CHƯƠNG 2 .CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.1 Phương pháp thu thập số liệu
- Số liệu thứ cấp: Được thu thập từ các báo cáo về dịch vụ cung cấp nước sạch của Trung tâm Nước sạch và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Vĩnh Long.
- Thu thập số liệu sơ cấp: Các thông tin thu thập từ phiếu điều tra (Kết quả nghiên cứu sơ bộ) phương pháp chọn mẫu thuận tiện: Tác giả liên hệ xin lịch họp dân của từng ấp của mỗi xã để tiếp cận và phỏng vấn ở nơi hợp dân của ấp.
- Cỡ mẫu được xác định theo Hair và Mộng Ngọc mỗi biến quan sát sẽ ít nhất là 5 quan sát. Dự kiến sẽ nghiên cứu có 42 biến quan sát nên cỡ mẫu tối thiểu là 5 x 42 = 210. Nghiên cứu sẽ phỏng vấn 250 quan sát. Do địa bàn phỏng vấn thuộc 03 xã nên số lượng quan sát sẽ được tính theo tỷ lệ (250 quan sát/tổng số dân) có trong xã từ đó sẽ xác định được mỗi xã sẽ phỏng vấn bao nhiêu phiếu. Tương tự số phiếu cho từng ấp trong xã cũng được xác định giống như vậy.
Sự hài lòng Sự tin cậy Mạng lưới Chất lượng dịch vụ Khả năng đáp ứng Năng lưc phục vụ Phương tiện hữu hình
Sự đồng cảm Giá cả dịch vụ H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 Biến kiểm soát giới tính, tuổi, hôn nhân…
2.4.2. Phương pháp kỹ thuật phân tích
Các phương pháp nghiên cứu khoa học được sử dụng như sau:
* Đối với mục tiêu 1: Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để xác định các chỉ tiêu, sử dụng phương pháp so sánh số tuyệt đối, so sánh số tương đối để đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh dịch vụ cung cấp nước sạch của Trung tâm Nước sạch và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Vĩnh Long.
- Phương pháp thống kê mô tả: Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết. Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm: các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
- So sánh bằng số tuyệt đối: Số tuyệt đối là một chỉ tiêu tổng hợp phản ánh quy mô, khối lượng của sự kiện. Tác dụng của nó là phản ánh tình hình thực hiện kế hoạch, sự biến động về quy mô, khối lượng
F = F1 – F0 Trong đó:
+ F0: Chỉ tiêu năm trước + F1: Chỉ tiêu năm sau
+ F: Phần chênh lệch tăng/giảm của các chỉ tiêu kinh tế.
Phương pháp này dùng để so sánh số liệu năm tính với số liệu năm trước của các chỉ tiêu để xem xét có biến động không. Và tìm ra nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế, từ đó đề ra biện pháp khắc phục.
So sánh bằng số tương đối: So sánh bằng số tương đối là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế, kết quả nghiên cứu biểu hiện khối lượng quy mô của các hiện tượng kinh tế
Trong đó:
+ F0: Chỉ tiêu năm trước + F1: Chỉ tiêu năm sau
+ F: Phần chênh lệch tăng/giảm của các chỉ tiêu kinh tế.
Phương pháp này dùng để làm rõ tình hình biến động của mức độ các chỉ tiêu kinh tế trong thời gian nào đó. So sánh tốc độ tăng trưởng của chỉ tiêu giữa các chỉ tiêu. Từ đó, tìm ra nguyên nhân và biện pháp khắc phục.
* Đối với mục tiêu 2: Tác giả sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích Cronbach alpha, phân tích nhân tố (EFA), Phân tích hồi qui tuyến tính bội và cuối cùng, kiểm định T- test, phân tích phương sai One Way Anova được thực hiện để so sách khác biệt về sự ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân giữa những nhóm người có đặc điểm cá nhân khác nhau.
- Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những thang đo không phù hợp và hạn chế các biến quan sát rác trong quá trình nghiên cứu, vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến.
- Hệ số alpha của Cronbach’s: là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1997; Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation): là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao, sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Những biến có hệ số tương quan biến – tổng biến nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (Nunnally & Burnstein, 1994).
- Phân tích nhân tố (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis) được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2001). Đây là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Fi=Wi1X1+Wi2X2+……..+Wik Xk Trong đó:
Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ i.
W: quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tương quan với nhau. Để xác định các biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
H0: các biến không có liên quan lẫn nhau H1: có sự tương quan giữa các biến.
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận H1 các biến có liên hệ với nhau. Điều này có được giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý α. Đồng thời, phân tích nhân tố được xem là thích hợp khi giá trị hệ
KMO (Kaiser – Mayser - Olkin) trong khoảng từ 0.5 đến 1, khi đó các tương quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố.
Đại lượng Eigenvalue dùng để xác định số lượng nhân tố Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Anderson & Gerbing, 1988). Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Một phần quan trọng trong phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trong số ≥ 0,5 (Hair & ctg, 1998) thì mới đạt yêu cầu.
- Phương Phân tích hồi quy: Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy để dự đoán cường độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng nước sạch. Biến phụ thuộc là yếu tố “Sự hài lòng” và biến độc lập là các yếu tố ảnh hưởng được rút ra từ phân tích EFA, kiểm định mức ý nghĩa 5% và có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson. Mô hình dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm của người tiêu dùng có thể là:
Y = βo + β1X1 + β2X2 +...+ βnXn + ε Trong đó:
- βi: hằng số;
- βn: là hệ số hồi quy riêng phần; - ε: sai số của mô hình
- Y: là biến phụ thuộc, sự hài lòng của khách hàng sử dụng nước sạch tại trung tâm, được đo lường bằng các biến quan sát như sau:
Bảng 1: Các biến quan sát đo lường sự hài lòng
S T T
Tên
Biến Diễn giải Ghi chú
1 SHL1 Anh/chị hài lòng đối với chất lượng phục vụ. 2 SHL2 Anh/chị hài lòng với chất lượng nước sạch. 3 SHL3 Anh/chị hài lòng về cơ sở vật chất.
4 SHL4 Trong tương lai Anh/Chị tiếp tục sử dụng dịch vụ của TT. 5 SHL5 Trong tương lai Anh/Chị sẵn lòng giới thiệu dịch vụ của TT cho người khác.
- Xi: là các biến độc lập, các yếu tố ảnh hưởng sự hài lòng của khách hàng sử dụng nước sạch tại trung tâm được đo lường bằng các biến như sau:
Bảng 2: Các biến quan sát đo lường các nhân tố
S T T
Tên Biến Diễn giải Ghi chú
Phương tiện hữu hình
1 PTHH1 Nhà máy, trạm cấp nước hiện đại. 2 PTHH2 Hệ thống đường ống dẫn nước tốt.
3 PTHH3 Chi nhánh và trạm cấp nước phân bố rộng. 4 PTHH4 Công ty có trang thiết bị và máy móc hiện đại. 5 PTHH5 Đồng hồ nước tốt, không bị sai số khi sử dụng lâu ngày 6 PTHH6 Hệ thống lọc nước hiện đại, đảm bảo nguồn nước cấp cho người dân hợp vệ sinh
S T T
Tên Biến Diễn giải Ghi chú
Sự tin cậy
7 STC1 Thông tin của công TT truyền đạt đến khách hàng đáng tin cậy. 8 STC2 Luôn thực hiện đúng cam kết về dịch vụ của TT cung cấp. 9 STC3 Phí dịch vụ trung tâm luôn thông báo rõ ràng với khách hàng 10 STC4 Công ty luôn đúng hẹn với khách hàng khi lắp đặt, sửa chữa hệ thống cung cấp nước. 11 STC5 Đồng hồ đo nước có độ chính xác cao.
12 STC6 Nhân viên ghi chỉ số trên đồng hồ luôn chính xác Chất lượng dịch vụ
13 CL1 Nguồn nước không (rất ít) bị tạm ngừng cung cấp. 14 CL2 Nguồn nước luôn trong sạch, chất lượng cao. 15 CL3 Công ty luôn cố gắng duy trì cung cấp nước trong mọi điều kiện. 16 CL4 Luôn cung cấp đủ lượng nước cho từng nhà. 17 CL5 Nguồn nước mạnh trong mọi điều kiện. Giá cả dịch vụ
18 GC1 Chi phí lắp đặt, sửa chữa hợp lý.
19 GC2 Định mức m3 nước phù hợp với nhu cầu của từng hộ gia đình. 20 GC3 Giá tăng lũy tuyến của nước tính cho từng m3 phù hợp. 21 GC4 Giá nước ổn định, không tăng, giảm thất thường 22 GC5 Người dân không tốn thêm chi phí nào ngoài giá nước quy định 23 GC6 Giá nước phù với thu nhập của gia đình ở nông thôn
S T T
Tên Biến Diễn giải Ghi chú
Khả năng đáp ứng
24 KNDU1 Nhân viên luôn trong tư thế sẵn sàng phục vụ.
25 KNDU2 Nhân viên nhiệt tình trợ giúp khách hàng về thủ tục. 26 KNDU3 Giờ làm việc thuận tiện cho khách hàng.
27 KNDU4 Thời gian giao dịch nhanh chóng.
28 KNDU5 Nhân viên không bao giờ quá bận đến nỗi không đáp ứng yêu cầu khách hàng. Năng lực phục vụ
29 NLPV1 Thủ tục lắp đặt, sửa chữa nhanh chóng.
30 NLPV2 Nhân viên bảo trì, sửa chữa luôn biết họ cần làm gì. 31 NLPV3 Nhân viên bảo trì, sửa chữa rất lịch sự và họ không đòi hỏi tiền bồi dưỡng. 32 NLPV4 TT bố trí nhân viên thu ngân hỗ trợ thu phí tại nhà. 33 NLPV5 Tổng đài chăm sóc khách hàng hỗ trợ nhanh chóng. Sự đồng cảm
34 SDC1 Nhân viên luôn tôn trọng khách hàng.
35 SDC2 Luôn quan tâm đến mong muốn của khách hàng. 36 SDC3 Quan tâm đến khó khăn của khách hàng.
37 SDC4 Làm việc có lương tâm, đạo đức và trách nhiệm Mạng lưới
38 ML1 TT có nhiều trạm cấp nước.
39 ML2 Mạng lưới đường ống dẫn nước rộng khắp tại các khu vực có dân cư.
40 ML3 Nhiều trạm giao dịch với khách hàng.
41 ML4 Hệ thống ống dẫn đảm bảo phục vụ nước cho người dân vào những lúc cao điểm.
42 ML5 Đường ống dẫn đến tất cả các hộ dân trên địa bàn kể cả những hộ ở cách xa đường ống chính
Tất cả các biến trên điều được đo lường thông qua thang đo Likert 5 mức độ. 1: Hoàn toàn không đồng ý
2: Không đồng ý 3: Trung hòa 4: Đồng ý
5: Hoàn toàn đồng ý
Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Phân tích hồi quy tuyến tínhbằng phương pháp Enter, trong đó biến phụ thuộc “Sự hài lòng” và các biến độc lập là các biến được xác định sau khi phân tích nhân tố khám phá.
- Phương pháp kiểm định One – Way Anova
Phân tích phương sai là sự mở rộng của kiểm định T, vì phương sai này giúp ta so sánh trị trung bình của nhóm 3 biến phân loại trở lên. Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có trị trung bình bằng nhau.
- Kiểm định in Independent-samples T-test
Phép kiểm định này được sử dụng trong trường hợp chúng ta cần so sánh trị trung bình về một tiêu chí nghiên cứu nào đó giữa hai đối tượng mà chúng ta quan tâm. Trước khi thực hiện kiểm định trung bình, ta cần thực hiện kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể.
* Đối với mục tiêu 3: Từ những kết quả phân tích thực trạng và kết quả phân tích số liệu, tác giả đề xuất một số khuyến nghị và hàm ý quản trị nhằm nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ cung cấp nước sạch của Trung tâm Nước sạch và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Vĩnh Long.
2.4.3 Quy trình nghiên cứu 7 7 11 9 12 8 10 5 1 Cơ sở lý 2 thuyết Xây dựng mô hình nghiên cứu Thang đo dự thảo Chỉnh sửa thang đo Thang đo chính thức Nghiên cứu sơ bộ Nghiên cứu chính thức Khảo sát, thu thập số liệu Phân tích số liệu bằng SPSS 20.0 Đánh giá mô hình, đề xuất giải pháp ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HÀI LÒNG
CỦA NGƯỜI DÂN luận Kết
Kiến nghị Kiểm nghiệm giả thuyết 3 4 6
2.4.4. Khung nghiên cứu
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong Chương 2, tác giả đã lược khảo 09 tài liệu khoa học, luận văn… có liên quan đến nghiên cứu này. Những tài liệu này đã góp thêm cơ sở khoa học và định hướng để tác giả có thêm cơ sở lý luận cho nghiên, xây dựng và đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp. Từ mô hình nghiên cứu, tác giả đưa ra phương pháp nghiên cứu cụ thể cho luận văn từ phương pháp thu tập số liệu thứ cấp, sơ cấp và phương pháp kỹ thuật phân tích số liệu để phân tích Cronbachs Alpha, EFA, hồi qui tuyến tính bội, kiểm định T-test và One – Way Anova
Số liệu sơ cấp Số liệu thứ cấp
Phương pháp phân tích số liệu (Thống kê mô tả, phân tích nhân tố …) Đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh về dịch vụ cung cấp nước sạch của
Trung tâm Nước sạch và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Vĩnh Long Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ cung cấp nước sạch của Trung tâm Nước sạch và vệ sinh môi trường nông