HL1 Tôi cảm thấy hài lòng về chất lượng dịch vụ vận chuyển bằng xe buýt
HL3 Tôi cảm thấy hài lòng về thái độ phục vụ của tiếp viên và tài xế
HL4 Cách thức giải quyết các khiếu nại của bộ phận điều hành trung tâm làm tôi thấy hài lòng
HL5 Tôi thấy hài lòng khi di chuyển bằng xe buýt hơn là các phương tiện khác
HL6 Tôi thấy hài lòng chất lượng dịch vụ cung ứng ở mức giá vé hiện nay
4.3. Dữ liệu nghiên cứu
4.3.1. Mẫu nghiên cứu
Hiện nay, theo nhiều nhà nghiên cứu, kích thước mẫu càng lớn càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Hair và ctg (2006) trích bởi Nguyễn Đình Thọ (2012) cho rằng để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Ngoài ra, theo Tabachnick và Fidell (1991) trích bởi Nguyễn Đình Thọ (2012), để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích thước mẫu phải thỏa mãn công thức tính kích thước mẫu là: n ≥ 50 + 8p. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu và p là số lượng biến độc lập trong mô hình.
Cụ thể, trong mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất có 5 biến độc lập tương đương 36 biến quan sát có thể được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá. Ta tính được số mẫu tối thiểu cần thiết của nghiên cứu là 36 x 5 = 180. Nếu dựa theo công thức n ≥ 50 + 8p ta tính được n ≥ 50 + 8 x 5 = 90. Do EFA luôn đòi hỏi kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với dùng hồi quy nên ta chọn kích thước mẫu tối thiểu n = 180. Như vậy, số liệu được thu thập đảm bảo thực hiện tốt mô hình nghiên cứu.
Mặt khác, mẫu nghiên cứu cũng được chọn theo đặc điểm của tuyến buýt, đặc điểm của hành khách sử dụng phương tiện vận tải công cộng nhằm đảm bảo tính đại diện cho tổng thể.
Phân tích mẫu nghiên cứu:
Dựa trên nền tảng mạng lưới đường hiện hữu, mạng lưới tuyến xe buýt TP. HCM được hình thành trên cơ sở tuyến trục, tuyến nhánh phân bố theo dạng hình quạt, với các
nan quạt là các tuyến trục chính hướng tâm và xuyên tâm từ các trung tâm chính như Bến Thành, Chợ Lớn tỏa đi các hướng. Phần còn lại các tuyến kết nối các điểm trung chuyển chính như Bến xe Miền Đông, Bến xe Miền Tây, Bến xe Quận 8, Bến xe Ngã tư Ga, Đại học Quốc Gia, Bến xe An Sương,... Ngoài ra còn có các tuyến vành đai và các tuyến xương cá thu gom (Trung tâm Quản lý và Điều hành VTHKCC, 2014). Kết quả hoạt động VTHKCC bằng xe buýt của 107 tuyến buýt có trợ giá trong năm 2014 là 282,7 triệu lượt hành khách trong đó, được phân bổ như sau:
Bảng 4.7: Kết quả hoạt động VTHKCC trên các tuyến buýt phổ thông năm 2014
STT Đặc điểm tuyến Số lượng
tuyến
Sản lượng vận tải (triệu lượt HK)
1 Các tuyến trục chính hướng tâm và xuyên tâm 21 56,54
2 Các tuyến vành đai 32 84,81
3 Các tuyến xương cá (thu gom) 54 141,35
Tổng 107 282,7
Nguồn: TT Quản lý và Điều hành VTHKCC TP. Hồ Chí Minh, 2014.
Và cơ cấu về loại vé tương ứng với từng đặc điểm tuyến:
Bảng 4.8: Kết quả hoạt động VTHKCC bằng xe buýt năm 2014 theo loại vé
Đặc điểm tuyến Loại vé Tỷ lệ cơ cấu vé Sản lượng HK (triệu lượt)
Các tuyến trục chính hướng tâm và xuyên tâm
Vé lượt phổ thông 4,6% 13,0042
Vé tập thông thường 6,6% 18,6582
Vé tập sinh viên 6,8% 19,2236
Vé miễn 2,0% 5,654
Tổng các tuyến hướng tâm và xuyên tâm 56,54
Các tuyến vành đai Vé lượt phổ thông 9,6% 27,1392 Vé tập thông thường 11,1% 31,3797 Vé tập sinh viên 7,2% 20,3544 Vé miễn 2,1% 5,9367 Tổng các tuyến vành đai 84,81
Các tuyến xương cá (thu gom) Vé lượt phổ thông 13,5% 38,1645 Vé tập thông thường 14,0% 39,578 Vé tập sinh viên 16,5% 46,6455 Vé miễn 6,0% 16,962
Tổng các tuyến xương cá thu gom 141,35
Tổng cộng 100% 282,7
Nguồn: TT Quản lý và Điều hành VTHKCC TP. Hồ Chí Minh, 2014.
Trong trường hợp nghiên cứu thực hiện điều tra với kích thước mẫu tối thiểu là n = 180, số bảng câu hỏi được phát ra tương ứng với tỷ lệ cơ cấu vé theo từng tuyến buýt như sau:
Bảng 4.9: Phân bổ số lượng bảng câu hỏi nghiên cứu theo tỷ lệ cơ cấu vé
Đặc điểm tuyến Loại vé Tỷ lệ cơ cấu vé
Kích thước mẫu tối thiểu
n = 180
Kích thước mẫu tối thiểu
(làm tròn)
Các tuyến trục chính hướng tâm và xuyên tâm
Vé lượt phổ thông 4,6% 8,3 9
Vé tập thông thường 6,6% 11,9 12
Vé tập sinh viên 6,8% 12,2 13
Vé miễn 2,0% 3,6 4
Tổng các tuyến hướng tâm và xuyên tâm 36 38
Các tuyến vành đai Vé lượt phổ thông 9,6% 17,3 18 Vé tập thông thường 11,1% 20,0 20 Vé tập sinh viên 7,2% 13,0 13 Vé miễn 2,1% 3,8 4 Tổng các tuyến vành đai 54 55
Các tuyến xương cá (thu gom)
Vé lượt phổ thông 13,5% 24,3 25
Vé tập thông thường 14,0% 25,2 26
Vé tập sinh viên 16,5% 29,7 30
Vé miễn 6,0% 10,8 11
Tổng các tuyến xương cá thu gom 90 92
Dựa trên các nguồn lực của nghiên cứu và tỷ lệ cơ cấu loại vé trong VTHKCC bằng xe buýt năm 2014, tác giả lựa chọn phương án số lượng bảng câu hỏi nghiên cứu gấp 2 lần kích thước mẫu tối thiểu (làm tròn), cụ thể như sau:
Bảng 4.10: Số lượng bảng câu hỏi nghiên cứu chính thức theo tỷ lệ cơ cấu vé
Đặc điểm tuyến Loại vé Tỷ lệ cơ cấu vé mẫu nghiên Kích thước cứu chính thức
Các tuyến trục chính hướng tâm và xuyên tâm
Vé lượt phổ thông 4,6% 18
Vé tập thông thường 6,6% 24
Vé tập sinh viên 6,8% 26
Vé miễn 2,0% 8
Tổng các tuyến hướng tâm và xuyên tâm 76
Các tuyến vành đai Vé lượt phổ thông 9,6% 36 Vé tập thông thường 11,1% 40 Vé tập sinh viên 7,2% 26 Vé miễn 2,1% 8 Tổng các tuyến vành đai 110
Các tuyến xương cá (thu gom)
Vé lượt phổ thông 13,5% 50
Vé tập thông thường 14,0% 52
Vé tập sinh viên 16,5% 60
Vé miễn 6,0% 22
Tổng các tuyến xương cá (thu gom) 184
Tổng cộng 370
Bảng câu hỏi dự phòng 15% 56
Tổng số bảng câu hỏi nghiên cứu chính thức 426
4.3.2. Cách thức thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Trên cơ sở chọn mẫu, nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu là 426 hành khách. Khách hàng tham gia trả lời câu hỏi là khách hàng đang sử dụng dịch vụ VTHKCC bằng xe buýt để đảm bảo đối tượng khảo sát là phù hợp với nghiên cứu. Khảo sát được tiến hành trong khoảng thời gian từ tháng 1/2015 đến tháng 5/2015. Sau đó tác
giả thu về được 405 bảng câu hỏi, trong đó có 22 bảng trả lời còn để trống một số câu hỏi nên đã được loại bỏ. Vì vậy, tác giả đã tiến hành phân tích và xử lý số liệu trên 383 bảng câu hỏi được trả lời hợp lệ.
Nhằm đảm bảo tính bảo mật của người trả lời, tác giả cam kết thông tin khảo sát và thông tin người trả lời được bảo mật và chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Sau khi thu thập bảng câu hỏi, tác giả tiến hành phân tích theo các bước sau:
- Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha.
+ Theo Nguyễn Đình Thọ (2012) trước tiên chúng ta cần đánh giá độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy thường dùng nhất là tính nhất quán nội tại, nói lên mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Độ tin cậy thường dùng nhất đó là hệ số α của Cronbach’s Alpha. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường 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 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 (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 trích bởi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng dưới 0,3 sẽ bị loại bỏ (Nunnally và Burnstein, 1994 trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA).
+ Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng chúng phải được giảm bớt xuống một lượng mà chúng ta có thể phân tích. Các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Theo Gerbing và Aderson (1998) trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) các biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ và kiểm tra tổng phương sai
trích được (≥ 50%). Các biến quan sát còn lại (thang đo hoàn chỉnh) sẽ được đưa vào phân tích hồi quy. Các tham số thống kê sử dụng trong phân tích nhân tố là:
Correlation matrix: cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Kaiser – Meyer – Olkin (KMO): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Eigenvalue: là đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Factor loading: là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Factor matrix: chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
Factor scores: là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng biến quan sát trên các nhân tố được rút ra.
- Phân tích hồi quy bội.
+ Mô hình hồi quy bội (Multiple Linear Regression) biểu diễn mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập định lượng với một biến phụ thuộc định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Các biến độc lập định lượng trong luận văn này là tiếp xúc với khách hàng, trang thiết bị dịch vụ hữu hình, sự tiện lợi của dịch vụ, hỗ trợ quản lý điều hành và giá vé. Biến phụ thuộc định lượng chính là biến sự hài lòng của khách hàng.
+ Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), để ước lượng các trọng số hồi quy βk (k = 1, .... 5) trong mô hình hồi quy bội ta dùng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Squares – OLS). Một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tình thường dùng là hệ số xác định R2. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số các định R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mô hình càng kém phù hợp. Hệ số xác định R2 này đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì chỉ số R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến phụ thuộc sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy R2 có khuynh hướng là một ước
lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình. Trung tình huống này R2 hiệu chình (Adjusted R square) từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. R2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được đưa thêm vào phương trình. Như vậy dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
4.4. Tóm tắt nội dung chương 4
Nội dung chương 4 đã trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong luận văn nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 02 giai đoạn chính là nghiên cứu sơ bộ (định tính và định lượng) và nghiên cứu chính thức (định lượng). Nghiên cứu định tính được tiến hành bằng cách phỏng vấn (thảo luận tay đôi) với 23 hành khách đã sử dụng dịch vụ, ngoài ra tác giả trực tiếp tham gia quan sát (vừa là hành khách, vừa quan sát) để tìm hiểu các khái niệm, đặc tính về dịch vụ VTHKCC bằng xe buýt tại TP. HCM. Bước tiếp theo, nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn 30 hành khách theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện nhằm mục đích phát hiện những sai sót các bản câu hỏi và kiểm tra thang đo. Nghiên cứu chính thức (định lượng) được tiến hành bằng khảo sát khách hàng với kích cỡ mẫu n = 426. Chất lượng dịch vụ được đo lường thông qua 5 thành phần gồm: tiếp xúc với khách hàng (7 biến quán sát), trang thiết bị dịch vụ hữu hình (8 biến quán sát), sự tiện lợi của dịch vụ (9 biến quán sát), hỗ trợ quản lý điều hành (5 biến quán sát), giá vé dịch vụ (7 biến quán sát). Sự hài lòng được đo lường thông qua 6 biến quan sát.
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được tiến hành mã hoá, nhập dữ liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS (Phiên bản 18.0.0) để xử lý và cho ra kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
Mục đích của Chương 5 là phân tích dữ liệu đã thu thập được thông qua việc sử dụng phương pháp mô tả, phương pháp độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy và kiểm định sự khác biệt.
5.1. Thống kê mô tả
5.1.1. Thống kê mô tả mẫu khảo sát
Dữ liệu phân tích dựa vào số liệu thu thập được từ 383 bảng câu hỏi khảo sát hợp lệ. Kết quả nghiên cứu được mô tả cụ thể như sau:
Giới tính
Theo kết quả nghiên cứu được phân tích từ 383 bảng câu hỏi, cho thấy giới tính nam chiếm 48,6% trong tổng số bảng câu hỏi hợp lệ, 197 người còn lại là giới tính nữ chiếm 51,4%. Bảng 5.1: Bảng tần số về giới tính Giới tính Tần số % % hợp lệ % cộng dồn Nam 186 48,6 48,6 48,6 Nữ 197 51,4 51,4 100 Tổng cộng 383 100,0 100,0 Độ tuổi Bảng 5.2: Bảng tần số về độ tuổi Độ tuổi Tần số % % hợp lệ % cộng dồn Dưới 18 tuổi 74 19,3 19,3 19,3 Từ 18 đến 25 tuổi 146 38,1 38,1 57,4 Từ 26 đến 35 tuổi 71 18,5 18,5 76,0 Từ 36 đến 60 tuổi 51 13,3 13,3 89,3 trên 60 tuổi 41 10,7 10,7 100,0 Tổng cộng 383 100,0 100,0
Trong mẫu nghiên cứu có 74 khách hàng dưới 18 tuổi (độ tuổi học sinh trung học), chiếm 19,3% trong tổng mẫu điều tra, 146 khách hàng từ 18 đến 25 tuổi (độ tuổi sinh viên), chiếm 38,1%, 71 khách hàng từ 26 đến 35 tuổi (độ tuổi vừa mới lập nghiệp), chiếm 18,5%, 51 khách hàng độ tuổi từ 36 đến 60 tuổi, chiếm 13,3% và 41 khách hàng độ tuổi trên 60, chiếm 10,7%.
Tổng số người dưới 35 tuổi trong mẫu nghiên cứu là 291 người, chiếm đến 76%, điều này cũng khá phù hợp với thực tế những đối tượng sử dụng dịch vụ VTHKCC bằng xe buýt thường là những hành khách có độ tuổi trẻ, đây là độ tuổi chưa thực sự tự chủ về tài chính và có xu hướng lựa chọn sử dụng các dịch vụ có mức giá thấp, phù hợp với thu nhập của mình. Trình độ học vấn Bảng 5.3: Bảng tần số về trình độ học vấn Trình độ học vấn Tần số % % hợp lệ % cộng dồn Phổ thông trung học 77 20,1 20,1 20,1 Trung cấp 75 19,6 19,6 39,7 Cao đẳng/Đại học 128 33,4 33,4 73,1 Trên Đại học 44 11,5 11,5 84,6 Khác 59 15,4 15,4 100,0 Tổng cộng 383 100,0 100,0
Kết quả nghiên cứu cho thấy 77 khách hàng trả lời có trình độ học vấn Trung học phổ thông, chiếm 20,1%, 75 khách hàng có trình độ Trung cấp, chiếm 19,6%, 128 khách hàng có trình độ Cao đẳng/ Đại học chiếm 33,4%, 44 khách hàng có trình độ trên Đại học, chiếm 11,5% và 59 khách hàng chọn câu trả lời khác, không nêu rõ trình độ học vấn