Biến quan sát Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến Hệ số Cronbach’s Alpha REL1 0,511 0,576 0,677 REL3 0,616 0,517 REL4 0,447 0,622 REL5 0,292 0,707
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Lần kiểm định này thang đo Tính đáng tin cậy có hệ số Cronbach’s alpha = 0,677 và trong 4 biến quan sát còn lại thì biến REL5 có tương quan biến tổng khá thấp (0,292 < 0,3) hơn nữa nếu ta loại biến này sẽ làm cho Hệ số Cronbach’s alpha cải thiện rõ rệt từ 0,677 lên 0,707 do đó ta tiếp tục loại biến REL5 và tiếp tục kiểm định thang đo thành phần Tính đáng tin cậy lần 3.
4.3.3. Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha thang đo Tính đáng tin cậy lần 3
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha thang đo Tính đáng tin cậy lần 3
Biến quan sát Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến Hệ số Cronbach’s Alpha REL1 0,489 0,665 0,707 REL3 0,628 0,511 REL4 0,478 0,679
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Như vậy sau khi loại bỏ biến REL5 hệ số Cronbach’s alpha chung đạt 0,707 cho biết đây là thang đo lường tốt. Các hệ số tương quan biến tổng cũng khá lớn (>0,3) do đó thang đo Tính đáng tin cậy gồm 3 biến REL1, REL3, REL4 được đưa vào phân tích nhân tố.
4.3.4. Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha thang đo sự hài lòng doanh nghiệp lần 1
Thang đo Sự hài lòng doanh nghiệp gồm 4 biến quan sát (SAT1, SAT2, SAT3, SAT4) và có hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,775 > 0,7 cho biết đây là thang đo lường tốt hơn nữa khi loại bỏ bất cứ một biến thành phần nào của thang đo đều làm cho giá trị Cronbach’s alpha giảm xuống. Như vậy ta vẫn giữ nguyên 4 biến quan sát này và cả 4 biến này đều được đưa vào để phân tích nhân tố.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha cho thang đo Sự hài lòng doanh nghiệp lần 1
Biến quan sát Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến Hệ số Cronbach’s Alpha SAT1 0,672 0,669 0,775 SAT2 0,524 0,761 SAT3 0,663 0,695 SAT4 0,521 0,752
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Như vậy, có tất cả 21 biến của 5 thang đo độc lập được đưa vào phân tích nhân tố so với 23 biến quan sát điều tra ban đầu (do biến REL2 và REL5 đã bị loại).
Ngoài ra, 4 biến của thang đo phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp cũng được xem xét trong phần phân tích nhân tố
Ta có bảng tổng hợp về kết quả phân tích thang đo như sau: Bảng 4.12: Bảng tổng hợp về kết quả phân tích thang đo
Khái niệm Thành phần Mã hóa biến Số biến quan sát Độ tin cậy (Alpha) Đánh giá Nhân tố ảnh hưởng tới Sự hài lòng của doanh nghiệp
Sự tin tưởng TRU 4 0,727
Đạt yêu cầu
Hỗ trợ doanh nghiệp CIS 4 0,821
Tính đáng tin cậy REL 3 0,707
Thiết kế Website WEB 4 0,857
Tính hiệu quả EFF 6 0,876
Sự hài lòng doanh nghiệp SAT 4 0,775
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Như đã phân tích ở trên, các biến còn lại của các thang đo sau khi đánh giá độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố nhằm kiểm định lại sự hội tụ của các biến thành phần. Các biến có cùng khái niệm, cùng giải thích hành vi hay phản ánh thái độ của doanh nghiệp được đưa về cùng một nhân tố. Sau đó, các nhân tố này sẽ được xem như những biến độc lập để tiếp tục đưa vào phân tích hồi quy nhằm đánh giá chung với biến phụ thuộc là Sự hài lòng doanh nghiệp.
4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp đến sự hài lòng của doanh nghiệp
Từ kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập ta thấy: trong bảng KMO and Bartlett’s thì trị số của KMO = 0,783 (>0,5) lớn là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Giá trị sig. = 0,000 trong kiểm định Bartlett’s <0,05 tức là ta bác bỏ giả thiết H0 cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân
tố từ 21 biến quan sát và với phương sai trích là 64,471% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,783 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1956,643
df 210
Sig. ,000
Total Variance Explained
C o m p o n en t
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4,703 22,393 22,393 4,703 22,393 22,393 3,767 17,939 17,939 2 3,047 14,508 36,901 3,047 14,508 36,901 2,871 13,673 31,612 3 2,411 11,482 48,384 2,411 11,482 48,384 2,666 12,693 44,306 4 1,852 8,820 57,204 1,852 8,820 57,204 2,281 10,861 55,167 5 1,526 7,268 64,471 1,526 7,268 64,471 1,954 9,304 64,471 6 ,839 3,995 68,466 7 ,735 3,499 71,965 8 ,711 3,384 75,349 9 ,637 3,031 78,381 10 ,604 2,877 81,258 11 ,556 2,646 83,903 12 ,523 2,493 86,396 13 ,467 2,222 88,618 14 ,437 2,083 90,701 15 ,406 1,932 92,633 16 ,360 1,715 94,348 17 ,306 1,456 95,804 18 ,256 1,218 97,022 19 ,238 1,131 98,153 20 ,212 1,011 99,164 21 ,176 ,836 100,000
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 EFF5 ,823 EFF4 ,814 EFF3 ,773 EFF6 ,766 EFF2 ,755 EFF1 ,754 WEB2 ,907 WEB4 ,852 WEB3 ,801 WEB1 ,778 CIS2 ,842 CIS1 ,792 CIS4 ,765 CIS3 ,742 TRU1 ,796 TRU4 ,743 TRU2 ,693 TRU3 ,674 REL3 ,795 REL1 ,792 REL4 ,741
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với nhân tố sự hài lòng của doanh nghiệp doanh nghiệp
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,773 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 256,403
df 6
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2,456 61,412 61,412 2,456 61,412 61,412 2 ,683 17,081 78,493 3 ,467 11,687 90,180 4 ,393 9,820 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 SAT1 ,843 SAT3 ,834 SAT4 ,731 SAT2 ,718
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Kết quả phân tích EFA của biến sự hài lòng cho thấy: giá trị KMO đạt được là 0,773, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố là 61,412% > 50% thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về Sự hài lòng doanh nghiệp cho thấy 4 biến quan sát SAT1, SAT2, SAT3 và SAT4 đều có Hệ số tải nhân tố lớn nên dùng để giải thích thang đo Sự hài lòng của doanh nghiệp là hợp lý.
4.5. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh 4.5.1. Mô hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình nghiên cứu rút trích được 5 biến độc lập đó là: Sự tin tưởng, Hỗ trợ doanh nghiệp, Tính đáng tin cậy, Thiết kế Website và Tính hiệu quả để đo lường biến phụ thuộc là
Sự hài lòng doanh nghiệp khi sử dụng hình thức kê khai thuế điện tử trên website của Tổng cục tại địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Như vậy, sau khi loại bỏ 2 biến trong
Sự tin tưởng
Hỗ trợ doanh nghiệp
kiểm định thang (2 biến của nhân tố Tính đáng tin cậy) thì mô hình nghiên cứu vẫn không thay đổi.
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.5.2. Các giả thuyết
Vì mô hình được giữ lại như ban đầu nên các giả thuyết của mô hình cũng không thay đổi.
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ dương giữa Sự tin tưởng với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ dương giữa Hỗ trợ doanh nghiệp với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ dương giữa Tính đáng tin cậy với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ dương giữa Thiết kế Website với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ dương giữa Tính hiệu quả với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng.
Tính hiệu quả Sự hài lòng doanh nghiệp Thiết kế Website Tính đáng tin cậy
4.6. Phân tích tương quan
Như đã đề cập trong mục 3.5 của cùng luận văn này, trước khi phân tích hồi quy bội tác giả tiến hành phân tích tương quan để xem xét các mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau và các biến độc lập với các biến phụ thuộc kết quả được trình bày trong bảng 4.15:
Bảng 4.15: Ma trận tương quan giữa các biến
Correlationsa
TRU CIS REL WEB EFF SAT
TRU Pearson Correlation 1 ,253** ,148* ,142* ,178** ,432**
Sig. (2-tailed) ,000 ,028 ,035 ,008 ,000
CIS Pearson Correlation ,253** 1 ,305** ,164* ,186** ,609**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,014 ,005 ,000
REL Pearson Correlation ,148* ,305** 1 ,107 ,137* ,489**
Sig. (2-tailed) ,028 ,000 ,112 ,042 ,000
WEB Pearson Correlation ,142* ,164* ,107 1 ,064 ,296**
Sig. (2-tailed) ,035 ,014 ,112 ,343 ,000
EFF Pearson Correlation ,178** ,186** ,137* ,064 1 ,343**
Sig. (2-tailed) ,008 ,005 ,042 ,343 ,000
SAT Pearson Correlation ,432** ,609** ,489** ,296** ,343** 1
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed). a. Listwise N=221
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Nhìn trong bảng 4.15 ta có nhận xét: 5 nhân tố độc lập đều có sự tương quan với nhân tố Sự hài lòng doanh nghiệp (thấp nhất là 0,296) và chúng đều có ý nghĩa ở mức 1% hoặc 5% nên ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến Sự hài lòng doanh nghiệp. Mặc dù hầu hết hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao (trừ biến REL và biến CIS có tương quan với nhau khá mạnh); nhưng nhiều biến có tương quan ở mức 1% hoặc 5% điều này khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập này trong mô hình hồi qui tuyến tính bội ta xây dựng được.
Như vậy, sau khi kiểm định Pearson thì giữa các biến độc lập với nhau và các biến này đều thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
4.7. Hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi qui bội là một trong những đích nhắm lớn nhất của tác giả để xem xét và lượng hóa được mối quan hệ giữa các biến độc lập là những nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng doanh nghiệp và biến phụ thuộc là Sự hài lòng doanh nghiệp. Sau khi hoàn thành các thủ tục cần thiết như kiểm định thang đo Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson kết quả cho thấy đều phù hợp để chạy phân tích hồi qui.
Phương trình hồi quy bội mẫu được tác giả xây dựng như sau: SAT = 0 + 1*TRU + 2*CIS + 3*REL + 4*WEB + 5*EFF
Trong đó:
- SAT: Biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp.
- 1, 2, 3, 4, 5: là các hệ số hồi quy được dùng từ các hệ số hồi quy ước lượng được.
- TRU, CIS, REL, WEB, EFF là các biến độc lập theo thứ tự: Sự tin tưởng, Hỗ trợ công dân, Tính đáng tin cậy, Thiết kế Website và Tính hiệu quả.
Phương trình hồi qui bội được thực hiện trên phần mềm SPSS 16.0. Với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được đưa vào phân tích, phương pháp hồi qui bội được chọn là phương pháp chọn từng bước (stepwise selecsion). Đây là một kết hợp của thủ tục đưa vào dần và loại trừ dần và có lẽ là phương pháp được sử dụng thông thường nhất.(2)
4.7.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi qui
Như đã đề cập trong phần 3.5.2 hệ số R2 hiệu chỉnh được thay cho hệ số R2 để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi qui đa biến vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
2 Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 1, NXB Hồng Đức.
Bảng 4.16: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình
Model Summaryf
Model R R Square Adjusted R Square Std, Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,609a ,371 ,368 ,58916 2 ,687b ,472 ,467 ,54099 3 ,736c ,541 ,535 ,50537 4 ,756d ,571 ,564 ,48966 5 ,771e ,594 ,585 ,47753 1,937
a. Predictors: (Constant), CIS b. Predictors: (Constant), CIS, REL c. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU d. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF e. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF, WEB f. Dependent Variable: SAT
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Từ kết quả bảng 4.16, ta thấy khi đưa dần thêm từng biến quan sát vào mô hình thì R2 hiệu chỉnh tăng dần và khi ta đưa 5 biến vào thì R2 hiệu chỉnh lúc này đạt giá trị lớn nhất. Lúc đó R2 điều chỉnh đạt 0,585 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là chấp nhận được và biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp
được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mô hình là khá cao.
4.7.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể thì chúng ta sử dụng kết quả kiểm định F. Kiểm định F trong phân tích phương sai xem xét có hay không mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Giả thuyết Ho : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
Nhìn vào bảng 4.17 và 4.18 bên dưới, ta thấy rằng trị thống kê F = 63,005 được tính từ giá trị R2 khi có mặt 5 biến, giá trị sig. = 0,000 rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp.
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích phương sai của mô hình
ANOVAf
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 44,847 1 44,847 129,201 ,000a Residual 76,018 219 ,347 Total 120,865 220 2 Regression 57,064 2 28,532 97,490 ,000b Residual 63,801 218 ,293 Total 120,865 220 3 Regression 65,442 3 21,814 85,410 ,000c Residual 55,423 217 ,255 Total 120,865 220 4 Regression 69,074 4 17,269 72,021 ,000d Residual 51,791 216 ,240 Total 120,865 220 5 Regression 71,837 5 14,367 63,005 ,000e Residual 49,028 215 ,228 Total 120,865 220
a. Predictors: (Constant), CIS b. Predictors: (Constant), CIS, REL c. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU d. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF e. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF, WEB f. Dependent Variable: SAT
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Bảng 4.18: Kết quả phân tích hồi qui bội
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1,294 ,198 6,551 ,000 CIS ,667 ,059 ,609 11,367 ,000 1,000 1,000 2 (Constant) ,366 ,231 1,584 ,115 CIS ,556 ,057 ,507 9,818 ,000 ,907 1,103 REL ,351 ,054 ,334 6,461 ,000 ,907 1,103 3 (Constant) -,561 ,270 -2,078 ,039 CIS ,487 ,054 ,445 8,990 ,000 ,863 1,159
REL ,329 ,051 ,312 6,453 ,000 ,902 1,109 TRU ,327 ,057 ,273 5,728 ,000 ,931 1,075 4 (Constant) -1,052 ,290 -3,623 ,000 CIS ,462 ,053 ,422 8,732 ,000 ,850 1,176 REL ,314 ,050 ,299 6,346 ,000 ,896 1,116 TRU ,298 ,056 ,249 5,344 ,000 ,914 1,094 EFF ,187 ,048 ,179 3,892 ,000 ,941 1,062 5 (Constant) -1,428 ,303 -4,711 ,000 CIS ,442 ,052 ,403 8,510 ,000 ,839 1,191 REL ,305 ,048 ,290 6,319 ,000 ,894 1,119 TRU ,280 ,055 ,233 5,111 ,000 ,905 1,104 EFF ,184 ,047 ,176 3,933 ,000 ,941 1,063 WEB ,154 ,044 ,154 3,481 ,001 ,959 1,043 a. Dependent Variable: SAT
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Kiểm định các giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui
Ho : βi = 0.
Kết quả thể hiện trên bảng 4.18 cũng cho ta thấy: giá trị sig. (p value) của các hệ số hồi qui β1, β2, β3, β4, β5 đều nhỏ hơn 0,05 tức là với mức ý nghĩa là 5% nên ta bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khách với tập dữ liệu mẫu và mô hình được mô