3.3.1. Nghiên cứu định lƣợng sơ bộ
Trƣớc khi nghiên cứu chính tác giả tiến hành nghiên cứu phỏng vấn trên một mẫu nhỏ (số lƣợng 50 mẫu) để có cơ sở điều chỉnh thang đo và bảng câu hỏi.
Mô hình nghiên cứu sau nghiên cứu định tính có 8 nhân tố và 36 biến quan sát thuộc các thang đo ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng. Một nhân tố phụ thuộc là sự hài lòng gồm 4 biến quan sát.
Sau khi phát 50 bảng câu hỏi phỏng vấn thử nghiệm có 1 bảng câu hỏi không hợp lệ do khách hàng bỏ trống nhiều câu hỏi còn lại 49 bảng. Tác giả sử dụng phân tích EFA và đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định thang đo.
* Phân tích Cronbach’s Alpha
Các thang đo đƣợc đánh giá độ tin cậy qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Với cách đánh giá qua hệ số này, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (iterm-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn
chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994). Nếu Cronbach’s Alpha không có đủ tiêu chuẩn để chọn thang đo thì sẽ xem xét việc loại iterm nào sẽ làm cho Cronbach’s Alpha tăng lên bằng cách dựa vào chỉ tiêu Cronbach’s Alpha if Iterm Deleted. Nếu có sự loại iterm ở đây thì quy trình sẽ đƣợc tiếp tục thực hiện cho đến khi đạt kết quả mong muốn và không có iterm nào bị loại thêm.
Kết quả phân tích nhƣ sau:
Bảng 3.1. Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo trong mô hình
Thang đo Số biến quan sát Cronbach's Alpha
Yếu tố hữu hình 5 0.871 Chất lƣợng điện 4 0.848 Độ tin cậy 5 0.841 Tính thuận tiện 4 0.856 Nhân viên 4 0.884 Hình ảnh kinh doanh 5 0.874 Trách nhiệm xã hội 4 0.876 Sự hài lòng 4 0.898
Kết quả kiểm thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha đều đạt mức đo lường tốt. Thang đạt độ tin vậy cho phân tích EFA.
* Phân tích EFA
Phân tích EFA cho phép rút gọn 36 biến quan sát thuộc các thang đo ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng thành những nhân tố có biến quan sát ít hơn những vẫn đảm bảo đƣợc ý nghĩa. Các biến quan sát đƣợc rút gọn trong các thành phần có mối quan hệ phụ thuộc hoặc tƣơng quan nội tại lẫn nhau.
Hệ số để kiểm tra ý nghĩa của phân tích EFA - KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) > 0.5.
- Factor loading > 0.5.
- Phƣơng sai trích lớn hơn 50%.
Phân tích EFA cho phép rút gọn 33 biến quan sát thuộc các thang đo ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng thành những nhân tố có biến quan sát ít hơn những vẫn đảm bảo đƣợc ý nghĩa. Các biến quan sát đƣợc rút gọn trong các thành phần có mối quan hệ phụ thuộc hoặc tƣơng quan nội tại lẫn nhau.
Hệ số để kiểm tra ý nghĩa của phân tích EFA : KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) > 0.5; Trị số Eigenvalue > 1; Factor loading > 0.5; Phƣơng sai trích > 50%.
Kết quả phân tích nhân tố cho các thang đo thuộc mô hình đề xuất nhƣ sau:
Hệ số KMO = 0.656>0.5 nên phân tích nhân tố có ý nghĩa. Phƣơng sai trích 76.4% > 50%. Từ 36 biến quan sát trích đƣợc 7 nhân tố. Hệ số Eigenvalues = 1.555> 1 phân tích đạt yêu cầu.
Biến số TC 1 - Công ty đồng hành chia sẽ những khó khăn với khách hàng, TC7 - Công ty Điện lực thực hiện đúng các cam kết với khách hàng bị loại ra khỏi mô hình vì hệ số loading<0.5.
Tác giả tiến hành loại bỏ từng biến TC1, TC7 ra khỏi mô hình và phân tích lại EFA. Sau hai lần phân tích EFA kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
Hệ số KMO = 0.669>0.5 nên phân tích nhân tố có ý nghĩa. Phƣơng sai trích 89.02% > 50%. Từ 31 biến quan sát trích đƣợc 7 nhân tố. Hệ số Eigenvalues = 1.497> 1 phân tích đạt yêu cầu. Tất cả các biến đều có hệ số loading>0.05 không có biến nào bị loại.
Bảng 3.2. Kết quả phân tích EFA lần 2 (Nghiên cứu định lượng sơ bộ)
Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố trích
1 2 3 4 5 6 7 HH1 .852 HH2 .781 HH3 .587 HH4 .730 HH5 .797 CL1 .680 CL2 .833 CL3 .772 CL4 .845 TC2 .824 TC3 .799 TC4 .865 TC5 .911 TC6 .854 TT1 .770 TT2 .778 TT3 .755 TT4 .731 NV1 .809 NV2 .721 NV3 .675 NV4 .764 HA1 .934 HA2 .889 HA3 .782 HA4 .846 HA5 .797 TN1 .745 TN2 .914 TN3 .847 TN4 .672
Như vậy, sau khi phân tích EFA có 7nhân tố đƣợc trích ra từ 31 biến quan sát còn lại. Thang đo độ tin cậy giảm đi 2 biến quan sát còn lại 5 biến. Các thang đo khác hầu nhƣ các biến quan sát đƣợc giữ nguyên không thay đổi.
Đối với thang đo hài lòng từ 4 biến quan sát trích đƣợc 1 nhân tố với các thông số thống kê nhƣ sau:
Hệ số KMO = 0.787>0.5 nên phân tích nhân tố có ý nghĩa. Phƣơng sai trích 78.7% > 50%. Từ 34 biến quan sát trích đƣợc 8 nhân tố. Hệ số Eigenvalues = 3.155> 1 phân tích đạt yêu cầu. Tất cả các biến đều có hệ số loading>0.05 không có biến nào bị loại.
3.3.2. Nghiên cứu định lƣợng chính thức
a. Mẫu nghiên cứu
Khách hàng cá nhân sử dụng điện là tất cả các hộ gia đình đang sinh sống trên địa bàn thành phố Đà Nẵng. Việc quản lý truyền tải điện tại Đà Nẵng cũng đƣợc thực hiện theo khu vực quận huyện. Do vậy, đề tài thực hiện lấy mẫu theo phƣơng pháp ngẫu nhiên có đảm bảo tỉ lệ.
Phƣơng pháp này có ƣu điểm là đơn giản, dễ hiểu, dễ thực hiện; trung bình mẫu là một sự tính toán khách quan của trung bình tổng thể nghiên cứu; phƣơng pháp tính toán đơn giản, dễ dàng.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu chủ yếu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội. Theo Hair & các tác giả (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 31. Nếu theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát thì kích thƣớc mẫu cần thiết là n = 155. Tuy nhiên để đảm bảo đƣợc độ tin cậy trong phân tích và tính đại diện của tổng thể tác giả đề xuất 370 mẫu nghiên cứu, phân theo tỉ lệ khu vực quận/huyện nhƣ dƣới đây.
Bảng 3.3. Số lượng mẫu nghiên cứu
Quận, Huyện Số lƣợng hộ GĐ dự kiến
phỏng vấn
+ Quận Hải Châu 60
+ Quận Thanh Khê 60
+ Quận Sơn Trà 50
+ Quận Ngũ Hành Sơn 50
+ Quận Liên Chiểu 50
+ Quận Cẩm Lệ 50
+ Huyện Hòa Vang 50
Tổng 370
b. Cách thức và thời gian phỏng vấn nghiên cứu chính thức
Để đạt kích cỡ 370 mẫu số câu hỏi phát ra là 450 với tỉ lệ hồi đáp dự kiến là 82.2%.
Thời gian phỏng vấn và phát bảng câu hỏi từ tháng 02/2016 – 04/2016. Phƣơng pháp phỏng vấn đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Gửi 30 bảng câu hỏi tại điểm giao dịch ở các quận/huyện trên thành phố Đà Nẵng. Tổng số điểm giao dịch dự kiến là 7*30 = 210 bảng câu hỏi.
Tác giả gửi phỏng vấn 240 bảng câu hỏi đến các hộ gia đình ở các quận/huyện nhằm đảm bảo đƣợc tỉ lệ nhƣ kế hoạch bằng hình thức gửi mail (từ dữ liệu thuộc trung tâm dịch vụ khách hàng) và gửi phỏng vấn trực tiếp.
c. Một số phân tích sử dụng trong nghiên cứu chính thức
* Phân tích nhân tố khám phá – EFA (Exploratory Factor Analysis) Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích định lƣợng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO ≥ 0.5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, .50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.
Theo Hair và cộng sự (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
* Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số Conbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng không có cảm nhận về nhân tố đó).
0.6 – 07: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới. 0.7 – 0.8: Chấp nhận đƣợc.
0.8 – 0.95: tốt.
>= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng “trùng biến”.
Với đề tài này Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
* Kiểm định One-way ANOVA
Giả sử biến đƣợc chia nhóm theo một tiêu thức nào đó. Mức ý nghĩa đƣợc chọn = 0,05 và = 0,01.
Gọi xij là giá trị của biến định lƣợng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm thứ i. x1, x 2, x 3... x k là các trung bình nhóm và
1,
2,
3
...
n là các trung bình thực của các nhóm sau khi đƣợc phân chia theo tiêu thức đó.
Giả thiết của kiểm định: + H0 :
1 =
2 =
3 = ... =
n: Không có sự khác biệt giữa các trung bình nhóm theo tiêu thức đƣợc phân loại.
+ H1 : Tồn tại ít nhất một giá trị trung bình của nhóm thứ i khác ít nhất một giá trị của một nhóm khác trong số các nhóm còn lại.
+ Nếu sig của ANOVA > thì kết luận rằng không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê giữa các trung bình nhóm của biến đƣợc phân chia đó.
+ Nếu sig của ANOVA < thì bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là có sự khác biệt giữa trung bình các nhóm của biến đó một cách có ý nghĩa thống kê.
* Phƣơng pháp phân tích hồi quy tƣơng quan
trình (mô hình) hồi quy để phản ánh mối liên hệ (mô hình hồi quy đơn phản ánh mối liên hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa 2 tiêu thức; mô hình hồi quy bởi phản ánh mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả); Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tƣơng quan thông qua việc tính toán các hệ số tƣơng quan tuyến tính, tỷ số tƣơng quan, hệ số tƣơng quan bội, hệ số xác định…
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 đã giới thiệu tổng quan về thành phố Đà Nẵng và công ty Điện lực Đà Nẵng. Bênh cạnh đó, chƣơng 3 đã trình bày các nội dung căn bản về thiết kế nghiên cứu của đề tài. Trong đó có hai nội dung quan trọng là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định tính là bƣớc quan trọng để tác giả rà soát lại các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng. Tác giả cũng đã tiến hành khảo sát và phân tích 49 mẫu thử nghiệm. Từ cơ sở nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng thử nghiệm này đã giúp cho tác giả hoàn thiện lại bảng câu hỏi và tổ chức nghiên cứu chính thức. Sau khi khảo sát các bảng câu hỏi thu về đƣợc mã hóa, nhập liệu và xử lý chủ yếu trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Kết quả báo cáo từ cuộc khảo sát sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. THỐNG KÊ MẪU NGHIÊN CỨU 4.1.1. Tình hình khảo sát 4.1.1. Tình hình khảo sát
Để đạt kích cỡ 370 mẫu dự kiến số bảng câu hỏi phát ra là 450 với tỉ lệ hồi đáp mong muốn là 82.2%. Tác giả gửi 250 bảng câu hỏi qua email đến các khách hàng có đăng ký địa chỉ nhận thông tin về tình hình sử dụng điện qua mail, đồng thời gọi điện thoại nhờ họ trả lời giúp. Tác giả phỏng vấn trực tiếp 100 bảng câu hỏi thông qua bạn bè, ngƣời dân sống ở các khu vực Quận/Huyện thuộc thành phố Đà Nẵng. Thực tế số lƣợng 450 bảng câu hỏi gửi đi chỉ nhận đƣợc 371 bảng câu hỏi với tỉ lệ hồi đáp là 82.4%. Trong đó có 2 phiếu không hợp lệ do khách hàng bỏ nhiều câu hỏi do vậy chỉ có 368 bảng câu hỏi đƣợc sử dụng cho nghiên cứu chính thức.
4.1.2. Các thông cơ bản về mẫu nghiên cứu
Bảng 4.1 Mô tả các thông tin về mẫu nghiên cứu
Thông tin Tần suất Phần trăm
Độ tuổi 369 100 18-24 29 7.9 25-34 165 44.7 35-44 127 34.4 45-54 32 8.7 55 trở lên 16 4.3 Nghề nghiệp 369 100 HS/SV 14 3.8 Công nhân 28 7.6 Cán bộ viên chức 173 46.9
Thông tin Tần suất Phần trăm Lực lƣợng vũ trang 56 15.2 Hƣu trí/Nội trợ 29 7.9 Kinh doanh tự do 61 16.5 Khác 8 2.2 Mức sử dụng 369 100 Dƣới 100 kWh 35 9.5 100 - 200 kWh 128 34.7 200-300 kWh 162 43.9 Trên 300 kWh 44 11.9 Quận/huyện 369 100
Quận Hải Châu 80 21.7
Quận Thanh Khê 75 20.3
Quận Cẩm Lệ 42 11.4
Quận Liên Chiểu 40 10.8
Sơn Trà 52 14.1
Ngũ Hành Sơn 48 13.0
Huyện Hòa Vang 32 8.7
Thu nhập 369 100
3-5 triệu 109 29.5
5-10 triệu 212 57.5
Trên 10 triệu 48 13.0
(Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu điều tra của tác giả từ tháng 3 đến tháng 5/2016)
Những ngƣời tham gia phỏng vấn phần lớn là những chủ hộ có đăng ký nhận thông tin và chi trả tiền điện mỗi tháng. Qua tổng hợp kết quả điều tra ở bảng 4.1 cho thấy đối tƣợng phỏng vấn có đặc điểm sau:
-Độ tuổi của khách hàng chủ yếu thuộc nhóm từ 25 – 44 tuổi chiếm 44.7% và 35 – 44 tuổi chiếm 34.4%. Độ tuổi từ 45 – 54 chiếm 8.7%. 16 – 24 tuổi chiếm 7.9 %. Từ 55 trở lên chiếm tỉ lệ thấp nhất với 4.3%.
- Nghề nghiệp của đối tƣợng phỏng vấn chủ yếu thuộc nhóm cán bộ viên chức (chiếm 46.9%), kinh doanh tự do (chiếm 16.5), lực lƣợng vũ trang chiếm 15.2% . Các khách hàng thuộc các nhóm nghề khác chiếm tỉ trọng ít.
- Mức sử dụng lớn nhất là 200 – 300kWh với tỉ lệ 43.9%, mức 100 – 200 kWh cao thứ nhì với tỉ lệ 34.7%. Trên 300kWh chiếm 11.9% , tỉ lệ sử dụng thấp nhất thuộc nhóm 100kWh với 9.5%.
- Những khách hàng đƣợc hỏi chủ yếu thuộc nhóm thu nhập từ 5-10 triệu đồng với tỉ lệ 57.5%. Khách hàng có thu nhập từ 3-5 triệu chiếm 29.5%. Khách hàng có thu nhập trên 10 triệu chiếm 13%.