Nhóm yếu tố TT Mã Biến quan sát
Thời gian
1 TG1 Ơng/Bà khơng mất nhiều thời gian để tìm hiểu về DVHCC
2 TG2 Thời gian chờ đợi để nộp hồ sơ không quá lâu 3 TG3 Ơng/Bà khơng phải đi lại nhiều lần đế bổ sung thủ
tục
4 TG4 Hồ sơ đã được giải quyết đúng hẹn
5 TG5 Thời gian giải quyết hồ sơ là nhanh chóng
6 TG6 Liên hệ trong giờ hành chính là thuận tiện với Ơng/Bà
Cơng sức
7 CS1 Mất ít cơng sức để tìm kiếm thơng tin về DVHCC 8 CS2 Mất ít cơng sức để đi đến nơi cung cấp DVHCC 9 CS3 Vị trí giao dịch rất thuận tiện với Ổng/Bà 10 CS4 Tiếp cận với các DVHCC rất dễ dàng 11 CS5 Mất ít cơng sức để có thể sử dụng DVHCC
Tri thức- kinh nghiệm
12 KN2 Khơng cần có chun mơn vẫn có thể sử dụng DVHCC
13 KN3 Khơng cần có kinh nghiệm trước đó mà vẫn có thể sử dụng được DVHCC
14 KN4 Khơng cần phải có nhiều thơng tin để đưa ra quyết định sử dụng DVHCC
15 KN5 Sử dụng DVHCC khơng địi hỏi phức tạp về tri thức 16 KN6 Trong q trình sử dụng DVHCC khơng cần nhiều
thơng tin Cơ sở vật
chất, thiết bị 17 KN7
Các hướng dẫn sử dụng DVHCC nội dung rõ ràng, dễ hiểu
19 TB4 Cách sắp xếp, bố trí giao dịch tại bộ phận “một cửa, một cửa liên thông của quận” là hợp lý
20 TB5 Bộ phận một cửa được trang bị tương đối hiện đại
Phối hợp
21 PH4 Nhân viên thụ lý hồ sơ dễ dàng hiểu được những yêu cầu của Ông/Bà
22 PH5 Việc sử dụng DVHCC tốt hơn khi có sự phối hợp với nhân viên thụ lý hồ sơ
23 PH6 Có thể nhờ người khác thực hiện một số giai đoạn của quá trình DVHCC
24 PH7 Có thể nhờ người khác thay mặt thực hiện các thủ tục hành chính
Cảm xúc
25 CXl Ơng/Bà cảm thấy thoải mái khi sử dụng DVHCC 26 CX2 Ơng/Bà khơng phải căng thẳng khi sử dụng
DVHCC
27 CX3 Ơng/Bà khơng bị áp lực khi sử dụng DVHCC 28 CX4 Ơng/Bà ít khi phàn nàn về DVHCC
29 CX5 Ơng/Bà khơng phải lo lắng khi sử dụng DVHCC
Sự hài lòng
30 HLl Tơi cảm thấy hài lịng về kết quả xử lý công việc 31 HL2 Tôi tự tin và yên tâm khi đi làm giấy tờ ở cơ quan
hành chính
32 HL3 Tơi khơng phàn nàn gì về dịch vụ hành chính cơng ở đây
Mơ hình nghiên cứu được trình bày như sau:
Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh.
Trình bày giả thuyết nghiên cứu và kỳ vọng dấu:
H1: Tiết kiệm Thời gian có tương quan thuận với sự hài lòng của người dân đối với DVHCC;
H2: Tiết kiệm Cơng sức có tương quan thuận với sự hài lòng của người dân đối với DVHCC;
H3: Tri thức, kinh nghiệm có tương quan thuận với sự hài lịng của người dân đối với DVHCC;
H4: Thiết bị có tương quan thuận với sự hài lòng của người dân đối với DVHCC; H5: Phối hợp có tương quan thuận với sự hài lòng của người dân đối với
DVHCC;
H6: Cảm xúc có tương quan thuận với sự hài lòng của người dân đối với DVHCC.
4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.5.1. Ma trận hệ số tương quan Pearson:
H1+ H2+ H3+ H4+ H5+ H6+ Phối hợp Thời gian Công sức Thiết bị Tri thức-kinh nghiệm Sự hài lòng của người dân Cảm xúc
Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, cần phải xem xét mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, người ta sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lượng. Kiểm tra biến phụ thuộc và biến độc lập xem có tương quan với nhau không, trị tuyệt đối của hệ số tương quan (r) cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập càng lớn (gần 1) thì mối quan hệ giữa các biến với nhau càng chặt chẽ, nếu hệ số tương quan dương chứng tỏ biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ thuận chiều, nếu hệ số tương quan âm chứng tỏ biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ ngược chiều nhau.
Giá trị của r cho biết khơng có mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến chưa hẳn có nghĩa là hai biến đó khơng có mối quan hệ. Do đó, hệ số tương quan tuyến tính chỉ nên được sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính (Hồng Trọng, 2008).
Nếu hai biến tương quan với nhau thì có hệ số tương quan Pearson trị tuyệt đối r lớn hơn 1. Kiểm tra giữa hai biến độc lập có sự tương quan với nhau khơng để lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê trong kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến, trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao. Trong quá trình phân tích hồi quy bội, đa trọng tuyến được SPSS chuẩn hóa bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.