ƢƠ NG 1 TỔ NG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiểm tra Cronbach Alpha, công việc tiếp theo là sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hƣớng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), Thứ nhất, số lƣợng nhân tố trích cho phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lƣợng thành phần của thang đo. Thứ hai, trọng số nhân tố λ ≥ 0.5 là chấp nhận đƣợc. Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích TVE ≥ 50%.
3.6.3Kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tƣơng quan và hồi quy tuyến tính (Phần mềm SPSS 16.0): Sử dụng phần mềm SPSS để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu vì là phần mềm phổ biến, thông dụng trong nghiên cứu nhất là các nghiên cứu ứng dụng trong kinh doanh. Mơ hình đƣợc chọn là mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến, các mơ hình hồi quy lần lƣợt đƣợc thêm vào từng biến tiểu sử để xem xét mức độ ảnh hƣởng của các biến này lên CRM
3.7.Kết luận
Chƣơng này đã cung cấp chi tiết về phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này. Trọng tâm của chƣơng này là vào sự phát triển của câu hỏi và các phƣơng pháp phân tích đƣợc sử dụng để đánh giá thang đo lƣờng và phân tích sơ bộ để đƣa vào nghiên cứu chính thức. Chƣơng tiếp theo sẽ cung cấp kết quả nghiên cứu và nêu bật một số kết quả đáng chú ý.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Giới thiệu
Trong chƣơng 3, tác giả đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu để đánh giá thang đo, kiểm định mơ hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu. Tiếp theo, chƣơng 4 là phần trình bày kết quả phân tích, kiểm định độ tin cậy của thang đo, của mơ hình nghiên cứu cũng nhƣ giả thuyết nghiên cứu đƣợc đề cập đến trong mơ hình. Nội dung chƣơng này bao gồm các phần:
(1) Mô tả mẫu nghiên cứu
(2) Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
(3) Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu bằng hồi quy tuyến tính cũng nhƣ thảo luận một số vấn đề kết quả nghiên cứu sau khi kiểm định
(4) Phân tích sự khác biệt về CRM đối với các biến tiểu sử khách hàng từ giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn bằng T – test và Anova một chiều
4.2.Mô tả mẫu nghiên cứu
Với 250 bảng câu hỏi gửi đi, tác giả nhận về 138 bảng trả lời, sau khi kiểm tra tính hợp lệ của các bảng câu hỏi (bảng câu hỏi có q nhiều ơ trống, các câu trả lời đồng nhất một thang điểm hoặc các câu trả lời có quá nhiều ý kiến trung lập), số lƣợng bảng câu hỏi hợp lệ còn lại đƣợc sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu này là 110 bảng câu hỏi với các số liệu thống kê nhƣ sau:
Về giới tính: có 39 đáp viên là nam giới, chiếm 35.5% mẫu khảo sát và 71 đáp
viên là nữ giới, chiếm 64.5% mẫu khảo sát.
Về nhóm tuổi: Nhóm tuổi từ 18 – 25 chiếm 14.6%, từ 26 – 35 chiếm 41.8%,
Về trình độ học vấn: 16.4% đối tƣợng khảo sát có trình độ Trung học phổ
thơng, 61,8% có trình độ Cao đẳng/ Đại học và 21.8% trình độ Trên đại học.
4.3.Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Nhƣ đã trình bày ở Chƣơng 3, độ tin cậy của thang đo sẽ đƣợc đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên và hệ số tƣơng quan biến - tổng (item – total correlation) không nhỏ hơn 0.3
4.3.1.Độ tin cậy của nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin đƣợc đo lƣờng thông qua 3 biến quan sát (CNTT1, CNTT2, CNTT3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.723 > 0.7 và hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến quan sát đo lƣờng cho nhân tố này lần lƣợt là 0.599, 0.558 và 0.486 đều lớn hơn 0.3 (giá trị tiêu chuẩn thấp nhất cho phép) (sô liệu tham khảo tại bảng 4.1). Do đó, thang đo nhân tố Công nghệ thông tin và truyền thông đạt yêu cầu và tất cả các biến đo lƣờng cho nhân tố này sẽ đƣợc đƣa và phân tích ở bƣớc tiếp theo.
Bảng 4.1. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Cơng nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin (Cronbach’s Alpha = 0.723)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CNTT1 8.22 1.622 .599 .566
CNTT2 8.05 2.007 .558 .624
CNTT3 7.94 1.968 .486 .703
4.3.2.Độ tin cậy của nhân tố Thái độ nhân viên
Bảng 4.2. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thái độ nhân viên
Nhân tố Thái độ nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.516)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
TD1 13.43 5.623 .494 .322
TD2 13.53 5.958 .416 .376
TD3 13.10 5.926 .501 .334
TD4 14.29 8.557 -.136 .721
Nhân tố Thái độ nhân viên đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát (TD1, TD2, TD3, TD4 và TD5) có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.516 < 0.7 không đạt yêu cầu. Tuy nhiên, trong khi các hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến TD1, TD2, TD3, TD5 đều lớn hơn 0.3 thì hệ số này ở biến TD4 bằng -0.136 nhỏ hơn so với yêu câu, nghĩa là biến quan sát TD4 không đo lƣờng hiệu quả khái niệm Thái độ nhân viên và khơng có sự tƣơng quan với tổng các biến cịn lại (các số liệu đƣợc thể hiện trong bảng 4.2). Ta lại tiếp tục xem xét Cronbach’s Alpha nếu loại biến TD4 là 0.728 > 0.7. Điều đó cho thấy rằng thang đo nhân tố Thái độ nhân viên chỉ đạt yêu cầu khi loại biến quan sát TD4. Vì vậy, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ là TD1, TD2, TD3, TD5 và sẽ đƣợc đƣa vào phân tích ở bƣớc kế tiếp.
4.3.3.Độ tin cậy của nhân tố Năng lực nhân viên
Bảng 4.3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Năng lực nhân viên
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.699)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
NL1 20.06 5.143 .483 .647 NL2 20.11 4.667 .461 .649 NL3 20.31 5.115 .492 .644 NL4 20.36 4.435 .515 .629 NL5 20.11 4.997 .409 .666 NL6 19.91 5.460 .255 .713
Nhân tố Năng lực nhân viên đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6) có hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc thể hiện trong bảng 4.3 là 0.699 < 0.7 không đạt yêu cầu. Tiếp tục xem xét các hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5 đều lớn hơn 0.3 thì hệ số này ở biến NL6 là 0.255 nhỏ hơn so với yêu câu, nghĩa là biến quan sát NL6 không đo lƣờng hiệu quả khái niệm Năng lực nhân viên và khơng có sự tƣơng quan với tổng các biến cịn lại. Nếu loại biến NL6, Cronbach’s Alpha của nhân tố Năng lực nhân
viên sẽ là 0.713 > 0.7. Điều đó cho thấy rằng thang đo nhân tố Năng lực nhân viên chỉ đạt yêu cầu khi loại biến quan sát NL6. Vì vậy, các biến đo lƣờng cho nhân tố này là NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5 và sẽ đƣợc đƣa vào phân tích ở bƣớc tiếp theo.
4.3.4.Độ tin cậy của nhân tố Thông tin hai chiều
Bảng 4.4. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thơng tin hai chiều
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.672)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
TTHC1 11.03 2.963 .647 .494
TTHC2 11.06 2.794 .569 .525
TTHC3 11.56 3.312 .381 .650
TTHC4 11.65 3.203 .285 .733
Nhân tố Thông tin hai chiều đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6) có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.672 < 0.7 không đạt yêu cầu. Tiếp tục xem xét các hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến TTHC1, TTHC2, TTHC3 đều lớn hơn 0.3 thì hệ số này ở biến TTHC4 là 0.255 < 0.3, nghĩa là biến quan sát TTHC4 không đo lƣờng hiệu quả khái niệm Thông tin hai chiều và khơng có sự tƣơng quan với tổng các biến còn lại. Nếu loại biến TTHC4, Cronbach’s Alpha của nhân tố Thông tin hai chiều sẽ là 0.733 > 0.7. Điều đó cho thấy rằng thang đo nhân tố Thông tin hai chiều chỉ đạt yêu cầu khi loại biến quan sát TTHC4. Vì vậy, các biến đo lƣờng cho nhân tố này là TTHC1, TTHC2, TTHC3 và sẽ đƣợc đƣa vào phân tích ở bƣớc kế tiếp.
4.3.5.Độ tin cậy của nhân tố Quản lý quan hệ khách hàng
Bảng 4.5. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố CRM
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.702)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CRM1 10.82 3.398 .343 .731
CRM2 11.05 3.025 .518 .620
CRM3 11.76 2.751 .591 .568
CRM4 10.85 3.526 .546 .622
Nhân tố CRM đƣợc đo lƣờng thông qua 4 biến quan sát (CRM1, CRM2, CRM3 và CRM4) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.702 > 0.7 và hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến quan sát đo lƣờng cho nhân tố này đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo nhân tố CRM đạt yêu cầu và tất cả các biến đo lƣờng cho nhân tố này sẽ đƣợc đƣa và phân tích ở bƣớc tiếp theo
Bảng 4.6. Tổng hợp Cronbach’s Alpha của các nhân tố và các biến đo lường đủ điều kiện để phân tích EFA
Nhân tố Biến đo lƣờng trƣớc khi loại Cronbach’s Alpha biến
Cronbach’s Alpha sau khi loại biến
Các biến dùng cho EFA CNTT CNTT1 0.723 CNTT1 CNTT2 CNTT2 CNTT3 CNTT3 TD TD1 0.516 0.721 TD1 TD2 TD2 TD3 TD3 TD4 Loại biến TD4 TD5 TD5 NL NL1 0.699 0.713 NL1 NL2 NL2 NL3 NL3 NL4 NL4 NL5 NL5 NL6 Loại biến NL6 TTHC TTHC1 0.672 0.733 TTHC1 TTHC2 TTHC2 TTHC3 TTHC3 TTHC4 Loại biến TTHC4 CRM CRM1 0.702 CRM1 CRM2 CRM2 CRM3 CRM3 CRM4 CRM4
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, các dữ liệu cần phải đƣợc rút gọn và tóm tắt lại nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho bƣớc tiếp theo. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng nhằm mục đích xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố để đánh giá sơ bộ các thang đo lƣờng
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích EFA cần chú ý bao gồm: Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 (Hair & CS, 2006) thì phân tích nhân tố mới thích hợp
Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét độ tƣơng quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích này chỉ có ý nghĩa khi hệ số sig nhỏ hơn 0.05 (Hair & CS, 2006) Tiêu chí Eigenvalue: đây là tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lƣợng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lƣợng nhân tố đƣợc xác định sẽ dừng lại tại eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Hair & CS 2006)
Tổng phƣơng sai trích TVE (Total Variance Explained): chỉ số này cho biết đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố. Hair & CS (2006) cho rằng TVE phải lớn hơn 50%
Trọng số nhân tố: là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố. Trọng số nhân tố của biến quan sát trên nhân tố mà nó đo lƣờng sau khi quay nhân tố phải cao và các trọng số trên nhân tố khác nó khơng đo lƣờng phải thấp. Đạt đƣợc điều kiện này, thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Trong thực tiễn nghiên cứu, trọng số nhân tố tối thiểu là 0.5 là giá trị chấp nhận đƣợc (Hair & CS, 2006)
4.4.1.Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 4.7 cho ta thấy các chỉ số của kiểm định KMO và kiểm định Bartlett, với KMO = 0.646 > 0.5 và hệ số sig của kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05. Do đó, phân tích EFA trong điều kiện này là phù hợp, ta tiếp tục xem xét đến các chỉ số tiếp theo.
Số lƣợng nhân tố trích đƣợc thơng qua phân tích nhân tố khám phá là 4 nhân tố đƣợc thể hiện trong bảng 4.8, 4 nhân tố trích đƣợc có TVE = 58.357 đã giải thích 58.357% phƣơng sai của 19 biến đo lƣờng đƣa vào phân tích
Các trọng số nhân tố đƣợc thể hiện trong bảng 4.9. Với hệ số của các biến đo lƣờng ở mỗi nhân tố đều lớn hơn 0.5 và phân biệt ở từng nhân tố, điều đó thể hiện thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, phân tích EFA cho các biến độc lập là phù hợp
Bảng 4.7. Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.646 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 416.231
df 105
Bảng 4.8. Nhân tố và phương sai trích của các biến độc lập
Total Variance Explained
Compo nent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of SquaredLoadings Rotation Sums of Squared Loadings
Total Variance% of Cumulative% Total Variance% of Cumulative% Total Variance% of Cumulative%
1 2.882 19.213 19.213 2.882 19.213 19.213 2.412 16.081 16.081 2 2.206 14.708 33.921 2.206 14.708 33.921 2.318 15.453 31.534 3 2.035 13.569 47.491 2.035 13.569 47.491 2.038 13.590 45.124 4 1.630 10.867 58.357 1.630 10.867 58.357 1.985 13.233 58.357 5 1.041 6.939 65.296 6 .873 5.817 71.113 7 .723 4.818 75.932 8 .655 4.366 80.297 9 .568 3.788 84.085 10 .513 3.417 87.503 11 .470 3.133 90.635 12 .441 2.943 93.578 13 .368 2.455 96.033 14 .326 2.172 98.206 15 .269 1.794 100.000
Bảng 4.9. Ma trận các thành phần sau khi quay nhân tố
Rotated Component Matrixa
Component NL TD TTHC CNTT CNTT1 .843 CNTT2 .804 CNTT3 .741 TD1 .747 TD2 .637 TD3 .787 TD5 .722 NL1 .704 NL2 .586 NL3 .748 NL4 .771 NL5 .604 TTHC1 .867 TTHC2 .786 TTHC3 .754
4.4.2.Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc CRM
Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc CRM đều đạt yêu cầu cho phân tích EFA với KMO là 0.682 và sig = 0.000 đƣợc thể hiện trong bảng 4.10
Bảng 4.11 cho thấy có 1 nhân tố trích đƣợc với tổng phƣơng sai trích TVE là 54.269%. Điều này có nghĩa là nhân tố này đã lấy đƣợc 54.269% phƣơng sai của 4 biến quan sát đo lƣờng khái niệm Quản lý quan hệ khách hàng. Phần còn lại là phần riêng của các biến đo lƣờng từ CRM1 đến CRM4
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Compo
nent
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.171 54.269 54.269 2.171 54.269 54.269
2 .868 21.706 75.975
3 .569 14.225 90.200
4 .392 9.800 100.000
Bảng 4.10. Kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .682 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 92.579
df 6
Sig. .000
Bảng 4.11. Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
4.5.Phân tích mơ hình hồi quy
Sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập cũng nhƣ biến phụ thuộc, tất cả các biến đo lƣờng đều đạt giá trị hội tụ với từng nhân tố của nó và đạt giá trị phân biệt ở từng nhân tố khác nhau. Do đó, các nhân tố sau khi trích sẽ đƣợc đƣa vào phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Đây là một kỹ thuật thống kê đƣợc dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lƣợng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo đó, sau khi phân tích hồi quy, ta sẽ thấy
đƣợc mối quan hệ giữa các biến Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và thông tin hai chiều với biến phụ thuộc Quản lý quan hệ khách hàng. Sau khi phân tích hồi quy, tác giả sẽ xem xét sự khác biệt giữa các biến tiểu sử trong mơ hình xem xét các biến tiểu sử này có giải thích thêm cho mơ hình