CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊNCỨU
4.1.3. Kếtquả phân tích EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha, các biến quan s t được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố kh m ph , việc phân tích nhân tố kh m ph nhằm một lần nữa kiểm tra lại thang đo xem c c biến quan s t thuộc c c kh i niệm trong mơ hình nghiên cứu có thực sự đo lường tốt cho những nhân tố (kh i niệm) mà nó đo lường hay khơng.
Có 27 biến quan s t thuộc 6 kh i niệm (5 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc) được đưa vào phân tích EFA, phân tích EFA được tiến hành riêng cho c c biến quan s t thuộc c c biến độc lập và c c biến quan s t thuộc biến phụ thuộc.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), việc phân tích nhân tố kh m ph (EFA) dùng để kiểm định c c gi trị của thang đo một lần nữa, bao gồm c c gi trị hội tụ, gi trị phân biệt và gi trị nội dung,khi thực hiện phân tích nhân tố kh m ph EFAcần xem xét hệ số KMO và gi trị kiểm định barlert’s test , việc phân tích EFA thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0.5 và gi trị kiểm định barlet’s b c bỏ giả thuyết cho rằng ma trận hệ số tương quan giữa c c biến quan s t là ma trận đơn vị, một điều rất quan trọng trong phân tích EFA là tổng phương sai trích của c c nhân tố rút trích được trên 50%, hệ số Eigenvalue lớn hơn 1, và c c trọng số tải nhân tố của c c biến quan s t lên nhân tố mà nó đo lường lớn hơn 0.5 (chỉ hội tụ duy nhất lên một nhân tố nào đó trên 0.5).
Hồng Trọng (2009) cho rằng khi phân tích nhân tố kh m ph (EFA), c c hệ số tải nhân tố > 0.5 trên nhân tố mà nó đo lường đồng thời gi trị kiểm định KMO > 0.5, nếu hệ số KMO > 0.8 thì rất tốt, việc phân tích nhân tố kh m ph giúp kh m ph được c c biến quan s t có thực sự hội tụ và đo lường được cho c c nhân tố (kh i niệm) mà nó đo lường khơng, bên cạnh đó phân tích nhân tố kh m ph cũng là bước kiểm định độ tin cậy thang đo thơng qua c c gi trị cịn lại như gi trị hội tụ, gi trị phân biệt của thang đo.
4.1.3.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập:
Mơ hình nghiên cứu của luận văn có 24 biến quan sát thuộc 5 khái niệm (biến độc lập), sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo c c biến quan s t này được
Đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra xem thang đo của các khái niệm có đạt được độ tin cậy như c c giả định ban đầu hay khơng.
Thơng qua phân tích EFA cho các biến độc lập, kết quả có 2 lần phân tích EFA được thực hiện ở bước phân tích cho các biến độc lập này, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố không đạt yêu cầu được loại bỏ và phân tích đến khi các chỉ số phân tích EFA đều đạt được u cầu thì sẽ d ng lại ở bước phân tích EFA này, kết quả trình bày tóm tắt các lần phân tích EFA cho các biến độc lập.
Bảng 4.3: Tóm tắt các thơng số thơng qua phân tích EFA cho các biến độc lập
Các thông số EFA lần 1 EFA lần 2
Chỉ số KMO 0.849 0.845
Hệ số Eigenvalues 1.443 1.387
Gi trị sig kiểm định Bartlett .000 .000
Tổng phương sai trích 72.147 % 76.761 %
Số biến loại 2 0
(Nguồn kết quả nghiên cứu) Kết quả phân tích EFA lần 1cho thấy giá trị KMO khá tốt là 0.849 > 0.5,
kiểm định Barlert’s có gi trị là 0.000 < 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, nên ta có thể kết luận rằng dữ liệu đang có phù hợp để phân tích EFA, mặt khác dữ liệu rút trích được 5 nhân tố tương ứng với các khái niệm biến độc lập thuộc mơ hình nghiên cứu của luận văn với giá trị Eigenvalue là 1.443 và tổng phương sai trích kh tốt tương ứng là 72.147% (> 50%) , bên cạnh có 2 biến quan sát có hệ số tải nhân tố lên nhân tố (biến tiềm ẩn) mà nó đo lường khơng đạt yêu cầu đó là biến quan sát TC1 và biến quan sát NL6 (có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường lần lượt là 0.478 và 0.463), 5 nhân tố ở lần phân tích EFA đầu tiên tương ứng với các biến quan sát (xem chi tiết phụ lục)
Nhân tố 1: tương ứng với khái niệm sự đồng cảm gồm các biến quan sát
DC1, DC2, DC3, DC4, DC5.
Nhân tố 2: tương ứng với khái niệm năng lực phục vụ bao gồm các biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5, NL6.
Nhân tố 4 tương ứng với khái niệm phương tiện hữu hình bao gồm các biến quan sát PT1, PT2, PT3, PT4.
Nhân tố 5 tương ứng với khái niệm sự tin cậy bao gồm các biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5
Sau khi loại 2 biến quan s t TC1 và NL6 khỏi lần phân tích EFA lần 1 ta tiến hành phân tích EFA lần 2 tiếp tục, kết quả phân tích EFA lần 2 này cho thấy hệ số KMO cũng kh tốt 0.845 (> 0.5), gi trị kiểm định balert’s có gi trị sig là 0.000điều này cho thấy dữ liệu thích hợp phân tích EFA, hơn nữa dữ liệu rút trích được 5 nhân tố tương ứng với 5 kh i niệm thuộc 5 biến độc lập của mơ hình nghiên cứu có điểm d ng tại hệ số Eigenvalue 1.387 và tổng phương sai trích 76.761% khá tốt (> 50%), điều này cho thấy 76.76% biến thiên của 5 nhân tố được giải thích bởi 24 biến quan s t này, ở lần phân tích EFA này khơng có biến quan s t nào bị vi phạm, tất cả c c biến quan s t đều có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường lớn hơn 0.5, như vậy lần phân tích EFA lần 2 cũng là lần phân tích EFA lần cuối cho c c biến độc lập, 5 nhân tố rút trích tương ứng với 5 biến độc lập được tóm tắt như sau:
Nhân tố 1 tương ứng với khái niệm sự đồng cảm bao gồm các biến quan sátDC1, DC2, DC3, DC4, DC5.
Nhân tố 2 tương ứng với khái niệm năng lực phục vụ bao gồm các biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5.
Nhân tố 3 tương ứng với khái niệm khả năng đáp ứng bao gồm các biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4
Nhân tố 4 tương ứng với khái niệm sự tin cậy bao gồm các biến quan sát TC2, TC3, TC4, TC5
Nhân tố 5 tương ứng với khái niệm phương tiện hữu hình bao gồm các biến quan sát PT1, PT2, PT3, PT4
Bảng 4.4: Ma trận xoay nhân tố lần cuối của phân tích EFA cho các biến độc lập
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Như vậy, thơng qua phân tích EFA cho các biến độc lập có 24 biến quan sát thuộc 5 khái niệm của 5 biến độc lập được đưa vào phân tích EFA kết quả cho thấy có 2 biến quan s t NL6 và TC1 không đ p ứng được hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường, kết quả cịn lại 22 biến quan sát thuộc 5 nhân tố tương ứng với 5 khái niệm thuộc biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu của luận văn.
C c nhân tố 1 2 3 4 5 TC2 .807 TC3 .772 TC4 .784 TC5 .793 NL1 .874 NL2 .810 NL3 .768 NL4 .783 NL5 .809 DC1 .917 DC2 .712 DC3 .853 DC4 .910 DC5 .832 DU1 .799 DU2 .764 DU3 .862 DU4 .882 PT1 .688 PT2 .895 PT3 .892 PT4 .846
Phân tích EFA cho biến phụ thuộc:
Khái niệm sự hài lòng được đo lường bằng 3 biến quan s t, tương ứng với vai trò là biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu, sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo 3 biến quan s t này được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc như sau gi trị KMO đạt yêu cầu 0.571, bên cạnh đó giá trị kiểm định balert’s có trị sig = 0.000< 0.05 nên ở độ tin cậy 95% ta có thể nói rằng dữ liệu thích hợp phân tích EFA , kết quả cho thấy có được 1 nhân tố rút trích tương ứng với 1 khái niệm sự hài lịng (biến phụ thuộc), với điểm d ng tại hệ số Eigenvalue 1.99 (>1) tổng phương sai trích 66.137 (> 50%), các hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát lên 1 nhân tố mà nó đo lường > 0.5.
Bảng 4.5: Tóm tắt c c thơng số phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Các thơng số Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
KMO 0.571
Gi trị Sig Bartlett’s Test 0.000
Tổng phương sai trích 66.317
Eigenvalues 1.99
Biến quan s t bị loại 0
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Bảng 4.6: Ma trận xoay nhân tố cho biến phụ thuộc
Nhân tố 1
HL1 .907
HL2 .787
HL3 .740
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Như vậy, thơng qua phân tích EFA cho các biến độc lâp và biến phụ thuộc kết quả có 2 biến quan s t thuộc 2 kh i niệm sự tin cậy (TC1) và kh i niệm năng lực phục vụ (NL6) bị loại khỏi thơng qua qu trình phân tích EFA, kết quả có 27 biến
quan s t được đưa vào phân tích EFA (EFA cho biến độc lập và EFA cho biến phụ thuộc) và có 2 biến quan s t bị loại nên còn lại 25 biến quan s t được đưa vào cho c c phân tích sau EFA (tương quan, hồi quy, kiểm định ANOVA, T-test)
4.1.3.2. Kết quả kiểm định sự tác động của các yếu tố thuộc chất lượng dịch vụ lên sự hài lòng của đối tượng sử dụng dịch vụ của Cục Thống kê Cà Mau:
Trước tiên kiểm định các mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (mối tương quan giữa sự hài lòng và các yếu tố thuộc chất lượng dịch vụ có t c động đến sự hài lịng trong mơ hình).
HL TC NL DC DU PT HL Hệ số tương quan Pearson 1 .693** .673** .277** .437** .177* Gi trị sig .000 .000 .000 .000 .012
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Kết quả sau khi phân tích tương quan xem xét mối quan hệ giữa c c biến độc lập với biến phụ thuộc thấy được cả 5 biến độc lập đều có mối tương quan với biến phụ thuộc, gi trị kiểm định hệ số tương quan pearson giữa c c biến độc lập so vớibiến phụ thuộc đều đạt yêu cầu (< 0.05), dao động trong khoảng 0.000 - 0.012. Như vậy, ở độ tin cậy 95% ta có thể kết luận giữa c c biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan với nhau, hệ số tương quan pearson dao động trong khoảng 0.277- 0.693, như vậy ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ giữa c c biến độc lập với biến phụ thuộc thơng qua hồi quy tuyến tính bội.
Số lượng mẫu chính thức được phân tích định lượng là 202, như vậy so với yêu cầu tối thiểu để phân tích hồi quy số lượng mẫu đã đ p ứng (n >= 50 + 8.5 (90)), và số lượng mẫu tối thiểu để phân tích hồi quy nhỏ hơn so với số lượng mẫu tối thiểu phân tích EFA ( 5.27 = 135 ), nên số lượng mẫu 202 là đảm bảo về mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy và EFA , việc thực hiện phân tích hồi quy cho chúng ta
kiểm định c c giả thuyết nghiên cứu trong mơ hình nghiên cứu, đồng thời ước lượng, lượng hóa được sự t c động của c c biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Bảng 4.7: Model summary Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate Gi trị Durbin- Watson 1 .824a .679 .671 .43463 2.097
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Bảng 4.8: ANOVA
Mơ hình Tổng phương
sai df
Trung bình
phương sai Trị F Gi trị Sig.
1
Hồi quy 78.210 5 15.642 82.806 .000b
Phần dư 37.024 196 .189
Tổng 115.234 201
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Bảng 4.9: hệ số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Trị Tolerance Trị VIF Hằng số 3.446 .031 112.672 .000 Sự đồng cảm .201 .031 .265 6.547 .000 1.000 1.000 Năng lực phục vụ .393 .031 .518 12.803 .000 1.000 1.000 Khả năng đ p ứng .135 .031 .178 4.408 .000 1.000 1.000 Sự tin cậy .417 .031 .551 13.609 .000 1.000 1.000 Phương tiện hữu hình .050 .031 .065 1.615 .108 1.000 1.000
Kết quả hồi quy cho thấy bảng Model summary có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.671, biến thiên của sự hài lòng của kh ch hàng s dụng thông tin là 67.1%, số liệu của Cục thống kê Cà Mau được giải thích tốt bởi c c yếu tố như phương tiện hữu hình, sự tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm(điều này cho
thấy 67.1% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích tốt bởi 5 biến độc lập trong mơ hình), thêm vào đó gi trị kiểm định sig của bảng ANOVA = 0.00 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% ta có thể kết luận dữ liệu phù hợp với mơ hình nghiên cứu hay nói c ch kh c giả thuyết H0 cho rằng c c hệ số B0 = B1= B2 = Bk = 0 bị b c bỏ ở độ tin cậy 95%, điều này cho thấy có ít nhất một hệ số Beta tồn tại kh c không. Như vậy thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh và gi trị sig của kiểm định ANOVA cho mơ hình ta có thể kết luận dữ liệu phù hợp với mơ hình nghiên cứu.
C c kiểm định về c c giả thuyết hồi quy cũng được đ p ứng cụ thể như: gi trị VIF của c c hệ số beta < 10 điều này cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa c c biến độc lập, gi trị Durbin Waston = 2.097 cho thấy không vi phạm hiện tượng tự tương quan, phần dư chuẩn hóa của phương trình hồi quy ước lượng có dạng phân phối chuẩn hình chng, tóm lại c c giả thuyết về hồi quy đã được đ p ứng và không vi phạm.
Sau khi kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình và c c giả thuyết hồi quy ta tiến hành phân tích c c hệ số hồi quy và c c giả thuyết hồi quy, dựa vào bảng hệ số hồi quy ta có thể kết luận
Yếu tố sự đồng cảm có hệ số Beta chuẩn hóa là 0.265 và gi trị kiểm định hệ số Beta này là 0.00 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% ta có thể kết luận sự đồng cảm có ý nghĩa thống kê t c động đến sự hài lòng của kh ch hàng s dụng thông tin, số liệu tại cục thống kê Cà Mau, như vậy ở độ tin cậy 95% ta nói rằng sự đồng cảm sẽ t c động cùng chiều lên sự hài lòng của kh ch hàng s dụng thông tin tại Cục Thống kê Cà Mau, khi ta tiến hành tăng sự đồng cảm lên một đơn vị thì sự hài lịng sẽ gia tăng 0.265 đơn vị và ngược lại, tuy không phải là yếu tố t c động mạnh nhất đến sự hài lòng nhưng đây là yếu tố t c động kh mạnh đến sự lòng cho nên cần có nhữngbiện ph p chú trọng vào việc gia tăng sự đồng cảm của nhân viên c n bộ Cục Thống kê để sự hài lòng của kh ch hàng s dụng thông tin tại Cục Thống kê Cà Mau được gia tang.
Yếu tố năng lực phục vụ, dựa vào bảng hệ số hồi quy ta thấy yếu tố này có
t c động cùng chiều đến sự hài lịng của kh ch hàng s dụng thông tin, số liệu tại Cục Thống kê Cà Mau, với hệ số Beta chuẩn hóa là 0.518 và gi trị sig của kiểm định hệ số Beta là 0.00 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng năng lực phục vụ t c động cùng chiều đến sự hài lịng và có ý nghĩa thống kê, khi ta tăng năng lực phục vụ lên 1 đơn vị thì sự hài lịng cũng gia tăng lên 0.518 đơn vị trong điều kiện c c yếu tố kh c khơng đổi, như vậy đây là yếu tố có t c động rất mạnh đến sự hài lòng của kh ch hàng (hệ số Beta chuẩn hóa đứng thứ 2 sau yếu tố sự tin cậy) chính vì vậy sẽ có những giải ph p cần thiết để tập trung vào năng lực phục vụ, để khi gia tăng năng lực phục vụ của Cục Thống kê Cà Mau nhằm có thể gia tăng sự hài lịng của kh ch hàng s dụng thông tin tại Cục Thống kê Cà Mau.
Yếu tố khả năng đáp ứng, thơng qua kết quả phân tích hồi quy ta thấy rằng
khả năng đ p ứng có mối quan hệ cùng chiều lên sự t c động của sự hài lòng, với hệ số Beta chuẩn hóa là 0.178 và gi trị kiểm định của hệ số Beta sig = 0.00 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% thì yếu tố khả năng đ p ứng t c động cùng chiều lên sự hài
lịng có ý nghĩa thống kê và khi ta gia tăng khả năng đ p ứng lên 1 đơn vị thì sự hài