Rất không
đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý
1 2 3 4 5
Bảng câu hỏi khảo sát được bao gồm có 2 phần (Phụ lục 2)
- Phần I: Cho biết mức độ đồng ý (một trong năm mức trả lời trong Bảng 3.9)
liên quan đến các nhân tố chất lượng dịch vụ, giá cảm nhận, sự hài lòng và sự trung thành của khách hàng.
- Phần II: Cho biết các thông tin đặc điểm cá nhân của người tham gia vào khảo
sát như là giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm làm việc, trình độ chun mơn và nghề nghiệp.
3.3 Thu thập dữ liệu
3.3.1 Cỡ mẫu
Phân tích nhân tố khám phá được dùng trong nghiên cứu để xác định cỡ mẫu. Theo kinh nghiệm phổ biến trong việc xác định cỡ mẫu trong phân tích EFA thì kích thước mẫu tối thiểu phải bằng 4 cho đến 5 lần số thang đo khi thực hiện phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu bao gồm 28 thang đo nên kích cỡ mẫu tối thiểu là 140. Tuy nhiên để đảm bảo tính chính xác thì tác giả tiến hành khảo sát 200 mẫu tại các đại lý ủy nhiệm nằm tại Thành phố Hồ Chí Minh (130 mẫu) và Bình Dương (70 mẫu).
3.3.2 Kỹ thuật lấy mẫu
Mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Tác giả cung cấp 200 phiếu khảo sát trực tiếp cho khách hàng làm dịch vụ tại các đại lý ủy nhiệm Honda tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (130 mẫu) và Bình Dương (70 mẫu).
Sau đó, tác giả thu lại phiếu khảo sát, xem xét, loại bỏ những phiếu không đạt yêu cầu và giữ lại các phiếu đã đạt yêu cầu (kỳ vọng là 160 phiếu).
Tiếp theo, tác giả thực hiện mã hóa dữ liệu, nhập dữ liệu vào phần mềm Excel.
3.4 Cơng cụ phân tích dữ liệu
3.4.1 Phân tích thống kê mơ tả đặc điểm mẫu
Số liệu được xử lý thống kê và mơ tả chi tiết các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát thu được như: Giới tính, độ tuổi, trình độ chun mơn, nghề nghiệp và kinh nghiệm làm việc.
3.4.2 Phân tích độ tin cậy và kiểm định mơ hình
Phần mềm SPSS 20.0 được tác giả sử dụng để xử lý, phân tích dữ liệu thu thập được. Dữ liệu sau khi thu thập được đưa vào SPSS để sàng lọc.
Một số phân tích tác giả sẽ thực hiện bao gồm:
- Phân tích Cronbach’s Alpha;
- Phân tích nhân tố khám phá EFA;
- Phân tích tương quan;
- Phân tích hồi quy.
3.4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo có tương quan với nhau, loại đi những biến quan sát không phù hợp.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì các biến quan sát nếu như có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại đi và thang đo được chọn khi mà hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.6 trở lên (Nếu hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì là thang đo tốt, Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được).
3.4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện để đánh giá về giá trị hội tụ, giá trị phân tán. Các chỉ số quan trọng khi thực hiện phân tích nhân tố EFA gồm:
- Chỉ số KMO: dùng để xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO lớn (nằm trong giữa 0.5 và 1) là một điều kiện để cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu như chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có nhiều khả năng khơng phù hợp với các dữ liệu. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì kiểm định Bartlett’s dùng để xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Nếu như giá trị của Sig < 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, do vậy kiểm định này có ý nghĩa..
- Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố (Factor loadings) là hệ số tương
quan đơn giữa các biến với các nhân tố, là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Nếu Factor loadings > 0.3 được xem là mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), chênh lệch trọng số < 0.3 là giá trị thường
được các nhà nghiên cứu chấp nhận, nhưng cân nhắc giá trị nội dung trước khi loại bỏ.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và
Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần.
3.4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Các thang đo đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan, và phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết. Vì các biến được đo bằng thang đo khoảng, nên tác giả sử dụng phân tích tương quan Pearson để xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa động lực làm việc và các biến độc lập trước khi tiến hành phân tích hồi quy. Hệ
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì cần phải : (i) kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflaction Factor), yêu cầu VIF ≤ 10; (ii) kiểm tra quan hệ tuyến tính của biến phụ thuộc và độc lập, hiện tượng phương sai thay đổi bằng cách xem xét mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy của biến phụ thuộc; (iii) đánh giá sự giải thích và ý nghĩa các biến độc lập và biến phụ thuộc (β - standardized coefficient và Sig < 0.05), biến độc lập nào có trọng số β càng lớn thì có nghĩa là biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc và ngược lại.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu mà tác giả thực hiện luận văn. Trong chương này, tác giả cũng trình bày các cơ sở lý thuyết để thực hiện xây dựng thang đo, phương pháp chọn mẫu, phương pháp thu thập mẫu và cơ sở lý thuyết của các công cụ dùng để phân tích và xử lý số liệu đã thu thập.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.1 Mô tả mẫu khảo sát