Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer - Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Lê Văn Huy, 2009). Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
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 tƣơng 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 phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0,5 (1) thì mới có ý nghĩa thực tiễn.
3.5.2.4. Phân tích tương quan
Trong nghiên cứu này, hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xác định quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau làm cơ sở để xây dựng mô hình hồi qui.
Bảng 3.13.Ý nghĩa của hệ số tƣơng quan
Hệ số tƣơng quan Ý nghĩa
±0.01 đến ±0.1 Mối tƣơng quan quá thấp, không đáng kể ±0.2 đến ±0.3 Mối tƣơng quan thấp
±0.4 đến ±0.5 Mối tƣơng quan trung bình ±0.6 đến ±0.7 Mối tƣơng quan cao
±0.8 trở lên Mối tƣơng quan rất cao
Nguồn: Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005)
3.5.2.5. Xây dựng phương trình hồi quy, kiểm định giả thuyết
Đề tài sử dụng phƣơng pháp hồi quy để dự đoán cƣờng độ tác động của các yếu tố thỏa mãn chất lƣợng dịch vụ cung cấp nƣớc sạch. Biến phụ thuộc là yếu tố “sự hài lòng” và biến độc lập là các yếu tố ảnh hƣởng đƣợc rút ra từ quá trình phân tích EFA và kiểm định với mức ý nghĩa 5%. Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, chúng ta tiến hành kiểm tra sự phù hợp của mô hình, đồng thời dò tìm sự vi phạm của các giả định trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm:
Liên hệ tuyến tính: Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá. Nếu giả định tuyến tính đúng thì phần dƣ rải ngẫu nhiên không theo một quy luật nào, ngƣợc lại giả định bị vi phạm.
Phƣơng sai của phần dƣ không đổi: Để thực hiện kiểm định này, dùng hệ số tƣơng quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dƣ và các biến độc lập.
Phân phối chuẩn của phần dƣ: dùng hai công cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot.
Tính độc lập của phần dƣ: Ta dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tƣơng quan; nếu 0 <d <1 thì kết luận mô hình có sự tƣơng quan dƣơng; nếu 3 < d <4 thì kết luận mô hình có sự tƣơng quan âm. (Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu, 2009).
Hiện tƣợng đa cộng tuyến của mô hình: bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Hai hệ số này thông thƣờng không chênh lệch nhau và phải nhỏ hơn 5 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng này, tác giả giới thiệu phƣơng pháp nghiên cứu từ quy trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 07 bƣớc, đến việc thiết kết nghiên cứu đƣợc tiến hành theo hai giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ (định tính và định lƣợng) và nghiên cứu chính thức (định lƣợng).
Để phân tích, tác giả đã sử dụng phƣơng pháp và các thủ tục nhƣ lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính nhƣ giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn,… cùng với xác định hệ số mean của các tham số và nhân tố qua đó giúp có đƣợc những thông tin sơ bộ theo từng cách phân loại khách hàng; kế đến sử dụng phƣơng pháp Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu; phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, đồng thời xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau; sau cùng xây dựng phƣơng trình hồi quy và tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm tra sự phù hợp của mô hình nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chƣơng này, tác giả trình kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả nghiên cứu thông qua dữ liệu thu thập đƣợc từ Chƣơng 3.
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 250, số bảng câu hỏi thu hồi là 250. Sau khi phân tích và kiểm tra, tất cả các bảng câu hỏi đều hợp lệ. Do đó thông qua phƣơng pháp này thu đƣợc 250 mẫu hợp lệ đƣợc sử dụng trong đề tài này, đảm bảo cỡ mẫu nhƣ đã nêu ở Chƣơng 3.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Biến Tần số Tỷ lệ Giới tính Nam 134 53,6% Nữ 116 46,4% Đối tƣợng khách hàng Cá nhân 209 83,6% Doanh nghiệp 41 16,4% Trình độ học vấn Phổ thông 111 44,4% Trung cấp - Cao đẳng 77 30,8% Đại học 51 20,4% Trên đại học 11 4,4% Độ tuổi Từ 18 - 40 tuổi 90 36,0% Từ 41 - 60 tuổi 106 42,4%
Trên 61 tuổi 54 21,6% Thời gian sử dụng dịch vụ Dƣới 2 năm 53 21,2% Từ 2 đến dƣới 5 năm 97 38,8% Trên 5 năm 100 40,0% Nguồn: Tác giả tổng hợp Trong số 250 nhân viên trả lời khảo sát, tỷ lệ giữa nam và nữ không có chênh lệch lớn, có 134 ngƣời trả lời là nam (chiếm tỷ lệ 53,6%) và 116 ngƣời là nữ (tỷ lệ 46,4%). Xét theo đối tƣợng khách hàng, khách hàng cá nhân chiếm tỷ trọng lớn hơn với 209 ngƣời, chiếm tỷ lệ 83,6%. Về trình độ học vấn, trình độ phổ thông trung học chiếm tỷ trọng lớn nhất với 44,4%, tiếp theo là trình độ trung cấp - cao đẳng với tỷ trọng 30,8%, trình độ đại học chiếm tỷ trọng 20,4%, cuối cùng là trên đại học với tỷ trọng 4,4%. Về thời gian sử dụng dịch vụ của khách hàng, thời gian dƣới 2 năm chiếm tỷ trọng thấp với tỷ lệ 21,2%, từ 2 đến 5 năm chiếm tỷ lệ 38,8% và sử dụng trên 5 năm chiếm tỷ trọng 40,0%.
4.1.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của các thành phần đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ cung cấp nƣớc sạch của
BQL nƣớc sạch & VSMT Tuy Phƣớc đƣợc thể hiện nhƣ sau:
4.1.2.1. Thang đo Độ tin cậy
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến DTC1 13,57 12,752 ,688 ,726 DTC2 13,55 11,919 ,736 ,707 DTC3 13,59 12,380 ,697 ,721 DTC4 13,58 12,220 ,672 ,728 DTC5 13,53 16,619 ,169 ,874
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,798
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,798 > 0,6, điều này cho thấy dữ liệu khảo sát có độ tin cậy cao khi đƣa vào phân tích. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3, trừ biến quan sát DTC5 có hệ số tƣơng quan biến tổng là 0,169 < 0,3. Do đó, tác giả loại bỏ biến DTC5 và tiến hành kiểm định độ tin cậy lần thứ 2.
Bảng 4.3. Cronbach’s Alpha của thang đo Độ tin cậy lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
DTC1 10,14 10,164 ,716 ,845
DTC2 10,13 9,357 ,774 ,821
DTC3 10,16 9,680 ,750 ,832
DTC4 10,16 9,757 ,685 ,858
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,874
Sau khi loại bỏ biến DTC5, Cronbach’s Alpha của thang đo tăng lên là 0,874, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát còn lại trong thang đo Độ tin cậy
đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.2. Thang đo Khả năng đáp ứng
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Khả năng đáp ứng bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Bảng 4.4. Cronbach’s Alpha của thang đo Khả năng đáp ứng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
DU1 9,01 11,426 ,705 ,839
DU2 9,11 9,883 ,759 ,813
DU3 9,04 9,533 ,749 ,818
DU4 9,17 10,424 ,676 ,847
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,867
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,867 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.3. Thang đo Năng lực phục vụ (NLPV)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Năng lực phục vụ bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
NLPV1 10,77 9,197 ,719 ,819
NLPV2 10,76 9,414 ,747 ,812
NLPV3 10,54 8,402 ,728 ,815
NLPV4 10,76 8,764 ,656 ,847
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,861
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,861 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.4. Thang đo Sự cảm thông (SCT)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Sự cảm thông bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Bảng 4.6. Cronbach’s Alpha của thang đo Sự cảm thông
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
SCT1 6,67 5,066 ,669 ,789
SCT2 6,73 4,110 ,738 ,711
SCT3 6,63 4,186 ,671 ,785
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,829
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,829 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.5. Thang đo Phương tiện hữu hình (PTHH)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Phƣơng tiện hữu hình bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Bảng 4.7. Cronbach’s Alpha của thang đo Phƣơng tiện hữu hình
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
PTHH1 10,27 10,125 ,614 ,826
PTHH2 10,18 8,609 ,756 ,763
PTHH3 10,22 8,861 ,740 ,771
PTHH4 10,22 9,752 ,602 ,832
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,842
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,842 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.6. Thang đo Giá cả cảm nhận (GCCN)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Giá cả cảm nhận bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
GCCN1 10,25 8,998 ,791 ,865
GCCN2 10,29 7,565 ,827 ,855
GCCN3 10,41 8,194 ,767 ,876
GCCN4 10,45 10,305 ,793 ,880
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,899
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,899 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.7. Thang đo Sự hài lòng của khách hàng
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Sự hài lòng của khách hàng
bằng hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày trong bảng bên dƣới:
Bảng 4.9. Cronbach’s Alpha của thang đo Sự hài lòng của khách hàng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
HAILONG1 6,53 2,909 ,597 ,630
HAILONG2 6,41 2,716 ,569 ,658
HAILONG3 6,29 2,698 ,545 ,689
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0,743
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,743 > 0,6, các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhƣ vậy, qua phân tích độ tin cậy của thang đo, 27 biến quan sát đại diện cho 06 biến phụ thuộc và 01 biến độc lập Sự hài lòng qua kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha thì biến quan sát DTC5 bị loại bỏ, 26 biến quan sát còn lại đều cho thấy có độ tin cậy cao, đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.1.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo đo lƣờng mức độ thỏa mãn công việc và thang đo sự cam kết với tổ chức bằng hệ số Cronbach’s alpha. Sau đó, toàn bộ các biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), việc phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá các cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lƣờng không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất. Mục đích là để rút gọn tập hợp các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẻ thành một số nhân tố mà không giảm lƣợng thông tin các biến ban đầu.
4.1.3.1. Phân tích EFA đối với biến độc lập
Với 23 biến quan sát của 06 nhân tố độc lập đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA, sau phân tích bằng phƣơng pháp xoay nhân tố, kết quả cho thấy rút trích đƣợc 06 nhân tố đại diện tƣơng tự nhƣ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000 (< 0,05) nên các biến quan sát có tƣơng quan xét trên phạm vi tổng thể. Hệ số KMO = 0,852 (0.5 < KMO < 1) nên phân tích nhân tố là phù hợp. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận đƣợc.
Bảng 4.10. Kiểm định KMO các biến nhân tố độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,852
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3343,871
df 253
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu spss
Các hệ số tải nhân tố (trọng số nhân tố) đều lớn hơn 0,5 và đạt yêu cầu tại hệ số Eigenvalue = 1,081. Phƣơng sai trích bằng 74,010% (> 50%) cho thấy 74,010% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố.
Bảng 4.11. Phân tích phƣơng sai trích các biến thuộc nhân tố độc lập
Thành phần
Giá trị riêng Tổng bình phƣơng tải nhân tố trích đƣợc
Tổng bình phƣơng tải nhân tố trích đƣợc sau khi xoay
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích luỹ Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích luỹ Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích luỹ 1 5,946 25,851 25,851 5,946 25,851 25,851 3,166 13,767 13,767