Thu thập và phân tích dữ liệu - Nghiên cứu các yếu- 123docz.net

Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập thông qua bảng câu hỏi. Kết quả tổng hợp khảo sát được gạn lọc, kiểm soát và đảm bảo sự phân bổ ở mức độ tuổi đã đề ra trong phần thiết kế mẫu nghiên cứu.

Sau khi được gạn lọc, các bảng câu gỏi sẽ bị loại bỏ nếu: (1) thiếu thông tin, (2) có cơ sở để xác định không đáng tin cậy như: chọn cùng một hoặc hai mức độ cho tất cả các câu trả lời. Sau đó, thông tin khảo sát sẽ được mã hóa và nhập vào phần

mềm SPSS 20.0 được làm sạch và được sử dụng cho các bước thống kế, phân tích dữ liệu tiếp theo.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp kiểm định hệ số tin cậy của thang đo (chỉ số Combach’s Alpha), phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy, mô hình nghiên cứu có 35 biến quan sát. Chính vì thế, theo quy tắc 5 mẫu/ biến quan sát thì cỡ mẫu tối thiểu là 150 mẫu. Bên cạnh đó, nguyên tắc kích thước mẫu càng lớn càng tốt tương đối dễ để thực hiện nghiên cứu này. Trong bài này, nhóm đã khảo sát và nghiên cứu 200 mẫu, có đặc điểm như sau:

Bảng 3.1 THÔNG TIN VỀ MẪU NGHIÊN CỨU PHÂN BỐ THEO CÁC ĐẶC ĐIỂM NHÂN KHẨU HỌC

GIỚI TÍNH

GIOITINH

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Nam 108 54.1 54.1 54.1 Valid Nữ 92 45.9 45.9 100.0 Total 200 100.0 100.0

Về mẫu khảo sát, có 102 người quyết định sử dụng Grab là nam 54.1%, 92 người là nữ chiếm 45.9%

ĐỘ TUỔI

DOTUOI

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Duoi 18t 14 7.4 7.4 7.4 Tu 18-duoi 30t 172 86.1 86.1 86.1 Valid Tu 30-duoi 40 8 4.1 4.1 4.1 Tu 40-55t 2 0.8 0.8 0.8

Tren 55t 4 1.6 1.6 100.0

Total 200 100.0 100.0

Về độ tuổi của mẫu khảo sát, có 14 người có quyết định sử dụng Grab đang ở độ tuổi <18 tuổi chiếm 7.4%, 172 người từ 18 tuổi đến 30 tuổi chiếm 86.1%, 8 người từ 30 tuổi đến 40 tuổi chiếm 4.1%, 2 người từ 40 tuổi đến 55 tuổi chiếm 0.8% và cuối cùng là 4 người trên 55 tuổi chiếm 1.6%.

NGHỀ NGHIỆP HIỆN TẠI

NGHENGHIEP

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Sinh viên 149 74.5 74.5 74.5

Nhân viên văn

phòng 23 11.5 11.5 11.5

Kinh doanh tự

Valid Công nhân 3 1.5 1.5 1.5

Nội trợ 2 1 1 1

Học sinh 11 5.5 5.5 5.5

Giáo viên, giảng

viên 2 1 1 1

Nghỉ hưu 3 1.5 1.5 1.5

Mục khác 1 0.5 0.5 100.0

MỨC THU NHẬP BÌNH QUÂN/THÁNG MỨC THU NHẬP BÌNH QUÂN/THÁNG

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Dưới 3 triệu 103 51.6 51.6 51.6 Từ 3 – 6 triệu 49 24.6 24.6 24.6 Valid Từ 6 – 9 triệu 22 10.7 10.7 10.7 Trên 9 triệu 26 13.1 13.1 100.0 Total 200 100.0 100.0 TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN MỨC THU NHẬP BÌNH QUÂN/THÁNG

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

THPT 5 2.5 2.5 2.5 Valid Cao Đẳng 6 3.1 3.1 3.1 Đại học 157 78.8 78.8 78.8 Trên đại học 18 6.6 6.6 100.0 Total 200 100.0 100.0 3.2 Trình bày kết quả

Theo phương pháp kiểm định hệ số tin cậy của thang đo (chỉ số Combach’s Alpha). 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 Combach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Numnally vad Burnstein, 1994). Thang đo chính thức sẽ được xây dựng và cấu trúc lại dựa trên những biến quan sát có đủ độ tin cậy.4

Thang đo mức độ tin cậy cho Cronbach Alpha bằng 0.809 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 5 biến thành phần của TC là: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 đều đưa vào phân tích EFA.

Thang đo mức độ đáp ứng cho Cronbach Alpha bằng 0.852 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 8 biến thành phần của DU là: DU1, DU2, DU3, DU4, DU5, DU6, DU7, DU8 đều đưa vào phân tích EFA.

Bảng 3.3: Cronbach’s Alphan của thang đo Năng lực phục vụ

Thang đo năng lực phục vụ cho Cronbach Alpha bằng 0.854 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 5 biến thành phần của PV là: PV1, PV2, PV3, PV4, PV5 đều đưa vào phân tích EFA.

Thang đo sự đồng cảm cho Cronbach Alpha bằng 0.723 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát DC1 > 0.723 nên thang đo này không đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó thang đo DC không đủ điều kiện để tham gia xét EFA.

Bảng 3.5 : Cronbach’s Alphan của thang đo Phương tiện hữu hình (HH)

Thang đo phương tiện hữu hình cho Cronbach Alpha bằng 0.837 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 4 biến thành phần của HH là: HH1, HH2, HH3, HH4 đều đưa vào phân tích EFA.

Thang đo giá cả cảm nhận cho Cronbach Alpha bằng 0.744 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 4 biến thành phần của CN là: CN1, CN2, CN3, CN4 đều đưa vào phân tích EFA.

Thang đo sự hài lòng cho CronbackAlpha bằng 0.850 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát đều > 0.3 nên thang đo này đảm bảo ý nghĩa thống kê, do đó 5 biến thành phần của HL là: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5 đều đưa vào phân tích EFA.

KẾT LUẬN

(1) Tin cậy có 5 biến quan sát là: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5.

(2) Đáp ứng có 8 biến quan sát là: DU, DU2, DU3, DU4, DU5, DU6, DU7, DU8.

(3) Phục vụ có 5 biến quan sát là: PV1, PV2, PV3, PV4, PV5. (4) Hữu hình có 4 biến quan sát là: HH1, HH2, HH3, HH4. (5) Cảm nhận có 4 biến quan sát là: CN1, CN2, CN3.

(6) Hài lòng có 5 biến quan sát là: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản ảnh hưởng chất lượng Grab của người tiêu dùng tại Tp. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm

được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).

Phân tích nhân tố khám phá EFA 1. (EFA) lần thứ nhất

Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 <0.05), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Bảng 3.8 cho thấy các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát. Phương sai trích là 68.959% > 50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 68.959% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.

Thang đo không thỏa mãn điều kiện bị tách nhóm gồm: DU7 (không có tính hội tụ cũng như phân biệt) và ta có kết quả ở phần phân tích thứ 2.

Tương tự chạy các lần tiếp theo. Lần 2 loại TC2 Lần 3 loại TC5 Lần 4 loại DU4 Lần 5 loại PV4 Lần 6 loại DU6 Lần 7 loại HH3 Lần 8 loại CN2 Lần 9 loai PV1 Lần 10 loại CN4 Lần 11 loại CN3 Lần 12 biến độc lập Ok

Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 12

Bảng 3.10 Principal components và phép quay Varimax

Cho thấy các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát. Phương sai trích là 66.949% > 50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng cho chúng ta thấy nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 66.949% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.

Từ thang đo với 26 biến quan sát, sau khi chạy EFA 12 lần, phân tích nhân tố khám phá đã rút ra được 2 nhóm nhân tố với 15 biến quan sát, các nhân tố này đều đạt được các giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Vì vậy 2 nhóm này tiếp tục đưa vào xây dựng hồi quy.

Từ 7 nhóm nhân tố ban đầu, sau khi chạy EFA lần 12, ta có bảng sắp xếp lại thành 2 nhóm lại như sau:

Bảng 3.11: Nhóm nhân tố mới STT Biến quan sát Nhóm 1 HH1 HHDUTCPV (X1) HH4 DU5 TC4 PV3 HH2 PV5 DU1

DU8

2 DU2 DUTCCN (X2)

TC1 CN1

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA BIẾN PHỤ THUỘC

Bảng 3.12: Hệ số KMO và kiểm định Barlett (THỎA)

Kết quả kiểm định Bartlett’s cho thấy, giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (Sig. = 0.000), đồng thời hệ số KMO = 0.925 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.

Bảng 3.14: Kiểm định tương quan Correlations

Xem xét ma trận tương quan cho thấy rằng mức ý nghĩa của hầu hết các hệ số rất nhỏ (sig= 0 < 0,05) nên hầu hết các hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê và đều đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.Cụ thể:

X1 tương quan mạnh nhất với biến Y với hệ số Pearson = 0.806.

0.8 >0.806 => Tương quan rất mạnh

Biến X2 tương quan mạnh thứ 2 với biến Y với hệ số Pearson = 0.522

0.4 < 0.522 < 0.6 => tương quan trung bình 3.2.2 Xây dựng mô hình hồi quy

3.2.2.1 Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Bảng 3.15: Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến Model Summaryb

Bảng 3.15 cho kết quả R² hiệu chỉnh = 0.664 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính có ý nghĩa thấp vì mô hình yếu. Hệ số R² điều chỉnh = 0.664 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là khoảng 66.4% biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 33.6% là do sai số ngẫu nhiên và biến ngoài môi trường.

Hệ số Durbin Watson = 2.106 thuộc khoảng 1.5 – 2.5 nên không có sự tương quan chuỗi bậc nhất.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Bảng 3.16: Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Nhận thấy rằng mức ý nghĩa (giá trị Sig) của hàm hồi quy nhỏ hơn 0,05. Điều này chứng tỏ mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và hàm hồi quy là phù hợp.

Kết quả phân tích cho thấy hai thành phần X1 (sig = 0.000) và X2 (sig = 0.000) có mối tương quan mạnh và có ý nghĩa thống kê trong mô hình phân tích.

Thành phần X1 có tác động mạnh mẽ nhất đến ảnh hưởng sự hài lòng chất lượng của dịch vụ Grab, còn lại là thành phần X2.

Hệ số VIF của các biến độc lập đều bé hơn 10 nên ta chưa thể kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, khi VIF > 10 thì có thể có hiện tượng đa cộng tuyến).

Vậy phương trình hồi quy tuyến tính đa biến của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng chất lượng dịch vụ của Grab của khách hàng tại thành phố Hồ Chí Minh.

Sự hài lòng = 0.795+0.463X1+0.148X2

Mô hình nghiên cứu chính thức

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 Nhóm đã trình bày kết quả khảo sát và từ đó đưa dữ liệu khảo vào phầm mền SPSS để phân tích tìm ra các yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng sử dụng Grab tại Thành Phố Hồ Chí Minh.

Yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng của Grab tại TPHCM

Phương tiện hữu hình, Tin cậy, Phục vụ, Đáp ứng

Đáp ứng, Tin cậy, Cảm nhận

3.3 Kết luận & Các giải pháp

3.3.1 Kết luận

Mục tiêu chính của nghiên cứu này nhắm khảo sát một số yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Grab tại TP HCM.

Nghiên cứu sơ bộ thực hiện dựa trên sự tổng hợp các cơ sở lý thuyết của các nghiên cứu trước trong lĩnh vực giao thông vận tải để đưa ra một số nhân tố có khả năng tác động đến chất lượng dịch vụ Grab tại TP HCM.

Căn cứ vào tổng quan lý thuyết, mô hình nghiên cứu đã đề xuất, phát triển cho nghiên cứu này. Mô hình này được kiểm tra với mẫu quan sát gồm 300 khách hàng sử dụng dịch vụ Grab tại TP HCM. Kết quả nghiên cứu cho thấy có một số yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ Grab tại TP HCM.

Mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu gồm 7 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Grab bao gồm 6 nhân tố độc lập (giá cảm nhận, mức độ đáp ứng, mức độ đồng cảm, năng lực phục vụ, mức độ tin cậy, phương tiện hữu hình) và 1 nhân tố phụ thuộc (sự hài lòng) với 34 biến quan sát (29 biến quan sát thuộc nhân tố độc lập và 5 biến quan sát thuộc nhân tố phụ thuộc)

Kết quả phân tích hồi quy đa biến đã xác định chất lượng dịch vụ Grab tại TP HCM chịu sự ảnh hưởng bởi 5 nhân tố, đó là: giá cảm nhận, mức độ đáp ứng, phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ và mức độ tin cậy. Kiểm định giả thuyết của mô hình đã khẳng định 5 nhân tố trên đều tác động dương đến chất lượng dịch vụ Grab tại TP HCM. Điều này hoàn toàn phù hợp với tiêu chí đánh giá, phân hạng chất lượng dịch vụ vận tải hành khách bằng xe ô tô theo Tiêu chuẩn cơ sở số 10: 2015/ TCĐBVN năm 2015 và hướng dẫn của Thông tư số 63/2014/TT-BGTVT. Có thể nói so với những nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này cho thấy các thang đo này phản ánh rõ ràng hơn sự tác động của các yếu tố đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực vận tải hành khách.

3.3.2 Giải pháp

- Đối với yếu tố giá cảm nhận, Grab cần có email thông báo giờ cao điểm cho khách hàng và nên có sự thống nhất giờ cao điểm giống nhau giữa các ngày trong

tuần; mức tăng giá cước cụ thể ở từng mốc giờ cao điểm để khách hàng minh bạch