7 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
4.2.2Đánh giá chất lượng dịch vụ thông qua phân tích nhân tố (EFA)
Phân tích nhân tố EFA giúp chúng ta đánh giá hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phân tích EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố với các biến quan sát.
Trong đề tài này tác giả sử dụng phép trích nhân tố Principal Component Analysis (PCA) với phép quay vuông góc Varimax để lọc và phân nhóm các yếu tố. Bước đầu xem xét hệ số trích Extraction của các biến, nếu biến nào có hệ số này nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ. Tiếp theo, ta phải tiến hành xem xét 2 chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải thỏa điều kiện 0.5<KMO<1 và kiểm định Barlett xem xét giả thuyết Ho: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008 – P 31).
Kết quả nhóm nhân tố được thể hiện trong bảng Rotated Component Matrix và hệ số tải nhân tố - factor loading phải có giá trị lớn hơn 0.5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Điểm
dừng khi trích các nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích từ 60% trở lên là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ - 2011).
4.2.2.1 Phân tích nhân tố (EFA) các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện – Biến độc lập
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA
TT
Ký hiệu biến quan
sát
Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 3 4 5 6 01 TC01 .632 02 TC02 .908 03 TC03 .782 04 TC04 .914 05 NL05 .787 06 NL06 .780 07 NL07 .864 08 NL08 .766 09 CL10 .876 10 CL11 .803 11 CL12 .885 12 TT13 .835 13 TT14 .891 14 TT15 .884 15 TT16 .876 16 PT17 .844 17 PT19 .811 18 PT20 .827 19 DC22 .918 20 DC23 .762 21 DC24 .831 22 DC25 .921 Giá trị eigenvalue 6.365 4.068 2.731 1.945 1.486 1.099 Phương sai trích 28.932 18.490 12.414 8.842 6.753 4.996 Hệ số KMO = 0,774
Như vậy qua phân tích nhân tố từ 22 biến vẫn chia thành 6 yếu tố, với sự phân nhóm cụ thể như sau:
Yếu tố thứ 1: Sự thuận tiện; ký hiệu TT, bao gồm các biến: TT13: Thủ tục dịch vụ của điện lực đơn giản, dễ làm.
TT14: Điện lực có nhiều hình thức để tiếp nhận yêu cầu của khách hàng.
TT15: Thời gian làm việc của điện lực thuận tiện cho việc giao dịch của khách
hàng.
TT16: Điện lực có nhiều kênh thông tin đảm bảo liên lạc tốt với khách hàng.
Yếu tố thứ 2: Năng lực; ký hiệu NL, bao gồm các biến:
NL05: Điện lực luôn cung cấp đủ điện cho nhu cầu sử dụng điện của quý ông/bà. NL06: Thời hạn để điện lực giải quyết các yêu cầu là hợp với ý muốn của ông/bà.
NL07: Nhân viên điện lực nắm vững nghiệp vụ, giải quyết thỏa đáng các yêu cầu của khách hàng.
NL08: Ông/bà nhanh chóng được đón tiếp và phục vụ tại phòng giao dịch.
Yếu tố thứ 3: Sự đồng cảm; ký hiệu DC, bao gồm các biến: DC22: Điện lực luôn tôn trọng quyền lợi của ông/bà.
DC23: Điện lực luôn chú ý và hiểu được những vấn đề mà ông/bà quan tâm nhất. DC24: Khách hàng được tư vấn, hướng dẩn sử dụng điện an toàn, tiết kiệm và hiệu quả.
DC25: Điện lực ứng xử có trách nhiệm với cộng đồng và môi trường.
Yếu tố thứ 4: Độ tin cậy; ký hiệu TC, bao gồm các biến:
TC01: Điện lực luôn thực hiện các dịch vụ (lắp công tơ, sửa chữa điện, thu tiền điện, thông báo mất điện…) đúng như đã cam kết.
TC02: Điện lực thực hiện dịch vụ chính xác, không có sai sót.
TC04: Điện lực thực hiện đóng, cắt điện đúng giờ như lịch đã thông báo.
Yếu tố thứ 5: Phương tiện làm việc; ký hiệu PT, bao gồm các biến:
PT17: Điện lực có hệ thống lưới điện đảm bảo và trang thiết bị làm việc hiện đại. PT18: Các điện lực có phòng giao dịch với đầy đủ tiện nghi phục vụ cho khách hàng.
PT20: Điện lực có nhiều kênh thông tin đảm bảo liên lạc tốt với khách hàng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Yếu tố thứ 6: Chất lượng điện; ký hiệu CL, bao gồm các biến:
CL10: Chất lượng điện năng ổn định, điện không bị yếu, chập chờn gây hư hỏng thiết bị hay gây phiền toái trong lúc sử dụng.
CL11: Tổng thời gian mất điện tại nhà ông/bà trong 1 năm trở lại đây nhìn chung là chấp nhận được.
CL12: Trong 1 năm trở lại đây, khu vực nhà ông/bà ít khi xảy ra mất điện đột xuất.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố (EFA) đối với yếu tố sự thỏa mãn của khách hàng – Biến phụ thuộc phụ thuộc
Thang đo sự thỏa mãn khách hàng bao gồm 3 biến quan sát là TM26, TM27, TM28; các biến này cũng được đưa vào phân tích nhân tố để đo lường sự thỏa mãn của khách hàng.
Kết quả phân tích, KMO = 0.672 và kiểm định Bartlett's Test of Sphericity với sig=0.000<0.05 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu và các biến quan sát là có sự tương quan lẫn nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Extraction) thang đo sự thỏa mãn của khách hàng đều >0.5 do đó không có biến nào bị loại; Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy: theo tiêu chuẩn Eigenvalue>1 thì có 1 nhân tố được rút ra và nhân tố này giải thích được 63.056% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố sự thỏa mãn TT Ký hiệu biến Hệ số tải nhân tố Giá trị Eigenvalue Phương sai trích 01 TM26 .770 1.892 63.056 02 TM27 .812 03 TM28 .800 Nguồn: Phụ lục 9
Kết quả phân tích nhân tố sự thỏa mãn chung của của khách hàng cho thấy 3 biến TM26, TM27, TM28 được rút trích thành 1 yếu tố duy nhất làm giá trị cho biến phụ thuộc. Sự thỏa mãn của khách hàng được ký hiệu là TM.
Như vậy khi phân tích đến đây, mô hình lý thuyết ban đầu đưa ra được giữ nguyên (chỉ có 3 biến bị loại do hệ số tương quan <0.3) để đưa vào phân tích hồi quy đa biến để đánh giá mức độ tác động của 6 thành phần chất lượng dịch vụ cung ứng điện vào sự thỏa mãn khách hàng, cũng như kiểm định các giả thuyết đưa ra ban đầu.
4.2.3 Phân tích hồi quy đa biến
Để nghiên cứu sự thỏa mãn của khách hàng sử dụng điện, mô hình hồi quy được sử dụng. Mô hình này có một biến phụ thuộc là sự thỏa mãn của khách hàng vào biến độc lập là: Độ tin cậy, Sự thuận tiện, Năng lực, Sự đồng cảm, Chất lượng điện và Phương tiện làm việc. Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:
TM = TTNLDCTCPTCL Trong đó: TT: Sự thuận tiện
NL: Năng lực DC: Sự đồng cảm TC: Độ tin cậy
PT: Phương tiện làm việc CL: Chất lượng điện
Hằng số
Hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập 4.2.3.1 Phân tích hệ số tương quan
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, trước hết ma trận tương quan giữa các biến phụ thuộc TM và các biến độc lập là 6 nhóm nhân tố (TT, NL, DC, TC, PT, CL) đã được thiết lập. Căn cứ vào Các giá trị ở Pearson correlation các yếu tố TT – Sự thuận tiện, NL - Năng lực, DC – Sự đồng cảm, TC – Độ tin cậy, PT – Phương tiện làm việc và CL – Chất lượng điện với TM – Sự thỏa mãn, kết quả giá trị từ 0.324 đến 0.583 (phụ lục 9) cho thấy có ý nghĩa tương quan thuận chiều; Căn cứ vào ý nghĩa mức độ thống kê giữa các 6 yếu tố độc lập và yếu tố phụ thuộc cho thấy giá trị sig (2- tailed) = 0.000 vậy tương quan này có ý nghĩa thống kê.
4.2.3.2 Phân tích hồi quy
Các biến TC – Độ tin cậy, TT – Sự thuận tiện, NL - Năng lực, DC – Sự đồng cảm, CL – Chất lượng điện và PT – Phương tiện làm việc là các biến độc lập được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp đồng thời (Enter). Biến phụ thuộc của mô hình hồi quy là biến TM – Sự thỏa mãn của khách hàng.
Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ được đánh giá thông qua hệ số R2 điều chỉnh từ R2, R2 điều chỉnh nhất thiết không tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
. Bảng 4.6: Kết quả hồi quy của mô hình
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 .812a .659 .651 .26517 1.893
Nguồn: Phụ lục 10
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác định R2= 0.659 và hệ số R2 điều chỉnh = 0.651, nghĩa là sự phù hợp của mô hình là 65,1% hay mô hình đã giải thích được 65.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn của khách hàng và 34.9%
còn lại do các yếu tố ngoài mô hình giải thích. Như vậy kết quả của dữ liệu thu thập được giải thích khá tốt cho mô hình.
Hệ số Durbin-Watson đạt 1.863 (1<Durbin-Watson<3) do đó trong mô hình không có sự tương quan giữa giữa các phần dư. Như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4.7: Bảng phân tích phương sai ANOVA (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình Tổng bình phương DF Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Sig.
1 Hồi quy 33.878 6 5.646 80.298 .000a
Residual 17.509 249 .070
Tổng 33.878 6 5.646 80.298 .000a
Nguồn: Phụ lục 10
Kiểm định F trong bảng trên = 80.298 cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu sig = 0.000). Như vậy mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng 4.8: Bảng trọng số hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã
chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .405 .161 2.517 .012 TT .200 .028 .306 7.139 .000 .744 1.345 NL .052 .037 .069 1.411 .159 .581 1.722 DC .141 .031 .183 4.605 .000 .865 1.157 TC .248 .033 .327 7.609 .000 .740 1.351 PT .093 .031 .143 3.054 .003 .623 1.605 CL .140 .022 .276 6.409 .000 .739 1.353 Nguồn: Phụ lục 10
Xem xét ý nghĩa thống kê của các trọng số hồi quy cho thấy, chỉ riêng nhân tố NL là không có ý nghĩa thống kê (sig =0.159>0.05), các giá trị sig của các nhân tố còn lại đều có sig <0.05 nên có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.9: Bảng kết quả phân tích hồi quy sau khi loại biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã
chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance B
1 (Constant) .465 .156 2.988 .003 TC .256 .032 .339 8.022 .000 .769 1.300 CL .145 .022 .286 6.726 .000 .760 1.316 PT .117 .026 .180 4.596 .000 .898 1.113 TT .195 .028 .299 7.008 .000 .754 1.326 DC .145 .031 .188 4.736 .000 .871 1.148 Nguồn: Phụ lục 10
Hệ số B (trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa) và β là trọng số hồi quy đã chuẩn hóa. Để so sánh mức độ tác động của các yếu tố với nhau ta sử dụng trong số hồi quy đã chuẩn hóa. Trong bảng trên, β1 =0.339; β2 = 0.286; β3 = 0.80; β4 = 0.299; β5 = 0.188. Như vậy, xét về mức độ tác động, thì cả 5 nhân tố đều có tác dụng thuận chiều.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng chỉ số VIF, gọi là hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến nào đó > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến Y trong mô hình (Hair &ctg, 2006). Nếu VIF của một biến bất kỳ < 2, xem như hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra. Trong trường hợp này chỉ số VIF của 5 nhân tố đều < 2 như vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Mô hình kết quả nghiên cứu:
Hình 4.1: Mô hình kết quả nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp từ phụ lục 10
Phương trình hồi quy đa biến:
TM = 0.339*TC + 0.299*TT + 0.180*PT + 0.188*DC + 0.286*CL * Kiểm định các giả thuyết của mô hình:
Giả thuyết H1 về yếu tố sự thuận tiện:
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến TT - Sự thuận tiện tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Sự thuận tiện càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.299; Giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2 về yếu tố năng lực:
Biến NL –Năng lực tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Năng lực càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện càng cao. Tuy nhiên tác động yếu tố này chưa đảm bảo độ tin cậy 95% (do chỉ số sig = 0.159 > 0.05), nên giả thuyết H2 bị bác bỏ.
Giả thuyết H3 về yếu tố sự đồng cảm: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sự thỏa mãn của khách hàng Sự thuận tiện
Độ tin cậy
tin cậy
Phương tiện làm việc
Sự đồng cảm
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến DC - Sự đồng cảm tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Sự đồng cảm càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện của điện lực càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.188; Giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết H4 về yếu tố độ tin cậy:
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến TC - Độ tin cậy có tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Độ tin cậy càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.339 có mức độ quan trọng nhất trong 5 yếu tố. Giả thuyết H4 được chấp nhận.
Giả thuyết H5 về yếu tố phương tiện làm việc:
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến PT - Phương tiện làm việc có tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Phương tiện làm việc càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.180. Giả thuyết H5 được chấp nhận.
Giả thuyết H6 về yếu tố chất lượng điện
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến CL – Chất lượng điện có tác động dương đến sự thoả mãn của khách hàng, nghĩa là cảm nhận của khách hàng về Chất lượng điện càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với dịch vụ cung cấp điện càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.286. Giả thuyết H6 được chấp nhận.
Giả thuyết H7, có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của khách hàng theo mục đích sử dụng điện:
Xét ở độ tin cậy 95%, từ kết quả phân tích ANOVA (phụ lục 11) cho mức ý nghĩa quan sát sig= 0.000< 0.05, do đó giả thuyết H7 được chấp nhận, tức là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ thỏa mãn của khách hàng theo phân loại mục đích sử dụng điện, trong đó khách hàng sử dụng điện cho sản xuất và kinh doanh dịch vụ có mức độ thỏa mãn thấp nhất, khách hàng sử dụng điện cho sinh hoạt có mức độ thỏa mãn cao nhất.
Bảng 4.10: Sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của khách hàng giữa theo mục đích sử dụng điện
Mục đích sử dụng điện Mức độ thỏa mãn Số lượng Phương sai
Sinh hoat 3.7271 149 .26009 KDDV 3.0426 47 .24688 SX 3.0079 42 .43857 Khac 3.4074 18 .43620 Total 3.4609 256 .44891 Nguồn: Phụ lục 11.
Giả thuyết H8, có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của khách hàng theo chi phí sử dụng điện hàng tháng:
Xét ở độ tin cậy 95%, từ kết quả phân tích ANOVA (phụ lục 11) cho mức ý nghĩa quan sát sig= 0.000< 0.05, do đó giả thuyết H8 được chấp nhận, tức là có sự