Cronbach’s alpha của thangđo nhân tố Cơ sở vật chất

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính công trong lĩnh vực đất đai tại huyện hóc môn, TP hồ chí minh (Trang 63)

Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo Cơ sở vật chất

Biến

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến

CSVC1 5,97 2,807 0,593 0,724 CSVC2 6,00 2,731 0,641 0,673 CSVC3 6,24 2,598 0,613 0,704 Cronbach’s Alpha 0,778

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Cơ sở vật chất” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,778 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo.

Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.3 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Sự đáp ứng

Bảng 4.3: Cronbach’s Alpha của thang đo Sự đáp ứng

Biến

Trung bình thang đo nếu

loạibiến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến SDU1 6,30 4,288 0,760 0,782 SDU2 6,10 4,431 0,750 0,789 SDU3 6,08 5,714 0,725 0,829 Cronbach’s Alpha 0,859

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Sự đáp ứng” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,859 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.4 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Quy trình thủ tục hành chính

Bảng 4.4: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Quy trình thủ tục hành chính

Biến

Trung bình thang đo nếu loại

biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến QTTT1 10,20 5,209 0,619 0,690 QTTT2 10,27 5,784 0,589 0,706 QTTT3 10,29 5,939 0,562 0,720 QTTT4 10,32 6,287 0,522 0,740 Cronbach’s Alpha 0,770

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Quy trình thủ tục” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,770 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3)

Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.5 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Năng lực của nhân viên Bảng 4.5: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Năng lực của nhân viên

Biến Trung bình thangđo nếuloại biến Phương sai thang đo nếu loại

biến

Tương quan

biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến NLNV1 8,93 9,208 0,701 0,779 NLNV2 9,15 8,228 0,697 0,777 NLNV3 8,96 8,995 0,627 0,808 NLNV4 8,96 8,893 0,646 0,800 Cronbach’s Alpha 0,835

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Năng lực của nhân viên” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,835 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.6 Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Thái độ phục vụ của nhân viên

Bảng 4.6: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Thái độ phục vụ của nhân viên

Biến

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến TDPV1 15,93 16,698 0,677 0,752 TDPV2 14,91 20,890 0,225 0,845 TDPV3 15,80 16,172 0,709 0,744 TDPV4 15,93 17,271 0,557 0,780 TDPV5 15,92 16,892 0,607 0,768 TDPV6 15,83 17,282 0,653 0,759 Cronbach’s Alpha 0,808

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Biến TDPV2 có hệ số tương quan biến tổng là 0,225 < 0,3 (nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3), không đủ tin cậy và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của biến TDPV2 là 0,845 > 0,808, nên thực hiện loại biến TDPV2 và thực hiện chạy kiểm định lại thành phần “Thái độ phục vụ của nhân viên”.

Bảng 4.7: Cronbach’s alpha của thang đo Thái độ phục vụ của nhân viên lần 2

Biến

Trung bình thanh đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến TDPV1 11,98 13,688 0,698 0,801 TDPV3 11,85 13,228 0,728 0,793 TDPV4 11,97 14,037 0,596 0,829 TDPV5 11,96 14,142 0,589 0,831 TDPV6 11,87 14,336 0,659 0,813 Cronbach’s Alpha 0,845

Khi loại biến TDPV2, thành phần “Thái độ phục vụ của nhân viên” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,845 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.7. Cronbach’s Alpha thang đo biến phụ thuộc Sự hài lòng Bảng 4.9: Cronbach’s Alpha thang đo Sự hài lòng Bảng 4.9: Cronbach’s Alpha thang đo Sự hài lòng

Biến

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến SHL1 6,02 4,451 0,672 0,775 SHL2 6,36 3,118 0,735 0,718 SHL3 6,05 4,239 0,671 0,769 Cronbach’s Alpha 0,824

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Sự hài lòng” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,824 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3).

Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

Tóm lại, qua sự phân tích Cronbach’s Alpha đối với các thang đo các thành phần và sự hài lòng sau khi loại bỏ biến TDPV2 đều có hệ số Cronbach’s Alpha của các thành phần > 0,6; hệ số tương quan biến tổng trong từng nhân tố

> 0,3. Do đó, các biến đo lường thành phần và các thành phần trên đều được sử dụng cho phân tích tiếp theo.

4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.2.1. Kết quả phân tích nhân tô khám phá EFA

Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tin cậy của các nhóm biến đều lớn hơn 0,6 các hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3 chỉ có biến TDPV2 (Nhân viên tiếp nhận có thái độ thân thiện khi trả lời những thắc mắc người dân) thấp hơn 0,3 không đủ tin cậy nên đã bị loại. Do đó, khi phân tích nhân tố sẽ loại bỏ biến TDPV2 và phân tích nhân tố được tiến hành theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analist với phép xoay Varimax, kết quả như sau:

Bảng 4.10: Bảng Kết quả KMO biến độc lập

Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh

Hệ số KMO 0,776 0,5 < α < 1 iá trị sig trong kiểm định Bartlett 0,000 < 0,05 Phương sai trích 65,587% 65,587% > 50% iá trị Eigenvalues 1,658 1,658 >1

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Bảng 4.11: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 NLNV2 0,823 NLNV4 0,811 TDPV1 0,808 TDPV3 0,779 NLNV1 0,776 TDPV6 0,768 TDPV4 0,742

NLNV3 0,735 TDPV5 0,674 STC4 0,871 STC2 0,804 STC3 0,777 STC1 0,737 STC5 0,655 QTTT1 0,817 QTTT3 0,774 QTTT2 0,756 QTTT4 0,703 SDC2 0,880 SDC1 0,838 SDC3 0,797 CSVC2 0,826 CSVC3 0,814 CSVC1 0,803

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Như vậy sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố còn lại 24 biến quan sát và nhóm thành 5 nhóm. Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm cho 5 nhóm được tạo ra như sau: Bảng 4.12: Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm NHÂN TỐ BIẾN CHỈ TIÊU TÊN NHÓM

NLNV2 Nhân viên tiếp nhận hồ sơ rất thành thạo chuyên môn, nghiệpvụ liên quan

NLNV4 Nhân viên tiếp nhận thụ lý và giải quyết thỏa đáng vướng mắccủa người dân

TDPV1 Nhân viên tiếp nhận có thái độ lịch sự khi tiếp nhận hồ sơ

X1

NLNV1 Nhân viên tiếp nhận hồ sơ có khả năng giao tiếp tốt

NĂNG LỰC PHỤC

VỤ

TDPV6 Nhân viên không có thái độ phiền hà, nhũng nhiễu khi tiếpnhận hồ sơ

TDPV4 Nhân viên tiếp nhân phục vụ công bằng đối với mọi người dân

NLNV3 Nhân viên tiếp nhận hồ sơ có kiến thức và kỹ năng giảiquyết công việc liên quan

TDPV5 Nhân viên tiếp nhận có trách nhiệm cao đối với hồ sơ

X2

STC4 Hồ sơ được giải quyết đúng hạn

SỰ TIN CẬY

STC2 Hồ sơ không bị sai sót, mất mát

STC3 Người dân không phải đi lại nhiều lần để giải quyết STC1 Quy trình thủ tục được công khai minh bạch

STC5 UBND huyện Hóc Môn là nơi tin cậy để giải quyết thủ tục hànhchính trong lĩnh vực đất đai

X3

QTTT1 Yêu cầu thành phần hồ sơ hợp lý

QUY TRÌNH

THỦ TỤC

QTTT3 Quy trình các bước xử lý hồ sơ hợp lý

QTTT2 Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết hợp lý

QTTT4 Quy định về thủ tục hành chính công trong lĩnh vực đất đai là phù hợp

X4

SDU2 Những yêu cầu hợp lý của người dân được quan tâm

giải quyết SỰ

ĐÁP ỨNG

SDU1 Nhân viên giải quyết hồ sơ một cách linh hoạt kịp thời SDU3 Nhân viên dễ dàng hiểu được những yêu cầu của người

dân X5

CSVC2 Bộ phận tiếp nhận và trả hồ sơ rộng rãi thoáng mát CƠ SỞ

VẬT CHẤT

CSVC3 Bộ phận tiếp nhận và trả hồ sơ có đầy đủ tiện nghi CSVC1 Bộ phận tiếp nhận và trả hồ sơ tương đối hiện đại

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

4.2.2Kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha cho nhân tố mới Năng lực phục vụ

Bảng 4.13: Cronbach’s Alpha thang đo “Năng lực phục vụ”

Biến

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

NLNV2 24,06 51,252 0,782 0,904 NLNV4 23,86 52,335 0,772 0,905 TDPV1 23,98 52,982 0,766 0,905 TDPV3 23,85 52,732 0,750 0,906 NLNV1 23,83 54,630 0,701 0,910 TDPV6 23,87 54,630 0,702 0,909 TDPV4 23,97 54,128 0,643 0,913 NLNV3 23,87 54,213 0,650 0,913 TDPV5 23,96 54,317 0,637 0,914 Cronbach’s Alpha 0,918

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Thành phần “Năng lực phục vụ” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,918 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều lớn >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.2.3 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc

Bảng 4.14: Bảng kết quả KMO biến phụ thuộc

Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh

Hệ số KMO 0,712 0,5 < α < 1

iá trị sig trong kiểm định Bartlett 0,000 < 0,05

Phương sai trích 74,696% 74,696% > 50%

iá trị Eigenvalues 2,241 2,241 > 1

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Biến Nhân tố

1

SHL1 0,724

SHL2 0,793

SHL3 0,723

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Kết quả phân tích EFA đối với thang đo sự hài lòng cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ với nhau (sig =0,000 < 0,05), đồng thời hệ số KMO = 0,712. Với phương pháp trích yếu tố Principal Component và phép xoay Varimax, thang đo sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công đã trích 1 nhân tố từ 3 biến quan sát, với hệ số tải nhân tố của 3 biến cao (đều lớn hơn 0,7).

4.3 Điều chỉnh mô hình nghiên cứu

Như vậy sau khi phân tích nhân tố EFA kết quả cho chúng ta thấy 5 nhân tố mới với 24 biến quan sát được rút trích, đặt lại tên và đánh giá lại hệ số Cronbach’s Alpha cho các thành phần rút trích đều đảm bảo về mặt thống kê. Như vậy, 5 thành phần thay thế cho 6 thành phần thiết kế ban đầu. Do đó mô hình nghiên cứu ban đầu được điều chỉnh cho phù hợp và để thực hiện các phân tích tiếp theo. Mô hình nghiên cứu mới sau phân tích nhân tố được điều chỉnh như sau:

Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu sau phân tích nhân tố EFA

Với mô hình nghiên cứu sau phân tích trên, giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh như sau:

Giả thuyết H1: Năng lực phục vụ bao gồm kỹ năng chuyên môn, nghiệp vụ để hoàn thành nhiệm vụ được giao, thái độ phục vụ của cán bộ công chức đối với người dân tham gia giao dịch, có tác động đến sự hài lòng của người dân.

Giả thuyết H2: Sự tin cậy là sự kỳ vọng của người dân về những cam kết của cơ quan hành chính nhà nước trong quá trình thực hiện chức năng cung ứng dịch vụ côngtrong lĩnh vực đất đai, có tác động đến sự hài lòng của người dân.

Giả thuyết H3: Quy trình thủ tục bao gồm yêu cầu hồ sơ đầu vào, quy trình xử lý hồ sơ, có tác động đến sự hài lòng của người dân.

Giả thuyết H4: Sự đáp ứng nói đến sự quan tâm của cán bộ công chức, đây là yêu cầu nền tảng của tổ chức, thể hiện sự tận tâm phục vụ nhân dân, có tác động đến sự hài lòng của người dân.

H1 H2 H3 H4

Sự hài lòng

của người dân H5 Cơ sở vật chất Sự đáp ứng Quy trình thủ tục Sự tin cậy Năng lực phục vụ

Giả thuyết H5: Cơ sở vật chất bao gồm nơi cung cấp dịch vụ, thiết bị, công cụ thông tin và các phương tiện kỹ thuật khác, có tác động đến sự hài lòng của người dân.

4.4 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu 4.4.1 Phân tích tương quan

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta phải xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.

Hệ số tương quan dương biểu hiện mối quan hệ cùng chiều, hệ số tương quan âm biểu hiện mối quan hệ ngược chiều, hệ số tương quan giữa các nhân tố càng lớn thể hiện mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập càng chặt chẽ. Từ kết quả phân tích hệ số tương quan, các giá trị cho thấy các biến có tương quan với nhau, Bảng kết quả cụ thể như sau:

Bảng 4.16: Hệ số tương quan Tương quan X1 (Sự tin cậy) X2 (Cơ sở vật chất) X3 (Sự đáp ứng) X4 (Năng lực phục vụ) X5 (Quy trình thủ tục) Y (sự hài lòng) X1.(Sự Tincậy Pearson Correlation 1 0,136* 0,345* 0,133* -0,032 0,368 Sig. (2- tailed) 0,021 0,000 0,024 0,585 0,000 X2. (Cơ sở vật chất) Pearson Correlation 0,136* 1 0,105 0,218* 0,131* 0,379** Sig. (2- tailed) 0,021 0,076 0,000 0,026 0,000

X3. (Sự đáp ứng) Pearson Correlation 0,345* 0,105 1 0,284** -0,136* 0,332** Sig.(2-tailed) 0,000 0,076 0,000 0,021 0,000 X4. (Năng lực phục vụ) Pearson Correlation 0,133* 0,218** 0,284** 1 0,032 0,531** Sig. (2- tailed) 0,024 0,000 0,000 0,593 0,000 X5. (Quy trình thủ tục) Pearson Correlation -0,032 0,131* -0,136* 0,032 1 0,302** Sig. (2-tailed 0,585 0,026 0,021 0,593 0,000 Y. (sự hài lòng) Pearson Correlation 0,368** 0,379** 0,332** 0,531** 0,302 1 Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)

Kết quả nghiên cứu cho thấy giữa các nhân tố có mối quan hệ với biến phụ thuộc sự hài lòng. Trong đó tương mạnh nhất với biến NLPV (0,531, p < 0,05) và tương quan yếu nhất với biến QTTT (0,302, p < 0,05).

4.4.2 Phân tích hồi quy

Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ và các thành phần đánh giá dịch vụ (khả năng phục vụ, sự tin cậy, sự đồng cảm, quy trình thủ tục, cơ sở vật chất)

Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp

hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF< 10). Hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lòng của khách hàng càng lớn. (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).

Bảng 4.17: Kết quả phân tích hồi quy

Model Summaryb

Mô hình R R2 R2 hiệu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính công trong lĩnh vực đất đai tại huyện hóc môn, TP hồ chí minh (Trang 63)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(135 trang)