Đánh giá thangđo

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng, trường hợp nghiên cứu, vietcombank biên hòa (Trang 71 - 75)

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN VỀCHẤT LƯỢNGDỊCHVỤ VIETCOMBANKBIÊN HỊA

3.4 NGHIÊNCỨU ĐỊNHLƯỢNG

3.4.4 Đánh giá thangđo

Để đánh giá thang đo trong nghiên cứu cĩ ý nghĩa thống kê, thơng

thường các thang đo được đánh giá sơ bộ qua hai cơng cụ chính: hệ số tin cậy

Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):

Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha

Đây 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 này được sử dụng để loại các iến cĩ hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 sẽ

Sau khi đã loại bỏ các biến rác, các biến đạt yêu cầu sẽ được đưa

vào phân

nhân tố) phải lớn hơn 0,5. Mức ý nghĩa của kiểm

định Barle

ng phương sai trích được phải bằng hoặc lớn hơn 50% (Hair & ctg, 1998)

nvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiê

Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyển

tải phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003) biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các b

bị loại và tiêu chuẩn để chọn thang đo là thang đo đĩ phải cĩ độ tin cậy Cronbach Alpha lớn hơn 0,6. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt độ tin cậy sẽ được tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA

tích nhân tố khám phá EFA nhằm phân tích sự thích hợp của các nhân tố. Phương pháp được sử dụng để gom các biến lại, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Khi phân tích nhân tố, cần quan tâm các tiêu chí sau:

(1) Trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) (là trị số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích

tt phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.5 (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010)

(2) Tổ

(3) Những nhân tố cĩ eige

n cứu (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010)

(4) Các biến cĩ hệ số tải nhân tố (factor loadings) nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại (Hair & ctg, 1998).

62

Phân tích hồi quy tuyến tính bội

hà nghiên cứu “Thuộc tính địa

phương và sự

úc được sử dụng cho phân

tích h uy tuyến tính bội: (1) phân tích

tương quan giữ

uan nên nhỏ hơn 0,85 để đạt được yêu cầu về giá tr

kiểm định ảnh hưởng của đa cộng tuyến: (1) tính giá trị dung sai hoặc hệ số phĩng

ượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm,

chỉ số

g đa cộng tuyến nghiêm

Hồi quy tuyến tính bội dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết

nhân quả (Cooper Schindler, 2003). Theo cách thức này, Andaleeb (2001) sử dụng phân tích hồi quy trong nghiên cứu sự hài lịng của khách hàng trong ngành nhà

ng, Nguyễn Đình Thọ & ctg (2009) trong một

hài lịng của doanh nghiệp”. Như vậy, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thiết trong nghiên cứu này. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là sự hài lịng của khách hàng, và các biến

độc lập là trung bình của các nhân tố cĩ được từ mơ hình đã được hiệu chỉnh sau

khi cĩ kết quả phân tích nhân tố.

Phương pháp đưa các biến vào cùng một l

ồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi q

a các biến trong mơ hình hồi quy, (2) xem xét hiện tượng đa cộng tuyến, (3) kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy.

Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn (0.85) chỉ ra một hiện tượng đa

cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và cĩ thể chúng

đang đo lường cùng 1 thứ, hệ số tương q

ị phân biệt (John & Benet, Martinez, 2000).

Sự đa cộng tuyến cao sẽ làm cho kết quả khơng chính xác, do đĩ cần thiết phải cĩ điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair & ctg (2006) cĩ 2 cách đo

lường để

đại phương sai (VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện. Nếu hệ số VIF lớn

hơn 10 thì hiện t

điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự đa cộng tuyến nghiêm trọng (John &

Benet, Martinez, 2000). Như vậy, để đảm bảo khơng cĩ hiện tượn

trọng, mơ hình hồi quy phải cĩ hệ số VIF nhỏ hơn 10 và chỉ số điều kiện nhỏ hơn 30.

63

ra, ph để xem xét cĩ vi phạm hay khơng

giả thiết về phâ

ần dư chuẩn hĩa được kiểm tra đồng thời

n phối chuẩn. Hệ số R2điều chỉnh nĩi lên rằng phần trăm biến thiên

64

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đã trình bày nghiên cứu định tính thơng qua các cuộc phỏng vấn

chuyên gia và phỏng vấn sâu, từ kết quả của nghiên cứu định tính, mơ hình nghiên cứu chính t ược đề xuất với bi n ph thuộc là sự hài lịng của khách hàng và 4

biến độc lập: Chất lượng chức năng, chất lượng kỹ thuật, quản trị, nguồn lực. Tổng cộng cĩ 32 biến quan sát với thang đo Likert bảy điểm được sử dụng để đo lường.

Một bảng câu hỏi chính thức được hồn tất để tiến hành các cuộc phỏng vấn trực

tiếp khách hàng.

Chương này đã nêu lên cơ sở lý thuyết để tiến hành phân tích dữ liệu: đánh giá

độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy tuyến tính bội, kiểm định mơ hình và kiểm định giả thuyết.

65

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU N

ày kết quả kiểm định thang đo và mơ hình

hương 1.

Nội dung chính của chương này gồm 3 phần chính: (1) Trình bày mẫu nghiên cứu, (2) Đánh giá thang đo thơng qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và tinh lọc thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), (3) Kiểm định mơ hình và những giả thuyết của mơ hình nghiên cứu các nhân tố chất lượng dịch vụ tác động đến sự hài lịng khách hàng sử dụng dịch vụ tại

Vietcombank bằng phân tích hồi quy tương quan, thảo luận và diễn dịch kết quả. Cơng cụ được sử dụng để phân tích là phần mềm xử lý số liệu SPSS 16.0

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng, trường hợp nghiên cứu, vietcombank biên hòa (Trang 71 - 75)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(134 trang)