Đánh giá các thang đo

Chương 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

4.3. Đánh giá các thang đo

Như đã trình bày ở chương 3, thang đo các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng Nhật sử dụng dịch vụ giao nhận vận tải gồm 5 nhân tố (1) Tin cậy, được đo lường bằng 5 biến quan sát, ký hiệu từ R1 đến R5; (2) Dịch vụ khách hàng, đo lường bằng 8 biến quan sát, ký hiệu từ C1 đến C8 (3); Phương tiện hữu hình, đo lường bằng 4 biến quan sát, ký hiệu từ T1 đến T4; (4) Giá dịch vụ, đo lường bằng 3 biến quan sát, ký hiệu từ P1 đến P3; (5) Thời gian vận chuyển, đo lường bằng 3 biến quan sát, ký hiệu từ Ti1đến Ti3. Thang đo mức độ thỏa mãn của khách hàng được đo lường bằng 3 biến quan sát, ký hiệu từ S1 đến S3.

Các thang đo được đánh giá sơ bộ thơng qua hai cơng cụ chính:

- Hệ sớ tin cậy Cronbach’s Alpha.

- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor

analysis).

4.3.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Các thang đo đều được đánh giá độ tin cậy (thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0 for Windows). Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục đưa vào kiểm tra. Các biến có hệ sớ tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).

4.3.1.1. Thang đo chất lượng dịch vụ

Kết quả Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo được trình bày trong các bảng sau:

(Xin xem bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố tin cậy ở trang tiếp theo)

Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố tin cậy

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

R1 15.14 2.300 .376 .646 R2 15.07 2.111 .377 .657 R3 14.75 2.395 .440 .618 R4 14.77 2.106 .563 .558 R5 14.76 2.519 .424 .628 Alpha = 0,673

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Nhân tớ tin cậy có Cronbach’s Alpha là 0,673. Các hệ số tương quan biến

tổng của các biến đo lường thành phần này đều đạt được tiêu chuẩn cho phép(>0.3). Nhỏ nhất là 0,376 (biến R1) và cao nhất là 0,563 (biến R4). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.3: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố dịch vụ khách hàng

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

C1 25.94 9.019 .666 .798 C2 25.90 8.749 .743 .787 C3 25.89 8.667 .751 .785 C4 25.75 9.209 .678 .797 C5 25.53 10.587 .328 .839 C6 25.56 10.643 .297 .843 C7 25.88 8.445 .786 .779 C8 25.34 10.635 .242 .853 Alpha = 0,832

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Nhân tố dịch vụ khách hàng có Cronbach’s Alpha là 0,832. Biến C8 (Nhân viên phục vụ chu đáo trong cả mùa cao điểm) và biến C6 (cách trả lời của nhân viên

làm tôi cảm thấy tự tin khi sử dụng dịch vụ) lần lượt có hệ số tương quan biến tổng khá nhỏ là 0,242 và 0,297; nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3. Vì vậy, biến C8 và C6 bị loại trong phân tích EFA tiếp theo. Hệ sớ tương quan biến tổng của các biến còn lại đều đạt chuẩn cho phép cho nên được tiếp tục sử dụng.

Bảng 4.4: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố phương tiện hữu hình

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

T1 11.34 3.555 .840 .899

T2 11.30 3.407 .888 .882

T3 11.37 3.563 .857 .893

T4 11.21 3.802 .726 .936

Alpha = 0,926

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Nhân tố phương tiện hữu hình có Cronbach’s Alpha là 0,926. Các hệ số

tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt được tiêu chuẩn cho phép (>0,3). Nhỏ nhất là 0,726 (biến T4) và cao nhất là 0,888 (biến T2). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.5: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố giá dịch vụ

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

P1 5.55 1.140 .688 .767

P2 5.79 .999 .676 .766

P3 6.27 .884 .706 .743

Alpha = 0,826

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Nhân tố giá dịch vụ có Cronbach’s Alpha là 0,826. Các hệ số tương quan

0,3). Nhỏ nhất là 0,676 (biến P2) và cao nhất là 0,706 (biến P3). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.6: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố thời gian vận chuyển

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

Ti1 7.72 .905 .482 .946

Ti2 7.11 .871 .829 .581

Ti3 7.16 .880 .717 .677

Alpha = 0,808

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Nhân tớ giá dịch vụ có Cronbach’s Alpha là 0,808. Các hệ sớ tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt được tiêu chuẩn cho phép (> 0,3). Nhỏ nhất là 0,482 (biến Ti1) và cao nhất là 0,829 (biến Ti2). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

4.3.1.2. Thang đo mức đợ thỏa mãn của khách hàng

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo khái niệm mức độ thỏa mãn của người sử dụng đạt yêu cầu 0,669. Hơn nữa, các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường khái niệm này cũng đạt được tiêu chuẩn cho phép là lớn hơn 0,3, nhỏ nhất là S2 = 0,301, và cao nhất là S3 = 0,623. Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.7: Cronbach’s Alpha của thang đo mức độ thỏa mãn của khách hàng

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến – tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

S1 6.88 .541 .546 .482

S2 7.30 .751 .301 .782

S3 6.82 .529 .623 .373

Alpha = 0,669

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20. 4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Tiếp theo, phân tích nhân tớ khám phá EFA (exploratory factor analysis) dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Các biến đã đạt yêu cầu trong Cronbach alpha đều được đưa vào phân tích EFA. Trong nghiên cứu chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một sớ ít nhân tớ cơ bản có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tớ có eigenvalue là 1. Các biến có trọng sớ (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Sampling Adequacy) được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tớ. Trị sớ của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tớ có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

4.3.2.1. Thang đo chất lượng dịch vụ

Phân tích nhân tớ khám phá EFA tổ hợp 21 biến quan sát sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng phân tích Cronbach’s Alpha (đã loại biến C6 và biến C8) và kết quả thu được như sau:

Hệ số KMO = 0,811 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s test có mức ý nghĩa sig là 0,000 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Kết quả EFA thu được 5 nhân tố tại eigenvalue là 1,394. Tổng phương sai trích được 80,198% (> 50%), nghĩa là khả năng sử dụng 5 nhân tớ này để giải thích cho 21 biến quan sát là 80,198 %.

Bảng 4.8: Kiểm định KMO

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .811

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 2541.087

df 210

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Trong bảng Rotated Component Matrix thì cho thấy các nhân tớ đều có hệ sớ factor loading lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu nên không loại biến nào khỏi thang đo.

Bảng 4.9: Kết quả phân tích EFA của thang đo chất lượng dịch vụ

Rotated Component Matrixa

Biến quan sát Nhân tố

1 2 3 4 5 C7 .937 R1 .884 C3 .870 C1 .868 R2 .844 C2 .784 C4 .727 C5 .896 R4 .870 R3 .855 R5 .842 T2 .927 T1 .902 T3 .883 T4 .816 P3 .832 P2 .828 P1 .795 Ti2 .940 Ti3 .933 Ti1 .604 Egigenvalue 6.491 3.767 3.363 1.827 1.394

Phương sai trích 30.910 17.937 16.014 8.698 6.640

Cronbach Alpha .943 .907 .926 .826 .808

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Như vậy, tổng cộng có 5 nhân tố được rút trích bao gồm 21 biến:

Nhân tố thứ nhất bao gồm 7 biến: sự quan tâm; sự ân cần, niềm nở; giải đáp

sự sẵn lòng giúp đỡ khách hàng. Nhân tố này được đặt tên là dịch vụ khách hàng.

Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến: Năng lực chuyên môn nhân viên; khả năng

cung cấp dịch vụ lần đầu tiên; sự cẩn thận trong quá trình cung cấp dịch vụ; thời gian thực hiện dịch vụ. Nhân tố này được đặt tên là năng lực phục vụ.

Nhân tố thứ ba gồm 4 biến: cơ sở vật chất; địa điểm công ty; bộ mặt văn phòng, nhân viên; hệ thống đại lý. Nhân tố được đặt tên là phương tiện hữu hình.

Nhân tố thứ tư bao gồm 3 biến: mối quan hệ giữa giá và chất lượng dịch vụ;

sự chấp nhận về giá; so sánh giá dịch vụ. Nhân tố này được đặt tên là giá dịch vụ.

Nhân tố thứ năm bao gồm 3 biến: Thời gian vận chuyển; giao hàng đúng thời

hạn; sự đa dạng của lịch trình vận chuyển hàng. Nhân tố này được đặt tên là thời

gian vận chuyển.

4.3.2.2. Thang đo sự hài lòng của khách hàng

Dùng phân tích EFA sử dụng với phương pháp trích nhân tớ principal component và phép quay varimax để trích được một nhân tố duy nhất tại eigenvalue là 1,825, hệ số KMO = 0,566 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s là 0,000. Phương sai trích được là 60,844% (>50%) đạt yêu cầu. Các biến có hệ số factor loading đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố sự hài lòng khách hàng.

Bảng 4.10: kết quả phân tích EFA của thang đo mức độ hài lòng

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. .566 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 86.577 df 3 Sig. .000 Component Matrixa

Biến quan sát Nhân tố 1

S3 .881

S1 .847

S2 .576

eigenvalue 1.825

Phương sai trích 60.844

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20. 4.4. Hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu

Theo Phân tích EFA, không có biến nào được loại bỏ trong tổng số 21 biến và được tập hợp thành 5 nhân tố chính tác động đến sự hài lòng khách hàng: Dịch vụ khách hàng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình, giá dịch vụ, thời gian vận chuyển. Mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh cho phù hợp để đảm bảo việc kiểm

định giả thuyết của mơ hình tiếp theo.

Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh sau khi phân tích EFA

H1

H2 H3

H4 H5

Nguồn: Kết quả kiểm định của tác giả

Từ mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh, Có các giả thuyết nghiên cứu:

Giả thuyết H1: Cảm nhận của khách hàng từ việc được chăm sóc từ khâu

dịch vụ khách hàng tăng hay giảm thì mức độ thỏa mãn của họ đối với dịch vụ đó tăng hay giảm theo.

Giả thuyết H2: Cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ cho họ tăng

hay giảm thì mức độ thỏa mãn của họ đối với dịch vụ đó tăng hay giảm theo.

Giả thuyết H3: Cảm nhận của khách hàng về phương tiện hữu hình của dịch

vụ tăng hay giảm thì mức độ thỏa mãn của họ đối với dịch vụ đó tăng hay giảm theo.

SỰ HÀI LÒNG KHÁCH HÀNG Dịch vụ khách hàng

(Customer services)

Thời gian vận chuyển (Transit time) Năng lực phục vụ

(services ability) Phương tiện hữu hình

(Tangibility)

Giá dịch vụ (Service price)

Giả thuyết H4: Cảm nhận của khách hàng về sự phù hợp của giá cả dịch vụ

càng cao thì mức độ thỏa mãn của họ đới với dịch vụ càng cao.

Giả thuyết H5: Cảm nhận của khách hàng về thời gian vận chuyển đáp ứng

được đúng tiến độ giao hàng càng cao thì mức độ thỏa mãn của họ đới với dịch vụ càng cao.

4.5. Kiểm định mơ hình đã hiệu chỉnh và giả thuyết nghiên cứu

Mơ hình lý thuyết sau khi được hiệu chỉnh từ phân tích EFA có 6 khái niệm nghiên cứu, là (1) dịch vụ khách hàng, (2) năng lực phục vụ, (3) phương tiện hữu hình, (4) giá dịch vụ, (5) thời gian vận chuyển, (6) sự hài lòng của khách hàng.

Trong đó, sự hài lòng của khách hàng là khái niệm phụ thuộc, 5 khái niệm còn lại là những khái niệm độc lập và được giả định là các yếu tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng.

Tiến hành phân tích hời qui để xác định cụ thể trọng sớ của từng nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Giá trị của các nhân tố được dùng để chạy hời qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hời qui được thực hiện bằng phương pháp hời qui tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 20.0.

Với giả thuyết trên, phương trình hời quy tuyến tính như sau: Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5

Trong đó:

- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lòng của khách hàng.

- βo, β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy.

- X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập theo thứ tự: Dịch vụ khách hàng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình, giá dịch vụ, thời gian vận chuyển.

Sau khi chạy hời quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0,609 và R2 điều chỉnh = 0,594. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 59,4%, nghĩa là mơ hình hời quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 59,4%.

(xem bảng 4.11: Kết quả phân tích hời quy của mơ hình lý thuyết ở trang tiếp theo)

Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy của mơ hình lý thuyết

Model Summaryb

Model R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng

1 .780a .609 .594 .22979

a. Predictors: (Constant), thoigian, phuongtien, gia, nangluc, dichvu b. Dependent Variable: suhailong

ANOVAa

Model Tởng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 10.863 5 2.173 41.144 .000b Số dư 6.970 132 .053 Tổng 17.833 137

a. Dependent Variable: suhailong

b. Predictors: (Constant), thoigian, phuongtien, gia, nangluc, dichvu

Coefficientsa

Model Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

t Sig. Thống kê cộng tuyến

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) .905 .237 3.811 .000 dichvu .341 .040 .534 8.608 .000 .769 1.300 nangluc .136 .048 .170 2.839 .005 .822 1.217 phuongtien .010 .035 .017 .275 .784 .819 1.221 gia .244 .047 .326 5.211 .000 .758 1.319 thoigian .032 .047 .040 .677 .500 .864 1.158

a. Dependent Variable: suhailong

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả qua phần mềm SPSS 20.

Bảng tóm tắt mẫu (Moldel Summary) cho thấy hệ số tương quan bội R = 0,780, phản ánh mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến nguyên nhân X1, X2, X3, X4, X5 với biến kết quả Y.

pháp phân tích hời quy bội với 5 nhân tố của chất lượng dịch vụ được đưa vào cùng 1 lúc (enter) thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết.