CHƢƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.4. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Sau khi thu thập, các bảng câu hỏi phỏng vấn đƣợc xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Tiếp theo, nghiên cứu sẽ mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Sau đó, nghiên cứu sử dụng nhiều cơng cụ phân tích dữ liệu nhƣ thống kê mơ tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha), tƣơng quan Pearson, phân tích hồi quy hồi quy tuyến tính bội, biểu đồ phân tán phần dƣ, biểu đồ Q-Q plot,… với phần mềm SPSS 17.0 để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
3.4.1. Phân tích mơ tả
Phân tích mơ tả dùng để mô tả các thuộc tính của mẫu nhƣ chức vụ ngƣời đƣợc khảo sát, lĩnh vực các công ty đang hoạt động, loại hình dịch vụ Logistics mà cơng ty đã và đang sử dụng của công ty DACO, thâm niên sử dụng dịch vụ của công ty DACO Logistics.
3.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các tham số ƣớc lƣợng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mơ hình.
Các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ đƣợc chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để thu gọn các tham số ƣớc lƣợng, nhận diện các yếu tố và chuẩn bị cho các phân tích tiếp theo. Trong phân tích nhân tố EFA, hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự
thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hair et al., 2006). Các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
3.4.4. Phân tích mối quan hệ
Sau khi ổn định thang đo, các thành phần của chất lƣợng dịch vụ đƣợc kiểm định mối quan hệ bằng phƣơng pháp tƣơng quan với hệ số r (Pearson correlation
coefficient) và hồi quy tuyến tính bội để xác định mức ý nghĩa và mối tƣơng quan tuyến tính giữa các yếu tố trong mơ hình.
3.4.5. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Một số kiểm định nhằm đảm bảo mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng là hợp lệ nhƣ kiểm tra biểu đồ phân tán phần dƣ, biểu đồ Q-Q plot để khảo sát phân phối của phần dƣ...
TÓM TẮT CHƢƠNG BA
Trong chƣơng này tác giả đã trình bày rõ hơn về phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng trong luận văn gồm: nghiên cứu sơ bộ định tính, nghiên cứu chính thức định lƣợng và các phƣơng pháp phân tích dự định thực hiện nhƣ Crombach’s Alpha, EFA, hồi quy tuyến tính bội,….
Trong nghiên cứu sơ bộ định tính, các thang đo đã đƣợc điều chỉnh về mặt ngữ nghĩa và ngữ cảnh để hỏi đúng và trực tiếp về dịch vụ Logistics của DACO, bên cạnh đó việc điều chỉnh cịn giúp các câu hỏi dễ hiểu hơn với đối tƣợng khảo sát. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện thơng qua việc khảo sát bảng câu hỏi và thu thập số liệu sau đó dùng phần mềm SPSS 17.0 để phân tích. Và tiếp theo ở chƣơng bốn, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức và giải thích kết quả kiểm định các giả thuyết.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ HÀI LÕNG CỦA KHÁCH HÀNG
VỀ CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ LOGISTICS TẠI CƠNG TY DACO LOGISTICS
Chương ba đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu và kết quả đánh giá sơ bộ các thang đo. Chương này mô tả kết quả nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện nhằm kiểm định các thang đo, mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu được đề cập ở chương ba.
Phần trình bày ở chương bốn gồm năm phần chính là Thông tin chung về mẫu nghiên cứu, Thống kê mơ tả, Kiểm định thang đo, Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh và Kiểm định mơ hình nghiên cứu.