3.5.1Phƣơng thức lấy mẫu
Trong nghiên cứu này, phương pháp lấy mẫu được chọn là lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thông qua các hình thức phỏng vấn trực tiếp và trả lời qua email.
3.5.2Cỡ mẫu
Việc lựa chọn cở mẫu để phân tích nhân tố EFA) theo nguyên tắc cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x với x là tổng số biến quan sát) Hair & đtg, 1998). Nghiên cứu này,
với tổng số biến quan sát được đề xuất là 22, như vậy số mẫu tối thiểu cần đạt được là 22x5 = 110 mẫu. Tác giả đã gửi đi 240 bảng câu hỏi và nhận được 223 hồi đáp, trong đó có 204 bảng thỏa mãn yêu cầu và được sử dụng để phân tích. Tỷ lệ hồi đáp chủ yếu là từ các bảng phỏng vấn trực tiếp, tỷ lệ hồi đáp qua email chỉ với 20 bảng câu hỏi, tương đối thấp.
3.5.3Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mã hóa và thực hiện quá trình phân tích như sau:
3.5.3.1 Phân tích thống kê mô tả
Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mô tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: đã biết hay chưa biết về DVTĐG, qua kênh thông tin nào, các thông tin cá nhân của người trả lời như độ tuổi, giới tính, thu nhập, …
3.5.3.2 Kiểm định và đánh giá thang đo
Tác giả tiến hành kiểm tra độ tin cậy thang đo nhằm để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu, bao gồm: 1) Phương pháp kiểm định phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến - tổng Item-to-total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không có ý nghĩa đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s alpha if Item Deleted để giúp đánh giá loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo; (2) Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu. Các cách thức tiến hành cụ thể như sau:
Phân tích Cronbach’s Alpha: Một lưu ý quan trọng là công việc tiến hành
Cronbach alpha phải được thực hiện trước để loại bỏ các biến rác garbage items) trước khi thực hiện phân tích EFA, quá trình này giúp chúng ta tránh được các biến rác vì các biến rác này tạo nên các nhân tố giả artifical factors) khi phân tích EFA (Churchill, 1979). Kỹ thuật Cronbach alpha phát hiện loại bỏ một số biến đo lường với tương quan biến tổng Item-total correlation) thấp < 0,3), lựa chọn hệ số Cronbach alpha trong khoảng [0,8 và 1) là thang đo tốt, Cronbach alpha trong khoảng [0,7 và 0,8] sử dụng được và Cronbach alpha từ 0,6 trở lên sử dụng được cho khái niệm trong bối cảnh nghiên cứu mới Peterson, 1994).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sau khi Phân tích Cronbach’s Alpha
loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ convergent validity), giá trị phân biệt (discriminant validity), đồng thời gom các tham số ước lượng theo từng nhóm biến các câu hỏi được sắp xếp phù hợp theo nhóm nhân tố). Một số tiêu chuẩn đo lường như sau: để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải đảm bảo lớn hơn ho c bằng 0,4; để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn ho c bằng 0,3; số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue - đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố - theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình; tiêu chuẩn phương sai trích Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%. Xem xét giá trị KMO: 0,5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Gerbing & Anderson, 1988). Sử dụng phương pháp trích yếu tố Pricipal axis factoring với phép xoay Promax kappa = 4) và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen values lớn hơn 1 đối với các biến quan sát đo lường 7 khái niệm thành phần tác động lên sự hài lòng của khách hàng sử dụng DVTĐG. Theo phương pháp này phát hiện ra các thứ nguyên thành phần) tiềm ẩn trong dữ liệu gốc phát hiện cấu trúc). Việc chọn phép xoay Promax sẽ phản ảnh chính xác cấu trúc dữ liệu tiềm ẩn hơn. Sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen values lớn hơn 1 với các biến quan sát đo lường khái niệm sự hài lòng khách hàng.
3.5.3.3 Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mô hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các nhóm biến. Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng như xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập yếu tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng) trong mô hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi quy bội.
Giá trị của biến mới trong mô hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó, giá trị của các thành phần được phần mềm SPSS tính một cách tự động từ giá trị trung bình có trọng số của các biến quan sát đã được chuẩn hóa. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích hồi quy, một phân tích quan trọng cần được thực hiện đầu tiên là phân tích tương quan nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình.
Phân tích tƣơng quan
Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ ch t chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tương quan tuyến tính càng ch t chẽ Gerbing & Anderson, 1988). Trong mô hình nghiên cứu này, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thì kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính ch t chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mô hình.
Kiểm định các giả thuyết sử dụng phần mềm SPSS
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến: R2, R2 hiệu chỉnh. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy. Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng DVTĐG , xác định mức độ ảnh hưởng cao thấp của các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu nhằm đạt được các mục tiêu đề ra. Quá trình này gồm hai bước: Bước 1, nghiên cứu định tính với kỹ thuật phỏng vấn sâu nhằm bổ sung và hiệu chỉnh các thang đo các biến trong mô hình. Bước 2, nghiên cứu định lượng thực hiện bằng cách phỏng vấn bằng bảng câu hỏi qua email và trực tiếp. Sau đó dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định các thang đo và sự phù hợp của mô hình lý thuyết. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu, kết quả nghiên cứu bao gồm kết quả đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hồi quy đa biến và kiểm định giả thuyết.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN Giới thiệu
Trong chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu gồm thiết kế nghiên cứu, hiệu chỉnh thang đo và các bước phân tích. Trong chương 4 này sẽ trình bày các kết quả phân tích gồm: 1) mô tả mẫu, 2) kiểm định độ tin cậy của thang đo, 3) phân tích nhân tố, 4) kiểm định độ giá trị của thang đo, 5) phân tích hồi quy đa biến và 6) kiểm định giả thuyết nghiên cứu và đưa ra một số đề xuất.
4.1MÔ TẢ MẪU
4.1.1 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu và tỷ lệ hồi đáp
Như đã trình bày trong chương 3, mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện với kích thước là 230 mẫu. Dữ liệu được thu thập trong 3 tuần từ ngày 25/6/2016 đến 16/7/2016), bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp và gửi qua email đối với người được phỏng vấn. Tổng số bảng câu hỏi được gửi đi là 230 câu hỏi và nhận được kết quả thu hồi được 223 bảng, trong đó có 204 bảng hợp lệ và được sử dụng để đưa vào phân tích và tỷ lệ hồi đáp là 91.48 %, đạt yêu cầu trên 50%.
4.1.2 Mô tả thông tin mẫu
4.1.2.1 Thông tin nhu cầu sử dụng dịch vụ
Trong 204 người được phỏng vấn, có 35 người trả lời sử dụng DVTĐG cho mục đích “Vay vốn, thế chấp” chiếm tỷ lệ 17 %, 14 người trả lời “Mua bán, trao đổi” chiếm 6,9%, 55 người trả lời “Làm nghĩa vụ tài chính đối với nhà nước” chiếm 26,9%, 21 người trả lời “Làm cơ sở hạch toán kế toán, quản lý tài sản” 10,3%, 23 người “Làm cơ sở đấu thầu” chiếm 11.3 %, 22 người cho mục đích “Giải quyết tranh chấp” chiếm 10.9%, 19 người sử dụng dịch vụ cho công tác “Góp vốn, cổ phần hóa” chiếm 9,3%, 5 người trả lời cho công tác “Thanh lý” chiếm 2,5%, số còn lại 10 người sử dụng cho mục đích “khác”, chiếm 4,9%.
4.1.2.2 Các thông tin về người được phỏng vấn và tiếp cận thông tin dịch vụ
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để thống kê mô tả cấu trúc mẫu sau khi thu thập từ hai nguồn: (1) cá nhân là khách hàng đại diện cho doanh nghiệp có nhu cầu thuê tư vấn thẩm định giá và 2) các chuyên gia làm việc trong các doanh nghiệp thẩm định giá trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh theo số lượng mẫu nghiên cứu, thông tin cụ thể như sau xem bảng 4.1):Về giới tính: Nam chiếm tỷ lệ 83,8% là 171 ngƣời,
nữ chiếm tỷ lệ 16,2% là 33 ngƣời.
Về độ tuổi: Trong số 204 người khảo sát, tác giả chia các đối tượng được khảo sát ra làm 3 nhóm. Nhóm 1 bao gồm những người từ 25 đến 40, đây là nhóm tuổi của những chủ doanh nghiệp, những nhà quản lý chưa có nhiều cọ sát về thông tin mới của dịch vụ thẩm định giá, Tuy nhiên, đây là nhóm năng động, khai thác tìm hiểu những giá trị tri thức của hàm lượng thông tin về tri thức, tính mới của những phương thức tính toán mới phục vụ cho hoạt động thẩm định giá, nhóm này gồm 84 người chiếm 41,18%. Nhóm 2 là những người từ 40 đến 50 tuổi, những người có dày d n kinh nghiệm trong lĩnh vực thẩm định giá, hiểu sâu cách thức và lợi ích từ dịch vụ thẩm định giá và chính sách liên quan, nhóm này gồm 82 người chiếm 40,2%. Nhóm 3 bao gồm những người lớn hơn 50 tuổi, những người có vị trí chắc chắn trong công việc của họ, thường thận trọng trong mọi chính sách liên quan đến thẩm định giá, tìm hiểu thông tin thẩm định giá thật sự cần thiết cho công việc của họ, nhóm này gồm 38 người chiếm 18,63% .
Tiếp cận nguồn thông tin: Trong số 204 người được hỏi về nguồn tìm hiểu
về dịch vụ thẩm định giá được nhận phản hồi và phân bổ số người tương ứng tỷ lệ dưới đây xem bảng 4.1).
Bảng 4.1: Mô tả mẫu
Phân bố mẫu Tần suất Tỷ lệ
Tuổi Từ 25 đến 40 84 41,18% Từ 40 đến 50 82 40,20% Từ 50 đến 60 38 18,63% Giới tính Nam 171 83,8% Nữ 33 16,2% Chức danh Chủ doanh nghiệp 89 43,6% Cán bộ quản lý 97 47,5% Khác 18 8,9% Nguồn t m hiểu thông tin về dịch vụ thẩm định giá Tự tìm hiểu 28 13,7%
Trên các phương tiện thông tin báo đài 0 0% Thư ngỏ được trực tiếp gửi đến DN 17 8,3%
Thông tin trên mạng internet 65 31.9%
Bạn bè giới thiệu 85 41,7%
Nguồn khác 9 4,4%
4.2KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO 4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha 4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha xác định độ tin cậy của các biến độc lập và phụ thuộc cho các biến quan sát dưới đây xem bảng 4.2 và phụ lục 3).
Bảng 4.12: Phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập và biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tƣơng quan biến tổng
Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến Tính hữu h nh (HH), Cronbach Alpha = 0.786
HH1 0.624 0.713
HH2 0.639 0.696
Độ tin cậy (TC), Cronbach Alpha = 0.782
TC1 0.665 0.654
TC2 0.565 0.765
TC3 0.635 0.691
Sự đáp ứng (DU), Cronbach Alpha= 0.922
DU1 0.797 0.907
DU2 0.792 0.909
DU3 0.860 0.885
DU4 0.834 0.895
Sự đảm bảo (DB), Cronbach Alpha= 0.833
DB1 0.703 0.759
DB2 0.666 0.795
DB3 0.711 0.750
Tính cảm thông (CT), Cronbach Alpha= 0.903
CT1 0.775 0.889
CT2 0.826 0.844
CT3 0.822 0.849
Năng lực cung cấp (NL), Cronbach Alpha= 0.877
NL1 0.782 .a
NL2 0.782 .a
Giá trị thông tin (GT), Cronbach Alpha= 0.860
GT1 0.758 .a
GT2 0.758 .a
Hài lòng khách hàng (HL), Cronbach Alpha = 0.751
HL1 0.602 .a
HL2 0.602 .a
Kết quả phân tích Cronbach alpha trên đây cho thấy tất cả các khái niệm đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Như
vậy, bộ thang đo 8 khái niệm được sử dụng trong nghiên cứu này đều đạt yêu cầu về hệ số tin cậy và tất cả 22 biến quan sát đều được giữ lại cho các phân tích nhân tố khám phá EFA) ở bước tiếp theo.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA), 20 biến quan sát được đưa vào phân tích sử dụng phương pháp Principal Component với phép xoay Varimax, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA) cho các nhân tố độc lập được trình bày dưới đây xem bảng 4.3 và phụ lục 4).
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập Nhóm nhân tố Biến quan sát Mã hóa Nhân tố thành phần 1 2 3 4 5 6 7 Nhóm 1 Cảm thấy đáp ứng các thắc
mắc được thông suốt DU3 0.910 Cảm thấy luôn có tư vấn
theo dõi hỗ trợ xử lý tình huống khó
DU4 0.896
Cảm thấy đáp ứng thẩm
định giá nhanh chóng DU1 0.883 Cảm thấy quy trình thẩm
định nhanh chóng DU2 0.870
Nhóm 2
Cảm thấy được lắng nghe
yêu cầu giúp đỡ chu đáo CT3 0.920 Cảm thấy được phục vụ xử
lý mọi lúc mọi nơi theo yêu cầu
CT2 0.907
Cảm thấy phản hồi ngay
Nhóm 3
Cảm thấy thời gian cam kết cung cấp chứng thư thẩm định giá chính xác
DB3 0.875
Cảm thấy an tâm lựa chọn
dịch vụ thẩm định giá DB1 0.854 Cảm thấy được quan tâm,
sẳn sàng tư vấn, giúp đỡ DB2 0.806
Nhóm 4
Cảm thấy tin tưởng vào
Thẩm định viên TC3 0.843
Cảm thấy tin tưởng vào kết
quả của Thẩm định giá TC1 0.835 Cảm thấy chất lượng thẩm
định như công bố cam kết TC2 0.781
Nhóm 5
Cảm thấy trang phục nhân
viên lịch sự HH3 0.836
Cảm thấy trang thiết bị phục vụ cho Thẩm định giá hiện đại
HH1 0.835
Cảm thấy nơi làm việc
khang trang HH2 0.823
Nhóm 6
Cảm thấy Thẩm định viên có kiến thức chuyên sâu đáp ứng nhu cầu
NL2 0.932
Cảm thấy đội ngũ nhân viên có kỹ năng và kiến