CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kiểm định thang đo và mơ hình đo lường
Nghiên cứu sử dụng mơ hình Servqual để đo lường tuy nhiên đã điều chỉnh cho phù hợp với ứng dụng vào loại hình dịch vụ Cân điện tử. Do đó, các thang đo được sử dụng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu này phải được kiểm định lại tại thị trường Thành Phố Hồ Chí Minh và loại hình dịch vụ Cân điện tử là hết sức cần thiết.
Công cụ Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của từng thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ Cân điện tử, cảm nhận giá cả, sự hài lịng của khách hàng. Sau đó, tồn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần chất lượng cảm nhận dịch vụ Cân điện tử tại thị trường Thành Phố Hồ Chí Minh. Cơng việc này cũng được thực hiện cho các thang đo khái niệm về sự hài lòng của khách hàng. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 2 bằng phương pháp hồi quy đa biến.
4.3.1 Đo lường độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát và những thang đo không phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein (1994). Và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2004; Hoàng Thị Phương Thảo& Hoàng Trọng, 2006) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Với lĩnh vực dịch vụ Cân điện tử, nghiên cứu này cũng có thể được xem như mới tại Việt Nam, do vậy có thể chấp nhận thang đo với Cronbach Alpha lớn hơn 0.6.
Hình 4-1: Quy trình kiểm định thang đo
Bảng 4-2 Trình bày hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến-tổng của các thang đo. Hệ số Cronbach Alpha của tất cả các thang đo điều lớn hơn 0.7. Các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước kế tiếp.
Thang Đo Cronbach’s Anpha Phân tích nhân tố EFA Kiểm định các giả thuyết
Kiểm định độ tin cậy thang đo
Kiểm định giá trị hội tụ thang đo:
*Giá trị hội tụ *Giá trị phân biệt
Bảng 4-2: Hệ số Cronbach’s Anpha của các thang đo
STT Thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach’s Anpha Hệ số tương quan giữa biến tổng nhỏ nhât 1 Tin cậy(Tincay) 7 0.851 0.489 2 Đáp ứng(Dapung) 4 0.815 0.571 3 Hữu hình (Huuhinh) 4 0.825 0.576 4 Năng lực (Nangluc) 4 0.832 0.575 5 Đồng cảm(Dongcam) 5 0.877 0.586 6 Cảm nhận giá cả(Giaca) 3 0.759 0.509 7 Sự hài lòng(Hailong) 4 0.876 0.644
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Tồn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay khơng. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau: (1) Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05, (2) Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại, (3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%, (4) Hệ số eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson, 1998), (5) Khác biệt hệ số
tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett nhằm xem xét giả thuyết về mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là hệ số tương quan đơn giữa các yếu tố thành phần và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu. Hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan trọng và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.3 thì cỡ mẫu nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75 ( Hair & ctg (1998).
4.3.2.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các thành phần của chất lượng dịch vụ cân điện tử và cảm nhận giá cả.
Theo Hair & ctg (2006) ta có KMO=0.928 >0.5 và Sig=0.000<0.05. Tại hệ số Eigenvalue là 1.288 > 1 và phương sai trích được là 60.371% > 50%. Tuy nhiên để có giá trị hội tụ hệ số tải nhân tố phải > 0.5 do đó các biến bị loại vì hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 đó là: Giaca3, Dapung4, Dongcam5, Nangluc4, Nangluc3.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy 27 biến quan sát trong 6 nhân tố : 5 thành phần của thang đo chất lượng và 1 nhân tố về giá được gom thành 4 nhân tố với 22 biến quan sát như bảng bên dưới.
Bảng 4-3: Kết quả EFA các thành phần thang đo chất lượng dịch vụ và giá cả cảm nhận
Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s
Hệ số KMO 0.928
Hệ số Bartlett’s 4.509E3
Mức ý nghĩa Sig 0.000
Thành phần Hệ số Eigenvalues Phương sai trích %
1 12.060 44.665 2 1,601 50.595 3 1.351 55.600 4 1.288 60.371 Thành phần 1 2 3 4 Tincay7 0.691 Dapung1 0.666 Giaca1 0.636 Dapung2 0.593 Dapung3 0.590 Giaca2 0.581 Nangluc2 0.574 Nangluc1 0.528 Huuhinh3 0.752 Huuhinh4 0.637 Huuhinh1 0.617 Huuhinh2 0.616 Tincay6 0.545 Tincay5 0.531 Dongcam1 0.772 Dongcam2 0.745 Dongcam3 0.739 Dongcam4 0.698 Tincay3 0.778 Tincay2 0.760 Tincay1 0.755 Tincay4 0.613
Từ bảng 4-3 trên ta thấy có sự gom biến từ phân tích EFA nên ta tiến hành đặt tên biến lại như sau: (1) Năng lực đáp ứng (2) Hữu hình (3) Đồng cảm (4) Tin cậy. Trong đó biến Năng lực đáp ứng bao gồm những yếu tố như: tin tưởng vào chất lượng dịch vụ được cung cấp, thủ tục lắp đặt nhanh và thuận tiện, sẵn sàng hỗ trợ từ xa mọi lúc mọi nơi, nhân viên với trình độ cao và tạo được sự tin tưởng cho khách hàng, bên cạnh yếu tố giá hợp lý.
Ta tiến hành kiểm tra lại hệ số Cronbach’s Anpha
Bảng 4-4: Kết quả Cronbach’s Anpha lần 2
STT Thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach’s Anpha Hệ số tương quan giữa biến tổng nhỏ nhât 1 Năng lực đáp ứng (NLDU) 8 0.875 0.530 2 Hữu hình (Huuhinh) 6 0.835 0.528 3 Đồng cảm (Dongcam) 4 0.877 0.687 4 Tin cậy (Tincay) 4 0.853 0.576
Hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo điều lớn hơn 0.8. Các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các thang đo mới này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần 2 trong bước kế tiếp.
Bảng 4-5: Kết quả EFA lần 2 Thành phần Thành phần 1 2 3 4 Tincay7 0.698 Dapung1 0.673 Giaca1 0.644 Dapung3 0.623 Dapung2 0.623 Giaca2 0.585 Nangluc2 0.584 Nangluc1 0.532 Dongcam1 0.771 Dongcam2 0.754 Dongcam3 0.751 Dongcam4 0.717 Huuhinh3 0.730 Huuhinh2 0.623 Huuhinh4 0.621 Huuhinh1 0.619 Tincay6 0.592 Tincay5 0.539 Tincay2 0.793 Tincay3 0.775 Tincay1 0.759 Tincay4 0.637
4.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo sự hài lòng của khách hàng
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO là 0.79 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-quare Bartlett đạt giá trị 573.070 với mức ý nghĩa là 0.000 với hệ số Eigenvalue là 2.92 phương sai trích được là 73.003 %. Do vậy thang đo là chấp nhận được.
Bảng 4-6: Kết quả EFA đối với thang đo sự hài lòng
Hệ số KMO 0.790
Thống kê Chi-quare Bartlett 573.070
Mức ý nghĩa 0.000
Thành phần Hệ số Eigenvalues Phương sai trích Phương sai tích lũy
1 2.920 73.003 73.003
2 0.511 12.768 85.771
3 0.342 8.557 94.328
4 0.227 5.672 100.000
4.3.2.3 Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu từ kết quả EFA
Như vậy các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach’s Anpha và phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.
Bảng 4-7: Hệ số Conbach’s Anpha của mơ hình được điều chỉnh.
Khái niệm Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy Anpha Phương sai trích % Đánh giá Năng lực đáp ứng(Nldu) 8 0.875 63.48% Đạt yêu cầu Phương tiện hữu hình (Huuhinh) 6 0.835 Mức độ đồng cảm (Dongcam) 4 0.877 Mức độ tin cậy (Tincay) 4 0.853 Sự hài lòng (Hailong) 4 0.876 73.003%
Như vậy mơ hình nghiên cứu điều chỉnh từ phân tích nhân tố khám phá được đưa ra bao gồm 4 biến độc lập là:
(1) Năng lực đáp ứng (Nldu)
(2) Phương tiện hữu hình (Huuhinh) (3) Mức độ đồng cảm (Dongcam) (4) Mức độ tin cậy (Tincay)
và 1 biến phụ thuộc là Sự hài lịng (Hailong).
Từ đó đưa ra giả thuyết mới là:
(1) H1: Năng lực đáp ứng của doanh nghiệp cung cấp dịch vụ Cân điện tử có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng.
(2) H2: Phương tiện hữu hình của doanh nghiệp cung cấp dịch vụ Cân điện tử có mối liên hệ thuận với sự hài lịng của khách hàng.
(3) H3: Mức độ đồng cảm của doanh nghiệp cung cấp dịch vụ có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng.
(4) H4: Mức độ tin cậy của khách hàng đối với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ có mối liên hệ thuận với sự hài lòng của khách hàng.
Và mơ hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả EFA:
Hình 4-2: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả EFA
4.4 Kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter) đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Mơ hình hồi quy cần thực hiện là mơ hình hồi quy bội nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ của chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ.
Năng lực đáp ứng (Nldu)
Phương tiện hữu hình (Huuhinh) Mức độ đồng cảm(Dongcam) Mức độ tin cậy(Tincay) Sự hài lòng của khách hàng (Hailong) H1(+) H2(+) H3(+) H4(+)
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình. Tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Do vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin-Watson < 3) và hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF <10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² là 0.521 và R² điều chỉnh là 0.514. Mơ hình này giải thích được 51.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng (Hailong) là do các biến độc lập trong mơ hình tạo ra, cịn lại 48.6% biến thiên được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình. Điều này có nghĩa là chất lượng dịch vụ càng cao thì khách hàng hài lòng về nhà cung cấp dịch vụ càng nhiều. Và giá tri Durbin-Watson là 1.971, giá trị này lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến. Như vậy mơ hình hồi quy bội là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng dưới.
Bảng 4-8: Hệ số Durbin-Watson, Beta, Sig và hệ số đa cộng tuyến VIF R R2 R2 hiệu chỉnh Hệ số Durbin- R R2 R2 hiệu chỉnh Hệ số Durbin- Watson 1 .722a 0.521 0.514 1.971 Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig Đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận biên Hệ số phóng đại phương sai VIF Hằng số 0.735 0.201 3.663 0.000 NLDU 0.375 0.074 0.350 5.095 0.000 0.385 2.595 HH 0.217 0.070 0.202 3.099 0.002 0.427 2.344 DC 0.206 0.052 0.240 3.970 0.000 0.497 2.014 TC 0.027 0.053 0.029 0.504 0.614 0.562 1.781
Kết quả cho thấy trong 4 biến tác động đưa vào mơ hình phân tích hồi quy có 3 biến tác động có mối quan hệ tuyến tính với biến Sự hài lịng (Hailong). Đó là các biến Năng lực đáp ứng (NLDU) với Sig. = 0.000, Phương tiện hữu hình
(HH) với Sig. = 0.002, Mức độ đồng cảm (DC) với Sig. = 0.000. Biến còn lại là biến Mức độ tin cậy (TC) khơng có ý nghĩa thống kê vì có giá trị Sig. > 0.05. Do đó bác bỏ giả thuyết H4, ba giả thuyết cịn lại là H1, H2, H3 được chấp nhận.
Phân tích hồi quy cho ta phương trình hồi quy tuyến tính đã chuẩn hóa như sau :
Y = 0.35X1 + 0.202X2 + 0.24X3
Trong đó :
Y : Sự hài lịng (HL)
X1 : Năng lực đáp ứng (NLDU)
X2 : Phương tiện hữu hình (HH)
X3 : Mức độ đồng cảm (DC)
4.5 Phân tích cảm nhận của khách hàng về của chất lượng dịch vụ Cân điện tử tử
Để xác định tầm quan trọng của các yếu tố đến yếu tố của Sự hài lòng, ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta chuẩn hóa nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đối với Sự hài lòng. Xét hệ số Beta chuẩn hóa ta thấy rằng nhân tố Năng lực đáp ứng (NLDU) có tác động mạnh nhất đến Sự hài lịng vì có hệ số Beta chuẩn hóa lớn nhất = 0.35 với Sig. = 0.000. Điều này có nghĩa rằng cảm nhận về năng lực đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lịng sẽ tăng lên 0.35, do vậy khách hàng sẽ xem trọng năng lực đáp ứng nhất. Và kế đến là nhân tố mức độ đồng cảm có hệ số Beta= 0.24 và cuối cùng có tác động yếu nhất là phương tiện hữu hình có hệ số Beta= 0.202.
Dùng kiểm định One Sample T-Test so sánh giá trị trung bình của các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Cân điện tử với giá trị điểm giữa của thang đo
(Trung hòa = 3) để đánh giá mức độ cảm nhận của các cá nhân được khảo sát. Kết quả được trình bày trong bảng dưới.
Trong đó, khách hàng đánh giá cao nhất hiện nay đó là thành phần Năng lực đáp ứng ( NLDU) được đánh giá ở mức độ là 4.0084 và nó cũng tác động lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số Beta là 0.35, tiếp theo là thành phần Mức độ đồng cảm là 3.9480 với hệ số Beta 0.24 và cuối cùng là được đánh giá thấp nhất là thành phần phương tiện hữu hình là 3.9133 với hệ số Beta 0.202.
Bảng 4-9: Giá trị trung bình của các yếu tố ảnh hưởng