4.3.1 Phân tích cho biến độc lập
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích nhân tố cho các biến quan sát và kết quả thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.4: Kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay
Nhân tố Biến 1 2 3 4 5 STC4 0,826 STC2 0,816 STC1 0,806 STC3 0,805 STC5 0,765 DC1 0,862 DC3 0,849 DC2 0,846 DC4 0,828 HH4 0,785 HH2 0,779 HH3 0,756 HH5 0,721 HH1 0,717 DU3 0,829 DU1 0,828 DU4 0,810 DU2 0,763 NL3 0,810 NL4 0,805 NL1 0,798 NL2 0,777 Giá trị KMO: 0,709
Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett: 0,000
Từ bảng 4.4 cho thấy giá trị KMO là 0,709 lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu, theo Đinh Phi Hổ, 2015 thì bộ dữ liệu này phù hợp để phân tích nhân tố. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett là 0,000 nhỏ hơn 0,05 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Tổng
phương sai trích là 65,828% lớn hơn 50% đạt yêu cầu, theo Đinh Phi Hổ, (2015) thì điều này có ý nghĩa 65,828% sự biến thiên của bộ dữ liệu được giải thích bởi năm nhân tố. Ngoài ra, hệ số tải của các biến đều lớn hơn 0,5 nên tác giả giữa các biến này lại để phân tích cho bước kế tiếp.
Bảng 4.5: Ma trận điểm nhân tố Nhân tố Biến 1 2 3 4 5 STC1 0,245 STC2 0,248 STC3 0,244 STC4 0,252 STC5 0,232 HH1 0,247 HH2 0,267 HH3 0,260 HH4 0,271 HH5 0,253 DU1 0,304 DU2 0,279 DU3 0,303 DU4 0,300 NL1 0,311 NL2 0,295 NL3 0,314 NL4 0,308 DC1 0,300 DC2 0,292 DC3 0,292 DC4 0,285
Từ bảng 4.4 và 4.5 cho thấy:
- Nhân tố thứ nhất được tạo thành từ các biến STC1; STC2; STC3; STC4 và STC5 từ nhân tố sự tin cậy ban đầu, nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là Sự tin cậy ký hiệu là STC và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau:
STC = (STC1 + STC2 + STC3 + STC4 + STC5)/5
Từ bảng 4.5 cho thấy, biến quan sát STC5 “Thời gian giao nhận xe đúng hẹn.” có trọng số là 0,252 cao nhất; Thứ hai là biến quan sát STC2 “Công ty luôn thực hiện đúng với yêu cầu của khách hàng” với trọng số là 0,248; Thứ ba là biến quan sát STC1 “Chất lượng thực hiện dịch vụ đúng như cam kết của công ty” với trọng số là 0,245; Thứ tư là biến quan sát STC3 “Tin tưởng vào thông tin truyền đạt tới khách hàng của công ty” với trọng số là 0,244 cuối cùng là biến quan sát STC4
“Thông tin của khách hàng không bị sai lệch” với trọng số là 0,232. Việc biến quan sát STC5 “Thời gian giao nhận xe đúng hẹn.” có trọng số cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố STC hoàn toàn hợp lý. Vì đối với xe Ô tô rất cần thời gian giao hẹn chính xác do đại đa số Ô tô là phương tiện kinh doanh, hay là những phương tiện đi lại chính của khách hàng nên việc chậm hoặc không đúng hẹn sẽ làm cho khách hàng mất doanh thu. Từ đó ảnh hưởng xấu đến chất lượng dịch vụ của công ty làm cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vu giảm xuống.
- Nhân tố thứ hai được tạo thành từ các biến DC1; DC2; DC3 và DC4 từ nhân tố Sự đồng cảm ban đầu, nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là Sự đồng cảm ký hiệu là DC và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau:
DC = (DC1 + DC2 + DC3 + DC4)/4
Từ bảng 4.5 cho thấy, biến quan sát DC1 “Khách hàng luôn cảm thấy thoải mái khi cần sự tư vấn của nhân viên” với trọng số là 0,3 cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố DC. Đồng đứng thứ hai là hai biến quan sát DC2 “Nhân viên
với những yêu cầu hợp lý của khách hàng” với trọng số là 0,292. Cuối cùng là biến quan sát DC4 “Khách hàng cảm thấy nhân viên luôn hiểu rõ tâm lý của mình” với trọng số là 0,285. Việc bảo trì cũng như sửa chữa Ô tô rất cần được tư vấn, việc tư vấn diễn ra như thế nào cũng là quan trọng vì vậy biến quan sát DC1 có trọng số cao nhất là hợp lý.
- Nhân tố thứ ba được tạo thành từ các biến HH1; HH2; HH3; HH4 và HH5 từ nhân tố Phương tiện hữu hình ban đầu, nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là Phương tiện hữu hình ký hiệu là HH và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau: HH = (HH1 + HH2 + HH3 + HH4 + HH5)/5
Từ bảng 4.5 cho thấy, biến quan sát HH4 “Các dụng cụ sửa chữa đạt tiêu chuẩn” có trọng số là 0,271 cao nhất trong việc tạo thành nhân tố HH; Thứ hai là biến quan sát HH2 “Điều kiện phục vụ tiện nghi như: máy lạnh, bàn, ghế.” Có trọng số là 0,267 cao thứ hai trong việc tạo nên nhân tố HH; Thứ ba là biến quan sát HH3
“Cách bố trí nơi chờ, giao dịch khách hàng hợp lý, thuận tiện.” với trọng số là 0,26; Thứ tư là biến quan sát HH5 “Không gian công ty rộng” với trọng số là 0,53; Cuối cùng là biến quan sát HH1 “Trụ sở, trang thiết bị của Công ty hiện đại, hấp dẫn.” với trọng số là 0,247. Từ đó cho thấy biến quan sát HH4 “Các dụng cụ sửa chữa đạt tiêu chuẩn” có trọng số cao nhất là hợp lý vì đối với Ô tô là một tài sản đắt tiền nên, các công cụ phục vụ cho việc bảo dưỡng, sửa chữa không đúng tiêu chuẩn sẽ làm ảnh hưởng đến chất lượng của xe cụng như tuổi thọ của xe, nên việc khách hàng đánh giá biến quan sát này quan trọng nhất trong nhân tố này là hợp lý.
- Nhân tố thứ tư được tạo thành từ các biến DU1; DU2; DU3 và DU4 từ nhân tố Đáp ứng ban đầu, nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là đáp ứng ký hiệu là DU và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau::
Qua bảng 4.5 trên cho ta thấy, biến quan sát DU1 “Nhu cầu của khách hàng được giải quyết tốt” có trọng số là 0,304 cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố DU; Thứ hai là biến quan sát DU3 “Trình độ chuyên môn, nghiệp vụ của nhân viên công ty giỏi.” với trọng số là 0,303; Thứ ba là biến quan sát DU4 “Giải quyết thỏa đáng các vướng mắc của khách hàng.” Có trọng số là 0,3; Cuối cùng là biến quan sát DU2 “Khách hàng cảm thấy vấn đề của mình được giải quyết đến nơi đến chốn.” với trọng số là 0,279.
- Nhân tố thứ năm được tạo thành từ các biến NL1; NL2; NL3 và NL4 từ nhân tố Năng lực ban đầu, nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là Năng lực ký hiệu là NL và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau:
NL = (NL1 + NL2 + NL3 + NL4)/4
Từ bảng 4.5 cho thấy biến quan sát NL3 “Phục vụ tất cả khách hàng không phân biệt đối xử” với trọng số 0,314 cao nhất trong việc tạo thành nhân tố NL; Thứ hai là biến quan sát NL1 “Năng lực của nhân viên trong giao tiếp với khách hàng tốt.” với trọng số là 0,314; Thứ ba là biến quan sát NL4 “Nhân viên có tinh thần trách nhiệm cao” với trọng số là 0,308; Cuối cùng là biến quán sát NL2 “Năng lực giải đáp thắc mắc của khách hàng tốt.” với trọng số là 0,311.
4.3.2 Phân tích cho biến phụ thuộc
Bảng 4.6: Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Biến Diễn giải Hệ số tải Trọng số
HL1 Anh/Chị hài lòng với chất lượng dịch vụ, bảo dưỡng, sửa chữa xe ôtô tại công ty TNHH Phước
Anh 3 0,768 0,256
HL2 Dịch vụ bán, bảo dưỡng, sửa chữa xe ôtô tại công ty TNHH Phước Anh 3 đáp ứng tốt mọi nhu cầu
của Anh/Chị. 0,758 0,252
Biến Diễn giải Hệ số tải Trọng số
HL4 Dịch vụ bảo dưỡng, sửa chữa xe ôtô tại công ty
TNHH Phước Anh 3 tốt hơn các công ty khác. 0,772 0,257 HL5 Anh/Chị sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ bảo dưỡng,
sửa chữa xe ôtô của công ty TNHH Phước Anh 3
trong thời gian tới. 0,822 0,274
Giá trị KMO 0,767
Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett 0,000
Phương sai trích 60,032
(Nguồn: Xử lý số liệu phỏng vấn 2016)
Từ bảng 4.6 cho thấy giá trị KMO là 0,767 lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett là 0,000 nhỏ hơn 0,05 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Phương sai trích là 60,032% lớn hơn 50% đạt yêu cầu, điều này có ý nghĩa 60,032% sự biến thiên của bộ dữ liệu được giải thích bởi nhân tố này. Tên nhân tố là Sự hài lòng ký hiệu là HL và được tính để phục vụ phân tích hồi qui như sau: HL = (HL1 + HL2 + HL3 + HL4 +HL5)/5
Như vậy qua bước phân tích nhân tố thì mô hình nghiên cứu không thay đổi nên tác giả không vẽ lại mô hình nghiên cứu mà xin tiến hành phân tích hồi quy cho nghiên cứu.
4.4 ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ ĐỒNG Ý CHO CÁC BIẾN QUAN SÁT
Theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng thì giá trị trung bình của thang đo Likert 5 lựa chọn trong bảng khảo sát được tính giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5 = 0.8
Ý nghĩa các mức như sau:
1,00 – 1,80: Rất không đồng ý; 1,81 – 2,60: Không đồng ý;
2,61 – 3,40: Không ý kiến/ Trung bình; 3,41 – 4,20: Đồng ý;
4,21 – 5,00: Rất đồng ý.
Bảng 4.7 Mức độ đồng ý của các biến quan sát thuộc các nhân tố
Biến Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch
chuẩn Phân loại
STC1 2 5 3,62 0,60 Đồng ý STC2 2 5 3,64 0,64 Đồng ý STC3 2 5 3,64 0,57 Đồng ý STC4 2 5 3,57 0,59 Đồng ý STC5 2 5 3,53 0,55 Đồng ý HH1 2 5 3,57 0,73 Đồng ý HH2 2 5 3,51 0,75 Đồng ý HH3 2 5 3,50 0,72 Đồng ý HH4 2 5 3,51 0,70 Đồng ý HH5 2 5 3,55 0,72 Đồng ý DU1 2 5 3,43 0,64 Đồng ý DU2 2 5 3,50 0,70 Đồng ý DU3 2 5 3,43 0,67 Đồng ý DU4 2 5 3,50 0,66 Đồng ý DU5 2 5 3,50 0,69 Đồng ý NL1 2 5 3,56 0,66 Đồng ý NL2 2 5 3,53 0,65 Đồng ý NL3 2 5 3,45 0,70 Đồng ý NL4 2 5 3,52 0,71 Đồng ý DC1 2 5 3,53 0,75 Đồng ý DC2 2 5 3,58 0,75 Đồng ý
Biến nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị Trung bình Độ lệch chuẩn Phân loại DC4 2 5 3,55 0,82 Đồng ý HL1 3 4 3,54 0,50 Đồng ý HL2 3 4 3,53 0,50 Đồng ý HL3 2 5 3,45 0,55 Đồng ý HL4 3 4 3,54 0,50 Đồng ý HL5 3 5 3,53 0,51 Đồng ý
(Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp 150 khách hàng trên địa bàn TP Vĩnh Long)
Từ kết quả bảng 4.6 cho thấy tất các các biến quan sát đều đạt mức độ đồng ý của khách hàng, điều này có ý nghĩa 150 khách hàng được phỏng vấn đều ý với các chỉ tiêu đánh giá chất lượng dịch vụ sửa chữa, bảo dưỡng xe Ô tô của công ty TNHH Phước Anh 3. Điều này giúp cho công ty có thể tính về một tương lai sáng lạn hơn của công ty. Đặc biệt là 5 biến quan sát đo lường cho sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ sửa chữa, bảo dưỡng Ô tô của công ty TNHH Phước Anh 3 đều đạt mức đồng ý, điều này có ý nghĩa là khách hàng cũng đang hai lòng với chất lượng dịch vụ này. Vì vậy trong tương lai công ty nên phát huy hơn nữa để đạt mức hài lòng của khách hàng cao hơn nữa, làm được điều này sẽ góp phần cho công ty giữ chân khách hàng cũ và thu hút khách hàng mới, đồng thời cũng làm tăng lượng khách hàng cho công ty trong tương lai.
4.5 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy
Biến B Beta t Sig. VIF
(Constant) -0,690 -2,823 0,005
STC 0,277 0,332 7,881 0,000 1,011
Biến B Beta t Sig. VIF
HH 0,248 0,341 8,109 0,000 1,005
DU 0,476 0,650 15,477 0,000 1,003
NL 0,197 0,271 6,391 0,000 1,022
Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,738
Giá trị Sig. của thống kê F Chang 0,000
Giá trị Dubrin – Watson 2,134
Giá trị Sig. của thống kê F 0,000
(Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp 150 khách hàng trên địa bàn TP Vĩnh Long)
Từ bảng 4.8 cho ta thấy:
- Xét giá trị Sig. nghĩa của thống kê t cho thấy có biến DC có giá trị là 0,964 lớn hơn 0,05 nên xét về mức ý nghĩa thì biến này không có ý nghĩa theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng, 2008, nên tác giả sẽ loại này khỏi mô hình nghiên cứu. Việc loại biến này ra khỏi mô hình hoàn toàn hợp lý vì trong thực tế, đối với ngành dịch vụ sửa chữa bảo trì Ô tô thì việc nhân viên, nhà cung cấp dịch vụ thì việc đồng cảm với khách hàng là điều mặc nhiên, hiển nhiên phải thực hiện. Nên việc khách hàng đánh giá biến DC không có ảnh hưởng đến sự hài vì trong dịch vụ phải luôn kèm theo sự đồng cảm với khách hàng thì dịch vụ mới thành công được.
- Hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,738 thỏa yêu cầu của nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa là 4 nhân tố giải thích được 73,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác sự biến thiên về hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ sửa chữa và bảo dưỡng Ô tô của công ty Phước Anh 3 được giải thích 74,4% bởi bốn nhân tố Sự tin cậy (STC); Phương tiện hữu hình (HH); Đáp ứng (DU) và Năng lực (NL).
- Hai giá trị Sig. của thống kê F và Sig. của thống kê F Chang là 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên có thể nói mô hình hồi quy có ý nghĩa. Bên cạnh đó giá trị WIF của
mô hình đều nhỏ hơn 10 nên mô hình không bị đa cộng tuyến theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng, 2008.
- Giá trị Durbin-Watson với công thức như sau:
Trong đó: ei : phần dư tại quan sát i n: số quan sát
Giá trị 0 ≤ D ≤ 4
Tuy nhiên, trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson có thể áp dụng quy tắc như sau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010):
+ Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan + Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương + Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
Kết quả của hệ số Durbin-Watson = 2,134 như vậy có thể kết luận mô hình không có tự tương quan.
- Phương trình hồi quy được viết như sau:
SHL = 0,332*STC + 0,341*HH + 0,650*DU + 0,271*NL
Từ phương trình trên cho thấy biến quan sát Đáp ứng (DU) có hệ số hồi quy là 0,650 lớn nhất trong phương trình. Điều này có ý nghĩa khả năng đáp ứng của công ty đối với khách hàng sẽ ảnh hưởng mạnh nhất đối với chất lượng dịch vụ sửa chữa và bảo trì Ô tô. Ngoài ra hệ số này con cho ta biết, khi các biến khác cố định
thì tăng biến DU lên 1 điểm nhân tố thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tăng lên 0,650 điểm.
Mức độ ảnh hưởng mạnh thứ hai đối với chất lượng dịch vụ là biến STC với hệ số hồi quy là 0,332. Điều này cũng có ý nghĩa khi các biến độc lập khác cố định lại thì khi tăng STC 1 điểm nhân tố thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch là 0,332 điểm.
Thứ ba là biến độc lập HH có hệ số hồi quy 0,341, điều này cũng có ý nghĩa khi các biến độc lập khác cố định lại thì khi tăng HH 1 điểm nhân tố thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch là 0,341 điểm.
Cuối cùng là biến độc lập NL có hệ số hồi quy là 0,271, điều này cũng có ý nghĩa khi các biến độc lập khác cố định lại thì khi tăng NL 1 điểm nhân tố thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch là 0,271 điểm.
Kết luận các giả thuyết của nghiên cứu
SHL = 0,332*STC + 0,341*HH + 0,650*DU + 0,271*NL
H1: Sự tin cậy tăng (+) thì mức độ hài lòng sẽ tăng, chấp nhận vì hệ số hồi quy của biến STC là 0,380 dương.