CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.4. Phương pháp phân tích xử lý dữ liệu
Bảng câu hỏi khảo sát thu về sẽ được kiểm tra, sàng lọc và loại đi những bảng câu hỏi không đạt yêu cầu. Sau đó sẽ được mã hóa, nhập liệu và được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0. Phần mềm này giúp tác giả phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết.
3.3.4.1.Phân tích thống kê mơ tả mẫu nghiên cứu
Phân tích thống kê mơ tả dùng để mơ tả các thuộc tính của mẫu như chức vụ người được khảo sát, ngành nghề hoạt động kinh doanh của công ty, loại dịch vụ mà công ty đã và đang được cung cấp bởi UPS, thời gian sử dụng dịch vụ của UPS…
3.3.4.2.Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Mục đích của phân tích hệ số Cronbach’s Alpha là để kiểm tra độ tin cậy của các biến, loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến rác. Theo Nunnally & Berstein (1994), các biến quan sát được chấp nhận khi có hệ số tương quan biến tổng (Correct Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được độ tin cậy sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.4.3.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau kết quả phân tích Cronbach’s Alpha loại bỏ các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố được sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt của các nhân tố. Khi phân tích nhân tố cần lưu ý những điểm sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số xem xét sự thích hợp
của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn, từ 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008, trang 31).
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét giả
thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê, sig =<0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008).
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này càng lớn, >=0.5 cho biết các biến và nhân tố càng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Hair & cộng sự, 1998).
- Trong phân tích nhân tố dùng phương pháp Principal Component
Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008, trang 34)
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50% (Hair & cộng sự, 1988).
3.3.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trước tiên, dùng hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Trong phân tích tương quan Pearson khơng có sự phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì cần lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008).
- Sau khi xác định được giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương
quan tuyến tính, người viết cụ thể mối quan hệ nhân quả này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, với sự hài lịng khách hàng là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2
- Sử dụng kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, sử dụng kiểm định T để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy.
- Đo lường mức độ đa cộng tuyến của mơ hình thơng qua phân tích hệ số
phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), VIF < 10
- Đánh giá mức độ tác động mạnh hay yếu giữa các biến thông qua hệ số
Beta.
- Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin
cậy 95%)
Tóm tắt chương 3
Chương 3 giới thiệu chi tiết về quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và các thang đo để đo lường các thành phần và kiểm định mơ hình. Phương pháp nghiên cứu gồm hai bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính thực hiện thơng qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp chuyên gia. Qua bước này, các thang đo nghiên cứu chính thức được xây dựng. Nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát lấy ý kiến khách hàng bằng bảng câu hỏi chính thức. Dữ liệu khảo sát được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0
Và tiếp theo ở chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức và giải thích kết quả kiểm định các giả thuyết.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức, đồng thời kiểm định thang đo, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu đã được đề cập ở chương 1 và 3. Phần trình bày ở chương 4 gồm năm phần chính là Thống kê mẫu nghiên cứu, Phân tích thang đo, Hiệu chỉnh mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu, Phân tích tương quan và hồi quy và cuối cùng là Kết quả đo lường mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao nhận vận tải của UPS.
4.1.Thống kê mẫu nghiên cứu
Trên cơ sở xác định cỡ mẫu tối thiểu ban đầu phải lớn hơn 125 mẫu, vì vậy số lượng bảng câu hỏi ban đầu được phát đi khảo sát là 310, thu về được 261 mẫu. Trong đó có 236 mẫu là hợp lệ và đầy đủ thông tin, 25 mẫu cịn lại là khơng hợp lệ do khách hàng bỏ sót nhiều câu hỏi, chỉ đánh một chỉ tiêu cho toàn bộ câu hỏi hoặc thiếu thông tin hỗ trợ.... Mẫu thu được thông qua các hình thức khảo sát sau:
- Gửi bảng câu hỏi bằng file word qua email đến 160 người đại diện các
công ty là khách hàng của UPS, đồng thời gửi kèm đường link khảo sát trực tuyến bằng Google Docs để khách hàng tiện trả lời. Thu về được 111 bảng trả lời, trong đó có 90 bảng trả lời là hợp lệ, 21 bảng không hợp lệ.
- Thông qua những cuộc gặp gỡ khách hàng, tác giả gửi trực tiếp 150 bảng
câu hỏi nhờ khách hàng trả lời, thu về được 146 bảng trả lời hợp lệ chỉ có 4 bảng là khơng hợp lệ.
Thống kê thơng tin mẫu nghiên cứu chính thức được trình bày chi tiết ở Phụ lục 6 . Từ kết quả thống kê này, có thể nhận xét:
Về chức vụ của người đại diện tham gia trả lời
Chiếm đa số là các nhân viên XNK với 159 mẫu (chiếm 67.4%), tiếp theo là Trưởng/phó phịng XNK với 18.6% (44 mẫu), một số lượng nhỏ là Giám đốc với 11 mẫu (4.7%), còn lại 22 mẫu (9.3%) là những người giữ chức vụ khác như trưởng/ phó phịng sales, theo dõi đơn hàng… tất cả họ đều thường xuyên tiếp xúc với nhân viên UPS và hiểu biết rõ về dịch vụ của UPS.
Về loại hình doanh nghiệp
Phần lớn doanh nghiệp khảo sát là doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi, có 186 doanh nghiệp (chiếm 78.8%); tiếp theo là 41 doanh nghiệp tư nhân chiếm 17.4%) và có 9 doanh nghiệp Nhà nước (chiếm 3.8%) trong tổng số 236 bảng khảo sát hợp lệ.
Về loại hình loại hình kinh doanh
Có 136 doanh nghiệp sản xuất (chiếm 57.6%), 29 doanh nghiệp có loại hình thương mại (chiếm 12.3%) và 71 doanh nghiệp vừa sản xuất vừa thương mại (chiếm 30.1%) trong tổng số 236 hồi đáp hợp lệ.
Về ngành nghề hoạt động
Từ thống kê câu trả lời về ngành nghề hoạt động có thể thấy khách hàng của UPS rất đa dạng ngành nghề kinh doanh. Doanh nghiệp May mặc, giày da chiếm phần lớn trong tổng hồi đáp, 123 doanh nghiệp (chiếm 52.1%); 28 doanh nghiệp trong ngành đồ gỗ, nội ngoại thất (chiếm 11.9%); có 18 doanh nghiệp kinh doanh máy móc thiết bị (chiếm 7.6%); 3 doanh nghiệp trong ngành nông sản thực phẩm (chỉ chiếm 1.3%); Bên cạnh đó, do các khách hàng hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau nên các ngành khác cũng chiếm tương đối lớn, 64 doanh nghiệp ngành nghề khác (chiếm 27.1%)
Về loại dịch vụ mà các công ty đang sử dụng
Đây là câu hỏi cho chọn nhiều đáp án, từ thống kê của câu hỏi này cho thấy các doanh nghiệp đang sử dụng nhiều loại dịch vụ khác nhau của UPS. Trong đó có 46.9% cơng ty có sử dụng dịch vụ Vận tải đường biển; tiếp đến là dịch vụ Vận tải đường hàng không, 40.8% công ty; Khai hải quan được 7.9% cơng ty sử dụng và chỉ có 4.5% cơng ty sử dụng dịch vụ Thuê kho bãi.
Bảng 4.1. Bảng thống kê loại dịch vụ các công ty đang sử dụng
Dịch vụ Số lượng Tỉ lệ (%)
Vận tải đường biển 179 46.9
Vận tải đường hàng không 156 40.8
Khai Hải quan 30 7.9
Thuê kho bãi 17 4.5
Tổng cộng hồi đáp 382 100
Về thời gian sử dụng dịch vụ
Có 16 doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ của UPS dưới 1 năm (chiếm 6.8%), có 72 doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ của UPS từ 1 đến 3 năm (chiếm 30.5%) và 148 doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ của UPS trên 3 năm (chiếm 62.7%) trong tổng số 236 hồi đáp hợp lệ.
4.2.Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
4.2.1.Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo chất lượng dịch vụ
Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho 5 thành phần chất lượng dịch vụ bao gồm: tin cậy, đáp ứng, đảm bảo, đồng cảm, phương tiện hữu hình, được tác giả trình bày ở bảng bên dưới. Chi tiết được trình bày ở phụ lục 7
Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo thành phần tin cậy (TC): α = 0.884
TC1 19.000 8.826 0.743 0.859 TC2 18.949 8.525 0.834 0.845 TC3 19.000 8.272 0.796 0.848 TC4 19.021 8.540 0.768 0.854 TC5 19.072 8.765 0.418 0.929 TC6 18.919 8.534 0.795 0.850
Thang đo thành phần đáp ứng (DU): α = 0.898
DU1 14.585 11.580 0.794 0.866
DU2 15.013 11.153 0.805 0.863
DU3 14.792 11.731 0.722 0.881
DU4 14.479 12.370 0.652 0.896
DU5 14.623 11.776 0.770 0.871
Thang đo thành phần đảm bảo (DB): α = 0.853
DB1 15.661 7.757 0.831 0.787 DB2 15.733 9.379 0.460 0.869 DB3 15.619 6.901 0.693 0.821 DB4 15.678 7.394 0.680 0.821 DB5 15.699 7.794 0.722 0.809 Thang đo thành phần đồng cảm (DC): α = 0.725 DC1 11.538 6.564 0.218 0.845 DC2 11.021 5.672 0.596 0.623 DC3 11.093 4.868 0.674 0.561 DC4 10.890 5.350 0.664 0.581
Thang đo thành phần hữu hình (HH): α = 0.811
HH1 14.881 5.348 0.402 0.856
HH2 15.030 5.569 0.662 0.759
HH3 15.153 5.023 0.604 0.774
HH4 15.144 5.315 0.766 0.731
Thang đo thành phần tin cậy (TC): có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
là 0.884 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo thành phần đáp ứng (DU): có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.898 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo thành phần đảm bảo (DB): có hệ số tin cậy Cronbach’s
Alpha là 0.853. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, năm biến quan sát của thành phần đảm bảo đạt độ tin cậy cho thang đo này và sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo thành phần đồng cảm (DC): có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.725 đạt yêu cầu. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến DC1=0.218 (<0.3), không đạt yêu cầu. Nếu xét về nội dung của biến DC1 (thời gian làm việc của UPS thuận tiện cho khách hàng) khi loại biến này cũng không ảnh hưởng nhiều đến nội dung của thang đo đồng cảm. Đồng thời nếu loại biến này sẽ làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này tăng lên là 0.845. Hệ số tương quan biến tổng của các biến còn lại đều > 0.3. Do vậy, tác giả quyết định loại biến DC1, 3 biến còn lại DC2, DC3, DC4 được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo thành phần phương tiện hữu hình (HH): có hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha là 0.811 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn
0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nó sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2.Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo sự hài lịng
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát (HL1, HL2, HL3) như sau:
Bảng 4.3. Cronbach’s Alpha của thang đo sự hài lịng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo sự hài lòng của khách hàng (HL): α = 0.847
HL1 7.195 1.613 0.737 0.774
HL2 7.360 1.780 0.766 0.737
HL3 7.462 2.164 0.665 0.838
Thang đo thành phần hài lịng (HL) có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.847 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến nhỏ nhất là 0.665 và lớn nhất là 0.766, đều lớn hơn 0.3. Vì vậy ba biến quan sát này đảm bảo độ tin cậy cho thang đo sự hài lòng và sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1.Phân tích EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ
Thang đo chất lượng dịch vụ gồm 5 thành phần với 24 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá
Kết quả phân tích EFA lần thứ 1:
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.912 >0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Bảng 4.4. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ - Kết quả lần 1
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.912
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
Df Sig.
4511.062 276 0.000
Với phương pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, tại mức giá trị Eugenvalues lớn hơn 1 (Eigenvalues = 1.063), phân tích nhân tố rút trích được 5 nhân tố từ 24 biến quan sát với phương sai trích là 74.090% (> 50%) đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố của 24 biến trong bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) > 0.5 đạt yêu cầu. Tuy nhiên, xét đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát với các nhân tố >= 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố thì có 3 biến (TC6, DB5, HH3) bị loại, do khơng có sự chênh lệch rõ ràng giữa các hệ số tải