phụ lục số 07).
Để đảm bảo độ tin cậy của các mục hỏi trong phiếu điều tra, người nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach Alpha (thực hiện trên phần mềm SPSS 16.0). Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng item và tính tương quan của từng item với điểm của tổng các item còn lại của phép đo.
Trong kiểm định mức độ phù hợp của các mục hỏi, với yêu cầu hệ số Cronbach Alpha phải có giá trị trên 0.6 và hệ số tương quan biến tổng trên 0.3 (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) mới chấp nhận sử dụng các chỉ báo cho phân tích tiếp theo
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha được thể hiện trong bảng như sau:
Bảng 3.6 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Ký hiệu biến Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Cronb ach’s Alpha nếu loại biến
Cán bộ công chức (CB): Cronbach’s Alpha = 0,862
CB1
CBCC có thái độ lịch sự, thân thiện với khách hàng khi giải quyết công vụ
13,54 7,781 0,738 0,822
CB2 CBCC trả kết quả đúng hẹn cho
khách hàng 13,55 8,289 0,606 0,847
CB3 CBCC giải quyết TTHC chính xác
theo quy trình nghiệp vụ 13,54 8,176 0,650 0,839
CB4 CBCC không có biểu hiện tiêu
cực khi giải quyết TTHC 13,60 8,415 0,649 0,840
CB5 Có bộ phận riêng hướng dẫn khách
hàng làm thủ tục hành chính 13,51 7,943 0,670 0,836
CB6 CBCC hướng dẫn các TTHC cho
khách hàng rõ ràng và dễ hiểu 13,63 8,568 0,614 0,845
Phương tiện hữu hình (HH): Cronbach’s Alpha = 0,897
HH1 Trang phục của CBCC thực hiện
theo đúng quy định của chính phủ 19,14 5,392 0,747 0,875
HH2 Các phòng làm việc được trang bị
các thiết bị hiện đại 19,13 5,654 0,724 0,878 HH3 Trụ sở có ga ra rộng rãi, an toàn 19,13 5,511 0,739 0,875
HH4 Có phòng chờ cho khách hàng khi
chờ đợi giải quyết TTHC 19,07 5,588 0,722 0,878
HH5
Phòng chờ có ghế ngồi, nước uống và các loại sách báo phục vụ cho khách hàng
19,01 5,823 0,744 0,876
HH6 Trụ sở làm việc, khang trang sạch
Thủ tục hành chính (TT): Cronbach’s Alpha = 0,854
TT1 Các thủ tục hành chính đơn giản,
rõ ràng, dễ hiểu 18,51 7,435 0,707 0,818
TT2 Thực hiện đúng các quy trình
TTHC như đã công khai 18,44 7,311 0,718 0,816
TT3
Không phải bổ sung thêm giấy tờ trong quá trình xử lý hồ sơ hiện hành
18,46 7,380 0,707 0,818
TT4 Thời gian chờ đợi để làm thủ tục
nhanh chóng 18,52 9,307 0,557 0,846
TT5 Thời gian làm việc cụ thể được
niêm yết tại trụ sở 18,47 8,979 0,667 0,830
TT6 Bố trí lịch làm việc rất thuận lợi
cho khách hàng 18,49 9,301 0,576 0,843
Thông tin phản hồi (CT): Cronbach’s Alpha = 0,865
CT1 Có hòm thư cho khách hàng đóng
góp ý kiến 25,05 6,773 0,620 0,848
CT2 Có đường dây nóng cho khách
hàng liên lạc đóng góp ý kiến. 25,07 6,778 0,611 0,849
CT3 Có bộ phận riêng quản lý và thu
nhận ý kiến phản hồi từ khách hàng 25,12 6,175 0,695 0,837
CT4 Khách hàng được đề xuất những ý
kiến bằng mọi phương tiện. 25,04 6,744 0,605 0,849
CT5 Khách hàng được góp ý trực tiếp
với cấp lãnh đạo cao nhất 25,06 6,752 0,635 0,846
CT6 Các khiếu nại được giải quyết
nhanh chóng và hợp lý 25,12 6,396 0,636 0,846
CT7 Phản hồi nhanh các khiếu nại của
khách hàng 25,09 6,564 0,652 0,843
Phí, lệ phí (PL): Cronbach’s Alpha = 0,914
PL1 Mức phí và lệ phí phù hợp với thu
PL2 Mức phí và lệ phí thực hiện đúng
theo quy định của nhà nước 6,12 2,240 0,858 0,850
PL3
Không phải chi trả các khoản phí ngoài quy định khi giải quyết TTHC
6,01 2,211 0,784 0,916
Sự hài lòng (HL): Cronbach’s Alpha =0 ,832
HL1 Khách hàng hài lòng về cán bộ
công chức của bộ phận một cửa 6,98 0,953 0,681 0,779
HL2 Khách hàng hài lòng về quy trình
giải quyết thủ tục hành chính 6,79 0,902 0,759 0,700
HL3
Khách hàng hài lòng về việc nhận và phản hồi các ý kiến đóng góp của người dân
6,51 1,007 0,640 0,818
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 16)
Thông qua kết quả phân tích Cronbach’s Alpha (theo phục lục số 07) ta thấy các biến đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,7 tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng PL4 < 0,3 vì vậy ta loại đi mục hỏi này. Sau khi loại PL4 hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần phí, lệ phí đã được tính lại và được trình bày ở trong bảng 3.6.
Như vậy sau khi loại PL4 các thang đo đều đạt độ tin cậy và được chấp nhận để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ công tại trung tâm giao dịch một cửa huyện Nghĩa Đàn – Tỉnh Nghệ An (Bảng 3.7)
Bảng 3.7 Các thang đo sau phân tích Cronbach Alpha
TT Nhân tố Các quan sát (mục hỏi)
1 Cán bộ công chức (CB) CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CB6 2 Phương tiện hữu hình (HH) HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 3 Thủ tục hành chính (TT) TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6
4 Thông tin phản hồi (CT) CT1, CT2, CT3, CT4, CT5, CT6, CT7
5 Phí, lệ phí (PL) PL1, PL2, PL3
6 Sự hài lòng (HL) HL1, HL2, HL3
Sau khi kiểm định thang đo nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo của từng khái niệm nghiên cứu, đồng thời loại bỏ các biến không phù hợp nhằm tránh hiện tượng gom nhân tố không có ý nghĩa ở phép phân tích tiếp theo (phân tích nhân tố).
Các biến quan sát sau phân tích Cronbach Alpha sẽ được đưa vào phân tích nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa, đồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu (nhân tố ban đầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với thực tế nghiên cứu. 3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (xem phụ lục số 08)
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải có hệ số tải nhân tố trên 0,5 (Hair và cộng sự 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing và Anderson 1988), tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.30) (Nguyễn Đình Thọ, 2010).
Thang đo trong nghiên cứu chính thức gồm có 32 biến quan sát và sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng phương pháp Cronbach’s Alpha thì có biến PL4 có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 nên bị loại. Sau khi loại biến CT2 hệ số Cronbach Alpha = 0, đã phù hợp. Vậy số biến quan sát phù hợp còn lại là 31 biến. Để khẳng định mức độ phù hợp của thang đo với 31 biến quan sát, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Simping Adequacy) được dùng để phân tích sự thích hợp của các nhân tố. Nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không 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).
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các nhân tố độc lập
Kết quả EFA cho thấy có 06 yếu tố được trích tại eigenvalue là 2,469 và phương sai trích được là 69,629% và chỉ số KMO là 0,837 (xem phụ lục số 08). Vì thế, việc phân tích nhân tố là phù hợp và phương sai trích đạt yêu cầu > 50%. Như vậy, các nhân tố giải thích được 69,629 % sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng 3.8 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,837 Approx. Chi-Square 5,296E3
Df 378
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. 0,000
Kết quả bảng 3.8 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu (KMO = 0,837> 0,5) và các biến quan sát là tương quan với nhau trong tổng thể (Sig = 0,000 < 0,05).
Bảng 3.9 Tổng phương sai trích Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Comp onent Total % of Varianc e Cumulat ive % Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Varian ce Cumulat ive % 1 7,462 26,648 26,648 7,462 26,648 26,648 4,122 14,722 14,722 2 3,486 12,450 39,099 3,486 12,450 39,099 3,981 14,217 28,939 3 2,930 10,464 49,563 2,930 10,464 49,563 3,651 13,040 41,979 4 2,613 9,331 58,894 2,613 9,331 58,894 2,713 9,688 51,667 5 1,724 6,156 65,051 1,724 6,156 65,051 2,560 9,143 60,810 6 1,282 4,578 69,629 1,282 4,578 69,629 2,469 8,819 69,629 7 0,844 3,015 72,644 8 0,816 2,913 75,557 9 0,802 2,864 78,422 10 0,638 2,278 80,700 11 0,590 2,108 82,808 12 0,487 1,739 84,547 13 0,460 1,643 86,190 14 0,437 1,559 87,749 15 0,398 1,422 89,171 16 0,350 1,251 90,422 17 0,324 1,156 91,578 18 0,311 1,112 92,691 19 0,308 1,101 93,792 20 0,262 0,934 94,726 21 0,244 0,871 95,597 22 0,224 0,802 96,399 23 0,216 0,772 97,170 24 0,201 0,719 97,889 25 0,181 0,647 98,536 26 0,161 0,576 99,112 27 0,128 0,455 99,567 28 0,121 0,433 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Sử dụng phương pháp Varimax Procedure để xoay nhân tố: xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Bảng 3.10 Ma trận nhân tố đã xoay Rotated Component Matrixa
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 HH4 0,844 HH3 0,842 HH6 0,806 HH2 0,800 HH1 0,781 HH5 0,706 CT3 0,763 CT7 0,740 CT4 0,727 CT1 0,725 CT5 0,721 CT6 0,718 CT2 0,714 CB1 0,818 CB3 0,755 CB5 0,718 CB2 0,712 CB6 0,707 CB4 0,704 TT2 0,868 TT3 0,851 TT1 0,841 TT6 0,859 TT4 0,846 TT5 0,799 PL2 0,870 PL1 0,869 PL3 0,803
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Bảng 3.10 trình bày kết quả ma trận nhân tố đã xoay. Kết quả có 6 nhân tố được trích 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
So với các thành phần ban đầu của thang đo sự hài lòng ta thấy “Thành phần thủ tục hành chính” được tách thành 2 yếu tố là TT1, TT2, TT3 và TT4, TT5, TT6. Căn cứ vào nội dung bảng câu hỏi và các biến gom theo nhóm từ kết quả phân tích EFA tác giả đặt lại tên biến cho các thành phần như sau:
- Nhân tố 1: gồm các biến quan sát sau
Trang phục của CBCC thực hiện theo đúng quy định của chính phủ HH1
Trụ sở làm việc khang trang, sạch đẹp HH2
Trụ sở có ga ra rộng rãi, an toàn HH3
Các phòng làm việc được trang bị các thiết bị hiện đại HH4 Có phòng chờ cho người dân khi chờ đợi giải quyết TTHC HH5 Phòng chờ có ghế ngồi, nước uống và các loại sách báo phục vụ cho người dân HH6 Các biến quan sát này thuộc thành phần phương tiện hữu hình nên chúng ta giữ
nguyên tên cho nhân tố mới này là “Phương tiện hữu hình” (FACT1_1 (HH)).
- Nhân tố 2: bao gồm các biến quan sát sau
Có hòm thư cho khách hàng đóng góp ý kiến CT1
Có đường dây nóng cho khách hàng liên lạc đóng góp ý kiến. CT2 Có bộ phận riêng quản lý và thu nhận ý kiến phản hồi từ khách hàng CT3 Khách hàng được đề xuất những ý kiến bằng mọi phương tiện. CT4 Khách hàng được góp ý trực tiếp với cấp lãnh đạo cao nhất CT5 Các khiếu nại được giải quyết nhanh chóng và hợp lý CT6
Phản hồi nhanh các khiếu nại của khách hàng CT7
Các biến quan sát này thuộc thành phần thông tin phản hồi nên chúng ta giữ
nguyên tên cho nhân tố mới này là “Thông tin phản hồi” FACT2_1 (CT)
- Nhân tố 3: bao gồm các biến sau
CBCC có thái độ lịch sự, thân thiện với khách hàng khi giải quyết công vụ CB1
CBCC trả kết quả đúng hẹn cho khách hàng CB2
CBCC giải quyết TTHC chính xác theo quy trình nghiệp vụ CB3 CBCC không có biểu hiện tiêu cực khi giải quyết TTHC CB4 Có bộ phận riêng hướng dẫn khách hàng làm thủ tục hành chính CB5 CBCC hướng dẫn các TTHC cho khách hàng rõ ràng và dễ hiểu CB6
Các biến quan sát trên thuộc thành phần cán bộ công chức nên chúng ta giữ
nguyên tên cho nhân tố mới này là “Cán bộ công chức” (FACT3_1 (CB)).
- Nhân tố 4: bao gồm các biến quan sát sau:
Các thủ tục hành chính đơn giản, rõ ràng, dễ hiểu TT1 Thực hiện đúng các quy trình TTHC như đã công khai TT2 Không phải bổ sung thêm giấy tờ trong quá trình xử lý hồ sơ hiện hành TT3
Các biến quan sát này chủ yếu là thuộc thành phần thủ tục hành chính, vì vậy,
chúng ta vẫn gọi nhân tố này là “Thủ tục hành chính” (FACT4_1 (TT)).
- Nhân tố 5: gồm các biến quan sát sau
Thời gian chờ đợi để làm thủ tục nhanh chóng TT4
Thời gian làm việc cụ thể được niêm yết tại trụ sở TT5 Bố trí lịch làm việc rất thuận lợi cho khách hàng TT6
Các biến quan sát trên thuộc thành phần thủ tục hành chính. Tuy nhiên sau khi Sử dụng phương pháp Varimax Procedure để xoay nhân tố thì thành phần thủ tục hành chính tách thành 2 nhân tố mới. Việc đặt tên các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (loading factor) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó. Căn cứ vào kết quả phân tích EFA (Bảng 3.10) cho thấy biến quan sát TT4, TT5, TT6 có hệ số truyền tải l ần l ượt là 0,846; 0,7 99; 0,8 59. Vậy hệ s ố truyền tải nhâ n t ố củ a b iến quan sát TT 6 là lớn n hất. D o đ ó, căn cứ vào nội
dung bảng câu hỏi tác giả đặt lại tên cho nhân tố này là “ Thời gian làm việc” (FACT5_1 (TG)).
- Nhân tố 6: gồm các biến quan sát sau
Mức phí và lệ phí phù hợp với thu nhập của khách hàng PL1 Mức phí và lệ phí thực hiện đúng theo quy định của nhà nước PL2 Không phải chi trả các khoản phí ngoài quy định khi giải quyết TTHC PL3
Các biến quan sát trên thuộc thành phần phí, lệ phí nên chúng ta vẫn gọi nó là
“Phí, lệ phí”( FACT6_1 (PL)).
Đối chiếu với các biến quan sát thuộc các thành phần thang đo trong mô hình nghiên cứu chính thức, ta thấy tất cả các biến quan sát này đều nằm ở những thành phần thang đo như ban đầu trong mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên có thành phần thủ tục hành chính được tách ra thành 2 nhân tố tác giả đã đặt tên cho 2 yếu tố này là thủ tục hành
chính và thời gian làm việc. Nhìn chung, về mặt nhân tố các thang đo này là phù hợp. Do đó, các thành phần trên sẽ được sử dụng trong phân tích kiểm định tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)cho khái niệm sự hài lòng (xem phụ lục số 09) Bảng 3.11 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,698 Approx. Chi-Square 358,461
df 3
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 16)
Bảng 3.12 Tổng phương sai trích Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Comp
onent Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative %
1 2,248 74,945 74,945 2,248 74,945 74,945
2 0,466 15,532 90,476
3 0,286 9,524 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 16)
Bảng 3.13 Ma trận nhân tố đã xoay Component Matrixa Component 1 HL2 0,903 HL1 0,860 HL3 0,833
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Kết quả phân tích từ các bảng 3.11, 3.12, và 3.13 cho thấy biến phụ thuộc của mô hình được đo lường bởi 1 nhân tố với 3 biến quan sát. Phân tích FEA đã nhóm các biến quan sát của khái niệm sự hài lòng thành một nhân tố. Tất cả các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lần lượt là: 0,860; 0,833 và 0,903 đều > 0,8; Eigenvalue = 2,248> 1, và tổng phương sai trích = 74,945 > 50% là đạt yêu cầu.
3.3 ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sau phân tích nhân tố EFA kết quả cho chúng ta 6 nhân tố mới với 32 biến quan sát được rút trích. Tác giả đã tiến hành đặt lại tên cho các thành phần rút trích. Như