Nhân tố 1 PW_1 PW_3 PW_2 0.857 0.840 0.803 Eigenvalue 2.084 Phương sai trích 69.464 Cronbach’s alpha 0.7793
Nhân tố được đặt tên là Giá trị cảm nhận.
Mơ hình nghiên cứu vẫn được giữ nguyên sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp hồi quy. Sử dụng phương pháp đưa vào đồng thời (Enter) và sử dụng nhân số của nhân tố (factor scores) để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính. Có một phương trình hồi quy cần thực hiện nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận của khách hàng phần mềm công ty giải pháp phần mềm Việt Hà.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R – square), hệ số xác định R2 là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, nếu số biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định mơ hình khơng vượt quá 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Mặt khác, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao.
Bảng 4-7: Kết quả hồi quy của mơ hình
Mơ hình Giá trị R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Thống kê sự thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Mức độ thay đổi R2 Mức độ thay đổi F df1 df2 Mức thay đổi Sig. F 1 0.868(a) 0.753 0.746 0.39691 0.753 108.421 12 426 .000 1.940
Bảng 4-8: Bảng phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1
Hồi quy 204.965 12 17.080 108.421 .000(a)
Phần dư 67.111 426 0.158
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4-7 cho thấy mơ hình có R2 = 0.753 và R2 điều chỉnh là 0.746, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 74,6% hay mơ hình giải thích được 74,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc (giá trị cảm nhận). Theo kết quả phân tích hồi quy (bảng 4-9) cho thấy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2. Qua phân tích ANOVA (bảng 4-8), F đạt giá trị 108.421 được tính từ R2 của mơ hình với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 4-9: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hoá
Hệ số chuẩn hoá t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai sốchuẩn Beta
Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Hằng số) -2.209 0.169 -13.046 0.000 PR (Giá cả ) 0.148 0.037 0.114 4.037 0.000 0.725 1.379 FU (Chức năng) 0.100 0.029 0.095 3.440 0.001 0.763 1.311 BC (Song ngữ của phần mềm) 0.004 0.031 0.003 0.136 0.892 0.954 1.049 RE (Quan hệ) 0.148 0.038 0.117 3.858 0.000 0.628 1.593 LO (Vị trí) -0.009 0.020 -0.012 -0.473 0.636 0.944 1.060 CO (Truyền thông) 0.185 0.036 0.148 5.069 0.000 0.682 1.465 TR (Tin tưởng) 0.252 0.044 0.172 5.764 0.000 0.654 1.530 SE (Dịch vụ) 0.106 0.038 0.084 2.773 0.006 0.638 1.567 EE (Chuyên môn nhân viên) 0.141 0.042 0.109 3.331 0.001 0.540 1.853 UC (Hiểu khách hàng) 0.208 0.038 0.161 5.455 0.000 0.667 1.500 SQ (Chất lượng phần mềm) 0.176 0.044 0.123 3.993 0.000 0.612 1.634 PRO (Chuyên nghiệp) 0.234 0.042 0.175 5.588 0.000 0.591 1.692
a.Biến phụ thuộc:PW (giá trị cảm nhận)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, ở độ tin cậy 95%, 10 yếu tố: Giá cả của phần mềm; Chức năng phần mềm; Mối quan hệ của 2 doanh nghiệp; Truyền thông; Sự tin tưởng; Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm; Mức độ chuyên nghiệp
của nhân viên; Mức độ thông hiểu khách hàng; Chất lượng phần mềm; Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Qua kết quả cũng cho thấy có hai nhân tố gồm BC (Khả năng song ngữ của phần mềm) có Sig. = 0.892 và LO (Khoảng cách địa lý) có Sig. = 0.636, khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%.
Bảng 4-10: Kết quả hồi quy của mơ hình sau khi loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê
Mơ hình Giá trị R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Thống kê sự thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Mức độ thay đổi R2 Mức độ thay đổi F df1 df2 Mức thay đổi Sig. F 1 0.868(a) 0.753 0.747 0.39609 0.753 130.618 10 428 .000 1.939
Bảng 4-11: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy sau khi loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hoá
Hệ số chuẩn hoá
t Sig.
B Sai sốchuẩn Beta
1 (Hằng số) -2.217 0.163 -13.591 0.000 PR (Giá cả ) 0.148 0.037 0.114 4.039 0.000 FU (Chức năng) 0.100 0.029 0.095 3.444 0.001 RE (Quan hệ) 0.149 0.038 0.118 3.903 0.000 CO (Truyền thông) 0.184 0.036 0.147 5.065 0.000 TR (Tin tưởng) 0.232 0.043 0.173 5.839 0.000 SE (Dịch vụ) 0.106 0.038 0.083 2.781 0.006
EE (Chuyên môn nhân viên) 0.141 0.042 0.109 3.341 0.001
UC (Hiểu khách hàng) 0.206 0.038 0.159 5.450 0.000
SQ (Chất lượng phần mềm) 0.177 0.044 0.123 4.029 0.000
Bảng 4-12: Bảng phân tích phương sai ANOVA sau khi loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1
Hồi quy 204.927 10 20.493 130.618 .000(a)
Phần dư 67.149 428 0.157
Tổng cộng 272.075 438
Sau khi loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê, phương trình hồi quy tuyến tính được viết lại có dạng:
PW= 0.253 PRO + 0.232 TR + 0.206 UC + 0.184 CO + 0.177 SQ + 0.149 RE + 0.148 PR + 0.141 EE + 0.106 SE + 0.100 FU – 2.217
Hệ số beta chuẩn hóa của các nhân tố tạo ra Giá trị cảm nhận lần lượt là 0.114, 0.095, 0.118, 0.147, 0.173, 0.083, 0.109, 0.159, 0.123, 0.175. Điều này có nghĩa là, ở độ tin cậy 95%, khi yếu tố Giá cả của phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.114 đơn vị, khi yếu tố Chức năng phần mềm
thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.095 đơn vị, khi yếu tố Mối quan hệ của 2 doanh nghiệp thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm
nhận của khách hàng thay đổi 0.118 đơn vị, khi yếu tố Truyền thông thay đổi 1 đơn
vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.147 đơn vị, khi yếu tố Sự tin
tưởng thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.173 đơn
vị, khi yếu tố Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm
Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.083 đơn vị, khi yếu tố Mức độ chuyên nghiệp của nhân viên thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng
thay đổi 0.109 đơn vị, khi yếu tố Mức độ thông hiểu khách hàng thay đổi 1 đơn vị
sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.159 đơn vị, khi yếu tố Chất lượng phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.123 đơn vị, khi yếu tố Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.175 đơn vị. Như vậy, trong các nhân tố tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng thì hai nhân tố
Do đó, nghiên cứu có thể kết luận, ở độ tin cậy 95%, các giả thuyết H1, H2, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12 được chấp nhận, bao gồm:
- Giả thuyết H1: Giá của phần mềm có quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H2: Chức năng phần mềm có mối quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H5: Chất lượng phần mềm có quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H6: Truyền thơng có mối quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H7: Mức độ thơng hiểu khách hàng sẽ có tác động thuận chiều đến giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H8: Sự tin tưởng có tác động thuận chiều đến giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H9: Mối quan hệ của hai doanh nghiệp có tác động thuận chiều đến giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H10: Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm có tác động thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H11: Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp có tác động thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H12: Mức độ chuyên nghiệp của nhân viên có tác động thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
Các giả thuyết H3, H4 không được chấp nhận, bao gồm:
- Giả thuyết H3: Khả năng song ngữ của phần mềm có mối quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H4: Khoảng cách địa lý giữa hai doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
Trong các nhân tố tạo ra Giá trị cảm nhận, thành phần Chuyên nghiệp là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hoá cao nhất (hệ số Beta là 0.175, Sig. = .000), có nghĩa là thành phần này có mức tác động lớn nhất đến giá trị cảm nhận của khách
Giá cả (PR) 0.114 (Sig =0.000 ) Chức năng phần mềm (FU) 0.095 (Sig =0.001 ) Chất lượng phần mềm (SQ) 0.123 (Sig =0.000 ) Sự truyền thông (CO) 0.147 (Sig =0.000 )
Giá trị cảm nhận của khách hàng 0.159 (Sig =0.000 ) Hiểu khách hàng (UC) 0.173 (Sig =0.000 ) Sự tin tưởng (TR) 0.118 (Sig =0.000 )
Mối quan hệ (RE) 0.083 (Sig =0.006 )
0.175 (Sig =0.000 ) Dịch vụ (SE)
0.109 (Sig =0.001 ) Sự chuyên nghiệp (PRO)
Chuyên môn nhân viên (EE)
hàng. Điều này có nghĩa là khi khách hàng cảm nhận thấy sự chuyên nghiệp của công ty phần mềm tăng lên thì giá trị cảm nhận của khách hàng cũng tăng tương ứng.
4.4. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.4.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độclập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá, phần dư đã chuẩn hoá được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá được thể hiện trên trục hoành. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thoả mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hoá phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Mơ hình hồi qui là phù hợp.
Hình 4-2: Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá
4.4.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều lý do làm phần dư không phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hố, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hố có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 (1.77-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.989). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4-3: Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
4.4.3. Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư hay khơng có tự tương quan) các phần dư hay khơng có tự tương quan)
Để kiểm định về sự tương quan giữa các phần dư, đại lượng Durbin-Watson thường được sử dụng. Trong thực tế, người ta thường áp dụng quy tắc 1 < d < 3 để kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Trong nghiên cứu này, đại lượng thống kê Durbin-Watson là 1.939 (Bảng 4- 10). Như vậy, có thể kết luận khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư hay giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.
4.5. Tóm tắt
Ở chương 4, đã trình bày kết quả việc kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan hồi qui các nhân tố của Giá trị cảm nhận của khách hàng.
Kết quả kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, có 2 biến quan sát bị loại, còn lại 47 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, ở độ tin cậy 95%, có 10 nhân tố được rút ra từ thang đo Giá trị cảm nhận của khách hàng và 2 nhân tố khơng có ý nghĩa thống kê. Giả thuyết và mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh tương ứng với các nhân tố được rút ra.
Phương trình hồi quy cho thấy ở độ tin cậy 95%, giá trị cảm nhận của khách hàng được tác động mạnh bởi 3 nhân tố có hệ số hồi quy lớn hơn 0.2, trong khi đó 7 nhân tố có mức tác động từ 0.1 đến 0.2. Điều này cho thấy khách hàng doanh nghiệp của Việt Hà có sự đánh giá khá tương đồng các nhân tố đối với cảm nhận của họ.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
Ở chương 4 đã trình bày những kết quả phân tích dữ liệu cơ bản. Trong chương 5 sẽ kết luận về kết quả nghiên cứu đồng thời nêu lên một số hạn chế của đề tài và đề xuất cho những hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Trong nghiên cứu này, đã thực hiện cơ bản đầy đủ các bước của một quy trình nghiên cứu thị trường, từ bước chọn mơ hình cho đến bước điều chỉnh mơ hình, thơng qua phương pháp định tính cũng như lấy mẫu định lượng và xử lý số liệu.
Từ kết quả thảo luận nhóm tập trung, tác giả đã bổ sung 5 biến quan sát vào thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng. Kết quả khảo sát định lượng thu được 470 mẫu, sau khi gạn lọc đối tượng và loại bỏ những mẫu có nhiều ơ trống, tác giả có được 439 mẫu để đưa vào phân tích.
Tiến hành kiểm định thang đo bằng hệ số alpha của Cronbach, 2 biến quan sát bị loại vì có hệ số tương quan với biến - tổng nhỏ hơn 0.3, thang đo đảm bảo đạt độ tin cậy cần thiết để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Thông qua kết quả EFA, tác giả đã khẳng định lại thang đo lường về các nhân tố tạo giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế phần mềm của công ty giải pháp phần mềm Việt Hà, gồm 12 thành phần: giá cả, chức năng phần mềm, khả năng song ngữ của