Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 TC5 .859 DU2 .853 DU1 .831 DU3 .759 DU4 .754 DU5 .744 DB2 .894 TC4 .780 TC2 .762 TC1 .761 HH2 .854 HH5 .835 HH4 .779 DB1 .810 DB3 .748 DB4 .703 HH1 .652 DC3 .768 DC2 .749 DC4 .747
Tiếp theo tác giả thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo các nhân tố đã được gom nhóm dựa theo phân tích EFA lần 2. Kết quả là Cronbach’s Alpha của thang đo các nhân tố này đều đạt yêu cầu.s
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/ Compute Variable/ Mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5. Các nhân tố này được gom lại cụ thể như sau:
- Nhân tố thứ nhất: Thành phần đáp ứng (DU) được nhóm từ trung bình của 6 biến quan sát: DU1, DU2, DU3, DU4, DU5, TC5.
- Nhân tố thứ hai: Thành phần tin cậy (TC) được nhóm từ trung bình của 5 biến quan sát: TC1, TC2, TC4, DB2.
- Nhân tố thứ ba: Thành phần hữu hình (HH) được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: HH2, HH4, HH5.
- Nhân tố thứ tư: Thành phần đảm bảo (DB) được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: DB1, DB3, DB4, HH1.
- Nhân tố thứ năm: Thành phần đồng cảm (DC) được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: DC2, DC3, DC4.
4.3.2. Phân tích EFA cho thang đo sự hài lịng
Thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát, sau khi đạt độ tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, 3 biến này được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá.
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 = 0.665 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố khám phá là thích hợp đạt yêu cầu.
Bảng 4.8. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.665
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 128.151
df 3
Sig. 0.000
Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.865, với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ
3 biến quan sát với phương sai trích là 62.176% ( > 50%) và tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hớn 0.5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.9. Kết quả phân tích EFA cho thang đo sự hài lịng
Biến quan sát Nhân tố
1
HL1 0.818
HL2 0.774
HL3 0.773
Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo sự hài lòng và năm nhân tố tác động đến sự hài lòng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/ Compute Variable/ Mean được sử dụng để nhóm ba biến HL1, HL2, HL3 thành biến hài lòng ký hiệu là (HL).
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được năm nhân tố tác động đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ giống như mơ hình lý thuyết ban đầu. Mặc dù có sự nhảy biến qua lại của một vài thành phần nhưng vẫn không làm thay đổi tính chất của thành phần đó. Vì vậy, mơ hình lý thuyết ban đầu và các giả thuyết đặt ra được giữ nguyên.
4.5. Phân tích tương quan
4.5.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng là:
HL = β0 + β1*DU + β2*TC + β3* HH + β4* DB + β5*DC
Các biến độc lập (Xi): (DU) thành phần đáp ứng, (TC) thành phần tin cậy, (HH) thành phần hữu hình, (DB) thành phần đảm bảo, (DC) thành phần đồng cảm
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…5)
Sau đây là bảng liệt kê các nhóm biến quan sát của từng nhân tố:
Bảng 4.10. Các nhân tố và biến quan sát trong mơ hình hồi quy bội
Biến trong mơ hình hồi quy
bội
Biến
quan sát Diễn giải
Biến độc lập: Nhân tố thứ 1 - Thành phần đáp ứng (DU)
DU1 Expolanka phục vụ khách hàng nhanh chóng cho các yêu cầu về hàng hóa
DU2 Expolanka thơng báo kịp thời cho khách hàng những thay đổi so với kế hoạch
DU3 Expolanka sẵn sàng giúp đỡ, hỗ trợ khách hàng giải quyết các vấn đề phát sinh sao cho hiệu quả và tiết kiệm chi phí
DU4 Nhân viên Expolanka phục vụ khách hàng chu đáo vào mùa hàng cao điểm
DU5 Expolanka ln có những sự chuẩn bị cần thiết để đáp ứng các nhu cầu của khách hàng
TC5 Expolanka giải quyết triệt để các thắc mắc hoặc khiếu nại của khách hàng
Biến độc lập: Nhân tố thứ 2 - Thành phần tin cậy (TC)
TC1 Expolanka cung cấp các gói dịch vụ đúng như cam kết ban đầu
TC2 Expolanka ln hồn thành chứng từ và giao hàng đúng hạn
TC4 Expolanka xử lý tốt các vấn đề phát sinh trong quá trình cung cấp dịch vụ
DB2 Expolanka đảm bảo thực hiện gói dịch vụ như thỏa thuận vào mùa hàng cao điểm
Biến độc lập: Nhân tố thứ 3 -
Thành phần hữu hình (HH)
HH2 Văn phòng giao dịch của Expolanka khang trang và tiện nghi
HH4 Expolanka có mạng lưới văn phịng rộng khắp trên toàn cầu
HH5 Website của Expolanka thiết kế đẹp, truy cập nhanh và dễ truy tìm thơng tin liên quan đến hàng hóa
Biến độc lập: Nhân tố thứ 4 - Thành phần đảm bảo (DB)
DB1 Khách hàng cảm thấy hàng hóa được đảm bảo an toàn khi sử dụng dịch vụ của Expolanka
DB3 Nhân viên Expolanka lịch sự, nhã nhặn, tận tâm khi tư vấn các giải pháp cho vấn đề phát sinh
DB4 Nhân viên Expolanka ln thể hiện tính chun nghiệp tạo sự tin tưởng cho khách hàng
HH1 Nguồn nhân lực của Expolanka được đào tạo chuyên nghiệp
Biến độc lập: Nhân tố thứ 5 - Thành phần đồng cảm (DC)
DC2 Expolanka luôn quan tâm đến những yêu cầu riêng biệt của khách hàng
DC3 Expolanka luôn hợp tác với khách hàng để xử lý các vấn đề phát sinh
DC4 Cấp quản lý của Expolanka thường xuyên thăm hỏi, lắng nghe ý kiến và thấu hiểu yêu cầu của khách hàng
Biến phụ thuộc: Sự hài lòng (HL)
HL1 Anh/Chị cảm thấy hài lòng khi sử dụng DV của Expolanka
HL2 Anh/Chị sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ của Expolanka trong thời gian tới
HL3 Anh/Chị sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân biết và sử dụng dịch vụ của Expolanka
4.5.2. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan được dùng để xem xét mối tương quan này
Bảng 4.11. Ma trận tương quanPearson Pearson Correlations HL DU TC HH DB DC HL Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 1 0.525** 0.535** 0.497** 0.506** 0.542** .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250
DU Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 0.525** 1 0.256** 0.304** 0.273** 0.346** .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250 TC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 0.535** 0.256** 1 0.528** 0.355** 0.520** .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250 HH Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 0.497** 0.304** 0.528** 1 0.294** 0.503** .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250 DB Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 0.506** 0.273** 0.355** 0.294** 1 0.368** .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250 DC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 0.542** 0.346** 0.520** 0.503** 0.368** 1 .000 .000 .000 .000 .000 250 250 250 250 250 250
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Dựa vào bảng ma trận tương quan Pearson ta có thể thấy hệ số tương quan giữa thành phần hài lòng (HL) với 5 biến độc lập là cao (thấp nhất là 0.497). Sơ bộ ta có thể kết luận năm biến độc lập DU, TC, HH, DB, DC có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HL. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng tương đối cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
4.6. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.6.1.Kết quả phân tích hồi quy, đánh giá mơ hình và kiểm định giả thuyết
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) để phân tích và xây dựng mơ hình hồi quy bội cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 0.745a
0.556 0.547 0.39325 1.834
Bảng 4.13. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 47.199 5 9.440 61.041 .000a
Residual 37.734 244 0.155
Total 84.933 249
Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi quy bội
Mơ hình Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số t Sig. Đa cộng tuyến điều chỉnh B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) 0.426 0.197 2.162 0.032 DU 0.270 0.041 0.304 6.527 0.000 0.839 1.192 TC 0.150 0.039 0.210 3.869 0.000 0.616 1.624 HH 0.086 0.034 0.136 2.543 0.012 0.636 1.573 DB 0.254 0.049 0.247 5.196 0.000 0.807 1.239 DC 0.122 0.040 0.168 3.075 0.002 0.611 1.636
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square)=0.547, điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế đến 54.70%.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
tích phương sai ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp.
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.192 đến 1.636, đạt u cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Các biến độc lập DU, TC, HH, DB, DC đều có mức sig < 0.05 nên cả năm nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tất cả các hệ số β của 5 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến HL. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mơ hình đề nghị của tác giả.
Với dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng như sau:
Phương trình hồi quy dạng chưa chuẩn hóa:
HL = 0.426 + 0.270*DU + 0.150*TC + 0.086*HH + 0.254*DB + 0.122*DC
Phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa:
HL = 0.304*DU + 0.210*TC + 0.136*HH + 0.247*DB + 0.168*DC
HL: Sự hài lòng của khách hàng DU: thành phần đáp ứng
TC: thành phần tin cậy
DB: thành phần đảm bảo DC: thành phần đồng cảm
Căn cứ vào hệ số hồi quy của từng nhân tố trong phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa thì nhân tố DU có ảnh hưởng mạnh nhất đến HL với hệ số beta chuẩn hóa là 0.304, thứ hai là thành phần đảm bảo (DB), thứ ba là thành phần độ tin cậy (TC), thứ tư là thành phần đồng cảm (DC) và cuối cùng là thành phần phương tiện hữu hình (HH)
Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy sự hài lòng của khách hàng chịu tác động dương của 5 thành phần: thành phần đáp ứng, thành phần tin cậy, thành phần phương tiện hữu hình, thành phần đảm bảo, thành phần đồng cảm. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận.
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Thành phần độ tin cậy có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 1.624 Chấp nhận H2 Thành phần đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 1.192 Chấp nhận H3 Thành phần đảm bảo có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 1.239 Chấp nhận H4 Thành phần đồng cảm có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.002 1.636 Chấp nhận H5 Phương tiện hữu hình có tác động tích cực
đến sự hài lòng của khách hàng 0.012 1.573
Chấp nhận
4.6.2. Kiểm định các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cở sở các giả định cần thiết (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng có một hình dạng cụ thể nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính được chấp nhận.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến DU, TC, HH, DB, DC với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.254, 0.618, 0.139, 0.060, 0.759, tất cả đều lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0 (Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0), nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Bảng chi tiết kiểm định Spearman được trình bày cụ thể trong phần phụ lục 11.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.99 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biểu đồ phân tán phần dư được trình bày cụ thể trong phụ lục 11.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Kiểm định Durbin Watson (d) được thực hiện nhằm kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Với kích thước mẫu n = 250 và 5 biến độc lập k = 5, tra bảng Dubin-Watson cho giá trị dL = 1.718 và dU = 1.820 với mức ý nghĩa 5%. Vùng chấp nhận [dU, 4-dU] tức là [1.820: 2.180]. Giá trị d = 1.834 (phụ lục 10) nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói các khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, Trang 233). Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên được chấp nhận.
4.7. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng.
Phép kiểm định Independent-samples t-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent-samples t-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau.
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp. doanh nghiệp.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.233 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi.
Bảng 4.16. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng đối với loại hình doanh