Biến Giá trị trung bình nếu loại biến Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha khi loại biến Sự hài lòng - Hệ số Cronbach’s Alpha = .792
HL1 6.00 2.100 .502 .580
HL2 5.94 1.920 .516 .559
HL3 6.20 2.058 .504 .597
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Như vậy, qua kiểm tra bước này cho thấy cả 6 nhân tố độc lập (Độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Cơ sở vật chất, quy trình, thủ tục) và thành phần sự hài lịng với 30 biến quan sát (loại các biến DU3, PV4) đều đáp ứng yêu cầu về hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là bước tiếp theo của quá trình nghiên cứu định lượng, dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo.
4.4.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Phân tích EFA cho 6 nhân tố độc lập và 28 biến quan sát được thực hiện với giả thuyết H0: Các biến quan sát khơng có sự tương quan nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích thu được như sau:
Bảng 4.10: Hệ số KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.759 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 4401.489 Bậc tự do (df) 367 Mức ý nghĩa Sig. .000
Qua phân tích, hệ số KMO đạt 0.759 (>0.5) cho thấy phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartleett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 (<5%): bác bỏ giả thuyết H0, các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với nhau trong tổng thể, chi tiết thể hiện ở Bảng 4.11
Bảng 4.11: Ma trận xoay nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 TC4 .858 TC1 .846 TC2 .826 TC3 .817 TC5 .814 DC2 .908 DC1 .901 DC3 .786 DC4 .762 DC5 .751 DU5 .847 DU4 .843 DU2 .820 DU1 .808 PV5 .851 PV3 .832 PV1 .824 PV2 .816 PV6 .789 QT2 .776 QT4 .761 QT1 .757 QT5 .709 QT6 .694
QT7 .687 QT3 .679 QT8 .675 VC3 .832 VC2 .803 VC1 .729 Phương sai trích lũy tiến (%) 14.688 27.120 39.547 50.838 59.763 69.213 Hệ số Eigenvalue 9.013 3.329 2.269 2.201 1.743 1.457
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Có 6 nhân tố được rút ra từ phân tích EFA cho thấy:
- Phương sai trích lũy tiến bằng 69.213(>50%) có nghĩa là 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích cho 69.213% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả khá cao.
- Giá trị hệ số Eigen Values của các nhân tố đều > 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố nhân tố thứ 6 với hệ số Eigen Values đạt 1.457 (> 1). Điều này cho thấy kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
- Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này thể hiện.
4.4.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộc:
Hệ số KMO đạt 0.646 > 0.5; mức ý nghĩa Sig. = 0.000; tổng phương sai trích đạt 61.136%, hệ số Eigenvalues là 1.834; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và hội tụ về một nhân tố duy nhất.
Bảng 4.12: Hệ số KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.646 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 197.807 Bậc tự do (df) 3 Mức ý nghĩa Sig. .000
Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo thành phần hài lòng của người dân
Biến quan sát Nhân tố
1 Kết quả giải quyết hồ sơ đáp ứng nhu cầu của chị .791 Việc cung cấp dịch vụ sự nghiệp công của đơn vị là phù hợp theo
quy định .789
Chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ của đơn vị .776
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá cho thấy mơ hình nghiên cứu với 6 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc là phù hợp và được giữ nguyên, tuy nhiên số biến quan sát trong thang đo được điều chỉnh từ 32 biến xuống còn 30 biến, cụ thể như sau :
(1) Độ tin cậy (TC): giữ nguyên 05 biến
(2) Khả năng đáp ứng (DU): giảm 01 biến, còn lại 04 biến (3) Năng lực phục vụ (PV): giảm 01 biến, còn lại 05 biến (4) Đồng cảm (DC): giữ nguyên 05 biến
(5) Cơ sở vật chất (VC): giữ nguyên 03 biến (6) Quy trình, thủ tục (QT): giữ nguyên 08 biến
4.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các biến độc lập như: (1) Độ tin cậy (TC), (2) Sự đồng cảm (DC), (3) Khả năng đáp ứng (DU), (4) Năng lực phục vụ (PV), (5) Cơ sở vật chất (VC) và (6) Quy trình, thủ tục (QT). Phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan tuyến tính và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân.
4.5.1 Kiểm định tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến. Về lý thuyết, hệ số tương quan luôn nằm trong khoảng từ (-1, +1) nếu giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận là
có mối quan hệ là chặt chẽ, giá trị càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là không chặt chẽ. Kết quả phân tích tương quan thể hiện trong Bảng 4.14:
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định tương quan Pearson
HL TC DC DU PV VC QT HL 1 .570* .641** .464* .556* .469* .470** TC 1 .556 .251 .289* .246** .294 DC 1 .375* .445* .281 .387* DU 1 .395 .323* .279* PV 1 .397** .362* VC 1 .204 QT 1
(*): Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05 (**): Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Theo kết quả, tất cả các yếu tố đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (< 0.05), các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, trong đó hệ số tương quan giữa Đồng cảm với Sự hài lòng đạt cao nhất với giá trị 0.641; hệ số tương quan giữa Khả năng đáp ứng với Sự hài lòng đạt giá trị thấp nhất với giá trị 0.464.
4.5.2 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy với 6 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc. Tiến hành kiểm định mơ hình với phương pháp Enter đưa vào một lượt các biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.15: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin -Waston 1 .802 .641 .632 .40064 1.469
Qua kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 4.15 thì:
- Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.632 cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình khá cao, các yếu tố đưa vào mơ hình giải thích được 63.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
- Hệ số Durbin - Waston bằng 1,469 phù hợp với tiêu chuẩn nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Bảng 4.16: Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 58.709 6 9.785 60.898 .000 Residual 32.617 203 .161 Total 91.325 209
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Kiểm định giá trị F được sử dụng để đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Kết quả phân tích ANOVA cho giá trị mức ý nghĩa Sig =0.000 (<0.05); do đó có thể kết luận rằng có ít nhất một biến độc lập trong mơ hình có tác động đến biến phụ thuộc. Mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa T Sig. định V.I.F Kiểm
Giá trị B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -.778 .224 TC .276 .051 .217 5.458 .000 1.480 DU .081 .042 .115 2.017 .012 1.478 PV .112 .044 .152 2.526 .024 1.309 ĐC .325 .049 .312 6.675 .016 1.503 VC .158 .046 .153 3.436 .000 1.255 QT .158 .049 .161 3.239 .007 1.265
Giá trị mức ý nghĩa Sig của các biến đều nhỏ hơn 0.05. Điều này chứng tỏ các biến độc lập của mơ hình nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê.
Phương trình hồi quy thể hiện mối liên hệ và mức độ tác động của từng biến độc lập TC, DU, DC, PV, QT, VC với biến phụ thuộc HL. Trên cơ sở kết quả phân tích, nghiên cứu có phương trình hồi quy như sau:
HL =0.217TC + 0.115DU + 0.152 PV +0.312DC +0.153VC +
0.161QT
Từ phương trình hồi quy cho thấy yếu tố Sự đồng cảm (DC) có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của hội viên về chất lượng cung ứng dịch vụ hỗ trợ vốn, tiếp theo là Sự tin cậy (TC), Quy trình thủ tục (QT), Cơ sở vật chất (VC), Khả năng phục vụ (PV) và cuối cùng là yếu tố Khả năng đáp ứng (DU). Các yếu tố trên đều tác động cùng chiều (+) đến sự hài lịng.
4.5.3 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Phương sai của phần dư không đổi
Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên Hình 4.1 thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.
Hình 4.1 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa P-P lot
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Phần dư có phân phối chuẩn
Biểu đồ Histrogram trong Hình 4.2 cho thấy đường cong phân phối chuẩn có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn =0.989 xấp xỉ gần bằng 1 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0 rất nhỏ gần bằng 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
- Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin - Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả hệ số Durbin – Watson bằng 1.469. Theo điều kiện hồi quy, giá trị này nằm trong khoảng 1 đến 3. Như vậy, mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
- Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Giá trị của hệ số V.I.F đều nằm trong khoảng từ 1.2 đến 1.5 (nhỏ hơn 10) nên có thể kết luận là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.5.4 Kiểm định giả thuyết
Kết quả hồi quy cho thấy cả 06 yếu tố độc lập có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân theo phương trình hồi quy trên là phù hợp, không vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính. Do đó, có thể kết luận rằng các giả thuyết ban đầu được chấp nhận.
Bảng 4.18: Tổng hợp kết quả giả thuyết
Giả thuyết Tác động Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Sig. Kết quả kiểm định H1 TC HL (+) .217 .000 Chấp nhận H2 DU HL (+) .115 .012 Chấp nhận H3 PV HL (+) .152 .024 Chấp nhận H4 DC HL (+) .312 .016 Chấp nhận H5 VC HL (+) .153 .000 Chấp nhận H6 QT HL (+) .161 .007 Chấp nhận Nguồn: Tác giả tổng hợp
- Giả thuyết H1: Độ tin cậy có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố “Độ tin cậy” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lịng” tăng tương ứng lên 0.217 đơn vị.
- Giả thuyết H2: Khả năng đáp ứng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố “Khả năng đáp ứng” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lịng” tăng tương ứng lên 0.115 đơn vị.
- Giả thuyết H3: Năng lực phục vụ có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố “Năng lực phục vụ” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lịng” tăng tương ứng lên 0.152 đơn vị.
- Giả thuyết H4: Sự đồng cảm có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố “Sự đồng cảm” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lịng” tăng tương ứng lên 0.312 đơn vị.
- Giả thuyết H5: Cơ sở vật chất có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố “Cơ sở vật chất” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lòng” tăng tương ứng lên 0.153 đơn vị.
- Giả thuyết H6: Quy trình, thủ tục có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác khơng thay đổi, khi yếu tố “Quy trình, thủ tục” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự hài lòng” tăng tương ứng lên 0.161 đơn vị.
4.5.5 Kiểm định sự khác biệt
- Kiểm định sự khác biệt hài lòng theo độ tuổi
Tại Bảng 4.19, kiểm định Levene cho giá trị Sig. = 0.087 > 0.05, do đó phương sai nhóm độ tuổi là như nhau. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig. 0.014 < 0.05, vậy có sự khác biệt về sự hài lòng theo độ tuổi.
Bảng 4.19: Sự khác biệt về hài lịng theo độ tuổi
Nhóm N Trung bình Độ lệch chuẩn
Dưới 35 tuổi 39 3.781 .7055 Từ 35 đến 50 tuổi 129 3.790 .6215 Trên 50 tuổi 60 3.645 .5431
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
2.365 2 225 0.087 Kiểm định ANOVA Tổng bình phương F Sig. Between Groups 8.401 8.567 0.014 Within Groups 115.232 Total 123.633
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
- Kiểm định sự khác biệt hài lòng theo nghề nghiệp
Bảng 4.20: Sự khác biệt về hài lòng theo nghề nghiệp
Nghề nghiệp N Trung bình Độ lệch chuẩn
Chăn nuôi, trồng trọt 57 3.655 .5451 Buôn bán nhỏ 107 3.892 .6448 Nghề gia công 10 3.846 .4511 Làm tóc, móng 50 3.744 .4612
Khác 4 3.768 .5216
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
1.139 2 225 .833 Kiểm định ANOVA Tổng bình phương F Sig. Between Groups 1.155 1.108 .332 Within Groups 122.478 Total 123.633
Kiểm định Levene cho giá trị Sig. = 0.833> 0.05, do đó phương sai nhóm nghề nghiệp là như nhau. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig. 0.332 > 0.05, vậy khơng có sự khác biệt về sự hài lòng theo nghề nghiệp.
- Kiểm định sự khác biệt hài lịng theo trình độ học vấn
Bảng 4.21: Sự khác biệt về hài lịng theo trình độ học vấn Trình độ học vấn N Trung bình Độ lệch chuẩn Cấp 1 12 3.974 .874 Cấp 2 62 3.816 .541 Cấp 3 105 3.851 .984 Trung cấp, Cao đẳng 33 3.698 .547 Đại học 16 3.579 .649
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
2.153 2 225 .076 Kiểm định ANOVA Tổng bình phương F Sig. Between Groups 4.254 5.507 .007 Within Groups 87.071 Total 91.325
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Kiểm định Levene cho giá trị Sig. = 0.076 > 0.05, do đó phương sai trình độ học vấn là như nhau. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig. 0.007< 0.05, vậy có sự khác biệt về sự hài lịng theo trình độ học vấn.
4.6 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân
Kết quả đánh giá sự hài lòng chung của người dân đối với việc cung ứng dịch vụ hỗ trợ vốn của Hội Liên hiệp Phụ nữ Thành phố được tổng hợp