Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Dựa vào bảng 4.15, hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = 0.642 (lớn hơn 0.4), tức là các biến độc lập (Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả) của mơ hình hồi quy bội đã giải thích được 64.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng, vì vậy có thể sử dụng mơ hình này cho nghiên cứu.
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson
Hình 4.5: Trị tới hạn, kiểm định Durbin-Watson
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Với k = 6, n = 191, = 0.05, tra bảng Durbin-Watson, kết quả được tác giả trình bày ở hình 4.6, kết luận mơ hình khơng có tự tương quan bậc nhất.
Bảng 4.16: Bảng xác định sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình Tổng lệch phương sai bình phương df
Giá trị trung bình của các
độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 72.493 6 12.082 57.702 .000a Phần dư 38.527 184 .209 Tổng 111.020 190 Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Giả thuyết: H0: Hệ số của tất cả các biến độc lập bằng 0
H1: Tồn tại ít nhất một hệ số của biến độc lập khác 0
Với độ tin cậy 95%, giá trị sig = 0.000 < = 0.05, bác bỏ giả thuyết H0, kết luận tập dữ liệu phù hợp với mơ hình hồi quy.
Bảng 4.17: Bảng hệ số hồi quy của mơ hình
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1
(Hằng số) -.910 .250 -3.632 .000
Phương tiện hữu hình .180 .038 .240 4.766 .000 .747 1.339 Sự thấu hiểu .183 .035 .249 5.308 .000 .855 1.169 Sự đảm bảo .214 .059 .172 3.650 .000 .854 1.171 Mức độ đáp ứng .276 .055 .254 4.992 .000 .730 1.370 Độ tin cậy .192 .052 .178 3.688 .000 .811 1.233 Giá cả .242 .047 .244 5.175 .000 .848 1.179
Dựa vào bảng dữ liệu 4.17, giá trị Tolerance của các biến Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả đều nhỏ hơn 1 và có hệ
số VIF < 10, vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hình 4.6: Đồ thị tần số Histogram
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Đồ thị nhận được có dạng đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số; có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.984 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm định hệ số
Theo bảng 4.15 với giả thuyết:
H0: i = 0 (i lần lượt là các biến Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu, Sự đảm bảo,
Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả)
H1: i ≠ 0
Với mức ý nghĩa 5%, các giá trị sig (i) < = 0.05, bác bỏ H0. Kết luận, với bộ dữ liệu này có sự tương quan giữa các biến độc lập: Phương tiện hữu hình, Sự thấu hiểu,
Sự đảm bảo, Mức độ đáp ứng, Độ tin cậy, Giá cả và biến phụ thuộc Sự hài lòng của
khách hàng với độ tin cậy 95%.
Với i > 0, giá trị sig. = 0 vì vậy các giả thuyết H1’, H2’, H3’, H4’, H5’, H6’ đều được chấp nhận với mức ý nghĩa 5%.
Dựa vào kết quả nghiên cứu và dựa vào hệ số chưa chuẩn hóa, mơ hình hồi quy tuyến tính được viết như sau:
Sự hài lòng = -0.910 + 0.276*Mức độ đáp ứng+ 0.242*Giá cả + 0.214*Sự đảm bảo + 0.192*Độ tin cậy + 0.183*Sự thấu hiểu + 0.180*Phương tiện hữu hình
Dựa vào mơ hình hồi quy tuyến tính, tác giả nhận thấy ý nghĩa của các biến độc lập đến sự biến thiên lên sự hài lòng của khách hàng như sau:
- Đối với biến Mức độ đáp ứng, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Mức độ đáp ứng được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0.276 đơn vị.
- Đối với biến Giá cả, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Giá cả được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.242 đơn vị.
- Đối với biến Sự đảm bảo, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Sự đảm bảo được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.214 đơn vị.
- Đối với biến Độ tin cậy, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Độ tin cậy được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.192 đơn vị.
- Đối với biến Sự thấu hiểu, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Sự thấu hiểu được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng lên 0.183 đơn vị.
- Đối với biến Phương tiện hữu hình, trong trường hợp các yếu tố khác không
đổi, khi yếu tố Phương tiện hữu hình được tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng lên 0.180 đơn vị.
Căn cứ vào hệ số chuẩn hóa, biến độc lập có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng của khách hàng là Mức độ đáp ứng (0.254), tiếp theo là các nhân tố Sự thấu hiểu
(0.249), Giá cả (0.244), Phương tiện hữu hình (0.240), Độ tin cậy (0.178). Và biến Sự
đảm bảo có hệ số Beta được chuẩn hóa là 0.172 thấp nhất trong 6 biến đo lường, vì
vậy biến đo lường này có tác động ít nhất đến biến phụ thuộc Sự hài lịng của khách hàng với bộ dữ liệu này.
4.7 Kiểm định sự khác biệt
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Giả thuyết: H0: Phương sai giữa 2 nhóm nam và nữ bằng nhau
H1: Phương sai giữa 2 nhóm nam và nữ khơng bằng nhau
Bảng 4.18: Kiểm định trung bình biến định tính Giới tính đến biến phụ thuộc
Kiểm định
Leneve Kiểm định t - test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Trung bình khác biệt Sai số chuẩn khác biệt 95% mức ý nghĩa khác biệt Dưới Trên Hài lòng Giả định phương sai bằng nhau 2.263 .134 1.089 189 .277 .12131 .11138 -.09839 .34101 Giải định phương sai khác nhau 1.106 186.487 .270 .12131 .10968 -.09507 .33768 Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Dựa vào bảng 4.18, giá trị Sig. = 0.134 (ở kiểm định Levene) lớn hơn 0.05 nên không bác bỏ H0, kết luận phương sai giữa nam và nữ là không khác nhau; tác giả sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Giả định phương sai bằng nhau.
Giá trị Sig. = 0.277 ở kiểm định t-test lớn hơn 0.05, không bác H0, hay Giới tính
khơng có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng. Phương trình hồi quy khơng cần ghi nhận sự khác biệt về giới tính.
4.7.2 Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Giả thuyết: H0: Phương sai giữa các nhóm bằng nhau H1: Ít nhất 2 phương sai khác nhau
Kết quả kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi (bảng 4.19) như sau:
Bảng 4.19: Kiểm định phƣơng sai đồng nhất biến Độ tuổi
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Theo bảng 4.19, giá trị Sig. = 0.766 > 0.05, không bác H0, kết luận phương sai giữa các nhóm độ tuổi khác nhau thì đồng nhất. Tiến hành phân tích ANOVA (bảng 4.20).
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Bảng 4.20: Phân tích phƣơng sai ANOVA biến Độ tuổi
Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
Giữa các nhóm .729 4 .182 .308 .873
Trong nhóm 110.291 186 .593
Tổng 111.020 190
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Theo bảng 4.20, giá trị Sig. = 0.873 > 0.05, không bác H0, kết luận Độ tuổi khác nhau không ảnh hưởng đến Sự hài lịng của khách hàng. Phương trình hồi quy không cần ghi nhận sự khác biệt về độ tuổi.
4.7.3 Kiểm định sự khác biệt trình độ học vấn
Giả thuyết: H0: Phương sai giữa các nhóm bằng nhau H1: Ít nhất 2 phương sai khác nhau
Kết quả kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn (bảng 4.21) như sau:
Bảng 4.21: Kiểm định phƣơng sai đồng nhất biến Trình độ học vấn
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Theo bảng 4.21, giá trị Sig. = 0.118 > 0.05, không bác H0, kết luận phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau thì đồng nhất. Tiến hành phân tích ANOVA (bảng 4.22).
Bảng 4.22: Phân tích phƣơng sai ANOVA biến Trình độ học vấn
Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
Giữa các nhóm 2.892 3 .964 1.667 .176
Trong nhóm 108.128 187 .578
Tổng 111.020 190
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Theo bảng 4.22, giá trị Sig. = 0.176 > 0.05, khơng bác H0, kết luận Trình độ học vấn khác nhau không ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng. Phương trình hồi quy khơng cần ghi nhận sự khác biệt về trình độ học vấn.
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
4.7.4 Kiểm định sự khác biệt về loại hình kinh doanh
Giả thuyết: H0: Phương sai giữa các nhóm bằng nhau H1: Ít nhất 2 phương sai khác nhau
Kết quả kiểm định sự khác biệt theo loại hình kinh doanh (bảng 4.23) như sau:
Bảng 4.23: Kiểm định phƣơng sai đồng nhất biến Loại hình kinh doanh
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Dựa vào bảng 4.23, giá trị Sig. = 0.403 > 0.05, không bác H0, kết luận phương sai giữa các nhóm loại hình kinh doanh khác nhau thì đồng nhất. Tiến hành phân tích ANOVA (bảng 4.24).
Bảng 4.24: Phân tích phƣơng sai ANOVA biến Loại hình kinh doanh
Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
Giữa các nhóm 1.746 3 .582 .996 .396
Trong nhóm 109.274 187 .584
Tổng 111.020 190
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS, 2018
Theo bảng 4.24, giá trị Sig. = 0.396 > 0.05, khơng bác H0, kết luận Loại hình kinh doanh khác nhau không ảnh hưởng đến Sự hài lịng của khách hàng. Phương trình hồi quy khơng cần ghi nhận sự khác biệt về loại hình kinh doanh.
Tổng hợp kết quả phân tích phương sai và trung bình nhóm các biến định tính đối với biến phụ thuộc Sự hài lòng của của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website cơng ty NINA được trình bày ở bảng 4.25.
Bảng 4.25: Tổng hợp kết quả phân tích phƣơng sai
Biến Kiểm định phƣơng
sai Levene
Kiểm định trung
bình nhóm Kết luận
Giới tính Sig. > 0.05 Sig. > 0.05 Không khác biệt Độ tuổi Sig. > 0.05 Sig. > 0.05 Khơng khác biệt Trình độ học vấn Sig. > 0.05 Sig. > 0.05 Khơng khác biệt Loại hình kinh doanh Sig. > 0.05 Sig. > 0.05 Không khác biệt
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
TÓM TẮT CHƢƠNG 4
Trong chương 4, tác giả phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 nhằm kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu từ dữ liệu khảo sát 191 khách hàng đang sử dụng dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA.
Q trình phân tích dữ liệu nghiên cứu và giải thích kết quả nghiên cứu gồm các cơng đoạn: tác giả thực hiện thống kê mơ tả dữ liệu để tìm ta đặc trưng của bộ dữ liệu, đánh giá sơ bộ các thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA); phân tích tương quan; phân tích hồi quy, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu; kiểm định sự khác biệt của biến phụ thuộc theo các đặc điểm nhân khẩu học.
Bằng các kiểm định thang đo, và hệ số Cronbach’s Alpha đều cao hơn 0.6 đã chứng minh rằng thang đo đạt độ tin cậy. Sau khi kiểm định thang đo với 30 biến quan sát đại diện cho các biến độc lập và biến phụ thuộc “Sự hài lòng” đã được đựa vào phân tích nhân tố, bộ dữ liệu này với các giả định để phân tích nhân tố và xây dựng mơ hình hồi quy đều phù hợp. Từ mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng, tác giả rút ra được tầm quan trọng của các biến tác động đến sự hài lòng. Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA bị tác động bởi 6 nhân tố chính và tầm quan trọng của các nhân tố này được sắp xếp theo trình tự giảm dần: Mức độ đáp ứng ( = 0.254), tiếp theo là các nhân tố Sự thấu hiểu ( = 0.249),
Giá cả ( = 0.244), Phương tiện hữu hình ( = 0.240), Độ tin cậy ( = 0.178), Sự đảm bảo ( = 0.172).
Trên cơ sở các kết quả phân tích từ chương 4; tác giả sẽ kết luận, đưa ra một số giải pháp và kiến nghị nhằm cải thiện sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website tại cơng ty NINA trong chương 5. Ngồi ra, tác giả cũng sẽ đề cập đến những hạn chế của đề tài nghiên cứu và hướng nghiên cứu cứu tiếp theo.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trong chương 4, tác giả đã trình bày kết quả thống kê mơ tả, kiểm định thang đo với phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích các nhân tố khám phá, phân tích hồi quy, kiểm định sự khác biệt. Tiếp theo chương 5, tác giả sẽ trình bày các kết luận được đúc kết từ kết quả nghiên cứu, đề xuất một số kiến nghị và cuối cùng là trình bày một số hạn chế của nghiên cứu này để có thể làm tiền đề phát triển nghiên cứu tiếp theo.
5.1 Kết luận
Mơ hình nghiên cứu sự hài lịng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA được đề xuất dựa trên các nghiên cứu, mơ hình: Nghiên cứu
sự hài lịng của khách hàng mua lẻ trực tuyến qua các website bán hàng chuyên nghiệp khu vực TP. Hồ Chí Minh (Phạm Minh Châu, 2014); Nâng cao chất lượng dịch vụ Công nghệ thông tin tại Khối Công nghệ thơng tin – Tập đồn Bảo Việt (Võ Trần
Mạnh, 2012); Chất lượng dịch vụ điện tử và sự hài lòng của khách hàng: Nghiên cứu
về khách hàng trực tuyến tại Bangladesh (Md. Mostafizur và Md. Hossen Miazee,
2010); Mơ hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL (Parasuraman, 1988); Mơ hình các
nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng (Zeithaml & Bitner, 2006).
Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm với nhóm 1 bao gồm 5 chuyên gia trong lĩnh vực dịch vụ thiết kế website của cơng ty NINA và nhóm 2 bao gồm 5 khách hàng đang sử dụng dịch vụ thiết kế website của công ty NINA. Thang đo định lượng được hình thành bao gồm 30 biến quan sát cho 6 biến độc lập: (1) Phương tiện hữu hình, (2) Sự thẩu hiểu, (3) Sự đảm bảo, (4) Mức độ đáp ứng, (5) Độ tin cậy, (6) Giá cả và 3 biến quan sát cho một biến phụ thuộc – Sự hài lịng. Nghiên cứu chính thức thơng qua nghiên cứu định lượng với mẫu nghiên cứu chính thức đưa vào xử lý dữ liệu là n = 191 mẫu, nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu: Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính bội, kiểm định sự khác biệt cho các biến định tính.
Kết quả cho thấy, tại thời điểm nghiên cứu có 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA. Mức độ
ảnh hưởng được sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau: Mức độ đáp ứng ( = 0.254), Sự thấu hiểu ( = 0.249), Giá cả ( = 0.244), Phương tiện hữu hình ( = 0.240), Độ tin cậy ( = 0.178), Sự đảm bảo ( = 0.172).
5.2 Một số hàm ý quản trị đối với việc nâng cao chất lƣợng dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA
Tác giả dựa vào kết quả nghiên cứu và cơ sở thứ tự ưu tiên của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ thiết kế website được diễn giải tại chương 4, đồng thời kết hợp với thông tin thực tế từ khách hàng để đề xuất một số hàm ý quản trị với mục đích đóng góp nâng cao chất lượng quản trị dịch vụ thiết kế website tại công ty NINA. Đối với từng nhân tố, tác giả có một số góp ý về