Chƣơng 3 Thiết kế nghiên cứu
3.1.2. Thiết kế mẫu
Thơng thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thang đo được thiết lập gồm 27 biến quan sát, nên yêu cầu cở mẫu nhỏ nhất là 5 x 27 = 135.
Số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần theo quy tác Nguyễn Đình Thọ (2011). Như vậy, cỡ mẫu thu thập được tính theo số biến trong mơ hình với tiêu chuẩn số mẫu phải gấp 5-10 lần số biến là từ 135-270 mẫu.
Để kết quả “phân tích hồi quy" có ý nghĩa thì kích thước mẫu ít nhất bằng 8x(số nhân tố )+50 (theo Tabachnick và Fidell, 1991). Dựa vào biến độc lập trong nghiên cứu này là 6 nhân tố thì số lượng mẫu cần thiết là ≥ 98 mẫu.
Trong điều kiện thời gian hạn hẹp, để đảm bảo nghiên cứu có ý nghĩa, tác giả tiến hành khảo sát 300 người dân đến giao dịch tại Trung tâm dịch vụ HCC tỉnh Cà Mau có sử dụng dịch vụ HCC tại Cà Mau. Số phiếu được phát ra là 300, số phiếu thu về 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%, 300 bảng khảo sát cuối cùng được sử dụng. Vì vậy, kích thước mẫu cuối cùng là 300.
Thông tin sau khi thu thập xong. Dữ liệu thu thập được sẽ được tiến hành kiểm tra. Những phiếu không đạt yêu cầu sẽ được loại bỏ như: thiếu thông tin, thông tin thu thập khơng logic. Sau đó tiến hành mã hóa, nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
3.1.3. Cơng cụ thu thập thơng tin và q trình thu thập thơng tin
Nghiên cứu này tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện và thu thập dữ liệu bằng phương pháp gián tiếp, phát trực tiếp người dân đến giao dịch tại Trung tâm Hành chính tỉnh Cà Mau. Tác giả tiến hành khảo sát 300 người dân thực hiện giao dịch tại Trung tâm từ ngày 01/11/2017 đến ngày 30/11/2017.
Số phiếu phát ra là 300 phiếu, số phiếu thu về là 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%. Vì vậy kích thước mẫu cuối cùng là 300 mẫu.
3.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê 3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo 3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Chúng ta cần tính tốn hệ số tin cậy “Cronbach Alpha” xem câu hỏi có đóng góp vào việc đo lường nhân tố mà ta nghiên cứu, vào những mục hỏi nào khơng. Điều này liên quan đến 2 phép tính tốn: Tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời. Hệ số “Cronbach’s Alpha” là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số “Cronbach’s Alpha” cho biết các biến đo lường thành phần có liên kết với nhau hay khơng nhưng nó sẽ khơng chỉ ra mục nào cần được loại bỏ và cần lưu giữ mục nào. Hệ số “Cronbach Alpha” phải có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là rất tốt, từ 0,7 đến 0,8 là tốt hoặc “Conbach’s Alpha” từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), “hệ số tương quan biến tổng” <0,3 sẽ bị loại bỏ (theo Nunnally & Burnstein, 1994).
3.2.2. Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình của các tổng thể con “phân tích nhân tố khám phá – EFA” “phân tích nhân tố khám phá – EFA”
“Phân tích nhân tố khám phá” nhằm xác định các khía cạnh hoặc các yếu tố giải thích các mối quan hệ tương quan trong một tập biến; xác định một tập hợp các biến khơng tương quan với nhau hoặc ít tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện phân tích đa biến tiếp theo; để xác định một tập
hợp gồm một số tít các biến chiếm ưu thế từ một tập hợp nhiều biến để sử dụng trong các phân tích đa biến kế tiếp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
“Kaiser – Meyer – Olkin (KMO)”: là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của KMO khoảng 0,5 đến 1 là điều kiện đủ để “phân tích nhân tố” là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
“Kiểm định Barlet’s test of sphericity” xem xét giả thuyết H0 các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Để áp dụng “phân tích nhân tố” thì điều kiện cần là các biến phải có tương quan với nhau. Do đó nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Giá trị sig <0,05 (bác bỏ giá trị H0) thì các biến quan sát có tương quan với nhau kiểm định có ý nghĩa thống kê.
3.2.3. Hệ số tƣơng quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy: Là mơ hình thể hiện liên hệ tương quan tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mơ hình hồi quy có dạng
Trong đó:
Xpi: Biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ tự thứ p tại quan sát thứ i. Bp: Hệ số hồi quy riêng từng phần.
ei: Là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi α2.
Mục đích của việc “phân tích hồi quy” là biết được mức độ của biến phụ thuộc khi giá trị của biến độc lập được biết (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).
Hệ số R2
điều chỉnh: Được sử dụng để phản ánh sát hơn sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến. Khi nhiều biến được thêm vào phương trình R2 điều chỉnh khơng nhất thiết tăng, nó là một thước đo phù hợp được sử dụng cho hồi quy tuyến tính nhiều biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
theo số lượng biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Vì vậy dùng R2
hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình sẽ chính xác hơn khi dùng R2 vì nó khơng phụ thuộc vào số nhân tố độc lập của mơ hình.
Kiểm định F trong “phân tích phương sai” là một phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết H0 của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận là sự kết hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm định “Independent – Sample T – test” và kiểm định “One way ANOVA” được dùng nhằm để xem xét các đặc điểm cá nhân của người được người khảo sát có ảnh hưởng đến độ hài lòng (mức độ) của người được khảo sát và một số phân tích khác.
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương 3, tác giả trình bày thiết kế nghiên cứu nhằm xây dựng đánh giá thang đo và mơ hình lý thuyết, trình bày lý thuyết về kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê. Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành bằng khảo sát người dân thông qua bảng câu hỏi với cở mẫu n = 300. Đo lường SHL của người dân thông qua 6 nhân tố với 25 biến quan sát
Chƣơng 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu 4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, phát trực tiếp người dân đến giao dịch tại Trung tâm Hành chính tỉnh Cà Mau. Thời gian lấy mẫu từ ngày 01/11/2017 đến ngày 30/11/2017. Số phiếu phát ra là 300 phiếu và số phiếu thu về là 300 phiếu. Một số đặc điểm chính như sau:
Bảng 4.1: Thơng tin mẫu khảo sát
Thuộc tính Số lƣợng % Giới tính Nam 207 69,00 Nữ 93 31,00 Độ tuổi Dưới 21 0 0 21-30 110 36,70 31-40 118 39,30 Trên 40 72 24,00 Trình độ giáo dục phổ thơng Tiểu học 12 4,00 Trung học cơ sở 112 37,30 Trung học phổ thơng 176 58,70 Trình độ chuyên môn
Chưa qua đào tạo 126 42,00
Sơ cấp 29 9,70 Trung cấp, cao đẳng 29 9,70 Đại học 97 32,30 Sau đại học 19 6,30 Lĩnh vực công tác Nội trợ 14 4,70
Học sinh, sinh viên 2 0,70
Công nhân, viên chức 195 65,00
Loại thủ tục thực hiện
Sao y, chứng thực 245 81,70
Đất đai 105 35,00
Đăng ký kinh doanh 62 20,70
Đo đạc 90 30,00
Đăng ký thế chấp 104 34,70
Xây dựng 141 47,00
Khác 233 77,70
(Nguồn: Tính tốn tổng hợp mẫu của tác giả)
4.2. Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi tiến hành thu thập thơng tin, thông tin sau khi thu thập được kiểm tra mức độ đầy đủ thơng tin. Phiếu có thơng tin khơng đúng logic và thiếu thơng tin sẽ được loại bỏ. Dữ liệu sau khi hoàn thiện sẽ được nhập vào phần mềm SPSS 20.0 để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
4.2.1. Kiểm định thang đo
4.2.1.1. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy “Cronbach’s Alpha”
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy “Cronbach’s Alpha”, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là tốt cho nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994). Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “Cronbach’s Alpha” của các nhân tố đo lường SHL của người dân Cà Mau đối với dịch vụ HCC như sau:
4.2.1.2. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Cơ sở vật chất”
Bảng 4.2: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Cơ sở vật chất”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CSVC1 11,060 1,762 0,902 0,875 CSVC2 11,077 1,743 0,899 0,875 CSVC3 11,087 1,178 0,850 0,891 CSVC4 11,187 1,811 0,670 0,958 Cronbach’s Alpha 0,923 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thang đo “Cơ sở vật chất” có “hệ số Cronbach’s Alpha” là 0,923 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê vì vậy nhân tố “Cơ sở vật chất” sử dụng được cho các phân tích tiếp theo.
Hệ số tương quan biến tổng “Corrected Item – Total Correlation” của các biến quan sát đo lường thành phần “Cơ sở vật chất” đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3). Nên sẽ không loại bỏ biến quan sát nào của thành phần này.
Hệ số “Cronbach’s Alpha nếu loại biến” (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) của biến CSVC4 là 0,958 lớn hơn “Cronbach’s Alpha” của biến CSVC. Tuy nhiên, tác giả nhận thấy biến CSVC4 có ý nghĩa quan trọng và hệ số tương quan biến tổng (Corected – Total Correlation) là 0,670 > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3), nên giữ lại biến này cho các phân tích tiếp theo.
4.2.1.3. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Quy trình thủ tục”
Bảng 4.3 Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Quy trình thủ tục” lần 1
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơn sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến QTTT5 9,7733 1,092 0,578 0,451 QTTT6 9,8433 1,143 0,512 0,501 QTTT7 9,7333 1,307 0,268 0,666 QTTT8 9,7800 1,336 0,325 0,631 Cronbach’s Alpha 0,638 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thang đo “Quy trình thủ tục” có “hệ số cronbach’s Alpha” là 0,638 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê và sử dụng được cho các phân tích tiếp theo. “Hệ số tương quan biến tổng” (Corrected Item – Total Correlation) của biến quan sát đo lường thành phần QTTT7 là 0,268 <0,3 (nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) vì vậy ta loại bỏ biến quan sát QTTT7. Sau khi loại bỏ biến quan sát QTTT7 ta có:
Bảng 4.4: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Quy trình thủ tục” lần 2
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơn sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến QTTT5 6,4633 0,571 0,658 0,310 QTTT6 6,5333 0,664 0,487 0,557 QTTT8 6,4700 0,798 0,361 0,767 Cronbach’s Alpha 0,666
(Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Sau khi loại bỏ biến QTTT7 ta thấy “Cronbach’s Alpha” của thành phần “Quy trình thủ tục” là 0,666 (>0,6). Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của biến QTTT8 là 0,361 khá nhỏ và “Cronbach’s Alpha” là 0,767 > 0,666. Tác giả loại biến QTTT8 kết quả như sau:
Bảng 4.5: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Quy trình thủ tục” lần 3
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến QTTT5 3,20 0,247 0,623 - QTTT6 3,27 0,245 0,623 - Cronbach’s Alpha 0,767 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Sau khi loại bỏ biến QTTT7 và QTTT8, ta thấy nhân tố “Quy trình thủ tục” có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correction) đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Hệ số “Cronbach’s Alpha” là 0,767 (>0,6). Nên các biến
4.2.1.4. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Năng lực phục vụ”
Bảng 4.6: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Năng lực phục vụ”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến NLPV09 9,6767 1,263 0,507 0,650 NLPV10 9,6733 1,378 0,445 0,686 NLPV11 9,6933 1,337 0,493 0,657 NLPV12 9,7567 1,302 0,566 0,615 Cronbach’s Alpha 0,715
(Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thành phần “Năng lực phục vụ” có hệ số “Cronbach’s Alpha” là 0,715 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê và có thể sử dụng được cho các phân tích tiếp theo. Các “hệ số tương quan biến tổng” (Corrected Item – Total Correction) của các biến quan sát đo lường thành phần này đều >0,3 ( lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Nên các biến quan sát đo lường thành phần “Năng lực phục vụ” sử dụng được cho các nghiên cứu tiếp theo.
4.2.1.5. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Độ tin cậy”
Bảng 4.7: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Độ tin cậy”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến ĐTC13 12,8133 4,106 0,764 0,903 ĐTC14 12,8567 4,143 0,808 0,895 ĐTC15 12,8500 3,954 0,857 0,884 ĐTC16 12,8333 3,952 0,830 0,889 ĐTC17 12,8200 4,322 0,680 0,919 Cronbach’s Alpha 0,917 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thành phần “Độ tin cậy” có hệ số “Cronbach’s Alpha” là 0,917 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê và có thể sử dụng được cho các nghiên cứu tiếp theo. “Hệ số tương quan biến tổng” của các biến quan sát đo lường thành phần đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3).
Hệ số “Cronbach’s Alpha nếu loại biển” (Cronbach’s Alpha if Item Deleted ) của biến ĐTC17 là 0,919 lớn hơn “Cronbach’s Alpha” (hệ số Cronbach’s Alpha là 0,917), xét thấy biến này quan trọng nên tác giả sử dụng tiếp cho các nghiên cứu tiếp theo.
4.2.1.6. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Sự đồng cảm”
Bảng 4.8: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Sự đồng cảm”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến SĐC18 6,3333 0,965 0,593 0,716 SĐC19 6,3900 0,954 0,670 0,631 SĐC20 6,4100 1,025 0,571 0,739 Cronbach’s Alpha 0,775 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thành phần “Sự đồng cảm’ có hệ số “Cronbach’s Alpha” là 0,775 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê và có thể sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. “Các hệ số tương quan biến tổng” (Corrected Item – Total Correlation) của các biến quan sát đo lường thành phần này đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Nên các biến đo lường thành phần “Sự đồng cảm” sử dụng được cho các nghiên cứu tiếp theo.
4.2.1.7. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Thái độ phục vụ”
Bảng 4.9: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Thái độ phục vụ”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến TĐPV21 12,1800 3,479 0,750 0,897 TĐPV22 12,1800 3,452 0,754 0,896 TĐPV23 12,1900 3,564 0,737 0,899 TĐPV24 12,2200 3,390 0,796 0,887 TĐPV25 12,2567 3,409 0,840 0,878 Cronbach’s Alpha 0,911 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thành phần “Thái độ phục vụ” có hệ số “Cronbach’s Alpha” là 0,911 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê và có thể sử dụng được cho các phân tích tiếp theo. Các biến quan sát đo lường thành phần này có “hệ số tương quan biến tổng” (Corrected Item – Total Correclation) đều>0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho