STT Đặc điểm Nội dung Số lượng Tỷlệ%
1 Giới tính Nam 60 40% Nữ 90 60% 2 Độtuổi Từ 15 đến 30 tuổi 83 55,3% Từ 31 đến 45 tuổi 56 37,4% Từ 46 đến 55 tuổi 9 6,0% Từ55 tuổi trở lên 2 1,3% 3 Nghềnghiệp Sinh viên 28 18,7%
Cán bộcông nhân viên chức 34 22,7%
Kinh doanh, buôn bán 75 50,0%
Khác 13 8,6%
4 Thu nhập
Dưới 3 triệu 24 16,0%
Từ3 triệu đến dưới 5 triệu 78 52,0%
Từ5 triệu đến dưới 7 triệu 35 23,3%
Từ7 triệu đến dưới 10 triệu 9 6,0%
Từ10 triệu trởlên 4 2,7%
(Nguồn Số liệu 2019)
2.3.2.1 Đặc điểm mẫu theo giới tính
Tổng số mẫu điều tra là 150, trong đó số lượng mẫu nam là 60/150 mẫu chiếm 40% và số lượng mẫu nữ là 90/150 mẫu chiếm 60%. Kết quả thống kê cuộc khảo sát cho thấy đa phần đốitượng thường xuyên mua phần lớn là nữgiới.
2.3.2.2 Đặc điểm mẫu theo độ tuổi
còn lại từ 46 tuổi trở lên chiến 7.3%. Điều đó cho thấy, lượng khách hàng tham gia khảo sát chủ yếu tập trung vào trong khoảng từ15 tuổi đến 45 tuổi. Ở độ tuổi này họ có thu nhập ổn định về tài chính, có một vốn hiểu biết về tự nhiên và xã hội nên am hiểu nhiều hơnvềcác dịch vụ.
2.3.2.3 Đặc điểm mẫu theo nghề nghiệp
Trong khoảng thời gian khảo sát nhận thấy nhóm khách hàng có nghề nghiệp là kinh doanh, buôn bán có 75 người chiếm tỉ lệ cao nhất là 50%. Đây là nhóm khách hàng có thu nhậpổn định và sẵn sàng chi trảcho những lợi ích của cá nhân. Sinh viên và cán bộ công nhân viên chức chiếm tỉ lệ 41.4% cho thấy trong nhóm này cũng rất quan tâm đến sức khỏe của mình. Một số nghề nghiệp khác thì chỉ chiếm 8.6% vì họ đang lo kiếm tiền chi trả cuộc sống nhiều hơn việcquan tâm đến sức khỏe của mình, họcó thểnhảy nhiều việc trong một thời gian ngắn.
2.3.2.4 Đặc điểm mẫu theo thu nhập
Cách phân loại nhóm thu nhập như trên bao gồm nhóm có thu nhập dưới 3 triệu mỗi tháng là nhóm có thu nhập thấp, nhóm từ 3– 5 triệu là mức thu nhập trung bình, nhóm từ 5- 7 triệu là nhóm thu nhập khá, nhóm từ 7 - 10 triệu là nhóm thu nhập khá cao và nhóm trên 10 triệu là nhóm thu nhập cao. Trong đó, nhóm thu nhập từ 3 – 5 triệu chiếm tỷ lệ 52%. Với 8.7% là nhóm thu nhập từ 7 triệu trở lên, cho thấy trong nhóm này đa số là người chủ yếu kiếm tiền nên thường nhờ người khác mua hộ hoặc họ có thể khám định kì để đảm bảo sức khỏe của mình. Nhóm có thu nhập thấp và nhóm thu nhập khá cũng chiếm một thị phần khá lớn gần 40%. Cho thấy đa số mọi ngườiđã biết quan tâm đến sức khỏe của mình cũng như phòng chống các bệnh tật.
2.3.3 Đánh giá thang đo bằ ng hệ số tin cậ y Cronbach‘s Alpha
2.3.3.1 Phương pháp đánh giá
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, có nghĩa là phương pháp đo lường đó không có sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có là thang đo áp dụng phải đạt độtin cậy.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số CronbachÅs Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation). Hệ số tin cậy CronbachÅs Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo
tương quan với nhau, nghĩa là nó cho chúng ta biết một thang đo nào đó có phải là thang đo tốt vềmột khía cạnh nào đó hay không.
Cronbach Çs Alpha=Nρ/[1+ρ(N-1)]
Trong đó, ρ là hệsố tương quan trung bình giữa các mục hỏi N là sốmục hỏi.
Thang đo sự hài lòng khách hàng được xây dựng trên cơ sở áp dụng thang đo SERVQUAL, là thang đo đa hướng với 6 thành phần độc lập với tổng cộng 27 biến và thành phần phụ thuộc với 3 biến. Do đó, việc kiểm định thang đo sẽ được tiến hành bằng cách đánh giá độ tin cậy từng thành phần, phân tích nhân tố để sắp xếp lại các thành phần là các nhân tốgiải thích được các liên hệ trong thang đo.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ sốthông qua hệ số CronbachÎs Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số CronbachÎs Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thông thường, thang đo có CronbachÎs Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nếu bỏbất cứ một biến nào trong mỗi thành phần của thang đo mà làm cho hệ số CronbachÎs Alpha của nó lớn hơn hệ số CronbachÎs Alpha ban đầu thìđược xem là biến rác và bịloại. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độtin cậy từ0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu này áp dụng cho dịch vụ dược phẩm tại Mạnh Tý –Việt Mỹ. Vì vậy, em chọn tiêu chuẩn áp dụng CronbachÎs Alpha ≥ 0.6 và tương quan biến tổng ≥ 0.3
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 CronbachÇs Alpha thành phấn độ tin cậy
CronbachÎs 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 CronbachÎs Alpha là 0,787. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phần chất lượng sản phẩm
CronbachÎs 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 CronbachÎs Alpha là 0,871. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệ số CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phấn sự đáp ứng
CronbachÎ Alpha = 0.867
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
Hệ số Alpha nếu bỏ biến
Sự đáp ứng 1 Giờcho khách hànglàm việc của nhà thuốc thuận tiện .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 CronbachÎs Alpha là 0,812. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phần khả năng phục vụ
CronbachÎs Alpha = 0.837
Biến Diễn giải Tương quanbiến tổng Hệnếu bỏsốAlphabiến 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 CronbachÎs Alpha là 0,837. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phấn giá cả
Cronbach’s Alpha = 0.638
Biến Diễn giải Tương quan biến
tổng HệsốbỏAlpha nếubiến Giá cả1 Sản phẩm của nhà thuốc cógiá 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 CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phần sự hữu hình
CronbachÎAlpha = 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 nhânlịch sự viên văn minh, .668 .856 Sựhữu hình 4 Không gian nhà thuốc thông thoáng .643 .860 Sựhữu hình 5 Nhân viên có trang phục áo blousevới bảng tên rõ ràng .898 .804
(Nguồn Số liệu 2019)
Thang đo thành phần sựhữu hình có hệsố CronbachÎs Alpha là 0,874. Nếu ta bỏ đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệsố CronbachÎs 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 CronbachÇs Alpha thành phấn sự hài lòng
CronbachÎs Alpha =0.911
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
Hệ số Alpha nếu bỏbiến Sựhài lòng 1 Nhà thuốc đáp ứng nhữngkỳvọng 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 CronbachÎs Alpha, tất cảcác biến đủ điều kiện đểtiếp tục phân tích nhân tốkhám phá.
2.3.4 Phân tích nhân tố khám 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. BarlettÎs 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 tố có 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 EFAComponent 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