Khi phân tích EFA đối với thang đo dịch vụ sửa chữa, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay vuông góc Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1.
Các thang đo dịch vụ sửa chữa mà luận văn sử dụng gồm 5 thành phần với 27 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach Apha, tất cả 27 biến quan sát của 5 thang đo thành phần tiếp tục được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, 27 biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố. Trong bảng Rotated component Matrix (xem trong phụ lục 6):
- Nhân tốc Sự tin cậy có hệ số tải nhân tố của Q1 < 0.5 và hệ số tải nhân tố Q3 < 0.5 nên 2 biến Q1 và Q3 sẽ bị loại bỏ.
- Nhân tố Năng lực phục vụ có hệ số tải nhân tố của Q12 và Q15 < 0.5 nên 2 biến Q12 và Q15 sẽđược loại bỏ.
- Các nhân tố còn lại mỗi biến quan sát có hệ số tải nhân tố >0.5 và có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tốđều ≥ 0.3 nên đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố.
- Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bác bỏ (sig = 0.000). Hệ số KMO (= 0.913) rất tốt nên chứng tỏ phân tích EFA rất thích hợp cho nghiên cứu này, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 64.791% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra giải thích 64.791% biến
thiên của dữ liệu. Do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ năm với eigenvalue bằng 1.05 (xem thêm ở phụ lục 6).
Bảng 3.13: Kết quả phân tích EFA của thang đo dịch vụ sửa chữa Ma trận xoay nhân tố Thành phần Sự đồng cảm Sự đáp ứng Phương tiện hữu hình Sự tin cậy Năng lực phục vụ Q19 .830 Q18 .786 Q22 .757 Q20 .756 Q21 .594 Q17 .578 Q3 Q12 Q6 .685 Q9 .673 Q11 .671 Q10 .668 Q8 .619 Q7 .509 Q4 .541 Q1
Q24 .784 Q25 .752 Q23 .732 Q27 .726 Q26 .539 Q15 Q2 .686 Q5 .574 Q14 .578 Q13 .548 Q16 .546
3.3.2.2 Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach Alpha lần 2 sau khi chạy EFA - Thành phần Sự tin cậy bây giờ loại bỏ 2 biến quan sát Q1 và Q3, phân tích lại Cronbach Alpha cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt yêu cầu (0.733), các biến quan sát trong thành phần này có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh đạt yêu cầu (>0.519). Vì vậy các biến đo lường thành phần này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 3.14: Hệ số Cronbach Alpha thành phần Sự tin cậy
Cronbach's Alpha Số lượng biến quan sát .733 3
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa biến quan sát Q2 .519 .696
Q4 .588 .608 Q5 .569 .636
- Thành phần Năng lực phục vụ bây giờ loại bỏ 2 biến quan sát Q12 và Q15, có hệ số Cronbach Alpha đạt yêu cầu (0.649), các biến quan sát trong thành phần này cũng có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh đạt yêu cầu (>0.354). Vì vậy các biến đo lường thành phần này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 3.15: Hệ số Cronbach Alpha thành phần Năng lực phục vụ
Cronbach's Alpha Số lượng biến quan sát
.649 3
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa biến quan sát Q13 .354 .681
Q14 .505 .486 Q16 .526 .454
3.3.2.3 Thang đo sự hài lòng của khách hàng
Với phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép xoay Varimax cho phép trích được 1 nhân tố từ 4 biến quan sát Q28 đến Q31, không có biến quan sát nào bị loại nên EFA là phù hợp. Kết quả cho thấy hệ số tải nhân tố của 4 biến quan sát đều > 0.5, hệ số KMO = 0.833, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.000; phương sai trích là 83.679% và hệ số tin cậy Cronbach Alpha = 0.934. Chi tiết thể hiện ở bảng 3.16.
Bảng 3.16: Kết quả phân tích EFA của thang đo sự hài lòng của khách hàng Ma trận thành phần Thành phần Q31 .953 Q29 .943 Q28 .898 Q30 .862
3.4 Phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy giúp ta xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Theo như nghiên cứu thì các biến độc lập là Sự tin cậy - Sutincay, Sựđáp ứng - Sudapung, Năng lực phục vụ - Nanglucphucvu, Sự đồng cảm – Sudongcam, Phương tiện hữu hình - Phuongtienhuuhinh; và biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng - Suhailong.
Năm nhân tố của thang đo dịch vụ sửa chữa được đưa vào xem xét các nhân tốảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bằng phương pháp Enter. Kết quả hồi quy cho thấy 4 nhân tố đều có sig. < 0.05, riêng nhân tố Phương tiện hữu hình có sig. > 0.05, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy, hệ số R2 đã hiệu chỉnh bằng 74% (Mô hình giải thích được khoảng 74 % sự thay đổi của biến sự hài lòng) và mô hình phù hợp với dữ liệu ởđộ tin cậy 95% (Mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0.05).
Bảng 3.17: Phân tích ANOVA trong hồi quy tuyến tính
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng 1 .865a .749 .740 .41994 ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Giá trị trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 80.849 5 16.170 91.693 .000a Phần dư 27.157 154 .176 Total 108.006 159 Bảng 3.18: Kết quả hồi quy từng phần Mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số chưa chuẩn hóa B Sai số chuẩn Hằng số Sutincay Sudapung Nanglucphucvu Sudongcam Phuongtienhuuhinh -.189 .208 .232 .059 .284 .069 .150 .050 .319 .062 .040 .062
Mô hình Hệ số chuẩn hóa t Sig. Hệ số tương quan Beta Tuyến tính Từng phần Bán phần Hằng số Sutincay Sudapung Nanglucphucvu Sudongcam Phuongtienhuuhinh -.908 .365 .235 3.940 .000 .724 .303 .159 .280 4.086 .000 .776 .313 .165 .159 2.968 .003 .627 .233 .120 .317 5.146 .000 .769 .383 .208 .033 .635 .526 .540 .051 .026 Mô hình
Thống kê tương quan Dung sai VIF Hằng số Sutincay Sudapung Nanglucphucvu Sudongcam Phuongtienhuuhinh .460 2.172 .347 2.878 .567 1.763 .431 2.320 .591 1.692
Tất cả 4 nhân tố của thang đo dịch vụ sửa chữa đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (Suhailong). 4 biến này đều ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng (do có các hệ số Beta dương). Nghĩa là, nếu nhà cung cấp càng nâng cao sự tin cậy, sựđáp ứng, năng lực phục vụ và sựđồng cảm với khách hàng thì càng làm cho khách hàng hài lòng về dịch vụ sửa chữa
của nhà cung cấp; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giảđịnh là không đổi).
Riêng nhân tố phương tiện hữu hình không có ý nghĩa thống kê (sig=0.526 > 0.05). Tuy nhiên nếu nhìn vào các hệ số tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan tuyến tính r = 0.54. Như vậy nhân tố phương tiện hữu hình và biến Suhailong có quan hệ cùng chiều với nhau. Nhìn vào hệ số tương quan từng phần Pcor và tương quan bán phần Scor chúng ta thấy hai hệ số tương quan này rất nhỏ. Điều này có nghĩa là 4 nhân tố (Sutincay, Sudapung, Nanglucphucvu, Sudongcam) đã giải thích nhân tố Phuongtienhuuhinh cho biến Suhailong.
Ở đây, chúng ta không thể kết luận là nhân tố Phuongtienhuuhinh không có tác động vào sự hài lòng của khách hàng, mà Phuongtienhuuhinh đã được thể hiện trong 4 nhân tố còn lại.
3.5 Phân tích hồi quy lần 2
Sau khi loại bỏ nhân tố Phương tiện hữu hình, bốn nhân tố còn lại của thang đo dịch vụ sửa chữa được đưa vào xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bằng phương pháp Enter. Kết quả hồi quy cho thấy 4 nhân tốđều có sig. < 0.05, hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 74.1% (Mô hình giải thích được khoảng 74.1 % sự thay đổi của biến sự hài lòng) và mô hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (Mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0.05).
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của 4 nhân tố < 10 cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa công tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy. Theo kinh nghiệm khi VIF >10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hair & ctg, 2006).
Bảng 3.19: Phân tích ANOVA trong hồi quy tuyến tính lần 2
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng 1 .865a .748 .741 .41913 ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Giá trị trung bình bình phương F Sig. 1 Regression 80.778 4 20.194 114.959 .000a Residual 27.228 155 .176 Total 108.006 159 Bảng 3.20: Kết quả hồi quy từng phần lần 2 Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa B Sai số chuẩn 1 (Constant) -.114 .172 Sutincay .230 .059 Sudapung .297 .066 Nanglucphucvu .158 .049 Sudongcam .324 .061
Mô hình Hệ số chuẩn hóa t Sig. Hệ số tương quan Beta Tuyến tính Từng phần Bán phần Hằng số Sutincay Sudapung Nanglucphucvu Sudongcam -.667 .506 .232 3.917 .000 .724 .300 .158 .293 4.471 .000 .776 .338 .180 .168 3.247 .001 .627 .252 .131 .321 5.272 .000 .769 .390 .213 Mô hình
Thống kê tương quan Dung sai VIF Hằng số Sutincay Sudapung Nanglucphucvu Sudongcam .462 2.164 .379 2.636 .607 1.646 .437 2.286
Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
Suhailong = 0.232×Sutincay + 0.293×Sudapung + 0.168×Nanglucphucvu + 0.321×Sudongcam
Để xác định tầm quan trọng của nhân tố Sutincay, Sudapung, Nanglucphucvu va Sudongcam trong mối quan hệ với nhân tố Suhailong, chúng
ta căn cứ vào hệ số Beta. Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến nhân tố Suhailong. Nhìn vào bảng số liệu ta thấy, nhân tố Sudongcam ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng (Beta bằng 0.321), lớn nhất trong các Beta. Tiếp theo là nhân tố Sudapung (Beta bằng 0.293). Kế tiếp là Sutincay (Beta bằng 0.232) và cuối cùng là nhân tố Nanglucphucvu (vì hệ số của Beta bằng 0.168).
3.6 Phân tích T-Test, ANOVA:
Để tiến hành kiểm định trung bình, ta cần phải tiến hành kiểm định sự bằng nhau về phương sai đó là kiểm định Levene. Levene test được tiến hành với giả thuyết H0 rằng 2 tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa quan sát nhỏ hơn 0.05 ta bác bỏ giả thuyết H0. Kết quả của việc bác bỏ hay chấp nhận H0 sẽảnh hưởng đến việc lựa chọn tiếp loại kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng thể nào: kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau hay kiểm định trung bình với phương sai khác nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008a).
3.6.1 Giới tính
Việc kiểm định theo giới tính của khách hàng nhằm xác định có hay không sự khác biệt giữa nam và nữđối với sự hài lòng của họ nhằm giúp cho các công ty có chính sách phù hợp. Sự kiểm định T-test để nghiên cứu ảnh hưởng của giới tính lên các thành phần này. Chi tiết miêu tảở bảng 3.21.
Bảng 3.21: Kiểm định sự khác biệt theo giới tính: nam và nữ Q35 N Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Sự hài lòng Nam 103 3.4466 .81473 Nữ 57 3.3553 .84508 Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất F Sig. Sự hài lòng Phương sai đồng nhất .078 .780 Phương sai không đồng nhất
t df Sig. Sự hài
lòng
Phương sai đồng nhất .670 158 .504 Phương sai không đồng nhất .663 112.136 .509
Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy:
- Sig trong kiểm định Levene của yếu tố giới tính đối với sự hài lòng khách hàng (= 0.78) >= 0.05 nên phương sai hai mẫu đồng nhất. Với kiểm định T ta thấy sig = 0.504 >= 0.05 nên không có sự khác biệt giữa giới tính nam và nữ của khách hàng đối với sự hài lòng của họ. Số liệu cũng cho thấy mức độ hài lòng đối với nam là 3.44 và đối với nữ là 3.36.
3.6.2 Độ tuổi (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Việc kiểm định theo độ tuổi khách hàng nhằm xác định có hay không sự khác biệt giữa độ tuổi của khách hàng đối với sự hài lòng của họ nhằm giúp cho các công ty có chính sách phù hợp. Kiểm định ANOVA để nghiên cứu ảnh hưởng của độ tuổi lên thành phần sự hài lòng của khách hàng. Chi tiết miêu tảở bảng 3.22.
Bảng 3.22: Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Suhailong
N Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Từ 30 trở xuống 91 3.3764 .87032 Trên 30 đến dưới 50 54 3.4630 .82045 Từ 50 trở lên 15 3.4667 .52497 Tổng cộng 160 3.4141 .82419
Kiểm định phương sai đồng nhất
Kiểm định Levene df1 df2 Sig. 1.520 2 157 .222
ANOVA Tổng của bình phương df F Sig. Giữa các nhóm .300 2 .219 .804 Trong nhóm 107.706 157 Tổng cộng 108.006 159 Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy:
- Sig trong kiểm định phương sai đồng nhất (Test of Homogeneity of Variances) = 0.222 >= 0.05 nên không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm. Trong bảng ANOVA ta thấy sig = 0.804 >= 0.05 nên không có sự khác biệt về độ tuổi của khách hàng đến sự hài lòng của họ. Số liệu cũng cho thấy mức độ hài lòng khách hàng ≤ 30 tuổi là 3.376, khách hàng trên 30 đến dưới 50 tuổi là 3.463 và khách hàng ≥ 50 tuổi là 3.466.
3.6.3 Trình độ học vấn chuyên môn
Việc kiểm định theo trình độ học vấn chuyên môn của khách hàng nhằm xác định có hay không sự khác biệt giữa trình độ học vấn chuyên môn của khách hàng đối với sự hài lòng của họ nhằm giúp các công ty có chính sách phù hợp. Kiểm định ANOVA để nghiên cứu ảnh hưởng của trình độ chuyên môn lên thành phần sự hài lòng của khách hàng. Chi tiết ở bảng 3.25.
Bảng 3.23: Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn chuyên môn
N Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Từ trung cấp trở xuống 19 3.4211 .75486 Cao đẳng, đại học 117 3.4423 .84166 Cao học trở lên 24 3.2708 .80729 160 3.4141 .82419
Kiểm định phương sai đồng nhất
Kiểm định Levene df1 df2 Sig. .527 2 157 .591 Tổng của bình phương df F Sig. Giữa các nhóm .587 2 .429 .652 Trong nhóm 107.419 157 Tổng cộng 108.006 159 Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy:
- Sig trong kiểm định phương sai đồng nhất (Test of Homogeneity of Variances) = 0.591 >= 0.05 nên không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm. Trong bảng ANOVA ta thấy sig = 0.652 >= 0.05 nên không có sự khác biệt về trình độ học vấn chuyên môn của khách hàng đến sự hài lòng của họ. Số liệu cũng cho thấy mức độ hài lòng khách hàng có trình độ từ trung cấp trở xuống là
3.421, khách hàng trình độ cao đẳng, đại học là 3.442 và khách hàng có trình độ cao học trở lên là 3.270.
3.6.4 Mức thu nhập hàng tháng
Việc kiểm định theo mức thu nhập hàng tháng của khách hàng nhằm xác định có hay không sự khác biệt giữa mức thu nhập của khách hàng đối với sự hài lòng của họ nhằm giúp cho các công ty có chính sách phù hợp. Kiểm định T-test để nghiên cứu ảnh hưởng của mức thu nhập lên thành phần sự hài lòng. Chi tiết miêu tảở bảng 3.24.
Bảng 3.24: Kiểm định sự khác biệt theo mức thu nhập hàng tháng
Q36 N Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Sự hài lòng Dưới 40 triệu 91 3.3022 .87362 Từ 40 triệu trở lên 69 3.5616 .73440 Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất F Sig. Sự hài lòng Phương sai đồng nhất 2.821 .095 Phương sai không đồng nhất
t df Sig. Sự hài
lòng
Phương sai đồng nhất -1.990 158 .048 Phương sai không đồng nhất -2.038 156.275 .043
Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy:
- Sig trong kiểm định Levene của yếu tố mức thu nhập của khách hàng với sự hài lòng của họ (= 0.095) >= 0.05 nên phương sai hai mẫu bằng nhau. Với kiểm định T ta thấy sig = 0.048 < 0.05, như vậy mức thu nhập hàng tháng của khách hàng có ảnh hưởng khác nhau đến sự hài lòng của họ. Số liệu cũng cho thấy