Phân tích nhân tố bằng phương pháp EFA giúp chúng ta đánh giá được giá trị của thang đo, bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp này dùng để rút gọn một tập biến gồm nhiều biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) các tham số thống kê trong phân tích nhân tố gồm có:
Bartlett’s test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau.
Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích. Đây cũng là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung.
Factor loading (hệ số tải nhân tố): Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
Factor scores (nhân số): Là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: Là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu giá trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Percentage of variance: Phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %.
Residuals: Là các chênh lệch giữa các hệ số tương quan trong ma trận tương đương đầu vào và các hệ số tương quan sau khi phân tích được ước lượng từ ma trận nhân tố.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố Principle Components và phép xoay nguyên góc các nhân tố Varimax procedure để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tằng cường khả năng giả thích các nhân tố.
Phân tích nhân tố lần 1: Với 32 biến quan sát của thang đo chính thức tiến hành phân tích nhân tố lần 1 với kỹ thuật Principal Components và phép quay Varimax. Kết quả phân tích EFA cho thấy:
(1) Hệ số KMO là 0.818 (>0.5), kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (<0.05). Điều này cho thấy dữ liệu phân tích EFA là phù hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
(2) Phân tích EFA phân thành 4 nhân tố, trong đó biến MDTC3 và NLPV7 có hệ số tải nhân tố lần lượt là 0.492 và 0.436 (nhỏ hơn 0.5), tác giả quyết định
loại bỏ biến NLPV7 vì có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn biến MDTC3 mà khi loại bỏ hai biến này thì các biến còn lại vẫn có thể đo lường nghiên cứu.
Phân tích nhân tố lần 2: Từ 31 biến còn lại sau khi phân tích nhân tố lần 1, tiếp tục sử dụng kỹ thuật Principal Components và phép quay Varimax phân tích nhân tố lần 2. Kết quả phân tích EFA cho thấy:
(1) Hệ số KMO là 0.829 (>0.5), kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (<0.05). Điều này cho thấy dữ liệu phân tích EFA là phù hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
(2) Phân tích EFA phân thành 4 nhân tố, trong đó biến MDTC3 có hệ số tải nhân tố 0.490 (nhỏ hơn 0.5) nên tác giả quyết định loại bỏ biến này vì khi loại bỏ hai biến này thì các biến còn lại vẫn có thể đo lường nghiên cứu.
Phân tích nhân tố lần 3: Từ 30 biến còn lại sau khi phân tích nhân tố lần 2, vẫn tiếp tục sử dụng kỹ thuật Principal Components và phép quay Varimax phân tích nhân tố lần 3. Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO là 0.829 (>0.5), kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (<0.05), phân tích EFA phân thành 4 nhân tố, các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, tổng phương sai trích là 58.092%. Vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (kết quả chi tiết tại phụ lục 8).
Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA được trình bày trong bảng 4.3.
Bảng 4.3. Kết quả phân tích nhân tố EFA
STT Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 1 PTHH3 .810 2 MDDU3 .743 3 MDDU4 .734 4 CNGC3 .680 5 MDDU1 .631 6 PTHH4 .592 7 CNGC4 .590 8 MDDU2 .588
9 MDDU5 .549 10 PTHH2 .540 11 MDDU6 .502 12 MDTC1 .739 13 PTHH5 .724 14 PTHH1 .676 15 PTHH6 .674 16 CNGC1 .654 17 MDTC2 .629 18 CNGC2 .616 19 MDTC6 .594 20 MDTC7 .587 21 MDDC1 .785 22 MDDC3 .763 23 MDDC2 .725 24 MDDC4 .677 25 NLPV1 .822 26 NLPV6 .817 27 NLPV5 .732 28 NLPV4 .581 29 NLPV3 .538 30 NLPV2 .537
Dựa trên 4 yếu tố sau phân tích nhân tố, tác giả tiến hành tổng hợp lại các biến quan sát của từng yếu tố. Bảng tổng hợp các biến quan sát của từng yếu tố được trình bày ở bảng 4.4.
Bảng 4.4. Tổng hợp các biến quan sát
Yếu tố Biến quan sát Kí hiệu Mức độ đáp
ứng (MDDU)
1. TS24 có khả năng cung cấp dịch vụ T-VAN TaxOnline trên khắp cả nước.
MDDU1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2. T-VAN TaxOnline đáp ứng nhu cầu khai thuế của mọi loại hình doanh nghiệp.
MDDU2
3. T-VAN TaxOnline có nhiều giá trị gia tăng miễn phí nhất.
MDDU3
4. Có các giao dịch điện tử chỉ riêng T-VAN TaxOnline mới thực hiện được.
MDDU4
5. T-VAN TaxOnline yêu cầu hệ thống cấu hình đơn giản, dễ dàng cài đặt riêng biệt trên 01 máy tính cá nhân hoặc trên cả hệ thống mạng nội bộ có máy chủ quản lý.
MDDU5
6. Thời gian khắc phục sự cố dịch vụ T-VAN TaxOnline nhanh.
MDDU6
7. Các biều mẫu, giấy tờ kèm theo khi đăng kí lắp mới/ sau lắp mới dịch vụ T-VAN TaxOnline đơn giản, dễ hoàn tất.
PTHH2
8. TS24 có nhiều nhân viên bán hàng, thuận tiện cho khách hàng khi cần liên hệ.
PTHH3
9. Nhân viên TS24 có trang phục gọn gàng, cẩn thận. PTHH4 10. Giá cước dịch vụ T-VAN TaxOnline không cao hơn
dịch vụ tương tự của các nhà cung cấp khác.
CNGC3
11. Giá cước dịch vụ T-VAN TaxOnline hiện nay không cao hơn so với các loại hình dịch vụ khác (Internet ADSL, Internet cáp quang FTTX…).
CNGC4
Mức độ tin cậy (MDTC)
1. Đường truyền T-VAN TaxOnline luôn hoạt động ổn định.
2. T-VAN TaxOnline luôn cập nhật phiên bản mới nhất đảm bảo việc kê khai thuế của Anh/Chị đúng quy định.
MDTC2
3. Trong suốt quá trình sử dụng dịch vụ, sự cố do lỗi hệ thống ít xảy ra.
MDTC6
4. TS24 thiết lập đường truyền T-VAN TaxOnline đúng như thời gian thỏa thuận với Anh/Chị.
MDTC7
5. Giao diện ứng dụng trang nhã, chuyên nghiệp. PTHH1 6. Thiết bị phần cứng chuyên dụng USB Token trang
bị cho khách hàng tốt, ít bị hư hỏng.
PTHH6 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
7. Thiết bị phần cứng chuyên dụng HSM trang bị cho khách hàng tốt, ít bị hư hỏng.
PTHH7
8. Chi phí đấu nối hòa mạng dịch vụ T-VAN TaxOnline rẻ. CNGC1 9. Chi phí sử dụng hàng tháng dịch vụ T-VAN TaxOnline hợp lý. CNGC2 Mức độ đồng cảm (MDDC)
1. Anh/Chị thường xuyên nhận được thông báo về chương trình khuyến mãi, chính sách ưu đãi…dịch vụ T- VAN TaxOnline.
MDDC1
2. Anh/Chị thường xuyên được mời tham dự hội nghị khách hàng, hội thảo về giải pháp, ứng dụng mới trên đường truyền T-VAN TaxOnline.
MDDC2
3. Công ty Anh/Chị được tạm hoãn và không bị chêm cước dịch vụ T-VAN TaxOnline nếu thanh toán chậm 1 tháng.
MDDC3
4. Công ty Anh/Chị được giảm trừ cước trong thời gian đường truyền T-VAN TaxOnline bị đứt liên lạc.
MDDC4
Năng lực phục vụ
1. Nhân viên TS24 cư xử lịch sự, nhã nhặn và tạo được niềm tin cho Anh/Chị.
(NLPV) 2. Đội ngũ kỹ thuật có trình độ chuyên môn, đủ năng lực hỗ trợ khách hàng giải quyết dứt điểm sự cố.
NLPV2
3. TS24 có đội ngũ chuyên gia thuế sẵn sàng hỗ trợ, làm cầu nối cho Anh/Chị với Cơ quan Thuế dễ dàng nhất.
NLPV3
4. Nhân viên tiếp thị đến tận nơi để tư vấn dịch vụ T- VAN TaxOnline cho Anh/Chị.
NLPV4
5. Nhân viên tiếp thị có thể tư vấn rõ cho Anh/Chị các thông tin liên quan đến dịch vụ (tính năng, ưu điểm, giá cả, kỹ thuật…).
NLPV5
6. Nhân viên TS24 luôn hoàn tất các thủ tục lắp mới/ sau lắp mới dịch vụ T-VAN TaxOnline đúng thời gian thỏa thuận với Anh/Chị.
NLPV6
Sự hài lòng (SHL)
1. Anh/Chị đánh giá chất lượng dịch vụ T-VAN TaxOnline hiện nay là rất tốt.
SHL1
2. Kết quả thu được qua quá trình sử dụng dịch vụ T- VAN TaxOnline vượt quá kì vọng của Anh/Chị.
SHL2
3. Anh/Chị hoàn toàn hài lòng với dịch vụ T-VAN TaxOnline hiện đang sử dụng.
SHL3 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiến hành kiểm định lại hệ số tin cậy Cronbach Alpha theo 4 nhóm yếu tố như đã trình bày ở phần trên, tác giả nhận thấy các hệ số Cronbach Alpha và hệ số biến tổng đều đạt yêu cầu (chi tiết được trình bày ở phụ lục 8).
4.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Các thành phần đã rút trích được sử dụng để phân tích hồi quy đa biến nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đã đề ra. Có 4 yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline là mức độ đáp ứng, mức độ tin cậy, năng lực phục vụ, mức độ đồng cảm. Các yếu tố này là 4 yếu tố độc lập tác
động đến sự hài lòng là biến phụ thuộc. Dựa vào kết quả phân tích EFA, ta thống kê lại các biến như sau:
1. Biến Mức độ đáp ứng, kí hiệu MDDU là trung bình của 11 biến quan sát MDDU1, MDDU2, MDDU3, MDDU4, MDDU5, MDDU6, PTHH2, PTHH3, PTHH4, CNGC3, CNGC4.
2. Biến Mức độ tin cậy, kí hiệu MDTC là trung bình của 9 biến quan sát MDTC1, MDTC2, MDTC6, MDTC7, PTHH1, PTHH5, PTHH6, CNGC1, CNGC2.
3. Biến Mức độ đồng cảm, kí hiệu MDDC là trung bình của 4 biến quan sát MDDC1, MDDC2, MDDC3, MDDC4.
4. Biến Năng lực phục vụ, kí hiệu NLPV là trung bình của 6 biến quan sát NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4, NLPV5, NLPV6.
5. Biến Sự hài lòng, kí hiệu SHL là trung bình của 3 biến quan sát SHL1, SHL2, SHL3.
4.3.1. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng làm thước đo độ lớn trong mối quan hệ giữa các biến định lượng thông qua hệ số tương quan Pearson (r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ tương quan của các biến. Giá trị của r trong khoảng (0;1). Trị tuyệt đối của r càng tiến gần đến 1 thì mối tương quan càng chặt chẽ, càng tiến gần đến 0 thì mối quan hệ càng không chặt chẽ.
Kết quả phân tích tương quan của 4 yếu tố được trình bày tóm tắt trong bảng 4.5 và trình bày chi tiết ở phụ lục 9.
Bảng 4.5. Kết quả phân tích tương quan
MDDU MDTC MDDC NLPV SHL Pearson Correlation .467 .608 .319 -.089
Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .367 N 109 109 109 109
Với mức ý nghĩa 5%, dựa vào bảng tóm tắt kết quả phân tích tương quan, tác giả nhận thấy biến phụ thuộc SHL có mối quan hệ tương quan tuyến tính mạnh đến lần lượt các biến độc lập MDTC (r = 0.608), MDDU (r = 0.467), MDDC (r = 0.319) và có mối quan hệ tuyến tính rất yếu với biến NLPV (r = -0.089).
4.3.2. Phân tích hồi quy
Phương pháp được dùng để kiểm định mô hình và các giả thuyết là phân tích hồi quy bội, nghĩa là mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Phân tích hồi quy sẽ cho biết cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Bằng phương pháp bình phương cực tiểu (thủ tục OLS), theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi phân tích hồi quy cần chú ý đến các tham số:
(1) Hệ số Beta (β): Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
(2) Hệ số R2: Hệ số đánh giá biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Mô hình hồi quy bội:
SHL = β0 + β1*MDDU + β2*MDTC + β3*MDDC+ β4*NLPV
trong đó, β 0 là hằng số hồi quy và βi là hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ i. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giá trị Sig(β1), Sig(β2) và Sig(β3) đều nhỏ hơn 0.05, nên các yếu tố Mức độ đáp ứng, Mức độ tin cậy và Mức độ đồng cảm có các hệ số hồi quy riêng phần có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%. Yếu tố Năng lực phục vụ có Sig(β4) nhỏ hơn 0.05 nên bị loại khỏi phương trình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày tóm tắt ở bảng 4.6 và chi tiết ở phụ lục 10.
Bảng 4.6. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Hệ số thống kê đa cộng tuyến B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 0.072 .035 103.009 .000
MDTC .396 .035 .608 11.257 .000 1.000 1.000 MDDC .208 .035 .319 5.918 .000 1.000 1.000 NLPV -.058 .035 -.089 -1.649 .102 1.000 1.000 Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.605
Hệ số Durbin-Watson = 1.765
Giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.605, nghĩa là 60.5% biến thiên của biến SHL được giải thích bởi 4 yếu tố trên. Hệ số Durbin Watson là 1.765, nghĩa là không có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các phần dư của phương trình hồi quy xảy ra. Hệ số Tolerance và VIF đều có giá trị 1 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương trình hồi quy hiệu chỉnh:
SHL = 0.467*MDDU + 0.608*MDTC + 0.319*MDDC
4.3.3. Kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
Giả thuyết H1: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.467 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Yếu tố Mức độ tin cậy có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết H3: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.319 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết H4: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là -0.089 với mức ý nghĩa Sig. = 0.102 > 0.05. Do đó, giả thuyết H4 không được chấp nhận. Cũng như giả thuyết H5 và H6 không được chấp nhận.
4.3.4. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), sau khi kiểm tra các giả thuyết hồi quy không vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, hiệu quả, nhất quán và kết quả là đáng tin cậy. Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, tác giả tiến hành các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.3.4.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, làm tăng độ lệch chuẩn của các biến hồi quy, làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy. Khi phân tích Collinearity Diagnotics, hệ số Tolerance càng gần 1 càng tốt và không quá 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến.