3.1 .Thi kế nghiên cứu
3.1.4.6.Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO có giá trị trong khoản từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hồn tồn với chính nó (r=1) nhưng khơng có tương quan với những biến khác (r=0). Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau, do đó nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤0.05) thì các biến quan sát có tương quan trong tổng thể.
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì mới được giữ lại trong mơ hình (Gerbing và Anderson, 1988). Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân
tố có Eigenvalue nhỏ hơn 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.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component Matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Với kích thướt mẫu trong nghiên cứu là 202, như vậy có thể giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố ≥ 0.4 để hạn chế loại biến (Gerbing và Anderson, 1988). Ngoài ra, tác giả khi thực hiện loại các biến khơng phù hợp khi phân tích nhân tố khám phá EFA theo thứ tự: loại các biến cùng giải thích cho nhiều nhân tố có hệ số tải nhân tố gần nhau (khoảng cách ước lượng 0.3) trước để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003), sau đó loại tiếp các biến có hệ số tải nhân < 0.4.
Tác giả phân tích nhân tố khám phá EFA riêng biệt cho biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm tránh trường hợp khi phân tích hồi quy tuyến tính sẽ khơng có ý nghĩa vì hiện tượng các biến độc lập và phụ thuộc giải thích qua lại cho nhau.
3.1.4.7. Cơng cụ dùng phân tích số liệu
Dữ kiệu thu thập được xử ký bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Sau khi mã hóa và làm sạch dữ liệu sẽ tiếp tục được đưa vào để kiểm tra độ tin cậy của thang đo.
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương 3, trình bày phương pháp nghiên cứu của đề tài. Thực hiện nghiên cứu định tính để xác định những yếu tố độc lập tác động vào biến phụ thuộc. Khi thiết kế nghiên cứu định tính cần phải xác định mẫu nghiên cứu, phương pháp phỏng vấn, sau đó thực hiện nghiên cứu định tính. Sau khi nghiên cứu định tính, xác định được những biến phụ thuộc tác động vào biến phụ thuộc, thiết lập mơ hình nghiên cứu chính thức cho đề tài. Dựa vào kết quả định tính, xây dựng thang đo cho nghiên cứu gồm những những quan sát cho biến độc lập và biến quan sát cho biến phụ thuộc. Xác định kích thước mẫu, cơng cụ cho phân tích số liệu nghiên cứu.
Chƣơng 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Mơ tả mẫu nghiên cứu
Quá trình thu thập mẫu nghiên cứu được thực hiện từ tháng 08/2013 đến 09/2013. Dữ liệu sau khi được mã hóa, nhập và làm sạch thông tin thông qua phần mềm SPSS 20.0, với kết quả thu được được trình bày phân bố kích thước mẫu theo: Giới tính, Độ tuổi, Trình độ học vấn, Thu nhập được trình bày trong bảng 4.1. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng độ tin cậy 95%, tức mức ý nghĩa α = 5%.
Bảng 4.1: Thông kê mô tả mẫu nghiên cứu
STT Đối tượng Nội dung Số lượng Tỉ lệ (%)
1 Giới tính Nam 100 49.5 Nữ 102 50.5 2 Độ tuổi 18 – 22 tuổi 43 21.3 22 – 26 tuổi 51 25.2 26 – 30 tuổi 42 20.8 30 – 35 tuổi 39 19.3 Trên 35 tuổi 27 13.4 3 Trình độ học vấn PTTH 14 6.9 Trung cấp 06 3 Cao đẳng 52 25.7 Đại học 107 53 Sau đại học 23 11.4 4 Thu nhập 2 – 4 triệu đồng 27 13.4 4 – 6 triệu đồng 60 29.7 6 – 8 triệu đồng 65 32.2 8 – 12 triệu đồng 36 17.8 Trên 12 triệu đồng 14 6.9
(Nguồn: Phụ lục 4 - Kết quả SPSS - Mô tả thông tin mẫu nghiên cứu)
4.2.Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các nhóm nhân tố
4.2.1. Kết quả kiểm định Alpha
Cronbach’s Alpha = 0.891
Bảng 4.2: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần phƣơng tiện hữu hình
Biến TBTĐ nếu loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến TAN1 18.63 9.707 0.684 0.876 TAN2 18.79 9.718 0.716 0.871 TAN3 18.76 9.598 0.683 0.876 TAN4 18.62 9.639 0.719 0.87 TAN5 18.72 9.358 0.763 0.863 TAN6 18.71 9.889 0.693 0.875
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – phương tiện hữu hình)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.891. 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 0.683> 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.1.2. Thành phần sự tin cậy
Cronbach’s Alpha = 0.894
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần sự tin cậy
Biến TBTĐ nếu loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến REL1 24.45 11.95 0.71 0.877 REL2 24.43 12.117 0.743 0.873 REL3 24.45 11.95 0.693 0.879 REL4 24.43 11.529 0.774 0.869 REL5 24.52 12.44 0.658 0.883 REL6 24.43 12.306 0.546 0.898 REL7 24.39 11.772 0.756 0.871
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – sự tin cậy)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.894. Nếu ta loại đi REL6 thì độ tin cậy của thang đo tăng lên từ 0.894 thành 0.898 là không nhiều, mặc khác biến quan sát REL6 thỏa điều kiện tương quan biến tổng 0.546>0.3. Xét thấy, nếu ta loại biến quan sát REL6 tăng độ tin cậy cho thang đo khơng nhiều vì với độ tin cậy 0.894, độ tin cậy này là tốt rồi. Hơn nữa, nếu biến này sẽ bị ảnh
hương đến nội dung của thang đo thì không nên loại biến (Nguyễn Đình Thọ,
Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, 2011). Vì vậy, thang đo sự
tin cậy vẫn được giữ lại 8 biến quan sát phục vụ cho nghiên cứu khám phá ở phần tiếp theo.
4.2.1.3. Thành phần sự đáp ứng
Cronbach’s Alpha = 0.856
Bảng 4.4: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần sự đáp ứng
Biến TBTĐ nếu loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến RES1 28.79 11.29 0.666 0.83 RES2 28.75 11.613 0.634 0.834 RES3 28.73 11.033 0.729 0.822 RES4 28.7 12.936 0.294 0.872 RES5 28.78 11.584 0.604 0.838 RES6 28.6 11.276 0.662 0.831 RES7 28.81 12.027 0.487 0.851 RES8 28.73 11.075 0.735 0.822
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – sự đáp ứng)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.856.Biến RES4 có tương quan biến tổng 0.294<0.3. Hơn nữa, nếu ta loại biến RES4 thì hệ số Cronbach’s Alpla tăng lên 0.872 làm cho thang đo có độ tin cậy hơn cho nghiên cứu khám phá. Vì vậy, thang đo của thành phần sự đáp ứng ban đầu có 8 biến quan sát, biến RES4 bị loại khỏi thang đo sự đáp ứng. Nguyên nhân của biến quan sát RES4 “Nhân viên am hiểu về qui định của công ty” bị loại do không phù hợp với nội dung nghiên cứu của đề tài này. Thêm nữa, khi loại biến RES4, sẽ không ảnh hưởng đến nội dung thang đo của nghiên cứu. Do đó, thang đo sự đáp ứng còn lại 7 biến quan sát: RES1, RES2, RES3, RES5, RES6, RES7, RES8 đủ điều kiện cho nghiên cứu khám phá ở phần tiếp theo.
4.2.1.4. Thành phần khả năng tiếp cận
Bảng 4.5: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần khả năng tiếp cận
Biến TBTĐ nếuloại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến
ACC1 16.68 5.173 0.706 0.845
ACC2 16.63 5.11 0.74 0.836
ACC3 16.76 5.03 0.721 0.841
ACC4 16.79 5.429 0.648 0.859
ACC5 16.66 5.458 0.691 0.849
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – khả năng tiếp cận)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.873. 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 0.648> 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.1.5. Thành phần sự đồng cảm
Cronbach’s Alpha = 0.925
Bảng 4.6: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần sự đồng cảm
Biến TBTĐ nếu loại biến PSTĐ nếu loại biến TQ Biến tổng Alpha nếu loại biến EMP1 28.31 14.124 0.779 0.912 EMP2 28.31 14.236 0.759 0.914 EMP3 28.4 14.041 0.786 0.912 EMP4 28.27 15.013 0.636 0.923 EMP5 28.22 14.589 0.723 0.917 EMP6 28.31 14.285 0.758 0.914 EMP7 28.3 14.339 0.753 0.915 EMP8 28.39 14.079 0.767 0.913
(Nguồn: Phụ lục 5 - Kết quả SPSS Cronbach’s Alpha – sự đồng cảm)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0.925. 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 0.636> 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.1.6. Thành phần năng lực phục vụ
Bảng 4.7: Kết quả Cronbach’s Alpha - Thành phần năng lực phục vụBiến TBTĐ nếu Biến TBTĐ nếu 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