4. Phương pháp nghiên cứu
2.3.2.1.Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy thang đo được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải các sai số và kết quả phỏng vấn khách hàng là chính xác và đúng với thực tế. Với nghi ngờ đặt ra là thang đo chưa đủ độ tin cậy cho nên tôi đã sử dụng hệ số cronbach alpha để kiểm tra.
Điều kiện: Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi cronbach alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng, đối với những trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì hệ số cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được ( Theo Nunnally,1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 ).
Mô hình đươc sử dụng trong nghiên cứu là mô hình Servperf, trong đó thành phần độ tin cậy gồm 5 biến quan sát, thành phần sự đảm bảo gồm 5 biến quan sát, thành phần phương tiện hữu hình gồm 6 biến quan sát, thành phần mức độ đồng cảm
gồm 5 biến quan sát, thành phần mức độ đáp ứng gồm 4 biến quan sát.
Kết quả tất cả 5 thành phần đều có hệ số cronbach alpha trên 0.7 và 25 biến quan sát của 5 thành phần trên đều có tương quan tổng biến lớn hơn 0.3 cho nên có thể kết luận rằng thang đo là đủ độ tin cậy để tiến hành các phân tích tiếp theo, kết quả được thể hiện ở bảng sau:
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Bảng 10. Hệ số cronbach alpha của thang đo sử dụng trong nghiên cứu
BIẾN Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan tổng biến Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại
biến
MỨC ĐỘ ĐÁP ỨNG : Cronbach's Alpha = 0.894
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi phục vụ nhanh chóng, đúng hạn
11.97 5.670 .754 .871
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn đáp ứng nhu cầu của Anh ( Chị )
12.03 4.845 .863 .826
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn sẵn lòng phục vụ và giúp đỡ
12.09 5.086 .768 .864
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn có mặt kịp thời khi cần
12.10 5.446 .693 .891
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH : Cronbach's Alpha = 0.906
Nhân viên làm thẻ ưu đãi có
trang phục gọn gàng, lịch sự 19.34 10.320 .690 .902 Thẻ ưu đãi Big C hiện đại bắt
mắt 19.43 9.964 .573 .918
Thẻ ưu đãi Big C chất lượng
tốt bền 19.39 8.750 .871 .873 Cơ sở vật chất phục vụ
chương trình thẻ hấp dẫn, bắt mắt
19.61 9.408 .701 .900
Hệ thống nhận diện, kiểm tra, thanh toán qua thẻ ưu đãi hiện đại và tiện lợi
19.54 9.123 .819 .882
Hệ thống chỉ dẫn, hướng dẫn giải thích về chương trình thẻ ưu đãi bắt mắt, dễ nhận thấy
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ĐỘ TIN CẬY: Cronbach's Alpha = 0.948
Việc tính toán tính lũy ưu đãi trong thẻ ưu đãi luôn chính xác
11.39 12.883 .939 .921
Thông tin cá nhân trong thẻ
ưu đãi được bảo mật tốt 11.48 13.862 .858 .936 Thời gian thực hiện các công
việc liên quan trong chương trình thẻ là đúng với các cam kết mà chương trình đề ra
11.23 15.871 .669 .966
Big C Huế luôn thực hiện đúng các ưu đãi đã đề ra cho chương trình thẻ ưu đãi
11.37 13.095 .902 .928
Big C Huế luôn thực hiện đúng các hứa hẹn với khách hàng trong chương trình thẻ ưu đãi
11.41 13.156 .931 .923
SỰ ĐẢM BẢO : Cronbach's Alpha = 0.777
Anh ( Chị ) cảm thấy an toàn khi thực hiện các giao dịch trong chương trình thẻ ưu đãi
15.87 2.694 .537 .739
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn lịch sự nhã nhặn với Anh ( Chị )
15.79 2.635 .578 .726
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi có đủ kiến thức để giải quyết khiếu nại của khách hàng về chương trình thẻ ưu đãi
15.87 2.653 .544 .737
Anh ( Chị ) có thể thoải mái
trình bày khiếu nại của mình 15.85 2.708 .515 .747 Hành vi của nhân viên chương
trình thẻ ưu đãi ngày càng tạo ra sự tin tưởng đối với Anh ( Chị )
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
MỨC ĐỘ ĐỒNG CẢM : Cronbach's Alpha = 0.864
Nhân viên chương trình thẻ luôn lắng nghe và thấu hiểu những yêu cầu từ Anh ( Chị )
15.87 2.694 .537 .739
Big C Huế thể hiện sự quan tâm đến khách hàng trong chương trình thẻ ưu đãi
15.79 2.635 .578 .726
Big C Huế luôn thể hiện sự quan tâm của mình đối với mỗi cá nhân khách hàng
15.87 2.653 .544 .737
Nhân viên của chương trình luôn thể hiện sự quan tâm tận tình đến khách hàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
15.85 2.708 .515 .747
Nhân viên của chương trình thẻ ưu đãi luôn thông cảm với khách hàng
15.80 2.658 .573 .727
(Nguồn: số liệu điều tra 3/2013) 2.3.2.2. Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố
Điều kiện 1: “KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp”. Kết quả phân tích thu được KMO = 0.817 vì vậy phân tích nhân tố là phù hợp.
Điều kiện 2: “Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262)”. Kết quả phân tích thu được Bartlett's Test = 0.000< 0.05 có đầy đủ cơ sở thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 vì vậy các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 11. Bảng KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .817
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3.107E3
Df 300
Sig. .000
(Nguồn: số liệu điều tra 3/2013) 2.3.2.3. Số lượng các nhân tố
Bảng 12. Bảng phương sai trích Total Variance Explained
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Comp onent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Variance Cumulati ve % 1 6.856 27.422 27.422 6.856 27.422 27.422 4.227 16.909 16.909 2 3.766 15.062 42.484 3.766 15.062 42.484 4.142 16.569 33.479 3 3.040 12.159 54.643 3.040 12.159 54.643 3.293 13.172 46.651 4 2.361 9.444 64.087 2.361 9.444 64.087 3.163 12.654 59.304 5 1.544 6.175 70.263 1.544 6.175 70.263 2.740 10.958 70.263 6 .887 3.548 73.811 7 .785 3.142 76.953 8 .713 2.854 79.807 9 .600 2.399 82.206 10 .590 2.358 84.564 11 .526 2.106 86.670 12 .481 1.926 88.596 13 .440 1.759 90.355 14 .389 1.557 91.912 15 .370 1.481 93.393 16 .357 1.428 94.821 17 .295 1.178 96.000 18 .244 .974 96.974 19 .211 .844 97.818 20 .174 .696 98.514 21 .133 .530 99.044 22 .123 .492 99.536 23 .083 .332 99.868 24 .024 .095 99.963 25 .009 .037 100.000
(Nguồn: số liệu điều tra 3/2013)
Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn:
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%. Dựa theo bảng trên, tổng phương sai trích là 70.263% > 50%. Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp.
Sau khi đưa 25 biến thỏa mãn điều kiện cronbach alpha vào phân tích nhân tố. Với cỡ mẫu là 150, theo Hair & cộng sự, giá trị factor loading ở mỗi item-factor tối thiểu phải là 0.45. Trong nghiên cứu này, để tăng tính chặt chẽ tôi lựa chọn giá trị suppress absolute values less than = 0.5 (có ý nghĩa thực tiễn). Kết quả được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 13. Xoay nhân tố Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5 Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi phục vụ nhanh chóng,
đúng hạn .828
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn đáp ứng nhu cầu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
của Anh(Chị) .905
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn sẵn lòng phục vụ
và giúp đỡ .841
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn có mặt kịp thời
khi cần .801
Nhân viên làm thẻ ưu đãi có trang phục gọn gàng, lịch sự .703 Thẻ ưu đãi Big C hiện đại bắt mắt .585 Thẻ ưu đãi Big C chất lượng tốt bền .864 Cơ sở vật chất phục vụ chương trình thẻ hấp dẫn, bắt mắt .794 Hệ thống nhận diện, kiểm tra, thanh toán qua thẻ ưu đãi
hiện đại và tiện lợi .862 Hệ thống chỉ dẫn, hướng dẫn giải thích về chương trình
thẻ ưu đãi bắt mắt, dễ nhận thấy .857 Việc tính toán tính lũy ưu đãi trong thẻ ưu đãi luôn chính
xác .937
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Component Thời gian thực hiện các công việc liên quan trong chương
trình thẻ là đúng với các cam kết mà chương trình đề ra .725 Big C Huế luôn thực hiện đúng các ưu đãi đã đề ra cho
chương trình thẻ ưu đãi .923 Big C Huế luôn thực hiện đúng các hứa hẹn với khách
hàng trong chương trình thẻ ưu đãi .951 Anh (Chị) cảm thấy an toàn khi thực hiện các giao dịch
trong chương trình thẻ ưu đãi .710 Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi luôn lịch sự nhã nhặn
với Anh (Chị) .683
Nhân viên chương trình thẻ ưu đãi có đủ kiến thức để giải quyết khiếu nại của khách hàng về chương trình thẻ ưu đãi
.701
Anh (Chị) có thể thoải mái trình bày khiếu nại của mình .697 Hành vi của nhân viên chương trình thẻ ưu đãi ngày càng
tạo ra sự tin tưởng đối với Anh (Chị) .692 Nhân viên chương trình thẻ luôn lắng nghe và thấu hiểu
những yêu cầu từ Anh (Chị) .795 Big C Huế thể hiện sự quan tâm đến khách hàng trong
chương trình thẻ ưu đãi .764 Big C Huế luôn thể hiện sự quan tâm của mình đối với
mỗi cá nhân khách hàng .790 Nhân viên của chương trình luôn thể hiện sự quan tâm
tận tình đến khách hàng .860 Nhân viên của chương trình thẻ ưu đãi luôn thông cảm
với khách hàng .789
(Nguồn: số liệu điều tra 3/2013)
2.3.3. Phân tích hồi quy đa biến
2.3.3.1. Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi qui tổng quát: Y = α + β1X1X + β2X2X + β3X3X +…+ βkXkX + εi
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
XkXlà biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ k tại quan sát thứ I. βk là hệ số hồi quy riêng phần.
εi là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi σ2.
Như vậy áp dụng mô hình trên vào bài ta sẽ có mô hình hồi quy đa biến:
Mức độ hài lòng chung = α + β1.(độ tin cậy) + β2.( phương tiện hữu hình) + β3 . (mức độ đồng cảm) + β4.( mức độ đáp ứng ) + β5.( sự đảm bảo ) + ε
Các trị số cần lưu ý đó là: 1. Hệ số tương quan R (coefficient of correlation: R càng lớn thì ảnh hưởng càng nhiều), 2. Bình phương của R (R square: R2càng lớn thì mối quan hệ giữa yếu tố đó và biến Y càng chặt chẽ), 3. Hệ số hồi qui β ( regression coeffcient: β càng cao thì ảnh hưởng càng nhiều), 4. Trị số p (p-value: càng nhỏ mức ảnh hưởng càng mạnh).
2.3.3.2. Tiến hành phân tích hồi quy
Đầu tiên ta phải xác định xem có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy hay không. Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
- Kết quả thu được: giá trị VIF của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 vậy cho thấy không xảy ra hiện tương đã cộng tuyến giữa hai biến độc lập.
- Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007, giá trị Durbin-Watson từ 1-3 thì cho thấy không có sự tượng quan giữa các phần dư. Đại lượng thống kê Durbin-Watson = 2.021. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số. Bảng 15. Tóm tắt mô hình Model Summaryb Model R R Squar e Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .773a .598 .584 .280 .598 42.816 5 144 .000 2.021 (Nguồn xử lý số liệu 3/2013)
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Bảng 16. Phương sai ANOVA ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 16.776 5 3.355 42.816 .000a Residual 11.284 144 .078 Total 28.060 149 (Nguồn xử lý số liệu 3/2013) Bảng 17. Các hệ số trong mô hình Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant ) .581 .296 1.959 .052 DTC .169 .026 .360 6.401 .000 .883 1.132 PTHH .190 .048 .265 3.992 .000 .631 1.584 DDC .155 .039 .214 3.970 .000 .958 1.044 DDU .214 .034 .370 6.314 .000 .814 1.228 SDB .136 .066 .124 2.059 .041 .767 1.303 (Nguồn xử lý số liệu 3/2013)
Việc kiểm định mô hình lý thuyết được thực hiện với phương pháp stepwise với thủ tục chọn biến được mô tả trong bảng:
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
Các biến đưa vào/ loại raa
Mô hình Biến đưa vào Biến loại ra Phương pháp
1 SDB Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,050, Xác xuất F-ra >= ,100).
2 DDC Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,050, Xác xuất F-ra >= ,100).
3 DDU Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,050, Xác xuất F-ra >= ,100).
4 DTC Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,050, Xác xuất F-ra >= ,100).
5 PTHH Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= ,050, Xác xuất F-ra >= ,100).
a. Biến phụ thuộc: Mức độ hài lòng chung của khách hàng với chương trình thẻ ưu đãi Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong thiết lập mô hình sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn. Kết quả cho thấy cả năm biến đưa vào mô hình đều đủ điều kiện để đưa vào mô hình.
Trong đó : SDB là sự đảm bảo, DDC là mức độ đồng cảm, DDU là mức độ đáp ứng, DTC là độ tin cậy, PTHH là phương tiện hữu hình.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi qui: Hệ số xác định R2và R2 hiệu chỉnh(Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô
GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng
hình càng cao. Từ kết quả ta có R2 hiệu chỉnh = 0.584 các nhân tố này giải thích được
58.4% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị Sig. của tất cả các nhân tố đều <0.05 vậy nên đều có ý nghĩa thống kê.
Mô hình hồi quy là :
Mức độ hài lòng chung =0.581+ 0.169(độ tin cậy) +0.190(phương tiện hữu hình) +0.155(mức độ đồng cảm) +0.214(mức độ đáp ứng) +0.136(sự đảm bảo)
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
• Hệ số = 0.581 nghĩa là các yếu tố khác tác động tới mức độ hài lòng chung ngoài các biến trong mô hình.
• Hệ số β1 = 0.169 nghĩa là khi nhân tố độ tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng chung tăng lên 0.169 đơn vị.
• Hệ số β2 = 0.190 nghĩa là khi nhân tố phương tiện hữu hình tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng chung tăng 0.190 đơn vị.
• Hệ số β3 = 0.155 nghĩa là khi nhân tố mức độ đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì