4.3 .1Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo sự hài lòng
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo các thành phần dịch vụ
Thang đo các nhân tố hình thành nên mơ hình nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của công ty KN gồm 9 nhân tố đƣợc đo bằng 38 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả các biến quan sát đều đạt độ tin cậy và đƣợc đƣa vào tiếp tục phân tích nhân tố để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
* Kết quả ban đầu
Hệ số KMO=0.850 thỏa điều kiện >=0.5 nên dữ liệu phù hợp phân tích nhân tố EFA. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig.= 0.000 < 0.05) nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.8 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố thang đo thành phần dịch vụ - kết quả lần 1
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .850 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 11511.4
Df 703
Sig. .000
( Nguồn: khảo sát của tác giả năm 2013)
Với phƣơng pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, tại mức giá trị Eugenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố rút trích đƣợc 7 nhân tố từ 38 biến quan sát với phƣơng sai trích là 81.935% (>50%) đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố, trong 38 biến trong bảng ma trận xoay các nhân tố có 1 biến EMP4 có hệ số tải nhân tố <0.5 thấp nhất không đạt yêu cầu (phụ lục 6). Phân
Sau 9 lần phân tích EFA và loại bỏ lần lƣợt 8 biến quan sát vi phạm các tiêu chuẩn của phân tích nhân tố. 18 biến loại bỏ lần lƣợt là: EMP4, EMP2, REQUA1, REL4, EMP1, RELSER3, REQUA4, EMP3
Bảng 4.9 Bảng tổng kết kết quả sau 9 lần phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố (Lần) Hệ số KMO Số nhân tố rút trích đƣợc Phƣơng sai trích (>50%) Biến bị loại 1 0.850 7 81.935 EMP4 2 0.846 7 81.933 EMP2 3 0.841 7 82.125 RELQUA1 4 0.838 7 82.171 REL4 5 0.837 7 82.266 EMP1 6 0.837 6 79.701 RELSER3 7 0.831 6 80.064 RELQUA4 8 0.832 6 80.659 EMP3 9 0.827 6 81.297
( Nguồn: khảo sát của tác giả năm 2013)
* Kết quả lần phân tích nhân tố lần thứ 9:
Hệ số KMO=0.827 thỏa điều kiện >=0.5 nên dữ liệu phù hợp phân tích nhân tố EFA. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.10 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố thang đo thành phần dịch vụ - kết quả lần 9
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Barlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square Df Sig. .827 8217.29 435 .000 ( Nguồn: khảo sát của tác giả năm 2013)
Với phƣơng pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, tại mức giá trị Eugenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố rút trích đƣợc 6 nhân tố từ 30 biến quan sát với phƣơng sai trích là 81.297% (>50%) đạt yêu cầu ( phụ lục 6)
Bảng 4.11 Kết quả phân tích EFA của thang đo các thành phần dịch vụ
Component 1 2 3 4 5 6 TAN1 .866 TAN5 .827 TAN4 .800 RES1 .732 RES3 .721 TAN2 .717 TAN3 .716 RES2 .685 RES4 .685 RES5 .653 VAL2 .848 VAL4 .822 VAL1 .811 VAL3 .797 VAL5 .769 RELQUA2 .717 RELQUA3 .583 .533 RELQUA5 .576 POL2 .775 POL1 .693 POL3 .606 REL5 .591 ASS1 .774 ASS3 .697 ASS2 .592 .633 REL3 .855 REL1 .743 REL2 .740 RELSER2 .754 RELSER1 .740
Kết quả đạt đƣợc 6 nhân tố mới, đặt tên là:
- Nhân tố 1: Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng (TANRES) gồm 10 biến quan sát: TAN1, TAN2, TAN3, TAN4, TAN5, RES1, RES2, RES3, RES4, RES5. - Nhân tố 2: Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ (VALRELQUA) gồm 8 biến quan sát: VAL1, VAL2, VAL3, VAL4, VAL5, RELQUA2, RELQUA3, RELQUA5.
- Nhân tố 3: Chính sách bán hàng (POL) gồm 4 biến quan sát POL1, POL2, POL3, REL5.
- Nhân tố 4: Sự bảo đảm (ASS) gồm 3 biến quan sát ASS1, ASS2, ASS3. - Nhân tố 5: Độ tin cậy (REL) gồm 3 biến quan sát: REL1, REL2, REL3.
- Nhân tố 6: Dịch vụ quan hệ khách hàng (RELSER) gồm 2 biến quan sát: RELSER1, RELSER2.
4.4 Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thiết:
Mơ hình nghiên cứu ban đầu đƣợc thiết kế gồm 9 nhân tố độc lập (Độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Sự đồng cảm, Yếu tố hữu hình, Sự đảm bảo, Giá trị cảm nhận, Dịch vụ quan hệ khách hàng, Chất lƣợng mối quan hệ, Chính sách bán hàng) tác động đến nhân tố Sự hài lòng. Sau khi phân tích dữ liệu thơng qua phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, mơ hình nghiên cứu mới đƣợc hiệu chỉnh nhƣ sau:
Hình 4.12 Mơ hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh
Hiệu chỉnh các giả thiết:
H1: Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.
H2: Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.
H3: Chính sách bán hàng tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng. H4: Sự bảo đảm tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.
H5: Độ tin cậy tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.
H6: Dịch vụ quan hệ khách hàng tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng.
Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng (TANRES) Giá trị cảm nhận và chất lƣợng
mối quan hệ (VALRELQUA) Chính sách bán hàng (POL)
Sự bảo đảm (ASS)
Độ tin cậy (REL)
Dịch vụ quan hệ khách hàng (RELSER)
4.5 Phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính: 4.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc 4.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu đã đƣợc hiệu chỉnh tƣơng ứng với sự thay đổi trong 9 thành phần ban đầu thành 6 thành phần mới tác động đến sự hài lòng khách hàng, ta có phƣơng trình hồi quy đa biến nhƣ sau:
SAS = β0 + β1*TANRES + β2*VALRELQUA + β3*POL + β4*ASS + β5*REL+ β6*RELSER
Trong đó:
- Biến phụ thuộc (Y): SAS – Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics Kuehne-Nagel
- Biến độc lập (Xi): TANRES – Thành phẩn hữu hình và khả năng đáp ứng, VALRELQUA-Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ, POL – Chính sách bán hàng, ASS-Sự bảo đảm, REL-Độ tin cậy, RELSER-Dịch vụ quan hệ khách hàng.
4.5.2 Phân tích tƣơng quan:
Kết quả phân tích tƣơng quan với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía có hệ số nhƣ sau:
Bảng 4.12 Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụ thuộc
TAN & RES
VAL &
RELQUA POL ASS REL RELSER SAS TAN & RES Pearson
Correlation 1 .000 .000 .000 .000 .000 .302 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 209 209 209 209 209 209 209 VAL & RELQUA Pearson Correlation .000 1 .000 .000 .000 .000 .465 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 209 209 209 209 209 209 209 POL Pearson Correlation .000 .000 1 .000 .000 .000 .231 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .001 N 209 209 209 209 209 209 209 ASS Pearson Correlation .000 .000 .000 1 .000 .000 .156 * Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .024 N 209 209 209 209 209 209 209
REL Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 1 .000 .196 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .004 N 209 209 209 209 209 209 209 RELSER Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 .000 1 .428 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 209 209 209 209 209 209 209 SAS Pearson Correlation .302 ** .465** .231** .156* .196** .428** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .024 .004 .000 N 209 209 209 209 209 209 209
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Xem xét ma trận tƣơng quan giữa biến phụ thuộc SAS và 6 biến độc lập TANRES, VALRELQUA, POL, ASS, REL, RELSER ta thấy:
- Giữa các biến độc lập khơng có tƣơng quan cao với nhau, nên khơng cho thấy dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Hệ số tƣơng quan giữa SAS và các biến độc lập TANRES, VALRELQUA, ASS, POL, REL, RELSER có ý nghĩa thống kê (sig<0.05). Hơn nữa, hệ số tƣơng quan giữa SAS và 6 biến độc lập này khá cao (thấp nhất là 0.156). Do vậy, các biến độc lập này đảm bảo điều kiện cho phân tích hồi qui ở bƣớc kế tiếp.
4.5.3 Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội:
Bảng 4.13 Các thông số thống kê của từng biến trong phƣơng trình
Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF (Constant) -8.409E- 17 .044 .000 1.000
TAN & RES .302 .044 .302 6.844 .000 1.000 1.000 VAL & RELQUA .465 .044 .465 10.52 7 .000 1.000 1.000 POL .231 .044 .231 5.239 .000 1.000 1.000 ASS .156 .044 .156 3.540 .000 1.000 1.000 REL .196 .044 .196 4.440 .000 1.000 1.000 RELSER .428 .044 .428 9.687 .000 1.000 1.000
( Nguồn: kháo sát của tác giả 2013)
Từ bảng 4.13, phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
SAS = 8.409*10-16 + 302*TANRES+ 0.465*VALRELQUA + 0.231*POL + 0.156*ASS + 0.196*REL + 0.428*RELSER
Trong phƣơng tình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy của biến độc lập Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ là cao nhất (0.465), tiếp theo đến Dịch vụ quan hệ khách hàng (0.428), Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng (0.302), Chính sách bán hàng (0.231), Độ tin cậy (0.196), và Sự bảo đảm có hệ số hồi quy thấp nhất (0.156).
4.6 Kiểm định giả thiết nghiên cứu:
4.6.1 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 4.14 Hệ số R2 điều chỉnh Model R R Square Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .779a .606 .595 .63663933 2.314
( Nguồn: kháo sát của tác giả 2013) Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.595, điều đó có nghĩa là mơ hình giải thích đƣợc 59.5% biến thiên của dữ liệu, hay nói cách khác: 59.5% sự biến thiên của mức độ hài lịng đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố độc lập.
4.6.2 Hê số hồi quy riêng phần:
Bảng 4.15 Bảng phân tích phƣơng sai Anova
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 126.127 6 21.021 51.865 .000a Residual 81.873 202 .405 Total 208.000 208
(Nguồn: kháo sát của tác giả 2013)
Bằng kỹ thuật thống kê F, ta có Sig.=0.000 < 0.05 nên có thể báo bỏ giả thiết cho rằng tất cả hệ số hồi quy bằng 0. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Vây mơ hình sử dụng đƣợc.
4.6.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
* Giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai khơng đổi: nếu giả định liên hệ tuyến
tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn thì khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dƣ, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên. Nếu giả định tuyến tính đƣợc thỏa mãn (đúng) thì phần dƣ phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 của đồ thị phân tán của phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value). Và nếu phƣơng sai khơng đổi thì các phần dƣ phải phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi không đổi.
Dựa vào đồ thị phân tán của phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa cho
thấy các giá trị dự đốn chuẩn hóa và phần dƣ phân tán chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai không thay đổi thỏa mãn.
* Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ:
Phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 7.52E-17 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.985,tức gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm
* Giả định về tính độc lập của các sai số (khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ): đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan
giữa các phần dƣ (tƣơng quan chuỗi bậc nhất). Với d = 2.314 gần bằng 2 nên có thể kết luận rằng khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dƣ, giả định về tính độc lập của các sai số đƣợc đảm bảo
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .779a .606 .595 .63663933 2.314
a. Predictors: (Constant), RELSER, REL, ASS, POL, VAL & RELQUA, TAN & RES
b. Dependent Variable: SAS
* Giả định về đa cộng tuyến: tất cả hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) đều nhỏ hơn
10 (bảng 4.13, VIF =1), do đó hiện tƣợng đa cộng tuyến nếu có giữa các biến độc lập là chấp nhận đƣợc (khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến). Hơn nữa, do kết quả từ phân tích nhân tố với phép quay vng góc (Varimax) đã hạn chế tối đa mức độ tƣơng quan giữa các nhân tố mới đƣợc hình thành, chính điều này đã kiểm soát hiện tƣợng đa cộng tuyến trong phân tích hồi qui.
4.6.4 Kiểm định giả thiết nghiên cứu:
Bảng 4.16: Bảng tổng kết kết quả kiểm định giả thiết nghiên cứu Giả Giả
thuyết Nội dung
Hệ số tác động hồi qui Sig. Kết quả kiểm định H1 Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng có tác động tích cực có ý
nghĩa thống kê đến sự hài lòng khách hàng 0.302 0.000 Chấp nhận H2 Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ có tác động tích cực có ý
nghĩa thống kê đến sự hài lòng khách hàng
0.465 0.000 Chấp nhận
H3 Chính sách bán hàng có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng khách hàng 0.231 0.000 Chấp nhận H4 Sự bảo đảm có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng
của khách hàng
0.156 0.000 Chấp nhận
H5
Độ tin cậy có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê lên sự hài lòng của
khách hàng 0.196 0.000 Chấp nhận H6 Dịch vụ quan hệ khách hàng có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng của khách hàng 0.428 0.000 Chấp nhận (Nguồn: kháo sát của tác giả 2013)
Giả thiết H1, H2, H3, H4, H5, H6 chấp nhận. Trong mơ hình hồi quy hồn chỉnh, các hệ số hồi quy đều mang dấu (+) cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của Kuehne-Nagel chịu tác động thuận chiều với các nhân tố Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng, Giá trị cảm nhận và chất lƣợng mối quan hệ, Chính sách bán hàng, Sự bảo đảm, Độ tin cậy, Dịch vụ quan hệ khách hàng. Căn cứ vào hệ số hồi quy, nhân tố Dịch vụ mối quan hệ khách hàng ảnh hƣởng mạnh nhất đến sự hài lòng với hệ số hồi quy 0.407. Nhân tố ảnh hƣởng yếu nhất là Tài sản hữu hình với hệ số hồi quy 0.223.
TĨM TẮT CHƢƠNG 4
Chƣơng 4 trình bày kết quả nghiên cứu với ba phần chính: Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thiết, Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thiết. Thang đo đề nghị nghiên cứu ban đầu với 38 biến tƣơng ứng 9 nhân tố. Sau khi phân tích nhân tố, có 8 biến bị loại, chấp nhận 30 biến với 6 nhân tố đƣợc rút trích: Thành phần hữu hình và khả năng đáp ứng (TANRES), Giá trị cảm nhận và chất
lƣợng mối quan hệ (VALRELQUA), Chính sách bán hàng (POL), Sự bảo đảm (ASS), Độ tin cậy (REL), Dịch vụ quan hệ khách hàng (RELSER). Từ kết quả phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu và các giả thiết đƣợc điều chỉnh lại.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình, tất cả 6 giả thiết đều đƣợc chấp nhận. Trong mơ hình hồi quy hồn chỉnh , các hệ số hồi quy đều mang dấu (+) cho thấy sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics của Kuehne-Nagel chịu tác động thuận chiều với các nhân tố.
CHƢƠNG 5: GIẢI PHÁP 5.1 Mục tiêu đề xuất giải pháp: 5.1 Mục tiêu đề xuất giải pháp:
Mục đích đề xuất giải pháp là để gia tăng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ logistics do công ty Kuehne-Nagel cung cấp. Gia tăng sự hài lòng khách hàng giúp công ty giữ đƣợc khách hàng hiện tại và thêm đƣợc nhiều khách hàng mới. Từ đó, tạo sự phát triển bền vững cho theo định hƣớng lấy khách hàng làm cốt lõi để cải tiến, điều chỉnh dịch vụ phù hợp.