- Cronbach’s alpha
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 8.0 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được
sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
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 như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình (Gerbing & Anderson, 1988).
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.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả 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 phân tích nhân tố Number of factor với phép xoay Varimax nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0.5 thì mới có ý nghĩa thực tiễn.
- Xây dựng phƣơng trình hồi quy, kiểm định giả thuyết
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R² đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.
Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chương này tác giả đưa ra phương pháp nghiên cứu trên cơ sở lý thuyết, xây dựng thang đo dự kiến và thảo luận nhóm đưa ra thang đo chính thức và phương pháp kiểm định Cronbach’s và phân tích EFA, ANOVA sẽ được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 4.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Giới thiệu
Trên c
các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính công tại Ủy ban nhân dân quận Thủ Đức
đánh giá các nhân tố ảnh hưởng dân khi sử dụng dịch vụ
hành chính công tại Ủy ban nhân dân quận Thủ Đức.
(1978), Peterson (1994) cho rằng các biến có hệ số
tương quan biến-tổng (ite - .
thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0.
rằng khi Cronbach’s alpha từ 0.8 đến
lường tốt, từ 0.7 đến 0. biến có hệ số
tương quan biến - tổng (item – .
Cronbach’s alpha đạt yêu cầu (>0. nhân tố bước tiếp theo.
4.2.1 Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Độ tin cậy
Bảng 4.1: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Độ tin cậy
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
DTC1 7.3 1.899 .680 .639
DTC2 6.93 2.216 .636 .696
DTC3 7.24 2.109 .557 .778
Cronbach's Alpha = 0.783
Hệ số Cronbach’s alpha các phần khá cao và đều nhau.
phần trong thang đo Độ tin cậy có hệ số Cronbach’s alpha biến tổng 0.783 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Vì vậy các biến trong thang đo Độ tin cậy được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
4.2.2 Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Cơ sở vật chất
Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Cơ sở vật chất
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại
biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến CSVC1 10.46 4.731 .648 .672 CSVC2 10.29 5.298 .408 .794 CSVC3 10.55 4.827 .667 .667 CSVC4 10.62 4.293 .586 .706 Cronbach's Alpha = 0.768
phần trong thang đo Cơ sở vật chất có hệ số Cronbach’s alpha 0.768 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Nhưng biến quan sát CSVC2 có hệ số Cronbach’s alpha loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s alpha tổng là 0.768. Vì vậy, các biến trong thang đo Cơ sở vật chất (loại biến CSVC2) được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
4.2.3 Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Đội ngũ Cán bộ công chức
Bảng 4.3: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Đội ngũ Cán bộ công chức
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến CBCC1 29.05 23.540 .595 .848 CBCC2 28.85 23.460 .597 .848 CBCC3 28.94 23.282 .588 .848 CBCC4 29.12 23.097 .577 .849 CBCC5 28.86 24.228 .499 .856 CBCC6 29.07 23.566 .621 .846 CBCC7 28.81 22.357 .597 .848 CBCC8 28.90 22.211 .645 .843 CBCC9 28.82 23.002 .607 .846 Cronbach's Alpha = 0.863
phần trong thang đo Đội ngũ Cán bộ Công chức có hệ số Cronbach’s alpha 0.863 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Vì vậy, các biến trong thang đo Đội ngũ Cán bộ Công chức được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
4.2.4 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Quy trình thủ tục hành chính Bảng 4.4: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tốQuy trình thủ tục hành chính
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến QTTT1 14.49 8.725 .634 .779 QTTT2 14.50 8.620 .618 .784 QTTT3 14.38 9.055 .555 .802 QTTT4 14.42 8.751 .653 .774 QTTT5 14.61 8.577 .606 .787 Cronbach's Alpha = 0.821
Hệ số Cronbach’s alpha các phần khá cao và đều nhau.
phần trong thang đo nhân tố Quy trình thủ tục hành chính có hệ số Cronbach’s alpha 0.821 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Vì vậy, các biến trong thang đo Quy trình thủ tục hành chính được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
4.2.5 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Chi phí và thời gian
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến CPTG1 10.39 4.736 .467 .676 CPTG2 10.39 4.729 .522 .645 CPTG3 10.52 4.596 .528 .640 CPTG4 10.62 4.412 .501 .657 Cronbach's Alpha = 0.716
Hệ số Cronbach’s alpha các phần đều nhau.
phần trong thang đo nhân tố Chi phí và thời gian có hệ số Cronbach’s alpha 0.716 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Vì vậy, các biến trong thang đo Chi phí và thời gian được đưa để phân
EFA bước tiếp theo.
4.2.6 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Cơ chế giám sát và góp ý Bảng 4.6: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tốCơ chế giám sát và góp ý Bảng 4.6: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tốCơ chế giám sát và góp ý
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
GSGY1 7.18 1.473 .649 .515
GSGY2 6.65 1.850 .511 .690
GSGY3 7.31 2.095 .515 .689
phần trong thang đo nhân tố Cơ chế giám sát và góp ý có hệ số Cronbach’s alpha 0.729 3), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 (>0.3). Vì vậy, các biến trong thang đo Cơ chế giám sát và góp ý được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
4
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (27 biến) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính công tại UBND quận Thủ Đức.
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Number of factor với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 27 biến đã nhóm lại thành 6 nhân tố. Sau 4 lần thực hiện phép
quay, có 6 nhóm chính thức được hình thành. Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
Kết quả kiểm tra độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s alpha cho thấy 27 biế
ạt yêu cầu sẽ đượ ố EFA. Phươ
ố được tiế ằng phần mềm SPSS 20.0 cho kết quả sau 4 lần chạy ta loại các biến: CBCC2, CBCC9, CBCC5.
Bảng 4.7: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần 4 (lần cuối)
Kiểm tra KMO and Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .754
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 2260.258
Bậc tự do 276
Sig (giá trị P – value) .000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết q có hệ số KMO=0.754
kiểm địn .000<0.
tổng thể.
62.960 4). Hệ số tải nhân tố (factor loading a các biến đều đạt yêu cầu (>0.5).
N
hâ
n
tố
Eigenvalues ban đầu
Tổng bình Phƣơng hệ số tải xuất Tổng bình Phƣơng hệ số tải Toàn phần Phươn g sai (%) Phần trăm lũy (%) Toàn phần Phương sai (%) Phầ n trăm lũy (%) Toàn phần Phương sai (%) Phần trăm lũy (%) 1 4.032 16.798 16.798 4.032 16.798 16.79 8 3.392 14.134 14.13 4 2 3.583 14.928 31.727 3.583 14.928 31.72 7 2.926 12.192 26.32 6 3 2.703 11.264 42.991 2.703 11.264 42.99 1 2.724 11.350 37.67 6 4 2.180 9.083 52.074 2.180 9.083 52.07 4 2.260 9.417 47.09 3 5 1.495 6.227 58.301 1.495 6.227 58.30 1 2.170 9.040 56.13 3 6 1.118 4.658 62.960 1.118 4.658 62.96 0 1.638 6.827 62.96 0 7 .983 4.097 67.057 8 .845 3.521 70.578 9 .750 3.124 73.702 1 0 .654 2.723 76.425 1 1 .634 2.640 79.065 1 2 .606 2.523 81.588 1 3 .561 2.339 83.927 1 4 .500 2.083 86.010 1 5 .456 1.901 87.911 1 6 .438 1.825 89.736 1 7 .394 1.640 91.376 1 8 .388 1.615 92.991 1 9 .365 1.520 94.511 2 0 .314 1.307 95.818 2 1 .292 1.219 97.037 2 2 .274 1.142 98.178 2 3 .248 1.033 99.212 2 4 .189 .788 100.000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết quả bảng 4.8
62.96
Mộng Ngọc 2008).
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 4 (lần cuối)
STT Biến Quan Sát 1 2 3 4 5 6 GSGY2 .813 DTC1 .781 DTC2 .757 DTC3 .755 GSGY1 .748 GSGY3 .564 QTTT4 .808 QTTT1 .789 QTTT5 .787 QTTT2 .683 .333 QTTT3 .649 .256 CBCC6 .826 CBCC1 .773 CBCC3 .772 CBCC4 .672
CPTG3 .775 CPTG2 .713 CPTG4 .706 CPTG1 .652 CSVC3 .855 CSVC4 .837 CSVC1 .830 CBCC7 .282 .878 CBCC8 .366 .825
Như vậy, qua phân nhân tố lần 4, thang đo chất lượng sự hài lòng của người dân 24 biến hội 6 nhân tố.
Bảng 4.10: các hình các nhân mới
I. Độ tin cậy
DTC1 Các quy trình thủ tục dịch vụ hành chính được cơ quan công khai, minh bạch
DTC2 Hồ sơ không bị mất mát, sai sót
DTC3 UBND quận Thủ Đức là nơi tin cậy để người dân khi liên hệ giải quyết thủ tục hành chính
II. Cơ sở vật chất
CSVC1 Phòng tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ rộng rãi, thoáng mát
CSVC2 Các thủ tục hành chính được niêm yết đầy đủ, thuận tiện cho việc tìm hiểu
CSVC3 Phòng tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ được bố trí hợp lý
III. Đội ngũ Cán bộ Công chức
CBCC1 Cán bộ công chức có thái độ lịch sự khi tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ
CBCC2 Cán bộ công chức hướng dẫn thủ tục đầy đủ
CBCC3 Cán bộ công chức phục vụ công bằng với tất cả người dân
CBCC4 Cán bộ công chức thành thạo chuyên môn, nghiệp vụ
CBCC5 Cán bộ công chức có kiến thức, kỹ năng giải quyết công việc
CBCC6 Cán bộ công chức giải quyết thỏa đáng các vướng mắc của người dân
QTTT1 Thời gian giải quyết hồ sơ là hợp lý
QTTT2 Các loại giấy tờ nộp khi tham gia giao dịch hành chính là hợp lý
QTTT3 Các bước xử lý hồ sơ được niêm yết là hợp lý
QTTT4 Các quy định pháp luật về thủ tục hành chính là phù hợp QTTT5 Giải quyết hồ sơ theo đúng trình tự, cách thức
V. Chi phí và thời gian
CPTG1 Thời gian chờ đợi đến lượt giải quyết hồ sơ nhanh
CPTG2 Thời gian trả kết quả giải quyết hồ sơ đúng hẹn
CPTG3 Thu phí, lệ phí theo đúng quy định đã niêm yết
CPTG4 Người dân không phải chịu các khoản chi phí ngoài quy định.
VI. Cơ chế giám sát và góp ý
GSGY2 Cán bộ công chức tiếp thu các phản ánh, kiến nghị, góp ý của người dân
GSGY3 Cán bộ công chức phản hồi thỏa đáng các phản ánh, kiến nghị, góp ý của người dân
4.4 Phân hồi quy đa
4.4.1 Giả thuyết nghiên cứu
H1: Độ tin cậy có tương quan với sự hài lòng của người dân
H2: Cơ sở vật chất có mối tương quan với sự hài lòng của người dân
H3: Đội ngũ Cán bộ công chức có mối tương quan với sự hài lòng của người dân
H4: Quy trình thủ tục hành chính có mối tương quan với sự hài lòng của người dân
H5: Chi phí và thời gian có mối tương quan với sự hài lòng của người dân