loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến ASS1 16.25 5.424 0.68 0.827 ASS2 16.4 5.524 0.622 0.841 ASS3 15.93 5.353 0.681 0.826 ASS4 16.12 5.16 0.664 0.832 ASS5 16.42 5.289 0.725 0.815
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – năng lực phục vụ)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.858. Nếu ta loại đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ bị giảm đi. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.622> 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.1.7. Thành phần chất lượng dịch vụ bảo hành
Cronbach’s Alpha = 0.861
Bảng 4.8: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần chất lƣợng dịch vụ bảo hành Biến TBTĐ nếu loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến SQG1 12.47 3.384 0.738 0.81 SQG2 12.34 3.548 0.712 0.821 SQG3 12.33 3.427 0.734 0.812 SQG4 12.4 3.514 0.649 0.848
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – chất lượng dịch vụ bảo hành)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.861. Nếu ta loại đi bất kỳ thang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ bị giảm đi. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.649> 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Như vậy, thang đó chất lượng dịch vụ bản hành sản phẩm của công ty điện tử Samsung bao gồm 43 biến quan sát ban đầu, sau khi kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach’Alpha, cịn lại 42 biến quan sát có đủ điều kiện để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá.
4.3.Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Kết quả EFA cho biến độc lập
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
KMO 0.870
Sig 0.000
Eigenvalue 1.548
Phương sai trích 65.455
(Nguồn: Phụ lục 6 - Kết quả SPSS KMO và Bartlett biến độc lập)
KMO = 0.870> 0.5 nên mơ hình phân tích là phù hợp. Sig = 0.000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời phương sai trích = 65.455% > 50 %, Eigenvalue = 1.548>1 nên mơ hình đủ điều kiện để phân tích nhân tố.
Sau khi dùng SPSS 20.0 chạy kết quả phân tích ma trận nhân tố xoay (Varimax) đến với phương thức loại từng biến nếu có hệ số tải nhân tố ≤ 0.4 và cùng giải thích cho nhiều thành phần có mức độ ngang nhau. Các biến đều được giữ lại vì có hệ số tải nhân tố đạt tiêu chuẩn nghiên cứu, giá trị nhỏ nhất 0.578> 0.4 (phụ lục 6).
Như vậy với 38 biến quan sát trong 6 thành phần (biến độc lập) sau khi đã kiểm tra độ tin cậy, qua bước phân tích nhân tố cịn lại tồn bộ 38 biến quan sát. Đồng thời vẫn giữ nguyên 6 thành phần chính. Dựa trên các biến mới sau khi phân tích nhân tố khám phá, tác giả vẫn dùng lại tên cũ trong nhóm biến độc lập. Kết quả phân tích nhân tố khám phá được thể hiện tại phụ lục 6 với các tên gọi và thành phần:
Thành phần phƣơng tiện hữu hình: bao gồm các biến TAN1, TAN2, TAN3, TAN4, TAN5, TAN6. Tất cả các biến biểu hiện những phương tiện hữu hình mà khách hàng có thể nhìn thấy được trong quá trình cung cấp dịch vụ của công ty, bao gồm nhân viên và cơ sở vật chất của Công ty.
Thành phần sự tin cậy, bao gồm các biến REL1, REL2, REL3, REL4,
REL5, REL6, REL7. Các biến thể sự tin cậy như giải quyết triệt để ngay lần đầu, đảm bảo chất lượng sản phẩm sau bảo hành, chất lượng dịch vụ giống nhau ở các trung tâm bảo hành khác nhau của Công ty điện tử Samsung…làm cho khách hàng
cảm thấy tin cậy khi sử dụng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung.
Thành phần sự đáp ứng, bao gồm các biến: RES1, RES2, RES3, RES5,
RES6, RES7, RES8. Biểu hiện cho sự đáp ứng như cung cấp thông tin, khả năng giải quyết những vướn mắc… của nhân viên trung tâm bảo hành khi khách hàng sử dụng dịch vụ bảo hành sản phẩm từ Công ty điện tử Samsung.
Thành phần khả năng tiếp cận, bao gồm các biến: ASS1, ASS2, ASS3,
ASS4, ASS5. Tất cả các biến đều được giữ nguyên theo cơ sở lý thuyết, thể hiện cho khả năng tiếp cận dịch vụ dễ dàng, thời gian thuận tiện chokhách hàng khi sử dụng dịch vụ bảo hành của Công ty điện tử Samsung.
Thành phần sự đồng cảm, bao gồm các biến: EMP1, EMP2, EMP3, EMP4,
EMP5, EMP6,EMP7, EMP8. Các biến biểu hiện cho mức độ đồng cảm, sự cảm thông , biết lắng nghe… của nhân viên trung tâm bảo hành dành cho khách hàng qua giá trị mong đợi, và chất lượng nhận được khi khách hàng sử dụng dịch vụ bảo hành sản phẩm của Công ty điện tử Samsung.
Thành phần năng lực phục vụ, bao gồm các biến ASS1, ASS2, ASS3,
ASS4, ASS5. Là thành phần quan trọng góp phần tạo nên giá trị cũng như uy tín của Cơng ty điện tử Samsung như: nhân viên niềm nở, cởi mở trao đổi với khách hàng, nhân viên có khả năng truyền đạt, thuyết phục tốt, ln có giải pháp phù hợp với nguyện vọng của khách hàng.
4.3.2. Kết quả EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
KMO 0.825
Sig 0.000
Eigen-value 2.830
Phương sai trích 70.744
(Nguồn: Phụ lục 6 - Kết quả SPSS KMO và Bartlett biến phụ thuộc)
KMO = 0.825> 0.5 nên mơ hình phù hợp cho việc phân tích. Sig = 0.000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời phương sai trích = 70.744% > 50%; Eigenvalue = 2.830> 1 nên mơ hình đủ điều kiện để phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.11: Kết quả EFA biến phụ thuộc
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 toàn 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 khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Ngồi 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