3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Thông tin mẫu được thu thập thông qua việc khảo sát điều tra trực tiếp các các chủ nhà thuốc có kinh doanh và mua sản phẩm của Pymepharco, có độ tuổi,
trình độ học vấn và mức doanh số tiêu thụ khác nhau trên địa bàn TP. HCM. Theo Gorsuch (1983) để thực hiện phân tích nhân tố thì cần ít nhất 200
biến quan sát. Còn Hatcher (1994) đề nghị số biến quan sát nên lớn gấp 5 lần số
biến quan sát. Williama (2006) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 50 và lớn hơn
8 lần số biến quan sát thì kết qua phân tích mới đạt được độ tin cậy
Trong nghiên cứu này, thang đo đề nghị có 30 biến quan sát. Từ 350 bảng
câu hỏi phỏng vấn được phát ra, thu thập và kiểm trađạt được 300 bảng câu hỏi
hoàn tất. Nên kích thước mẫu được áp dụng cho nghiên cứu này là n = 300 đáp ứng được tất cả các tiêu chí trên.
Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Một số
bảng câu hỏi được phát và phỏng vấn trực tiếp đến đối tượng nghiên cứu, một số phát để khách hàng tự đánh và gởi lại cho tác giả thu thập.
3.3.2 Mô tả mẫu nghiên cứu
Với kích thước mẫu n = 300, được thiết kế theo các đặc điểm cá nhân như
giới tính, độ tuổi, trình độ chuyên môn.
Dữ liệu sau khi được mã hóa, nhập và làm sạch thông tin thông qua phần
ý nghĩa là α = 5%. Quá trình thu thập mẫu nghiên cứu từ tháng 3 năm 2011 đến
tháng 7 năm 2011 bằng bảng câu hỏi khảo sát tại các nhà thuốc đang kinh doanh
sản phẩm Pymepharco trong phạm vi các quận TP. HCM, kết quả thu được với các đặc điểm mẫu như trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Thông tin mẫu nghiên cứu
Stt Đặc điểm Nội dung Số lượng Tỷ lệ %
1 Giới tính Nam 156 52% Nữ 144 48% 2 Độ tuổi Dưới 23 6 2% 23-30 75 25% 31-40 99 33% 41-50 87 29% Trên 50 33 11% 3 Trình độ học vấn của khách hàng
Dược tá hoặc thấp hơn 45 15%
Cao đẳng 129 43%
Đại học 126 42%
3.3.3 Đánh giá thangđo bằng hệ số tin cậy Cronbach‘s Alpha 3.3.3.1 Phương pháp đánh giá 3.3.3.1 Phương pháp đánh giá
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, có
nghĩa là phương pháp đo lường đó không có sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có là thang đo áp dụng phải đạt độ
tin cậy.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach‘s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation). Hệ số tin cậy Cronbach‘s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong
thang đo tương quan với nhau, nghĩa là nó cho chúng ta biết một thang đo nào đó
có phải là thang đo tốt về một khía cạnh nào đó hay không.
Cronbach ’s Alpha=Nρ/[1+ρ(N-1)]
Trong đó, ρ là hệ sốtương quan trung bình giữa các mục hỏi, N là số mục hỏi.
Thang đo CLDV phân phối dược phẩm được xây dựng trên cơ sở áp dụng
thang đo SERVQUAL, là thang đo đa hướng với 5 thành phần độc lập với tổng cộng 27 biến và thành phần phụ thuộc với 3 biến. Do đó, việc kiểm định thang đo
sẽđược tiến hành bằng cách đánh giá độ tin cậy từng thành phần, phân tích nhân tố để sắp xếp lại các thành phần là các nhân tố giải thích được các liên hệ trong
thang đo.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có
hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp
khái niệm đang nghiên cứu mới. Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nếu bỏ bất cứ một biến nào trong mỗi thành phần
của thang đo mà làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của nó lớn hơn hệ số
Cronbach’s Alpha ban đầu thì được xem là biến rác và bị loại. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường
tốt.
Nghiên cứu này lần đầu tiên áp dụng cho dịch vụ phân phối dược phẩm tại Pymepharco. Vì vậy, tác giả chọn tiêu chuẩn áp dụng Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 và
tương quan biến tổng ≥ 0.3
3.3.3.2 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
Thành phần Sản phẩm dược
Hệ số tin cậy Cronbach’sAlpha của thành phần này là 0.853. Nếu ta bỏ đi
bất kì thang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ bị giảm đi. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.525 > 0.3 nên các biến này khá phù hợp và được sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Bảng 3.2: Bảng kết quả Cronbach’s Alpha – Thành phần Sản phẩm dược Cronbach’s Alpha= 0.853 Biến Diễn giải TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến
V1 Sản phẩm OTC (thuốc điều trị không kê
toa) rất đầy đủ 11.50 4.621 .525 .749
V2 Công ty có đa dạng các mặt hàng để bạn
lựa chọn 11.44 4.442 .617 .777
V3 Công ty thường xuyên ra nhiều sản phẩm
mới 11.45 4.523 .595 .758
V4 Sản phẩm phù hợp nhu cầu 11.44 5.151 .587 .742 V5 Sản phẩm rất cạnh tranh 11.60 4.697 .591 .730
Thành phần Năng lực phục vụ nhân viên
Bảng 3.3: Bảng kết quả Cronbach’s Alpha– Thành phần Năng lực phục vụ NV Cronbach’s Alpha= 0.832 Biến Diễn giải TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến
V6 Nhân viên sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu của
khách hàng 18.13 10.570 .653 .804
V7 Nhân viên thể hiện sự quan tâm đến khách
hàng 18.18 10.411 .633 .796
V8 Nhân viên hiểu được nhu cầu đặc biệt của bạn 18.09 10.102 .701 .702 V9 Hành vi của nhân viên tạo sự tin tưởng đối với
bạn. 18.63 9.154 .706 .812
V10 Nhân viên niềm nở giải quyết vấn đề cho 18.93 9.931 .700 .768 V11 Nhân viên luôn giải quyết khiếu nại của bạn
một cách thỏa đáng 19.20 9.230 .644 .705
V12 Nhân viên có kiến thức chuyên môn để trả lời
các câu hỏi của bạn 19.15 10.350 .667 .704
Thang đo Thành phần Nhân viên phục vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.832. Nếu ta bỏ đi bất kỳthang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ bị
giảm đi. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp
nhất là 0.615 > 0.3 nên các biến này rất phù hợp và tiếp tục được sử dụng trong
phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thành phần Giá cả và thanh toán
Bảng 3.4: Bảng kết quả hệ số Cronbach’s Alpha– Thành phần Giá cả và thanh toán Cronbach’s Alpha= 0.754 Biến Diễn giải TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến
V14 Sản phẩm của công ty có giá cả hợp
lý và cạnh tranh. 7.06 2.002 .506 .644
V15 Giá cả linh hoạt cho từng chương
trình bán hàng. 6.96 2.176 .564 .564 V16 Có nhiều hình thức thanh toán đáp
ứng nhu cầu của khách hàng. 7.35 2.252 .507 .634
Hệ số Cronbach’s Alphalà 0.754. Nếu ta bỏ đi bất kì thang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ bị giảm đi. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến
tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.506 > 0.3 nên các biến này khá phù hợp sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thành phần Tin cậy
Thang đo thành phần tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.789. Nếu ta bỏ đi bất
kỳthang đo (biến) nào thì hệ số Cronbach’s Alphasẽ bị giảm đi. Trong đó các hệ
số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.521 > 0.3 nên
Bảng 3.5: Bảng kết hệ số Cronbach’s Alpha– Thành phần Tin cậy Cronbach’s Alpha= 0.789 Biến Diễn giải TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến
V17 Chính sách kinh doanh dành cho các
nhà thuốc là giống nhau 11.88 6.334 .524 .614
V18 Công ty quan tâm giải quyết các vấn
đề khách hàng cần 11.70 6.575 .582 .554
V19 Công ty luôn giữ chữ tín với khách
hàng 11.50 6.880 .521 .664
V20 Sản phẩm sản xuất bằng quy trình
hiện đại và an toàn 12.41 6.626 .562 .677 V21 Không có sai sót khi tính tiền và
giao sản phẩm. 12.22 6.187 .532 .765
Thành phần Đáp ứng
Bảng 3.6: Bảng kết quả Cronbach’s Alpha– Thành phần Đáp ứng
Cronbach’s Alpha= 0.815 Biến Diễn giải TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến V22 Khách hàng được phục vụ nhanh chóng, đúng hạn. 10.32 5.734 .415 .827
V23 Khách hàng luôn luôn được sự giúp
đỡ 10.71 5.586 .538 .737
V24 Khi cần đơn hàng là được xử lý ngay
và kịp thời 10.56 5.352 .600 .715
V25 Giao dịch được thực hiện nhanh
chóng sau khi ký kết. 10.23 5.645 .644 .700
V26 Giao dịch được thực hiện đúng như
những gì khách hàng yêu cầu. 10.97 5.217 .546 .734
V27 Công ty có sẵn nhiều chương trình
bán hàng cho khách hàng lựa chọn. 10.85 5.261 .632 .754
Thang đo thành phần đáp ứng có hệ số Cronbach’sAlpha là 0.815. Trong đó
các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.415 > 0.3
chóng, đúng hạn) có hệ số tương quan biến tổng là 0.415, đạt yêu cầu, khi bỏ biến
sẽ làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0.827 > 0.815. Tuy nhiên mức tăng lên này là không đáng kể nên tác giả đề nghị vẫn giữ lại biến quan sát này để
phân tích nhân tố khám phá.
Thành phần Sự hài lòng của khách hàng
Bảng 3.7: Bảng kết quả hệ số Cronbach’s Alpha– Thành phần Sự hài lòng khách hàng Cronbach’s Alpha= 0.835 Biến Thành phần đánh giá của khách hàng TB TĐ nếu bỏ biến PS TĐ nếu bỏ biến TQ biến tổng Alpha nếu bỏ biến
V28 Lợi ích của khách hàng nhận được cao hơn những công ty dược phẩm khác trên thị trường
9.67 4.474 .669 .801
V29 Pymepharco đáp ứng những kỳ vọng
của khách hàng 9.73 5.285 .696 .773 V30 Khách hàng hài lòng với dịch vụ phân
phối dược phẩm của Pymepharco 9.57 5.766 .734 .735
Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.835. Ngoài ra, các hệ số tương quan biến
tổng của các biến quan sát này thấp nhất là 0.669 > 0.3 nên các biến này khá phù hợp sử dụng trong phép phân tích nhân tố tiếp theo.
Tóm lại, sau khi kiểm tra độ tin cậy, với 30 biến ban đầu của thang đo chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, tất cả các biến đủ điều kiện để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá.
3.3.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 3.3.4.1 Phương pháp phân tích 3.3.4.1 Phương pháp phân tích
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật được
sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ sốdùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị
số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ
liệu.
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 trong tổng thể.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng
nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigevalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân
tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated
component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa
bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân
tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Cỡ mẫu trong nghiên cứu này là 300, như vậy có thể giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố ≥ 0.4 để hạn chế
loại biến. Ngoài ra, tác giả khi thực hiện loại các biến không phù hợp khi phân tích nhân tố khám phá EFA theo thứ tự: loại các biến cùng giải thích cho nhiều
nhân tố có hệ số tải nhân tố gần nhau (khoảng cách ước lượng 0.30) trước, sau đó
loại tiếp các biến có hệ số tải nhân tố bé hơn 0.4.
Tác giả phân tích nhân tố khám phá EFA riêng biệt cho biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm tránh trường hợp khi phân tích hồi quy tuyến tính sẽ không
có ý nghĩa vì hiện tượng các biến độc lập và phụ thuộc giải thích qua lại cho
3.3.4.2 Kết quả EFA cho biến độc lập
Bảng 3.8: Bảng kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
KMO 0.901
Sig 0.000
Eigen-value 1.112
Phương sai trích 51,721%
KMO = 0.901 > 0.5 nên mô hình phân tích là rất phù hợp.
Sig = 0.000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương
quan nhau trong tổng thể. Đồng thời phương sai trích = 51,721% > 50%, Eigen- value = 1.112 > 1 nên mô hình đủ điều kiện để phân tích nhân tố.
Sau khi dùng SPSS 16.0 chạy kết quả phân tích ma trận nhân tố đã xoay
đến lần thứ 3 với phương thức loại từng biến một theo thứ tự : V18,V19 với lý do
có hệ số tải nhân tố ≤ 0.4 và cùng giải thích cho nhiều thành phần với mức độ
ngang nhau. Các biến còn lại có hệ số tải nhân tố đạt tiêu chuẩn nghiên cứu, giá
trị nhỏ nhất 0.584 > 0.4.
Như vậy với 27 biến quan sát trong 5 thành phần (biến độc lập) sau khi đã kiểm tra độ tin cậy, qua bước phân tích nhân tố còn lại 25 biến quan sát. Đồng
thời được nhóm lại trong 4 thành phần chính. Dựa trên các biến mới sau khi phân tích nhân tố khám phá, tác giảđặt lại tên mới cho các thành phần trong nhóm biến độc lập. Kết qua phân tích nhân tố khám phá được thể hiện tại hình 3.9 và các tên gọi của các thanh phần mới như sau:
Thành phần năng lực phục vụ nhân viên: bao gồm các biến: V11, V8,
V7, V13, V10, V9, V12, V23, V6, V22, V24. Tất cả các biến cùng biểu hiện cho
những điểm nổi bật của nhân viên trong dịch vụ phân phối dược phẩm: kiến thức,
Bảng 3.9 : Kết quả EFA thành phần biến độc lập
Biến
Diễn giải các biến Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4
V11 Nhân viên luôn giải quyết khiếu nại của khách hàng
một cách thỏa đáng .731
V7 Nhân viên thể hiện sự quan tâm đến khách hàng. .729 V8 Nhân viên hiểu được nhu cầu đặt biệt của khách
hàng .711
V13 Nhân viên bao giờ cũng tỏ ra lịch sự, thân thiện với