Phép kiểm định Independent-samples T-test, phân tích phương sai Anova được sử dụng để kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính đối với giá trị cảm nhận
của khách hàng. Phép kiểm định Independent-samplesT-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Trước khi kiểm định trung bình, spss thực hiện kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể với phép kiểm định Levene. Giả thuyết rằng H0 là phương sai của hai tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 thì ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng phương sai không bằng nhau (equal variances not asumed), ngược lại thì ta sử dụng ở dòng thứ phương sai bằng nhau (equal variances asumed). Và nếu giá trị Sig. trong kiểm định t<0,05 thì ta kết luận có sự khác biệt giữa hai trung bình, ngược lại là chưa có sự khác biệt. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008,).
Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent-samples T-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Đối với đề tài này tác giả sử dụng để kiểm định sự khác biệt về nhóm tuổi, nghề nghiệp và trình độ học vấn đối với thành phần giá trị cảm nhận. Tương tự như Independent-samples T-test trước khi kiểm định trung bình, spss thực hiện kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể với phép kiểm định Levene. Giả thuyết rằng H0 là phương sai của hai tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 tức là phương sai của hai tổng thể khác nhau thì ta tiếp tục xét sig trong bảng kết quả anova. Và mức sig. này >0,05 ta có thể kết luận là không có sự khác biệt giữa các nhóm so sánh, nếu <0,05 thì ta nhận xét có sự khác biệt. Việc đưa ra có sự khác biệt thông qua sig. trong bảng anova vẫn chưa cho chúng ta biết những nhóm nào có sự khác biệt với nhau, do vậy chúng ta tiếp tục phân tích sâu Anova để xác định chỗ khác biệt. Kiểm nghiệm được thực hiện trong hộp thoại Post Hoc của phương pháp kiểm định anova, ta tiến hành chọn phương pháp kiểm định thống kê Bonferroni nếu sig. ở bảng Levene >0,05 và Tamhane’s T2 nếu <0,05. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 152).
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết đã được đề ra. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Phương pháp nghiên cứu tay đôi được dùng trong nghiên cứu định tính nhằm hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp với tình hình Việt Nam cũng như chỉnh sữa một số từ ngữ nhằm đảm bảo người phỏng vấn hiểu rõ các phát biểu . Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp với số lượng mẫu được chọn là n= 290. Nghiên cứu này nhằm mục đích để đánh giá thang do và kiểm định các giả thuyết. Chương này cũng mô tả thông tin về mẫu định lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phận tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm thông tin mẫu, đánh giá thang đo, phân tích tương quan và chạy hồi quy để kiểm định giả thuyết.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Giới thiệu
Trong Chương 4, tác giả trình bày về thông tin của mẫu nghiên cứu (n), thực hiện kiểm định thang đo thông qua phân tích nhân tố (EFA) và Cronbach alpha, phân tích hồi quy để từ đó kiểm định mô hình, kiểm định giả thuyết đã đề ra. Ngoài ra, trong chương này còn phân tích ảnh hưởng của các biến định tính (giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn) tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ gia công cơ khí hiện nay. Công cụ chính để sử dụng để tiến hành phân tích trong nghiên cứu định lượng tại chương này là phần mềm SPSS 20.
4.2 Thông tin mẫu nghiên cứu
Như đã trình bày ở trên, sau khi tiến hành phát bảng khảo sát kết quả thu về được 290 mẫu đảm bảo yêu cầu nghiên cứu.
Thông tin mẫu được mô tả như sau:
Trong mẫu khảo sát Nữ chiếm tỷ lệ 14,8%, còn lại đa phần là Nam chiếm tỷ lệ 85,2%. Khoảng bốn phần năm đối tượng khảo sát có độ tuổi từ 21 đến dưới 35, chiếm 78,3%; còn lại 15,9% có độ tuổi từ 36 đến dưới 45; trên 45 tuổi là 5,2% và 0,7% có độ tuổi dưới 20. Đa phần các đối tượng khảo sát đều có trình độ Đại học, chiếm 56,2%; 4,8% có trình độ trên Đại học, 28,6% có trình độ trung cấp, 9,7% có trình độ cao đẳng và 0,7% có trình độ Phổ thông.
Bảng 4.1 Thống kê mẫu
Đặc điểm của mẫu nghiên cứu Kích thước mẫu n = 290 Số người Phần trăm Giới tính Nam 247 85,2% Nữ 43 14,8% Tuổi Dưới 20 tuổi 2 0,7%
Từ 21 tuổi đến dưới 35 tuổi 227 78,3%
Từ 36 tuổi đến dưới 45 tuổi 46 15,9%
Từ 45 tuổi trở lên 15 5,2% Trình độ học vấn Phổ thông 2 0,7% Trung cấp 83 28,6% Cao đẳng 28 9,7% Đại học 163 56,2% Sau đại học 14 4,8%
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-6/2013)
Ngoài ra mẫu khảo sát còn cho biết mức độ đặt hàng gia công của các khách hàng như sau: Bảng 4.2 Thống kê mức độ đặt hàng Mức độ đặt hàng Số người Tỷ lệ Một lần trong một tháng 74 25,5% Hai lần trong một tháng 54 18,6% Ba lần trong một tháng 40 13,8%
Nhiều hơn ba lần trong một tháng 57 19,7%
Vài tháng một lần 65 22,4%
Theo thống kê, mức độ đặt hàng chiếm tỷ lệ nhiều nhất là một lần trong một tháng với tỷ lệ 25,5%, kế tiếp là vài tháng một lần với tỷ lệ 22,4%, nhiều hơn ba lần trong một tháng chiếm 19,7%, hai lần trong một tháng chiếm 18,6% và cuối cùng là ba lần trong một tháng chiếm 13,8%.
Các kết quả thông kê giá trị trung bình của các nhân tố ảnh hưởng đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cũng như Giá trị cảm nhận khách hàng tổng thể như sau:
Bảng 4.3 Thống kê giá trị Trung bình các biến nghiên cứu
N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn SQ 290 2,17 5,00 3,4207 0,55997 PQ 290 1,17 5,00 3,2816 0,80285 PV 290 2,00 5,00 3,2207 0,64762 SV 290 2,25 4,75 3,4638 0,50085 EV 290 2,25 4,75 3,3517 0,53267 SP 290 2,20 4,60 3,1593 0,51241 OC 290 2,00 5,00 3,2397 0,59035 Valid N (listwise) 290
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Từ bảng thống kê giá trị trung bình của các biến khảo sát, tác giả nhận thấy giá trị trung bình chỉ dao động khoản hơn 3. Trong đó biến có giá trị thấp nhất là SP (Giá) bằng 3,1593. Biến Giá trị cảm nhận PV có giá trị là 3,2207 chứng tỏ khách hàng đánh giá chất lượng dịch vụ gia công cơ khí hiện nay chưa thực sự tốt. Kết quả này cho thấy các doanh nghiệp cần nỗ lực hơn nữa trong việc nâng cao giá trị cảm nhận cho khách hàng.
Bảng 4.4 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Giá N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn SP1 290 1 5 3,10 0,772 SP3 290 2 5 3,14 0,773 SP4 290 2 5 3,16 0,615 SP2 290 2 5 3,19 0,714 SP5 290 2 4 3,20 0,625 Valid N (listwise) 290 SP 290 2,20 4,60 3,1593 0,51241
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.4 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Giá cho thấy biến quan sát SP1 (Chi phí hợp lý) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,10 kế tiếp là SP3 ( Giá cả cạnh tranh) có giá trị trung bình là 3,14. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến SP5( Được giảm giá) có giá trị là 3,20.
Bảng 4.5 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Chất lượng dịch vụ N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn SQ1 290 2 5 3,29 0,813 SQ5 290 1 5 3,37 0,793 SQ2 290 1 5 3,39 0,866 SQ3 290 1 5 3,39 0,750 SQ6 290 2 5 3,48 0,816 SQ4 290 2 5 3,61 0,861 Valid N (listwise) 290 SQ 290 2,17 5,00 3,4207 0,55997
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.5 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Chất lượng dịch vụ cho thấy biến quan sát SQ1 (Dịch vụ cung cấp nhanh chóng và linh hoạt) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,29 kế tiếp là SQ5 ( Luôn thực hiện đúng theo cam kết) có giá trị
trung bình là 3,37. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến SQ4( Hình thức thanh toán thuận tiện và dễ dàng) có giá trị là 3,61.
Bảng 4.6 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Chất lượng sản phẩm N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn PQ5 290 1 5 3,15 0,906 PQ4 290 1 5 3,27 0,987 PQ6 290 1 5 3,28 0,884 PQ3 290 1 5 3,32 0,964 PQ2 290 1 5 3,33 0,922 PQ1 290 1 5 3,34 0,973 Valid N (listwise) 290 PQ 290 1,17 5,00 3,2816 0,80285
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.6 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Chất lượng sản phẩm cho thấy biến quan sát PQ5 (Sản phẩm được cung cấp là tốt nhất) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,15 kế tiếp là PQ4 ( Sản phẩm đảm bảo các yêu cầu kỹ thuật) có giá trị trung bình là 3,27. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến PQ1( Chất lượng sản phẩm đáng tin cậy) có giá trị là 3,34.
Bảng 4.7 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Năng lực gia công N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn OC3 290 2 5 3,22 0,768 OC1 290 1 5 3,23 0,793 OC2 290 1 5 3,23 0,719 OC4 290 1 5 3,27 0,779 Valid N (listwise) 290 OC 290 2,00 5,00 3,2397 0,59035
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.7 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Năng lực gia công cho thấy biến quan sát OC3 (Công nghệ mới, hiện đại) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,22. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến OC4( Trang thiết bị phù hợp) có giá trị là 3,27.
Bảng 4.8 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Giá trị cảm xúc
N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn EV4 290 2 4 3,25 0,623 EV2 290 2 5 3,32 0,737 EV3 290 2 5 3,35 0,696 EV1 290 2 5 3,49 0,731 Valid N (listwise) 290 EV 290 2,25 4,75 3,3517 0,53267
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.8 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Giá trị cảm xúc cho thấy biến quan sát EV4 (Tin tưởng vào nhà cung cấp) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,25 kế tiếp là EV2( Được tôn trọng) có giá trị trung bình là 3,32. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến EV1( Thoải mái khi đến đặt hàng) có giá trị là 3,49.
Bảng 4.9 Thống kê giá trị trung bình các biến trong thang đo Giá trị xã hội N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn SV2 290 2 5 3,38 0,701 SV3 290 2 5 3,47 0,623 SV4 290 2 5 3,49 0,651 SV1 290 2 5 3,53 0,721 Valid N (listwise) 290 SV 290 2,25 4,75 3,4638 0,50085
(Nguồn: Theo điều tra của tác giả từ tháng 3-8/2013)
Bảng 4.9 Thống kê giá trị trung bình của thang đo Giá trị xã hội cho thấy biến quan sát SV2(Được nhiều người biết đến) có giá trị trung bình thấp nhất là 3,38 kế tiếp là SV3( Có uy tín) có giá trị trung bình là 3,47. Biến có giá trị trung bình lớn nhất là biến SV1( Thoải mái khi đến đặt hàng) có giá trị là 3,53.
4.3 Đánh giá thang đo
Để đánh giá tính nhất quán nội tại của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp phân tích nhân tố EFA (exproratory factor analysis) và phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được thực hiện.
Độ tin cậy của từng thành phần của thang đo được đánh giá bằng công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được độ tin cậy sẽ được tiếp tục phân tích nhân tố khám phá (EFA). Việc phân tích này nhằm để khám phá ra cấu trúc của thang đo tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng về dịch vụ gia công cơ khí hiện nay. Sau khi phân tích EFA sẽ tiến hành phân tích hồi quy đa chiều tất cả các thành phần (các khái niệm nghiên cứu) nhằm kiểm định các giả thuyết đã nêu.
4.3.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo lý thuyết
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại
và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 257) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì có thang đo lường là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” ( Peterson, 1994; Slater, 1995). Ngoài ra, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (lớn hơn 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả kiểm định độ tin cậy các thang đo bằng Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phần riêng biệt của Giá trị cảm nhận và Giá trị cảm nhận tổng thể đều có hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu. Cụ thể, Cronbach’s Alpha của yếu tố Giá là 0,779; của Chất lượng dịch vụ là 0,773 ; của Chất lượng lượng sản phẩm là 0,926; của Năng lực 0,756; của Giá trị cảm xúc 0,761; của Giá trị xã hội là 0,728 và của giá trị cảm nhận tổng thể là 0,838; Các biến đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và đều lớn hơn 0,3. Vì vậy tất cả các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng trong phân tích nhân tố (EFA).
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định các thang đo lý thuyết bằng Cronbach’s Alpha Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Giá – SP: (Cronbach’s Alpha = 0,779)
SP1 0,597 0,724
SP2 0,542 0,742
SP3 0,578 0,731
SP4 0,496 0,757
SP5 0,568 0,736
Chất lượng dịch vụ – SQ: (Cronbach’s Alpha = 0,773)
SQ1 0,496 0,745 SQ2 0,481 0,750 SQ3 0,530 0,737 SQ4 0,517 0,741 SQ5 0,523 0,739 SQ6 0,567 0,727
Chất lượng sản phẩm– PQ: (Cronbach’s Alpha = 0,926)
PQ1 0,772 0,914 PQ2 0,741 0,918 PQ3 0,797 0,910 PQ4 0,826 0,907 PQ5 0,776 0,913 PQ6 0,801 0,910
Năng lực – OC: (Cronbach’s Alpha = 0,773)
OC1 0,588 0,712
OC2 0,557 0,729
OC3 0,594 0,709
OC4 0,564 0,725
Giá trị cảm xúc – EV: (Cronbach’s Alpha = 0,761)
EV1 0,453 0,764
EV2 0,633 0,662
EV3 0,617 0,673
EV4 0,550 0,712
Giá trị xã hội – SV: (Cronbach’s Alpha = 0,728)
SV1 0,512 0,671
SV2 0,492 0,683
SV3 0,524 0,665
SV4 0,548 0,650
Giá trị Cảm nhận – PV: (Cronbach’s Alpha = 0,838)
PV1 0,695 0,781
PV2 0,688 0,787
PV3 0,722 0,755
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), một số tiêu chí cần chú ý: Thứ nhất, Kiểm định Barlett (Bartlett’s test of sphericity): là một kiểm định thống kê nhằm kiểm tra giữa các biến có tương quan với nhau hay không. Nếu kiểm định này có mức ý nghĩa thống kê dưới 0,05 thì xem như các biến có tương quan với nhau (Hair et al., 1995).
Thứ hai, Phép đo sự phù hợp của mẫu KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): là phép đo sự tương quan qua lại giữa các biến và sự phù hợp để phân tích nhân tố. Hệ số KMO có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị KMO phụ thuộc vào cỡ mẫu, độ tương quan trung bình, số biến và số nhân tố. Nếu hệ số này lớn hơn 0,5 thì tập dữ liệu được xem là phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố (Hair et al., 1995).
Thứ ba, Eigenvalue: là tổng bình phương các trọng số của các biến trên một cột nhân tố, còn được gọi là latent root. Nó đại diện cho mức độ biến động được giải thích bởi một nhân tố. Giá trị eigenvalue của các nhân tố được chọn phải từ 1 trở lên (Hair et al., 1995).
Thứ tư, Communality: thể hiện tỉ lệ của các nhân tố phân tích đại diện cho một biến cụ thể nào đó. Giá trị này phải lớn hơn 0,2 (Hair et al., 1995).
Tuy nhiên, khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá thực tế, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) ≥ 0,5; mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
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 (theo Jabnoun & Al – Tamimi, 2003).