Để phân tích mơ hình PATH ta dùng phƣơng pháp hồi quy. Mơ hình PATH là tổng hợp của 2 mơ hình hồi quy đa biến (MLR) và đơn biến (SLR) nhƣ sau:
E(Y)= β0 + β1 X1 + β2 X2 (1)
E(Z)= γ0+ γ1Y (2)
Dựa vào phƣơng pháp phân tích hồi quy ta sẽ tìm đƣợc các hệ số β0, β1, β2, γ0, γ1 và hệ số
R² của từng mơ hình. Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình PATH ta dùng hệ số phù hợp tổng hợp
= 1 – (1 - )(1 - ) (Nguyễn Đình Thọ, 2011) 3.5.4 Hồi qui tuyến tính bội
Hồi qui tuyến tính bội là một phƣơng pháp phân tích dùng kĩ thuật thống kê đƣợc sử dụng để phân tích mối quan hệ của nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc. Khi sử dụng hồi qui tuyến tính bội, các tham số thống kê cần đƣợc quan tâm là:
Hệ số R² hiệu chỉnh (Adjusted coefficient of determination): đo lƣờng phần phƣơng sai của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lƣợng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: sử dụng trị thơng kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Giả thuyết Ho cho là các hệ số β trong mơ hình đều bằng 0. Nếu mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể an toàn bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác, mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Hệ số β (Standardized Beta Coefficent): hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số β: sử dụng trị thống kê t để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số β. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận hệ số β có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm tra đa cộng tuyến: là hiện tƣợng các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau, khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến đến biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy. Khi phân tích Collinearity Diagnotics, hệ số tolerance càng gần 1 càng tốt, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF càng gần 1 càng tốt và không q 10 thì khơng có hiện tƣợng đa cơng tuyến.
3.5.5 Biến điều tiết
Biến điều tiết là biến làm thay đổi độ mạnh và dạng của mối quan hệ giữa biến độc lập và phụ thuộc. Một mơ hình nghiên cứu có thể có thể có một hay nhiều biến điều tiết và một biến điều tiết có thể làm thay đổi một hay nhiều tác động của các cặp biến. Biến điều tiết có thể là biến định tính hay định lƣợng. Tuy nhiên, thƣờng các biến này là biến định tính (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Sharma & ctg (1981) phân loại các biến cần xem xét thành bốn nhóm dựa vào: (1)mối quan hệ giữa biến xem xét với biến phụ thuộc (DV) và biến độc lập (IV);(2) quan hệ hỗ tƣơng với biến độc lập (IV). (Hình 3.4)
Hình 3.4: Các dạng biến điều tiết (Nguồn: Sharma & ctg, 1981)
Sharma & ctg (1981) đƣa ra quy trình bốn bƣớc để khám phá các dạng biến điều tiết nhƣ sau:
Bƣớc 1: Xem xét có mối quan hệ hỗ tƣơng ZX giữa biến giả thuyết là biến điều tiết Z với
biến độc lập X không? Nếu mối quan hệ hỗ tƣơng này (XZ) có ý nghĩa (δ≠0), tiến hành bƣớc 2. Nếu không (δ=0), chuyển sang Bƣớc 3.
Bƣớc 2: Xem xét xem Z có quan hệ với biến phụ thuộc Y khơng? Nếu có (γ≠0), Z là biến
bán điều tiết. Nếu không (γ=0), Z là biến điều tiết thuần túy. Cả 2 trƣờng hợp này đều làm thay đổi dạng quan hệ của X->Y
Bƣớc 3: Xem xét Z có quan hệ với biến phụ thuộc hay độc lập khơng? Nếu có (γ≠0), Z
khơng phải là biến điều tiết. Nếu không (γ=0), tiến hành bƣớc 4
Bƣớc 4: Chia mẫu thành nhiều nhóm đồng nhất dựa vào Z và xem xét tác động của X->Y
có khác nhau cho từng nhóm khơng? Nếu có, Z là biến điều tiết theo nhóm. Nếu khơng, Z khơng phải là biến điều tiết.
- Nếu biến điều tiết là dạng biến điều tiết hỗn hợp và thuần túy ta sử dụng biến tích (tác
động hỗ tƣơng giữa biến điều tiết và biến độc lập, Hình 3.5). Chiến lƣợc phân tích biến điều tiết dạng này là bằng mơ hình hồi quy MMR (Moderated Multiple Regression): dùng phƣơng pháp hồi quy thứ bậc để ƣớc lƣợng theo thứ tự ba mơ hình hồi quy sau:
E (Y)= β0 + β1*X (1) E(Y)= β0 + β1*X + γ*Z (2)
E(Y)= β0 + β1*X + γ*Z + δ*XZ (3)
Sau đó kiểm định (kiểm định F) mức gia tăng của R2 trong mơ hình (2) và (3) chúng ta biết đƣợc Z có phải là biến điều tiết không. Giá trị thống kê của phép kiểm định cho mức gia tăng R2 có phân phối F với bậc tự do ở tử số là p3 –p2 và bậc tự do ở mẫu số là n-p2-1:
F = (3.2) (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Trong đó:
-n: kích thƣớc mẫu
-p3: số lƣợng biến độc lập trong mơ hình (3) - p2:số lƣợng biến độc lập trong mơ hình (2)
Nếu kiểm định F có ý nghĩa (p<0.05), mức gia tăng của R2 có ý nghĩa. Hay nói cách khác, Z là một biến điều tiết(Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hình 3.5: Mơ hình phân tích biến điều tiết bằng hồi quy MMR (Nguyễn Đ nh Thọ, 2011)
-Nếu biến điều tiết là dạng biến điều tiết theo nhóm, ta chia dữ liệu ra thành từng nhóm sau đó dùng hồi quy cho từng nhóm rồi so sánh hệ số phù hợp R2 và trọng số hồi quy β
giữa các nhóm với nhau. Sau đó dùng kiểm định Chow (Chow,1960): Gọi q là số lƣợng tham số cần ƣớc lƣợng trong mơ hình hồi quy với p biến độc lập (q=p+1 vì mơ hình có thêm hằng số hồi quy β0); G là mơ hình tổng qt; A là mơ hình nhóm A, B là mơ hình nhóm B. Giả thiết H0 của phép kiểm định Chow là khơng có sự khác biệt giữa hai mơ hình hồi quy cho hai nhóm A và B. Giá trị thống kê của phép kiểm định này có phân phối F với bậc tự do q và n-2q (n là kích thƣớc mẫu)
F = ( ) (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Nếu kiểm định F là có ý nghĩa (p<0.05), chúng ta kết luận hai mơ hình hồi quy cho nhóm A và B khác nhau. Điều này có nghĩa tách nhóm đã làm chức năng của biến điều tiết theo nhóm (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tóm tắt
Chƣơng này đã trình bày chi tiết quá trình và phƣơng pháp nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc: Nghiên cứu định tính sơ bộ và Nghiên cứu định lƣợng chính thức. Nghiên cứu định tính sơ bộ đƣợc thực hiện thông qua phƣơng pháp nghiên cứu chuyên sâu và phỏng vấn thử: nghiên cứu chuyên sâu đƣợc thực hiện với mẫu là 10 ngƣời -đại diện cho các cơng ty nhằm mục đích kiểm định lại mơ hình nghiên cứu và kiểm định sơ bộ thang đo; phỏng vấn thử đƣợc thực hiện với mẫu là 20 mẫu nhằm mục đích kiểm tra lại bảng câu hỏi định lƣợng lần cuối trƣớc khi tiến hành nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua bảng câu hỏi với 250 ngƣời nhằm đánh giá thang đo và kiểm định các giả thuyết đã nêu ra. Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu bao gồm đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích tƣơng quan và hồi quy để kiểm định giả thuyết đƣa ra, kiểm tra tác động của biến điều tiết.
Chƣơng 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Trong chƣơng 3, nghiên cứu đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức để điều chỉnh và bổ sung mơ hình lý thuyết và mơ hình thang đo về giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ gia công phần mềm. Chƣơng 4 nhằm mục đích trình bày mẫu khảo sát và đánh giá sơ bộ các thang đo đo lƣờng các khái niệm nghiên cứu. Sau đó, nghiên cứu sẽ ƣớc lƣợng và kiểm định mơ hình nghiên cứu đề nghị, phân tích các nhân tố tác động vào giá trị cảm nhận của khách hàng, đồng thời đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các biến điều tiết kinh nghiệm quốc tế và kinh nghiệm mua hàng của khách hàng.
4.1 Mẫu khảo sát
Mục đích của khảo sát là thu thập dữ liệu để kiểm chứng các nhân tố đã nhận diện ở mục 2.2 có đúng trên thực tế của công ty KMS hay không và mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố này đối với giá trị cảm nhận khách hàng nhƣ thế nào.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp thu thập mẫu thuận tiện. Đối tƣợng khảo sát là nhân viên hay lãnh đạo đại diện cho các công ty khách hàng, những ngƣời trực tiếp làm việc với KMS để phát triển các dự án phần mềm.
Danh sách và thông tin các khách hàng đƣợc cung cấp bởi bộ phận Marketting của cơng ty. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện thông qua phƣơng pháp phỏng vấn trực tuyến qua tiện ích tạo bảng câu hỏi trực tuyến của Google documents.
Qui trình lấy mẫu:
- Bƣớc 1: liên hệ với bộ phận marketing của công ty KMS để lấy danh sách và thông tin (tên, email) các khách hàng đang làm việc với công ty
- Bƣớc 2: nhờ Giám đốc công ty viết 1 email nhờ khách hàng hỗ trợ việc cung cấp thông tin cho nghiên cứu
- Bƣớc 3: gửi email đến từng khách hàng (có Ban Giám đốc trong mỗi email) nói rõ mục tiêu của nghiên cứu, thuyết phục khách hàng để họ hiểu đƣợc lợi ích và sự cần thiết của việc cung cấp số liệu cho nghiên cứu, đính kèm email của Giám đốc công ty và đƣờng link
- Bƣớc 4: Thu thập kết quả khảo sát từ google document
Về số lƣợng mẫu, có nhiều lời khuyên dành cho các nhà thống kê trong việc chọn số lƣợng mẫu nghiên cứu:
Holter (1983) cho rằng kích thƣớc mẫu tối thiểu phải lớn hơn 200 mẫu (1).
Dựa theo quy luật kinh nghiệm, Bollen (1989) đƣa ra chỉ dẫn đƣợc nhà nghiên cứu sử dụng là 5 mẫu cho mỗi biến quan sát. Trong nghiên cứu này có 38 biến quan sát đƣợc sử dụng, do đó kích thƣớc mẫu phải là 190 mẫu (2).
Theo Tabachnick và Fidell (1996), n>= 8*m +50 trong đó n là kích thƣớc mẫu, m là số biến độc lập. Trong nghiên cứu này, có 5 biến độc lập, vậy n>= 8*5 +50 = 90 mẫu (3).
Trên cơ sở (1), (2) và (3), số mẫu dự kiến là từ 200 mẫu đến 250 mẫu.
Số bảng câu hỏi đƣợc gửi đi bằng email là 250 bảng. Số lƣợng bảng câu hỏi phản hồi là 212 bảng và trong đó có 5 bảng khơng hợp lệ do có q nhiều câu khơng trả lời. Nhƣ vậy, mẫu nghiên cứu chính thức của nghiên cứu là 207 mẫu.
4.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Qua q trình nghiên cứu định tính, ta nhận thấy khách hàng đều cho rằng nhân tố con ngƣời mà cụ thể là trình độ của nhân viên và định hƣớng khách hàng là một trong
những yếu tố quan trọng ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của họ đối với dịch vụ của cơng ty mà họ đang sử dụng. Bên cạnh đó, khách hàng cịn cho rằng các yếu tố về uy tín, quy mơ, độ tin cậy của cơng ty cũng ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của họ.
Nhƣ vậy, khách hàng đã đƣa 2 yếu tố chính ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của họ đối với dịch vụ gia công phần mềm, (1) kỹ năng giao tiếp và trình độ chun mơn của nhân viên, (2) uy tín, quy mơ, độ tin cậy của cơng ty. Ta thấy rằng yếu tố kỹ năng giao tiếp và trình độ chun mơn của nhân viên rất phù hợp với yếu tố nhân tố con ngƣời bao gồm kỹ năng giao tiếp, kỹ năng kĩ thuật và định hƣớng vào khách hàng trong nghiên cứu của La Vinh Q và cộng sự (2005). Ngoài ra, yếu tố uy tín, quy mơ và độ tin cậy của cơng ty là một phần trong yếu tố danh tiếng trong nghiên cứu của La Vinh Q và cộng sự (2005). Tuy nhiên, về yếu tố kinh nghiệm quốc tế thì khách hàng cho rằng yếu tố này không ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của họ, mà nó chỉ là một phần làm tăng thêm uy tín của cơng ty đối với khách hàng.
Tóm lại, các yếu tố ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận khách hàng trong nghiên cứu của La Vinh Q và cộng sự (2005) phù hợp với đề tài nghiên cứu, với ngành dịch vụ gia công phần mềm, ngoại trừ yếu tố kinh nghiệm quốc tế. Vì vậy mơ hình nghiên cứu chính thức sẽ khơng có yếu tố này, các yếu tố cịn lại khơng có gì thay đổi so với mơ hình đề nghị ban đầu.
4.3 Đánh giá thang đo
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 3, thang đo các yếu tố tạo giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ gia công phần mềmbao gồm 5 thành phần (1) Kỹ năng giao tiếp, đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát, (2) kỹ năng kĩ thuật, đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát, (3) định hƣớng vào khách hàng, đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát, (4) sự đổi mới, đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát, và (5) danh tiếng, đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát. Tuy nhiên, 5 yếu tố này không ảnh hƣởng trực tiếp đến yếu tố giá trị cảm nhận khách hàng mà
tác động thông qua biến trung gian là Kết quả thực hiện cảm nhận đƣợc đo lƣờng bằng 8 biến quan sát. Thang đo giá trị cảm nhận đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát.
Các thang đo đƣợc đánh giá sơ bộ thông qua 2 cơng cụ chính: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis)
Hệ số Cronbach’s Alpha kết hợp với hệ số tƣơng quan biến tổng đƣợc sử dụng trƣớc để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.30 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Bernstein,1994)
Tiếp theo, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0.5 và 1) và kiểm định Bertlett có giá trị p<5% là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.55 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại (Gerbing & Anderson,1988), và những biến nào phân tán trên nhiều nhân tố cũng sẽ bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là Principle components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue = 1. Thang đo đƣợc chấp thuận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson,1988).
4.3.1 Đánh giá thang đo ằng hệ số tin cậy Cron ach’s Alpha
Bảng 4.1:Kết quả phân tích Cron ach’s Alpha thang đo các hái niệm nghiên cứu
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Thang đo: Kỹ năng giao tiếp. Cron ach’s Alpha = .685
GT2 12.5411 1.803 .505 .597
GT3 12.6232 1.751 .488 .607
GT4 12.6570 1.819 .478 .614
Thang đo: Kỹ năng ĩ thuật. Cronbach's Alpha = .637
KT1 17.4492 2.209 .377 0.590
KT2 17.3913 2.093 .473 0.546
KT3 17.5990 1.901 .370 0.606
KT4 17.4009 2.192 .413 0.574
KT5 17.3478 2.266 .346 0.604
Thang đo: Định hƣớng khách hàng. Cronbach's Alpha = .922
DH1 20.0193 7.514 .839 .899 DH2 19.9758 7.470 .834 .900 DH3 20.0725 7.708 .744 .912 DH4 19.9952 7.383 .863 .896 DH5 19.9420 7.657 .758 .910 DH6 19.8986 8.567 .622 .927
Thang đo: Sự đổi mới. Cronbach's Alpha = .947
DM1 18.6908 4.351 .867 .932
DM2 18.6812 4.403 .862 .933
DM3 18.7101 4.236 .900 .926
DM4 18.6618 4.371 .857 .934
DM5 18.6473 4.598 .784 .946
Thang đo: Danh tiếng. Cronbach's Alpha = .909
DT1 15.5024 6.426 .822 .878
DT2 15.6667 6.961 .725 .899
DT3 15.3285 6.921 .626 .919
DT4 15.4348 5.927 .931 .853
Thang đo: Kết quả thực hiện cảm nhận. Cronbach's Alpha = .851 KQ1 27.8213 12.487 .634 .828 KQ2 27.7826 12.938 .544 .838 KQ3 27.3527 13.666 .430 .850 KQ4 27.7778 12.397 .585 .833 KQ5 27.4541 12.366 .656 .825 KQ6 27.9324 11.578 .597 .835 KQ7 27.5556 12.219 .708 .819 KQ8 27.7198 12.814 .588 .833
Thang đo: Giá trị cảm nhận. Cronbach's Alpha = .762
GC1 11.7633 2.434 .413 .787
GC2 11.3865 2.131 .724 .620
GC3 11.3671 2.263 .531 .722
GC4 11.6570 2.265 .605 .683
Kết quả cho thấy, tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Đồng thời, đa số các hệ số tƣơng quan biến tổng của tất cả các biến đo lƣờng của 8 thang đo đều lớn hơn 0.3. Nhƣ vậy thang đo các khái niệm đã đạt độ tin cậy và đƣợc sử dụng trong