Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.423 3
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Khả năng đáp ứng 1 7.16 1.619 .244 .346
Khả năng đáp ứng 2 7.15 1.354 .327 .178
Khả năng đáp ứng 3
7.17 1.666 .195 .432
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.3. Thang đo Năng lực phục vụ
Theo Bảng 4.4, kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Năng lực phục vụ có giá trị bằng 0,773, giá trị này nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đây là giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu theo lý thuyết. Các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,773 nên không có biến quan sát nào bị loại. Xét giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh, kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3 (mức tối thiểu). Vì thế thang đo Năng lực phục vụ đạt yêu cầu về độ tin cậy và 04 biến này được tiến hành thực hiện các bước tiếp theo của nghiên cứu.
Cronbach's Alpha
sát
.773 4
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Năng lực phục vụ 1 10.90 2.629 .631 .687 Năng lực phục vụ 2 10.86 2.690 .635 .685 Năng lực phục vụ 3 10.83 2.928 .530 .742 Năng lực phục vụ 4 10.74 3.310 .517 .749
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.4. Thang đo Sự đồng cảm
Từ Bảng 4.5, kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Sự đồng cảm có giá trị bằng 0,828, giá trị này nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đây là giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu theo lý thuyết. Các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,828 nên không có biến quan sát nào bị loại. Xét giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh, kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3 (mức tối thiểu). Vì thế thang đo Sự đồng cảm đạt yêu cầu về độ tin cậy và được tiến hành thực hiện các bước tiếp theo của nghiên cứu.
.828 4
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu
chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Sự đồng cảm 1 10.84 4.458 .621 .797
Sự đồng cảm 2 10.83 4.279 .687 .767
Sự đồng cảm 3 10.71 4.306 .664 .778
Sự đồng cảm 4 10.86 4.372 .642 .787
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.5. Thang đo Phương tiện hữu hình
Theo Bảng 4.6, kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Phương tiện hữu hình lần 1 có giá trị 0,534, giá trị này nằm ngoài khoảng 0,6 – 0,95, đây là giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu theo lý thuyết. Trong khi đó giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát PT1 và PT2 nhỏ hơn 0,3 (mức tối thiểu) Hai biến quan sát này sẽ bị loại bỏ và tiếp tục xử lý dữ liệu để có giá trị Cronbach’s Alpha lần 2.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.534 5
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Phương tiện hữu hình 1 15.45 3.701 .231 .522
Phương tiện hữu hình 2 15.37 3.621 .223 .531
Phương tiện hữu hình 3 15.00 3.419 .399 .416
Phương tiện hữu hình 4 15.40 3.746 .301 .477
Phương tiện hữu hình 5 14.93 3.699 .372 .441
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Theo Bảng 4.7, kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Phương tiện hữu hình lần 2 là 0,720, giá trị này nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đây là giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu theo lý thuyết. Các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,720 nên không có biến quan sát nào bị loại. Xét giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh, kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3 (mức tối thiểu). Vì thế thang đo Phương tiện hữu hình lần 2 đạt yêu cầu về độ tin cậy và được tiến hành thực hiện các bước tiếp theo của nghiên cứu.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát .720 3 Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu
chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Phương tiện hữu hình 3 7.75 1.372 .555 .614
Phương tiện hữu hình 4 8.14 1.533 .490 .691
Phương tiện hữu hình 5 7.68 1.520 .581 .587
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.6. Thang đo Sự hài lịng của khách hàng
Theo Bảng 4.8, kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Sự hài lòng là 0,772, giá trị này nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đây là giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu theo lý thuyết. Các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,772 nên không có biến quan sát nào bị loại. Xét giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh, kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3 (mức tối thiểu). Vì thế thang đo Sự hài lòng đạt yêu cầu về độ tin cậy và được tiến hành thực hiện các bước tiếp theo của nghiên cứu.
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
.772 3
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu
chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Sự hài lòng 1 7.35 1.002 .643 .652
Sự hài lòng 2 7.27 1.006 .590 .711
Sự hài lòng 3 7.35 1.034 .586 .714
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ các kết quả phân tích độ tin cậy, kết luận được đưa ra có 1 thang đo bị bỏ là Khả năng đáp ứng, có 2 biến quan sát bị bỏ là Phương tiện hữu hình 1 và 2, các biến quan sát còn lại đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và được giữ lại, sử dụng phục vụ cho các phân tích tiếp theo.
Thang đo chấp nhận
Cronbach’s Alpha
Điều kiện
đạt yêu cầu Đánh giá
Sự tin cậy 4 0,891 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 Thang đo đạt yêu cầu về độ
tin cậy
Khả năng đáp ứng 0
Năng lực phục vụ 4 0,822
Sự đồng cảm 4 0,897
Phương tiện hữu hình 3 0,786
Sự hài lòng 3 0,827
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.3. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến độc lập
Theo như nội dung trình bày trong Chương 3 phương pháp nghiên cứu, sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, các thang đo và các biến quan sát đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng trong bước tiếp theo của nghiên cứu là phân tích nhân tố khám phá EFA, với các tiêu chuẩn cụ thể như sau:
- Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,5 ≤ KMO ≤ 1 - Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s ≤ 0,05
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5
- Tổng phương sai trích giải thích được phải ≥ 50% và hệ số Eigenvalue > 1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập được trình bày dưới đây.
là thích hợp với các phương pháp phân tích nhân tố đang được sử dụng. Có thể khẳng định có ít nhất một cặp trong số 15 biến quan sát trong phân tích này là có mối liên hệ với nhau, tức ma trận tương quan của nó không phải là ma trận đơn vị. Vì thế, việc phân tích nhân tố lúc này là phù hợp.
Bảng 4.10: KMO và Bartlett's Test các biến độc lập
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .791 Kiểm định Bartlett’s Test Approx. Chi-Square 938.209 df 105 Sig. .000
Kết quả tổng phương sai trích các biến độc lập (Bảng 4.11) cho thấy có 04 nhân tố hình thành với điểm dừng trích ở nhân tố thứ 04 có Eigenvalue là 1,536 lớn hơn 01 do đó việc trích nhân tố là có giá trị. Bên cạnh đó Tổng phương sai trích được là 65,241% từ 15 biến quan sát, kết quả này cho thấy 4 nhân tố được hình thành giải thích được 65,241% sự biến thiên của tập dữ liệu. Tỷ lệ phần trăm phương sai trích trên 50% thơng thường là đạt u cầu, vì vậy phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp và có giá trị cho việc thực hiện các bước tiếp theo của nghiên cứu.
Nhân tố Tổng % phương sai Phương sai cộng dồn % Tổng % phương sai Phương sai cộng dồn % 1 3.784 25.225 25.225 3.784 25.225 25.225 2 2.431 16.206 41.430 2.431 16.206 41.430 3 2.035 13.568 54.998 2.035 13.568 54.998 4 1.536 10.243 65.241 1.536 10.243 65.241 5 .678 4.517 69.758 6 .669 4.457 74.215 7 .561 3.738 77.954 8 .531 3.541 81.494 9 .510 3.400 84.894 10 .443 2.956 87.851 11 .413 2.757 90.607 12 .400 2.669 93.277 13 .365 2.435 95.712 14 .338 2.251 97.962 15 .306 2.038 100.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá với biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng có các biến quan sát là HL1, HL2 và HL3, phân tích nhân tố cho kết quả được thể hiện trong các các bảng sau đây:
Kiểm định Bartlett's Test
Approx.Chi-Square 147.441
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ Bảng 4.12, cho thấy giá trị kiểm định Barlett’s có Sig. = 0,000 < 0,05, giá trị 0,5 ≤ KMO = 0,694 ≤ 1. Vì vậy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.13: Tổng phương sai trích biến phụ thuộc
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải
Tổng % phương sai Phương sai cộng dồn % Tổng % phương sai Phương sai cộng dồn % 1 2.062 68.725 68.725 2.062 68.725 68.725 2 .517 17.224 85.949 3 .422 14.051 100.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Theo kết quả trong Bảng 4.13, 1 nhân tố trích được trong phân tích có giá trị vì tổng phương sai trích có 1 nhân tố hình thành với điểm dừng trích có Eigenvalue là 2,062 (> 1). Kế đó, phương sai trích được từ 3 biến quan sát này là 68,725%, đạt mức yêu cầu (lớn hơn 50%), cho thấy rằng 68,725% sự biến thiên của tập dữ liệu do một nhân tố hình thành.
Vì vậy, kết luận rằng phân tích nhân tố là phù hợp và có giá trị cho việc thực hiện các phân tích thống kê tiếp theo.
Sự tin cậy TC1, TC2,TC3, TC4 TC Độc lập
Năng lực phục vụ NL1, NL2, NL3, NL4 NL Độc lập
Sự đồng cảm DC1, DC2, DC3, DC4 DC Độc lập
Phương tiện hữu hình PT3, PT4, PT5 PT Độc lập
Sự hài lòng HL1, HL2, HL3 HL Phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Sau khi phân tích nhân tố, giá trị nhân tố của chúng được tác giả tính dựa trên giá trị trung bình của tất cả các biến quan sát thuộc vào từng nhân tố và giá trị trung bình này được đại diện cho các biến quan sát trong các phân tích kế tiếp.
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.1. Kết quả phân tích tương quan giữa các biến
Phân tích mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng (HL) và từng biến độc lập là Sự tin cậy (TC), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC), Phương tiện hữu hình (PT) được tác giả thực hiện để chứng tỏ giữa chúng có mối liên hệ với nhau và cho thấy rằng việc phân tích hồi quy tuyến tính ở bước kế tiếp là phù hợp.
Bên cạnh đó, tác giả xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau để nhìn nhận có hiện tượng tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập với nhau hay không, cũng như phát hiện các dấu hiệu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình hồi quy tuyến tính nếu có để đưa ra nhận xét.
Để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến, tác giả dựa kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS (kiểm định tương quan). Theo thường quy, để có thể đánh giá hai biến có mối tương quan với nhau hay không, tác giả dựa vào giá trị Sig. lớn hơn
Bảng 4.15: Bảng ma trận tương quanHL TC NL DC PT HL TC NL DC PT HL Tương quan Pearson 1 .225** .216** .448** .679** Sig. (2-tailed) .002 .003 .000 .000 N 187 187 187 187 187 TC Tương quan Pearson .225** 1 .197** .115 -.047 Sig. (2-tailed) .002 .007 .116 .525 N 187 187 187 187 187 NL Tương quan Pearson .216** .197** 1 .733** .000 Sig. (2-tailed) .003 .007 .000 .996 N 187 187 187 187 187 DC Tương quan Pearson .448** .115 .733** 1 .477** Sig. (2-tailed) .000 .116 .000 .000 N 187 187 187 187 187 PT Tương quan Pearson .679** -.047 .000 .477** 1 Sig. (2-tailed) .000 .525 .996 .000 N 187 187 187 187 187
(PT) đều có mối liên hệ tuyến tính đối với biến phụ thuộc cụ thể ở đây là mối tương quan cùng chiều hệ số dương. Về các biến ảnh hưởng đến Sự hài lòng (HL) thì biến Phương tiện hữu hình (PT) có hệ số tương quan cao nhất là 0,679 tiếp theo là biến Sự đồng cảm (DC) với hệ số 0,448. Các biến còn lại gồm Sự tin cậy (TC) và Năng lực phục vụ (NL) có hệ số tương quan lần lượt là 0,225 và 0,216. Cùng với đó, sự tương quam giữa tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có giá trị Sig nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, tác giả bác bỏ giả thuyết là không có mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Cũng từ ma trận hệ số tương quan, tác giả xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau, có nhiều biến độc lập có giá trị Sig < 0,05, tác giả đặt nghi ngờ có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và sẽ tiến hành kiểm định ở bước sau.
Tiếp theo, tác giả tiến hành đưa các đại diện của biến độc lập và biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy nhằm để đánh giá cụ thể sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bằng phương pháp Enter, Bảng 4.16 cho thấy các biến độc lập giải thích được
55,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc thể hiện qua hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,550.
Phần còn lại là do ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên và biến bên ngồi mơ hình. Theo mô hình hồi quy, kết quả kiểm định Durbin-Watson (DW) cho trị số bằng 1,894 gần bằng 2,0 chứng tỏ khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, theo Yahua Qiao (2011) giá trị DW = 1,894 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên kết quả này đã không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Mô hình R R bình phương
chỉnh Durbin-Watson
1 .748a .560 .550 1.894
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Tuy nhiên, giá trị R2 hiệu chỉnh chỉ thể hiện được sự phù hợp của mô hình và dữ liệu mẫu mà chưa đảm bảo mức độ đại diện cho cả tổng thể, vì thế để có thể xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, tác giả cần tiếp tục thực hiện kiểm định F.
Bảng 4.17: Bảng ANOVA
Mô hình Tổng bình df Bình phương F Sig.
1
Hồi quy 22.762 4 5.691 57.811 .000b
Phần dư 17.915 182 .098
Tổng 40.677 186
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính. Theo Bảng 4.17 giá trị Sig = 0,000 nên tác giả kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp.
Bảng 4.18: Kết quả hệ số hồi quy lần 1
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 Hằng số .322 .241 1.337 .183 TC .157 .035 .222 4.428 .000 .959 1.043 NL .220 .073 .272 3.025 .003 .300 3.334 DC -.128 .096 -.136 -1.341 .182 .235 4.253 PT .620 .057 .754 10.928 .000 .508 1.967
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.18 Kết quả hồi quy thể hiện tất cả các biến độc lập TC, NL, PT đều có giá trị Sig <0,05, như vậy tất cả các biến này đều ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng. Hệ số hồi quy chuẩn hóa của tất cả các biến độc lập là β > 0 nên các yếu tố này đều có ảnh hưởng cùng chiều lên nhân tố Sự hài lòng (HL). Hệ số hồi quy β tỉ lệ thuận với mức độ ảnh hưởng của các biến thành phần tương ứng đến biến Sự hài lòng của khách hàng. Chi tiết kết quả phân tích hồi quy lần 1 cho thấy yếu tố Phương tiện hữu hình (PT) có ảnh hưởng nhiều nhất đến Sự hài lòng của khách hàng (β = 0,754), kế đến là yếu tố Năng lực phục vụ (NL) có β = 0,272. Cuối cùng là yếu tố Sự tin cậy (TC) có β = 0,222 ảnh hưởng ít nhất đến Sự hài lịng của khách hàng. Tuy nhiên biến độc lập Sự đồng cảm (DC) có hệ số sig 0,182 > 0,05 nên yếu