Quy trình nghiên cứu được trình bày trong hình 3.2 bên dưới và tiến độ nghiên cứu thực hiện được trình bày trong bảng 3.6
Bảng 3.8 Tiến độ thực hiện nghiên cứu
Bước Phương pháp Kỹ thuật Mẫu Thời gian
thực hiện Địa điểm 1 Định tính Phỏng vấn chuyên sâu 5 08/2012 TP. HCM 2 Phỏng vấn thử Phỏng vấn trực tiếp 5 09/2012 TP. HCM Định lượng Phỏng vấn trực tiếp 300 10/2012 TP. HCM
38
Mô hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
L ý thuyết về giá trị cảm nhận,
Bảng câu hỏi nháp
Nghiên cứu sơ bộ định tính
Phỏng vấn chuyên sâu Thang đo hiệu chỉnh
Phỏng vấn thử
Điều chỉnh bảng câu hỏi Thang đo chính thức
Nghiên cứu chính thức định lượng
(n = 210 )
Viết báo cáo nghiên cứu Cronbach’s Alpha
- Loại các biến có hệ số tương quan biến – biến tổng nhỏ
Phân tích nhân tố khám phá EFA - Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
- Kiểm tra yếu tố trích được - Kiểm tra phương sai trích được
Phân tích hồi quy Phân tích kết quả xử lý số liệu
39 3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu:
3.3.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo:
Hệ số Cronbach’s Alpha là thông số để kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Sau khi thu thập dữ liệu, bước đầu tiên, tác giả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Anpha để loại đi các biến quan sát không đạt không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Anpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Anpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”.
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Thứ nhất: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa Barlett ≤ 0.05. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt; KMO ≥ 0.80: tốt; KMO ≥ 0.70: được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO≥ 0.50: xấu; KMO < 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Thứ hai: hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng; ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
40 - Thứ ba: thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson 1988).
- Thứ tư: khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1. Varimax cho phép 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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Anpha, có tất cả 24 biến quan sát của 5 thang đo tiếp tục đưa vào EFA.
3.3.3. Mô hình Path:
Mô hình PATH được sử dụng trong các mô hình nghiên cứu có nhiều biến độc lập định tính hay định lượng, có nhiều biến trung gian (mediating variables) định lượng, và có nhiều biến phụ thuộc định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong đó: + Biến phụ thuộc: biến bị tác động bởi các biến khác, có thể có một hay nhiều biến phụ thuộc trong một mô hình nghiên cứu.
+ Biến độc lập: biến tác động (giải thích biến thiên) của các biến khác (trung gian hoặc phụ thuộc). Một mô hình nghiên cứu có thể có một hay nhiều biến độc lập. + Biến trung gian: biến đóng vai trò trung gian, làm cầu nối giữa biến độc lập và phụ thuộc. Một mô hình có thể có một hay nhiều biến trung gian và có thể có một hay nhiều cấp trung gian.
Mô hình 3.2: Mô hình PATH
Để phân tích mô hình PATH ta dùng p hương pháp hồi quy. Mô hình PATH là tổng hợp của hai mô hình hồi quy đa biến (MLR) và đơn biến (SLR) như sau:
Biến phụ thuộc (Z) Biến độc lập
(X1)
Biến trung gian (Y) Biến độc lập
41
( ) = + + (1)
( ) = + (2)
Dựa vào phương pháp phân tích hồi quy ta sẽ tìm được các hệ số , , , ,
và hệ số R2 của từng mô hình. Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình PATH ta dùng hệ số phù hợp tổng R2
M
= − − ( − )
3.3.4. Hồi quy đa biến:
Hồi quy đa biến là một phương pháp phân tích dùng kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ của nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc. khi sử dụng hồi quy đa biếh, các tham số thống kê cần được quan tâm là:
R2 hiệu chỉnh (Adjusted coefficient of determination): đo lường phần phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lượng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. hệ số này càng cao, độ chính xác của mô hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: sự dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mô hình. Nếu mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể an toàn bác bỏ giả thuyết H0 hay nói cách khác, mô hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Hệ số (Standardized Beta Coefficent): hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số : sử dụng trị thống kê t để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số . Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, tá có thể kết luận hệ số có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm tra đa cộng tuyến: là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số 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, hệ số phóng đại phương sai VIF càng gần 1 càng tốt và không qua 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến.
42
Kết luận Chương 3:
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật phỏng vấn chuyên sâu. Nghiên cứu định lượng sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp được thực hiện với mẫu có kích thước n =210 , đối tượng là những khách hàng doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng dịch vụ logistics tại TP Hồ Chí Minh.
Sau kết quả thu được từ quá trình nghiên cứu định tính trên cơ sở của nghiên cứu trước đó (Vinh. Q. La và ctg, 2005), thang đo lường các khái niệm nghiên cứu đã được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm việc đánh giá thang đo bằng phương pháp Cronbach’s Alpha và EFA và kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp SEM.
43
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong chương 3, nghiên cứu đã trình bày phương pháp nghiên cứu để điều chỉnh và bổ sung mô hình lý thuyết về mô hình thang đo về giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ logistics của GLC. Chương 4 nằm mục đích trình bày mẫu khảo sát và đánh giá sơ bộ các thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu. Sau đó, nghiên cứu sẽ ước lượng và kiểm định mô hình nghiên cứu đề nghị, phân tích các nhân tố tác động vào giá trị cảm nhận của khách hàng.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu:
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp khảo sát trực tiếp khách hàng đang sử dụng dịch vụ logistics của GLC tại TP HCM. Cuộc khảo sát được thực hiện từ tháng 11.2012 đến tháng 01.2013 theo hình thức gửi mail khảo sát trực tiếp và gửi bảng khảo sát dạng hard copy cho khách hàng. Sau khi 300 bảng câu hỏi được gửi cho khách hàng qua đường email và khảo sát trực tiếp, tác giả nhận lại được 250 phiếu, trong đó 150 phiếu khảo sát dạng hard copy, 100 phiếu online, tỷ lệ phản hồi là 83%. Sau khi phân tích và kiểm tra, có 40 phiếu bị loại do không hợp lệ. Do đó, số lượng mẫu còn lại đưa vào phân tích là 210 mẫu, lớn hơn số lượng mẫu cần thiết n=200. Như vậy, số lượng mẫu thu được đảm bảo tính đại diện cho việc thực hiện nghiên cứu.
Kết quả khảo sát cho thấy, 38.6% khách hàng sử dụng dịch vụ lưu kho, 25.7% sử dụng dịch vụ vận tải, 13.8% sử dụng dịch vụ thanh lý hải quan, 21.9% sử dụng dịch vụ khác.
Bảng 4.1. Thống kê mẫu khảo sát
Dịch vụ Tần suất Tỷ lệ % % Tích lũy
Lưu kho 81 38.6 38.6
Vận tải 54 25.7 64.3
Thanh lý hải quan 29 13.8 78.1 Dịch vụ khác 46 21.9 100.0 Tổng cộng 210 100.0
44 4.2. Đánh giá các thang đo
Như đã trình bảy trong chương 3, thang đo các yếu tố tạo giá trị cảm nhận của khách hàng sử dụng dịch vụ logistics của GLC bao gồm 7 thành phần (1) Kỹ năng giao tiếp/diễn đạt của nhân viên được đo lường bằng 4 biến quan sát; (2) Kỹ năng chuyên môn của nhân viên được đo lường bằng 5 biến quan sát; (3) Định hướng khách hàng được đo lường bằng 6 biến quan sát; (4) Khả năng cải tiến của GLC được đo lường bằng 5 biến quan sát; (5) Danh tiếng của GLC được đo lường bằng 4 biến quan sát; (6) Kết quả thực hiện theo cảm nhận của khách được đo lường bằng 9 biến quan sát; (7) Giá trị cảm nhận của khách hàng được đo lường bằng 4 biến quan sát; Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ chính:
* Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
* Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratiory factor analysis)
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation_ nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Bernstein, 1994).
Tiếp theo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng. các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principle Eigenvalue = 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
45 4.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Anpha
Bảng 4.2 – Kết quả Cronbach’s Anpha các thành phần của thang đo
Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Thang đo: Kỹ năng giao tiếp/ diễn đạt của nhân viên
DD1 10.60 5.464 0.762 0.858
DD2 10.46 4.891 0.778 0.848
DD3 10.45 4.881 0.707 0.879
DD4 10.47 4.93 0.794 0.842
Cronbach’ Alpha = 0.888
Thang đo: Kỹ năng chuyên môn của nhân viên
CM1 14.87 9.564 .757 .757 CM2 14.79 9.475 .737 .761 CM3 15.22 9.192 .663 .782 CM4 15.19 10.177 .502 .830 CM5 15.37 10.790 .492 .828 Cronbach’ Alpha = 0.827
Thang đo: Định hướng khách hàng
DH1 18.20 13.912 .755 .877 DH2 18.29 13.920 .687 .887 DH3 18.28 13.803 .681 .888 DH4 18.22 13.744 .739 .879 DH5 18.02 13.148 .755 .877 DH6 17.97 13.798 .746 .878 Cronbach’ Alpha = 0.899
Thang đo: Khả năng cải tiến của GLC
CT1 13.20 10.645 .803 .896 CT2 13.10 10.860 .793 .898 CT3 13.41 10.340 .765 .905 CT4 13.29 10.284 .795 .898 CT5 13.31 11.300 .801 .898 Cronbach’ Alpha = 0.917 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
46
Thang đo: Danh tiếng
DT1 11.52 5.121 .876 .863
DT2 11.55 5.234 .860 .870
DT3 11.38 5.567 .624 .953
DT4 11.45 5.014 .880 .861
Cronbach’ Alpha = 0.914
Thang đo: Kết quả cảm nhận của khách hàng
KQ1 28.68 40.132 .767 .907 KQ2 28.69 40.988 .651 .914 KQ3 28.47 40.614 .645 .915 KQ4 28.69 38.510 .734 .909 KQ5 28.54 38.048 .724 .910 KQ6 28.85 40.468 .711 .910 KQ7 28.49 40.634 .741 .908 KQ8 28.52 40.748 .745 .908 KQ9 28.40 40.855 .746 .908 Cronbach’ Alpha = 0.919
Thang đo: Giá trị cảm nhận của khách hàng
GT1 10.60 5.464 .762 .858
GT2 10.46 4.891 .778 .848
GT3 10.45 4.881 .707 .879
GT4 10.47 4.930 .794 .842
Cronbach’ Alpha = 0.888
Kết quả Cronbach’s Alpha đối với nghiên cứu chính thức cho thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Đồng thời, các hệ số tương quan biến – tổng của tất cả các biến đo lường đều lớn hơn 0.3, các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép. Do đó, các biến quan sát đo lường thành phần khả năng phục vụ đều được sử dụng trong phân tích nhân khám phá EFA tiếp theo.
47 4.2.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.2.2.1 Kết quả kiểm định các thang đo biến độc lập
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định KMO và Barlett
Kiểm định mức độ phù hợp mẫu theo KMO .871 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4070.413
Df 276
48 Bảng 4.4 Tổng phương sai trích các biến độc lập lần 1
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues ban
đầu Tổng hệ số tải bình phương rút trích nhân tố Tổng hệ số tải bình phương xoay nhân tố
Tổng
cộng % phương sai % tích lũy Tổng cộng % phương sai % tích lũy Tổng cộng % phương sai % tích lũy 1 9.172 38.217 38.217 9.172 38.217 38.217 4.003 16.678 16.678 2 2.841 11.837 50.053 2.841 11.837 50.053 3.829 15.956 32.634 3 2.340 9.751 59.804 2.340 9.751 59.804 3.696 15.399 48.034 4 1.847 7.694 67.498 1.847 7.694 67.498 3.046 12.693 60.726 5 1.418 5.908 73.406 1.418 5.908 73.406 3.043 12.680 73.406 6 .735 3.063 76.469 7 .646 2.693 79.161 8 .592 2.467 81.629 9 .542 2.258 83.886 10 .497 2.072 85.958 11 .467 1.944 87.902 12 .441 1.836 89.737 13 .381 1.587 91.324 14 .315 1.312 92.636 15 .283 1.178 93.814 16 .274 1.143 94.957 17 .239 .997 95.954 18 .224 .933 96.887 19 .198 .824 97.712 20 .162 .675 98.386 21 .153 .638 99.025 22 .122 .506 99.531 23 .090 .377 99.908 24 .022 .092 100.000
49
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố các thang đo:
STT Tên biến Nhân tố (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1 2 3 4 5 1 DH1 .794 2 DH2 .788 3 DH3 .784 4 DH4 .773 5 DH5 .747 6 DH6 .703 7 CT3 .847 8 CT5 .847 9 CT1 .784 10 CT4 .779 11 CT2 .766 12 DT4 .890 13 DT1 .876 14 DT2 .861 15 DT3 .700 16 DD4 .897 17 DD1 .878 18 DD2 .800 19 DD3 .671 20 CM3 .809 21 CM2 .755 22 CM1 .749 23 CM5 .619 24 CM4 .604 Eigen value 9.172 2.841 2.340 1.847 1.418 Phương sai trích 38.217 11.837 9.751 7.694 5.908 Cronbach Anpha (lần cuối) 0.888 0.827 0.899 0.917 0.914
50 Sau 2 lần rút trích nhân tố, các biến của các thang đo phân thành 5 nhân tố, các nhân tố mới thích hợp với dữ liệu với trị số KMO (Bảng 4.4a) là 0.871 > 0.5 đạt mức ý nghĩa kiểm định Barlett Sig. = 0.000 < 0.05, tổng phương sai trích đạt 73.4% (đạt yêu cầu > 50%). Tổng phương sai trích 73.4% có nghĩa là 5 nhân tố mới được rút