CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3. 41 Thiết kế mẫu nghiên cứu
3.5 Kế hoạch phân tích dữ liệu
Mẫu thu thập được nhập vào phần mềm SPSS 20.0, mã hóa, làm sạch và phân tích theo các bước sau:
Bảng 3.3: Mã hóa thang đo
STT Mã
Hóa DIỄN GIẢI Thành phần Tin cậy (TC)
1 TC1 Chứng từ chính xác. 2 TC2 Thời gian chuyển tải ngắn. 3 TC3 Tính nhất quán của dịch vụ. 4 TC4 Khơng để xảy ra một sai sót nào.
Thành phần Đảm bảo (DB)
5 DB1 Uy tín, thương hiệu của cơng ty cung cấp dịch vụ Logistics. 6 DB2 Cung cấp dịch vụ theo dõi định vị.
7 DB3 Không hư hại trong quá trình vận chuyển.
8 DB4 Kiến thức và kinh nghiệm của nhân viên công ty cung cấp dịch vụ Logistics.
9 DB5 Cung cấp dịch vụ trọn gói.
10 DB6 Thái độ phục vụ của nhân viên công ty Logistics nhã nhặn, niềm nở
Thành phần Hữu hình (HH)
11 HH1 Vị trí tọa lạc của cơng ty Logistics. 12 HH2 Trang thiết bị hiện đại.
13 HH3 Cung cấp dịch vụ thương mại điện tử và chứng từ điện tử. 14 HH4 Có trạm gom hàng lẻ.
Thành phần Đồng cảm (DC)
15 DC1 Bảo mật thông tin.
16 DC2 Quan tâm lợi ích và nhu cầu của khách hàng. 17 DC3 Duy trì mối quan hệ với khách hàng.
Thành phần Đáp ứng (DU)
18 DU1 Phản hồi nhanh chóng các yêu cầu của khách hàng. 19 DU2 Mạng lưới cung ứng dịch vụ toàn cầu.
20 DU3 Cập nhật cước cung cấp dịch vụ. 21 DU4 Dịch vụ khách hàng tốt.
22 DU5 Có mạng lưới dịch vụ ở nước ngoài. 23 DU6 Đa dạng hóa dịch vụ.
24 DU7 Cung cấp dịch vụ chuyển phát nhanh. 25 DU8 Mức độ sẵn sàng của nhân viên.
Thành phần Giá cả (GC)
26 GC1 Giá cả hợp lý. 27 GC2 Dễ thanh toán.
28 GC3 Phương thức thanh tốn phù hợp. 29 GC4 Có chiết khấu.
3.5.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994).
3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO lớn hơn 0.5. Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên.
Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Sau khi xoay nhân tố, các nhân tố có cùng hệ số tải nhân tố trong cùng một nhóm sẽ được nhóm lại bằng lệnh trung bình và đưa vào phân tích hồi qui Binary logistic.
Ngồi ra, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.5.4 Phân tích hồi qui Binary Logistic:
Hồi quy Binary Logistic (hồi qui Logistic nhị phân) với biến phụ thuộc (quyết định lựa chọn NCC dịch vụ Logistics) dạng nhị phân (chỉ chọn hãng tàu/hãng hàng khơng: mã hóa là 0 và lựa chọn NCC dịch vụ Logistics mã hóa là 1) và các biến độc lập (theo mơ hình lý thuyết là 6 biến độc lập). Phương pháp Enter (các biến độc lập được đưa vào phân tích hồi qui cùng một lúc) được sử dụng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mục đích của hồi qui này bằng việc kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình và ý nghĩa của hệ số hồi qui nhằm đưa ra kết quả nghiên cứu thông qua các kiểm định sau:
* Kiểm định độ phù hợp tổng quát:
Kiểm định Chi – bình phương (Chi – square) được sử dụng để kiểm định độ phù hợp tổng quát với giả thuyết H0: B1 = B2 = … = Bk = 0.
Nếu mức ý nghĩa quan sát sig. <= 0.05 ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
* Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình:
Hai tiêu chí để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình là hệ số -2 log likelihood (-2LL) và tỉ lệ dự đốn đúng của mơ hình. Ngồi ra giá trị Nagelkerke R2 hay gọi là Pseudo - R2
(R2 giả) cũng được tham chiếu để so sánh mức độ phù hợp của mơ hình (Chan, 2004).
Giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Mức độ chính xác và tỉ lệ dự đốn đúng càng cao càng tốt và Pseudo - R2 càng lớn càng tốt.
* Kiểm định ý nghĩa của các hệ số:
tích hồi qui Binary Logistic bởi vì nếu hệ số hồi qui i (i = 0...k) đều là 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ là 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay khơng xảy ra như nhau, lúc đó mơ hình hồi quy khơng có tác dụng dự đốn.
Đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Trị sig. (P-value) trong kiểm định Wald <=5% (mức ý nghĩa 5%) được chọn cho nghiên cứu này. Bình phương của ước lượng hệ số hồi qui (B) chia cho sai số chuẩn (S.E) của hệ số hồi qui đó chính là giá trị Wald chi square.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 đã trình bày các bước thực hiện nghiên cứu, thang đo của Parasuraman (1985, 1988), thang đo của Ruth và Nucharee (2011), trên cơ sở đó, thang đo nháp dùng cho nghiên cứu định tính được xây dựng. Phương pháp nghiên cứu gồm hai bước chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng cũng được trình bày trong chương này. Phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện qua việc thảo luận tay đôi với 10 chuyên viên quản lý và khảo sát thử với 8 chủ hàng có sử dụng dịch vụ Logistics. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng khảo sát với kích thước mẫu n = 227. Chương 4 tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính và số lượng mẫu hồi đáp hợp lệ theo khu vực. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA). Mơ hình lý thuyết được kiểm định bằng hồi qui Binary Logistic. Sau cùng là kiểm định các biến con trong mỗi thành phần có ảnh hưởng như thế nào lên quyết định lựa chọn công ty dịch vụ Logsitics tại TP.HCM.