Thứ nhất, đối với mỗi biến độc lập, xây dựng một thang đo bao gồm từ 3 - 5 biến quan sát nhỏ, thể hiện tính chất của nhân tố mẹ (nhân tố mẹ chính là 5 biến độc lập đã trình bày ở trên). Cụ thể:
- Nhân tố “Năng lực của thẩm định viên” được đo lường bởi 5 biến nhỏ là NS1, NS2, NS3, NS4, NS5.
- Nhân tố “Uy tín của doanh nghiệp” được đo lường bởi 4 biến nhỏ là UT1, UT2, UT3, UT4.
- Nhân tố “Công tác tổ chức hoạt động thẩm định giá tại doanh nghiệp” được đo lường bởi 5 biến nhỏ là DN1, DN2, DN3, DN4, DN5.
- Nhân tố “Mức độ minh bạch và ổn định của thị trường BĐS” được đo lường bởi 3 biến nhỏ là TT1, TT2, TT3.
- Nhân tố “Chất lượng thông tin” được đo lường bởi 4 biến nhỏ là CL1, CL2, CL3, CL4.
Đồng thời, biến phụ thuộc được đo lường bởi 3 biến nhỏ là HL1, HL2, HL3.
Thứ hai, thang đo Likert 5 mức độ dùng để xác định ý kiến hay thái độ của người được điều tra đối với các mệnh đề khẳng định chính là các biến quan sát nhỏ, trong đó thấp nhất là mức độ 1, cao nhất là mức độ 5.
Thang đánh giá 5 mức độ bao gồm: - Mức độ 1: Rất không đồng ý - Mức độ 2: Không đồng ý - Mức độ 3: Bình thường - Mức độ 4: Đồng ý - Mức độ 5: Rất đồng ý 3.3.2. Thiết kế bảng hỏi
Nội dung điều tra: Nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng TĐG BĐS. Đối tượng điều tra: Khách hàng của IVC
Vì khách hàng là người đánh giá chất lượng nên bảng hỏi sau dành cho đối tượng khách hàng sẽ được dùng để khảo sát thông tin chạy mô hình.
NS1 TĐV vận dụng hệ thống tiêu chuẩn TĐG một cách
chính xác và thống nhất
1 2 3 4 5
NS2
TĐV có kỹ năng khảo sát thị trường, thu thập và chọn lọc thông tin
1 2 3 4 5
NS3
Nhân viên của IVC có tác phong làm việc chuyên nghiệp, nhiệt tình, chu đáo
1 2 3 4 5
NS4 Nhân viên của IVC giải đáp thỏa đáng các thắc mắc
của khách hàng
1 2 3 4 5
NS5 Nhân viên của IVC luôn đặt lợi ích của khách hàng
lên
hàng đầu, chăm sóc tốt khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ
1 2 3 4 5
Uy tín của doanh nghiệp Ý kiến đánh giá
UT1 IVC là DN có thâm niên hoạt động trong lĩnh vựcTĐG 1 2 3 4 5
UT2
IVC có nhiều kinh nghiệm thực hiện TĐG các loại tài sản phức tạp
1 2 3 4 5
UT3
IVC là doanh nghiệp uy tín, có chỉ số tín nhiệm cao, được nhiều khách hàng tin tưởng
1 2 3 4 5
Công tác tổ chức hoạt động TĐG tại doanh nghiệp Ý kiến đánh giá
DN1 IVC có năng lực, tầm nhìn và khả năng tổ chức tốt hoạt
động TĐG BĐS
1 2 3 4 5
DN2
Dịch vụ của IVC đa dạng, đáp ứng tốt nhu cầu TĐG tài sản của khách hàng
1 2 3 4 5
DN3
Quy trình, phương pháp TĐG BĐS ở IVC xây dựng dựa vào Hệ thống tiêu chuẩn TĐG VN và sát với thực tế công việc
1 2 3 4 5
DN4
Thời gian hoàn tất hợp đồng đáp ứng tốt tiến độ công việc
1 2 3 4 5
DN5
IVC đáp ứng tốt các nhu cầu chính đáng phát sinh của khách hàng
1 2 3 4 5
Mức độ minh bạch và ổn định của thị trường BĐS Ý kiến đánh giá
TT1 Thị trường BĐS Việt Nam tương đối ổn định 1 2 3 4 5
TT2
Giá BĐS trên thị trường không thay đổi nhiều trong ngắn hạn, các cơn sốt đất ảo rất hạn chế
1 2 3 4 5
TT3 Thông tin giao dịch BĐS trên thị trường rõ ràng, minh
bạch cho cả người mua và người bán
1 2 3 4 5
Chất lượng thông tin Ý kiến đánh giá
CL1
Chất lượng thông tin thu thập được tương đối cao; Thông tin liên quan (chỉ số giá xây dựng, thị trường hàng hóa hỗ trợ) đa dạng với độ tin cậy cao
CL3 Hệ thống cơ sở dữ liệu riêng về giá đáng tin cậy, đáp ứng tốt nhu cầu khai thác thông tin phục vụ quá trình TĐG
1 2 3 4 5
CL4 Anh/Chị cung cấp đầy đủ, chính xác các thông tin về
BĐS phục vụ cho quá trình TĐG
1 2 3 4 5
Đánh giá chung Ý kiến đánh giá
HL1 Anh/Chị hài lòng với chất lượng dịch vụ của IVC 1 2 3 4 5
HL2 Anh/Chị sẽ tiếp tục hợp tác làm việc lâu dài với IVC 1 2 3 4 5
HL3
Anh/Chị sẽ giới thiệu IVC đến người thân, bạn bè, đồng nghiệp, đối tác
3.4. Phương pháp nghiên cứu
3.4.1. Th ống kê mô tả
Thống kê mô tả giúp người nghiên cứu mô tả tổng quát về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát có được. Thống kê mô tả bao gồm thống kê trung bình
và thống kê tần số.
a. Thống kê tần số
Thường dùng để phân tích cơ cấu của các biến định tính, ví dụ các đặc điểm về nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn,...
b. Thống kê trung bình
Thường áp dụng đối với các biến định lượng, giúp đánh giá mức độ đồng ý của người được khảo sát với các câu hỏi dùng thang đo Likert để đo lường. Phương pháp này sẽ hiển thị đầy đủ các chỉ số trung bình (mean), giá trị nhỏ nhất (min), giá trị lớn nhất (max), độ lệch chuẩn (standard deviation),.
3.4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Anpha
đo bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.” (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh,
Tái bản lần hai, Nhà xuất bản Tài chính, Trang 355).
Như vậy, độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Anpha. Hệ số này sẽ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ có đáng tin cậy hay
không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan
sát trong cùng một nhân tố. Kết quả kiểm định Cronbach’s Anpha của nhân tố mẹ tốt cho thấy các biến quan sát thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, tức là chúng ta đã xây dựng được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.
“Hệ số Cronbach’s Anpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Ve lý thuyết, Cronbach’s Anpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số này quá lớn (α > 0,95) cho thấy nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau.
Hiện tượng này gọi là trùng lắp trong đo lường (redundancy).” (Nguyễn Đình Thọ,
Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Tái bản lần hai, Nhà xuất bản Tài chính, Trang 364).
“Các tiêu chuẩn kiểm định bao gồm:
- Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation): Nếu một biến đo lường có hệ số này ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.
- Giá trị hệ số Cronbach’s Anpha: + 0,8 ≤ α < 1: Thang đo lường rất tốt + 0,7 ≤ α < 0,8: Thang đo lường tốt
+ 0,6 ≤ α < 0,7: Thang đo lường đủ điều kiện, có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu còn mới.
- Cronbach’s Anpha if Item Deleted: Giá trị này biểu diễn hệ số α khi loại bỏ biến đang xem xét. Nếu hệ số α mới lớn hơn hệ số α ban đầu, ta nên xem xét bỏ biến đang quan sát vì nó giúp cải thiện độ tin cậy của thang đo.”
Bước kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Anpha được sử dụng trước bước phân tích nhân tố khám phá EFA để loại bỏ các biến quan sát không phù hợp. Các biến bị bỏ đi ở bước này sẽ không được đưa vào phân tích ở các bước sau nữa.
3.4.3. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
“Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập hợp gồm k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. EFA xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm nhân tố, nhằm phát hiện những biến quan sát tải lên nhiều nhân tố hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố ngay từ đầu.
Các tiêu chí trong phân tích EFA:
- Hệ số KMO: Dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
+ 0,5 ≤ KMO ≤ 1: Phân tích nhân tố là phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu + KMO < 0,5: Phân tích nhân tố không phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu - Kiểm định Bartlett’s: Dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có
tương quan với nhau hay không.
+ Sig < 0,05: Các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố, tức là dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
+ Sig ≥ 0,05: Các biến quan sát không có tương quan với nhau trong nhân tố, tức là kiểm định Bartlett’s không có ý nghĩa thống kê, không nên áp dụng phân
tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
- Trị số Eigenvalue: Dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Nhân tố nào có trị số Eigenvalue > 1 thì được giữ lại trong mô hình phân tích, còn lại sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% thì có thể kết luận mô hình EFA là phù hợp. Trị số tổng phương sai trích của một nhân tố cho biết nhân tố này giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của dữ liệu. - Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến
quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao thì tương quan giữa biến quan
sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại.
+ Factor Loading ở mức ± 0,5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt
+ Factor Loading ở mức ± 0,7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải nhân tố cũng phụ thuộc vào kích thước mẫu. Thông thường, người ta lấy hệ số tải 0,5 làm mức tiêu chuẩn đối với cỡ mẫu từ 120 - 350, hệ số tải 0,3 đối với cỡ mẫu tù 350 trở lên.”
(Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS, 2018).
3.4.4. Phương pháp phân tích tương quan Pearson
“Phương pháp này dùng để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Hệ số Pearson (r) dao động trong đoạn [-1,1] (Hệ số r chỉ có ý nghĩa khi Sig < 0,05)
- r càng tiến về -1 hoặc 1: Tương quan càng mạnh. Tiến về 1 là tương quan dương (biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc tăng và ngược lại). Tiến về -1 là tương quan âm (biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc giảm và ngược lại). - r càng tiến về 0: Tương quan càng yếu
- r = 1 là tương quan tuyến tính tuyệt đối - r = 0 là không có tương quan tuyến tính
Thông thường, khi r > 0,4 có thể coi là tương quan tương đối lớn. Khi xét 2 biến độc lập, nếu Sig < 0,05 và r > 0,4 thì nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến, sang
bước phân tích hồi quy ta sẽ kiểm tra cặp nhân tố này bằng hệ số VIF.”
(Phân tích tương quan Pearson trong SPSS, 2015).
3.4.5. Phương pháp phân tích hồi quy
“Phương pháp này giúp xác định nhân tố nào đóng góp nhiều/ ít/ không đóng góp vào sự thay đổi của biến phụ thuộc, từ đó có thể đưa ra các giải pháp phù hợp.
Các tiêu chí trong phân tích hổi quy đa biến:
- Giá trị R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square): Phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu
chỉnh dao động trong khoảng (0,1). Thông thường, R2 hiệu chỉnh > 50% thì được đánh giá tốt.
- Giá trị Sig của kiểm định F (Bảng ANOVA): Dùng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Neu Sig < 0,05 thì mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
- Trị số Durbin - Watson (DW): Dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Field (2009), nếu DW < 1 hoặc DW > 3 thì khả năng cao
xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Qiao (2011), nếu
1,5 < DW < 2,5 thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
- Giá trị Sig của kiểm định T (Bảng Coefficients): Dùng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu giá trị Sig của 1 biến độc lập nhỏ hơn 0,05 thì biến độc
lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị Sig của 1 biến độc lập lớn hơn 0,05 thì biến độc lập đó không có tác động đến biến phụ thuộc, nên phải loại bỏ biến độc lập đó ra khỏi mô hình.
- Hệ số phóng đại phương sai VIF: Dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu VIF > 10 tức là đang có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra với biến độc lập
đó. Tuy nhiên, thông thường với đề tài sử dụng thang đo Likert 5 mức độ thì VIF > 2 đã có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa:
+ Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa B: Phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập khác giữ nguyên.
Dùng để viết phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa dạng: Y = BO + B1X1 + B2X2 + ... + B1X1 + e
+ Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta: Dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, biến nào tác động ít, biến nào tác động nhiều. Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa có dạng:
Y = Beta1X1 + Beta2X2 + ... + BetaiXi + e”
N Minimum Maximu m Mean Std. Deviation ~NS1 12 0 1 5 3.7 2 . 980 NS2 12 0 1 5 3.3 1 . 977 NS3 12 0 1 5 8 3.7 957 . NS4 12 0 1 5 3.7 8 . 974 NS5 12 0 2 5 5 3.7 891 . Valid N (Iistwise) 12 0
Biến Nội dung quan điểm Mean
NS1 TĐV vận dụng hệ thống tiêu chuẩn TĐG một cách chính xác
và thống nhất 3,72
NS2 TĐV có kỹ năng khảo sát thị trường, thu thập và chọn lọc thông
tin
3,31
NS3 Nhân viên của IVC có tác phong làm việc chuyên nghiệp, nhiệt
tình, chu đáo
3,78
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 xây dựng mô hình nghiên cứu và thiết kế thang đo, bảng hỏi phục vụ quá trình khảo sát, thu thập thông tin chạy mô hình. Đồng thời, phần này cũng trình bày nội dung các phương pháp nghiên cứu được dùng để phân tích nhân tố ảnh hưởng tới chất lượng TĐG BĐS tại IVC. Căn cứ vào cơ sở lý thuyết này, chương 4 sẽ đưa ra những phân tích, ý nghĩa của các con số thu được từ việc chạy mô hình.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích kết quả nghiên cứu chính thức
4.2.Th ống kê mô tả
Lần lượt đưa từng nhóm biến quan sát vào mô hình để chạy thống kê trung bình, thu được kết quả như sau:
Biến NS: Năng lực của TĐV
Descriptive Statistics
Minimum: Đối với các biến NS1, NS2, NS3, NS4, mức đánh giá nhỏ nhất là 1, còn biến NS5 mức đánh giá nhỏ nhất là 2.
Maximum: mức đánh giá cao nhất của tất cả các biến đều là 5.
Mean: Đối với thang đo Likert 5 mức độ đã xây dựng ở Chương 3, ta chọn mức 3 là mức đánh giá ở chính giữa. Giá trị trung bình của các câu trả lời đều > 3 cho
NS4
Nhân viên của IVC giải đáp thỏa đáng các thắc mắc của khách hàng
3,78
NS5
Nhân viên của IVC luôn đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu, chăm sóc tốt khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ
3,75
N Minimum Maximum Mean DeviationStd, UT1 ’ 12 0 ” 5 3.5 8 1.00 9 UT2 0 12 1 5 0 3.4 947 . UT3 12 0 1 5 3.5 1 . 917 UT4 0 12 1 5 4 3.6 7 1.02 Valid N (Iistwise) 12 0
Biến Nội dung quan điểm Mean
UT1 IVC là DN có thâm niên hoạt động trong lĩnh vực TĐG 3,58
UT2 IVC có nhiều kinh nghiệm thực hiện TĐG các tài sản phức tạp 3,40