Tên thang đo
Số biến quan sát Độ tin cậy Cronbach Alpha Hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ nhất Độ tin cậy lớn nhất khi bỏ một biến Kết luận Khả năng đáp ứng 5 0,736 0,447 0,708 Đạt Sự tin cậy 4 0,794 0,557 0,767 Đạt Sự đồng cảm 5 0,780 0,473 0,766 Đạt
Phƣơng tiện vật chất hữu hình 6 0,668 0,308 0,655 Đạt
Sự đảm bảo 5 0,789 0,512 0,766 Đạt
Mức độ hài lịng dịch vụ 3 0,596 0,374 0,539 Đạt
Đối với thang đo Mức độ hài lịng dịch vụ, hệ số Cronbach’s nhỏ hơn 0,6
nhƣng nĩ rất gần bằng 0,6 và xét các yếu tố cịn lại nĩ đều thỏa nên tác giả quyết định chấp nhận thang đo này. Các thang đo cịn lại đều đạt yêu cầu.
Tĩm lại, sau khi kiểm tra độ tin cậy, với 28 biến ban đầu, tất cả các biến đều đạt yêu cầu. Tiếp theo, chúng ta sẽ lấy các biến độc lập để phân tích nhân tố khám phá nhằm xác định các nhân tố tác động vào sự hài lịng của khách hàng.
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA- Exploratory Factor Analysis)
2.2.3.1. Lý thuyết
Phân tích nhân tố khám phá EFA là phƣơng pháp đƣợc sử dụng nhằm đánh giá độ hội tụ và phân biệt, rút gọn một tập biến quan sát thành số lƣợng biến nhỏ hơn. Trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải cĩ giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê (Sig ≤0.05) thì các biến quan sát cĩ tƣơng quan trong tổng thể.
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố cĩ Eigenvalue > 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% thì mới đƣợc giữ lại trong mơ hình. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố cĩ Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng cĩ tác dụng rút gọn thơng tin tốt hơn biến gốc.
Trong bảng kết quả phân tích nhân tố, ma trận nhân tố hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay cũng là các thành phần quan trọng. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hĩa bằng các nhân tố.
Hệ số tải nhân tố biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến cĩ liên quan chặt chẽ với nhau hay khơng. Các biến cĩ hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Tùy theo từng trƣờng hợp cụ thể mà một vài biến cĩ ý nghĩa về mặt giải thích thực tế cĩ thể đƣợc giữ lại nếu chúng cĩ hệ số tải nhỏ hơn 0.5 hoặc bỏ đi dù hệ số tải lớn hơn 0.5 vì khơng cĩ ý nghĩa giải thích…).
2.2.3.2. Kết quả ● Ma trận nhân tố đã đƣợc xoay: ● Ma trận nhân tố đã đƣợc xoay: Bảng 2.3: Ma trận nhân tố đã đƣợc xoay Nhân tố 1 2 3 4 5 6 v1 -,028 ,191 -,067 ,673 ,326 ,049 v2 ,040 -,140 ,278 ,677 ,100 ,041 v3 ,060 ,047 ,285 ,627 ,227 ,075 v4 ,115 ,397 ,116 ,586 ,007 ,062 v5 ,400 ,112 ,087 ,649 ,021 ,059 v6 ,340 ,154 ,521 ,186 ,023 ,283 v7 ,194 ,096 ,725 ,176 ,169 ,163 v8 ,178 ,134 ,757 ,141 ,093 ,159 v9 ,280 ,177 ,587 ,150 ,271 ,086 v10 ,517 ,072 ,169 ,105 ,468 ,124 v11 ,712 ,214 ,079 ,149 ,130 ,257 v12 ,626 ,261 ,095 -,034 ,082 -,082 v13 ,685 ,088 ,282 ,091 ,024 -,019 v14 ,618 ,091 ,339 ,245 ,253 ,138 v15 -,010 ,217 ,224 ,118 ,762 -,019 v16 ,239 ,265 ,125 ,168 ,630 ,071 v17 ,184 ,167 ,099 ,219 ,777 -,004 v18 ,055 -,055 ,121 ,103 ,087 ,793 v19 ,191 ,043 ,096 ,069 -,007 ,832 v20 -,085 ,221 ,183 ,004 -,022 ,711 v21 ,001 ,580 ,457 ,094 ,227 ,053 v22 ,237 ,520 ,330 ,273 ,111 -,102 v23 ,138 ,708 ,039 ,169 ,224 ,135 v24 ,203 ,679 ,002 -,024 ,200 ,340 v25 ,262 ,720 ,169 ,027 ,148 -,062
Phương pháp trích: Principal Component.
Dựa theo tiêu chí điểm eigenvalue lớn hơn 1, kết quả rút ra đƣợc 6 nhân tố với tỷ lệ Cummulate 60,911 cho thấy các nhân tố giải thích đƣợc hơn 60% ý nghĩa. (Vui lịng tham khảo phụ lục 5).
Kết quả phân tích EFA trên cho thấy tất cả các biến đều cĩ hệ số tải lớn hơn 0,5, đạt yêu cầu về hệ số tải. Tuy nhiên các biến v4, v5, v6, v10, v21, v22 cĩ khoảng cách giữa 2 hệ số khi nhĩm vào 2 nhân tố khác nhau nhỏ hơn 0,3. Mặc dầu vậy, tác giả quyết định giữ lại tất cả các biến vì xét về ý nghĩa các biến này rất cần thiết và trên thực tế các nhân tố làm hài lịng khách hàng về dịch vụ sửa chữa, bảo hành cĩ mối liên hệ với nhau.
Nhận thấy thành phần Phƣơng tiện vật chất hữu hình đã tách thành 2 thành
phần nhỏ. Các biến v15, v16, v17 tách thành một thành phần và các biến v18, v19, v20 tách thành một thành phần khác. Hãy xét ý nghĩa của các biến đĩ nhƣ sau:
v15: Trung tâm cĩ báo chí, tivi, internet miễn phí… cho khách hàng sử dụng trong lúc ngồi chờ
v16: Trung tâm trang bị các thiết bị tiên tiến phục vụ cho khách hàng cũng nhƣ phục vụ cho sửa chữa
v17: Nhân viên cĩ tác phong gọn gàng, đổng phục đẹp
Xét về ý nghĩa, đây là những phƣơng tiện, những trang bị cĩ thể nhìn thấy đƣợc, phục vụ cho khách hàng tại trung tâm bảo hành. Vì thế, tác giả đặt tên cho thành phần mới này là “Phƣơng tiện vật chất hữu hình tại trung tâm bảo hành”.
Tiếp tục xét các biến:
v18: Vị trí trung tâm bảo hành dễ tìm
v19: Thời gian đến trung tâm bảo hành ngắn
v20: Thời gian mở cửa của trung tâm bảo hành thuận lợi cho khách hàng Các yếu tố trên mơ tả việc đầu tƣ xây dựng trung tâm bảo hành ở vị trí thuận lợi, số lƣợng đủ nhiều, chế độ làm việc phù hợp, thuận tiện cho khách hàng. Vì thế, cĩ thể đặt tên mới cho thành phần này là “Cơ sở hạ tầng của trung tâm bảo hành”.
Kiểm tra lại độ tin cậy của hai thành phần này ta cĩ giá trị hệ số Cronbach’s Alpha lần lƣợt là 0,77 và 0,751. Các điều kiện khác đều đạt yêu cầu. Do đĩ, ta chấp nhận tất cả các biến này. Vui lịng tham khảo phụ lục 4 về kết quả chi tiết.
● Kết quả kiểm định KMO và Bartlet:
Bảng 2.4: Kiểm định hệ số Barlett và KMO
Hệ số KMO ,871
Cấu hình Bartlett Xấp xỉ Chi bình phương 2,293E3
Df 300
Sig. ,000
KMO= 0,871 > 0,5 và Sig=0,000< 0,05: việc phân tích nhân tố là phù hợp.
2.2.3.3. Mơ hình nghiên cứu chính thức
Phƣơng tiện vật chất hữu hình tại TT Nhĩm tuổi, Giới tính Sự hài lịng Sự đảm bảo Sự đồng cảm Sự tin cậy Khả năng đáp ứng Cơ sở hạ tầng của TT bảo hành
● Giải thích sự thay đổi của mơ hình mới so với mơ hình ban đầu:
Trong mơ hình mới này, hai nhân tố mới đƣợc tách ra từ một nhân tố ban đầu nhƣ đã nĩi ở trên. Đây chính là mơ hình thực tế với thực trạng đánh giá của các khách hàng đã sử dụng dịch vụ bảo hành của cơng ty LG. Theo lý thuyết của Parasuraman thì thành phần phƣơng tiện hữu hình bao gồm các yếu tố nhƣ các trang thiết bị phục vụ cho sửa chữa, trang thiết bị phục vụ cho khách hàng giải trí tại trung tâm, tiện ích giải trí tại trung tâm, địa chỉ trung tâm bảo hành dễ tìm kiếm, thời gian làm việc của trung tâm bảo hành thuận lợi và khách hàng mất ít thời gian để đến trung tâm bảo hành. Tuy nhiên, khách hàng cơng ty LG đã khơng cho rằng
các yếu tố này đồng nhất với nhau. Chúng ta cũng cĩ thể nhận thấy ba yếu tố đầu liên quan nhiều đến các phƣơng tiện nhìn thấy đƣợc tại trung tâm trong khi đĩ ba
yếu tố sau liên quan nhiều đến cách thức hoạt động hay quy mơ của trung tâm.
Khách hàng cĩ đánh giá và nhìn nhận khác nhau về chất lƣợng của hai nhĩm yếu tố này. Đĩ là lý do mà hai nhân tố mới đƣợc tách ra từ một nhân tố ban đầu.
Nhƣ vậy, mơ hình nghiên cứu chính thức sẽ bao gồm sáu thành phần độc lập là Khả năng đáp ứng, Sự tin cậy, Sự đồng cảm, Sự đảm bảo, Phƣơng tiện vật chất
hữu hình tại trung tâm và Cơ sở hạ tầng của trung tâm tác động lên một thành phần
phụ thuộc là Sự hài lịng của khách hàng. Hai biến giới tính và độ tuổi cũng sẽ đƣợc xem xét sự tác động của nĩ lên sự hài lịng chung.
2.2.4. Đánh giá sự tác động của các yếu tố lên sự hài lịng của khách hàng thơng qua phân tích hồi quy qua phân tích hồi quy
Từ phân tích nhân tố khám phá ở trên, tác giả nhận thấy cĩ sáu thành phần tác động đến sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ sửa chữa, bảo hành của cơng ty LG. Trong phần phân tích hồi quy này, tác giả sẽ dùng cơng cụ SPSS để đánh giá xem mức độ tác động của sáu thành phần trên nhƣ thế nào.
Dữ liệu đƣa vào là trung bình cộng điểm số của các biến quan sát.
2.2.4.1. Các giả thuyết nghiên cứu
Dựa theo mơ hình chính thức trên, các giả thuyết nghiên cứu đƣợc đƣa ra nhƣ sau đây:
1. Sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ sửa chữa, bảo hành tại cơng ty LG đƣợc tác động bởi sáu yếu tố là Khả năng đáp ứng, sự tin cậy, sự đồng
cảm, sự đảm bảo, phƣơng tiện vật chất hữu hình tại trung tâm và cơ sở hạ tầng của trung tâm.
2. Sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ sửa chữa, bảo hành tại cơng ty LG khơng cĩ sự khác biệt về nhĩm tuổi.
3. Sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ sửa chữa, bảo hành tại cơng ty LG khơng cĩ sự khác biệt về giới tính
2.3.4.2. Tƣơng quan giữa các biến
Dùng lệnh Correlate-> Bivariate thuộc mục Analyze để tính tốn ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Đây là bƣớc đầu tiên để xem xét các mối tƣơng quan giữa các biến khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội. Sự tƣơng quan lớn giữa các biến cĩ thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả phân tích nhƣ gây ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.
Vui lịng tham khảo bảng ma trận hệ số tƣơng quan các biến ở phụ lục 6. Xét các hệ số nằm phía trên và dƣới đƣờng chéo (cĩ hệ số bằng 1) ta thấy các hệ số này cĩ tƣơng quan với MucdohailongY1 và các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập khơng quá lớn. Điều này, về sơ bộ chấp nhận các biến để đƣa vào phân tích giải thích cho biến phụ thuộc.
2.2.4.3. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Chạy chƣơng trình SPSS 16.0, vào lệnh Analyze-> Regression-> Linear để thực hiện phân tích hồi quy. Đƣa các biến phụ thuộc và độc lập vào mục tƣơng ứng, chọn phƣơng pháp Enter. Ta cĩ kết quả hồi quy tuyến tính bội nhƣ dƣới đây.
Bảng 2.5: Hồi quy tuyến tính bội Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hĩa Hệ số đã chuẩn hĩa t Hệ số Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai lệch chuẩn Bê-ta
Dung sai VIF 1 (Hằng số) ,006 ,273 ,021 ,984 KhaNang DapUng X1 ,099 ,053 ,099 1,861 ,064 ,682 1,467 SuTinCayX2 ,090 ,045 ,116 2,024 ,044 ,590 1,695 SuDongCamX3 ,205 ,051 ,222 4,036 ,000 ,637 1,569 PhuongTien VatChat HuuHinh TaiTTBHX4 ,320 ,062 ,274 5,136 ,000 ,677 1,476 CoSo HaTang TaiTTBHX5 ,099 ,035 ,137 2,837 ,005 ,828 1,208 SuDamBaoX6 ,194 ,050 ,211 3,913 ,000 ,664 1,505 a. Biến phụ thuộc: MucDoHaiLongY1
Phƣơng trình hồi quy:
Y1 =0,06 + 0,099X1 + 0,90X2 + 0,205X3 + 0,320X4 + 0,099X5+ 0,194X6 Trong đĩ: Y1: Mức độ hài lịng về dịch vụ X1: Sự tin cậy X2: Khả năng đáp ứng X3: Sự đồng cảm
X4: Phƣơng tiện vật chất hữu hình tại trung tâm bảo hành X5: Cơ sở hạ tầng của trung tâm bảo hành
X6: Sự đảm bảo
Thơng qua các hệ số hồi qui chuẩn hĩa (β) ta biết đƣợc mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội, cụ thể ta biết đƣợc phƣơng tiện vật chất hữu hình tại trung tâm bảo hành cĩ ảnh hƣởng nhiều
nhất (β=0.274), kế tiếp là nhân tố sự đồng cảm (β=0.222), sự đảm bảo (β=0.211), cơ sở hạ tầng của trung tâm bảo hành (β=0.137), và cuối cùng là hai nhân tố sự tin cậy (β=0.116) và khả năng đáp ứng (β=0.099).
2.2.4.4. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 2.6: Độ phù hợp của mơ hình Mơ Mơ hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Ước lượng sai lệch chuẩn
1 ,747a ,558 ,546 ,38040
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu nghiên cứu, ta xét giá trị R2
hiệu chỉnh (cho kết quả chính xác hơn R bình phƣơng). Kết quả cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,546, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc sử dụng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 54,6% hay nĩi cách khác các biến độc lập giải thích đƣợc 54,6% phƣơng sai của biến phụ thuộc.
2.2.4.5. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F (Anova) sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Mục đích của kiểm định là xem biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng. Khi đĩ giả thuyết H0 là: β1=β2=β3=β4=β5=β6=0.
Dƣới đây là kết quả phân tích Anova:
Bảng 2.7: Phân tích Anova Mơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 41,788 6 6,965 48,129 ,000a Phần dư 33,138 229 ,145 Tổng 74,926 235
Kết quả kiểm định cho giá trị Sig.= 0.000 rất nhỏ cho thấy sẽ rất an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Nhƣ vậy, những nhân tố độc lập cĩ trong mơ hình cĩ thể giải thích đƣợc thay đổi của nhân tố phụ thuộc Y1 nên ta cĩ thể kết luận mơ hình giả thuyết phù hợp với
Theo Bảng 2.5 trên, VIF ở các biến lớn nhất là 1,695< 2 do đĩ khơng cĩ hiện tƣợng đa cộng tuyến.
2.2.4.6. Đánh giá tác động của biến định tính (biến giả) lên sự hài lịng khách hàng
Nhƣ mơ hình nghiên cứu đã nêu, ta xét tác động của hai biến định tính là giới tính và độ tuổi lên sự hài lịng của khách hàng. Liệu cĩ sự khác biệt trong giới tính và độ tuổi về kết quả đánh giá sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của cơng ty điện tử LG hay khơng? Trong phần này, chúng ta sẽ làm rõ vấn đề này.
● Đối với giới tính:
Mã hĩa Nam là Z=1 và Nữ là Z=0. Đƣa tất cả sáu biến độc lập và biến giả (biến dummy) Z vào chƣơng trình SPSS để xử lý. Bảy biến này đƣa vào mục biến độc lập. Biến phụ thuộc Y1 Muc do hai long ve dich vu cũng đƣợc đƣa vào mục
biến phụ thuộc. Ta cĩ kết quả sau khi chạy chƣơng trình nhƣ bảng phân tích hồi quy
với biến giả giới tính ở phụ lục 9.
Phƣơng trình hồi quy:
Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2 + 0,210X3 + 0,322X4 + 0,098X5+ 0,189X6+ 0,052Z
Trong đĩ Xi: Cĩ ý nghĩa nhƣ phần trên γ= 0,052: Hệ số tác động của biến giả
Nhƣ vậy, nếu xét về sự hài lịng của nữ (Z=0), phƣơng trình hồi quy sẽ là: Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2 + 0,210X3 + 0,322X4 + 0,098X5+ 0,189X6 Nếu xét về sự hài lịng của nam (Z=1), phƣơng trình hồi quy sẽ là:
Y1 = -0,27+ 0,105X1 + 0,084X2+ 0,210X3 + 0,322X4+ 0,098X5+ 0,189X6+ 0,052
= (0,052-0,27)+ 0,105X1+ 0,084X2+ 0,210X3 + 0,322X4+ 0,098X5+ 0,189X6 Cĩ thể thấy, hai đƣờng hồi quy này song song với nhau và đƣờng hồi quy đối với nam cao hơn một đoạn là 0,052. Điều này cho thấy các khách hàng nam đánh giá về dịch vụ sửa chữa, bảo hành của cơng ty LG cao hơn khách hàng nữ. Tuy nhiên, hằng số này rất nhỏ (0,052) cho nên cĩ thể nĩi sự khác nhau này khơng lớn.