Ký hiệu Biến quan sát Các tham khảo
TT1 Ông/bà vẫn muốn tiếp tục sử dụng dịch vụ của Điện lực Bà Rịa nếu có sự lựa chọn khác
Thống nhất ý kiến các chuyên gia
TT2 Ơng/bà muốn đóng góp ý kiến để phát triển dịch vụ của Điện lực Bà Rịa ngày càng hoàn thiện hơn. TT3 Ông/bà muốn giới thiệu cho bạn bè, người thân về các tiện ích của Điện lực. TT4
Ngoài vấn đề về giá điện do nhà nước quy định, ông/bà không cảm nhận sự độc quyền trong dịch vụ của Điện lực.
3.2.6. Thang đo sự phàn nàn khách hàng
Thang đo được ký hiệu PN và bao gồm 4 biến quan sát
Bảng 3-10. Thang đo sự phàn nàn
Ký hiệu Biến quan sát Các tham khảo
PN1 Ơng/bà cảm thấy chưa thật sự hài lịng về thời gian giải quyết hồ sơ của ngành điện. Thống nhất ý kiến
các chuyên gia
PN3 Ơng/bà thấy khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ của ngành điện. PN4 Ông/bà cảm thấy chất lượng dịch vụ của ngành điện chưa thật tốt
3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu.
Trong phạm vi bài nghiên cứu, các phương pháp phân tích được sử dụng là:
3.3.1. Thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả được dùng để thống kê đánh giá các thông tin chung của khách hàng như độ tuổi, giới tính, mức tiêu thụ điện, thu nhập trung bình để hiểu được và phân loại đối tượng khách hàng để từ đó dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu nhằm đưa ra các giải pháp, hàm ý phù hợp.
Phương pháp thống kê, mơ tả cịn được dùng để đánh giá tổng quát về mức độ hài lòng, trung thành của khách hàng đối với dịch vụ của Điện lực Bà Rịa. Qua kết quả khảo sát ta thống kê được giá trị trung bình các nhóm nhân tố theo đánh giá của khách hàng.
3.3.2. Hệ số tin cậy Cronbach’ s Alpha:
Năm 1951, Lee Cronbach đã phát triển công cụ mang tên kiểm định Cronbach's alpha. Cơng cụ này có chức năng phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, kiểm tra biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp để đưa vào thang đo. Các dữ liệu thu thập trong bài nghiên cứu được phân tích Cronbach's alpha bằng cách sử dụng phần mềm SPSS, các biến có độ tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,6, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0,3 mới đảm bảo độ tin cậy. Những biến có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại để kiểm tra sự chặt chẽ và sự tương quan của các biến, loại bỏ những biến khơng phù hợp trong mơ hình. Ngồi ra, hệ số Cronbach’ s Alpha trước khi loại biến phải nhỏ hơn sau khi loại biến. Tuy
nhiên, hệ số Cronbach’ s Alpha không được lớn hơn 0,95 (α > 0,95) vì có sự trùng lặp trong đo lường.
3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’ s Alpha là chúng ta đang đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố chứ không xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát thuộc các nhân tố khác nhau. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhân tố khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sát thuộc nhiều nhân tố và bị phân sai nhân tố để từ đó rút gọn các biến quan sát thành một tập hợp biến cần thiết cho nghiên cứu. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số và được gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading), hệ số này cho các nhà nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố thì hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các biến, hệ số KMO phải có giá trị trong khoảng 0,5 < KMO < 1. Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số này càng cao có nghĩa là sự tương quan giữa biến đó và nhân tố càng lớn. Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải nên được xem xét cùng kích thước với mẫu. Theo bài nghiên cứu với kích thước mẫu >350 thì chỉ cần tiêu chuẩn hệ số tải là 0,3, tuy nhiên do đề tài chạy AMOS nên hệ số tải tối thiểu phải đạt 0,5. Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Axis Factoring với phép quay Promax. Theo Gerbing & Anderson (1988).
Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Các nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng bao nhiêu phần trăm và thất thoát bao nhiêu phần trăm của các biến quan sát.
3.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khẳng định CFA là một trong các kỹ thuật thống kê của mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Sau khi hồn thành phân tích nhân tố khám phá EFA ta có ma trận xoay Pattern Matrix, tiếp tục sử dụng ma trận này để phân tích nhân tố khẳng định CFA. Phân tích CFA giúp nhà nghiên cứu thực hiện kiểm định các biến quan sát (mesured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào. Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được sử dụng để khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo đánh giá chất lượng dịch vụ tại Điện lực Bà Rịa. Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với bộ dữ liệu khảo sát, các nhà nghiên cứu sử dụng một số chỉ số đánh giá như Chi-square/df; CFI; GFI; TLI; RMSEA. Một mơ hình được xem là phù hợp khi các giá trị của chỉ số đạt được các ngưỡng cụ thể trong bảng 12-4 trong sách Hair et al. 2010 trang 654 (Hair, J., Black, W., Babin, B., and Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.): Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA.); Các ngưỡng chỉ số tùy thuộc theo kích cỡ mẫu và số biến quan sát trong mơ hình. Trong bài nghiên cứu này với kích cỡ mẫu là 550, tổng số biến quan sát là 39 thì các chỉ số trong phân tích nhân tố khẳng định CFA phải đạt
CMIN/ df ≤ 2, trong một số trường hợp giá trị CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines và McIver, 1981);
GFI, TLI, CFI có giá trị từ 0,9 đến 1.
RMSEA < 0,07; PCLOSE > 0,05.
3.3.5. Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính – SEM (Structural Equation Modeling).
Mơ hình mạng SEM là một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mơ hình nhân quả. Mơ hình SEM là sự mở rộng của mơ hình tuyến tính tổng qt (GLM) cho phép nhà
nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Mơ hình cấu trúc tuyến tính được phát triển để phân tích mối quan hệ đa chiều giữa nhiều biến trong một mơ hình (Haenlein & Kaplan, 2004). Kết quả ước lượng khái niệm nào khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% sẽ bị loại lần lượt ra khỏi mơ hình.
Mơ hình SEM có thể kết hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mơ hình.
Hiện nay, để phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, các nhà nghiên cứu thường sử dụng phương pháp CB-SEM qua việc sử dụng các phần mềm như AMOS, EQS, MPlus hay sử dụng phương pháp PLS-SEM (cịn gọi là mơ hình đường dẫn PLS) tập trung vào phân tích phương sai và được thực hiện bằng PLS- Graph, VisualPLS, SmartPLS. Phương pháp CB-SEM chủ yếu kiểm định tập hợp mối quan hệ giữa nhiều biến bởi thực nghiệm. Nó thực hiện điều này bằng cách xác định một mơ hình lý thuyết được đề xuất có thể ước tính ma trận hiệp phương sai cho một tập dữ liệu mẫu tốt đến mức nào. Trong khi đó, phương pháp PLS-SEM được sử dụng để phát triển các lý thuyết trong nghiên cứu khám phá bằng cách tập trung vào giải thích phương sai trong các biến phụ thuộc khi kiểm tra mơ hình.
Trong nội dung bài nghiên cứu, khi áp dụng mơ hình SEM chủ yếu tập trung vào các thông số, bảng biểu sau:
- Regression Weights: (Khái niệm nào có biến P-value (sig) < 0,05 sẽ có ý nghĩa thống kê trong mơ hình)
- Standardized Regression Weights: Dựa trên các trọng số chuẩn hóa của các biến có thể nhận xét mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc. trị tuyệt đối trọng số càng lớn tác động càng mạnh.
- Squared Multiple Correlations: Dựa trên chỉ số R2 có thể thấy được % sự biến thiên của biến độc lập ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc hay % sự
biến thiên của biến phụ thuộc này ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc khác.
3.4. Nghiên cứu định lượng sơ bộ 3.3.1. Phương pháp thực hiện
Sau khi thống nhất nội dung bảng khảo sát với tổng cộng 40 biến quan sát, tác giả thực hiện khảo sát sơ bộ 50 mẫu. Dữ liệu các mẫu khảo sát sau khi được thu thập sẽ đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS nhằm phân tích hệ số tin cậy của thang đo. Biến quan sát nào có độ tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,6 (nhưng không được lớn hơn 0,95 vì bị vi phạm trùng lắp trong đo lường), hệ số tương quan biến tổng > 0,3 thì được giữ lại. Những biến có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại để kiểm tra sự chặt chẽ và sự tương quan của các biến, loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình.
3.3.2. Kết quả thực hiện nghiên cứu định lượng sơ bộ
a. Đánh giá hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ được trình bày trong Bảng 3.11.
Bảng 3-11: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's alpha nếu loại biến này
Thang đo chất lượng dịch vụ
Độ tin cậy: 0,884 ĐTC1 14,62 6,444 0,738 0,856 ĐTC2 14,68 7,079 0,696 0,866 ĐTC3 14,74 6,482 0,720 0,861 ĐTC4 14,72 6,859 0,713 0,862
ĐTC5 14,76 6,717 0,747 0,854 Sự đáp ứng: 0,870 SĐU1 14,68 6,589 0,781 0,820 SĐU2 14,62 7,424 0,705 0,841 SĐU3 15,08 7,667 0,654 0,852 SĐU4 14,88 7,006 0,665 0,852 SĐU5 14,74 7,625 0,684 0,846 Năng lực phục vụ: 0,819 NLPV1 15,00 4,898 0,623 0,779 NLPV2 15,28 5,104 0,551 0,800 NLPV3 15,16 4,790 0,622 0,779 NLPV4 14,98 4,551 0,656 0,769 NLPV5 14,94 4,874 0,597 0,787
Sự đồng cảm: 0,724 (khi chưa loại biến SĐC5)
SĐC1 13,86 4,980 0,701 0,591
SĐC2 13,78 5,236 0,572 0,641
SĐC3 14,02 5,081 0,513 0,665
SĐC4 14,00 5,347 0,398 0,719
SĐC5 14,34 6,760 0,270 0,743
Phương tiện hữu hình: 0,820
PTHH1 14,30 4,949 0,586 0,794 PTHH2 14,22 4,420 0,645 0,775 PTHH3 14,18 4,110 0,636 0,783 PTHH4 14,34 5,209 0,573 0,800 PTHH5 14,24 4,472 0,660 0,771 Hình ảnh: 0,723 HA1 5,60 2,735 0,500 0,687 HA2 5,52 2,214 0,599 0,564 HA3 5,48 2,255 0,541 0,641
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
- Kiểm định thang đo độ tin cậy: Thang đo gồm 5 biến quan sát (DTC1- DTC5), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,884>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có giá trị nhỏ nhất là 0,696 và đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo độ tin cậy có 5 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo sự đáp ứng: Thang đo gồm 5 biến quan sát (SDU1- SDU5), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,870>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có giá trị nhỏ nhất là 0,654 và đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo sự đáp ứng có 5 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo năng lực phục vụ: Thang đo gồm 5 biến quan sát (NLPV1-NLPV5), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,819>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có giá trị nhỏ nhất là 0,551 và đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo năng lực phục vụ có 5 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo sự đồng cảm: Thang đo gồm 5 biến quan sát (SDC1- SDC5), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,724>0,6, hệ số tương quan biến tổng của biến SDC5 = 0,270<0,3 và hệ số Cronbach’s alpha nếu loại biến = 0,743>0,724 nên biến SDC5 bị loại khỏi mơ hình. Chạy lại kiểm định sau khi loại biến cho kết quả hệ số Cronbach’s alpha = 0,743>0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều >0,3. Kết quả thang đo sự đồng cảm có 1 biến bị loại (SDC5) và 4 biến còn lại đảm bảo độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Vậy thang đo sự đồng cảm còn 4 biến quan sát (SDC1-SDC4). - Kiểm định thang đo phương tiện hữu hình: Thang đo gồm 5 biến quan
sát (PTHH1-PTHH5), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,820>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có giá trị nhỏ nhất là 0,573 và đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo phương tiện hữu hình có 5 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo hình ảnh: Thang đo gồm 3 biến quan sát (HA1- HA3), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,723>0,6,
các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có giá trị nhỏ nhất là 0,500 và đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo hình ảnh có 3 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha các thang đo sự hài lòng khách hàng, lòng trung thành và sự phàn nàn được thể hiện qua bảng 3.12
Bảng 3-12. Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo sự hài lòng – lòng trung thành và sự phàn nàn. Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's alpha nếu loại biến này
Thang đo các biến sự hài lòng - trung thành - phàn
nàn Sự hài lòng: 0,843 SHL1 10,62 3,342 0,691 0,797 SHL2 10,56 3,843 0,667 0,810 SHL3 10,46 3,560 0,682 0,800 SHL4 10,60 3,347 0,687 0,799 Trung thành: 0,911 TT1 10,12 5,706 0,806 0,882 TT2 10,25 5,514 0,794 0,886 TT3 10,24 5,504 0,792 0,886 TT4 10,16 5,535 0,800 0,884 Phàn nàn: 0,723 PN1 8,33 3,707 0,524 0,655 PN2 8,22 3,253 0,601 0,605 PN3 8,20 3,721 0,479 0,680 PN4 8,25 3,674 0,449 0,700
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
- Kiểm định thang đo sự hài lòng khách hàng: Thang đo gồm 4 biến quan sát (SHL1-SHL4), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,843>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo sự
hài lịng có 4 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo lòng trung thành khách hàng: Thang đo gồm 4 biến quan sát (TT1-TT4), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,911>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – TotalCorrelation) có đều lớn hơn 0,3. Kết quả này cho thấy thang đo sự hài lịng có 4 biến quan sát đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
- Kiểm định thang đo sự phàn nàn của khách hàng: Thang đo gồm 4 biến quan sát (PN1-PN4), kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha = 0,723>0,6, các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item –