Số thứ tự Nhân tố Các biến quan sát Biến
1 DU 8, 3, 6, 4, 5, 1 Độc lập 2 PV 2, 4, 3, 5 Độc lập 3 TC 1, 4, 3, 2 Độc lập 4 HH 4, 1 Độc lập 5 DC 1, 3 Độc lập 6 GCN 4, 2, 3 Độc lập 7 HL 1, 2, 3, 4, 5 Phụ thuộc
Tổng số lƣợng biến quan sát độc lập: 21 biến Tổng số lƣợng biến quan sát phụ thuộc: 05 biến
Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu
Dƣới đây là diễn giải các nhân tố độc lập sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA Nhân tố thứ 1 gồm 6 biến quan sát:
STT Biến Diễn giải
1 DU8 Có nhiều dịch vụ giải trí khi đi trên xe.
2 DU3 Ứng dụng gọi xe dễ sử dụng để đặt xe và luôn cập nhật để sửa lỗi, cải tiến. 3 DU6 Có nhiều dịch vụ gia tăng giá trị kèm theo nhƣ mã khuyến mãi liên kết tích
điểm đổi thƣởng, mã giảm giá.
4 DU4 Tài xế ln sẵn lịng giúp khách hàng.
5 DU5 Thông tin phản hồi luôn đƣợc ghi nhận và giải quyết bằng cách liên hệ qua email xử lý thỏa đáng.
6 DU1 Khách hàng đón đƣợc xe dễ dàng: mọi lúc, mọi nơi, mọi thời điểm.
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung đến các vấn đề về dịch vụ giải trí trên xe, ứng dụng đặt xe, dịch vụ gia tăng, tài xế, phản hồi khách hàng, khách dễ dàng bắt xe. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 1 này là “Mức độ đáp ứng”.
78 Nhân tố thứ 2 gồm 4 biến quan sát:
STT Biến Diễn giải
1 PV2 Phong cách tài xế lịch lãm, thái độ cởi mở, nhã nhặn, ân cần. 2 PV4 Tài xế điều khiển phƣơng tiện một cách thành thạo, nhuần nhuyễn. 3 PV3 Tài xế hiểu biết về văn hóa địa phƣơng và có kiến thức chính trị, xã hội. 3 PV5 Tài xế có kỹ năng phục vụ khách hàng tốt.
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung đến các vấn đề về thái độ, phong cách, kỹ năng của tài xế. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 2 này là “Năng lực phục vụ”.
Nhân tố thứ 3 gồm 4 biến quan sát:
STT Biến Diễn giải
1 TC1 Khách dễ dàng sử dụng ứng dụng để đặt xe, thời gian xe đến là đúng với hiển thị.
2 TC4 Tài xế cho xe chạy với tốc độ vừa phải, tn thủ an tồn giao thơng đƣờng bộ.
3 TC3 Xe chạy với quãng đƣờng phù hợp nhất cho khách hàng tại những thời điểm khác nhau nhƣ cao điểm, thấp điểm.
4 TC2 Tài mở cửa đón chào khách hàng một cách vui vẻ và lịch sự.
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung đến các vấn đề về tính dễ sử dụng ứng dụng, tính an tồn, lộ trình hợp lý, cách tiếp cận khách. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 3 này là “Mức độ tin cậy”.
Nhân tố thứ 4 gồm 2 biến quan sát:
STT Biến Diễn giải
1 HH4 Có đầy đủ phƣơng tiện thơng tin khi ngồi đợi (Tivi, đài, nhạc các thể loại,..)
2 HH1 Sử dụng xe mới, hiện đại, hình thức bên ngồi đẹp, màu sắc bắt mắt.
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung đến các vấn đề về tiện ích trên xe, chất lƣợng xe. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 4 này là “Phƣơng tiện hữu hình”.
79
STT Biến Diễn giải
1 DC1 Grab luôn quan tâm đến chất lƣợng xe để phục vụ khách hàng tốt nhất. 2 DC3 Khách hàng cảm thấy mình đƣợc tơn trọng khi đi taxi Grab.
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung đến các vấn đề về ứng xử của Grab với khách hàng. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 5 này là “Mức độ đồng cảm”.
Nhân tố thứ 6 gồm 3 biến quan sát
STT Biến Diễn giải
1 GCN4 Giá cƣớc vào giờ cao điểm có thể chấp nhận đƣợc
2 GCN2 Giá cƣớc không cao và rẻ cạnh tranh so với các hãng taxi truyền thống khác
3 GCN3 Giá cƣớc không quá cao so với các loại xe bình thƣờng trong giờ thấp điểm
Các biến quan sát thuộc nhóm nhân tố này tập trung giá cƣớc ở các thời điểm đặt xe. Do đó, tác giả đặt tên cho nhân tố thứ 6 này là “Giá cảm nhận”.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình đều đạt giá trị hội tụ và đạt giá trị phân biệt: phân tích nhân tố EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Qua phân tích EFA, các biến quan sát của nhân tố “Mức độ đáp ứng”; “Năng lực phục vụ”; “Mức độ tin cậy”; “Phƣơng tiện hữu hình”; “Mức độ đồng cảm” và “Giá cảm nhận” trên cơ sở thang đo mới là không thay đổi so với trƣớc khi phân tích, chỉ thay đổi về mức độ quan trọng. Do đó, mơ hình nghiên cứu đề xuất cần đƣợc hiệu chỉnh.
80
Hình 4.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Sau khi định nghĩa lại nhân tố, tác giả tiến hành tạo biến đại diện theo bảng nhân tố đƣợc định nghĩa lại nhƣ trên phục vụ bƣớc chạy tƣơng quan Pearson và Hồi quy đa biến.
Tại bƣớc này, tác giả tìm giá trị trung bình của nhân tố đại diện từ các biến quan sát còn lại sau khi đã định nghĩa lại các nhân tố bằng hàm mean() trong phần Numeric Expression của SPSS.
4.2.4 Phân tích tương quan và hồi quy
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, có 6 nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần phụ thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣờng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa
H1(+)
Mức độ đáp ứng
Năng lực phục vụ
Mức độ tin cậy
Phƣơng tiện hữu hình Sự hài lịng về dịch vụ Grab Mức độ đồng cảm Giá cảm nhận H2(+) H3(+) H4(+) H5(+) H6(+)
81
các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6
4.2.4.1. Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson là kiểm định dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình độc lập với nhau. Nếu các biến có tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến.
Tƣơng quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1:
Nếu r càng tiến về 1, -1: tƣơng quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tƣơng quan dƣơng, tiến về -1 là tƣơng quan âm.
Nếu r càng tiến về 0: tƣơng quan tuyến tính càng yếu.
Nếu r = 1: tƣơng quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đƣờng thẳng.
Nếu r = 0: khơng có mối tƣơng quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, khơng có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.
Giả thuyết H0: hệ số tƣơng quan bằng 0. Do đó nếu significant của kiểm định Pearson này bé hơn 5% ta có thể kết luận đƣợc là hai biến có tƣơng quan với nhau. Tiến hành phân tích tƣơng quan đối với các nhân tố đại diện đƣợc định nghĩa lại từ phân tích nhân tố khám phá EFA ta có bảng ma trận hệ số tƣơng quan của các biến đều có tƣơng quan và có ý nghĩa ở mức 0.000.
82