4.2Kiểm định thang đo
4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo
Bên dưới là bảng tổng hợp kết quả của các khái niệm về “chất lượng dịch vụ”và “sự hài lòng của khách hàng”. Trong đó, “tin cậy” bao gồm 5 biến quan sát: TC01,TC02,TC03,TC04,TC05; “đáp ứng” bao gồm 4 biến quan sát: DU01,DU02,DU03,DU04; “năng lực phục vụ” bao gồm 5 biến quan sát: NL01,NL02,NL03,NL04,NL05; “đồng cảm” bao gồm 4 biến quan sát: DC01,DC02,DC03,DC04; “phương tiện hữu hình” bao gồm 5 biến quan sát: HH01,HH02,HH03,HH04,HH05; và “hài lòng khách hàng” bao gồm bao gồm 3 biến quan sát : HL01,HL02,HL03.
Bảng 4.1: Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
TT Thang Đo Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến-tổng nhỏ nhất 1 Tin cậy 5 0.793 0.485 2 Đáp ứng 4 0.914 0.723 3 Năng lực phục vụ 5 0.869 0.535 4 Đồng cảm 4 0.881 0.606
5 Phương tiện hữu hình 5 0.880 0.689
6 Hài lòng khách hàng 3 0.832 0.679
Quan sát bảng trên, ta thấy kết quả kiểm định độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo là khá cao cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, cụ thể : “Tin cậy” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.793; “Đáp ứng” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.914; “Năng lực phục vụ” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.869; “Đồng cảm” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.881; “Phương tiện hữu hình” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.880 và “Hài lịng khách hàng” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.832;
Hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan sát trong bảng trên đều lớn hơn 0.3 do đó tất cả thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) vào bước tiếp theo. (Xem thêm phụ lục 4)
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong đề tài này, khi phân tích nhân tố khám phá, tác giả sử dụng phương pháp Principal components với phép quay Varimax và eigenvalue lớn hơn 1. Ngoài ra, các biến có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Ngoài ra, hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
4.3.2.1Phân tích EFA đối với các thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ lượng dịch vụ
❖ Phân tích nhân tố lần 1:
Kết quả xử lý bàng phần mềm SPSS, ta thu được hệ số KMO = 0.871 lớn hơn 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett ‘s test có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Như vậy, đạt điều kiện để phân tích nhân tố.
Bảng 4.2: Kiểm định KMO và Bartlett ‘s test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .871 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df Sig.
4.062E3 276 .000
Dựa vào bảng giải thích biến (Total Variance Explained) thì có 5 nhân tố được rút ra với hệ số Eigenvalue = 1.241 lớn hơn 1 và 5 nhân tố này giải thích được 67.828% biến thiên dữ liệu (Xem phụ lục 5).
Sau khi sử dụng phương pháp trích Principal Component và phép quay Varimax, kết quả đạt được như sau: 24 biến quan sát của chất lượng dịch vụ được gom thành 5 khái niệm. Lần lượt xem xét độ phù hợp của từng biến quan sát, ta thấy biến quan sát HH06 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 nên ta sẽ loại biến này để tiếp tục phân tích nhân tố lần nữa.
❖ Phân tích nhân tố lần 2:
Sử dụng phần mềm SPSS để rút trích nhân tố, ta kiểm định hệ số KMO = 0.869 lớn hơn 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett ‘s test có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Như vậy, đạt điều kiện để phân tích nhân tố.
Bảng 4.3: Kiểm định KMO và Bartlett ‘s test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .869 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df Sig.
3.933E3 253 .000
Dựa vào bảng giải thích biến thì có 5 nhân tố được rút ra với hệ số Eigenvalue = 1.241 lớn hơn 1 và 5 nhân tố này giải thích được 69.328% biến thiên dữ liệu (Xem phụ lục 6)
Sau khi sử dụng phương pháp trích Principal Component và phép quay Varimax, kết quả đạt được như sau: 23 biến quan sát của chất lượng dịch vụ được gom thành 5 khái niệm. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Do đó thang đo rút ra là chấp nhận được. Các thành phần cụ thể của thang đo như sau :
Nhân tố 1 gồm 5 biến quan sát: ký hiệu là huuhinh
HH01. Vị trí của đại lý là dễ dàng tiếp cận với các điều kiện giao thông thuận tiện
HH02. Môi trường của đại lý là sạch sẽ và ngăn nắp
HH03. Các nhân viên đại lý mặc quần áo gọn gàng và xuất hiện thân thiện
HH04. Bãi đậu xe của đại lý rộng rãi
HH05. Đại lý có thiết bị và hệ thống quản lý hiện đại
Nhân tố này liên quan đến cơ sở hạ tầng dịch vụ, nhân viên của đại lý xe ơ tơ . Tương ứng với mơ hình lý thuyết nhân tố này được gọi tên là “Phương tiện hữu hình”.
Nhân tố 2 gồm 5 biến quan sát, ký hiệu là nangluc
NL01. Nhân viên của đại lý thể hiện mình lịch sự, thân thiện và nhiệt tình
NL02. Các nhân viên cho một câu trả lời kịp thời và chính xác cho câu hỏi của khách hàng
NL03. Nhân viên đại lý cung cấp những lời khuyên hữu ích về việc bảo dưỡng xe
NL04. Cơng ty liên hệ với khách hàng khi sửa chữa thêm là cần thiết NL05. Khách hàng cảm thấy an toàn trong giao dịch
Nhân tố này liên quan đến khả năng phục vụ, trình độ chun mơn và thái độ phục vụ của nhân viên của đại lý xe ô tơ . Tương ứng với mơ hình lý thuyết nhân tố này được gọi tên là “Năng lực phục vụ”
Nhân tố 3 gồm 4 biến quan sát, ký hiệu là dapung
DU01. Khách hàng có thể tìm kiếm thơng tin mong muốn tại trang web của đại lý
DU02. Công ty ngay lập tức có thể cung cấp dịch vụ mua xe, bảo dưỡng xe theo yêu cầu của khách hàng
DU03. Các ý kiến phàn nàn của khách hàng được giải quyết nhanh chóng
DU04. Đại lý cung cấp dịch vụ nhắc nhở cho khách hàng (thông báo giao xe đúng hạn/ trước thời hạn)
Nhân tố này liên quan đến khả năng cung cấp dịch vu, cung cấp thông tin, giải quyết khiếu nại khách hàng của đại lý xe ơ tơ . Tương ứng với mơ hình lý thuyết nhân tố này được gọi tên là “ Khả năng đáp ứng”.
40
Nhân tố 4 gồm 4 biến quan sát, ký hiệu là dongcam
DC01. Công ty giải quyết các khiếu nại của khách hàng một cách hiệu quả
DC02. Công ty cung cấp chỗ ngồi và nước uống cho khách hàng trong khi họ đang chờ đợi
DC03. Đại lý ơ tơ sẽ có thời gian hoạt động thuận tiện cho tất cả các khách hàng của họ
DC04. Các nhân viên của đại lý ô tô sẽ hiểu được nhu cầu cụ thể của khách hàng của họ
Nhân tố này thể hiện sự chia sẻ của dịch vụ với những gì bạn quan tâm nhất. Tương ứng với mơ hình lý thuyết nhân tố này được gọi tên là “Đồng cảm”.
Nhân tố 5 gồm 5 biến quan sát, ký hiệu là tincay
TC01. Đại lý cung cấp xe đúng thời hạn như đã cam kết TC02. Đại lý ghi lại các thông tin dịch vụ một cách chính xác TC03. Các lỗi kỹ thuật của xe sẽ được sửa chữa miễn phí
TC04. Khi khách hàng gặp vấn đề, đại lý sẽ thể hiện một sự quan tâm chân thành trong việc giải quyết
TC05. Đại lý thực hiện dịch vụ mua xe, bảo dưỡng đúng ngay từ lần đầu tiên
Nhân tố này liên quan đến sự tin tưởng của khách hàng đối với đại lý xe ô tô bao gồm tin tưởng về dịch vụ nhận được, tin tưởng về bảo mật thông tin . Tương ứng với mơ hình lý thuyết nhân tố này được gọi tên là “Tin cậy”.
Bảng 4.4: Kết quả EFA các thành phần thang đo chất lượng dịch vụ
Biến quan sát Nhân tố
1 (Hữu hình) 2 (Năng lực) 3 (Đáp ứng) 4 (Đồng cảm) 5 (Tin cậy) HH01 0.768 HH02 0.765 HH03 0.801 HH04 0.779 HH05 0.806 NL01 0.557 NL02 0.771 NL03 0.780 NL04 0.758 NL05 0.794 DU01 0.717 DU02 0.888 DU03 0.875 DU04 0.871 DC01 0.722 DC02 0.858 DC03 0.876 DC04 0.816 TC01 0.654 TC02 0.716 TC03 0.688 TC04 0.680 TC05 0.639 Eigenvalue 8.175 2.579 2.271 1.680 1.241 Phương sai trích (%) 35.545 11.211 9.874 7.304 5.394 Cronbach’s Alpha 0.880 0.869 0.914 0.881 0.793
4.3.2.2 Phân tích EFA đối với thang đo sự hài lòng của khách hàng
Kết quả xử lý phần mềm SPSS ta thu được hệ số KMO = 0.722 lớn hơn 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett ‘s test có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Như vậy, đạt điều kiện để phân tích nhân tố.
Bảng 4.5: Kiểm định KMO và Bartlett ‘s test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .722 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df Sig.
302.962 3 .000
Dựa vào bảng giải thích biến thì có 1 nhân tố được rút ra với hệ số Eigenvalue = 2.249 lớn hơn 1 và 1 nhân tố này giải thích được 74.977% biến thiên dữ liệu (Xem thêm phụ lục 7)
Sau khi sử dụng phương pháp trích Principal Component và phép quay Varimax, kết quả đạt được như sau 3 biến quan sát của thang đo sự hài lòng của khách hàng được gom thành 1 nhân tố. Lần lượt xem xét sự phù hợp của từng biến quan sát, ta thấy rằng tất cả biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Như vậy là thang đo này đạt yêu cầu.
4.3Kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Mơ hình lý thuyết được trình bày ở Chương 2 có 6 khái niệm nghiên cứu, là những cảm nhận của khách hàng về (1) thành phần đồng cảm, (2) thành phần tin cậy, (3) thành phần hữu hình, (4) thành phần đáp ứng, (5) thành phần năng lực phục vụ” và (6) sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại đại lý xe ơ tơ. Trong đó sự hài lòng của khách hàng là khái niệm phụ thuộc và 5 khái
niệm còn lại là khái niệm độc lập và được giả định là các yếu tố tác động vào sự hài lịng của khách hàng.
Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến sự hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 16.
sau:
Phương trình hồi quy với hệ số beta chuẩn hố được viết dưới dạng như
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5
Trong đó :
Y : Sự hài lịng của khách hàng X1 : Phương tiện hữu hình X2 : Năng lực phục vụ X3 :Đáp ứng
X4 : Đồng cảm X5 : Tin cậy β0 : hằng số
β1 – β5 : hệ số hồi quy riêng phần ứng với các biến độc lập Xi
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mơ hình có R2 = 0.522 và R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.513. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 51.3% hay nói một cách khác 51.3% sự biến thiên của sự hài lịng khách hàng được giải thích chung của 5 biến độc lập.
Bảng 4.6: Tóm tắt mơ hìnhModel Summaryb Model Summaryb Mơ hình l R R Square R Square điều chỉnh Độ lệch chuẩn sai số ước tính Durbin- Watson 1 .723a .522 .513 .66441 1.983
a. Predictors: (Constant), dong_cam, tin_cay, huu_hinh, dap_ung, nang_luc
b. Dependent Variable: hai_long
Bảng 4.7: Bảng phân tích phương sai ANOVA
ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trị trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression Residual Total 124.982 5 24.996 56.625 .000a 114.332 259 .441 239.314 264
a. Predictors: (Constant), dong_cam, tin_cay, huu_hinh, dap_ung, nang_luc
b. Dependent Variable: hai_long
Bảng 4.7 cho ta thấy rằng giá trị thống kê F được tính từ R-Square của mơ hình đầy đủ là 56.625, giá trị sig = 0.000 cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 (ngoại trừ hằng số), tức là sự kết hợp giữa các biến trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hài lòng khách hàng, điều này có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.8: Kết quả xử lý hồi quy bội Coefficientsa
a. Dependent Variable: hailong
Trong bảng 4.8 cho thấy độ chấp nhận Tolerance cao (lớn hơn 0.56) và giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF thấp (nhỏ hơn 2) nên ta có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là khơng đáng kể vì thế khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích hồi quy cho ta thấy giá trị sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó, ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến sự hài lịng của khách hàng, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương. Cụ thể như sau:
Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Phương tiện hữu hình (huuhinh) là 0.101; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Năng lực phục vụ (nangluc) là 0.115; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Đáp ứng (dapung) là 0.481; Hệ số hồi quy Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số chuẩn hố t Mức ý nghĩa Sig. Phân tích đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) huuhinh tincay nangluc dapung dongcam .759 .339 2.236 .026 .089 .044 .101 2.001 .046 .726 1.377 .177 .067 .146 2.637 .009 .605 1.653 .139 .070 .115 1.997 .047 .560 1.785 .426 .045 .481 9.546 .000 .728 1.374 .083 .039 .105 2.095 .037 .729 1.371
chuẩn hoá của biến Đồng cảm (dongcam) là 0.105; Hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến Tin cậy (tincay) là 0.146. Lúc này, chúng ta viết được phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và chất lượng dịch vụ tại đại lý dịch vụ xe ô tô khu vực Thành phố Hồ Chí Minh như sau:
Phương trình hồi quy đã chuẩn hố của mơ hình
hailong= 0.101* huuhinh + 0.115 * nangluc + 0.481* dapung + 0.105 * dongcam + 0.146* tincay
Mơ hình này giải thích được 51.3% sự thay đổi của biến hailong là do các biến độc lập trong mơ hình tạo ra, còn lại 44.3% biến thiên được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình.
Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy:
- Trong biểu đồ Scatter dưới đây cho thấy phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Chúng khơng tạo thành một hình dạng nào, giả định liên hệ tuyến tính được thoả mãn.
- Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ với chuẩn Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,0 , tức gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm
Residuals Statisticsa
Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Mẫu
Giá trị dự báo 3.5638 6.9853 5.7031 .68805 265 Phần dư -1.91561 2.21439 .00000 .65808 265 Giá trị dự báo chuẩn hoá -3.109 1.863 .000 1.000 265 Phần dư chuẩn hoá -2.883 3.333 .000 .990 265
a. Dependent Variable: hai_long
- Trong bảng 4.8 cho thấy độ chấp nhận Tolerance cao (lớn hơn 0.56) và giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF thấp (nhỏ hơn 2) nên ta có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là khơng đáng kể vì thế khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này cho thấy mối quan
hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Trong mục 2.6 của Chương 2 đã trình bày 5 giả thuyết về sự ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ và giá cả cảm nhận tới sự hài lòng của khách hàng, qua kết quả hồi quy đa biến các giả thuyết đã được kiểm định. Xét ở độ tin cậy 95% thì mức độ đồng cảm (Sig. = 0.037, beta =