6. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3. PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
3.3.1. Chọn mẫu
Đối tượng nghiên cứu là khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Kiên Giang tại thành phố Rạch Giá. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả lựa chọn phương pháp chọn mẫu phi xác xuất với hình thức thuận tiện để sử dụng trong nghiên cứu này. Phương pháp chọn mẫu này có ưu điểm là ít tốn kém thời gian, chi phí thu thập thông tin
nghiên cứu. Bảng câu hỏi khảo sát sẽ được gửi trực tiếp đến khách hàng để trả lời .
Một số nhà nghiên cứu không đưa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà chỉ đưa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số cần ước lượng. Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố. Gorsuch (1983, được trích bởi MacClallum và đồng tác giả 1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần so với số lượng biến.
Theo Hair & ctg (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 398) thì để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cũng cho rằng tỷ lệ giữa số mẫu tối thiểu trên số biến đo lường ít nhất phải là 4 hay 5. Trong đề tài này có tất cả 35 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là: 35 x 5 = 175.
3.3.2.Xử lý số liệu
Làm sạch số liệu: Các bảng câu hỏi khảo sát sau khi thu thập cần thực hiện việc kiểm soát lỗi, chỉnh sửa trước khi nhập liệu vào phần mềm SPSS. Dữ liệu sau khi nhập cần kiểm tra các sai sót trong khi nhập liệu, kiểm tra chất lượng của việc phỏng vấn có sai sót hay hiểu nhầm không. Để làm sạch dữ liệu cần sử dụng bảng tần số, bảng phối hợp nhiều biến và kiểm tra ngay trên cửa sổ dữ liệu của phần mềm SPSS.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo và độ giá trị của thang đo:
- Đánh giá hệ số Cronbach's alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số
đo lường độ tin cậy của thang đo tổng chứ không phải là hệ số tin cậy của từng thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số α của Cronbach là một phép
kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tr 251, 2005).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1997; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tr 258, 2005). Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số Crobach alpha tử 0,6 trở lên là chấp nhận được.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA: Phương pháp phân tích phám khá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (theo Nunnally & Burntein (1994). Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các item, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,4, tổng phương sai trích ≥ 0,50, hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) > 0,05 (Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Lê Văn Huy, 2009).
Thống kê mô tả:
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen, 1990). Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng trong nghiên cứu này. Do đó, để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (Mean) đánh giá mức độ hài lòng đối với từng yếu tố và sự thỏa mãn chung được quy ước:
- Mean < 3.00 mức thấp - Mean = 3.00 – 3.24 mức trung bình - Mean = 3.25 – 3.49 mức trung bình khá - Mean = 3.50 – 3.74 mức khá cao - Mean = 3.75 – 3.99 mức cao - Mean > 4.00 mức rất cao
Kiểm định giải thích đo lường mức độ thỏa mãn:
- Hệ số tương quan Pearson: Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r)
để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Nhìn chung r được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau, ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối.
-1 ≤ r + ≤ 1
Diễn giải hệ số tương quan (r): (Fraenkel & Wallen, 2006): từ +, 75 đến + 1,0 có mối quan hệ rất chặt chẽ
từ +, 50 đến +, 75 có mối quan hệ chặt chẽ vừa phải từ +, 25 đến +, 50 có mối quan hệ yếu
từ +, 00 đến +, 25 có mối quan hệ kém chặt chẽ
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. (giá trị của r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến chưa hẳn có nghĩa là 2 biến đó không có mối liên hệ). Do đó hệ số tương quan tuyến tính chỉ nên được sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ
tương quan tuyến tính. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số tương quan Pearson là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách/tỷ lệ. Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của khách hàng.
Hầu hết theo các nhà nghiên cứu, kích cỡ mẫu tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2006). Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 196 trường hợp vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r.
Để kiểm định giả thuyết theo nghiên cứu về mối quan hệ giữa sự thỏa mãn chung và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng phép kiểm định t của Student (T-Test) kết hợp với đồ thị phân tán (Scatterplots) tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.
- Phân tích phương sai ANOVA:
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung và các biến độc lập thuộc đặc tính từng khách hàng như: địa bàn hoạt động, đối tượng khách hàng, loại hình dịch vụ.
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levene được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Significance là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm.
Tiêu chuẩn Fishier F trong phép phân tích phương sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% được áp dụng. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết.
- Phân tích hồi quy tuyến tính:
Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, nghiên cứu này cần thực hiện hai kiểm định sau:
(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. <0.05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
(2) Mức độ phù hợp của mô hình: Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Tác giả đã đi sâu trình bày từ quá trình thiết kế quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo cho mô hình, phương pháp chọn mẫu và xử lý số liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS. Hệ thống các câu hỏi được xây dựng trên cơ sở tham khảo các nghiên cứu trước đặc biệt là nghiên cứu của Nguyễn Thị Thời Thế (2012), Trần Hữu Ái (2012), Nguyễn Thị Hương Giang (2013), Phạm Thị Lệ Thủy (2015), Nguyễn Mậu Nhật Khánh (2017), Lê Hiếu Học và công cự (2017) cũng như là ý kiến của các chuyên gia và bổ sung phát triển thêm của tác giả. Trên cơ sở đó tác giả đã xây mô hình 8 biến (1 biến phụ thuộc, 7 biến độc lập) với 35 quan sát.
CHƯƠNG 4
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Căn cứ bảng câu hỏi khảo sát đã được xây dựng ở Chương 3, tác giả đã tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu đối với khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN tại VNPT Kiên Giang trên địa bàn thành phố Rạch Giá. Việc khảo sát và thu thập dữ liệu được thực hiện từ quý 1 đến cuối quý 2 năm 2019 với tổng số mẫu phát ra 320 mẫu, thu về 275 mẫu, số mẫu hợp lệ là 268 mẫu. Như vậy cơ sở dữ liệu đưa vào xử lý và phân tích là 268 mẫu.
Số mẫu hợp lệ được tiến hành xử lý và phân tích qua phần mềm IBM SPSS Statistics. Trước hết, cần thực hiện việc kiểm tra và làm sạch dữ liệu do quá trình nhập sai, trả lời không phù hợp với nội dung hỏi hoặc trả lời không đầy đủ, ... Sử dụng bảng phân tích tần số để rà soát tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có những thông tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng phần mềm SPSS. Kết quả cho thấy, không tìm thấy biến nào có thông tin sai lệch. Như vậy, dữ liệu đã được làm sạch và được đưa vào phân tích.
Bảng 4.1. Mô tả các đặc điểm của mẫu khảo sát
TT Các đặc điểm của mẫu khảo sát Tần suất Tỷ lệ (%)
Theo giới tính 1 Nam 144 53,7 2 Nữ 124 46,3 Tổng cộng 268 100.0 Độ tuổi của khách hàng 1 Dưới 30 tuổi 49 18,3
2 Từ 30 tuổi đến dưới 40 tuổi 77 28,7
3 Từ 40 đến dưới 50 tuổi 75 28,0
4 Từ 50 đến dưới 60 tuổi 49 18,3
5 Trên 60 tuổi 18 6,7
Tổng cộng 268 100.0
1 Dưới 10 triệu 104 38,8
2 Từ 10 đến dưới 15 triệu 90 33,6
3 Từ 15 đến dưới 20 triệu 50 18,7
4 Trên 20 triệu 24 9,0
Tổng cộng 268 100.0
Theo gói cước hiện sử dụng
1 Fiber 1 (30Mbps/30Mbps với 189.000 VNĐ) 39 14,6 2 Fiber 2 (40Mbps/40Mbps với 219.000 VNĐ) 95 35,4 3 Fiber 3 (50Mbps/30Mbps với 259.000 VNĐ) 84 31,3 4 Fiber Khác 50 18,7 Tổng cộng 268 100.0 (Nguồn: Phần mềm SPSS) 4.2. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH
Mục đích nghiên cứu của đề tài là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN của VNPT Kiên Giang trên địa bàn thành phố Rạch Giá. Các nhân tố được đưa vào nghiên cứu bao gồm: (1) Nhân viên; (2) An toàn bảo mật; (3) Hạ tầng kỹ thuật; (4) Công tác chăm sóc khách hàng; (5) Thông tin quảng cáo; (6) Năng lực phục vụ; (7) Giá phí. Các biến quan sát để đo lường sự hài lòng của khách hàng theo từng nhân tố được thể hiện qua các câu hỏi nghiên cứu để hình thành nên các thang đo cho từng nhân tố. Trước hết cần phải kiểm định độ tin cậy của các thang đo đối với các nhân tố mà chúng cấu thành.
Đề tài thực hiện việc phân tích các thang đo lường qua 03 bước:
(1) Thực hiện việc phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha nhằm loại bỏ các biến quan sát không phù hợp.
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA cho tất cả các biến quan sát để trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ FiberVNN có độ kết dính cao không? Bao nhiêu nhân tố cần xem xét trong mô hình nghiên cứu? Có cần điều chỉnh nhân tố
nào không?... Sau cùng, hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để kiểm tra lại độ tin cậy của các biến đo lường từng nhân tố khám phá EFA.
(3) Thực hiện phân tích hồi quy để xây dựng hàm hồi quy, kiểm định các giả thiết cho hàm hồi quy tuyến tính vừa xây dựng.
4.2.1. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo lý thuyết ở chương 3, đối với nghiên cứu này thì hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được. Các biến có hệ số tương quan với biến tổng < 0.3 và các biến nếu xoá bỏ đi sẽ làm hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn được xem là biến rác và sẽ bị loại .
(1) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Nhân viên” Bảng 4.2. Độ tin cậy của thang đo "Nhân viên "
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến NV1 14,2724 8,446 ,731 ,893 NV2 14,3097 8,252 ,776 ,884 NV3 14,2799 8,300 ,739 ,892 NV4 14,3209 8,196 ,784 ,882 NV5 14,2500 8,046 ,796 ,879
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Nhân viên" là 0.907 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
(2) Độ tin cậy của thang đo "Năng lực phục vụ"
Bảng 4.3. Độ tin cậy của thang đo “Năng lực phục vụ” Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến NLPV1 16,8507 8,217 ,758 ,874 NLPV2 16,8993 7,582 ,840 ,855 NLPV3 16,9366 8,090 ,749 ,875 NLPV4 17,0597 7,914 ,653 ,900 NLPV5 16,9403 7,996 ,757 ,873
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Năng lực phục vụ” là 0.898 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
(3) Độ tin cậy của thang đo "An toàn bảo mật"
Bảng 4.4. Độ tin cậy của thang đo “An toàn bảo mật” Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
ATBM1 11,1231 4,161 ,868 ,829
ATBM2 11,1455 4,552 ,700 ,892
ATBM3 11,0410 4,541 ,710 ,888
ATBM4 11,1082 4,322 ,808 ,852
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo "An toàn bảo mật" là 0.896 >0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
(4) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Chăm sóc khách hàng” Bảng 4.5. Độ tin cậy của thang đo “Chăm sóc khách hàng”
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
CSKH1 10,7985 3,869 ,828 ,759
CSKH2 10,6455 4,432 ,643 ,841
CSKH3 10,5000 4,985 ,673 ,834
CSKH4 10,8507 4,165 ,685 ,825
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Chăm sóc khách hàng" là 0.856 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
(5) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Hạ tầng kỹ thuật”