2.4.2 Giả thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết được đưa ra từ mơ hình:
Giả thuyết H1: Cảm nhận của khách hàng về sự tin cậy càng cao thì sự hài
lòng của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H2: Cảm nhận của khách hàng về sự đáp ứng càng cao thì sự hài
lịng của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H3: Cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ càng cao thì
sự hài lòng của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H4: Cảm nhận của khách hàng về sự đồng cảm càng cao thì sự
hài lòng của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H5: Cảm nhận của khách hàng về phương tiện hữu hình càng cao
thì sự hài lịng của khách hàng càng cao.
Sự tin cậy
Sự đáp ứng
Năng lực phục vụ
Sự đồng cảm
Phương tiện hữu hình
2.5 Tóm tắt chương 2
Chương 2 đã khái quát chung lý thuyết về dịch vụ, chất lượng dịch vụ, sự hài lòng của khách hàng và các mối quan hệ giữa chúng. Ngoài ra, chương 2 cũng đưa ra một số mơ hình đo lường sự hài lòng của khách hàng và tổng quan về thị trường chứng khốn và dịch vụ mơi giới chứng khốn. Trong đó, lý thuyết về chất lượng dịch vụ sử dụng mơ hình SERVQUAL tham khảo và có sự hiệu chỉnh cho phù hợp với lĩnh vực mơi giới chứng khốn để đo lường chất lượng dịch vụ môi giới chứng khốn. Tác giả cũng đã xây dựng mơ hình nghiên cứu và đề ra các giả thuyết nghiên cứu.
Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp để xây dựng, đánh giá thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết với các thơng tin khảo sát thu thập được.
CHƯƠNG 3: THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.1 Thu thập dữ liệu
3.1.1 Thang đo
Thang đo được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết về xây dựng thang đo và lý thuyết về sự hài lòng khách hàng, tham khảo các thang đo đã được phát triển trên thế giới như thang đo SERVQUAL, các nghiên cứu mẫu về chất lượng dịch vụ và sự thỏa mãn của khách hàng (Parasuraman & ctg) và thông qua kết quả của nghiên cứu sơ bộ, chúng được điều chỉnh cho phù hợp với dịch vụ mơi giới chứng khốn.
Thang đo các khái niệm trong mơ hình là thang đo đa biến. Thang đo sự hài lòng khách hàng đối với chất lượng dịch vụ mơi giới chứng khốn bao gồm 5 thành phần được đo lường bằng 30 biến quan sát (xem phụ lục 2).
Thang đo Likert 5 bậc được sử dụng: bậc 1 tương ứng với mức độ Rất
khơng hài lịng và bậc 5 tương ứng với mức độ Rất hài lòng.
3.1.2 Mẫu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất). Cỡ mẫu càng lớn càng tốt. Theo Hair &ctg.,1998 (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & ctg., 2003)[4] trong phân tích nhân tố EFA, cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và cỡ mẫu khơng nên ít hơn 100. Nghiên cứu này có 30 biến, như vậy số mẫu cần khảo sát ít nhất là 150. Sau khi nghiên cứu sơ bộ, cấu trúc bảng câu hỏi được điều chỉnh và tiến hành nghiên cứu chính thức. Mẫu được lấy tại các CTCK trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, được các cộng tác viên thực hiện trực tiếp tại sàn giao dịch và qua email.
Về phương pháp chọn mẫu, tác giả thực hiện khảo sát tại 10 CTCK dẫn đầu thị phần môi giới năm 2010 theo thống kê của Sở GDCK Thành phố Hồ Chí Minh[20] . Chỉ riêng 10 CTCK này đã chiếm 50.14% giá trị giao dịch cổ phiếu và chứng chỉ quỹ năm 2010 trên HOSE, như vậy 10 CTCK này mang tính đại diện cho các CTCK trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả khảo sát thu được như sau:
Bảng 3.1: Các CTCK được chọn khảo sát STT CTCK Thị phần Số mẫu hợp lệ STT CTCK Thị phần Số mẫu hợp lệ 1 Thăng Long (TSC) 10.04% 61 2 Sài Gòn (SSI) 8.94% 52 3 Sacombank (SBS) 7.02% 54 4 Hồ Chí Minh (HSC) 6.02% 50
5 Ngân hàng Á Châu (ACBS) 4.21% 56
6 FPT (FPTS) 4.16% 28
7 VN Direct (VND) 2.86% 22
8 Bảo Việt (BVSC) 2.49% 19
9 Kim Eng Việt Nam (KEVS) 2.32% 14
10 Hịa Bình (HBS) 2.08% 12
Tổng 50.14% 368
3.2 Xử lý dữ liệu
3.2.1 Thống kê mô tả
Bảng câu hỏi được phát cho 400 nhà đầu tư thông qua khảo sát trực tiếp và email. Trong 400 bảng câu hỏi phát ra có 368 bảng trả lời được đánh giá hợp lệ. Thông tin mẫu bao gồm 368 mẫu khảo sát được thống kê như sau:
Về giới tính: Trong 368 mẫu khảo sát hợp lệ thu được, có 208 mẫu là nam và 160 mẫu là của nữ.
Giới tính 57% 43% Nam Nữ Đồ thị 3.1: Đồ thị phân bố về giới tính
Về tài sản của nhà đầu tư: nhóm người có số tài sản từ 500 triệu đến
dưới 1 tỷ chiếm tỉ lệ cao nhất với 145 người (chiếm tỷ lệ 40%), tiếp sau là nhóm người có tài sản từ 100 đến dưới 500 triệu với 121 người (33%), cuối cùng là 2 nhóm người có tài sản dưới 100 triệu với 53 người (17%) và từ 1 tỷ trở lên với 49 người (10%).
Tổng tài sản 17% 33% 40% 10% Dưới 100 triệu Từ 100 đến dưới 500 triệu Từ 500 triệu đến dưới 1 tỷ Từ 1 tỷ trở lên Đồ thị 3.2: Đồ thị phân bố về tài sản
Về kinh nghiệm tham gia thị trường: Số người tham gia thị trường từ
3 đến dưới 5 năm chiếm số lượng đông nhất với 131 người (chiếm 34%), kế tiếp là nhóm người có từ 1 đến dưới 3 năm kinh nghiệm với 121 người (32%), sau đó là nhóm người có từ 5 năm kinh nghiệm trở lên với 62 người (21%) và cuối cùng là nhóm người dưới 1 năm kinh nghiệm với 49 người (13%).
Kinh nghiệm 13% 32% 34% 21% Dưới 1 năm Từ 1 đến dưới 3 năm Từ 3 đến dưới 5 năm Từ 5 năm trở lên
Đồ thị 3.3: Đồ thị phân bố về kinh nghiệm tham gia thị trường
3.2.2 Kiểm định thang đo và xây dựng mơ hình
3.2.2.1 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua phép kiểm định Cronbach’s Alpha. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Qua đó các biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu từ 0.6 trở lên (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
Độ tin cậy của thang đo chất lượng dịch vụ:
Bảng 3.2: Kết quả chạy Cronbach’s Alpha thang đo chất lượng dịch vụ
Thành phần Biến quan sát Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Biến bị loại Sự tin cậy tc1, tc2, tc3, tc4, tc5, tc6 6 0.929 tc2, tc4 Sự đáp ứng du1, du2, du3, du4, du5, du6 6 0.908 du4
Năng lực phục vụ nl1, nl2, nl3, nl4, nl5, nl6 6 0.927 nl2
Sự đồng cảm dc1, dc2, dc3, dc4, dc5 5 0.910 dc2, dc4
Phương tiện hữu
hình pt1, pt2, pt3, pt4, pt5, pt6, pt7 7 0.928 pt2, pt3
Sau khi chạy Cronbach’s Alpha kiểm tra độ tin cậy của thang đo, trong 30 biến quan sát ban đầu có 8 biến không đạt giá trị tin cậy nên bị loại khỏi mơ hình, 22 biến quan sát cịn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định giá trị phân biệt các khái niệm của thang đo.
Độ tin cậy của thang đo sự hài lòng:
Bảng 3.3: Kết quả chạy Cronbach’s Alpha thang đo sự hài lòng
Hệ số Cronbach's Alpha Tổng số biến
Biến
Quy mơ trung bình nếu xóa
biến
Quy mơ khác biệt nếu xóa
biến
Mức độ tương quan của biến với
tổng thể
Hệ số Cronbach's Alpha nếu xóa biến
HL1 16.85 6.000 0.597 0.742 HL2 16.86 5.466 0.630 0.732 HL3 16.63 5.666 0.652 0.726 HL4 16.35 6.445 0.488 0.768 HL5 16.35 6.371 0.588 0.748 HL6 16.31 6.436 0.309 0.779
Theo kết quả phân tích ở bảng 3.3, khơng loại biến nào vì các biến đều có hệ số tương quan > 0.3 và biến tổng = 0.788 > 0.6 (chấp nhận). Như vậy thang đo sự hài lịng gồm có 6 biến từ HL1 đến HL6.
3.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị phân biệt các khái niệm của thang đo. Theo Hair & ctg (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.4. Các biến có Factor loading thấp (<0.4) sẽ bị loại từng bước một, biến nào có giá trị tuyệt đối thấp nhất sẽ bị loại trước.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tích này là giữa 22 biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giải thuyết này bị bác bỏ (sig.=0.000). Hệ số KMO = 0.771 > 0.5, chứng tỏ phân tích EFA thích hợp để sử dụng trong phân tích này.
Bảng 3.4 : Kiểm định hệ số KMO và Bartlett.
Hệ số KMO 0.771
df 231
Kiểm định hệ số Bartlert
Sig. .000
Trong bước phân tích nhân tố, tại mức giá trị Eigenvalue =1 với phương pháp trích nhân tố, ta thấy có 5 nhân tố được rút ra từ 22 biến thông qua phép quay Varimax, đồng thời phương sai trích lúc này là 79.836% > 50%, như vậy phương sai trích đạt yêu cầu. Khi xét ở bảng Rotated Component Matrix (a), các biến có hệ số tải (factor loading) đều > 0.4, đều đạt yêu cầu nên không phải loại biến nào khỏi thang đo, 22 biến này tiếp tục được sử dụng để chạy hồi quy tuyến tính.
Bảng 3.5: Kết quả phân tích EFA của thang đo chất lượng dịch vụ Thành phần Thành phần Biến 1 2 3 4 5 tc1 0.102 0.102 0.008 0.865 0.093 tc3 0.118 0.155 -0.057 0.880 0.091 tc5 0.115 0.075 0.061 0.874 0.111 tc6 0.141 0.112 -0.006 0.922 0.157 du1 0.091 0.218 0.866 -0.083 0.032 du2 0.127 -0.020 0.809 0.114 0.250 du3 0.101 0.156 0.887 -0.030 -0.011 du5 0.130 -0.031 0.819 0.102 0.226 du6 0.012 0.196 0.782 -0.069 0.078 nl1 0.095 0.924 0.041 0.056 0.148 nl3 0.176 0.736 0.284 0.225 0.157 nl4 0.101 0.918 0.005 0.045 0.151 nl5 0.177 0.722 0.238 0.201 0.154 nl6 0.059 0.894 0.092 0.069 0.074 dc1 0.137 0.207 0.100 0.224 0.766 dc3 0.083 0.201 0.187 0.116 0.915 dc5 0.084 0.171 0.199 0.114 0.902 pt1 0.860 0.179 0.061 0.164 0.105 pt4 0.825 0.092 0.020 0.073 0.041 pt5 0.808 0.066 0.127 0.121 0.075 pt6 0.920 0.102 0.148 0.114 0.061 pt7 0.898 0.094 0.099 0.051 0.069
3.2.2.3 Kiểm định giả thuyết
Các giả thuyết được kiểm định dựa trên kết quả phân tích hồi quy. Phương pháp phân tích hồi quy nhằm xác định vai trị quan trọng của từng nhân tố tác động đến mức độ hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập: sự tin cậy (TC), sự đáp ứng (DU), năng lực phục vụ (NL), sự đồng cảm (DC), phương tiện hữu hình (PT), và một biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (HL). Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến.
Với giả thuyết ban đầu cho mơ hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
HL = β0 + β1 * TC+ β2 * DU + β3 * NL + β4 * DC + β5 * PT + ε β0 : hằng số, biểu thị cho các tác động bên ngồi lên sự hài lịng của khách hàng nhưng khơng được phân tích trong phương trình. βi : hệ số biểu thị mối quan hệ giữa nhantoi và HL. Khi nhantoi tăng 1 đơn vị thì HL sẽ tăng một mức là βi (với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi). Trong đó i = [1,5].
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định mơ hình và phân tích các hệ số hồi quy
Mẫu tóm tắt
Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh Trị số F Mức ý nghĩa Sig.
1 0.655 0.429 0.421 54.459 0.000
Hệ số hồi quy
Hệ số
chưa chuẩn hóa
Mơ hình B Tiêu chuẩn lỗi Hệ số B đã chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Hệ số VIF Hằng số 0.729 0.179 4.074 0.000 Sự tin cậy 0.094 0.031 0.130 2.986 0.003 1.196 Sự đáp ứng 0.197 0.037 0.232 5.330 0.000 1.199 Năng lực phục vụ 0.227 0.036 0.287 6.322 0.000 1.310 Sự đồng cảm 0.175 0.037 0.220 4.735 0.000 1.367 1
Phương tiện hữu hình 0.110 0.043 0.110 2.564 0.011 1.167
Theo kết quả bảng 3.6 cho thấy hệ số xác định R2 (R-Square) = 0.429 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-Square) = 0.421 nghĩa là mơ hình đã giải thích được 42.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng, kết quả này tuy không cao nhưng ở mức chấp nhận được. Trong bảng phân tích ANOVA cho thấy, thơng số F có sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ (β1=β2=β3=β4=β5=0)[3], chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc HL. Các hệ số β đều có mức ý nghĩa đạt yêu cầu (>
0.05) và có dấu dương phù hợp với kỳ vọng, hàm hồi quy hoàn chỉnh như sau:
HL = 0.729 + 0.094TC + 0.197DU + 0.227NL + 0.175DC + 0.110PT
Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình:
Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Sử dụng biểu đồ Histogram để khảo sát phân phối của phần dư:
Đồ thị 3.4: Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
Trong đồ thị trên, có thể nói phân phối phần dư là phân phối chuẩn, do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không vi phạm.
Giả định về tính độc lập của sai số:
Sử dụng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định tương quan các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất):
Bảng 3.7: Kiểm định Durbin-Watson
Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 điều chỉnh Durbin-Watson
1 0.655 0.429 0.421 1.933
Với giá trị d=1.933 ≈ 2 nên có thể kết luận các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
Giả định khơng có tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến):
Trong bảng 3.6 ở trên ta thấy rằng hệ số VIF của từng thành phần chất lượng dịch vụ đều < 10, chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập của mơ hình.
3.3 Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu. Thông qua nghiên cứu định tính, tác giả đã xây dựng được thang đo các khái niệm và mơ hình lý thuyết cũng như cách chọn mẫu và phương pháp chọn mẫu.
Sau khi có kết quả thu thập được từ quá trình nghiên cứu định tính, tác giả dùng phần mềm SPSS 16 để thực hiện việc kiểm định thang đo các nhân tố tạo nên sự hài lịng của khách hàng, phân tích nhân tố EFA và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy và thực hiện đo lường mức độ quan trọng của các nhân tố cấu thành nên sự hài lòng của khách hàng. Phần thảo luận kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày ở chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả nghiên cứu
Dựa vào kết quả của quá trình kiểm định thang đo và xây dựng mơ hình ở chương 3, tác giả đưa đến kết luận rằng thang đo sự hài lòng đối với chất