5. KẾT CẤU ĐỀ TÀI :
4.3. Đánh giá thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Để đánh giá độ tin cậy thang đo tác giả đánh giá chúng dựa trên các chỉ tiêu liên quan đến Cronbach alpha đã được trình bày trong chương trước.
Bảng 4.3. Kiểm định Cronbach alpha
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Cronbach alpha = 0.886 PTHH1 13.4258 8.784 .807 .846 PTHH2 13.3780 8.323 .732 .860 PTHH4 13.1196 10.115 .521 .902 PTHH5 13.2823 8.473 .754 .855
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Cronbach alpha = 0.886 PTHH1 13.4258 8.784 .807 .846 PTHH2 13.3780 8.323 .732 .860 PTHH4 13.1196 10.115 .521 .902 PTHH5 13.2823 8.473 .754 .855 PTHH6 13.3397 7.379 .839 .834 Cronbach alpha = 0.857 TC1 13.2488 7.495 .744 .810 TC2 13.5120 7.347 .736 .811 TC3 13.4833 7.549 .619 .843 TC4 13.3397 7.110 .609 .853 TC6 13.3254 8.538 .766 .823 Cronbach alpha = 0.830 DU1 11.4450 5.344 .583 .812 DU2 11.2057 5.270 .701 .775 DU3 11.3589 5.510 .666 .786 DU4 11.2057 5.510 .688 .781 DU5 11.4545 5.807 .522 .826 Cronbach alpha = 0.882 DB1 13.0287 9.855 .844 .829
DB2 12.9426 10.564 .771 .848 DB3 13.1292 9.969 .683 .865 DB4 13.2344 9.651 .718 .857 DB5 13.3684 10.282 .611 .883 Cronbach alpha = 0.845 DC1 6.7177 2.915 .807 .693 DC2 6.5359 3.096 .696 .800 DC3 6.5359 3.144 .640 .855
Phân tích đối với thành phần phương tiện hữu hình. Kết quả cho thấy rằng, các biến quan sát bị loại vì khơng đạt yêu cầu về độ tin cậy (do không đạt yêu cầu về tương quan biến tổng hiệu chỉnh-xem phụ lục kết quả) là PTHH3 “nhân viên trang phục gọn gàng, lịch sự” và PTHH7 “Thiết bị bảo quản vaccine tốt”. Sau khi loại hai biến này thì Cronbach alpha bằng 0.886, giá trị này là rất tốt, thông thường giá trị này phải trên 0.65 là đạt yêu cầu. Trong khi đó, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều cao hơn 0.5 mà điều kiện tối thiểu chỉ cao hơn 0.3. Vì vậy, các biến quan sát cịn lại đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Phân tích đối với thành phần tin cậy. Các biến quan sát bị loại vì khơng đạt u cầu về độ tin cậy là TC5 “Giấy chứng nhận tiêm chủng có giá trị tại nước ngồi, khơng cần dịch lại”. Sau khi loại biến này thì Cronbach alpha bằng 0.857, giá trị này là rất tốt. Trong khi đó, giá trị tương quan biến
tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều cao hơn 0.6. Vì vậy, các biến quan sát cịn lại đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Phân tích tương tự đối với thành phần đáp ứng. Kết quả cho thấy rằng giá trị Cronbach alpha bằng 0.830, giá trị này là rất tốt. Trong khi đó, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều đạt yêu cầu. Vì vậy, các biến quan sát này đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Phân tích tương tự đối với thành phần đảm bảo. Kết quả cho thấy rằng giá trị Cronbach alpha bằng 0.882. Trong khi đó, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều đạt yêu cầu. Vì vậy, các biến quan sát này đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Đối với thành phần sự đồng cảm. Kết quả cho thấy rằng giá trị Cronbach alpha và giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều đạt yêu cầu. Vì vậy, các biến quan sát này đạt yêu cầu về độ tin cậy. 4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
vị.
+ Kiểm định Bartlett Test: Ma trận tương quan không là ma trận đơn
+ Giá trị KMO: Giá trị này phải lớn hơn 0.5.
+ Số lượng nhân tố trích được (dựa vào tiêu chí eigenvalue): Tiêu chí này cho biết số lượng nhân tố được xác định tại giá trị eigenvalue > = 1.
+ Trọng số nhân tố: Trọng số này lớn hơn 0.4. + Tổng phương sai trích: Phải lớn hơn 60%.
60
Bảng 4.4.1. Giá trị KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .738
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4001.82 1 Df 253 Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá với tất cả các biến quan sát còn lại cho thấy. Hệ số KMO = 0.738 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s test có giá trị sig bằng 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau hay ma trận khơng phải ma trận đơn vị nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.4.2. Bảng Total Variance Explained Tổng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues
Tổng hệ số tải bình phương
Tổng hệ số tải bình phương đã xoay nhân tố
Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % 1 7.327 31.857 31.857 7.327 31.857 31.857 3.744 16.277 16.277 2 3.088 13.426 45.282 3.088 13.426 45.282 3.695 16.063 32.340 3 2.474 10.756 56.039 2.474 10.756 56.039 3.649 15.866 48.206 4 2.256 9.809 65.847 2.256 9.809 65.847 3.073 13.359 61.565 5 1.667 7.249 73.096 1.667 7.249 73.096 2.652 11.531 73.096 6 .992 4.311 77.407
61 6 .992 4.311 77.407 7 .913 3.968 81.376 8 .836 3.633 85.008 9 .536 2.329 87.338 10 .460 2.001 89.339 11 .371 1.614 90.953 12 .323 1.406 92.358 13 .312 1.356 93.714 14 .251 1.089 94.804 15 .237 1.029 95.833 16 .181 .788 96.621 17 .161 .702 97.323 18 .152 .662 97.985 19 .131 .572 98.556 20 .121 .528 99.084 21 .094 .409 99.493 22 .066 .288 99.781 23 .050 .219 100.000
Với giá trị Eigenvalues = 1.667 tại giá trị này có 5 nhân tố được trích ra. Phương sai trích đạt 73.096% thể hiện 5 nhân tố giải thích được 73.096% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố trên, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
Bảng 4.4.3. Bảng xoay nhân tố Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 PTHH1 .821 PTHH2 .727 PTHH4 .614 PTHH5 .867 PTHH6 .900 TC1 .851 TC2 .732 TC3 .655 TC4 .760 TC6 .820 DU1 .827 DU2 .675 DU3 .784 DU4 .756 DU5 .569 DB1 .894 DB2 .906 DB3 .769
DB4 .787
DB5 .623
DC1 .856
DC2 .856
DC3 .780
Từ kết quả phân tích nhân tố ta nhận thấy các biến quan sát được gom vào thành các nhân tố như ban đầu (sau khi đã loại các biến quan sát khơng đạt u cầu từ Cronbach alpha). Vì vậy khơng có sự hiệu chỉnh lớn nào về mặt nội dung của các thang đo liên quan.
Các nhân tố được hình thành này sẽ được dùng để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo trong các phần sau.
4.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá độ phù hợp của mơ hình mà tác giả đã đưa ra trong phần mơ hình lý thuyết. Kết quả hồi quy với mục tiêu cuối cùng là kiểm định các giả thuyết đạt ra và đồng thời đánh giá chiều tác động của nó cũng như mực độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.5.1. Bảng tổng hợp Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson 1 .739a .546 .535 2.129 a. Predictors: (Constant), DC, TC, DB, PTHH, DU b. Biến phụ thuộc: CL Bảng 4.5.2. Bảng ANOVA ANOVAb Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 70.111 5 14.022 48.881 .000a Phần dư 58.233 203 .287 Tổng 128.344 208 a. Predictors: (Constant), DC, TC, DB, PTHH, DU b. Biến phụ thuộc: CL
Với giá trị R2 hiệu chỉnh = 53.5% cho biết các biến độc lập có tác động có ý nghĩa giải thích được 53.5% sự biến thiên của chất lượng dịch vụ tiêm chủng (CL). Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F (xem bảng ANOVA) có giá trị sig. = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.5.3. Bảng hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Độ lệch
Hệ số đã chuẩn hóa
B chuẩn Beta T Sig.
1 Hằng số -.396 .255 -1.550 .123 PTHH .306 .060 .282 5.127 .000 TC .008 .065 .007 .118 .906 DU .187 .077 .136 2.414 .017 DB .363 .055 .362 6.656 .000 DC .249 .049 .267 5.038 .000 a. Biến phụ thuộc: CL
Từ kết quả trên ta nhận thấy, ngoại trừ biến TC thì tất cả các biến đều có giá trị Sig. < 0.05, nên tất cả các biến cịn lại này đều có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng(CL).
Khi xét đến hệ số hồi quy của tất cả các biến độc lập ta nhận thấy rằng, các biến độc lập đều có tác động thuận đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng. Có nghĩa là khi gia tăng điểm các yếu tố này sẽ làm gia tăng chất lượng dịch vụ tiêm chủng của khách hàng.
Phương trình hồi quy:
4.6. Kiểm định các giả định hồi quy- Kiểm định đa cộng tuyến - Kiểm định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là thực trạng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Chính điều này làm cho chúng ta rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Bảng 4.6.1. Đa cộng tuyến
Thống kê đa cộng tuyến
Tolerance VIF PTHH .741 1.350 TC .718 1.393 DU .700 1.429 DB .757 1.320 DC .798 1.254 a. Biến phụ thuộc: CL
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 2 thì biến này hầu như khơng có giá
trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng đa cộng tuyến thì hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.2 đến hơn 1.4 (tất cả đều nhỏ hơn 2). Vì vậy có thể luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tự tương quan phần dư
Thông thường kết quả hồi quy đạt yêu cầu khi các phần dư trong mơ hình hồi quy khơng có tương quan với nhau. Để kiểm định giả thuyết này tác giả dựa vào giá trị Durbin – Waston, giá trị này thường nằm trong khoảng (1;3) là chấp nhận được và càng tiến gần về giá trị 2 thì càng tốt (Hồng Ngọc Nhậm, 2008) hay nói cách khác là khơng hiện tượng các phần dư có tương quan với nhau.
Bảng 4.6.2. Bảng model summary Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson 1 .739a .546 .535 2.129 a. Predictors: (Constant), DC, TC, DB, PTHH, DU b. Biến phụ thuộc: CL
Với kết quả trên ta nhận thấy giá trị Durbin – Waston = 2.219, giá trị này càng gần 2 thì càng khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra, vì vậy có thể kết luận là khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
- Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Hình 4.6.1. Biểu đồ phân bố phần dư
Thông thường người ta đánh giá phân phối chuẩn phần dư dựa trên giá trị Mean và Std.Dev. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.988 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục hoành và giá trị dự đoán trên trục tung. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Hình 4.6.2. Biểu đồ scatterplot
Đồ thị Scatterplot cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
70
4.7. Tóm tắt kết luận giả thuyết nghiên cứu
Từ kết quả phân tích trên ta nhận thấy bốn yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ tiêm chủngcủa khách hàng đó là phương tiện hữu hình, sự đáp ứng, đảm bảo của nhân viên cũng như là sự đồng cảm của nhân viên với khách hàng. Còn yếu tố tin cậy không cho thấy có sự tác động với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.7. Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
STT Nội dung giả thuyết Kết luận
1
H1: Phương tiện hữu hình tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm thông qua sự hài lòng của khách hàng
Chấp nhận
2
H2: Sự tin cậy tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm thơng qua sự hài lịng của khách hàng
Bác bỏ
3
H3: Sự đảm bảo tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm thơng qua sự hài lịng của khách hàng
Chấp nhận
4
H4: Sự đáp ứng động tích cực đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm thơng qua sự hài lịng của khách hàng
Chấp nhận
5
H5: Sự đồng cảm tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm thơng qua sự hài lịng của khách hàng
4.8. Thảo luận kết quả
Biến có tác động mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm là đảm bảo của nhân viên (DB), hệ số hồi quy bằng 0.362, cho thấy nếu chúng ta gia tăng thêm 1 điểm đánh giá về DB với các điều kiện khác không đổi sẽ mang lại cho khách hàng chất lượng dịch vụ tiêm chủng là 0.362 điểm và ngược lại. Như vậy, nếu trung tâm nâng cao hơn nữa về thái độ phục vụ, trả lời các câu hòi của khách hàng hay là việc hướng dẫn chuẩn bị tại các phòng tiêm cho họ hài lòng hơn. Thực tế tại trung tâm cho thấy, chất lượng dịch vụ phụ thuộc rất nhiều đến năng lực của nhân viên, chính họ sẽ tạo cho khách hàng ln có cảm giác n tâm và thoãi mái đồng thời cũng tạo cho họ cái cảm giác tức giận nếu khách hàng cảm nhận không được trả lời đầy đủ và cảm thấy bị xúc phạm. Tại trung tâm cũng thỉnh thoảng nhận được các thư phản hồi từ phía khách hàng về nhân viên, điều này cho thấy khách hàng họ rất quan tâm đến sự phục vụ của nhân viên vì nó liên quan trực tiếp đến cảm nhận đầu tiên của họ đối với trung tâm.
Biến tiếp theo là phương tiện hữu hình (PTHH), kết quả cho thấy khi chúng ta gia tăng về đánh giá của khách hàng đối với tình trạng vệ sinh tại cơ quan, nhà vệ sinh cũng như là phòng tiêm hay thậm chí là thiết bị tiêm tại trung tâm nay thì chất lượng dịch vụ tiêm chủng của trung tâm sẽ tăng lên. Hệ số hồi quy bằng 0.282 cho thấy rằng khi khách hàng đánh giá cao về phương tiện hữu hình lên 1 điểm sẽ giúp cho khách hàng hài lòng thêm 0.282 điểm và ngược lại với điều kiện các yếu tố khác không đổi.Thực tế, rất nhiều khách hàng họ coi chất lượng dịch vụ tiêm chủng chính là các phương tiện hữu hình, nhiều người nghĩ rằng nếu chất lượng thiết bị y tế tại trung tâm mà tốt thì họ nghĩ họ sẽ nhận được dịch vụ tốt và ngược lại. Điều này hồn tồn hợp lý bởi
vì họ khơng thể đánh giá chính xác người cung cấp dịch vụ cho mình là như thế nào, nên thông qua các thiết bị, cơ sở vật chất để đánh giá cũng là một