 1 .534** .585** .535** .458** .472** .421** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 TNXH Hệ số Pearson .534** 1 .400** .435** .367** .405** .324** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 QTPV Hệ số Pearson .585** .400** 1 .421** .313** .467** .395** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 NGLUC Hệ số Pearson .535** .435** .421** 1 .399** .386** .420** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 CLDV Hệ số Pearson .458** .367** .313** .399** 1 .383** .450** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 QLY Hệ số Pearson .472** .405** .467** .386** .383** 1 .396** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147 HAUT Hệ số Pearson .421** .324** .395** .420** .450** .396** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 147 147 147 147 147 147 147
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả ma trận giữa các biến tương quan cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ tương quan hoàn toàn với nhau, hệ số tương quan đều nhỏ hơn 1, vì vậy giả định về không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong phân tích hồi quy sẽ được thỏa mãn. Kết quả thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa sự hài lòng của khách hàng (biến SHL) với trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc (biến TNXH), quá trình phục vụ (biến QTPV), nguồn lực (biến NGLUC), chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng (biến CLDV), quản lý (biến QLY) và hình ảnh uy tín (biến HAUT) do thõa mãn được giá trị Sig (bằng 0,000) < 0,05.
4.5.3. Phân tích hồi quy
Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa các thành phần của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng và mức độ mối quan hệ giữa các thành phần này.
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 6
biến độc lập: trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc (biến TNXH), quá trình phục vụ (biến QTPV), nguồn lực (biến NGLUC), chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng (biến CLDV), quản lý (biến QLY) và hình ảnh uy tín (biến HAUT). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 18.0.
Phương trình hồi quy sẽ có dạng:
SHL = 0 + 1NGLUC + 2CLDV + 3QTPV+ 4QLY + 5TNXH + 6HAUT Với:
HVM: Biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng” NGLUC: Biến độc lập “Nguồn lực”
CLDV: Biến độc lập “Chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng” QTPV: Biến độc lập “Quá trình phục vụ”
QLY: Biến độc lập “Năng lực quản lý”
TNXH: Biến độc lập “Trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc” HAUY: Biến độc lập “Hình ảnh, uy tín”
+ Sự phù hợp của mô hình hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số R square bằng 0,532 có nghĩa là 53,2% sự thay đổi trong biến sự hài lòng của khách hàng được giải thích bằng các nhóm nhân tố chất lượng dịch vụ và mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa 95%.
Đại lượng thống kê F có giá trị là 18.083 và sig là 0.000 cho thấy mô hình xây dựng có ý nghĩa với bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 4.27: Sự phù hợp của mô hình hồi quy
Chỉ số Giá trị R2 0,532 Hệ số Durbin – Watson 1,951 Kiểm định ANOVA F -sig 26,554 0,000
(Nguồn: Phân tích thống kê dữ liệu bằng SPSS)
Bảng 4.28: Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hệ số gốc 0,188 0,289 0,650 0,517 TNXH 0,199 0,063 0,219 3,178 0,002 QTPV 0,290 0,066 0,309 4,382 0,000 NGLUC 0,200 0,071 0,198 2,796 0,006 CLDV 0,157 0,073 0,149 2,157 0,033 QLY 0,089 0,071 0,088 1,250 0,213 HAUT 0,039 0,064 0,042 0,605 0,546
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Kết quả ở bảng 4.27 cho thấy chỉ có 4 nhân tố trong tổng số 6 nhân tố đưa vào phân tích hồi quy có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (sig < mức ý nghĩa là 0,05). Đó là: trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc (biến TNXH), quá trình phục vụ (biến QTPV), nguồn lực (biến NGLUC) và năng lực (biến NALUC). Các nhân tố còn lại không có ý nghĩa thống kê bao gồm năng lực quản lý (biến QLY) và hình ảnh uy tín (HAUT).
Sau khi tiến hành loại bỏ 2 biến không có ý nghĩa thống kê là biến QLY và biến HAUT, mô hình hồi quy thu được như sau:
Bảng 4.29: Bảng hệ số hồi quy lần 2 Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hệ số gốc 0,299 0,279 1,072 0,285
TNXH 0,214 0,062 0,237 3,480 0,001
QTPV 0,323 0,063 0,344 5,161 0,000
NGLUC 0,219 0,070 0,217 3,129 0,002
CLDV 0,187 0,069 0,177 2,715 0,007
Nếu so sánh tác động của cá nhân tố này lên sự hài lòng của khách hàng thông qua hệ số Beta chuẩn hóa, nhân tố quá trình phục vụ có ảnh hưởng mạnh nhất (Beta chuẩn hóa = 0,344), tiếp đến là trách nhiệm xã hội (Beta chuẩn hóa = 0,237), sau đó là nguồn lực (Beta chuẩn hóa = 0,217) và cuối cùng là năng lực phục vụ (Beta chuẩn hóa = 0,177).
Như vậy, mô hình hồi quy ước lượng chuẩn hóa có dạng:
SHL = 0,344QTPV + 0,237TNXH + 0,217NGLUC + 0,177CLDV
4.5.4.1. Quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Hình 4.1: Đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị phân tán chuẩn hóa
Nghiên cứu sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tách giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra để kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Dựa vào đồ thị, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường qua tung độ gốc chứ không tạo thành một hình dạng nào, không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư. Vậy kết luận có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.30: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
(Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Để đánh giá mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không, cần kiểm tra độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF. Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF>10, đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo bảng 4.28, hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn rất nhiều so với 10, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.4.3. Kiểm định sự tương quan của phần dư
Dựa vào kết quả tại bảng 4.26, ta nhận thấy hệ số Durbin – Watson có giá trị là 2,149 nằm trong vùng điều kiện (từ 1 đến 3) nên mô hình không có tự tương quan trong phần dư.
4.5.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.2: Đồ thị phân phối của phần dư
Biến Hệ số Tolerance Phương sai phóng đại (VIF)
TNXH 0,724 1,382
QTPV 0,754 1,326
NGLUC 0,694 1,440
Theo hình 3.2, ta nhận thấy sự biến thiên của phần dư được tuân theo quy luật phân phối chuẩn (Giá trị trung bình của phần dư xấp xỉ - Mean bằng 0 và phương sai xấp xỉ bằng 1.
4.5.4.5. Giả định phương sai không đổi
Nếu độ lớn của phần dư tăng hay giảm cùng với giá trị của biến phụ thuộc thì giả định phương sai thay đổi không được chấp nhận. Qua đồ thị Scatter thể hiện mối quan hệ giữa biến dự đoán và phần dư, ta thấy các quan sát có phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, không có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
4.5.5. Kết quả kiểm định giả thuyết
Bảng 4.31: Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Tác động Giá trị
H1 Các yếu tố liên quan đến nguồn lực có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Tác động
dương 0,217
H2 Chất lượng dịch vụ và tầm ảnh hưởng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Tác động
dương 0,177
H3
Các yếu tố liên quan đến quá trình phục vụ có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Tác động
dương 0,344
H4
Các yếu tố liên quan đến năng lực quản lý có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Không tác động -
H5
Các yếu tố liên quan đến hình ảnh, uy tín có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Không tác động -
H6
Các yếu tố liên quan đến trách nhiệm xã hội và điều kiện làm việc có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
Tác động
dương 0,237
4.5.6. Phân tích ANOVA
Mục đích của phân tích ANOVA là để kiểm định sự khác biệt của các nhóm người tiêu dùng khác nhau theo các đặc điểm nhân khẩu học đối với sự hài lòng của