Cơ sở lý thuyết Thang đo nhâp I
Định tính (thảo luận nhĩm. Gồm ba nhĩm, n=15)
Thang đo nhâp II
Định lượng sơ bộ ( lấy mẫu , n=78 người) Cronbach alpha vă EFA
Mê hĩa dữ liệu vă Lăm sạch dữ liệu
Loại câc biến cĩ hệ số tương quan biến tổng (<0.3) Kiểm tra hệ số alpha (Cronbach Alpha >0.6) loại câc biến cĩ trọng số EFA (< 0.5)
Kiểm tra yếu tố phương sai trích được (≥50%)
Thang đo hoăn chỉnh
Định lượng chính thức (n=183)
▪Loại câc biến cĩ hệ số tương quan biến tổng (<0.3), kiểm tra hệ số alpha (≥0.7) ▪Loại câc biến cĩ trọng số EFA (<0.5), kiểm tra yếu tố phương sai trích được (≥50%) ▪Chạy hồi qui bội
3.2.1 Xđy dựng thang đo
Thang đo được xđy dựng dựa văo qui trình do Sin vă ctg (2006) âp dụng cho ngănh khâch sạn ở Hong Kong. Thang đo được xđy dựng trín cơ sở lý thuyết về chất lượng dịch vụ logistics vă hiệu quả kinh doanh (xem phục lục 1). Cĩ 8 khâi niệm nghiín cứu được sử dụng trong nghiín cứu năy, đĩ lă Niềm tin (TR), Mối răng buộc (BO), Truyền thơng (CO), giâ trị chia sẽ (SV), sự cảm thơng (EM) vă trao đổi lẫn nhau (RE), Chất lượng dịch vụ logistics (LSQ) vă Hiệu quả kinh doanh (BP). Trín cơ sở năy một tập biến quan sât (thang đo nhâp 1) được xđy dựng để đo lường câc khâi niệm nghiín cứu.
3.2.2 Nghiín cứu sơ bộ
Trước khi tiến hănh âp dụng thang đo định hướng marketing quan cho ngănh logistics tại thị trường Việt Nam, tập thang đo được điều chỉnh vă bổ xung thơng qua phương phâp thảo luận nhĩm (nghiín cứu sơ bộ định tính ). Với số người tham gia thảo luận lă 15 người, chủ yếu lă những nhđn viín cĩ nhiều kinh nghiệp lăm việc tại bộ phận xuất nhập khẩu, quản lý đơn hăng ở câc cơng ty. Kết quả thảo luận nhĩm cho thấy chúng phù hợp với thị trường Việt. Thơng qua kết quả nghiín cứu thang đo nhâp 1 được điều chỉnh thănh thang đo nhâp 2.
Tiến hănh nghiín cứu định lượng sơ bộ với một mẫu n=78 khâch hăng. Câc thang đo năy được điều chỉnh thơng qua hai kỹ thuật chính, (1) phương phâp hệ số tin cậy Cronbach alpha vă (2) phương phâp phđn tích yếu tố khâm phâ EFA (Exploratory Factor Analysis).
Trước tiín, câc biến quan sât cĩ hệ số tương quan giữa biến vă tổng dưới 0.3 trong phđn tích Cronbach alpha sẽ bị loại bỏ. Tiếp theo câc biến quan quan sât cĩ trọng số nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ vă kiểm tra tổng phương trích phải ≥50% ( Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Câc biến cịn lại sẽ được đưa văo bảng cđu hỏi dùng cho nghiín cứu định lượng chính thức.
3.2.3 Nghiín cứu định lượng chính thức
Thang đo chính thức dùng cho nghiín cứu định lượng chính thức với kích thức mẫu n= 183. Nghiín cứu năy dùng để kiểm định thang đo vă mơ hình nghiín cứu. Câc thang đo năy được kiểm định lại bằng hệ số Cronbach alpha vă phđn tích yếu tố khâm phâ EFA. Câc biến quan sât cĩ trọng số < 0.5 sẽ tiếp tục bị loại. Sau khi kiểm định thang đo, câc biến quan sât cịn lại sẽ được sử dụng để kiểm định mơ hình lý thuyết.
a. Đânh giâ thang đo
Để thang đo được âp dụng văo khảo sât, thang đo đạt yíu cầu phải :
Cronbach Alpha
Kiểm định độ tin cậy của câc thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha, nhằm loại đi những thang đo khơng đạt khi cĩ độ tin cậy thấp. Theo Nunnally (1994) cho rằng câc biến quan sât phải cĩ tương quan với biến tổng (item total correlation) phải lớn hơn 0.3, những biến năo cĩ hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Theo Joseph A. Gliem vă Rosemary R. Gliem (2003) cho rằng khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.9 thì thang đo lường lă tuyệt hảo, lớn hơn 0.8 lă tốt, lớn hơn 0.7 lă chấp nhận được, lớn hơn 0.6 lă đâng nghi ngờ, lớn hơn 0.5 lă tệ vă nhỏ hơn 0.5 thì khơng thể chấp nhận được. Theo Nunnally (1978) Cronbach’s Alpha đạt được từ người trả lời cho mỗi nhđn tố > 0.7 lă tốt, vì nĩ cho biết trước sự phù hợp chắc chắn của nhđn tố lă rất cao.
Cũng theo Hoăng Trọng & Mộng Ngọc (2005) trích từ Nunnally, Peterson, Slater đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lín lă cĩ thể sử dụng được trong trường hợp khâi niệm đang nghiín cứu lă mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiín cứu.
Trong đề tăi nghiín cứu năy, thang đo cĩ hệ số Cronback Alpha ≥ 0.6 (nghiín cứu khâm phâ sơ bộ) vă hệ số Cronback Alpha ≥ 0.7 (nghiín cứu chính thức) được xem lă thích hợp.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)
Kiểm định sự thích hợp của phđn tích nhđn tố với dữ liệu của mẫu thơng qua giâ trị thống kí KMO, lă chỉ số so sânh độ lớn của hệ số tương quan quan sât đến hệ số tương quan từng phần ( 0 ≤ KMO ≤1).
Hệ số KMO căng lớn chứng tỏ rằng việc phđn tích nhđn tố đạt được sự thích hợp cao.
Theo Kaiser ( trích bởi Dziuban & Shirkey, 1974) đê định rõ khi KMO văo khoảng .90 lă tuyệt vời, KMO văo khoảng 0.8 lă xuất sắc, KMO văo khoảng 0.7 lă trung bình, KMO văo khoảng 0.6 lă thường, KMO văo khoảng 0.5 lă khơng cĩ giâ trị, KMO dưới 0.5 lă khơng chấp nhận. KMO ≥ 0.5 mới cĩ giâ trị phđn tích nhđn tố (Garson, 2001; Hoăng Trọng & Chu Nguyễn Mọng Ngọc, 2005).
Chỉ số Eigenvalue
Số lượng nhđn tố được xâc định dựa văo chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiín được giải thích bởi mẫu nhđn tố. Theo tiíu chuẩn Kaiser thì những nhđn tố cĩ Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiín cứu (Garson, 2001).
Chỉ số Eigenvalue hay tiíu chuẩn Kaiser. Theo Rummel (1970) giâ trị Eigenvalue >1 được xem lă tin cậy. Nhđn tố được xem xĩt sự biến thiín chung của câc biến được mơ tả bằng một số ít câc nhđn tố chung (common factor), nếu như nĩ cĩ bằng chứng tiềm ẩn > 1 (Child, 1990) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương sai trích (Variance explained criteria)
Nghiín cứu năy sử dụng phương phâp trích nhđn tố Principal Axis Factoring với phĩp quay Varimax. Phương phâp trích principal Axis Factoring sẽ cho kết quả lă số lượng nhđn tố ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp câc biến quan sât trong sự tâc động qua lại giữa chúng .
Tổng phương sai trích phải ≥ 50% thì thang đo mới phù hợp Hệ số tải nhđn tố ( Factor loading)
Theo Comrey & Lee (1992) hệ số tải nhđn tố cĩ giâ trị ≥ 0.71 thì sự phù hợp đâp ứng mối liín hệ mạnh giữa một biến vă một nhđn tố trong mơ hình nghiín cứu được xem lă tuyệt hảo, nếu hệ số tải nhđn tố ≥ 0.63 được xem lă quâ tốt, nếu như ≥ 0.55 được xem lă tốt, nếu ≥ 0.45 được xem lă khâ vă nếu như nhỏ hơn 0.32 được xem lă tồi. Đề tăi năy chọn theo tiíu chuẩn của Elena C. Papanastasiou cho rằng hệ số tải nhđn tố cĩ giâ trị tuyệt đối > 0.5 lă đạt vă hệ số tải nhđn tố cĩ giâ trị tuyệt đối < 0,5 xem như khơng đạt sự tin cậy, vă những biến như vậy cần loại khỏi thang đo.
Khâc biệt hệ số tải nhđn tố : sự khâc biệt của hệ số tải nhđn tố của một biến lín một nhđn tố so với hệ số nhđn tố của biến đĩ lín câc câc nhđn tố cịn lại.
Những biến tải lín câc nhđn tố phải thể hiện hệ số tải khâc biệt giữa câc nhđn tố lă 0.3 để đảm bảo sự khâc biệt giữa câc nhđn tố (Jabnoun, N. and Al- Tamimi, 2003). Nhưng lại cĩ tâc giả Tracy L. Tylka (2006) cho rằng tiíu chuẩn để biến tải lín nhđn tố phải cĩ hệ số tải tố lớn hơn 0.4 vă biến đĩ khơng cĩ hệ số tải lín nhđn tố khâc lớn hơn 0.3. Theo Hatcher (1994) đề nghị rằng một biến tải lín một nhđn tố phải cĩ hệ số tải nhđn tố lớn hơn 0.4 vă hệ số tải của mục hỏi đĩ lín câc nhđn tố cịn lại phải nhỏ hơn 0.4.
Hệ số tải nhđn tố của một biến lín một nhđn tố phải ≥0.5 vă cĩ hệ số tải nhđn tố lín câc nhđn tố cịn lại <0.3 lă tiíu chuẩn được âp dụng trong đề tăi nghiín cứu năy.