N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
TT1 150 1 5 3.35 0.998
TT2 150 1 5 3.3 1.091
TT3 150 1 5 3.19 1.126
Bảng 4.4: Mô tả sự hài lòng theo từng biến quan sát của các nhân tố
Phân tích thống kê mơ tả
N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Uytin_1 150 1 5 3.92 1.096 Uytin_2 150 1 5 3.90 1.048 Uytin_3 150 1 5 3.81 1.071 Uytin_4 150 1 5 3.76 1.06 CSUD_1 150 2 5 4.03 0.926 CSUD_2 150 1 5 4.01 1.023 CSUD_3 150 1 5 3.87 1.103 CSUD_4 150 1 5 3.86 1.17 CSUD_5 150 1 5 4.04 1.042 NV_1 150 2 5 4.01 0.962 NV_2 150 1 5 3.89 0.984 NV_3 150 1 5 3.86 1.056 NV_5 150 1 5 3.81 1.058 ML_CSVC1 150 1 5 3.96 1.061 ML_CSVC2 150 1 5 3.95 1.022 ML_CSVC3 150 1 5 3.86 1.03 ML_CSVC4 150 1 5 3.89 0.97 GT_2 150 1 5 3.55 1.15 GT_3 150 1 5 3.83 1.064 GT_4 150 1 5 3.88 1.158 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Qua bảng 4.3 cho thấy cả ba biến quan sát để đo lường mức độ trung thành của 150 khách hàng bao gồm TT1, TT2 và TT3. Cả ba biến đều có ý kiến trả lời thấp nhất là 1 “hoàn toàn phản đối” và cao nhất là 5 “hồn tồn đồng ý”. Trong đó biến TT1 ( trung thành với chất lượng sản phẩm của công ty ) đạt số điểm trung bình cao hơn hai biến cịn lại là TT2 và TT3. Đây là điểm cần lưu ý trong nghiên cứu này vì khách hàng cảm thấy tin tưởng vào chất lượng sản phẩm và uy tín của cơng ty.
Qua bảng 4.4 cho thấy, trong số 20 biến quan sát được thiết kế để khảo sát đối với từng yếu tố độc lập có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng thì có 18 biến quan sát có ý kiến trả lời thấp nhất là 1 “hoàn toàn phản đối” và cao nhất là 5 “hoàn toàn đồng ý”. Và hai biến quan sát cịn lại có ý kiến trả lời thấp nhất là 2 “phản đối”.
Trong số 20 biến quan sát thì biến quan sát CSUD_5 (G.Richter sẵn sàng hỗ trợ trang thiết bị cho khoa, phịng của các đơn vị Y tế) có sự hài lòng cao nhất là 4.04 điểm, thấp nhất là GT_2 (Giá thuốc là yếu tố quan trọng nhất khi anh chị chọn mua sản phẩm G. Richter).
Trên thực tế, giá thuốc là yếu tố rất quan trọng và bản thân các công ty dược cũng không tự quyết định trong việc muốn bán giá bao nhiêu là bán vì giá bán buôn phải thấp hơn giá đăng ký với cục quản lý dược. Ngoài ra thuốc muốn bán cho các bệnh viện phải tham gia đấu thầu theo những quy chế và quy định của Bộ Y tế Việt Nam. Đây cũng là điểm cần lưu ý trong nghiên cứu này.
4.2.Phân tích độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha
Tiêu chí để đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3.
- Chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
Thành phần Uy tín
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “Uytin” : Cronbach’s Alpha của thang đo này cũng ở mức khá cao 0.922. Khơng có trường hợp hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 và cũng khơng có trường hợp nào nếu loại bỏ biến quan
sát làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0.922 nên tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được dùng trong phân tích nhân tố.
Bảng 4.5: Độ tin cậy thang đo thành phần “UYTIN”
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Thành phần Chính sách ưu đãi ( CSUD )
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “CSUD” : Cronbach’s Alpha của
thang đo này cũng ở mức khá cao 0.943. Khơng có trường hợp hệ số tương quan
biến tổng nhỏ hơn 0.4 và cũng khơng có trường hợp nào nếu loại bỏ biến quan sát
Bảng 4.6: Độ tin cậy thang đo thành phần “CSUD”
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến Uytin_1 11.47 8.506 0.797 0.906 Uytin_2 11.49 8.493 0.854 0.887 Uytin_3 11.58 8.232 0.883 0.876 Uytin_4 11.63 8.945 0.747 0.922 Cronbach's Alpha = 0.922 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
bỏ biến CSUD_1 15.78 15.824 0.816 0.936 CSUD_2 15.79 14.783 0.873 0.925 CSUD_3 15.94 14.191 0.877 0.924 CSUD_4 15.95 14.037 0.831 0.934 CSUD_5 15.77 14.824 0.846 0.929 Cronbach's Alpha = 0.943
làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0.943 nên tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được dùng trong phân tích nhân tố.
Thành phần Nhân viên ( NV )
Bảng 4.7: Độ tin cậy thang đo thành phần “NV”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến NV_1 11.57 7.831 0.795 0.887 NV_2 11.69 7.505 0.846 0.868 NV_3 11.72 7.237 0.825 0.875 NV_5 11.77 7.63 0.734 0.908 Cronbach's Alpha = 0.911 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Tương tự như thang đo trước, nhìn vào bảng kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo nhân viên: “NV”, tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được chấp nhận và được đưa vào phân tích nhân tố trong bước kế tiếp.
Thành phần Mạng lưới cơ sở vật chất ( ML_CSVC )
Bảng 4.8: Độ tin cậy thang đo thành phần “ML_CSVC”
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
bỏ biến ML_CSVC1 11.7 7.164 0.797 0.862 ML_CSVC2 11.71 7.28 0.815 0.855 ML_CSVC3 11.8 6.98 0.878 0.831 ML_CSVC4 11.77 8.381 0.622 0.922 Cronbach's Alpha = 0.899
Cronbach’s Alpha của thang đo cho biến: “ML_CSVC” trong mơ hình là 0.899 (Bảng 4.8). Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.4. Lưu ý là nếu loại biến ML_CSVC4 thì Cronbach’s alpha sẽ tăng lên 0.922, tuy nhiên sự gia tăng này là không đáng kể nên tác giả quyết định vẫn giữ lại biến ML_CSVC4. Thực tế biến ML_CSVC rất cần giữ lại trong nghiên cứu này vì tác giả muốn tìm hiểu sự cảm nhận của khách hàng khi so sánh một công ty Dược của nước ngoài với một cơng ty dược trong nước về tính tính chun nghiệp và mơi trường làm việc.
Như vậy thang đo ‘ML_CSVC” sẽ được đưa vào phân tích nhân tố với đầy đủ 4 biến quan sát như trên.
Các kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo mạng lưới cơ sở vật chất : ”ML_CSVC” và thang đo giá thuốc: “GT” cũng đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích các bước tiếp theo.
Thành phần Giá thuốc (GT)
Bảng 4.9: Độ tin cậy thang đo thành phần “GT”
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Kết quả phân tích hệ số thang đo Cronbach's Alpha của thành phần giá thuốc: “GT” cũng đều đạt yêu cầu nên biến này tiếp tục được đưa vào phân tích các bước tiếp theo.
Thành phần thang đo sự hài lòng (HL)
Thành phần thang đo sự hài lòng:”HL” gồm 3 biến quan sát, sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.789 lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Thang đo đạt u cầu và khơng có biến nào bị loại.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại
bỏ biến
GT_2 7.71 4.018 .572 .768
GT_3 7.43 3.924 .693 .642
GT_4 7.38 3.834 .618 .719
Bảng 4.10: Độ tin cậy thang đo thành phần “HL”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến HL1 6.27 2.855 0.544 0.805 HL2 6.66 2.427 0.692 0.642 HL3 6.74 2.878 0.665 0.683 Cronbach's Alpha = 0.789 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Thành phần thang đo lòng trung thành (TT)
Bảng 4.11: Độ tin cậy thang đo thành phần “TT”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến TT1 6.49 3.795 0.588 0.705 TT2 6.54 3.391 0.620 0.666 TT3 6.65 3.342 0.599 0.692 Cronbach's Alpha = 0.768 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Cũng tương tự, thành phần thang đo lòng trung thành:”TT” gồm 3 biến quan sát, sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.768 lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Thang đo đạt u cầu và khơng có biến nào bị loại.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo các khái niệm của các biến độc lập cho thấy có 20 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và được đưa vào phân tích nhân tố với phương pháp trích nhân tố là Principal Components với phép quay Varimax nhằm phát hiện cấu trúc và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Các biến quan sát sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm. Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn
hơn 0.5 ( Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008 ) và kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig <0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Do đó, trong mỗi nhân tố thì những biến quan sát có hệ số Factor loading bé hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
4.3.1. Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho các biến độc lập
Bảng 4.12: Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến độc lập Kiểm định KMO và Bartlett’s
Chỉ số KMO 0.884
Kiểm định Bartlett’s 2612.00
df 190
Sig. .000
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Dữ liệu phân tích cho thấy chỉ số KMO là 0.884 > 0.5, điều này chứng tỏ việc phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp. Kết quả kiểm định Bartlett’s là 2612.00 với mức ý nghĩa (p_value) sig=0.000 < 0.005 (bác bỏ giả thuyết Ho: các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thoả điều kiện phân tích nhân tố.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal Components với phép quay Varimax.
Kết quả cho thấy 20 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 4 nhân tố với hệ
số Eigenvalues đều có giá trị lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 77.226%. Hay
nói khác hơn, 04 nhân tố mới vừa trích ra được đã giải thích được 77,226 biến thiên của bảng dữ liệu.
Bảng 4.13: Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến độc lập
Nhân tố
Phương sai trích Tổng phương sai trích Tổng biến số % Các % Tích lũy Tổng % các biến % Tích lũy
1 9.143 45.717 45.717 9.143 45.717 45.717 2 2.735 13.674 59.391 2.735 13.674 59.391 3 2.159 10.797 70.188 2.159 10.797 70.188 4 1.408 7.038 77.226 1.408 7.038 77.226 … ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Nếu quan sát kỹ ma trận nhân tố ở bước này ( Bảng 4.14) sẽ nhận thấy:
Biến CSUD_1 tải lên đồng thời hai nhân tố thứ nhất và thứ ba với các hệ số tải lần lượt là 0.776 và 0.321. Tuy nhiên sự chênh lệch giữa hai hệ số tải là tương đối lớn (0.455 > 0.3) nên biến CSUD_2 vẫn được giữ lại và nó thuộc về nhân tố thứ 1.
Biến GT_2, GT_3 và GT_4 nằm cùng nhóm với các biến CSUD và cùng tải lên nhân tố thứ 1 nên ba biến này sẽ thuộc về nhân tố thứ 1.
Biến Uytin_1 và Uytin_2 tải lên đồng thời hai nhân tố thứ nhất và thứ ba. Cũng tương tự biến CSUD_1, sự chênh lệch giữa hai hệ số tải của hai biến Uytin_1 và Uytin_2 lần lượt là 0.46 và 0.493 > 0.3 . Do vậy cả hai biến này vẫn được giữ lại và nó thuộc nhân tố thứ ba.
Qua kết quả phân tích EFA tác giả đã trích rút ra được 4 nhân tố mới như sau :
Nhân tố 01 gọi là nhân tố chính sách ưu đãi khách hàng bao gồm 08 biến ( CSUD_1,2,3,4,5 và GT_2,3,4 ). Ban đầu, tác giả muốn tách giá thuốc ra làm biến đại diện cho giá cả sản phẩm của công ty. Nhưng trong nghiên cứu này lại khơng nói lên điều đó. Khách hàng vẫn coi giá thuốc là một phần trong chính sách ưu đãi khách hàng. Điều đó cũng là hợp lý.
Nhân tố 2 gọi là nhân tố nhân viên, gồm 4 biến ( NV_1,2,3,5 )
Nhân tố 3 gọi là nhân tố uy tín gồm 4 biến ( uytin_1,2,3,4 ).
Nhân tố 4 gọi là nhân tố mạng lưới phân bố và cơ sở vật chất gồm 4 biến (ML_CSVC_1,2,3,4)
Bảng 4.14: Ma trận nhân tố với phép xoay Principal Varimax cho biến độc lập Ma trận nhân tố xoay Nhân tố 1 2 3 4 CSUD_5 0.858 CSUD_3 0.845 CSUD_2 0.831 CSUD_1 0.776 0.321 GT_3 0.756 GT_4 0.755 GT_2 0.728 NV_2 0.884 NV_3 0.877 NV_1 0.860 NV_5 0.829 Uytin_3 0.862 Uytin_4 0.798 Uytin_2 0.3 0.793 Uytin_1 0.314 0.775 ML_CSVC3 0.867 ML_CSVC1 0.837 ML_CSVC2 0.833 ML_CSVC4 0.771 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
4.3.2. Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc
Ba biến quan sát của khái niệm “sự hài lòng” được phân tích theo phương
pháp Principal Components với phép quay Variamax.
Bảng 4.15: Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến phụ thuộc: “sự hài lòng”
Kiểm định KMO và Bartlett’s
Chỉ số KMO .675
Kiểm định Bartlett’s 143.527
df 3
Sig. .000
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy: hệ số KMO = 0.675 > 0.5: cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 143.527 với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết Ho: các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết mơ hình nhân tố không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4.16: Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến phụ thuộc: “sự hài lịng”
Nhân tố
Phương sai trích Tổng phương sai trích
Tồn bộ % of biến % Tích lũy Tồn bộ % of biến % Tích lũy 1 2.122 70.739 70.739 2.122 70.739 70.739 …
Phương pháp trích xuất: Principal Component Analysis.
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Dữ liệu cho thấy 3 biến quan sát ban đầu được nhóm thành một nhóm. Giá trị tổng phương sai trích là 70.739 > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng nhân tố này giải thích được gần 71% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố là 2.122 > 1.Ma trận nhân tố được thể hiện trong ( Bảng 4.17) cho thấy nhân tố được trích ứng với khái niệm “sự hài lịng” trong mơ hình với các hệ số tải đều lớn hơn 0.5. Điều này thỏa điều kiện nghiên cứu.
Bảng 4.17: Ma trận nhân tố cho biến phụ thuộc “hài lòng” Ma trận nhân tố Nhân tố 1 HL2 0.882 HL3 0.863 HL1 0.774 ( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Tương tự phân tích ba biến quan sát của khái niệm “lịng trung thành” cũng
bằng phương pháp Principal Components với phép quay Variamax.
Bảng 4.18: Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến phụ thuộc: “lòng trung thành”
Kiểm định KMO và Bartlett’s
Chỉ số KMO .698
Kiểm định Bartlett’s 114.316
df 3
Sig. .000
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Bảng4.19: Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến phụ thuộc: “lịng trung thành”
Nhân tố
Phương sai trích Tổng phương sai trích
Tồn bộ
% of
biến % Tích lũy
Tồn
bộ % của biến % Tích lũy
1 2.052 68.397 68.397 2.052 68.397 68.397
…
Phương pháp trích xuất: Principal Component Analysis.
( Nguồn: Tác giả tổng hợp )
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của biến phụ thuộc:”lòng trung thành” cho thấy: hệ số KMO = 0.698 > 0.5: cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 114.316 với mức ý nghĩa sig.= 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết Ho: các biến quan sát khơng có tương quan với nhau
trong tổng thể). Như vậy giả thuyết mơ hình nhân tố không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn phù hợp.
Kết quả phân tích cho thấy 03 biến quan sát ban đầu được nhóm thành một nhóm. Giá trị tổng phương sai trích là 68.397 > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng nhân tố này giải thích được gần 68% sự biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố là: 2.052 > 1.