Yếu tố Biến quan sát Mã
hóa
Sự tin cậy
1. Doanh nghiệp cung cấp DVKT cung cấp đầy đủ và đúng hạn
những nội dung đã cam kết trong hợp đồng TC1 2. Doanh nghiệp cung cấp DVKT luôn đồng hành, quan tâm và
giúp đỡ khách hàng trong quá trình giải quyết các vấn đề mà khách hàng gặp phải
TC2 3. Doanh nghiệp cung cấp DVKT luôn tuân thủ pháp luật, chuẩn
mực kế tốn, chính sách tài chính, thuế và đạo đức nghề nghiệp
TC3 4. Doanh nghiệp cung cấp DVKT cố gắng thực hiện dịch vụ
chính xác ngay từ lần đầu và luôn chú ý để khơng xảy ra bất kỳ sai sót nào
TC4 Khả
năng
5. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT cung cấp dịch vụ
đáp
ứng 6. Nhân viên doanh nghiệp không bao giờ tỏ ra quá bận rộn để không đáp ứng yêu cầu của khách hàng KN2 7. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT sẵn sàng giúp đỡ và
đáp ứng các yêu cầu hợp lý của khách hàng KN3 8. Nhân viên doanh nghiệp luôn thông báo tiến độ thực hiện
công việc đến khách hàng một cách thường xuyên KN4
Năng lực phục vụ
9. Cách cư xử của nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT tạo
niềm tin cho khách hàng NL1
10. Khách hàng cảm thấy an toàn trong khi thực hiện giao dịch
với doanh nghiệp cung cấp DVKT NL2
11. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT luôn niềm nở, biết
cách giao tiếp với khách hàng NL3
12. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT có đầy đủ kinh nghiệm, trình độ kiến thức và năng lực chuyên môn để giải đáp các thắc mắc của khách hàng
NL4
Sự cảm thông
13. Doanh nghiệp cung cấp DVKT thể hiện sự quan tâm đến từng
KH CT1
14. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT thể hiện sự quan
tâm đến từng khách hàng. CT2
15. Nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT hiểu được nhu cầu
cụ thể và đặc biệt của khách hàng CT3
16. Doanh nghiệp cung cấp DVKT có thời gian làm việc thuận
tiện, phù hợp với nhu cầu của khách hàng CT4 Phương
tiện hữu hình
17. Doanh nghiệp cung cấp DVKT có cơ sở vật chất đầy đủ, bố trí
đẹp mắt, bề ngồi khang trang, có địa điểm thuận lợi HH1 18. Trang thiết bị, dụng cụ làm việc của doanh nghiệp cung cấp
DVKT hiện đại HH2
19. Trang phục của nhân viên doanh nghiệp cung cấp DVKT gọn
gàng và lịch sự HH3
Hình ảnh doanh nghiệp
20. Hình ảnh tổng thể của doanh nghiệp (uy tín của doanh nghiệp, doanh nghiệp có chiến lược quảng cáo và marketing tốt, website bắt mắt, tương tác tốt qua email,…)
HA1 21. Hình ảnh doanh nghiệp tốt hơn so với các doanh nghiệp khác HA2 22. Doanh nghiệp có một hình ảnh tốt trong suy nghĩ của khách
Giá dịch vụ
23. Giá dịch vụ phù hợp với chi phí bỏ ra và chất lượng dịch vụ
mang lại GDV1
24. Giá dịch vụ hợp lý hơn so với các đối thủ cạnh tranh GDV2 25. Giá dịch vụ phù hợp so với mong đợi của khách hàng GDV3 Sự hài
lòng của khách hàng
26. Khách hàng hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ của
doanh nghiệp HL1
27. Khách hàng sẽ giới thiệu dịch vụ của DN cho những khách
hàng khác HL2
28. Trong thời gian tới, khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ
của DN HL3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng 3.3.1. Thiết kế thang đo 3.3.1. Thiết kế thang đo
Sau q trình thực hiện nghiên cứu định tính, cuối cùng có 25 biến quan sát được dùng để đo lường 07 biến độc lập, bao gồm các biến: Sự tin cậy (với 04 biến quan sát), Khả năng đáp ứng (với 04 biến quan sát), Năng lực phục vụ (với 04 biến quan sát), Sự cảm thông (với 04 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (với 03 biến quan sát), Hinh ảnh doanh nghiệp (với 03 biến quan sát), Giá dịch vụ (với 03 biến quan sát) và 03 biến quan sát để đo lường biến phụ thuộc – Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT trong mơ hình. Để phù hợp với đề tài nghiên cứu, tác giả lựa chọn sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường cho các biến quan sát. Thang đo Likert 5 mức độ được sắp xếp từ nhỏ đến lớn với thứ tự tăng dần (1: Hồn tồn khơng đồng ý, 2: Khơng đồng ý, 3: Trung lập, 4: Đồng ý, 5: Hoàn tồn đồng ý).
3.3.2. Xác định kích thước mẫu và phương pháp chọn mẫu
Theo Hair và cộng sự (2010), khi phân tích EFA, kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát của biến độc lập và biến phụ thuộc. Luận văn sử dụng 07 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc với 28 biến quan sát, theo tỷ lệ 5:1 thì số mẫu tối thiểu cần thiết là 140 (28*5).
Phương pháp chọn mẫu mà tác giả lựa chọn là phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện, nhằm tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát từ những doanh nghiệp hiện đang sử dụng DVKT mà tác giả có thể dễ dàng tiếp cận được.
Trong quá trình thu thập dữ liệu, tác giả đã khảo sát 165 doanh nghiệp, mỗi doanh nghiệp khảo sát từ 1 – 3 người với số bảng câu hỏi nhận được là 285 bảng. Vì đa số các doanh nghiệp hiện đang sử dụng DVKT chủ yếu là các DNNVV, thậm chí là doanh nghiệp siêu nhỏ nên số lượng nhân viên của doanh nghiệp cịn hạn chế, do đó số lượng nhân viên tham gia khảo sát cũng bị giới hạn, tùy thuộc vào quy mô của doanh nghiệp mà tác giả sẽ lựa chọn số lượng người khảo sát sao cho phù hợp. Sau khi loại bỏ các bảng khảo sát không đạt tiêu chuẩn, số lượng bảng khảo sát đủ điều kiện để phục vụ cho nghiên cứu là 150 bảng, tương ứng với 137 doanh nghiệp. Vì vậy, số mẫu nghiên cứu chính thức của đề tài là 150.
3.3.3. Đối tượng khảo sát, phương pháp khảo sát và thu thập dữ liệu
- Đối tượng khảo sát: Là các giám đốc, nhà quản lý, kế toán trưởng và nhân
viên kế toán của các doanh nghiệp tại TP. Hồ Chí Minh đang sử dụng DVKT được cung cấp bởi các doanh nghiệp cung cấp DVKT.
- Phương pháp khảo sát và thu thập dữ liệu: Tác giả lựa chọn phương pháp
chọn mẫu phi xác suất thuận tiện từ các doanh nghiệp có sử dụng DVKT tại TP. Hồ Chí Minh. Dữ liệu được thu thập thơng qua các bảng khảo sát hoàn chỉnh đã được điều chỉnh sau khi thực hiện phương pháp phỏng vấn chun gia thơng qua hai hình thức là phát tận tay người khảo sát và gửi qua email (thông qua công cụ Google Docs).
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.1. Phương pháp thống kê mô tả 3.4.1. Phương pháp thống kê mô tả 3.4.1.1. Thống kê mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu của đề tài là các khách hàng, hay nói cách khác là các doanh nghiệp hiện đang sử dụng DVKT của các doanh nghiệp cung cấp DVKT trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Mục đích của kỹ thuật này là tìm hiểu đặc điểm của các doanh nghiệp mà tác giả thực hiện khảo sát có phù hợp mục tiêu nghiên cứu hay
không? Những yếu tố sẽ được thống kê là các yếu tố thuộc về đặc điểm của doanh nghiệp như là: hoạt động lĩnh vực của doanh nghiệp, thời gian sử dụng DVKT của doanh nghiệp, chức vụ hiện tại, vai trò trong việc lựa chọn doanh nghiệp cung cấp DVKT và trình độ học vấn của các đối tượng trực tiếp tham gia khảo sát.
3.4.1.2. Thống kê tần số thang đo
Kỹ thuật này được sử dụng để thống kê tần số thang đo của 07 biến độc lập: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thông, Phương tiện hữu hình, Hình ảnh doanh nghiệp và Giá dịch vụ. Trong phương pháp này, tác giả sẽ tiến hành thống kê tần số mức độ lựa chọn đồng ý với các thang đo, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến quan sát, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng thang đo mà mình đang cần điều tra. Dựa vào kết quả này kết hợp cùng với kết quả nghiên cứu định lượng cuối cùng, tác giả có thể đưa ra các hàm ý chính sách cần thiết giúp nâng cao chất lượng DVKT cũng như gia tăng sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT của các doanh nghiệp cung cấp DVKT trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
3.4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các thang đo cần phải được kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha không chỉ là hệ số được sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo mà còn là được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Với phương pháp này, tác giả sẽ thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo của từng biến quan sát cụ thể và độ tin cậy thang đo chung cho cả một nhân tố. Các nhân tố sẽ được phân tích bao gồm: Sự tin cậy (với 04 biến quan sát), Khả năng đáp ứng (với 04 biến quan sát), Năng lực phục vụ (với 04 biến quan sát), Sự cảm thông (với 04 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (với 03 biến quan sát), Hình ảnh doanh nghiệp (với 03 biến quan sát), Giá dịch vụ (với 03 biến quan sát) và 03 biến quan sát để đo lường biến phụ thuộc – Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT.
Theo Nunnally và Bernstein (1978) và Peterson (1994) (trích theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), thang đo được đánh giá tốt và được chấp nhận phải đồng thời thỏa mãn 2 điều kiện là hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng (corrected item-total correlation) > 0,3. Các thang đo có giá trị Cronbach’s Alpha > 0,8 là thang đo được đánh giá là tốt và chất lượng; thang đo có giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là thang đo sử dụng được; thang đo từ 0,6 trở lên thì phải xem xét. Vậy thơng qua kết quả nghiên cứu, nếu biến quan sát nào không đạt yêu cầu thì bắt buộc phải loại bỏ, để tránh ảnh hưởng đến các bước tiếp theo nhằm xác định các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT của các doanh nghiệp cung cấp DVKT tại TP. Hồ Chí Minh.
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích thống kê đa biến được sử dụng để tóm tắt dữ liệu, rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát có mối quan hệ phụ thuộc với nhau thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu, rất có hiệu quả cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết của vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau ( Hair và cộng sự, 2010).
3.4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
- Kiểm định tính thích hợp của EFA (Kiểm định KMO)
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét tính thích hợp của các nhân tố và so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần (Norusis, 1994 trích theo Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 414). Nếu các biến quan sát của nhân tố Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thơng, Phương tiện hữu hình, Hình ảnh doanh nghiệp và Giá dịch vụ trong mơ hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lịng của khách hàng đối với chất lượng DVKT có trị số KMO có giá trị trong khoảng [0,5 - 1,0] thì nhân tố này thích hợp với dữ liệu thực tế và đạt tiêu chuẩn để thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo.
- Kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát
Đại lượng Bartlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét mối tương quan tổng thể giữa các biến quan sát với nhau. Nếu kiểm định của các biến quan sát có giá trị Sig. ≤ 0,05 thì chứng tỏ các biến quan sát có tương quan trong mỗi nhân tố, tuy nhiên điều này cũng chứng minh rằng các thang đo hình thành độc lập với nhau.
- Kiểm định phương sai trích
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố), do vậy Eigenvalue được sử dụng để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 và phương sai trích > 50% thì mới được giữ lại trong mơ hình các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT của các doanh nghiệp cung cấp DVKT tại TP. Hồ Chí Minh. Phương sai trích thể hiện phần trăm (%) thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các trọng số nhân tố (Factor loading) phải lớn hơn 0,5 trong EFA để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến.
- Đặt tên lại cho các biến
Trong q trình thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, sẽ xuất hiện rất nhiều tình trạng các biến quan sát thuộc các nhân tố như Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thơng, Phương tiện hữu hình, Hình ảnh doanh nghiệp và Giá dịch vụ sẽ hội tụ về chung một nhóm riêng biệt, khác với các biến quan sát cịn lại. Do đó, trong trường hợp này, chúng ta phải đặt tên lại cho nhân tố để đảm bảo với yêu cầu phân tích dữ liệu. Đây chính là điểm đặc trưng của phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc
- Kiểm định tính thích hợp của EFA (Kiểm định KMO)
Để chứng minh nhân tố Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT thích hợp với dữ liệu thực tế và đạt tiêu chuẩn để thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo, thì biến phụ thuộc phải có trị số KMO có giá trị trong khoảng [0,5 - 1,0].
- Kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát
Nếu kiểm định của các biến phụ thuộc có giá trị Sig. ≤ 0,05 thì chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong nhân tố Sự hài lịng của khách hàng đối với chất lượng DVKT.
- Kiểm định phương sai trích
Để phù hợp với tiêu chuẩn nghiên cứu thì bắt buộc nhân tố phải có Eigenvalue > 1 và phương sai trích > 50% - phương sai trích thể hiện phần trăm (%) thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của nhân tố) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Đặt tên lại cho các biến
Do chỉ thực hiện phân tích nhân tố khám phá cho một nhân tố riêng biệt, nên tác giả dự kiến các biến quan sát thuộc biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT chỉ hội tụ vào một nhóm duy nhất.
3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến 3.4.4.1. Kiểm định hệ số hồi quy 3.4.4.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Nếu giá trị Sig. trong bảng hệ số hồi quy của các nhân tố Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thơng, Phương Tiện hữu hình, Hình ảnh doanh nghiệp và Giá dịch vụ đều ≤ 0.05 thì điều đó đảm bảo rằng các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 95%. Vậy mơ hình hồi quy đa biến có 01 biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng DVKT và 07 biến độc lập gồm: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thông, Phương Tiện hữu hình, Hình ảnh doanh nghiệp và Giá dịch vụ.
3.4.4.2. Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
- Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Trong giai đoạn này, tác giả phải kiểm định R2 hiệu chỉnh (trong bảng Model Summaryb) để xác định bao nhiêu phần trăm (%) sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 07 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Sau khi kiểm định mức độ giải thích của mơ hình, bước tiếp theo sẽ là kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Ở bước này phải kiểm định ANOVA với trị