Thang đo Trung bình
thang đo n u loại bi n Phƣơng sai thang đo n u loại bi n Tƣơng quan với bi n tổng Cronbach's Alpha n u loại bi n DC1 11.18 5.651 .700 .717 DC2 11.20 6.100 .618 .758 DC3 11.26 6.699 .459 .828 DC4 11.22 5.275 .718 .705 Cronbach’s Alpha 0,805
“Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát” (n=210)
4.3.6. Kiểm định Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc Sự hài lòng
“Kiểm định thang đo sự hài lịng Cronbach’s Alpha từ kết quả phân tích có hệ
số là 0,789 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết và sẽ được thực hiện để phân tích cho các bước tiếp theo. Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để
Bảng 4.6: Phân tích Cronbach’s Alpha thang đo Sự hài lịng
Thang đo Trung bình
thang đo n u loại bi n Phƣơng sai thang đo n u loại bi n Tƣơng quan với bi n tổng Cronbach's Alpha n u loại bi n HL1 7.97 3.104 .588 .761 HL2 7.77 3.481 .541 .804 HL3 7.98 2.622 .778 .541 Cronbach’s Alpha 0,789
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
“Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo về mức độ hài lòng
của người dân về dịch vụ hành chính cơng như trên. Các thang đo đều có:”
“- Hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ nhất là 0,789 (>0,6) nên đảm bảo độ tin cậy.”
“- Hệ số tương quan biến tổng trong từng nhân tố đều lớn hơn 0,3 nên khơng
có biến nào bị loại khỏi mơ hình.”
“Như vậy, các biến đo lường chất lượng của các thành phần trên đều được sử
dụng cho các phân tích tiếp theo của đề tài vì đã đảm bảo được độ tin cậy về mặt
thống kê.”
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập gồm k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Sau khi phân tích kiểm định Cronbach’s Alpha ta tiến hành phân tích nhân tố sử dụng phần mềm SPSS.
4.4.1. Phân tích EFA biến độc lập
Phân tích nhân tố khám lần 1: Kiểm định tính thích hợp của EFA sử dụng
hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế. Qua kiểm định trị số KMO là
0,5<0,828<1 phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.”
Bảng 4.7: KMO và kiểm định Bartlett‟s (lần 1)
Hệ số KMO .828
Kiểm định Bartlett's
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 2855.807
Bậc tự do 300
Mức ý nghĩa .000
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: Sử dụng kiểm định Bartlett’s để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong 1 thang đo (nhân tố) khi mức ý nghĩa (Sigrificance,Sig) của kiểm định Bartlett’s <0,05. Qua kiểm định Sig = 000<0,05 nhóm đại diện rất thích hợp.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố, sử dụng phương sai trích (% Cumulative Variance) để đánh giá mức độ thích hợp của các
biến quan sát nhân tố hệ số Eigenvalues = 1,869. Trị số phương sai là 66,324%”
Bảng 4.8: K t quả phân tích nhân tố khám phá EFA (lần 1) Ma trận xoay điều chỉnh Nhân tố 1 2 3 4 5 DTC3 .871 DTC5 .855 DTC2 .849 DTC4 .845 DTC1 .732 DTC6 .683 TD2 .814 TD3 .806 TD4 .772 TD1 .771 TD5 .669 CSVC3 .842 CSVC2 .829 CSVC1 .776 CSVC4 .729 CSVC5 .707 NL2 .848 NL3 .819 NL1 .789 NL4 .742 NL5 .633 DC4 .832 DC1 .799 DC2 .767 DC3 .712
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Phân tích yếu tố Component với phép xoay Varimax, ta có thang đo của từng nhân tố với sự hài lòng của người dân như:
- Thang đo độ tin cậy với sự hài lòng của người dân được 1 nhân tố, từ 6 biến quan sát, hệ số của các nhân tố từ 0,683 đến 0,871.
- Thang đo thái độ phục vụ của công chức với sự hài lòng của người dân được 1 nhân tố, từ 5 biến quan sát, hệ số của các nhân tố từ 0,669 đến 0,814.
- Thang đo cơ sở vật chất với sự hài lòng của người dân được 1 nhân tố, từ 5 biến quan sát, hệ số của các nhân tố từ 0,707 đến 0,842.
- Thang đo năng lực phục vụ của cơng chức với sự hài lịng của người dân được 1 nhân tố, từ 5 biến quan sát, hệ số của các nhân tố từ 0,633 đến 0,848.
- Thang đo sự đồng cảm với sự hài lòng của người dân được 1 nhân tố, từ 4 biến quan sát, hệ số của các nhân tố từ 0,712 đến 0,832.
4.4.2. Phân tích nhân tố phụ thuộc
Bảng 4.9: Phân tích KMO và kiểm định Bartlett‟s nhân tố phụ thuộc
Hệ số KMO .597
Kiểm định Bartlett's
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 224.149
Bậc tự do 3
Mức ý nghĩa .000
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Bảng 4.10: Phƣơng sai trích thang đo Sự hài lịng
Total Variance Explained
Nhân tố Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Tổng cộng Tỷ lệ % % lũy kế Tổng cộng Tỷ lệ % % lũy kế 1 2.116 70.521 70.521 2.116 70.521 70.521 2 .630 21.005 91.526 3 .254 8.474 100.000
Bảng 4.11: K t quả phân tích nhân tố khám phá EFA của thang đo sự hài lòng (bi n phụ thuộc) Ma trận xoay Nhân tố 1 HL3 .920 HL1 .814 HL2 .779
Kết quả kiểm định Bartlett’s từ bảng 4.9 cho thấy, các biến có mối tương
quan với nhau như:”
“Sig = 0.000 < 0.050, hệ số KMO = 0,597”
Phân tích yếu tố Component với phép xoay Varmax, thang đo sự hài lịng của người dân với dịch cơng lĩnh vực Tư pháp được 1 nhân tố, từ 3 biến quan sát; hệ số nhân tố của 3 biến hài lòng khá cao đều lớn hơn 0.6
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 03 biến quan sát và với phương sai trích là 70.521% (lớn hơn 50%) đạt
yêu cầu (Xem phụ lục 10)”
4.4.3. Giải thích các nhân tố sau khi phân tích EFA”
- Nhân tố thứ nhất (ký hiệu F1) gồm 06 biến quan sát sau: DTC6, DTC1, DTC4, DTC2, DTC5, D T C 3 . Đặt tên nhân tố F1 là “DTC”
“- Nhân tố thứ hai (ký hiệu F2) gồm 05 biến quan sát” sau: TD5, TD1, TD4,
TD3,TD2. Đặt tên nhân tố F2 là “TDPV”
- Nhân tố thứ ba (ký hiệu F3) gồm 05 biến quan sát sau: CSVC5, CSVC4, CSVC1, CSVC2, CSVC3. Đặt tên nhân tố F3 là “CSVC”
- Nhân tố thứ tư (ký hiệu F4) gồm 05 biến quan sát sau: NL5, NL4, NL1, NL3, NL2. Đặt tên nhân tố F4 là “NL”
- Nhân tố thứ năm (ký hiệu F5) gồm 04 biến quan sát sau: DC3, DC2, DC1, DC4. Đặt tên nhân tố F5 là “SDC”
- Nhân tố thứ 6 (ký hiệu HL) gồm 03 biến quan sát: HL1, HL2, HL3. Đặt tên nhân tố F6 là “HL”
4.4.4. Các nhân tố mới
Sau khi có nhân tố mới
F1 (DTC) có 06 biến quan sát: DTC6, DTC1, DTC4, DTC2, DTC5, D T C 3 ta chạy lại kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha (trong bảng Reliability Statistics)
có hệ số tổng thể là .905 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết “hệ số có ý nghĩa sử
Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để đánh giá chất lượng.
F2 (TDPV) gồm 05 biến quan sát: TD5, TD1, TD4, TD3,TD2 kiểm định Cronbach’s Alpha (trong bảng Reliability Statistics) có hệ số của tổng thế là .844 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết hệ số có ý nghĩa sử dụng cho phân tích tiếp theo. Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để đánh giá chất lượng.
F3 (CSVC) gồm 05 biến quan sát: CSVC5, CSVC4, CSVC1, CSVC2, CSVC3 kiểm định Cronbach’s Alpha (trong bảng Reliability Statistics) có hệ số của tổng thể là .864 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết hệ số có ý nghĩa sử dụng cho phân tích tiếp theo. Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để đánh giá chât lượng.
F4 (NL) gồm 05 biến quan sát sau: NL5, NL4, NL1, NL3, NL2 kiểm định Cronbach’s Alpha (trong bảng Reliability Statistics) có hệ số của tống thể là .842 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết hệ số có ý nghĩa sử dụng cho phân tích tiếp theo. Hệ số tưong quan biến-tổng (Corrected Item - Total Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để đánh giá chất lượng.
F5 (DC) gồm 04 biến quan sát sau: DC3, DC2, DC1, DC4 kiểm định Cronbach’s Alpha (trong bảng Reliability Statistics) có hệ số của tổng thể là .805 hệ số thỏa điều kiện theo lý thuyết hệ số có ý nghĩa sử dụng cho phân tích tiếp theo. Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item - Total Correlation) của các biến trong đó có biến đảm bảo tiêu chuẩn cho phép 0.3 thỏa điều kiện để đánh giá chất lượng.
4.5. Phân tích hồi quy
Sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt để kiểm định sự phù hợp giữa biến Sự hài lòng (HL) với các biến thành phần Độ tin cậy, Thái độ phục vụ, Cơ sở vật chất, Năng lục phục vụ và Sự đồng.
Bảng 4.12. Độ phù hợp của mơ hình các nhân tố tác động Model R R2 R2 hiệu Model R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .728a .530 .519 .57787 1.445
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (n=210)
Bảng 4.13. Phân tích phƣơng sai
Giá trị Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Mức ý nghĩa 1 Tương quan 76.958 5 15.392 46.092 .000b Phần dư 68.122 204 .334 Tổng 145.079 209
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (n=210)
Phân tích hồi qui bình phương bé nhất (OLS) được sử dụng để xem xét ảnh hưởng của các yếu tố chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của người dân. Biến số phụ thuộc là sự hài lòng qua đánh giá cảm nhận, biến độc lập là các yếu tố chất lượng dịch vụ.
Kết quả phân tích kiểm định F (ANOVA) về sự phù hợp của mơ hình có giá trị F = 46,092 và có nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa là khơng phải tất cả các biến số độc lập có giá trị bằng zero. Hệ số R bình phương điều chỉnh bằng 0,519, cho thấy 5 biến số độc lập trong mơ hình chỉ giải thích được 51,9% sự thay đổi về mức độ sự hài lịng của người dân và nói lên rằng cịn có nhiều biến số khác cũng đang ảnh hưởng đến sự hài lòng.
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện với giá trị d = 1.445 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có tương quan giữa các phần dư. (Xem phụ lục11)
Bảng 4.14: K t quả phân tích hồi qui đa bi n Thành phần Hệ số chƣa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Giá trị T Mức ý nghĩa Đa cộng tuy n B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) -.414 .306 -1.354 .177 DTC .197 .052 .197 3.813 .000 .860 1.163 TD .291 .053 .286 5.461 .000 .840 1.190 CSVC .070 .054 .067 1.283 .201 .847 1.180 NL .161 .047 .174 3.428 .001 .893 1.119 DC .458 .054 .432 8.544 .000 .900 1.112
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy tuyến tính cho thấy trong 05 thành phần đo lường Sự hài lịng, có 01 thành phần đó là: CSVC có mức ý nghĩa Sig. = 0.201 > 0.05 nên giả thuyết H2 không được chấp nhận. Điều này hàm ý rằng, sự hài lịng của người dân có thể khơng quan tâm nhiều đến cơ sở vật chất, cách trang trí phịng, quy trình thủ tục mà họ có thể được xem là khơng quan trọng bởi lẽ nếu có sự đáp ứng tốt thì cũng tương tự như chất lượng mong đợi mà người dân nhận có được. Cịn lại 04 thành phần DTC, TD, NL, DC, có mức ý nghĩa sig. < 0.05 nên đều có tác động đáng kể đến Sự hài lòng. Như vậy trong 05 giả thuyết đặt ra trong mơ hình nghiên cứu chính thức ta chấp nhận 04 giả thuyết.
Ta có được phương trình hồi quy (theo hệ số đã điều chỉnh) của mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lịng đó là:
HL = 0.197*DTC + 0.286*DT + 0.74*NL + 0.432*DC – 0067*CSVC
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các nhân tố trong mơ hình hồi quy trên tác động tỷ lệ thuận chiều đến Sự hài lòng.
Từ phương trình hồi quy cho thấy Sự hài lịng có quan hệ tuyến tính đối với các nhân tố Độ tin cậy, Thái độ phục vụ, Năng lực phục vụ và sự đồng cảm. Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến Sự hài lịng đó là nhân tố Đồng cảm (Hệ số Bêta = 0.432), tiếp đến là nhân tố Thái độ làm việc của CBCC (Hệ số Bêta = 0.286), kế đó là nhân tố Độ tin cậy (Hệ số Bêta = 0.197) và cuối cùng là nhân tố Năng lực CBCĐ (Hệ số Bêta = 0.174). Tác giả tách riêng từng nhân tố phân tích, để thấy được ảnh hưởng của từng nhân tố đến Sự hài lòng. Tại bảng 4.14 hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, cho nên trong mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy so với 05 giả thuyết ban đầu nghiên cứu, các giả thuyết còn lại được chấp nhận như sau:
H1: Độ tin cậy có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng của người dân về
chất lượng DVHCC lĩnh vực Tư pháp trên địa bàn huyện Đầm Dơi.
H3: Năng lực nhân viên có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng của
người dân về chất lượng DVHCC lĩnh vực Tư pháp trên địa bàn huyện Đầm Dơi.
H4: Thái độ phục vụ có tác động cùng chiều đối với sự hài lịng của người
dân về chất lượng DVHCC lĩnh vực Tư pháp trên địa bàn huyện Đầm Dơi.
H5: Sự đồng cảm có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng của người dân
về chất lượng DVHCC lĩnh vực Tư pháp trên địa bàn huyện Đầm Dơi.
Đồ thị Histogram ở Hình 4.6 cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.988 gần bằng 1 và phân phối chuẩn của phần dư (Mean) gần bằng 0. Vì vậy xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Biểu đồ 4.6: Phân phối phần dư của biến sự hài lịng Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210) Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Theo quan sát trên biểu đồ 4.7 ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.
Hình 4.7. Biểu đồ P-P Plot
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát (n=210)
Từ bảng 4.11 hệ số hồi quy cho thấy kết quả nghiên cứu của đề tài cho rằng 5 nhân tố đưa vào mơ hình nghiên cứu thì có 4 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của người dân về dịch vụ công như:
Độ tin cậy: có hệ số beta 0.197>0, với mức ý nghĩa 1%, sự tin cậy có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính cơng lĩnh vực Tư pháp tại UBND huyện Đầm Dơi. Khi các yếu tố khác không thay đổi, UBND huyện Đầm Dơi làm tăng sự tin cậy của người dân đối với dịch vụ hành chính cơng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của họ về dịch vụ tăng thêm 0,197 điểm.
Thái độ phục vụ: có hệ số beta 0.286>0, với mức ý nghĩa 1%, thái độ phục vụ có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính cơng lĩnh vực Tư pháp tại UBND huyện Đầm Dơi. Khi các yếu tố khác không thay đổi, UBND huyện Đầm Dơi nâng cao thái độ phục vụ của người dân đối với dịch vụ hành chính cơng thêm 1 điểm thì sự hài lịng của họ về dịch vụ tăng thêm 0,286 điểm.
Năng lực phục vụ: có hệ số beta 0.174>0, với mức ý nghĩa 1%, năng lực