3.2 Phương pháp nghiên cứu
3.2.4 Phương pháp phân tắch dữ liệu
3.2.1.1 Thống kê mô tả.
Mẫu thu thập được tiến hành phân tắch bằng các thống kê mô tả: Phân loại mẫu theo tiêu chắ phân loại điều tra, tắnh trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các trả lời trong câu hỏi điều tra.
3.2.4.2Kiểm định sự tin cậy của thang đo.
để kiểm định sự tin cậy của các thang đo sử dụng trong nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach`s Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Các biến không đảm bảo tin cậy sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu và không xuất hiện khi phân tắch khám phá nhân tố (EFA). Tiêu chuẩn lựa chọn Cronbach`s Alpha tối thiểu là 0,6 (Hair và cộng sự, 2006), hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và đương nhiên loại khỏi thang đo (Nunally và Burstein, 1994).
3.2.4.3Phân tắch khám phá nhân tố.
Sau khi các khái niệm (nhân tố) được kiểm định thang đo bằng Cronbach`s Alpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân tắch khám phá nhân tố (EFA). Phân tắch nhân tố sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra được những nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn, có ý nghĩa hơn. Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tắch EFA trong nghiên cứu như sau:
ỚKiểm định sự thắch hợp của phân tắch nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của
KMO lớn hơn 0,5 thì phân tắch nhân tố là thắch hợp (Garson, 2002), ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phương pháp phân tắch nhân tố không thắch hợp với dữ liệu đang có.
ỚSố lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thắch bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu (Garson, 2002).
ỚPhương sai giải thắch (variance explained criteria): Tổng phương sai trắch phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Ớđộ giá trị hội tụ: để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
ỚPhương pháp rút trắch nhân tố là các thành phần chắnh (Principal components) với phép xoay vng góc (Varimax) để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sau khi tiến hành phân tắch EFA, căn cứ trên dữ liệu thực tế tác giả sẽ tiến hành đặt lại tên cho các nhân tố hình thành và điều chỉnh mơ hình cũng như các giả thuyết nghiên cứu ban đầu cho phù hợp dữ liệu thực tế.
3.2.4.5 Ước lượng phương trình hồi quy.
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định thì sẽ được xử lý chạy hồi quy tuyến tắnh bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS). Phương pháp đưa biến vào là phương pháp Enter. Theo Nguyễn đình Thọ (2020), phương pháp Enter phù hợp hơn với các nghiên cứu kiểm định, phương pháp Stepwise phù hợp với các nghiên cứu khám phá. Mơ hình nghiên cứu ước lượng được có dạng như sau:
Y =β0 + β1X1 + Ầ+ βiXi +Ầ+ βkXk + Ui (mơ hình có k biến độc lập) (1) Trong đó các:
Y là biến phụ thuộc
β0 là hệ số chặn (contanst) Các Xi là biến độc lập
βi là các hệ số góc Ờ phản ảnh mức độ ảnh hưởng của biến Xi lên biến phụ thuộc Y.
Ui là phần sai số hay còn gọi là nhiễu, là phần biến thiên của biến phụ thuộc Y chịu ảnh hưởng ngồi các biến Xi đưa vào mơ hình.
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phương trình hồi quy được xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định dựa vào thống kê t và giá trị p tương ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị p sẽ được so sánh trực tiếp với giá trị 0,05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu.
đối với các kiểm định xem xét sự khác nhau theo các nhóm phân loại ta sử dụng phân tắch phương sai (ANOVA). Tắnh phù hợp và khả năng giải thắch của mơ hình ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh và kiểm định F của phân tắch phương sai. để đánh giá sự quan trọng của các nhân tố trong mơ hình ảnh hưởng đến biến phục thuộc như thế nào ta xem xét thông qua hệ số Beta tương ứng từ phương trình hồi quy bội xây dựng được từ dữ liệu nghiên cứu.
3.2.5 Hệ thống các chỉ tiêu nghiên cứu
*Các chỉ tiêu phản ánh hiện trạng của Bảo hiểm Bảo Việt:
- Chỉ tiêu doanh thu phắ bảo hiểm xe cơ giới của Bảo hiểm Bảo Việt từ năm 2019 đến năm 2023.
- Chỉ tiêu so sánh số lượng xe tham gia bảo hiểm của Bảo hiểm Bảo Việt từ năm 2019 đến năm 2023.
- Công tác giám định bồi thường và chi phắ đề phòng hạn chế tổn thất của Bảo hiểm Bảo Việt từ năm 2019 đến năm 2023.
* Các chỉ tiêu đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ bảo hiểm xe cơ giới của Bảo hiểm Bảo Việt.
Sử dụng 5 nhân tố trong mơ hình SERVQUAL để đánh giá đó là :
- Nhân tố sự tin cậy
- Nhân tố khả năng đáp ứng
- Nhân tố năng lực phục vụ
- Nhân tố sự đồng cảm
- Nhân tố phương tiện hữu hình
điểm đánh giá của một nhân tố được tắnh bằng trung bình cộng các biến quan sát trong nhân tố.
PHẦN 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Phần này sẽ trình bày những kết quả nghiên cứu chắnh từ điều tra bao gồm các thống kê mô tả, kiểm định thang đo, phân tắch khám phá nhân tố, đánh giá từng thành phần chất lượng dịch vụ, mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng khách hàng của Bảo hiểm Bảo Việt, một số giải pháp nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm xe cơ giới của Bảo hiểm Bảo Việt dựa trên kết quả điều tra thực tế. Nội dung cụ thể như sau: