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 10 khách hàng đang sử dụng dịch vụ trả lương hưu 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?
- Với những khái niệm mới, tác giả phỏng vấn sâu bằng những câu hỏi mở nhằm khám phá cho những thang đo lường cho khái niệm này.
Thông qua việc trao đổi với những khách hàng sử dụng dịch vụ chi trả lương hưu 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 3.1 DANH SÁCH NGƢỜI PHỎNG VẤN THỬ
STT Họ tên Ðịa chỉ Chế độ
hƣởng
1 Võ Kim Chung Thị trấn Tân Trụ - Huyện Tân Trụ Hưu trí 2 Nguyễn Thị Huệ Thị trấn Tân Trụ - Huyện Tân Trụ Hưu trí 3 Võ Hoàng Khi Thị trấn Tân Trụ - Huyện Tân Trụ Hưu trí 4 Nguyễn Thị Liên Thị trấn Tân Trụ - Huyện Tân Trụ Hưu trí 5 Nguyễn Thị Ánh Hồng Xã Bình Tịnh - Huyện Tân Trụ Hưu trí 6 Nguyễn Thị Thu Thủy Xã Nhựt Ninh - Huyện Tân Trụ Hưu trí 7 Phạm Văn Nên Xã Nhựt Ninh - Huyện Tân Trụ Hưu trí 8 Võ Thị Hoàng Mai Xã Tân Phước Tây - Huyện Tân Trụ Hưu trí 9 Huỳnh Văn Bon Xã Bình Lãng - Huyện Tân Trụ Hưu trí 10 Nguyễn Thị Kim Chưởng Xã Bình Lãng - Huyện Tân Trụ Hưu trí
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 25 biến quan sát được dùng để gửi đi phỏng vấn. Kết quả như bảng 3.2 phía dưới
Bảng 3.2 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 DK1 Người nhận lương hưu được hưởng các loại dịch vụ đi kèm
14 DK2
Có những loại dịch vụ chỉ người hưởng lương hưu mới được sử dụng
15 DK3
Người hưởng lương hưu có được mua hàng hóa của Bưu điện với giá ưu đãi so với những đối tượng khác
16 DK4
Người hưởng lương hưu được vay vốn với lãi suất thấp và nhiều chính sách ưu đãi đặc biệt
17 QT1 Quy trình chi trả theo quy trình đúng thứ tự trước sau
Không điều chỉnh
18 QT2 Các quy trình thủ tục hành chính được công khai minh bạch
Không điều chỉnh
19 QT3 Ngày chi trả luôn đúng như lịch hẹn.
Không điều chỉnh
20 QT4
Thủ tục khi nhận tiền là hợp lý và cần thiết, không rườm rà gây khăn cho người nhận
Không điều chỉnh
21 QT5 Phải có giấy ủy quyền cho người
22 SHL1 Hài lòng về năng lực phục vụ chi trả BHXH của nhân viên Bưu điện
Không điều chỉnh
23 SHL2
Hài lòng sự hỗ trợ, giải đáp thắc mắc và quy trình phối hợp giữa BHXH và Bưu điện
Không điều chỉnh
24 SHL3
Chất lượng dịch vụ chi trả BHXH qua Bưu điện đáp ứng mong đợi của Cô/chú, Anh/chị
Không điều chỉnh
25 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
3.5.2 Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lƣợng)
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
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 hình. 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 25. Tác giả sẽ chon mẫu thuận tiện với kích thước là 200 > (n=25 x 5=125) 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 200.
❖ Điều tra và thu thập, xử lý số liệu
Phỏng vấn khách hàng: Tác giả gửi 200 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 06 dương lịch hàng tháng tác giả đến các điểm chi trả lương hưu và Bưu điện huyện Tân Trụ, tác giả trực tiếp thực hiện hoặc nhờ nhân viên Bưu điện gửi bảng khảo sát đến người hưởng lương hưu. 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 25 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.
3.5.3 Các bƣớc 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:
▪ Bƣớc 1: Khai báo biến, nhập liệu từ bảng câu hỏi.
▪ Bƣớc 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.
▪ Bƣớc 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, giới tính, trình độ… ▪ Bƣớc 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. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát tối thiểu phải đạt 0,3. Những biến quan sát nào có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại ra khỏi mô hình (Nunnally và Berstein, 1994) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
- Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đó phải có giá trị từ 0,60 - 0,95 có thể chấp nhận được về độ tin cậy, Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quan nội tại sẽ càng cao.
- Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi được dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị lớn hơn 0,8 là thang đo
sử dụng nếu khái niệm được nghiên cứu là khái niệm hoàn toàn mới trong bối cảnh được nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tổng kết lại, đối với nghiên cứu của tác giả, những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ dưới 0,4 sẽ được coi là biến rác và bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,6 trở lên được chấp nhận.
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.
▪ Bƣớc 5: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Với giả thuyết đặt ra là trong phân tích EFA, rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau phải thoả điều kiện trị số KMO (Kaiser- Meryer-Olkin) >=0,5 đây là trị số dung để chỉ sự thích hợp của phân tích nhân tố, nếu trị số này <0,5 thì phân tích nhân tố không thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). ). Giá trị hội tụ, trong số nhân tố >=0,4 sẽ được chấp nhận (Gerbing và Anderson, 1998) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009); Giá trị phân biệt, chênh lệch trọng số >0,3(Nguyễn Đình Thọ, 2013);Tổng phương sai trích (TVE), khi đánh giá EFA >=50% (Nguyễn Đình Thọ, 2013)tổng này thể hiện các nhân số trích được bao nhiêu phần trăm (%) của các biến đo lường.
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). (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.
Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Tổng phương sai trích lớn hơn 50% để chứng tỏ mô hình trên phù hợp với dữ liệu phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2013)
Kiểm định mức độ phù hợp hay (tương quan) của mô hình: Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét rằng biến độc lập với biến phụ thuộc còn tồn tại mối quan hệ tuyến tính với nhau hay không. Theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013) cho rằng: “Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không và mô hình được xem là phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác không. Phân tích phương sai (Analysis of Variance - ANOVA) được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig <0,05), mô hình được xem là phù hợp”.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearity) là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 10 để không có hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
▪Bƣớc 6: Phân tích hồi quy
Sau khi thang đo đánh giá các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đã được xử lý, tác giả phân tích hồi quy để thấy được mối quan hệ giữa các thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ. Để kiểm