Vùng nghiên cứu đƣợc xác định là doanh nghiệp đang hoạt động tại địa bàn tỉnh TP. HCM.
Do giới hạn về thời gian và kinh phí, đề tài chọn mẫu thuận tiện theo địa bàn. Để cho thuận tiện việc lấy số liệu tiến hành nhanh chóng và có hiệu quả cao. Nhóm điều tra viên sẽ tiến hành đến địa điểm mà Công ty cổ phần Thuận Thảo đặt trụ sở, để phỏng vấn trực tiếp khách hàng. Trụ sở thứ nhất đặt tại Quầy số 39 - 40 - Bến xe Miền Đơng - T.P Hồ Chí Minh; Trụ sở thứ hai đặt tại Số 196 Quốc lộ 13 - Phƣờng 26 - Quận Bình Thạnh - TP. HCM.
2.4.3 Số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp đƣợc thu thập từ các thông tin tại Công ty cổ phần Thuận Thảo và website có liên quan đến nội dung nghiên cứu bao gồm quá trình hình
25
thành và phát triển, chức năng lĩnh vực hoạt động, tình hình hoạt động kinh doanh của Công ty cổ phần Thuận Thảo trong bốnnăm 2012 đến 2015.
2.4.4 Số liệu sơ cấp
- Thiết kế nghiên cứu định tính:
Với mơ hình đề xuất, tác giả hình thành bảng câu hỏi sơ bộ, để tiến hành thực hiện phỏng vấn thử đối với 15 khách hàng thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ vận tải hành khách Công ty cổ phần Thuận Thảonhằm đánh giá lại một lần nữa các biến quan sát. Từ đó, tác giả chỉnh sửa bảng câu hỏi cho hoàn chỉnh và tiến hành phỏng vấn.
- Kết quả nghiên cứu định tính
Từ ý kiến đóng góp của khách hàng trong q trình thảo luận và phỏng vấn. Cuối cùng đã thống nhất 5 yếu tố với 23 biến quan sát ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của công ty cổ phần Thuận Thảo(bảng 2.1). Bên cạnh đó trong bảng câu hỏi cịn kèm theo một số biến sàn lọc, rà sốt nhƣ: giới tính, tuổi….
- Kết quả nghiên cứu định lƣợng.
Đƣợc tiến hành ngay sau có kết quả nghiên cứu định tính. Tác giả sẽ tiến hành phỏng vấn những hành khách đã sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của Công ty cổ phần Thuận Thảo, phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi mà kết quả của nghiên cứu định tính đã đƣa ra.
Phƣơng pháp chọn mẫu, tác giả sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện. Đối tƣợng nghiên cứu là những hành khách đã từng sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của Công ty cổ phần Thuận Thảotrên địa bàn TP HCM.
Kích thƣớc mẫu có nhiều quan điểm rất khác nhau về kích thƣớc mẫu. Theo Hair & ctg (1998) nếu sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng ML (Maximum Likehihood) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu. Theo Hoelter (1983) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 200 mẫu. Theo Bollen (1989) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ƣớc lƣợng. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cũng cho rằng tỷ lệ giữa số mẫu tối thiểu trên số biến đo lƣờng ít nhất phải là 4 hay 5.
26
Trong nghiên cứu của mình, tác giả chọn kích thƣớc mẫu tối thiểu 5 mẫu trên một biến quan sát. Nhƣ vậy, trong nghiên cứu có tổng cộng 23 biến quan sát đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của hành khách. Nên kích cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất 23 x 5 = 115 mẫu.
2.4.5 Các phƣơng pháp phân tích số liệu
- Mục tiêu 1: Phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
trong thời gian qua. Với mục tiêu này tác giả sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả, các số liệu sẽ đƣợc thu thập thông qua các báo đài, website và báo cáo tài chính của Cơng ty cổ phần Thuận Thảo.
- Mục tiêu 2: Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của
khách hàng. Thơng qua bảng câu hỏi chính thức, tác giả phỏng vấn 150 hành khách đã sử dụng dịch vụ vận tải hành khách Cơng ty cổ phần Thuận Thảo. Từ đó, tác giả tiến hành làm sạch và sử dụng các phƣơng pháp nhƣ Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của từng nhân tố. Nhằm rút gọn các biến quan sát thành từng nhóm nhân tố và loại bỏ các biến rác, tác giả đã sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sau khi có đƣợc kết quả từ phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành phân tích hồi qui. Cuối cùng tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích T- test, Anova để kiểm định các biến quan sát gây nhiễu cho mơ hình nghiên cứu.
- Mục tiêu 3: Từ các kết quả trên, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị phù hợp nhằm nâng cao chất lƣợng dịch vụ vận chuyển hành khách, nhằm duy trì và gia tăng giá trị sử dụng dịch vụ cũng nhƣ tăng lƣợng khách hàng mới của Công ty cổ phần Thuận Thảo
- Phƣơng pháp thống kê mô tả: Phƣơng pháp thống kê mô tả: Đây là phƣơng pháp khơng thể thiếu trong q trình nghiên cứu những vấn đề kinh tế – xã hội cần phân tích định lƣợng trong mối quan hệ chặt chẽ về mặt định tính của các hiện tƣợng và quá trình. Một số đại lƣợng cần tính trong phƣơng pháp này là:
+ Giá trị trung bình: bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
+ Số trung vị: là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã đƣợc sắp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần. Số trung vị chia dãy làm hai phần, mỗi phần có số quan sát bằng nhau.
27
+ Mode: là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phối.
+ Phƣơng sai: là trung bình giữa bình phƣơng các độ lệch giữa các biến và giá trị trung bình của các biến đó.
+ Độ lệch chuẩn: là căn bậc hai của phƣơng sai. + Tần suất của các biến quan sát.
- So sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả so sánh khối lƣợng quy mô thay đổi của các hiện tƣợng nghiên cứu.
- Phân tích Cronbach’s Alpha: Phƣơng pháp này giúp tác giả kiểm định lại thang đo cho từng nhân tố, đồng thời sẽ loại đi các biến rác. Nhằm mục đích làm tăng độ tin cậy của bộ số liệu, từ đó làm cơ sở để phân tích nhân tố.
Hệ số Cronbach’s: là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (11).
Hệ số tƣơng quan biến - tổng (item-total correlation): là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao, sự tƣơng quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Những biến có hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (11).
Đối với nghiên cứu này, tác giả chấp nhận những nhân tố có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Nếu các nhóm nhân tố có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu. Ngồi ra các hệ số tƣớng quan biến tổng của các biến trong nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3.
- Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng
28
có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Trong phân tích nhân tố, ta cũng quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mơ hình phân tích nhân tố và tổng phƣơng sai trích cho thấykhả năng giải thích của các nhân tố thay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang đo chỉ đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50%. Để xác định số nhân tố có rất nhiều phƣơng pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phƣơng pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số Eigenvalue (Determination based on eigen value): Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình phân tích. Nhƣợc điểm của phƣơng pháp này là khi quy mơ mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích đƣợc một phần nhỏ toàn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tố theo phƣơng pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing & Anderson, 1988). Trong phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading >0,3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, Factor loading >0,4 đƣợc xem là quan trọng, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading >0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Với số mẫu 150 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tố Factor loading >0,5. Trƣờng hợp có một biến quan sát thuộc hai nhóm nhân tố thì tác giả xét khoảng cách giữa hai số tải phải lớn hơn 0,3 và biến quan sát sẽ thuộc về nhân tố có hệ số tải lớn.
- Phân tích hồi qui đa biến: Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hƣởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập: independent variables) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: dependent variable) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị đƣợc biết trƣớc của các biến giải thích. Đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy đa biến để ƣớc lƣợng mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố tác động mức độ hài lòng của hành khách (biến độc lập) đối với mức đội hài lòng của hành khách đối với chất lƣợng dịch vụ vận tải hành
29
khách của Công ty cổ phần Thuận Thảo (biến phụ thuộc). Phƣơng trình hồi quy có dạng:
Y = α0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +….+ βkXk Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc, là biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác. Trong đề tài biến phụ thuộc Y (Biến SHL theo bảng 2.2) là mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ vận tải hành khách của công ty cổphần Thuận Thảo. Biến này đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát (Bảng 2.2).
Các biến X1, X2,…, Xk là các biến độc lập là kết quả sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
α0: hệ số chặn của hàm hồi quy
βi (với i = 1,2,3,4,5,…,k) :các tham số hồi quy, đo lƣờng độ lớn và chiều hƣớng ảnh hƣởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
- Theo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hiệu số R2 > 0,5 mơ hình đạt u cầu. Hệ số này cho biết đƣợc mức độ phù hợp mơ hình. Trong nghiên cứu này thì tác giả sẽ chọn điềukiện R2 > 0,5 sẽ đạt yêu cầu.
- Giá trị Sig. của phân tích anova < 0,05 thì cho thấy bộ dữ liệu phù hợp cho phân tích hồi qui (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này tác giả áp dụng điều kiện này để kiểm định bộ dữ liệu có phù hợp cho phân tích hồi qui khơng.
- Giá trị Sig. của kiểm định t phải nhỏ hơn 0,05 thì biến đótrong mơ hình hồi qui có ý nghĩa trong thống kê (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nếu biến độc lập nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mơ hình hồi qui.
- Giá trị của biến độc lập nào có giá trị WIF < 10 thì biến đó sẽ khơng làm cho mơ hình hồi qui khơng bị đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy trong nghiên cứu này nếu biến quan sát nào có giá trị WIF > 10 sẽ bị loại khỏi mơhình hồi qui.
- Nếu tất cả các kiểm định điều đạt yêu cầu thì tác giả tiến hành xây dựng mơ hình hồi qui.
30
2.4.6 Kiểm định One Way Anova
Ngoài các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ vận chuyển hành khách của Công ty cổ phần Thuận Thảo có trong mơ hình nghiên cứu. Tác giả muốn kiểm định xem mức độ hài lịng của khách hàng có khác nhau giữa giới tính nam, nữ, giữa các nhóm tuổi…
Mong muốn của tác giả, ngồi các yếu tố có trong mơ hình thì mức độ hài lịng khơng bị ảnh hƣởng bởi các thành phần nào khác. Để cho mơ hình nghiên cứu khơng bị nhiễu. Vì lí do đó tác giả tiến hành kiểm định One vay Anova cho mơ hình.
Để tiến hành kiểm định One Way Anova trƣớc hết ta cần kiển định sự đồng nhất phƣơng sai bằng kiểm định Levene test nhƣ sau:
Giả thuyết
H0: “Phƣơng sai bằng nhau”.
Nếu giá trị Sig. <0,05 bác bỏ H0
Nều giá trị Sig. >= 0,05 chấp nhận H0, điều này có ý nghĩa đủ điều kiện để phân tích tiếp One Way Anova.
Kiển định One Way Anova với giả thuyết kiểm định: H0: mức hàilòng sẽ khác nhau ở những nhóm ….
H1: mức hài lịng sẽ khơng khác nhau ở những nhóm ….
Nếu giá trị Sig. > 0,05 bác bỏ H0, chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…
Nều giá trị Sig. <= 0,05 chấp nhận H0, đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt [11].
2.4.7 Thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn
Bảng câu hỏi gồm có tổng cộng 13 câu hỏi, trong đó câu hỏi thứ 10 thể hiện 23 biến quan sát đo lƣờng sự ảnh hƣởng mức độ hài lòng của hành khách và 4 biến quan sát đo lƣờng mức độ hài lòng của hành khách đối với dịch vụ vận tải hành khách của Công ty cổ phần Thuận Thảo [Phụ Lục 1].
31
Nhƣ vậy chƣơng này tác giả đã xây dựng một số cơ sở lý luận cho đề tài; Dịch vụ, chất lƣợng dịch vụ, sự hài lòng, dịch vụ vận tải hành khách bằng ô tô, mơ hình đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của Parasuraman. Từ những cơ sở lý thuyết đó tác giả đã đƣa ra mơ hình nghiên cứu cho đề tài.Từ mơ hình nghiên cứu tác giả xây dựng bảng câu hỏi và đồng thời trình bài chi tiết về phƣơng pháp nghiên cứu.
32
CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA
CÔNG TY CỔ PHẦN THUẬN THẢO
3.1 GIỚI THIỆU
3.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển. a. Lịch sử hình thành. a. Lịch sử hình thành.
- Tên Cơng ty: CƠNG TY CỔ PHẦN THUẬN THẢO
- Tên giao dịch đối ngoại: Thuan Thao Corporation
- Trụ sở giao dịch: Số 03 Hải Dƣơng, xã Bình Ngọc, Tp Tuy Hịa, tỉnh Phú n. - Điện thoại: (84 - 57) 3 824 229 Fax: (84-57) 3 823 466
- Website: www.thuanthao.com.vn - MSTDN: 4400123162 - Mã chứng khoán: GTT - Chủ tịch HĐQT: Bà Võ Thị Thanh - Logo - Vốn điều lệ: 435.030.000.000 đồng
Công ty Cổ phần Thuận Thảo (GTT) đƣợc thành lập năm 2009 theo Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh số 4400123162 do Sở Kế hoạch và Đầu tƣtỉnh Phú Yên cấp ngày 28/12/2009 (đƣợc chuyển đổi từ Công ty TNHH Vận tải và Thƣơng mại Thuận Thảo, GĐKD số 4400123162 do Sở Kế hoạch và Đầu tƣ tỉnh Phú Yên cấp ngày 05/10/2007).