Trên cơ sở xây dựng mô hình và các giả thiết của mô hình, luận văn tiến hành quá trình nghiên cứu qua 2 giai đoạn chính như sau:
Hệ thống hóa các lý thuyết sự hài lòng của khách hàng
Các công trình đã công bố, dựa vào tình hình thực tế tại BHXH huyện Cái Bè
Mô hình nghiên cứu đề nghị
Thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn
Khảo sát, thu thập mẫu nghiên cứu
Thiết kế lần 1
Phỏng vấn thử 15 người
Thang đo chính thức
Nhập số liệu, phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 Kết luận, nhận xét Đề xuất, giải pháp - Phân tích Cronbach’s Alpha - Phân tích EFA
- Phân tích hồi quy - Kiểm định T-test,
Tác giả kế thừa mô hình và thang đo của các tác giả đi trước, sau đó bổ sung, điều chỉnh từ ngữ cho phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu. Để thang đo có thể mang tính toàn diện hơn, tác giả đã nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật phỏng vấn khoảng từ 15 khách hàng đang sử dụng dịch vụ trả lương hưu và BHXH một lần qua Bưu điện để tìm hiểu suy nghĩ của họ về bộ thang đo như:
- Dễ hiểu không?
- Có cần điều chỉnh gì không cho phù hợp với tình huống, ngữ cảnh trong thực tế cuộc sống?
Thông qua việc trao đổi với những khách hàng sử dụng dịch vụ chi trả lương hưu và BHXH một lần qua Bưu điện nhằm tìm hiểu mức độ phù hợp của bảng câu hỏi để điều chỉnh trước khi tiến hành khảo sát chính thức.
Dựa vào kết quả nghiên cứu định tính và từ những nội dung thu thập được để điều chỉnh và bổ sung cho những quan sát có nội dung chưa rõ ràng.
Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi được thiết kế gồm 3 phần như sau:
Phần I: Bảng câu hỏi là một số thông tin mang tính thống kê ý kiến của đối tượng phỏng vấn.
Phần II: Bảng câu hỏi được thiết kế để thu thập sự đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
Phần III: Là các thông tin cá nhân riêng của khách hàng, mục đích thu thập để kiểm định có sự khác biệt hay không về mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ chi trả lương hưu qua Bưu điện theo đặc điểm giới tính, thu nhập, độ tuổi, đối tượng hưởng.
Bảng câu hỏi sau khi được thiết kế xong đã được dùng để phỏng vấn thử 15 người để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi và thông tin thu về (Bảng 3.4)
ST
T Họ tên Địa chỉ Số sổ BHXH
Chế độ hưởng
1 Võ Kim Hà Thị trấn Cái Bè - Huyện Cái Bè 5297019347 Hưu trí 2 Phạm Thị Tuyết
Hạnh
Thị trấn Cái Bè - Huyện Cái
Bè- Tiền Giang 8223779086
Hưu trí 3 Nguyễn Thị Thu
Nga
Thị trấn Cái Bè - Huyện Cái
Bè- Tiền Giang 5297019794
Hưu trí 4 Nguyễn Thị Kim
Loan
Xã Hậu Mỹ Bắc A - Huyện Cái
Bè 5297021901
Hưu trí 5 Phan Văn Bảy Xã Hòa Hưng - Huyện Cái Bè 5697015134 Hưu
trí 6 Phan Thị Ngọc
Dung
Xã Hòa Hưng - Huyện Cái Bè-
Tiền Giang 5297020781
Hưu trí 7 Nguyễn Văn
Dương Xã Hòa Hưng - Huyện Cái Bè 5697014900 Hưu trí 8 Trần Văn Thanh Xã Hòa Hưng - Huyện Cái Bè 5697015132 Hưu trí 9 Phạm Thị Ánh Xã Hòa Hưng, Huyện Cái Bè 5697014936 Hưu
trí 10 Nguyễn Thị
Khánh Ly
170, Tổ 15, ấp Đông Thạnh, Xã An Thái Đông, huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang
7912408291 BHXH 1 lần 11 Huỳnh Văn Mến
253, Tổ 7, ấp Mỹ Nghĩa 1, Xã Mỹ Đức Tây, huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang 0114051657 BHXH 1 lần 12 Lê Thị Kim Tuyền 207, Tổ 11, ấp Mỹ Hưng C, Xã Mỹ Đức Đông, huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang 8214018124 BHXH 1 lần 13 Nguyễn Thị Kim Cương 1463, Tổ 4, ấp Mỹ Tường B, Xã Hậu Mỹ Trinh, huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang
7910328541 BHXH 1 lần 14 Huỳnh Thị Hồng
Hạnh ấp Lợi Thuận, Xã Mỹ Lợi B, huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang 7411003484
BHXH 1 lần 15 Lê Thị Duyên ấp 3, Xã An Hữu, huyện Cái
Bè, tỉnh Tiền Giang 7914159981
BHXH 1 lần Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Kết quả nghiên cứu định tính, sau khi gửi điều tra với các quan sát từ thang đo tham khảo, đa số các câu hỏi được rõ ràng, tuy nhiên có một số quan sát phải thay thế do không phù hợp và điều chỉnh câu chữ cho rõ ràng, dễ hiểu hơn. Sau khi điều chỉnh, bảng câu hỏi chính thức được thiết kế gồm 29 biến quan sát được dùng để gửi đi
Bảng 3.5 Bảng điều chỉnh thang đo
STT Mã
hóa Biến quan sát Ghi chú
1 TC1
Bưu điện thực hiện dịch vụ chi trả đúng thời gian quy định ban đầu đã thông báo
Không điều chỉnh
2 TC2 Bưu điện cung cấp dịch vụ chi trả đảm bảo không sai sót
Không điều chỉnh
3 TC3
Khi có sự thay đổi liên quan vấn đề trả, Bưu điện thông báo kịp thời, chính xác
Không điều chỉnh
4 TC4 Số tiền chi trả không bị nhầm lẫn, mất mát
Không điều chỉnh
5 TC5 Bưu điện phục vụ chi trả công bằng với mọi khách hàng
Không điều chỉnh
6 PV1
Nhân viên Bưu điện thường xuyên quan tâm mời khách ngồi và uống nước trong khi chờ đợi đến lượt nhận tiền
Nhân viên Bưu điện thường xuyên quan tâm mời khách và hướng dẫn trong khi chờ đợi đến lượt nhận tiền
7 PV2 Nhân viên Bưu điện tiếp nhận xử lý chi trả rất thành thạo
Không điều chỉnh
8 PV3
Nhân viên Bưu điện tư vấn, giải quyết các vướng mắc về quyền lợi và số tiền của người hưởng rất rõ ràng, hợp lý
Không điều chỉnh
9 PV4 Nhân viên Bưu điện có tinh thần trách nhiệm cao trong việc chi trả
Không điều chỉnh
10 DU1
Nhân viên Bưu điện giải quyết kịp thời nhanh chóng các vấn đề phát sinh liên quan trong lúc chi trả.
11 DU2
Nhân viên bưu điện luôn sẵn sàng giúp đỡ bạn.
Nhân viên Bưu điện luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng trong mọi tình huống 12 DU3
Nhân viên bưu điện không bao giờ tỏ ra bận rộn để không giúp đỡ bạn.
Thời gian thực hiện chi trả cho một khách hàng diễn ra nhanh chóng
13 HA1
Phong cách phục vụ chuyên nghiệp, nhân viên ăn mặc đồng phục đúng quy định, có đeo thẻ ngành
Không điều chỉnh
14 HA2
Giao dịch nhanh chóng trên tất cả các lĩnh vực: chi trả, thư tín, hàng hóa
Không điều chỉnh
15 HA3
Bưu điện là nơi uy tín, đảm bảo tính an toàn cao, bảo mật tuyệt đối thông tin người nhận
Không điều chỉnh
16 HA4 Bưu điện có hệ thống mạng lưới rộng khắp cả nước, lâu đời
Không điều chỉnh
17 HH1
Phòng tiếp nhận trang bị âm thanh, máy móc, thiết bị hiện đại thuận tiện cho việc chi trả.
Không điều chỉnh
18 HH2 Nhân viên có phục vụ có trang phục gọn gàng
Phòng tiếp nhận chi trả trang bị ghế ngồi, bàn, viết đầy đủ
19 HH3
Cơ sở vật chất và điều kiện hỗ trợ được trang bị đầy đủ: nước uống, nhà vệ sinh, ti vi, tạp chí, báo cho khách hàng trong thời gian chờ nhận tiền.
Bưu điện trang bị đầy đủ: nước uống, ti vi, báo, quạt, cho khách hàng trong thời gian chờ nhận tiền
20 HH4 Bưu điện bố trí thời gian thuận tiện
Sơ đồ hướng dẫn, bảng thông báo được niêm yết rõ ràng, dễ nhận biết
21 TT1 Quy trình chi trả theo quy trình đúng thứ tự trước sau
22 TT2 Các quy trình thủ tục hành chính được công khai minh bạch
Không điều chỉnh
23 TT3 Ngày chi trả luôn đúng như lịch hẹn.
Không điều chỉnh
24 TT4
Thủ tục khi nhận tiền là hợp lý và cần thiết, không rườm rà gây khăn cho người nhận
Không điều chỉnh
25 TT5 Phải có giấy ủy quyền cho người khác đi nhận thay là hợp lý
Bổ sung của tác giả
26 SHL1
Hài lòng về năng lực phục vụ chi trả BHXH của nhân viên Bưu điện
Không điều chỉnh
27 SHL2
Hài lòng sự hỗ trợ, giải đáp thắc mắc và quy trình phối hợp giữa BHXH và Bưu điện
Không điều chỉnh
28 SHL3
Chất lượng dịch vụ chi trả BHXH qua Bưu điện đáp ứng mong đợi của Cô/chú, Anh/chị
Không điều chỉnh
29 SHL4
Cô/chú, Anh/chị rất hài lòng khi đến giao dịch nhận tiền BHXH qua Bưu điện.
Không điều chỉnh
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.4.2 Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng)
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát.
❖ Mẫu nghiên cứu
Sau khi thông qua nghiên cứu định tính để điều chỉnh và bổ sung thang đo. Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên
Theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013), kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Hiện nay, các nhà nghiên cứu xác định cỡ mẫu cần thiết thông qua công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý. Trong EFA, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào 2 yếu tố là kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự, 2006 (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Đối với phương pháp hồi qui tuyến tính, công thức kinh nghiệm thường dùng là: n ≥ (50 + 8 p) trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết; p là số lượng biến độc lập trong mô h́nh. Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp EFA và hồi qui tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn trên nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt. Dựa vào tổng số biến quan sát trong mô hình là 30. Tác giả sẽ chon mẫu thuận tiện với kích thước là 300 > (n=29 x 5=145) bao gồm cả dự phòng những bảng câu hỏi trả lời không đạt yêu cầu. Vì vậy, tác giả chọn điều tra trên số mẫu 300.
❖ Điều tra và thu thập, xử lý số liệu
Phỏng vấn khách hàng: Tác giả gửi 300 phiếu điều tra cho khách hàng bằng cách gửi trực tiếp. Danh sách khách hàng nhận phiếu điều tra được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Cứ đến ngày 05 dương lịch hàng tháng, và ngày thứ 5 hàng tuần tác giả đến các điểm chi trả lương hưu, và tại Bưu điện huyện Cái Bè, tác giả trực tiếp thực hiện hoặc nhờ nhân viên Bưu điện gửi bảng khảo sát đến người hưởng lương hưu và hưởng BHXH một lần. Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng.
Tính xem có bao nhiêu phiếu điều tra được thu nhận với tỷ lệ phản hồi là bao nhiêu phần trăm.
Nội dung dữ liệu: Dữ liệu bảng câu hỏi được thiết kế với 29 biến quan sát đo lường các nhân tố đo lường sự hài lòng của khách hàng
Sau khi thu thập được số lượng mẫu thích hợp, tác giả sử dụng công cụ SPSS phiên bản 20.0 để xử lý và phân tích dữ liệu.
3.4.3 Các bước xử lý số liệu bằng phần mềm phân tích số liệu - SPSS
Công việc xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích là phần SPSS phiên bản 20, theo trình tự sau:
▪ Bước 1: Khai báo biến, nhập liệu từ bảng câu hỏi. ▪ Bước 2: Làm sạch dữ liệu.
Trong quá trình thu thập dữ liệu, tương tự như khi phỏng vấn định tính, trước khi phát bảng câu hỏi, các phỏng vấn viên phỏng vấn sơ bộ và gạt bỏ những đối tượng không đủ tiêu chuẩn phỏng vấn sâu. Mục đích của bước này là thu thập và tổng hợp thông tin sơ cấp trong câu trả lời của những người được tham gia phỏng vấn, những thông tin này là dữ liệu cơ sở dùng cho phân tích nghiên cứu sau này.
Dữ liệu được hiệu chỉnh trong và sau quá trình phỏng vấn: phỏng vấn viên có nhiệm vụ giải thích kỹ lưỡng những gì đối tượng phỏng vấn chưa hiểu hoặc hiểu chưa chính xác về bảng câu hỏi, khi đối tượng phỏng vấn trả lời xong bảng câu hỏi, phỏng vấn viên có trách nhiệm kiểm tra thật nhanh bảng trả lời, nếu phát hiện câu hỏi nào bị bỏ sót thì nhanh chóng phỏng vấn lại để bảng câu hỏi cho hoàn chỉnh. Nếu là lỗi do phỏng vấn viên để bảng câu hỏi còn nhiều câu hỏi trống thì trong lần kiểm tra lại lần hai, tác giả sẽ loại bỏ các phiếu điều tra này nhằm đảm bảo tính hoàn tất và rõ ràng cho dữ liệu nghiên cứu.
▪ Bước 3: Phân tích thống kê mô tả.
Sử dụng phương pháp phân tích mô tả bằng phần mềm SPSS cho ra kết quả thông tin cơ bản về mẫu điều tra như: Độ tuổi, chế độ hưởng, trình độ văn hóa…
▪ Bước 4: Phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach's
alpha.
Hệ số 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 biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể
biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến: Sau khi thu thập dữ liệu, bước đầu tiên, tác giả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha để loại các biến rác trước. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected ItemTotal Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên (theo Nunnally & Burnstein 1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach's alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.
Kết thúc bước này, có thể có một số biến quan sát bị loại khỏi thang đo, các biến còn lại được tiếp tục đưa vào để phân tích nhân tố khám phá EFA.
▪ Bước 5: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis
- EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm 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).
Phân tích EFA sẽ giúp rút trích thành các nhân tố phục vụ cho việc phân tích tiếp theo. Chỉ tiêu “hệ số tải nhân tố” (Factor Loading) ≥ 0,5 được dùng để đo lường mức ý nghĩa của hệ số EFA. Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998) cho rằng: “Hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là mức quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực”.
Hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) đảm bảo giá trị 0,5<= KMO<=1 ((Othman &Owen, 2002)) và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 (Gerbing & Anderson 1988) khi thực hiện phân tích EFA.
Ngoài ra còn phải quan tâm đến kiểm định tương quan từng phần Bartlett’s : Kiểm định Bartlett xem xét giả thiết Ho: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biên phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Các tác giả Nguyễn Đình Thọ, (2013) “Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi
quy từng phần có độ tin cậy là 95% trở lên (Sig. ≤0,05), có thể kết luận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê”.
Phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố được tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến thuộc từng nhân tố.