Lấy mẫu nghiên cứu

CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1.3. Các hình thức thanh tốn tiền điện hiện nay tại TP.HCM

3.2.6. Lấy mẫu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này tác giả dùng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác xuất), được thực hiện dưới hình thức đặt câu hỏi trực tiếp. Số lượng mẫu biểu được phát ra là 350 bảng. Ở dây, kích thước mẫu nghiên cứu sẽ phụ thuộc vào cách thức mà ta phân tích và phân tích EFA sẽ được dùng trong nghiên cứu này. Đới với Gorsuch (1983) sớ mẫu tới thiểu trong phân tích EFA là 200 quan sát. Theo Hair cùng cộng sự (2009) khi dùng phương pháp EFA, số mẫu tối thiểu phải là 50 quan sát, 100 quan sát thì tớt hơn và tỷ lệ là 5:1, nghĩa là cứ 1 biến quan sát thì cần tới thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỷ lệ từ 10:1 trở lên. Hachter (1994) cho rằng kích thước mẫu cần gấp ít nhất 5 lần biến quan sát. Cịn theo kinh nghiệm của các tác giả Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì “kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tớ cần ít nhất bằng 4 hoặc 5 lần sớ biến”. Nguyễn Đình Thọ (2011) cũng nói rằng sớ quan sát tới thiểu lớn hơn 5 lần số biến, tốt hơn là gấp 10 lần.

Đề tài này tập trung khảo sát các đối tượng là khách hàng hộ dân sử dụng điện có địa chỉ cư trú trên địa bàn TP.HCM. Mức độ tin cậy của nghiên cứu phụ thuộc vào kích cỡ mẫu thu thập. Sớ mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Mơ hình nghiên cứu của đề tài gồm 6 nhân tố (kể cả biến độc lập và biến phụ thuộc), thực hiện trên 28 biến quan sát, như vậy kích thước mẫu tới thiểu phải là 140 (28*5). Với số lượng lớn khách hàng hộ dân đang sớng tại TP.HCM, tác giả dự tính cỡ mẫu thu thập 350 mẫu. Như vậy số lượng phiếu câu hỏi phát đi là 350 phiếu, dùng thang đo Likert gồm 5 mức đo lường, sau đó sẽ sàng lọc sớ phiếu thu về, đào thải các phiếu không phù hợp, tiến hành nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận chính thức.

3.2.7. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.2.7.1. Phương pháp thống kê mô tả

Sử dụng các hàm số trong thớng kê mơ tả như hàm trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn… để tổng hợp, thớng kê dữ liệu, đưa ra một cái nhìn tổng quát và đầy đủ nhất.

3.2.7.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Đo lường độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: phương pháp này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp, hạn chế các biến khơng cần thiết trong q trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Cronbach’s Alpha là phương pháp phổ biến nhất trong việc kiểm tra xác suất tin cậy các thang đo đa biến. Nó cho biết về mức độ chặt chẽ của các câu hỏi trong thang đo, mục đích là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng giải thích cho một khái niệm cần đo hay khơng. Thực hiện ngay đầu tiên phương pháp này nhằm đào thải biến khơng đủ chuẩn vì nhân tớ giả khi phân tích EFA có thể tạo ra bởi các biến “rác” này.

Một thang đo được xem là đạt độ tin cậy khi nó thỏa các điều kiện sau: hệ số Cronbach’s Alpha tổng từ 0,6 trở lên và các biến quan sát có hệ sớ tương quan biến tổng (item – total correlation) lớn hơn 0,3. Tiếp theo, phân tích nhân tớ khám phá EFA sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại các biến không đủ độ tin cậy. Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của đo lường được đánh giá thông qua phương pháp EFA, đồng thời giúp chúng ta rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp f biến có ý nghĩa hơn (f < k). Chỉ sớ đầu tiên để xem xét tiếp phân tích nhân tớ khám phá EFA là Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Giá trị của KMO trong khoảng (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì sẽ phù hợp để phân tích EFA. Nếu chỉ sớ này ít hơn 0,5 thì việc phân tích EFA nhiều khả năng khơng còn phù hợp với nguồn dữ liệu.

Phân tích tương quan sẽ được thực hiện sau chúng ta tạo ra các biến đại diện (chính là các biến độc lập và biến phụ thuộc được lấy trung bình). Phân tích tương quan Pearson

được tiến hành để kiểm chứng sự tương quan tuyến tính. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện cho cả các biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm khẳng định có mới quan hệ tún tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, sau đó phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan ́u tớ cần phải xem xét là giá trị mức ý nghĩa (sig). Cần nhìn mức ý nghĩa (sig) trước, nếu sig < 0,05 mới xem xét tới giá trị tương quan Pearson r (nếu giá trị sig nhỏ hơn 0,05 thì hệ sớ tương quan r có ý nghĩa thớng kê tức là có sự tương quan giữa 2 biến này, ngược lại thì khơng có tương quan).

3.2.7.3. Phân tích hồi quy đa biến

Hệ sớ R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R square), nhằm giải thích được % tỷ lệ đại diện cho tổng thể về mối liên hệ giữa các thành phần tác động đến sự vừa lịng của hộ gia đình đang dùng điện.

Tóm tắt chương 3: Trong chương 3 tác giả đã trình bày sơ lược về khu vực nghiên cứ, đối tượng nghiên cứu và thiết kế thang đo cùng với việc mã hóa dữ liệu. Tác giả sẽ sử dụng phần mềm SPSS tiếp theo để tiến hành phân tích tập dữ liệu đã được mã hóa.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 3 đã giới thiệu phương pháp nghiên cứu được dùng trong tiến trình nghiên cứu. Chương 4 này tác giả sẽ trình bày các kết quả phân tích dựa trên dữ liệu thu thập của nghiên cứu bao gồm các thuộc tính khảo sát, kết quả của thang đo kiểm định, kết quả các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định.

4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 4. 1 Thống kê mô tả mẫu khảo sát

Yếu tố Đặc điểm Số lượng Tỉ lệ % Tổng

Giới tính Nam 165 54,1 305 Nữ 140 45,9 Tuổi Dưới 30 tuổi 71 23,3 305 Từ 30 – dưới 45 tuổi 150 49,2 Từ 45 – dưới 60 tuổi 74 24,3 Trên 60 tuổi 10 3,2 Công việc Nội trợ 46 15,1 305 Kinh doanh 92 30,2 Văn phòng 135 44,3 Khác 32 10,4 Thu nhập Dưới 5 triệu 83 27,2 305 Từ 5 – dưới 10 triệu 132 43,3 Từ 10 – dưới 15 triệu 59 19,3 Trên 15 triệu 31 10,2 Hình thức thanh tốn Qua ngân hàng 96 31,5 305 Qua thẻ ATM 134 43,9

Tại quầy thu ĐL 27 8,9 Thanh toán online 48 15,7

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.1)

Dữ liệu được tổng hợp từ khách hàng hộ dân đang dùng điện trên địa bàn TP.HCM trong 10 ngày. Số lượng bảng câu hỏi được phát ra là 350 bảng, thu hồi được 320 bảng

(đạt 91% tỷ lệ hồi đáp). Sau khi kiểm tra đã loại 15 phiếu trả lời không đạt yêu cầu do đáp viên trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi hoặc bị thiếu nhiều thơng tin. Kết quả có 305 bảng khảo sát hợp lệ (chiếm tỷ lệ 87%) được nhập liệu làm cơ sở để phân tích dữ liệu. Kế tiếp sẽ tiến hành phân tích thớng kê mơ tả các thơng tin cá nhân của đối tượng được khảo sát.

Tiếp theo, nghiên cứu sẽ trình bày từng đặc điểm của khách hàng sử dụng điện trên địa bàn TP.HCM tham gia khảo sát “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng hộ dân đối với dịch vụ thanh tốn tiền điện trên địa bàn Thành phớ Hồ Chí Minh”, sớ liệu chạy như sau:

- Giới tính: trong 305 quan sát có 165 nam chiếm 54,1%, có 140 nữ chiếm 45,9%,

như vậy số lượng nam và nữ gần tương đương nhau, không quá chênh lệch.

- Tuổi: Dưới 30 tuổi có 71 quan sát (23,3%), từ 30 tuổi đến dưới 45 tuổi có 150

quan sát (49,2%), từ 45 tuổi đến dưới 60 tuổi có 74 quan sát (24,3%) và trên 60 tuổi chỉ có 10 quan sát (3,2%). Như vậy mẫu quan sát đa số là ở tuổi trung niên. Điều này phù hợp với cơ cấu dân số hiện nay tại TP.HCM.

- Cơng việc: đang là nội trợ có 46 quan sát (15,1%), nghề kinh doanh bn bán có 92 quan sát (30,2%), đang làm văn phòng có 135 quan sát (44,3%) và ngành nghề khác (như tài xế, hưu trí…) thi có 32 quan sát chiếm 10,4%. Điều này phù hợp với tình hình kinh tế theo hướng phát triển dịch vụ của thành phố.

- Mức thu nhập: Dưới 5 triệu đồng một tháng là 83 quan sát chiếm 27,2%, từ 5 triệu đến dưới 10 triệu có 132 quan sát (43,3%), từ 10 triệu đến dưới 15 triệu có 59 quan sát (19,3%) và trên 15 triệu là 31 quan sát chiếm 10,2%. Điều này cho thấy người dân được khảo sát có mức thu nhập trung bình khá, phù hợp với điều kiện kinh tế, xã hội hiện này tại TP.HCM.

- Hình thức thanh tốn tiền điện: giao dịch qua ngân hàng có 96 quan sát (31,5%),

thanh tốn qua thẻ ATM có 134 quan sát (43,9%), thanh toán trực tiếp tại quầy thu điện lực có 27 quan sát chiếm 8,9% và chi trả qua các cách thức trực tuyến (internet banking, ví điện tử…) có 48 quan sát chiếm 15,7%. Điều này cho thấy rằng đa sớ người dân đang có xu hướng thanh tốn khơng dùng tiền mặt theo đúng chủ trương của Chính phủ.

4.2. Kiểm định thang đo nghiên cứu

4.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Cronbach’s Alpha là phương pháp phổ biến nhất trong việc kiểm tra xác xuất tin cậy của các thang đo đa biến.. Hệ sớ Cronbach’s Alpha có trị sớ chạy trong đoạn [0,1].

Một thang đo được xem là đạt độ tin cậy khi nó thỏa các điều kiện sau: hệ số Cronbach’s Alpha tổng từ 0,6 trở lên và các biến quan sát có hệ sớ tương quan biến tổng (item – total correlation) lớn hơn 0,3.

Bảng 4. 2 Hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo của mơ hình Ký hiệu

biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại

biến Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này Hệ số Cronbach’s Alpha

Thang đo Độ tin cậy sau khi loại biến RE3

0,844

RE1 9,28 7,881 0,727 0,783 RE2 9,17 7,491 0,712 0,787 RE4 9,15 8,935 0,492 0,877 RE5 9,11 6,972 0,804 0,744

Thang đo Sự đáp ứng 0,856 RS1 9,03 6,446 0,814 0,767 RS2 9,02 6,720 0,721 0,809 RS3 9,12 7,864 0,611 0,852 RS4 9,09 7,230 0,662 0,833

Thang đo Sự đảm bảo

0,831

AS1 9,48 8,257 0,718 0,760 AS2 9,75 8,253 0,619 0,807 AS3 9,36 7,870 0,781 0,730 AS4 9,52 9,408 0,532 0,839

Thang đo Sự đồng cảm sau khi loại biến EM5

0,826

EM1 9,31 6,572 0,629 0,791 EM2 9,32 7,062 0,592 0,808 EM3 9,48 5,855 0,655 0,782 EM4 9,06 5,823 0,745 0,736

Thang đo Phương tiện hữu hình 0,778 TA1 8,92 7,832 0,661 0,684 TA2 8,72 8,144 0,537 0,749 TA3 9,09 7,443 0,646 0,689 TA4 8,51 9,060 0,494 0,767

Thang đo Giá cả

0,893

PR1 6,38 4,402 0,799 0,845 PR2 6,84 5,374 0,759 0,877 PR3 6,72 4,735 0,826 0,817

Thang đo phụ thuộc Sự hài lòng

0,809

SA1 6,61 4,389 0,631 0,766 SA2 6,73 3,962 0,671 0,725 SA3 6,07 3,860 0,674 0,721

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.2)

Dựa vào bảng kết quả 4.2 cho thấy:

- Khi đào thải 2 biến quan sát RE3 và EM5 (do có hệ sớ tương quan biến tổng thấp hơn 0,3), thang đo độc lập 06 thành phần Độ tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đảm bảo, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình và Giá cả đều có hệ sớ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thuộc các thang đo này đều đủ điều

kiện (> 0,3). Do đó, tất cả các biến đo lường cho các nhân tố này sẽ được sử dụng tiếp ở các bước phân tích tiếp theo.

- Thang đo phụ thuộc Sự hài lịng: sớ liệu chạy kiểm định Hệ sớ tin cậy Cronbach’s Alpha là 0,809 >0,6, các biến quan sát của thang đo này đều đủ điều kiện (> 0,3) và được chấp nhận trong phân tích EFA.

4.2.2. Kiểm định độ giá trị của thang đo (EFA)

Tiếp tục phân tích, EFA được dùng để khám phá sự liên kết giữa các biến quan sát trong mơ hình.

- Hệ số KMO (trong kiểm định Barlett’s Test of Sphericity) nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 (sig <0,05) thì tập dữ liệu được cho là phù hợp với phương pháp EFA; ngược lại KMO < 0,5 có khả năng việc phân tích nhân tớ khơng còn đúng với dữ liệu nghiên cứu.

- Trị sớ Eigenvalues là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định sớ lượng nhân tớ trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tớ nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.

- Nghiên cứu này Áp dụng Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax”.

- Tổng phương sai trích (cho biết các nhân tớ rút trích giải thích được bao nhiêu % biến thiên của tập dữ liệu) lớn hơn 50%.

- Hệ số tải nhân tố của biến nào nhỏ hơn 0,5 thì biến đó sẽ bị thải loại.

4.2.2.1. Kiểm định độ giá trị của thang đo biến độc lập

Kết quả phân tích nhân tớ cho 23 biến quan sát của các thang đo biến độc lập cho ra kết quả như sau:

Bảng 4. 3 Kiểm tra KMO và Bartlett biến độc lập Kiểm tra KMO và Bartlett

Chỉ sớ KMO xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tớ. ,819 Kiểm định

Bartlett's

Giá trị chi bình phương xấp xỉ 3699,342

Bậc tự do 253

Mức ý nghĩa ,000

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.3)

- Kết quả cho thấy KMO = 0,819 > 0,5 và nhỏ hơn 1, Bartlett Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 đạt yêu cầu. Như vậy, việc phân tích nhân tớ là phù hợp.

Bảng 4. 4 Tổng phương sai giải thích biến độc lập

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.3)

- Kết quả cho thấy mơ hình rút trích được 6 nhân tớ mà trích lược thơng tin tớt nhất với chỉ số eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích đạt hơn 70% (>50%) cho thấy

Thành phần

Giá trị riêng ban đầu Tổng phương sai trích Tổng Mức biến thiên giải thích được (%) % tích lũy Tổng % biến thiên giải thích được % tích lũy 1 6,095 26,499 26,499 2,835 12,327 12,327 2 2,743 11,927 38,426 2,826 12,289 24,616 3 2,448 10,645 49,071 2,803 12,187 36,802 4 2,265 9,849 58,920 2,740 11,914 48,717 5 1,467 6,379 65,299 2,467 10,727 59,444 6 1,106 4,810 70,109 2,453 10,665 70,109

phân tích EFA là phù hợp. Như vậy, 6 nhân tớ được trích cơ đọng được 70% biến thiên các biến quan sát.

Bảng 4. 5 Ma trận xoay nhân tố - biến độc lập Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 6 RS1 ,882 RS2 ,832 RS4 ,790 RS3 ,784 EM4 ,826 EM1 ,741 EM3 ,731 EM2 ,648 RE5 ,898 RE2 ,854 RE1 ,831 RE4 ,685 AS3 ,852 AS1 ,834 AS2 ,754

PR3 ,854 PR2 ,828 PR1 ,793 TA1 ,829 TA2 ,764 TA3 ,762 TA4 ,546 (Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.3)

- Theo số liệu chạy ma trận xoay, 23 biến quan sát được cơ cấu thành 6 nhân tố, trọng số tải nhân tố (Factor Loading) của tất cả các biến quan sát đều có giá trị đủ chuẩn (>0,5).

4.2.2.2. Kiểm định độ giá trị của thang đo biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tớ cho 3 biến quan sát của các thang đo biến phụ thuộc cho ra kết quả như sau:

Bảng 4. 6 Kiểm tra KMO và Bartlett biến phụ thuộc Kiểm tra KMO và Bartlett

Chỉ số KMO xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tớ. ,712

Kiểm định Bartlett's

Giá trị chi bình phương xấp xỉ 300,580

Bậc tự do 3

Mức ý nghĩa ,000

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.4)

- Kết quả cho thấy KMO = 0,712 > 0,5 và nhỏ hơn 1, Bartlett Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 đạt u cầu. Như vậy, việc phân tích nhân tớ là phù hợp.

Bảng 4. 7 Tổng phương sai giải thích biến phụ thuộc

(Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.4)

- Kết quả cho thấy mơ hình rút trích được 1 nhân tớ mà trích lược thơng tin tớt nhất với hệ số eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích đạt hơn 72% (>50%) cho thấy mơ hình EFA là phù hợp.

Bảng 4. 8 Ma trận nhân tố - biến phụ thuộc

Nhân tố 1 SA3 ,861 SA2 ,858 SA1 ,834 (Nguồn tổng hợp từ phần mềm SPSS, Phụ lục 4.4)

- Số liệu chạy cho ra hệ số tải nhân tớ (factors loading) các biến đều phù hợp (>0,5). Vì vậy cả 3 biến quan sát này đều đạt yêu cầu và sẽ được đưa vào mơ hình phân tích

Thành phần

Giá trị riêng ban đầu Tổng phương sai trích

Tổng % biến thiên giải thích được % tích lũy Tổng % biến thiên giải thích được