CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU CHỈNH
4.2.3 Kiểm định sự khác biệt về mức độ thỏa mãn giữa nhóm nhà đầu tƣ có trả phí
phí và khơng trả phí
Nghiên cứu này sẽ kiểm định giả thuyết có sự khác biệt có ý nghĩa về mức độ thỏa mãn giữa hai nhóm NDTCN đối với dịch vụ cung cấp TTTC có trả phí và khơng trả phí.
Tác giả tiến hành so sánh mức độ hài lịng trung bình của NDTCN đối với dịch vụ cung cấp TTTC giữa có trả phí và khơng trả phí. Tất cả các quan sát cho từng mẫu đƣợc chọn ngẫu nhiên độc lập từ 2 tổng thể có phân phối chuẩn và phƣơng sai bằng nhau. Cách chọn mẫu này là Independent- samples design.
Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phƣơng sai (phụ lục 15), giá trị Sig. trong kiểm định Levence bằng 0.00 nhỏ hơn 0,05 nên phƣơng sai giữa hai nhóm NDTCN có trả phí và khơng trả phí có sự khác biệt. Vì vậy, giả thuyết H0 về sự bằng nhau của hai phƣơng sai bị bác bỏ. Do đó, tác giả sử dụng kết quả kiểm định t ở phần kiểm định trung bình với phƣơng sai khác nhau – equal variances not assumed. Giá trị Sig. trong kiểm định t là 0,003 nhỏ hơn 0,05 nên ta kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về sự thỏa mãn của NDTCN khi sử dụng dịch vụ TTTC có phí và khơng trả phí.
Căn cứ vào giá trị Sig. ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mức độ thỏa mãn trung bình của NDTCN đối với dịch vụ TTTC có trả phí (giá trị trung bình mẫu là 3,44) lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với dịch vụ TTTC khơng trả phí (giá trị trung bình mẫu là 3,12) (phụ lục 15).
Sau khi tiến hành kiểm định, tác giả đã thực hiện phỏng vấn thêm một số NDTCN để tìm hiểu sâu hơn vì sao có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn giữa nhóm nhà đầu tƣ có trả phí và khơng trả phí. Tác giả tiến hành thảo luận tay đơi với những NDTCN có sử dụng dịch vụ cung cấp TTTC dựa trên dàn bài thảo luận đã chuẩn bị trƣớc (phụ lục 16). Tác giả lần lƣợt phỏng vấn từng NDTCN cho đến khi NDTCN mới nhất có nội dung trả lời giống với những ngƣời trả lời trƣớc đó thì tác giả sẽ ngƣng không tiếp tục phỏng vấn thêm NDTCN nữa. Và NDTCN thứ 12 là ngƣời có những
câu trả lời trùng lắp với những NDTCN trƣớc. Vậy tổng cộng có 12 NDTCN tham gia phỏng vấn (phụ lục 17). Nội dung phỏng vấn đã cho thấy những lý do dẫn đến sự khác biệt về mức độ thỏa mãn giữa nhóm nhà đầu tƣ có trả phí và khơng trả phí nhƣ sau:
Đầu tiên là sự khác biệt về mục đích sử dụng dịch vụ TTTC của hai nhóm NDTCN có trả phí và khơng trả phí. Với nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC khơng trả phí thì mục đích khi sử dụng dịch vụ chỉ là tham khảo khi cần ra quyết định đầu tƣ. Thông tin của dịch vụ TTTC không là yếu tố quyết định trong quyết định đầu tƣ của NDTCN. Nó chỉ đóng góp dƣới 30% trong quyết định đầu tƣ của nhóm NDTCN khơng trả phí. Ngƣợc lại, với nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ có trả phí thì thơng tin của dịch vụ TTTC là thông tin cần thuyết phải có khi NDTCN có nhu cầu đầu tƣ. Nó có ảnh hƣởng rất cao trong quá trình ra quyết định đầu tƣ của NDTCN. Tỉ trọng đóng góp trong quyết định đầu tƣ là trên 50 đối với nhóm NDTCN có trả phí. Vì vậy nhóm NDTCN này rất chú trọng đến chất lƣợng dịch vụ TTTC, cụ thể là tính chính xác của TTTC và thời gian cung cấp nhanh nhất.
Thứ hai là nhu cầu sử dụng, cụ thể là tính liên tục và ổn định của dịch vụ TTTC. Đối với nhóm NDTCN khơng trả phí thì nhu cầu khơng rõ ràng. Nhóm này dễ dàng chấp nhận việc không nhận đƣợc dịch vụ liên tục hay sự thiếu ổn định của dịch vụ do họ dễ dàng thay thế bằng những nguồn thông tin khác để ra quyết định đầu tƣ. Ngƣợc lại, với nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC có trả phí là một nhu cầu cần thuyết. Dựa vào những thông tin của dịch vụ để họ xem xét và phân tích để tìm kiếm cơ hội đầu tƣ và ra quyết định đầu tƣ. Với tầm quan trọng nhƣ vậy, nên bất kỳ một sự cố nào của dịch vụ sẽ ảnh hƣởng rất nhiều đến quá trình đầu tƣ của NDTCN.
Thứ ba là cách sử dụng thơng tin của dịch vụ TTTC. Với nhóm NDTCN khơng trả phí, họ chỉ sử dụng những TTTC có tính tổng hợp và dành rất ích thời gian để phân tích sâu hơn những thơng tin và số liệu thu đƣợc từ dịch vụ. Ngƣợc lại, nhóm NDTCN có trả phí thì có một qui trình rõ ràng về xử lý thông tin và số liệu theo chiều rộng và theo chiều sâu phù hợp với nhu cầu riêng của NDTCN. Vì thế, nhu cầu sử dụng thơng
tin và dữ liệu TTTC khá là chuyên sâu nhƣ dữ liệu liên tục từ quá khứ đến hiện tại, bao gồm từ từng cơng ty đến từng ngành nghề và tồn thị trƣờng …
Với sự khác biệt từ mục đích, nhu cầu và cách sử dụng của 2 nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC có phí và khơng có phí dẫn đến sự khác biệt về mức độ thỏa mãn. Qua cuộc phỏng vấn trên cho thấy là nhóm NDTCN có trả phí mới thật sự là sử dụng gần nhƣ hết thông tin mà dịch vụ cung cấp TTTC mang đến. Và do giới hạn thời gian nên tác giả sẽ tập trung vào nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ có trả phí. Khi nghiên cứu cụ thể về nhóm khách hàng này, sự cần thuyết của của luận văn này sẽ phục vụ tốt hơn cho những nhà cung cấp đang thu phí trên thị trƣờng để gia tăng sự thỏa mãn của khách hàng. Vì vậy, tác giả đều chỉnh mơ hình nghiên cứu và tiến hành phân tích hồi qui tập trung vào nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC có trả phí (n = 96).
4.2.4 Đều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Để tiến hành phân tích hồi quy, các nhân tố đƣợc đặt lại tên cho phù hợp với các biến trong từng nhân tố, mơ hình nghiên cứu cũng đƣợc hiệu chỉnh với các nhân tố mới hoặc tên gọi mới thay cho một số nhân tố ban đầu (phụ lục 14) với mẫu là nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC có trả phí (n = 96).
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch vụ và sự thỏa mãn của NDTCN đối với dịch vụ cung cấp TTTC (Nguồn: Tác giả thực hiện)
H2
H3 H1 Năng lực chun mơn
Phƣơng tiện hữu hình
Sự tin cậy
Sự thỏa mãn của NDTCN
Phát biểu các giả thuyết
H1: NDTCN cảm nhận về năng lực chuyên môn của nhân viên của công ty cung cấp dịch vụ càng cao thì sự thỏa mãn của NDTCN về dịch vụ càng cao.
H2: NDTCN cảm nhận về phƣơng tiện hữu hình của dịch vụ càng cao thì sự thỏa mãn của NDTCN về dịch vụ càng cao.
H3: NDTCN cảm nhận về sự tin cậy của dịch vụ càng cao thì sự thỏa mãn của NDTCN về dịch vụ càng cao.
Phƣơng trình hồi quy:
Sự thỏa mãn = β0 + β1 Năng lực chuyên môn của nhân viên + β2 Phƣơng tiện hữu hình + β3 Sự tin cậy + e
Trong đó βi là các hệ số hồi quy riêng phần và e là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai không đổi σ2.
4.3 PHÂN TÍCH HỒI QUI
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là sự thỏa mãn của NDTCN đối với dịch vụ cung cấp TTTC có trả phí và các biến độc lập có đƣợc từ mơ hình đã đƣợc hiệu chỉnh sau phân tích nhân tố gồm 3 nhân tố (1) Năng lực chuyên môn của nhân viên, ký hiệu CM, (2) Phƣơng tiện hữu hình, ký hiệu PT, (3) Sự tin cậy, ký hiệu TC với mẫu là nhóm NDTCN sử dụng dịch vụ TTTC có trả phí (n = 96).
Phƣơng pháp đƣa các biến vào cùng một lúc đƣợc sử dụng cho phân tích hồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi quy tuyến tính bội: (1) phân tích tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy, (2) Phƣơng trình hồi qui, (3) kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, (4) kiểm tra giả thuyết.
Bƣớc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, tác giả tiến hành phân tích tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy. Một hệ số tƣơng quan tuyệt đối lớn (0.85) chỉ ra một hiện tƣợng đa cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu
nên nhỏ hơn 0.85 để đạt đƣợc yêu cầu về giá trị phân biệt (John & Benet-martinez, 2000- dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010).
Trong mô hình hồi qui bội có thêm giả thuyết là các biến độc lập khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau. Vì vậy, khi ƣớc lƣợng mơ hình hồi qui bội thì cần phải kiểm tra giả thuyết này thông qua hiện tƣợng đa cộng tuyến. Theo Hair & ctg (2006), cách đo lƣờng để kiểm định ảnh hƣởng của đa cộng tuyến là tính giá trị dung sai hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF). Nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Nhƣ vậy, để đảm bảo khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mơ hình hồi quy phải có hệ số VIF nhỏ hơn 10.
Để sử dụng mơ hình hồi qui bội cần xem đều kiện về biến nhƣ: có một biến phụ thuộc và phải là định lƣợng và các biến độc lập có thể là định lƣợng hay định tính. Trong mơ hình hồi qui bội trong nghiên cứu này, có một biến phụ thuộc là sự thỏa mãn của NDTCN đối với dịch vụ cung cấp TTTC có trả phí và biến phụ thuộc này là biến định lƣợng. Các biến độc lập cịn lại đều là biến định lƣợng. Vậy mơ hình và biến trong nghiên cứu này là phù hợp.
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình. Chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp mơ hình hồi qui bội là hệ số xác định . Vì vậy, để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình chính là kiểm định giả thuyết : = 0 so với giả thuyết thay thế : ≠ 0. Phép kiểm định F đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết này và nó tƣơng đƣơng với kiểm định F trong ANOVA nghĩa là so sánh biến thiên hồi qui với biến thiên phần dƣ. Nếu biến thiên hồi qui lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dƣ thì mơ hình hồi qui càng phù hợp vì tổng biến thiên của biến phụ thuộc chủ yếu do các biến độc lập giải thích.
Kế tiếp, tác giả kiểm tra các giả thuyết của mơ hình hồi qui bội để xem kết quả có tin cậy đƣợc khơng. Tác giả tiến hành kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, xây dựng mối quan hệ (trong mẫu) giữa phần dƣ và giá trị qui về hồi qui giữa giá trị dự đốn chuẩn
hóa của phần dƣ chuẩn hóa. Một mơ hình hồi qui đƣợc xem là phù hợp khi giá trị dự đốn chuẩn hóa và e độc lập nhau và phƣơng sai của e không thay đổi.
Hệ số xác định, hệ số beta và hệ số tƣơng quan từng phần đƣợc sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết. Ngồi ra phần dƣ chuẩn hóa đƣợc kiểm tra đồng thời để xem xét có vi phạm hay khơng các giả thuyết về phân phối chuẩn. Hệ số R2 đều chỉnh nói lên rằng phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích là do các biến độc lập trong mơ hình.
4.3.1 Phân tích tƣơng quan
Ngƣời ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu giữa hai biến định lƣợng có sự tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Trong quá trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến đƣợc SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Bảng 4.1 Sự tƣơng quan giữa các khái niệm nghiên cứu
CM PT TC SAT CM Hệ số tƣơng quan Pearson 1 .670** .645** .679**
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0 0 0 Kích thƣớc mẫu 96 96 96 96 PT Hệ số tƣơng quan Pearson .670** 1 .563** .692**
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0 0 0 Kích thƣớc mẫu 96 96 96 96 TC Hệ số tƣơng quan Pearson .645** .563** 1 .440**
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0 0 0 Kích thƣớc mẫu 96 96 96 96 SAT Hệ số tƣơng quan Pearson .679** .692** .440** 1
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0 0 0 Kích thƣớc mẫu 96 96 96 96 **. Tƣơng quan có ý nghĩa tại mức 0,01 (2 chiều)
Xét ma trận tƣơng quan ở bảng 4.1, ta thấy có sự tƣơng quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Mặt khác, giữa các biến độc lập cũng có sự tƣơng quan với nhau, đối với vấn đề này ta cần chú ý hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khi tiến hành kiểm định mơ hình.
4.3.2 Phƣơng trình hồi qui
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng SPSS với phƣơng pháp Enter (đồng thời), vì đã giả thuyết là năng lực chun mơn, phƣơng tiện hữu hình và sự tin cậy có tác động cùng chiều vào sự thỏa mãn của NDTCN (phụ lục 18).
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 = 0.568 (#0) và R2 đều chỉnh =0.554. Kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa là 0.000. Nhƣ vậy mơ hình hồi qui phù hợp. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 55,4% biến phụ thuộc.
Bảng 4.2 Mơ hình hồi quy với mẫu đầy đủ (n = 190) (Nguồn: Phụ lục 19) Các biến Hệ số beta (*) Giá trị t Mức ý nghĩa r riêng phần Biến độc lập
Năng lực chuyên môn của nhân viên (CM)
.439 4.279 .000 .407
Phƣơng tiện hữu hình (PT) .453 4.777 .000 .446
Sự tin cậy (TC) -.098 -1.060 .292 -.110
Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn của nhà đầu tƣ cá nhân
R2 điều chỉnh = 55.4 Giá trị F = 40.360 Mức ý nghĩa của F = 0.000 Mơ hình hồi quy theo phƣơng pháp Enter.
Xem xét bảng trọng số hồi qui, biến CM và PT có tác động cùng chiều vào SAT vì trọng số hồi qui B của hai biến này có ý nghĩa thống kê ( cả hai đều có p = 0,000). Nếu so sánh tác động của hai biến này lên SAT lần lƣợt là CM = 0,439 và PT = 0,453. Nhƣ vậy, PT tác động vào SAT mạnh hơn CM (tuy không nhiều).
Với biến tin cậy (TC) tác động âm vào SAT, tuy khơng có ý nghĩa thống kê ( CM = -0,098; p = 0,292). Tuy nhiên, nếu nhìn vào các hệ số tƣơng quan thì hệ số tƣơng quan Pearson r = 0,440. Nhƣ vậy, TC và SAT có quan hệ cùng chiều với nhau. Nhìn vào hệ số tƣơng quan từng phần (trong mẫu) Pcor(x,y) và tƣơng quan bán phần Scor(x,y) thấy hai hệ số tƣơng quan này âm. Điều này có nghĩa là hai biến cịn lại (CM và PT) đã giải thích phần TC giải thích cho SAT. Nhìn lại kiểm định đa cộng tuyến, hệ số VIF = 1,8 (<2). Vì vậy, một cách tổng quát, đạt yêu cầu. Trong nghiên cứu này, chƣa thể kết luận là sự tin cậy không có tác động đến sự thỏa mãn của NDTCN đƣợc, mà sự tin cậy đã đƣợc thể hiện trong phƣơng tiện hữu hình, năng lực chun mơn
Ngồi ra, sau khi chạy ra kết quả phân tích này, tác giả đã thực hiện phỏng vấn lại một số đối tƣợng khách hàng để tìm hiểu lý do vì sao nhân tố sự tin cậy lại khơng có ý nghĩa trong phân tích hồi quy về sự hài lịng của khách hàng. Kết quả tìm hiểu cho thấy, do đây là một dịch vụ còn khá mới tại Việt Nam nên ngƣời dùng chƣa có sự trải nghiệm nhiều và chƣa có một cơ quan hay tổ chức đánh giá mức độ tin cậy của từng dịch vụ cung cấp TTTC có trả phí hay các cơng ty cung cấp dịch vụ có trả phí. Và để xác định sự tin cậy của một dịch vụ hay một công ty, NDTCN chỉ có thể thơng qua sử