5. Kết cấu luận văn
2.3.3.2 Kết quả kiểm định Cronbach‘s Alpha
2.3.3.2.1 Thành phần độ tin cậy
Bảng 2.5 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phấn độ tin cậy
Cronbach’s Alpha = 0.787
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
Hệ số Alpha nếu bỏ biến
Độtin cậy 1 Nhân viên tạo được cho
khách hàng sự tin tưởng. .517 .773
Độtin cậy 2 Nhân viên làm đúng theo
yêu cầu của khách hàng .513 .783
Độtin cậy 3 Nhà thuốc có sựuy tín cao .691 .687
Độtin cậy 4
Nhân viên không có sai sót khi tính tiền và giao sản phẩm cho khách hàng
.686 .694
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần sự đảm bảo có hệsố Cronbach’s Alpha là 0,787. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố Cronbach’s Alpha sẽgiảm đi. Qua kết quảcho thấy, các hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0,513 > 0,3 và các hệ số Alpha nếu bỏ biến cao nhất là 0,783 < 0,787. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.2 Thành phần chất lượng sản phẩm
Bảng 2.6 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phần chất lượng sản phẩm
Cronbach’s Alpha = 0.871
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng HệsốAlpha nếu bỏbiến Chất lượng sản phẩm 1 Sản phẩm có tem chứng nhận của bộy tế .673 .850 Chất lượng sản phẩm 2 Sản phẩm có nguồn gốc rõ ràng .675 .849 Chất lượng sản phẩm 3 Các sản phẩm bánởnhà thuốc đều có
chất lượng đảm bảo yêu cầu điều trị. .591 .869 Chất lượng
sản phẩm 4
Sản phẩm phù hợp với nhu cầu của
khách hàng .731 .835
Chất lượng sản phẩm 5
Sản phẩm có chất lượng tốt .834 .813
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần sự đồng cảm có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,871. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ giảm đi. Qua kết quả cho thấy, các hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0,591 > 0,3 và các hệ số Alpha nếu bỏ biến cao nhất là 0,869 < 0,871. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.3 Thành phần sự đáp ứng
Bảng 2.7 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phấn sự đáp ứng
Cronbach’ Alpha = 0.867
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
Hệ số Alpha nếu bỏ biến
Sự đáp ứng 1
Giờlàm việc của nhà thuốc thuận tiện
cho khách hàng .656 .845
Sự đáp ứng 2 Thời gian chờ để được phục vụngắn .594 .856 Sự đáp ứng 3
Số lượng nhân viênđủ đế đáp ứng
lượng khách hàng đến .736 .831
Sự đáp ứng 4
Nhà thuốc có đầy đủmặt hàng để đáp
ứng nhu cầu của khách hàng .681 .841
Sự đáp ứng 5
Vịtrí nhà thuốc thuận tiện cho khách
hàng tìm mua thuốc .700 .837
Sự đáp ứng 6
Nhà thuốc luôn có giấy tính tiền rõ
ràng, chi tiết cho khách hàng .613 .853
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần sự đáp ứng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,812. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố Cronbach’s Alpha sẽgiảm đi. Qua kết quảcho thấy, các hệsố tươngquan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0,608 > 0,3 và các hệ số Alpha nếu bỏ biến cao nhất là 0,775 < 0,812. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.4 Thành phần khả năng phục vụ của nhân viên
Bảng 2.8 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phần khả năng phục vụ
Cronbach’s Alpha = 0.837
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
HệsốAlpha nếu bỏbiến Khả năng
phục vụ1
Nhân viên nhiệt tình tư vấn cho
khách hàng khi mua sản phẩm. .610 .819
Khă năng phục vụ2
Nhân viên có trình độchuyên
môn cao .683 .788
Khả năng phục vụ3
Nhân viên luôn đối xửcông
bằng với mọi khách hàng .731 .766
Khả năng phục vụ4
Nhân viên biết đặt vị trí của mình vào khách hàngđểhiểu được mong muốn của khách hàng
.654 .801
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần độ tin cậy có hệsố Cronbach’s Alpha là 0,837. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố Cronbach’s Alpha sẽgiảm đi. Qua kết quảcho thấy, các hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0,610 > 0,3 và các hệ số Alpha nếu bỏ biến cao nhất là 0,819 < 0,837. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.5 Thành phần giá cả
Bảng 2.9 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phấn giá cả
Cronbach’s Alpha = 0.638
Biến Diễn giải Tương quan biến
tổng HệsốAlpha nếu bỏbiến Giá cả1 Sản phẩm của nhà thuốc có giá cảhợp lý .451 .536 Giá cả2
Nhà thuốc có niêm yết giá bán rõ ràng cho tất cảsản phẩm được bán ra. .505 .458 Giá cả3 Giá sản phẩm mà khách hàng đã mua phù hợp với chất lượng .390 .617 (Nguồn Số liệu 2019)
Kết quả Cronbach Alpha cho nhận thức về giá là 0.638. Các biến quan sát đều đảm bảo hệ số Cronbach’s Alphal if Item Deleted nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha của biến tổng. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.6 Thành phần sự hữu hình
Bảng 2.10 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phần sự hữu hình
Cronbach’Alpha = 0.874
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
HệsốAlpha nếu bỏbiến
Sựhữu hình 1 Cơ sởvật chất đầy đủ .713 .844
Sựhữu hình 2 Nơi đểxe thuận tiện cho khách hàng .620 .867 Sựhữu hình 3
Tác phong của nhânviên văn minh,
lịch sự .668 .856
Sựhữu hình 4 Không gian nhà thuốc thông thoáng .643 .860 Sựhữu hình 5
Nhân viên có trang phục áo blouse
với bảng tên rõ ràng .898 .804
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần sựhữu hình có hệsố Cronbach’s Alpha là 0,874. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố Cronbach’s Alpha sẽgiảm đi. Qua kết quảcho thấy, các hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0,620 > 0,3 và các hệ số Alpha nếu bỏ biến cao nhất là 0,867 < 0,874. Nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sửdụng trong phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.3.3.2.7 Thành phần sự hài lòng khách hàng
Bảng 2.11 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phấn sự hài lòng
Cronbach’s Alpha =0.911
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng Hệ số Alpha nếu bỏbiến Sựhài lòng 1 Nhà thuốc đáp ứng những kỳvọng của khách hàng. .791 .896 Sựhài lòng 2 Khách hàng hài lòng với chất lượng dịch vụcủa nhà thuốc. .885 .817 Sựhài lòng 3 Quý khách sẽtiếp tục sử dụng dịch vụvà giới thiệu cho bạn bè, người thân
.789 .899
(Nguồn Số liệu 2019)
Tóm lại, sau khi kiểm tra độtin cậy, với 30 biến ban đầu của thang đo chất lượng dịch vụvà sựhài lòng của khách hàng sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, tất cảcác biến đủ điều kiện đểtiếp tục phân tích nhân tốkhám phá.
2.3.4 Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
2.3.4.1 Phương pháp phân tích
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) 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 được sử dụng để tìm mối quan hệgiữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị sốKMO (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 sốnày nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với các dữliệu.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. Barlett’s Test ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan trong tổng thể.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tốTrường Đại học Kinh tế Huếcó Eigen - value lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn
50% thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eige - value 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 tốkhi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tốchứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệsốtải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệsốnày cho biết nhân tốvà biến có liên quan chặt chẽvới nhau. Cỡ mẫu trong nghiên cứu này là 90, như vậy nên chọn hệsốtải nhân tố ≥ 0.5. Em phân tích nhân tốkhám phá EFA riêng biệt cho biến độc lập và biến phụthuộc nhằm tránh trường hợp khi phân tích hồi quy tuyến tính sẽkhông có ý nghĩa vì hiện tượng các biến độc lập và phụthuộc giải thích qua lại cho nhau.
2.3.4.2 Kết quả EFA cho biến độc lập
Bảng 2.12 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.879
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2325.518
Df 351
Sig. .000
(Nguồn Số liệu 2019)
Kết quảkiểm định Kaiser–Meyer– Olkin cho giá trị là 0.879 nằm trong khoảng cho phép, kết quả này chứng tỏ rằng mẫu đủ lớn và đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố. Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett cho kết quảmức ý nghĩa bé hơn 0.05 vì vậy mà kết quả thu được trong phân tích nhân tốcó thểsửdụng được.
Bảng 2.13 Kết quả phân tích nhân tố EFA Component 1 2 3 4 5 6 Sự đáp ứng 3 .775 Sự đáp ứng 5 .768 Sự đáp ứng 6 .735 Sự đáp ứng 4 .704 Sự đáp ứng 2 .589 Sự đáp ứng 1 .533 Sựhữu hình 4 .797 Sựhữu hình 5 .781 Sựhữu hình 3 .676 Sựhữu hình 2 .675 Sựhữu hình 1 .643 Chất lượng sản phẩm 2 .813 Chất lượng sản phẩm 5 .746 Chất lượng sản phẩm 4 .706 Chất lượng sản phẩm 3 .700 Chất lượng sản phẩm 1 .550 Khả năng phục vụ3 .844 Khả năng phục vụ2 .801 Khả năng phục vụ1 .752 Khả năng phục vụ4 .706 Độtin cậy 4 .782 Độtin cậy 3 .750 Độtin cậy 1 .605 Độtin cậy 2 .523 Giá cả2 .725 Giá cả3 .697 Giá cả1 .671 (Nguồn Số liệu 2019)
Kết quảEFA nhận thức vềsự đáp ứng cho thấy sáu tiêu chíđo lườngđược tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .775; .768; .735; .704; .589; .533
Kết quả EFA nhận thức về sự hữu hình cho thấy năm tiêu chíđo lường được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .797; .781; .676; .675; .643
Kết quả EFA nhân thức về chất lượng sản phẩm cho thấy năm tiêu chí đo lường đều tải vào một nhân tố. Hệsốtải về nhân tố của từng biến quan sát .813; .746; .706; .700; .550
Kết quả EFA nhân tố khả năng phục vụ cho thấy bốn tiêu chí đo lường tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .844; .801; .752; .706.
Kết quả EFA nhận thức độ tin cậy cho thấy bốn tiêu chi đo lường được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .782; .750; .605; .523
Kết quảEFA nhận thức giá cảcho thấy ba tiêu chi đo lường nhận thức được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .725; .697; .671
Kết quả kiểm định nhân tố EFA đã cho thấy: 27 biến quan sát có thểrút ra từ6 nhóm nhân tố. Các nhân tố có giá trị Factor loading đảm bảo yêu cầu (>0.3). Bảng kết quảphân tích còn cho thấy có sáu nhân tố được tạo ra có giá trịEigenvalues = 1.252 > 1. Mặt khác thấy rằng với 6 nhân tố này sẽgiải thích được 67.072% biến thiên của dữ liệu (xem phụ lục 2). Như vậy, tất cả các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hìnhđều đảm bảo yêu cầu và có thểsửdụng trong các phân tích tiếp theo.
2.3.4.3 Kết quả EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.14 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.713
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 320.433
Df 3
Sig. .000
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.547 84.888 84.888 2.547 84.888 84.888 2 .310 10.320 95.208 3 .144 4.792 100.000 Component 1 Sựhài lòng khách hàng 2 .953 Sựhài lòng khách hàng 1 .906 Sựhài lòng khách hàng 3 .904 (Nguồn Số liệu 2019)
KMO = 0.713 nên mô hình phù hợp cho việc phân tích. Sig = 0.000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời phương sai trích = 84,888% > 50% ; Eigen-value = 2.547 > 1 nên mô hìnhđủ điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá.
Các biến còn lại có hệ sốtải nhân tố đạt tiêu chuẩn nghiên cứu, giá trị nhỏ nhất 0.904 > 0.5. Tiếp tục được dùng đểphân tích hồi quy tuyến tính.
2.3.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
Đểkiểm định vai trò quan trọng của các nhân tốtrong việc đánh giá mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ và sự ảnh hưởng của chúng đến sự hài lòng của khách hàng: “độ tin cậy”, “chất lượng sản phẩm”, “sự đáp ứng”, “khả năng phục vụcủa nhân viên”, “giá cả”, sựhữu hình. Mô hình hồi quy được sử dụng với biến độc lập là 06 thành phần chất lượng dịch vụ, biến phụthuộc là sựhài lòng của khách hàng. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tôi phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến.
Giá trị các nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đãđược kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thểcác biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 20
2.3.5.1 Kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến
Trong phần này, em sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coeficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 biến thành phần chất lượng dịch vụ phân phối và sựhài lòng của khách hàng.
Mối tương quan giữa 6 nhân tố cấu thành thang đo chất lượng dịch vụ và sựhài lòng khách hàng. Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05, do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê.
Hệsố tương quan giữa sựhài lòng với độtin cậy là cao nhất 0.893, hệsố tương quan giữa sựhài lòng với giá cảlà thấp nhất 0.393. Tuy nhiên các khoảng cách này không quá cách biệt. Như vậy có thểnói rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hìnhđểgiải thích cho sựhài lòng.
Bảng 2.15 Mối tương quan tuyến tính giữa các biến Correlations SHL SDU SHH CLSP KNPV DTC GC SHL Pearson Correlation 1 ,671 ** ,613** ,624** ,456** ,893** ,393** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 150 150 150 150 150 150 150 S DU Pearson Correlation ,671 ** 1 ,553** ,605** ,390** ,576** ,349**