Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sự tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.794
STC1 0.663 0.716
STC2 0.593 0.749
STC3 0.578 0.757
STC4 0.588 0.751
Khả năng đáp ứng: Cronbach’s Alpha = 0.772
KNDU1 0.626 0.688
KNDU2 0.590 0.708
KNDU3 0.471 0.767
KNDU4 0.609 0.698
Phương tiện hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0.691
PTHH1 0.576 0.559
PTHH2 0.391 0.684
PTHH3 0.443 0.646
PTHH4 0.503 0.611
Năng lực phục vụ: Cronbach’s Alpha = 0.719
NLPV1 0.546 0.633 NLPV2 0.479 0.674 NLPV3 0.569 0.617 NLPV4 0.434 0.698 Sự đồng cảm: Cronbach’s Alpha =0.740 SDC1 0.534 0.680 SDC2 0.577 0.655 SDC3 0.470 0.711 SDC4 0.554 0.669 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo các biến độc lập thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Từ kết quả ở bảng trên ta có thể thấy rằng, tất cả các nhân tố trong nghiên cứu đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các nhân tố bao gồm:Sự tin
cậy, Khả năng đáp ứng, phương tiện hữu hình, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảmđều
được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 2. 9: Kiểm định Cronbach’s Alpha biến phụthuộc Biến quan
sát
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0.759
SHL1 0.637 0.631
SHL2 0.608 0.663
SHL3 0.538 0.733
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Từ kết quả của bảng trên ta thấy rằng, nhân tố sự hài lịng có hệ số Cronbach’s Alpha =0,759 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, tất cả các biến đều được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EF A
2.3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu tiến hành kiểm định KMO và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích các nhân tố có phù hợp với nghiên cứu hay khơng. Trong đó, trị số KMO là chỉ số kiểm tra sự phù hợp của phân tích nhân tố.
Cịn kiểm định Bartlett’s Test được dùng để kiểm định sự tương quan của các biến được đưa vào mơ hình.Để thỏa mãnđiều kiện này thì mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.
Bảng 2. 10: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lậpKMO and Bartlett’s Test KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .675 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 752.587
df 190
Sig. .000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định ở bảng trên ta thấy, hệ sốKMO là 0,675 lớn hơn 0,5. Đồng thời, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận các biến có sự tương quan với nhau. Vì vậy, có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau khi kiểm định điều kiện để phân tích nhân tố đó là kiểm định KMO và Bartlett’s Test, phân tích nhân tố khám phá được thực hiện. Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá ta chọn phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure.
• Những biến có hệ số tải Factor Loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại khỏi mơ hình • Những biến tải lên hai hay nhiều nhóm nhân tố và có chênh lệch hệ số tải giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
• Loại những biến xuất hiện tách biệt ở nhân tố chỉ có một biến duy nhất.
Bảng 2. 11: Tổng phương sai trích được giải thích của biến độc lập
Innitial Eigenvalues Rotation Sums of Squared
Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.144 15.720 15.720 2.539 12.693 12.693 2 2.962 14.808 30.528 2.514 12.569 25.262 3 2.233 11.166 41.694 2.359 11.796 37.058 4 1.890 9.448 51.141 2.272 11.358 48.416 5 1.642 8.211 59.353 2.187 10.937 59.353 6 .958 4.790 64.143 … … … … (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Bảng 2. 12: Hệsốtải các nhân tố
Biến quan sát Hệ số tải các nhân tố thành phần
1 2 3 4 5 STC1 .821 STC4 .771 STC3 .769 STC2 .746 KNDU1 .806 KNDU4 .799 KNDU2 .760 KNDU3 .653 SDC1 .755 SDC2 .751 SDC4 .718 SDC3 .685 NLPV3 .785 NLPV1 .776 NLPV2 .679 NLPV4 .638 PTHH1 .825 PTHH4 .734 PTHH2 .657 PTHH3 .615 Engeivalue 3.144 2.962 2.233 1.890 1.642 Phương sai trích (%) 15.720 14.808 11.166 9.448 8.211 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Kết quả phân tích EFA tại mức giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 với
phương sai trích Princcipal Components và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 5 nhân tố với 20 biến quan sát. Tổng phương sai trích là 59,353% (có
nghĩa là 5 nhân tố được trích ở trong EFA nó phản ánh được 59,353% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát được đưa vào) lớn hơn 50% nên hoàn toàn đạt yêu cầu.
5 nhân tố được xác định, đặt tên và giải thích như sau:
•Nhân tố 1: Sự tin cậy
Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát:“Showroom luôn thực hiện đúng cam kết
trong sổ bảo hành”,“Nhân viên giải thích rõ ràng, chân thực, thuyết phục và có hướng dẫn cụ thể về các hư hỏng của xe sau khi kiểm tra/sửa chữa”,“Nhân viên thông báo cho bạn khi nào xe đến thời gian bảo hành và xe được bảo hành xong”, “Phí thực hiện bảo dưỡng/sửa chữa xe khi khơng có sổ bảo hành là hợp lý”. Nhân tố
này có Engeivalue là 3.144 và giải thích được 15,720% phương sai.
•Nhân tố 2: Khả năng đáp ứng
Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát:“Nhân viên đón tiếp bạn ngay khi bước
vào”, “Nhân viên luôn sẵn sàng phục vụ bạn”, “Thủ tục khai báo, giao nhận xe được thực hiện nhanh chóng”, “Được bảo hành trên tồn quốc”. Nhân tốnày có
Engeivalue là 2,962 và giải thích được 14,808 % phương sai.
•Nhân tố3: Sự đồng cảm
Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát:“Nhân viên quan tâm đến nhu cầu khách
hàng”, “Nhân viên hiểu rõ nhu cầu của khách hàng”, “Công ty ln quan tâm và tạo ra lợi ích tốt nhất cho khách hàng”, “Nhân viên thể hiện sự quan tâm, thân thiện với bạn”. Nhân tốnày có Engeivalue là 2,233 và giải thích được 11,166% phương sai.
•Nhân tố4: Năng lực phục vụ
Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát:“Nhân viên luôn niềm nở và thân thiện với
khách hàng”, “Nhân viên có đủ năng lực để giải quyết các vấn đề của khách hàng”, “Khách hàng cảm thấy an tồn, khơng sợ bị tráo đổi phụ tùng, linh kiện khi đem xe đi bảo hành tại công ty”, “Nhân viên giao tiếp chuyên nghiệp và tạo niềm tin đối với sản phẩm cho khách hàng”. Nhân tốnày có Engeivalue là 1,890 và giải thích được
9,448% phương sai.
•Nhân tố 5: Phương tiện hữu hình
Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát:“ Nhân viên có trang phục gọn gàng, tác
đại”, “Các tài liệu và hìnhảnh giới thiệu sản phẩm, được sắp xếp khoa học, thuận tiện cho khách hàng kham khảo”, “Thời gian làm việc của công ty thuận tiện cho bạn”. Nhân tốnày có Engeivalue là 1,642 và giải thích được 8,211% phương sai. 2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Nhân tố này gồm 3 biến quan sát: “Quý khách hài lịng với chất lượng dịch vụ của cơng ty”, “Trong thời gian tới, quý khách vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ của công ty”, “Qúy khách sẽ giới thiệu dịch vụ của công ty đến với bạn bè và người thân của mình”.
Bảng 2. 13: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .684
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 97.983
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Từ kết quả kiểm định ở bảng trên ta có thể thấy rằng, hệ sốKMO là 0,684 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, ta có thể kết luận kiểm định trên đạt điều kiện đặt ra, cho thấy các biến quan sát của biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau và đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2. 14: Tổng phương sai trích được giải thích của biến phụthuộc Initial Engeivalues
Component Total % of Variance Cumulative %
1 2.035 67.844 67.844
2 .555 18.500 86.344
3 .410 13.656 100.000
Bảng 2.15: Hệsốtải nhân tốcủa biến phụthuộc
Biến quan sát Nhân tố
1
SHL2 .850
SHL1 .836
SHL3 .784
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Từ kết quả ở bảng trên ta có thể thấy, kết quả phân tích EFA tại mức giá trị Engeivalue lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã rút tríchđược 1 nhân tố với 3 biến. Phương sai trích là 67,844% lớn hơn 50% nên đạt yêu cầu đặt ra.
Nhân tố sự hài lòng gồm 3 biến quan sát“Quý khách hài lòng với chất lượng dịch
vụ của công ty”, “Trong thời gian tới, quý khách vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ của công ty”, “Qúy khách sẽ giới thiệu dịch vụ của công ty đến với bạn bè và người thân của mình”. Nhân tốnày có Engeivalue là 2,035 và giải thích được 67,844% phương sai.
2.3.4. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu tiến hành phân tích mơ hình hồi quy đa biến nhằm đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụ bảo hành xe của Đại lý Hyundai Huế- Công ty TNHH Phước Lộc
2.3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu
Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Để đạt được kết quả tốt nhất cho phân tích hồi quy, nghiên cứu tiến hành kiểm định sự tương quan thông qua hệ số tương quan Pearson giữa hai biến là biến độc lập và biến phụ thuộc.
Hệ số tương quan Pearson càng lớn thì mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ. Giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 thì ta có thể kết luận biến độc lập và biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau và ngược lại.
Những biến độc lập khơng có sự tương quan với biến phụ thuộc sẽ được loại bỏ và khơng được đưa vào để phân tích hồi quy.
Bảng 2. 16: Kiểm định tương quan Pearson
SHL STC KNDU NLPV SDC PTHH
SHL
Tương quan Pearson 1 .527 .503 .465 .421 .210 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .016
N 130 130 130 130 130 130
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào kết quả ở bảng trên ta có thể thấy, tất cả các giá trị Sig. (2-tailed) đều nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận có sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Và tất cả các biến đều đủ điều kiện để đưa vào mơ hình hồi quy nhằm giải thích sự hài lịng của khách hàng.
Kết quả kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cho ta kết quả là biến “Sự tin cậy” có sự tương quan với biến “sự hài lòng” cao nhất (0,527) và biến “Phương tiện hữu hình” có sự tương quan với biến “sự hài lòng” thấp nhất (0,210).
Kiểm định sự tự tương quan
Kiểm định thông qua đại lượng Durbin – Watson. Dựa vào kết quả xử lý số liệu ta có thể thấy rằng, hệ sốDurbin – Watson là 2,105 thuộc trong khoảng chấp nhận ( 1,6 đến 2,6) nên có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. (Phụ lục 5)
Kiểm định sự đa cộng tuyến
Kiểm định sự đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai). Nếu giá trị VIF nhỏ hơn 10 thì có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Dựa vào kết quả xử lý số liệu ta có thể thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF dao động từ1,034đến 1,116 nhỏ hơn 10 nên có thể kết luận mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. (Phụ lục 5)
2.3.4.2. Mơ hình hồi quy
Trong mơ hình thì biến phụ thuộc chính là biến “Sự hài lịng” (SHL). Biến độc lập là những nhân tố được rút trích từ các biến quan sát ban đầu sau khi tiến hành kiểm
định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, gồm có: Nhân tố“Sự tin cậy” (STC), nhân tố “Khả năng đáp ứng” (KNDU), nhân tố“Sự đồng cảm” (SDC), nhân tố“Năng lực phục vụ” (NLPV) và nhân tố “Phương tiện hữu hình” (PTHH). Các hệ số Beta tươngứng với các nhân tố lần lượt làβ1, β2, β3, β4, β5.
Mơ hình hồi quy đa biến có cơng thức tổng quát như sau:
SHL = β0 + β1*STC + β2*KNDU + β3*SDC + β4*NLPV + β5*PTHH
Sau khi phân tích hồi quy thì dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa và giá trị Sig. để có thể xác định được những biến độc lập nàoảnh hưởng đến biến phụ thuộc, mức độ ảnh hưởng ra sao và chiều hướng như thế nào. Sau đó, có thể đưa ra được các kết luận chính xác cũng như các giải pháp mang lại sự chính xác và thuyết phục. Kết quả của phân tích mơ hình hồi quy giúp xác định mức độ ảnh hưởng, chiều hướng của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Công ty TNHH Phước Lộc.
Các giả thuyết nghiên cứu đó là:
•H1: Nhóm các nhân tố thuộc về “Sự tin cậy” có quan hệ cùng chiều với mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Công ty TNHH Phước Lộc.
•H2: Nhóm các nhân tố thuộc về “Khả năng đáp ứng” có quan hệ cùng chiều với mức độ hài lịng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Cơng ty TNHH Phước Lộc.
•H3: Nhóm các nhân tố thuộc về “Sự đồng cảm” có quan hệ cùng chiều với mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Công ty TNHH Phước Lộc.
•H4: Nhóm các nhân tố thuộc về “Năng lực phục vụ” có quan hệ cùng chiều với mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Cơng ty TNHH Phước Lộc.
•H5: Nhóm các nhân tố thuộc về “Phương tiện hữu hình” có quan hệ cùng chiều với mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ bảo hành tại Đại lý Hyundai Huế– Công ty TNHH Phước Lộc.
Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Bảng 2.17: Sựphù hợp của mơ hình hồi quy Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 .853 .728 .717 .29984 2.105 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 29.827 5 5.965 66.355 .000
Số dư 11.148 124 .090
Tổng 40.975 129
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Từ kết quả ở bảng trên ta có thể thấy, kiểm định F cho giá trị P-value (Sig.) nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận đây là một mơ hình phù hợp và bác bỏ giả thuyết “Hệ số xác định R bình phương bằng khơng”. Điều này đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy phù hợp và các biến độc lập giải thích được cho biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, ta có thể thấy R2 điều chỉnh đạt giá trị0,717. Điều này có nghĩa mơ hình giải thích được 71,7% sự biến thiên của các biến phụ thuộc, còn lại 28,3% do tác động của các yếu tố bên ngồi của mơ hình.
Phân tích mơ hình hồi quy
Để có thể xác định được mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố đãđược rút trích sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ra sao, chiều hướng của nó như thế nào lên biến phụ thuộc “Sự hài lịng” (SHL). Nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy dựa trên mơ hình hồi quy đã xây dựng.
Bảng 2.19. HệsốBeta của các nhân tố
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệsố hồi quy chuẩn hóa
t Sig. Hệ số phóng đại
phương sai (VIF)
B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -.059 .234 -.252 .801 STC .271 .030 .441 9.104 .000 1.068 KNDU .246 .032 .371 7.709 .000 1.058 NLPV .219 .031 .345 7.021 .000 1.099 SDC .223 .036 .303 6.121 .000 1.116 PTHH .074 .036 .098 2.067 .041 1.034 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào kết quả của bảng trên ta có thể thấy, giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình là: “Sự tin cậy”, “Khả năng đáp ứng”, “Phương tiện hữu hình”, “Năng lực phục vụ” và “Sự đồng cảm”đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình và tiếp tục được phân tích.
Phương trình hồi quy được viết lại như sau:
SHL = 0,441 *STC+ 0,371*KNDU + 0,303*SDC + 0,345*NLPV+ 0,098*PTHH