Kết quả EFA biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ bảo hành của công ty điện tử samsung tại TP HCM (Trang 59)

Biến Diễn giải Hệ số tải

nhân tố

SQG1 Chất lượng dịch vụ bảo hành mà Công ty điện tử Samsung

cung cấp làm cho khách hàng được an tâm, tin cậy 0.863

SQG2

Nếu có vấn đề gì về sản phẩm điện tử, khách hàng luôn luôn muốn sử dụng dịch vụ bảo hành của Công ty điện tử Samsung

0.844

SQG3 Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của Công ty điện

tử Samsung cũng như dịch vụ bảo hành trong tương lai 0.859

SQG4

Khách hàng sẵn sàng giới thiệu dịch vụ bảo hành của Công ty điện tử Samsung với những khách hàng có nhu cầu về sữa chữa các thiết bị điện tử

0.797

(Nguồn: Phụ luc 6- Kết quả SPSS - EFA biến phụ thuộc)

4.3.3. Kết luận về mơ hình nghiên cứu

Sau khi phân tích EFA, các nhóm được vẫn giữ ngun tên với những biến phù hợp trong thành phần. Mơ hình chính thức về chất lượng dịch bảo hành sản phẩm Công ty điện tử Samsung vẫn giữ ngun theo mơ hình lý thuyết.

Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu chính thức

Với các giả thuyết như sau:

Giả thuyết H1: Phương tiện hữu hình càng tốt thì chất lượng dịch vụ bảo hành càng cao

Giả thuyết H3: Sự đáp ứng càng tốt thì chất lượng dịch vụ càng cao Giả thuyết H4: Khả năng tiếp cận càng dễ thì chất lượng dịch vụ càng tốt

Giả thuyết H5: Sự đồng cảm càng thì chất lượng dịch vụ càng được khách hàng đánh giá cao

Giả thuyết H6: Năng lực phục vụ càng tốt thì sự cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ bảo hành càng cao

4.3.4. Phân tích tương quan

4.3.4.1. Phương pháp phân tích

Chúng ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nhìn chung r được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính, giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.

0 < r ≤1 : gọi là tương quan tuyến tính thuận (X↑, Y↑) -1 ≤r ≤0 :gọi là tương quan tuyến tính nghịch (X↑, Y↓)

Chất lƣợng dịch vụ bảo hành

.527

Khả năng tiếp cận

.413

Phƣơng tiện hữu hìnhSự đáp ứng Năng lực phục vụ Sự tin cậy Sự đồng cảm

Thành phần Phƣơng tiện hữu hình Sự tin cậy Sự đáp ứng Khả năng tiếp cận Sự đồng cảm Năng lực phục vụ Chất lƣợng dịch vụ bảo hành Pearson 1 .414 .450 .298 .424

4.3.4.2. Kết quả phân tích tương quan

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định tƣơng quan giữa các biến

Sig. (2-tailed) Pearson Sig. (2-tailed) Pearson Sig. (2-tailed) Pearson Sig. (2-tailed) Pearson .000 .000 .000 .000 .000 .000 .414 1 .355 .560 .293 .371 .524 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .450 .355 1 .464 .122 .296 .459 .000 .000 .000 0.035 .000 .000 .413 .560 .464 1 .219 .464 .531 .000 .000 .000 .002 .000 .000 .298 .293 .122 .219 1 .328 .473 Sig. (2-tailed) .000 .000 0.085 .002 .000 .000 Pearson .424 .371 .296 .464 .328 1 .525 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 Pearson .527 .524 .459 .531 .473 .525 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000

(Nguồn: Phụ lục 7 - Kết quả SPSS - Tương quan tuyến tính)

Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung. Kết quả phân tích cho thấy tất cả các giá trị có hệ số tương quan Pearson nhỏ hơn 1 với các giá trị nằm ngồi đường chéo chính, các giá trị nằm trên đường chéo chính có giá trị bằng 1 và có mối tương quan tốt, tất cả đều tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc của mơ hình nghiên cứu.

Tương quan thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành với các yếu tố độc lập: 0.527; 0524;0.459; 0.531; 0.473; 0.525. Do đó, có sự tương quan tỷ lệ thuận giữa các yếu tố độc lập của mơ hình với thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm Công ty điện tử Samsung. Như vậy, kết quả kiểm định tương quan giữa các biến cho kết quả rất thích hợp để phân tích hồi quy.

4.3.5. Phân tích hồi quy tuyến tính

Mục đích của phân tích hồi qui là kiểm định vai trị quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung nhằm tìm ra những trọng số thơng qua đó xác định yếu tố quan trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ bảo hành dành cho khách hàng sử dụng dịch vụ bảo hành sản phẩm của cơng ty điện tử Samsung. Mơ hình hồi quy được sử dụng với biến độc lập là 6 thành phần: (1)Phương tiện hữu

hình; (2)Sự tin cậy; (3)Sự đáp ứng; (4)Khả năng tiếp cận;(5) Sự đồng cảm; (6)Năng lực phục vụ và biến phụ thuộc là Chất lượng dịch vụ bảo hành. Phân tích

hồi quy được thực hiện với phần mềm SPSS 20.0 và giá trị các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định.

4.3.5.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình

Trước khi phân tích hồi qui, cần đánh giá sự phù hợp của mơ hình giữa các thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm dành cho khách hàng. Mơ hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập tác động vào biến phụ thuộc, phù hợp sử dụng hàm hồi qui tuyến tính bội (MLR). 6 thành phần biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc (Sử dụng phương pháp Enter trong SPSS).

Đánh giá chung chất lượng dịch vụ bảo hành = β0 + β1*Thành phần Phương tiện hữu hình + β2*Thành phần Sự tin cậy + β3*Thành phần Sự đáp ứng + β4*Thành phần Khả năng tiếp cận + β5*Thành phần Sự đáp ứng + β6*Thành phần Năng lực phục vụ. Với β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy riêng từng thành phần biến độc lập. Bảng 4.13: Tóm tắt các hệ số về mức độ phù hợp của mơ hình Mơ hình R2 R2 điều chỉnh Kiểm định F Sig. Durbin- Watson 1 .743 .539 40.164 0.000 1.743

(Nguồn: Phụ lục 8- Kết quả SPSS - Hồi quy tuyến tính)

Với giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0, kết quả phân tích hồi

qui có hệ số xác định R2 là 0.743, như vậy mơ hình nghiên cứu là phù hợp (0 <R2 ≤

1), nói lên mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp đến mức 74.3%. Ngồi ra kết quả

nó để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. R2 điều chỉnh là 0.539 nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 53.9% hay 53.9% là biến thiên của chất lượng dịch vụ bảo hành của Cơng ty điện tử Samsung được giải thích bởi quan hệ tuyến tính với 6 biến độc lập nói trên, cịn lại là 46.1% biến thiên do ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được giải thích trong mơ hình. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt và bác bỏ giả thuyết H0.

4.3.5.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả nhận được cho thấy trị thống kê F là 40.164, tuy giá trị F chưa cao nhưng có thể tin cậy, được tính từ giá trị R square của mơ hình với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an tồn bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập trong mơ hình có tương quan chặt chẽ với nhau. Tác giả sử dụng Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xem xét vấn đề đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF = 1/Tolerance) của các biến có trị số cao nhất là 1.811 và thấp nhất là 1.194 (nằm trong khoảng: 1 ≤ VIF <5) (xem bảng 4.14). Điều này cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Ngoài ra, đại lượng thống kê Durbin-Watson (D) dùng để kiểm định sự tương quan trong mơ hình, với 1 < D < 3 là mơ hình khơng tự tương quan (kết quả tốt). Kết quả giá trị Durbin-Watson đạt 1.743 (xem bảng 4.13) cho thấy mơ hình khơng tự tương quan nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan.

Như vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

4.3.5.3. Kết quả phân tích hồi quy

Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi qui bội

Tên biến Hệ số hồi qui (B) Độ lệch chuẩn Hệ số hồi qui chuẩn hóa (Beta) Giá trị t Mức ý nghĩa (Sig.) Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Hằng số -.700 .325 -2.154 .032 Phương tiện hữu hình .161 .059 .163 2.742 .007 .651 1.536 Sự tin cậy .180 .065 .168 2.766 .006 .624 1.602 Sự đáp ứng .202 .068 .171 2.979 .003 .698 1.432 Khả năng tiếp cận .156 .069 .145 2.253 .025 .552 1.811 Sự đồng cảm .294 .059 .260 4.977 .000 .837 1.194 Năng lực phục vụ .204 .062 .191 3.298 .001 .686 1.459

(Nguồn: Phụ lục 8 - Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội)

Hệ số Beta dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố chất lượng dịch vụ kiểm tốn ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng. Hệ số Beta của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng đến đánh giá chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm càng cao.

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến trong thang đo chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm tất cả 6 biến đều có hệ số dương, nên các yếu tố trong mơ hình hồi quy ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm và 6 thành phần này với mức ý nghĩa quan sát Sig. < 0.05 là có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 trong mơ hình nghiên cứu (Hình 4.1) đều được chấp nhận.

Từ bảng kết quả phân tích hồi qui tuyến tính đa biến ta có phương trình dự đốn kết quả đánh giá chung về dịch vụ như sau:

Chất lƣợng dịch vụ bảo hành sản phẩm = 0.161*Phƣơng tiện hữu hình + 0.180* Sự tin cậy + 0.202*Sự đáp ứng + 0.156*Khả năng tiếp cận + 0.294*Sự đồng cảm + 0.204*Năng lực phục vụ.

Qua phương trình trên, hệ số β=0.294 của Thành phần sự đồng cảm là cao nhất. Điều này có ý nghĩa là, đối với chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của

Cơng ty điện tử Samsung thì Thành phần sự đồng cảm có tác động nhiều nhất đến chất lượng bảo hành sản phẩm. Khi sự đồng cảm của nhân viên trung tâm bảo hành của Công ty điện tử Samsung tăng lên 1 đơn vị thì chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm dành cho khách hàng tăng lên 0.294 đơn vị, tương tự với các thành phần Phương tiện hữu hình, Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Khả năng tiếp cận và Năng lực phục vụ.

Dựa vào đồ thị histogram (Phụ lục 8) thể hiện phần dư, nếu có dạng hình chng úp đều thì phần dư có dạng phân phối chuẩn. Dựa trên đồ thị, khẳng định phần dư của mơ hình có dạng phân phối chuẩn. Điều này khẳng định rằng mơ hình là đúng đắn, phương sai là hằng số và số lượng các phần dư đủ để phân tích.

4.3.6. Phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố: Giới tính, Độ tuổi, Trình độ học

vấn, Thu nhập của khách hàng đến chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của công ty điện tử Samsung tại Tp.HCM

4.3.6.1. Phân tích ảnh hưởng của Giới tính

Ta sử dụng phân tích trung bình (T-test) để thấy được sự khác biệt về mức độ đánh giá chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm theo giới tính. Tiêu chuẩn để có sự khác biệt về đánh giá giữa Nam và Nữ là giá trị p (sig)<0.05. Thực hiện kiểm định đối với hai mẫu độc lập là đối tượng Nam và Nữ. Kết quả phân tích được thể hiện tại (phụ lục 9) (Independent Samples Test Giới tính).

Với độ tin cậy 95%, giá trị Sig. của kiểm định Levene thấp nhất trong các thành phần bằng 0.077 lớn hơn 0.05, do vậy ta chấp nhận giả thuyết phương sai của hai mẫu là đều nhau, ta sẽ sử dụng kết quả ở hàng Equal variances asumed để đánh giá kết quả kiểm định t.

Xét kiểm định t, với giá trị Sig.(2-tailed) nhỏ nhất bằng 0.193> 0.05, do đó giả thuyết khơng có sự khác biệt trong việc đánh giá về chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm Nam và Nữ được chấp nhận. Như vậy chưa có cơ sở xác định sự khác biệt có ý nghĩa trong việc lựa chọn các thành phần chất lượng dịch vụ và sự hài lịng giữa Nam và Nữ.

4.3.6.2. Phân tích ảnh hưởng của độ tuổi

Trong nghiên cứu về độ tuổi, có 5 mức độ tuổi được chia là: 18 – 22; 22 – 26; 26 – 30; 30 – 35; trên 35 tuổi. Do số nhóm lớn hơn 2 nên tác giả sử dụng

phương pháp phân tích One – way ANOVA để kiểm tra tác động của nhóm tuổi lên chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung.

Sử dụng phương pháp phân tích ANOVA với tiêu chuẩn có sự khác biệt về đánh giá chất lượng bảo hành sản phẩm giữa các nhóm tuổi khác nhau là giá trị p

(Sig.) < 0.05. Kết quả phân tích được thể hiện tại (phụ lục 9) (ANOVA - Độ tuổi

(Age))

Kết quả phân tích cho thấy, giá trị Sig. thấp nhất bằng 0.220> 0.05, nên ta kết luận khơng có sự khác biệt về sự cảm nhận của khách hàng ở các độ tuổi khác nhau về chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung hay nói khác hơn là yếu tố độ tuổi không làm thay đổi sự đánh giá của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung. Điều này chứng tỏ chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung cung cấp là đồng đều đến tất cả các khách hàng của mình ở mọi lứa tuổi.

4.3.6.3. Phân tích ảnh hưởng của trình độ học vấn

Trong phân tích này, tác giả chia yếu tố trình độ học vấn của các đối tượng khách hàng ra thành 5 nhóm: PTTH; Trung cấp; Cao đẳng; Đại học và Sau đại học. Với cách chia này, có thể khái qt tồn bộ trình độ học vấn của các đối tượng khảo sát, làm tăng sự chính xác sự cho nghiên cứu. Do số nhóm của yếu tố trình độ học vấn được chia thành 5 nhóm (lớn hơn 2 nhóm). Vì vậy, tác giả sử dụng phương pháp phân tích ANOVA với tiêu chuẩn để xem xét có hay khơng sự khác biệt về đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm Công ty điện tử Samsung giữa các nhóm có trình độ học vấn khác nhau với giá trị p (Sig.) < 0.05. Kết quả phân tích được thể hiện tại phụ lục 9 (ANOVA –Trình độ học vấn (Education)).

Kết quả phân tích cho thấy, giá trị Sig. của Phương tiện hữu hình (TAN) thấp nhất bằng 0.051> 0.05 nên ta kết luận sự khác biệt về trình độ học vấn khơng làm thay đổi sự đánh giá của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung tại Tp.HCM. Điều này chứng tỏ chất lượng dịch bảo hành của Công ty điện tử Samsung cung cấp là đồng đều đến tất cả các khách hàng của mình ở các trình độ học vấn khác nhau.

4.3.6.4. Phân tích ảnh hưởng của thu nhập

Trong phân tích này, tác giả chia yếu tố trình độ học vấn của các đối tượng khách hàng ra thành 5 mức: 2 – 4 triệu; 4 – 6 triệu; 6 – 8 triệu; 8 – 12 triệu và trên 12 triệu. Với cách chia này, có thể khái quát phần lớn thu nhập của các đối tượng khảo sát. Do số nhóm của yếu tố trình độ học vấn được chia thành 5 nhóm (lớn hơn 2 nhóm). Vì vậy, tác giả sử dụng phương pháp phân tích ANOVA với tiêu chuẩn để

Một phần của tài liệu Giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ bảo hành của công ty điện tử samsung tại TP HCM (Trang 59)