Nghiên cứu định lượng được tiến hành qua phương pháp khảo sát vì đây là dạng
thiết kế thu thập dữ liệu phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng, đặc biệt là trong ngành kinh doanh (Morgan, 1996). Công cụ được sửdụng trong phương pháp khảo sát là bảng câu hỏi chi tiết với các câu hỏi sửdụng chủyếu là câu hỏi đóng với các trảlời
được đo lường theo cấp độ thang đo rõ ràng.
Sau khi thu thập dữliệu nghiên cứu, tác giảsửdụng SPSS 20.0 với các kiểm định lần lượt: Cronbach ‘s Alpha để đánh giá tính nhất quán nội tại của các thang đo có từ3 biến quan sát trở lên, sau đó sử dụng mơ hình EFA để kiểm định giá trị thang đo dựa vào việc đánh giá mối quan hệ tương quan giữa các biến với nhau nhằm rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tốcó ý nghĩa hơn. Cơ sởcủa việc rút gọn là căn cứ vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Sau khi nhóm lại tập biến quan sát từ mơ hình EFA, tác giả tiếp tục sử dụng mơ hình hồi quy để đánh giá mối quan hệgiữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
3.3.1. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập thông tin
Cuộc khảo sát định lượngđược tiến hành tại Tân Cảng Cát Lái, Quận2, TP. HCM.
Đối tượng khảo sát là khách hàng sửdụng dịch vụ tại Tân Cảng Cát Lái, bao gồm các công ty xuất nhập khẩu, hãng tàu, và các công ty forwarder/ logistics trên địa bàn
thành phốHồChí Minh và các tỉnh lân cận.
Quy mô mẫu: nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy tuyến tính có 36 biến quan sát. Theo Hair và đồng nghiệp (2006), kích thước mẫu tối thiểu khi sửdụng EFA phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷlệquan sát/ biến đo lường là
5:1, tức là kích thước mẫu cần thiết trong nghiên cứu là 180. Kích thước mẫu trong phân tích hồi quy bội là n >= 50 + 8p (trong đó, p là số biến độc lập trong mơ hình),
tương đươngn = 98. Như vậy, số lượng mẫu trong nghiên cứu tối thiểu là 180 người.
Phương pháp thu thập mẫu: mẫu nghiên cứu được lấy theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Tác giả phỏng vấn khách hàng bằng hình thức gửi bảng câu hỏi đến khách hàng của công ty tại trung tâm Hỗtrợ khách hàng và khu thủ tục tại cổng B Lê Phụng Hiểu kết hợp gửi bảng câu hỏi qua thư điện tử đến phòng kinh doanh, phòng khai thác, phòng chứng từcủa các công ty xuất nhập khẩu, hãng tàu, công ty logistics. Tác giảsử dụng 187 bản phản hồi (sau khi loại 12 bản trả lời câu hỏi không hợp lệ) để phân tích và kiểm định là phù hợp với yêu cầu về kích thước mẫu.
3.3.2.Đánh giá độtin cậy thang đo –hệsốCronbach’s alpha
Crobach alpha là phép kiểm định thống kê về độ tin cậy của một thang đo, tức mức độ chặt chẽ và tính nhất quán của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm. Để tính Cronbach alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu ba biến đo lường. Hệ số Cronbach alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về mặt lý thuyết, Cronbach alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số Cronbach alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến thiên trong thang
đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của
khái niệm nghiên cứu). Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7-0.8]. Nếu Cronbach alpha >= 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độtin cậy (Nunnally & Bernstein 1994). Ngoài ra, các biến đo lường dùng để đo
lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sửdụng hệsố tương quan biến tổng (item-total correlation). Trong SPSS sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét). Nếu một biến đo lường có hệsố tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) >= 0.30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally & Bernstein 1994).
3.3.3. Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn
nhau, được sử dụng phố biến để đánh giá giá trị thang đo hay rút gọn một tập biến. Cáctiêu chuẩn cần quan tâm khi phân tích nhân tố EFA gồm:
̶ Tiêu chuẩn Bartllet xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thểvà hệsố KMO dùng để đánh giá sự thích hợpcủa EFA.
Điều kiện cần đểáp dụng EFA là các biến phải có tươngquanvới nhau khi kiểm định
Bartllet có ý nghĩa thống kê (Sig=< 0.05). Trị sốKMO ởgiữa 0.5 và 1 làđiều kiện đủ đểphân tích nhân tốEFA là thích hợp.
̶ Tiêu chuẩn rút trích nhân tố: Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tốvà Cumulative tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tốgiải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát. Các nhân tố được rút trích tại Eigenvalue >= 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50%. Nghiên cứu sửdụngphươngpháp trích Principal components với phép xoay Varimax
̶ Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố(Factor Loadings) biểu thị tương quan giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Factor loadings >= 0.5
được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp các biến được trích vào các nhân tố
khác nhau thì chênh lệch trị số Factor loading lớn nhất với Factor loadings bất kỳ<= 0.3 sẽbị loại nếu biến đó khơng có đóng góp quan trọng vào giá trị nội dung của khái niệm.
3.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy bội là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Trình tự phân tích hồi quy trong bài nghiên cứu được thực hiện như sau:
̶ Kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụthuộc bằng ma trận hệsố tương quan
̶ Xây dựng mơ hình hồi quy trên cơ sở phép kiểm định tương quan vừa thực hiện
̶ Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy với dữ liệu quan sát bằng hệ số
xác định R2 (coefficient of determination) hay hệ số R2 hiệu chỉnh, theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữliệu mẫu.
̶ Kiểm định độ phù hợp của mơ hình (kiểm định F): xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
̶ Kiểm định giảthuyết vềý nghĩa của hệsốhồi quy riêng phần (hệsốbeta)
̶ Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính gồm giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.