Trình độ học vấn số lượng Tỷ lệ (%) Sau Đại học 18 6.1 Đại học 214 72.3 Cao Đẳng 46 15.5 Trung cấp 18 6.1 Tổng 296 100.0
Về độ tuổi và giới tính của những khách hàng được khảo sát, số người trên 25 tuổi chiếm đa số với 250 người (84,5%) và nữ giới chiếm đa số với 228 người (77%), chi tiết ở bảng 4.4
Bảng 4.4 Thống kê mô tả mẫu theo giới tính và tuổi của khách hàng
Biến nhân khẩu Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ (%)
Tuổi Dưới 25 tuổi 46 15.5
Trên 25 tuổi 250 84.5
Giới tính Nữ 228 77.0
Nam 68 23.0
4.4 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Đề tài sử dụng các thang đo của Kim & ctg (2004) được đo lường tại thị trường Hàn Quốc. Một số thang đo được hiệu chỉnh và bổ sung cho phù hợp với đặc điểm tại thị trường Việt Nam và phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu của đề tài (phần mềm). Các thang đo sau khi được hiệu chỉnh và bổ sung cần phải kiểm định lại ở thị trường Việt Nam nói chung và trong lĩnh vực phần mềm nói riêng.
Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo được thực hiện bằng cách đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Những thành phần đạt yêu cầu về độ tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 sẽ được giữ lại để tiếp tục sử dụng cho bước phân tích nhân tố khám phá (EFA), những thành phần không đạt yêu cầu về độ tin cậy Cronbach’s Alpha bị loại bỏ khỏi thang đo. Việc phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm khám phá cấu trúc thang đo lòng trung thành khách hàng, sự thỏa mãn khách hàng cũng như thang đo các yếu tố rào cản chuyển đổi tại thị trường Việt Nam. Các thành phần không đạt yêu cầu về hệ số tải nhân tố sẽ bị loại, cấu trúc thang đo được sắp xếp lại và đưa vào phân tích hồi quy nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã nêu ra ở chương 2.
4.4.1 Kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha
Công cụ này dùng để loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu dựa trên hệ số tương quan biến-tổng và hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó
tất cả các thang đo đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo.
Thành phần (khái niệm nghiên cứu) chi phí chuyển đổi gồm 5 biến quan sát CD1, CD2, CD3, CD4, CD5. Cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 5 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .866 (lớn hơn 0.6) nên thang đo đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Thành phần sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp (HD) gồm 4 biến quan sát HD1, HD2, HD3, HD4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến- tổng lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .878 (lớn hơn 0.6) nên thang đo này đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.
Thành phần mối quan hệ khách hàng (QH) gồm 3 biến quan sát QH1, QH2, QH3. Cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .825 (lớn hơn 0.6) nên thang đo mối quan hệ khách hàng đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Thành phần sự thỏa mãn khách hàng (TM) gồm 3 biến quan sát TM1, TM2, TM3. Cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .845 (lớn hơn 0.6) nên thang đo sự thỏa mãn khách hàng đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Thành phần lòng trung thành của khách hàng (LOY) gồm 4 biến quan sát LOY1, LOY2, LOY3, LOY4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .833 (lớn hơn 0.6) nên thang đo năng lực giải mã thông tin đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.
Bảng 4.5 Kết quả Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu Biến Biến quan sát Hệ số Cronbach’s Alpha Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến-tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến này
CD1 14.26 7.712 .650 .847 CD2 14.43 7.107 .719 .830 CD3 .866 14.33 7.387 .704 .834 CD4 14.57 7.791 .649 .848 CD5 14.50 7.119 .720 .830 HD1 10.81 5.239 .642 .878 HD2 .878 10.99 4.437 .778 .827 HD3 11.14 4.642 .731 .846 HD4 11.04 4.483 .800 .818 QH1 7.45 2.533 .689 .752 QH2 .825 7.68 2.388 .716 .723 QH3 7.43 2.734 .643 .797 TM1 7.58 2.408 .712 .783 TM2 .845 7.33 2.669 .690 .806 TM3 7.57 2.334 .736 .760 LOY1 10.74 3.927 .695 .774 LOY2 .833 10.87 4.085 .668 .787 LOY3 10.77 3.920 .656 .792 LOY4 10.99 4.183 .630 .803
4.4.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA 4.4.2.1 Thang đo rào cản chuyển đổi 4.4.2.1 Thang đo rào cản chuyển đổi
Thang đo rào cản chuyển đổi gồm có 3 thành phần (thang đo con) là chi phí chuyển đổi (CD), sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp (HD) và mối
quan hệ khách hàng (QH) với tổng cộng 12 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng cách kiểm tra hệ số Cronbach alpha, tất cả 12 biến được đưa vào phân tích nhân tố khám phá để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.916 là khá cao (yêu cầu tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1998.129 với mức ý nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 3 nhân tố.
Bảng 4.6 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA lần đầu
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 CD3 .787 CD2 .784 CD4 .741 CD5 .723 CD1 .553 .386 .397 HD2 .831 HD3 .805 HD4 .348 .788 HD1 .712 QH2 .850 QH1 .795 QH3 .304 .737
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization
Nhìn vào bảng 4.6 ma trận các nhân tố đã được xoay ta thấy có biến CD1 bị loại do chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến CD1 giữa các nhóm nhỏ hơn 0.3 nên có khả năng biến CD1 tạo ra việc rút trích nhân tố giả vì vậy nó bị loại ra khỏi phân tích EFA.
Sau khi loại các biến CD1, ta tiến hành phân tích EFA lần 2 và được kết quả như sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.900 là khá cao (yêu cầu tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1775.927 với mức ý nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 3 nhân tố. Nhìn vào bảng 4.7 ta thấy khơng có biến nào bị loại do hệ số tải nhân tố <0.5 và tất cả các biến đều thỏa mãn điều kiện chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến lên 2 nhóm bất kỳ đều lớn hơn 0.3.
Bảng 4.7 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA sau khi loại biến
STT Biến quan sát HD CD QH Tên nhân tố
1 HD2 .833 Sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp 2 HD3 .805 3 HD4 .791 4 HD1 .719 5 CD2 .781
Chi phí chuyển đổi
6 CD3 .778 7 CD4 .755 8 CD5 .729 9 QH2 .854 Mối quan hệ khách hàng 10 QH1 .798 11 QH3 .737
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Sau khi loại biến khơng đạt u cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang đo rào cản chuyển đổi được đo lường bởi 11 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy 11 biến quan sát này được rút trích thành 3 nhân tố với phương sai trích đạt 72.080 % điều này cho biết với 3 nhân tố được trích ra từ 11 biến quan sát giải thích được 72.080 % biến thiên của dữ liệu, do vậy các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận được.
4.4.2.2 Thang đo sự thỏa mãn khách hàng (TM)
Thang đo sự thỏa mãn khách hàng có 3 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.726 là khá cao và thỏa mãn điều kiện KMO>0.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị 368.001 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Tồn bộ 3 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 76.375% cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 3 biến quan sát có thể giải thích được 76.375% biến thiên của dữ liệu, do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận được.
Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố sự thỏa mãn khách hàng (TM) STT Biến quan sát Nhân tố TM Tên nhân tố
1 TM3 .887
Sự thỏa mãn khách hàng
2 TM1 .874
3 TM2 .861
4.4.2.3 Thang đo lòng trung thành khách hàng (LOY)
Thang đo lòng trung thành khách hàng có 4 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.814 là khá cao và thỏa mãn điều kiện KMO>0.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị 429.302 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Toàn bộ 4 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 66.692% cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 4 biến quan sát có thể giải thích được 66.692% biến thiên của dữ liệu, do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận được.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích nhân tố lịng trung thành khách hàng (LOY)
STT Biến quan sát Nhân tố KT Tên nhân tố
1 LOY1 .840
Lòng trung thành khách hàng
2 LOY2 .821
3 LOY3 .812
4 LOY4 .792
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
4.5 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Tính lại nhân số của các nhân tố được rút trích ra từ phần phân tích EFA ở phía trước, cụ thể như sau:
LOY=MEAN(LOY1, LOY2, LOY3, LOY4).
TM=MEAN(TM1, TM2, TM3)
CD=MEAN(CD2, CD3, CD4, CD5).
HD=MEAN(HD1, HD2, HD3, HD4).
QH=MEAN(QH1,QH2,QH3)
4.5.1 Mơ hình hồi quy 1
Xem xét tác động của các nhân tố rào cản chuyển đổi lên sự thỏa mãn khách hàng (TM). Biến phụ thuộc của mơ hình là biến TM, biến độc lập là các biến CD, HD, QH.
TM = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3
Kết quả phân tích hồi quy bằng SPSS với phương pháp ENTER:
Bảng 4.10 Tóm tắt mơ hình hồi quy 1
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn
1 .762a .580 .576 .49293
Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM).
Bảng 4.11 ANOVA hồi quy 1 Mơ hình Tổng bình phương Mơ hình Tổng bình phương (Sum of Squares) df Bình phương trung bình (Mean Square) F Sig. 1 Hồi quy 98.099 3 32.700 134.578 .000b Phần dư 70.950 292 .243 Tổng 169.050 295
Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM). Biến độc lập: CD, HD, QH.
Bảng 4.12: Trọng số hồi quy 1
Mơ hình
Trọng số chưa chuẩn hóa Trọng số đã chuẩn hóa
t Mức ý nghĩa (Sig.) B Độ lệch chuẩn Beta (β) 1 (Constant) .517 .174 2.967 .003 CD .130 .056 .119 2.343 .020 HD .153 .054 .144 2.836 .005 QH .586 .048 .593 12.264 .000
Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM).
Kết quả hồi quy bội cho thấy:
Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa sig. = 0.000. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp với độ tin cậy 95%.
Hệ số R2 = .580 ( ≠ 0) và R2
hiệu chỉnh = .576 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 57.6%. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được khoảng 57.6% phương sai của biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị sig. của các biến CD, HD, QH đều <=0.05. Điều này có nghĩa là các biến độc lập CD, HD, QH có ý nghĩa trong mơ hình này với độ tin cậy 95%.
Bảng trọng số hồi quy cho ta hàm hồi quy có dạng như sau: TM = 0.119 CD + 0.144 HD + 0.593 QH
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các biến độc lập có tác động cùng chiều đến sự thỏa mãn khách hàng. Điều đó có nghĩa là khi một trong các yếu tố chi phí chuyển đổi, sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp, mối quan hệ khách hàng tăng lên thì sự thỏa mãn khách hàng cũng tăng lên và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố cịn lại được giả định là không đổi). Ở nghiên cứu này, tác giả đã thay đổi cách hỏi từ đánh giá mức độ hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp sang phát biểu chưa có ý định chuyển đổi phần mềm kế toán MISA để khảo sát, do vậy nhân tố này có tác động dương lên sự thỏa mãn, nghĩa là khách hàng càng khơng có ý định chuyển sang sử dụng phần mềm khác thì càng thỏa mãn.
Phương trình hồi quy cho thấy các biến độc lập CD, HD, QH tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc TM. Trong đó yếu tố mối quan hệ khách hàng (QH) tác động mạnh nhất lên TM (vì có hệ số beta là 0.593 lớn nhất trong số 3 hệ số beta). Tiếp theo là yếu tố HD (hệ số beta = 0.144) và cuối cùng là yếu tố CD (hệ số beta = 0.119).
4.5.2 Mơ hình hồi quy 2
Xem xét tác động của các nhân tố rào cản chuyển đổi và sự thỏa mãn lên lòng trung thành khách hàng (LOY). Biến phụ thuộc của mơ hình là biến LOY, biến độc lập là các biến CD, HD, QH, TM.
LOY = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3+ β4X4
Bảng 4.13 Tóm tắt mơ hình hồi quy 2
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn
1 .836a
.699 .695 .35985
Biến phụ thuộc: Lòng trung thành khách hàng (LOY). Biến độc lập: CD, HD, QH, TM
Bảng 4.14 ANOVA mơ hình hồi quy 2
Mơ hình Tổng bình phương
(Sum of Squares) df
Bình phương trung bình
(Mean Square) F Sig.
1
Hồi quy 87.412 4 21.853 168.759 .000b
Phần dư 37.682 291 .129
Tổng 125.095 295
Biến phụ thuộc: Lòng trung thành khách hàng (LOY). Biến độc lập: CD, HD, QH, TM.
Bảng 4.15: Trọng số hồi quy mơ hình 2
Mơ hình
Trọng số chưa chuẩn hóa Trọng số đã chuẩn hóa
t Mức ý nghĩa (Sig.) B Độ lệch chuẩn Beta (β) 1 (Constant) .444 .129 3.434 .001