2.3.1 .Mô tả mẫu quan sát
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố chính EFA với giá trị Eigenvalue > 1. Nghĩa là những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue > 1 mới được giữ trong mô hình phân tích.
Khi phân tích nhân tố khám phá, cần phải xác định:
Hệ số KMO >= 0,5, mức ý nghĩa kiểm định Barlett <= 0,05 Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0,5 là mức ý nghĩa thực tiễn Hệ số Eigenvalue có giá trị > 1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
2.3.3.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập
Sau khi xoay nhân tố với hệ số là 0,5 thì tác giả loại biến tc3 (Trung tâm luôn xem quyền lợi khách hàng là trên hết), du2 (Nhân viên luôn phục vụ công bằng với tất cả khách hàng), du3 (Nhân viên hướng dẫn đăng ký dễ hiểu), du6 (Thủ tục đăng ký đơn giản, nhanh gọn) và nl5 (Nhân viên có kỹ năng giao tiếp với khách hàng tốt) do hệ số tải nhỏ hơn 0,5 lần lượt là 0,368; 0,444; 0,486; 0,364 và 0,479 (xem phụ lục 4).Tuy nhiên khi phân tích lần 2 thì do hệ số tải du1 (Nhân viên tư vấn nhanh nhẹn) là 0,497 nhỏ hơn 0,5 nên loại (xem phụ lục 5). Tiếp tục phân tích lần 3 có:
Bảng 2.9. Giá trị KMO của biến quan sát
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,784 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1987,105
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Kết quả phân tích nhân tố qua ba lần khi loại bỏ biến xấu đã nêu ở trên cho thấy hệ số KMO = 0,784> 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và mức ý nghĩa sig.= 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể. Nên phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp có thể sử dụng. Từ kết quả phân tích cuối cùng (xem phụ lục 6) thấy có 5 nhân tố tất cả được trích ở Eigenvalue thấp nhất là 1,155> 1 với tổng phương sai trích = 69,779%, có thể nói rằng 5 nhân tố này giải thích đến 69,779% sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng 2.10. Ma trận xoay nhân tố
Component
1 2 3 4 5
tc6Trung tâm gửi thông tin khuyến mãi về các khóa học tới khách hàng.
0,935
tc1Trung tâm luôn thực hiện dịch vụ đúng như những gì đã cam kết.
0,918
tc4Trung tâm cung cấp dịch vụ đúng theo lịch đã thông báo trước.
0,895
tc2Trung tâm luôn giữ chữ tín với khách hàng.
0,702
tc5Nhân viên luôn giải quyết các thắc mắc cho khách hàng một cách thỏa đáng.
0,649
dc5Các khóa học được sắp xếp vào các thời gian hợp lý. 0,918 dc4Tổ chức sự kiện vào các dịp lễ cho học viên. 0,800 dc3Phụ huynh nắm bắt được tình hình học tập của học viên thông qua trung tâm.
0,787
dc1Chăm sóc khách hàng sau khi đăng ký khóa học tốt, đáng tin cậy.
0,753
dc2Trung tâm cung cấp đường dây tư vấn để khách hàng liên lạc, phản ánh.
0,738
nl2Nhân viên có kiến thức, am hiểu về dịch vụ cung cấp cho khách hàng.
0,821
nl1Nhân viên làm việc trung thực. 0,804 nl4Nhân viên có thái độ phục vụ lịch
thiệp và thân thiện với khách hàng.
nl3Cung cấp đúng dịch vụ khách hàng cần.
0,667
pt3 Nơi tiếp khách được bố trí sạch sẽ và hợp lý
0,854 pt2Nhân viên luôn mặc đồng phục gọn
gàng, lịch sự.
0,825
pt1Vị trí để xe rộng rãi, thuận tiện. 0,783
du7Nhân viên cư xử nhã nhặn, tạo niềm tin.
0,794
du5Nhân viên luôn đáp ứng các yêu cầu của khách hàng nhanh chóng.
0,775
du4Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến đóng góp từ phía khách hàng.
0,617
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Nhân tố thứ 1 gồm: tc1 (Trung tâm luôn thực hiện dịch vụ đúng như những gì đã cam kết), tc2 (Trung tâm luôn giữ chữ tín với khách hàng), tc4 (Trung tâm cung cấp dịch vụ đúng theo lịch đã thông báo trước), tc5 (Nhân viên luôn giải quyết các thắc mắc cho khách hàng một cách thỏa đáng), tc6 (Trung tâm gửi thông tin khuyến mãi về các khóa học tới khách hàng). Đặt tên nhân tố này là tính tin cậy vì đây là những yếu tố liên quan đến tính tin cậy, bảo đảm của khách hàng.
Nhân tố thứ 2 gồm: dc1 (Chăm sóc khách hàng sau khi đăng ký khóa học tốt, đáng tin cậy),dc2 (Trung tâm cung cấp đường dây tư vấn để khách hàng liên lạc, phản ánh),dc3 (Phụ huynh nắm bắt được tình hình học tập của học viên thông qua trung tâm), dc4 (Tổ chức sự kiện vào các dịp lễ cho học viên), dc5 (Các khóa học được sắp xếp vào các thời gian hợp lý). Đặt tên nhân tố này là sự đồng cảm vì đây là những yếu tố liên quan đến sự hiểu biết về khách hàng, quan tâm khách hàng của trung tâm.
Nhân tố thứ 3 gồm: nl1 (Nhân viên làm việc trung thực), nl2 (Nhân viên có kiến thức, am hiểu về dịch vụ cung cấp cho khách hàng), nl3 (Cung cấp đúng dịch vụ khách hàng cần), nl4 (Nhân viên có thái độ phục vụ lịch thiệp và thân thiện với khách hàng). Đặt tên nhân tố này là năng lực phục vụ vì đây là những yếu tố liên quan đến năng lực và thái độ phục vụ.
Nhân tố thứ 4 gồm: pt1 (Vị trí để xe rộng rãi, thuận tiện), pt2 (Nhân viên luôn mặc đồng phục gọn gàng, lịch sự), pt3 (Nơi tiếp khách hàng được bố trí sạch sẽ và hợp lý). Đặt tên nhân tố là này phương tiện hữu hình vì những yếu tố này liên quan đến vật chất, sự hữu hình.
Nhân tố thứ 5 gồm: du4 (Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến đóng góp từ phía khách hàng), du5 (Nhân viên luôn đáp ứng các yêu cầu của khách hàng nhanh chóng), du7 (Nhân viên cư xử nhã nhặn, tạo niềm tin). Đặt tên nhân tố này là mức đáp ứng vì những yếu tố này nói đến sự đáp ứng cho khách hàng của trung tâm.
2.3.3.2. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.11.Giá trị KMO của biến quan sát
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,791 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 231,135
Df 6
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Kết quả phân tích nhân tố trên chothấy hệ số KMO = 0,791> 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và mức ý nghĩa sig.= 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể. Nên phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp có thể sử dụng. Từ kết quả cuối cùng thấy có 4 biến tất cả chỉ trích được một nhân tố Eigenvalue là 2,639> 1 với tổng phương sai trích = 65,963%, có thể nói rằng 4 biến này giải thích đến 65,963% sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng 2.12. Hệ số xoay nhân tố cho biến phụ thuộc
Trước Sau khi xoay hl1Anh/Chị hài lòng với dịch vụ chăm sóc
khách hàng tại trung tâm.
1,000 0,707
hl2Anh/Chị hài lòng với nhân viên phục vụ. 1,000 0,598 hl3Anh/Chị sẽ giới thiệu người khác đến với
trung tâm.
1,000 0,599
hl4Anh/Chị sẽ vẫn tiếp tục chọn trung tâm khi có nhu cầu.
1,000 0,734
Bảng 2.13. Tổng giá trị giải tích
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 2,639 65,963 65,963 2,639 65,963 65,963 2 0,600 14,996 80,959 3 0,398 9,950 90,909 4 0,364 9,091 100,000
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Sau khi phân tích EFA cho các biến thì thang đo được đại diện là:
Bảng 2.14. Gộp biến đại diện
Mã hóa Nhân tố Biến
X1 Tính tin cậy tc1, tc2, tc4, tc5, tc6 X2 Sự đồng cảm dc1, dc2, dc3, dc4, dc5 X3 Năng lực phục vụ nl1, nl2, nl3, nl4 X4 Phương tiện hữu hình pt1, pt2, pt3
X5 Mức đáp ứng du4, du5, du7
HL Sự hài lòng dịch vụ hl1, hl2, hl3, hl4
Các biến đại diện sẽ là trung bình cộng của các biến trong thang đo đó.
2.3.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ tại AMES Huế
Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 5 nhóm yếu tố thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA với X1 (thang đo tính tin cậy), X2 (thang đo sự đồng cảm), X3 (thang đo năng lực phục vụ), X4 (thang đo phương tiện hữu hình), X5 (thang đo mức đáp ứng) và HL (sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ chăm sóc khách hàng).
Phương pháp hồi quy tuyến tính: sử dụng phương pháp Enter là phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào phân tích.
Phân tích tương quan Pearson
Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng” là biến phụ thuộc và còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Theo bảng dưới ta thấy biến X2, X4 với giá trị sig. lần lượt là 0,736 và 0,444 đều lớn hơn 5% ta có thể kết luận 2 biến này không có mối tương quan với biến hài lòng nên không đưa vào mô hình. Ngoại từ 2 biến trên, các biến độc lập còn lại đều có tương quan với biến phụ thuộc Sig.=0,000 nhận thấy:
Biến X1, X3 có mối tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc Biến X5 có mối tương quan không chặt chẽ với biến phụ thuộc
Bảng 2.15. Bảng phân tích tương quan Pearson
X1 X2 X3 X4 X5 HL HL Pearson Correlation 0,528** -0,027 0,602** 0,061 0,446** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,736 0,000 0,444 0,000 N 160 160 160 160 160 160
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra) Độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R và R hiệu chỉnh dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định. Khi đánh giá độ phù hợp của mô hình dùngR hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn vìR sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình. Độ phù hợp của mô hình càng cao khiR hiệu chỉnh càng lớn. Kết quả sau khi phân tích thu được:
Bảng 2.16. Độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R R hiệu chỉnh Ước lượng độ
lệch chuẩn
1 0,675 0,456 0,445 0,36451
a. Các biến dự đoán: (hằng số), đáp ứng (X5), sự tin cậy (X1), năng lực phục vụ (X3) b. Biến phụ thuộc: sự hài lòng
Kết quả trên cho thấy giá trị R hiệu chỉnh bằng 0,445, có nghĩa là 3 biến độc lập trên giải thích được 44,5% biến thiên của biến phụ thuộc “sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng”. Bảng 2.17. Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 17,341 3 5,780 43,503 0,000b Số dư 20,728 156 0,133 Tổng 38,069 159
a. Biến phụ thuộc: sự hài lòng
b. Các biến dự đoán: (hằng số), đáp ứng (X5), tính tin cậy (X1), năng lực phục vụ (X3)
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan nghĩa là xem biến phụ thuộc có mối quan hệ với 1 biến độc lập nào hay không. Theo kết quả thu được từ bảng trên, ta thấy kiểm định F cho giá trị Sig.= 0,000< 0,05, chứng tỏ mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
- Phương trình hồi quy đa biến
Bảng 2.18. Hệ số tương quan
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Dung sai VIF 1 (Constant) 0,825 0,252 3,273 0,001 X1 0,246 0,059 0,285 4,172 0,000 0,750 1,334 X3 0,361 0,067 0,389 5,345 0,000 0,660 1,514 X5 0,159 0,068 0,160 2,347 0,020 0,752 1,330
a. Biến phụ thuộc: sự hài lòng
Hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp (đều nhỏ hơn 2), do đó bác bỏ giả thuyết có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình. Từ kết quả phân tích trên cho thấy giá trị Sig. của các nhân tố X1, X3, X5 lần lượt là 0,000; 0,000; 0,020 đều nhỏ hơn 0,05 nên các biến có ý nghĩa thống kê.
Ta có được phương trình hồi quy:
HL= 0,825 + 0,246X1 + 0,361X3 + 0,159X5
Hài lòng về chất lượng dịch vụ của AMES= 0,825 + 0,246 tính tin cậy + 0,361 năng lực phục vụ + 0,159mức đáp ứng
Nhân tố “Năng lực phục vụ” có ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lòng chất lượng dịch vụ với β = 0,361, tiếp theo là nhân tố “Tính tin cậy” với β = 0,246 và nhân tố “Mức đáp ứng” vớiβ = 0,159. Nhìn chung cả 3 nhân tố đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và với một thay đổi nào của một trong các nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với sự hài lòng của khách hàng.
Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,825 đơn vị khi các nhân tố khác tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, năng lực phục vụ và mức đáp ứng không thay đổi.
Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,246 đơn vị khi nhân tố tính tin cậy tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố năng lực phục vụ, mức đáp ứng và các nhân tố khác không thay đổi.
Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,361 đơn vị khi nhân tố năng lực phục vụ tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, mức đáp ứng và các nhân tố khác không thay đổi.
Giá trị hài lòng về dịch vụ sẽ tăng (giảm) 0,159 đơn vị khi nhân tố mức đáp ứng tăng (giảm) 1 đơn vị nếu nhân tố tính tin cậy, năng lực phục vụ và các nhân tố khác không thay đổi.
Bảng 2.19. Kết luận kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Nội dung giả thuyết Sig. Kết luận 1 H0 Các thành phần tính tin cậy không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. 0,000 Chấp nhận H1, nghĩa là các thành phần tính tin cậy được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại. H1 Các thành phần tính tin cậy được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại. 2 H0 Các thành phần năng lực phục vụ không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. 0,000 Chấp nhận H2, nghĩa là các thành phần năng lực phục vụ được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại. H2 Các thành phần năng lực phục vụ được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.
3 H0 Các thành phần mức đáp ứng không ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ. 0,020 Chấp nhận H3, nghĩa là các thành phần mức đáp ứng được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại. H3 Các thành phần mức đáp ứng được đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ càng cao và ngược lại.
2.4. Kiểm định phân phối chuẩn
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích đa biến để xác định đánh giá sự hài lòng của khách hàng, do đó kiểm định phân phối chuẩn là một điều kiện đầu tiên cần thực hiện để xem xét mức độ hài lòng. Để đo lường đặc tính phân phối của dữ liệu tác giả sử dụng hệ số Skewness. Một phân phối Skewness được coi là phân phối chuẩn khi hệ số của nó nằm trong khoảng -3 đến 3.
Bảng 2.20. Kiểm định phân phối chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu điều tra)
Hệ số Skewnesscủa các nhân tố X1, X2, X3, X4, X5 và HL đều có giá trị nằm trong khoảng -3 đến 3 nên các nhân tố đạt phân phối chuẩn.
2.5. Đánh giá của khách hàng về các nhân tố thông qua giá trị trung bình
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc ( Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2005), ý nghĩa giá trị giá trị trung bình của thang đo Likert 5 lựa chọn trong bảng khảo sát của tác giả là:
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5= 0,8 Ta có ý nghĩa cho mỗi mức như sau:
1,00 – 1,80: rất không đồng ý 1,81 – 2,60: không đồng ý
2,61 – 3,40: bình thường (trung lập) 3,41 – 4,20: đồng ý
4,21 – 5,00: rất đồng ý
2.5.1.Đánh giá của khách hàng về nhân tố tính tin cậy
Cặp giả thuyết:
H0: Đánh giá trung bình của khách hàng về nhóm yếu tố tính tin cậy = 4
Nhân tố Hệ số Skewness X1 0,274 X2 -0,273 X3 0,303 X4 -0,033 X5 0,100 HL -0,531
Bảng 2.21. Kết quả kiểm định One Sample T-test với nhân tố tính tin cậy
Yếu tố Sig. (2-detailed) Mean