CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.4.5 Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính
4.4.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
dụng dịch vụ logistics ta có phương trình hồi qui đa biến như sau:
SAS = β0 + β1*REI+ β2*PRO+ β3*PRI (4.1)
Trong đó:
o Biến phụ thuộc (Y): SAS – Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ
logistics của NCC dịch vụ Logistics.
o Biến độc lập (Xi): REI – Uy tín và năng lực của NCC dịch vụ logistics,
PRO – Quá trình phục vụ của NCC dịch vụ logistics, PRI – Giá cả dịch vụ của NCC dịch vụ logistics.
o βk là hệ số hồi qui riêng phần ( k=0,.3)
4.4.5.2 Xem xét ma trận hệ số tương quan
Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc SAS và 3 biến độc lập: REI, PRO và PRI được thiết lập. Căn cứ vào hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 5% để xây dựng mơ hình hồi qui. Kết quả phân tích tương quan với hệ số Peason và kiểm định 2 phía có kết quả như sau:
Bảng 4.10 Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Uy tín và năng lực (REI) Q trình phục vụ (PRO) Giá cả (PRI) Hài lịng (SAS) Pearson Correlation 1 .609** .251** .728** Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 Uy tín và năng lực (REI) N 157 157 157 157 Pearson Correlation .609** 1 .406** .682** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Quá trình phục vụ (PRO) N 157 157 157 157 Pearson Correlation .251** .406** 1 .376** Giá cả
(PRI) Sig. (2-tailed) .002 .000 .000
Pearson Correlation .728** .682** .376** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Hài lòng (SAS) N 157 157 157 157 **. Mức ý nghĩa 1%
Hệ số tương quan giữa SAS và 3 biến độc lập là khá cao (thấp nhất là PRI 0,376). Sơ bộ chúng ta có thể kết luận 3 biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình giải thích cho biến SAS. Cũng qua ma trận cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau cũng cao (thấp nhất là 0,251). Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần tiến hành để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
4.4.5.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Thực hiện kiểm tra 4 giả định hồi qui cho từng cặp (Xi,Y)
Giả định liên hệ tuyến tính (linearity) và phương sai bằng nhau
Giả định được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Sandardized residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Qua biểu đồ 4.1, kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Có thể kết luận rằng, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Biểu đồ 4.1 Biểu đồ kiểm định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Giả định phương sai của sai số không đổi (Equal variance – homoscedasticity)
đối của phần dư lần lượt là 0,300; 0,393 và 0,113 (tương ứng với 30%, 39,3% và 11,3% > α=5%). Điều này cho thấy không thể bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.11 Kiểm định tương quan hạng Spearman
Uy tín và năng lực (REI) Q trình phục vụ (PRO) Giá cả (PRI) ABS phandu Correlation Coefficient 1.000 .496 ** .221** -.083 Sig. (2- tailed) . .000 .006 .300 Uy tín và năng lực (REI) N 157 157 157 157 Correlation Coefficient .496 ** 1.000 .406** -.069 Sig. (2- tailed) .000 . .000 .393 Quá trình phục vụ (PRO) N 157 157 157 157 Correlation Coefficient .221 ** .406** 1.000 -.127 Sig. (2- tailed) .006 .000 . .113 Giá cả (PRI) N 157 157 157 157 Correlation Coefficient -.083 -.069 -.127 1.000 Sig. (2- tailed) .300 .393 .113 . Spearma n's rho ABSphandu N 157 157 157 157 **. Mức ý nghĩa 1%
Giả định phần dư có phân phối chuẩn (Normality Distribute)
Biểu đồ 4.2 – Biểu đồ Histogram cho biến phần dư chuẩn hóa của biến phụ thuộc cho giá trị trung bình mean ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std. = ≈ 1, cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi
phạm.
Biểu đồ 4.2 Biểu đồ Histogram cho phần dư
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư (No Autocorrelation)
Đại lượng d (Durbin-Wastson) có giá trị biến thiên nằm trong khoảng từ 0 đến 4. Các phần dư khơng có tương quan với nhau có giá trị d gần bằng 2. Kết quả phân tích tương quan giữa các phần dư cho thấy giá trị d = 1,819 (Bảng 4.12), gần bằng 2. Vậy với giá trị d này có thể kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư. Bảng 4.12 Bảng kết quả kiểm tra giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Model Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .795a .632 .624 .48960 1.819
a. Nhân tố dự báo: (Constant), Giá cả (PRI), Uy tín và năng lực (REI), Q trình phục vụ (PRO) b. Biến phụ thuộc: Hài lòng (SAS)
Kết quả 4 giả định hồi qui đều đạt u cầu. Như vậy, mơ hình hồi qui tuyến tính (4.1) có thể sử dụng được.
4.4.5.4 Hồi qui tuyến tính bội
Bảng 4.13 Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qui chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến B Std.
Error Beta t Sig.
Độ chấp nhận của biến VIF (Constant) .084 .237 .355 .723 Uy tín và năng lực (REI) .555 .069 .497 8.034 .000 .629 1.590 Quá trình phục vụ (PRO) .326 .064 .331 5.056 .000 .560 1.785 Giá cả (PRI) .116 .054 .116 2.163 .032 .835 1.198
Biến phụ thuộc: Hài lòng SAS
Dựa vào bảng 4.13, cho thấy giá trị Sig. của ba biến độc lập rất nhỏ (0,000 và 0,032), nhỏ hơn α=5% (0,05) nên cả ba hệ số hồi qui riêng phần trên đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi qui.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.14 Hệ số R2 điều chỉnh Model Hệ số R Hệ số R2 Model Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate 1 .795a .632 .624 .48960
a. Nhân tố dự báo: (Constant), Giá cả (PRI), Uy tín và năng lực (REI), Quá trình phục vụ (PRO)
b. Biến phụ thuộc: Hài lòng (SAS)
Hệ số R2 điều chỉnh ở bảng 4.14 có giá trị là 0,624 (tương đương 62,40%). Điều này có nghĩa là mơ hình giải thích được 62,40% biến thiên của dữ liệu hay ba nhân tố này giải thích được 62,40% biến thiên dữ liệu, 37,60% còn lại là do các nguyên nhân khác.
Hệ số hồi qui riêng phần
Bằng kỹ thuật thống kê F, ta nhận được giá trị Sig. = 0,000 từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.15) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy có thể bác bỏ
giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0. Mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Vậy, mơ hình sử dụng được.
Bảng 4.15 Bảng phân tích phương sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 62.880 3 20.960 87.439 .000a
Residual 36.676 153 .240
1
Total 99.556 156
a. Nhân tố dự báo: (Constant), Giá cả (PRI), Uy tín và năng lực (REI), Q trình phục vụ (PRO) b. Biến phụ thuộc: Hài lòng (SAS)
Hiện tượng đa cộng tuyến
Mơ hình hồi qui đa biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến vì hệ số phóng đại phương sai VIF (bảng 4.13) lần lượt là 1,590; 1,785 và 1,198 đạt yêu cầu VIF<10. Nghĩa là, các biến độc lập khơng có tương quan với nhau. Hay mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi qui tuyến tính bội
Từ bảng 4.13, bảng kết quả hồi qui tuyến tính bội, hệ số hồi qui của biến độc lập Uy tín và năng lực (REI) là lớn nhất, kế đến là Quá trình phục vụ (PRO) và thấp nhất Giá cả (PRI).
Với tập dữ liệu thu thập được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, thì phương trình hồi qui tuyến tính bội thể hiện mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics:
SAS = 0,084 + 0,555*REI + 0,326*PRO + 0,116*PRI (4.2)
4.4.6 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.16 Bảng kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Diễn giải giả thuyết Sig.
VIF
( <10) Kết quả
H1
Thành phần Uy tín và năng lực (REI) có mối tương quan dương (cùng chiều) với sự hài lòng.
.000 1.590 Chấp nhận
H2
Thành phần Quá trình phục vụ (PRO)
H3 Thành phần Giá cả (PRI) có mối tương
quan dương (cùng chiều) với sự hài lòng. .032 1.198 Chấp nhận Qua bảng 4.16, các giá trị Sig. đều nhỏ hơn α= 5% nên cả ba nhân tố đều có ý nghĩa trong mơ hình. Vậy cả ba giả thuyết H1, H2, H3 đều được chấp nhận. Trong mơ hình hồi qui hồn chỉnh (phương trình (4.2)), các hệ số hồi qui đều mang dấu dương (+) cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics chịu tác động thuận chiều (tác động dương) của các thành phần
Uy tín và năng lực (REI), Q trình phục vụ (PRO) và Giá cả (PRI).
Căn cứ vào hệ số hồi qui, trong ba nhân tố trên, nhân tố Uy tín và năng lực (REI) ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics với hệ số hồi qui 0,555. Nhân tố ảnh hưởng yếu hơn là nhân tố Quá trình phục vụ (PRO) với hệ số hồi qui 0,326. Và với hệ số hồi qui 0,116, nhân tố Giá cả (PRI) có mức độ ảnh hưởng thấp nhất trong mơ hình.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu với 3 phần chính: (1) Kiểm định độ tin cậy thang đo & phân tích nhân tố, (2) Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết, (3) Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thuyết.
Kiểm định thang đo, Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA được sử dụng. Thang đo đề nghị nghiên cứu ban đầu với 21 biến tương ứng với 6 nhân tố: được chấp nhận 14 biến tương ứng với 3 nhân tố được rút trích, bị loại 14 biến. Thành phần Uy tín và năng lực (REI) được rút trích từ 3 thành phần Nguồn lực (RES), Năng lực phục vụ (OUT) và Uy tín/Thương hiệu (IMA). Thành phần Quá trình phục vụ (PRO) được rút trích từ 2 thành phần Quá trình phục vụ (PRO) và
Năng lực quản lý (MAN). Riêng thành phần Giá cả (PRI) cơ bản được giữ nguyên gốc.
Từ kết quả phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết được hiệu chỉnh lại.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình bằng hồi qui đa biến cho thấy mơ hình sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics chịu
tác động dương của ba thành phần Uy tín và năng lực (REI), Quá tình phục vụ (PRO) và Giá cả (PRI) là phù hợp với dữ liệu. Thang đo sự hài lòng (SAS) với 3
biến được chấp nhận.
Những kết quả phân tích có được từ chương 4 này là cơ sở cho các nội dung đề xuất trong chương 5.
CHƯƠNG 5: Ý NGHĨA VÀ KẾT LUẬN
5.1 GIỚI THIỆU
Nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics là một nghiên cứu có giá trị khoa học và giá trị thực tiễn. Bên cạnh việc đề tài đóng góp thêm một nghiên cứu có giá trị về mơ hình sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics phù hợp với điều kiện Việt Nam. Nghiên cứu này cịn có giá trị thực tiễn ở chỗ là dựa vào mơ hình nghiên cứu của đề tài, mỗi nhà NCC dịch vụ logistics có thể tự tìm ra giải pháp để nâng cao CLDV phù hợp với thực tế, phù hợp với mức độ ảnh hưởng của các nhân tố, từ đó nâng cao sự hài lịng của khách hàng đối với doanh nghiệp.
Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài. Chương 2 giới thiệu cơ sở lý thuyết của đề tài. Chương 3 xây dựng mô hình nghiên cứu và thiết kế bảng khảo sát qua 2 bước: nghiên cứu sơ bộ - nghiên cứu định tính với phương pháp thảo luận nhóm và nghiên cứu định lượng với việc sử dụng phần mềm SPSS để phân tích, thơng qua các kỹ thuật: phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, phân tích hệ số tương quan, phân tích mơ hình hồi qui tuyến tính bội và kiểm định các giả thuyết. Chương 4 đã thực hiện nhiệm vụ trình bày các phân tích dữ liệu để điều chỉnh và đưa ra mơ hình và giả thuyết được chấp nhận.
Kết quả phân tích cho thấy hai mục tiêu của đề tài đã được giải quyết:
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đ ế n sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics.
Tìm mối quan hệ giữa sự hài lòng và các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics.
Chương cuối - Chương 5 của đề tài sẽ trình bày 2 nội dung chính: (1) Kết quả và đóng góp chính của nghiên cứu, (2) Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.2 KẾT QUẢ VÀ ĐÓNG GÓP NGHIÊN CỨU
5.2.1 Về thang đo sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ Logistics
Thang đo Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics với 6 thành phần gồm 17 biến: Nguồn lực, Năng lực phục vụ, Q
trình phục vụ, Uy tín/ Thương hiệu và Giá cả được nghiên cứu từ bốn mơ hình lý thuyết cơ sở ban đầu: (1) Mơ hình 5 khoảng cách CLDV, (2) Thang đo SERVQUAL, (3) Mơ hình ROPMIS của Thái Văn Vinh và Devinder Grewal (2005) và (4) mơ hình mối quan hệ giữa CLDV và sự hài lòng của khách hàng của Zeithaml và Bitner (2000). Từ nghiên cứu sơ bộ với thảo luận nhóm được tiến hành, kết quả có thêm 4 biến được đưa vào khảo sát cho thang đo. Bộ thang đo 6 thành phần với 21 biến và 3 biến của thang đo sự hài lòng của khách hàng được đưa vào bảng khảo sát chính thức với thang đo Likert 5 mức độ. Việc thu thập bộ dữ liệu cơ sở được tiến hành và mẫu n = 157 khách hàng được phân tích qua cơng cụ hỗ trợ SPSS 16.0. Kết quả thu được là thang đo sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics đa hướng với 6 thành phần đạt độ tin cậy nhưng có tới 5 trong 6 thành phần đã có sự thay đổi và khác biệt về nội dung. Thang đo được chấp nhận cuối cùng với 14 biến quan sát. Và 3 thành phần được rút trích từ q trình phân tích nhân tố cho thấy khách hàng - các cơng ty XNK trong quá trình sử dụng dịch vụ logistics quan tâm nhiều đến các yếu tố sau:
(1) Uy tín và năng lực: Nguồn lực, năng lực phục vụ và uy tín, thương hiệu
(8 biến quan sát).
(2) Quá trình phục vụ: Quá trình phục vụ và năng lực quản lý (4 biến quan
sát).
(3) Giá cả: Giá cả dịch vụ logistics (2 biến quan sát)
Tiến hành kiểm tra các giả định hồi qui cho kết quả khơng có sự vi phạm, cả ba thành phần đều có ý nghĩa trong mơ hình sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics.
Ý nghĩa nghiên cứu:
Thứ nhất, về mặt phương pháp nghiên cứu, nghiên cứu đã góp phần bổ sung
vào hệ thống đo lường sự hài lòng của khách hàng trong dịch vụ logistics tại Tp.HCM nói riêng và ở Việt Nam nói chung. Nghiên cứu này là một tiền đề cho các nhà nghiên cứu hàn lâm, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực marketing, và nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực dịch vụ logistics VN có được hệ thống thang đo có giá trị khoa học cho các nghiên cứu về ngành dịch vụ logistics VN.
Thứ hai, từ kết quả của nghiên cứu cho thấy, để đo lường một yếu tố, khơng
thể tự đánh giá qua chính chúng. Mà cần đánh giá yếu tố đó thơng qua những nhân tố khác có liên quan. Cụ thể, ở nghiên cứu này, khi đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của NCC dịch vụ Logistics, ta phải tiến hành đo lường thơng qua các thành phần riêng biệt khác (Uy tín và năng lực, Quá trình phục
vụ và Giá cả) được đại diện bởi các biến quan sát (14 biến). Đặc biệt, qua nghiên
cứu cũng cho thấy kết quả là: về mặt lý thuyết thì các thành phần là riêng biệt, nhưng thực tế nghiên cứu, các thành phần đó có thể hoặc không được gom chung lại thành một biến đại diện lớn hơn. Ở nghiên cứu này đã chứng minh: từ 3 thành phần
Nguồn lực, năng lực phục vụ và uy tín/ thương hiệu gom lại thành thành phần Uy tín