Thang đo được sử dụng phổ biến để đo lường chất lượng dịch vụ là thang đo SERVQUAL. Thang đo chất lượng dịch vụ này có 21 biến quan sát thuộc 5 nhóm thành phần của chất lượng dịch vụ như đã trình bày tại mục 2.5.1.
Nhóm thảo luận đã dùng thang đo SERVQUAL làm cơ sở để nghiên cứu sơ bộ. Tuy nhiên mỗi ngành dịch vụ tại mỗi thị trường có những đặc thù riêng, và ngành dịch vụ tổ chức tiệc cưới cũng có những đặc thù riêng của nó. Vì vậy nhiều biến quan sát của thang đo SERVQUAL có thể không phù hợp với loại hình dịch vụ môi giới BĐS. Do đó nghiên cứu định tính được thực hiện để điều chỉnh và bổ sung một số biến quan sát của thang đo tác động đến chất lượng dịch vụ.
Như vậy, kết quả nghiên cứu thông qua nghiên cứu định tính cho thấy, toàn bộ các chuyên viên cho rằng mức độ tin cậy, mức độ đáp ứng, năng lực phục vụ, mức độ đồng cảm và phương tiện vật chất hữu hình đều tác động đến sự hài lòng của khách về chất lượng dịch vụ môi giới. Các thành phần của thang đo Servqual được giữ nguyên không đổi; tuy nhiên cần phải điều chỉnh và bổ sung một số biến quan sát cho phù hợp với dịch vụ. Các biến quan sát được trình bày tại bảng 3.6.
Bảng 4. 6 Các biến quan sát Nhóm Nhân tố Các biến Phương tiện vật chất hữu hình
Vchh01. Bãi đậu xe của công ty Thông Hiệp thuận tiện cho khách hàng
Vchh02. Trụ sở làm việc, nơi các văn phòng đại diện của Công ty Thông Hiệp thuận tiện cho khách hàng đi lại.
Vchh03. Phòng ốc, nơi làm việc, tài liệu công ty TH phát cho khách hàng trong lúc chờ đợi phải tốt.
Vchh04. Nhân viên công ty TH ăn mặc đẹp, lịch sự.
Vchh05. Cơ sở vật chất công ty TH rất bắt mắt
Vchh06. Mức độ hài lòng chung về phương tiện vật chất hữu hình. Độ tin cậy Dtc07. Công ty TH thực hiện hợp đồng đúng thời gian đã hứa.
Dtc08. Khi khách hàng gặp khó khăn, công ty TH sẽ chứng tỏ mối quan tâm thật sự muốn giải quyết khó khăn.
Dtc09. Thủ tục giấy tờ của công ty TH rất thuận tiện, nhanh chóng và chính xác.
Dtc10. Dịch vụ môi giới của công ty TH rất tốt, rõ ràng, minh bạch cho khách hàng.
Dtc11. Nhân viên công ty TH phải có kiến thức nhiều về BĐS, làm việc có uy tín.
Dtc12. Mức độ hài lòng chung về độ tin cậy Sự cảm
thông
Sct13. Khi khách hàng gặp khó khăn, công ty TH tìm hiểu nguyên nhân và cùng đưa ra giải pháp phù hợp.
Sct14. Công ty TH quan tâm đến lợi ích khách hàng.
đổi theo yêu cầu riêng của khách hàng.
Sct16. Với khả năng tài chính và nhu cầu của khách hàng, công ty luôn tư vấn nên mua sản phẩm nào là phù hợp.
Sct17. Mức độ hài lòng chung về sự cảm thông. Năng lực
phục vụ
Nlpv18. Đồng phục, cách tiếp chuyện và cách làm việc của nhân viên công ty TH tạo niềm tin cho ông/bà
Nlpv19. Nhân viên của công ty TH sẵn sàng đi cùng khách hàng đến nơi có sản phẩm để cùng xem lợi thế.
Nlpv20. Uy tín của công ty trên thị trường BĐS tạo sự an tâm cho ông/bà khi làm việc.
Nlpv21. Nhân viên công ty TH coi lợi nhuận của khách hàng như là của chính mình, nhiệt tâm, thông báo thông tin cho khách hàng.
Nlpv22. Mức độ hài lòng chung về năng lực phục vụ của công ty. Khả năng
đáp ứng Kndu23Kndu24. Ông/ bà luôn được nhân viên công ty TH phục vụ ngay.. Khi có sai sót (có thể là từ hai phía) cách giải quyết của công ty TH là nhanh chóng, linh động.
Kndu25. Khi giá cả thị trường thay đổi, quý khách hàng được sự thông báo từ phía công ty TH một cách chính xác, cụ thể.
Kndu26. Mức độ hài lòng chung về khả năng đáp ứng 4.4.3 Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc phát bảng câu hỏi bằng cách gửi trực tiếp đến khách hàng tại nơi làm việc tại Công ty hoặc có thể gặp họ ở một nơi khác, yêu cầu họ điền thông tin vào và thu lại bảng câu hỏi. Quy mô mẫu là 165 khi có được tất cả bảng câu hỏi đã trả lời, sinh viên sử dụng phần mềm SPSS để phân tích số liệu thu được.
4.4.3.1 Xác định biến quan sát
Các biến quan sát được thiết lập thông qua sơ đồ hiệu chỉnh thang đo như đã trình bày.
4.4.3.2 Xác định hình thức trả lời
Hình thức trả lời được chọn là Likert (Likert – type). Người trả lời có một loạt các đáp án và họ sẽ chọn đáp án phù hợp với suy nghĩ của họ nhất, cụ thể là:
Bảng thang đo Likert
1 2 3 4 5 Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Không có ý kiến Đồng ý Hoàn toàn đồng ý
Những thuận lợi của hình thức trả lời này:
- Cho phép người trả lời bày tỏ quan điểm của mình về từng vấn đề cụ thể. - Kết quả trả lời có thể dùng cho phương pháp thống kê.
- Thuận lợi khi hỏi cũng như tính toán.
Từ kết quả nghiên cứu thống kê của Lissitz & Green (1975), số cấp trả lời là 2, có độ tin cậy thấp hơn số cấp trả lời là 5. Ngoài ra khi tăng số cấp hơn 5 thì độ tin cậy không tăng thêm nữa, do đó số cấp trả lời của bảng câu hỏi này là 5.
4.4.3.3 Thiết kế bảng câu hỏi
Từ nhu cầu thông tin thu thập của đề tài, nội dung bảng câu hỏi được xây dựng nhằm thu thập những thông tin cần thiết. Bảng câu hỏi bao gồm:
Phần 1: lời chào ban đầu của công ty đến khách hàng, hướng dẫn cách trả lời. Phần 2: tiếp nhận ý kiến của khách hàng khi nghĩ đến công ty.
Phần 3: khách hàng cảm nhận như thế nào khi làm việc với công ty Thông Hiệp
Phần 4: phần thông tin riêng của khách hàng, thông tin của người phỏng vấn. Và sau cùng là lời chúc sức khỏe.
4.4.3.4 Phương pháp thu thập dữ liệu định lượng
Mục đích: dựa vào kết quả nghiên cứu định tính, chúng ta sẽ hoàn thiện bản câu hỏi để tiến hành thu thập dữ liệu định lượng. Sau đó, phân tích các dữ liệu thu thập được nhằm tìm ra câu trả lời chính xác nhất cho vấn đề nghiên cứu.
4.4.3.5 Phương pháp thực hiện
Tác giả thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn những khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ môi giới bất động sản thông qua bản câu hỏi.
4.4.3.6 Thiết kế mẫu Cỡ mẫu
• Trong quá trình thiết kế nghiên cứu, việc xác định kích thước mẫu rất quan trọng. nhà nghiên cứu phải luôn cân nhắc giữa các yếu tố: thời gian , chi phí, nhân lực và độ chính xác của thông tin thu được.
• Thông thường, mẫu càng nhỏ thì độ chính xác của thông tin thu được giảm nhưng thuận tiện về thời gian và chi phí. Ngược lại, khi mẫu lớn thì tính đại diện của mẫu cho tổng thể càng cao, hiệu quả về mặt thôngs kê cao nhưng hiệu quả về mặt kinh tế thấp.
• Cỡ mẫu trong nghiên cứu được xác định theo kinh nghiệm ( Bellon, 1989), kích thước mẫu tỉ lệ so với biến là 5:1. Hair và cộng sự (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. trong nghiên cứu này, tác giả cũng sử dụng kích thước mẫu tỉ lệ so với biến là 5:1. Trong bản câu hỏi này tác giả sử sụng 35 biến nên số mẫu cần lấy là 165 . để đảm bảo tỉ lệ hồi đáp tác giả đã phát ra 200 , thu về được 187 bản. Sau khi làm sạch dữ liệu, 174 bản phù hợp, như vậy cỡ mẫu đảm bảo được số mẫu cần phân tích.
4.4.3.7 Phương pháp lấy mẫu
Có hai phương pháp lấy mẫu là phương pháp lấy mẫu xác suất và phi xác suất. trong từng phương pháp có các cách lấy mẫu khác nhau:
• Phương pháp lấy mẫu xác suất là phương pháp mà nhà nghiên cứu biết trước được xác suất tham gia vào mẫu của phần tử. lấy mẫu theo phương pháp xác suất phải gắn chặt với hệ thống danh sách chính xác, không cho phép lựa chọn tùy tienejvaf tuân thep quy luật toán. Tuy nhiên thực tế, khó có danh sách đầy đủ và khó thực hiện khi tổng thể lớn. khi lấy mẫu xác suất thì các thông số của nó có thể dùng để ước lượng hoặc kiểm nghiệm thông số tổng thể.
• Phương pháp chọn mẫu phi xác suất là phương pháp chọn các phần tử tham gia vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên. Khi lấy mẫu theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất, nhà nghiên cứu chọn mẫu theo danh sách chủ quan của mình như theo sự thuận tiện, phám đoán. Thuận lợi của phương pháp chọn mẫu phi xác suất là tiết kiệm thời gian và chi phí. Nhược điểm của phương pháp này là kết quả thu được không đại diện tổng thể. Vì vậy, khi tiến hành lấy mẫu phi xác suất thì việc diễn dịch cần phải cẩn thận hơn.
• Mặt khác, do hạn chế về thời gian và kinh phí, tác giả sẽ chọn mẫu phi xác suất theo phương pháp thuận tiện. đây là phương pháp chọn mẫu phổ biến nhất và có khả năng đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
Dữ liệu định lượng sẽ được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua các kênh sau:
Nguồn lấy dữ liệu Số mẫu thu về Tỉ lệ phần trăm
Tại sàn giao dịch bất động sản công ty
Thông Hiệp 73 bản 42%
Khảo sát online 50 bản 28.7%
Khảo sát các đối tượng trong danh sách của công ty đã từng sử dụng dịch vụ môi giới tại công ty
51bản 29.3%
Tổng 174 bản 100%
4.5. CÁCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU4.5.1. Phân tích định lượng 4.5.1. Phân tích định lượng
Sau khi dữ liệu được thu thập về, tác giả tiến hành lọc dữ liệu (loại bỏ những dữ liệu không phù hợp có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích). Số lượng mẫu phù hợp sẽ được mã hóa và nhập vào phần mềm SPSS 13.0. Tiếp tục tác giả sẽ tiến hành phân tích dữ liệu như sau:
4.5.2. Thống kê mô tả
Mô tả về các dữ liệu thu thập được gồm mô tả các biến định danh và mô tả các biến trong thang đo chất lượng dịch vụ.
Đối với các biến định danh, xem xét số lần được chọn và phần trăm được chọn.Còn những biến quan sát trong thang đo chất lượng dịch vụ. Tác giả xem xét nhiều giá trị như: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, đặc biệt là hai hệ số skewness và kurtosis. Nếu hai hệ số này nằm trong [-1, +1] thì phân phối của các biến quan sát trong thang đo gần giống với phân phối chuẩn.
4.5.3. Phân tích độ tin cậy
Trong phân tích này tác giả dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số này là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu.
Vì nếu không, chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến, theo đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) <0.3 và thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số
Cronbach’s Alpha >0.6. Sau khi loại bỏ những biến không phù hợp, những biến còn lại được đem vào để phân tích nhân tố.
4.5.4. Phân tích nhân tố
Định nghĩa: Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu.
Phân tích nhân tố nhằm xác định các nhân tố từ các phát biểu của từng thuộc tính và nhóm các phát biểu này thành các nhân tố mới. Mục đích của phân tích nhân tố nhằm gom các biến có mối tương quan lại với nhau thành những biến mới. Tác giả sử dụng những biến mới này để đi phân tích hồi quy, từ đó xem xét sự ảnh hưởng của các yếu tố đó lên sự hài lòng và lòng thành khách hàng. Các tiêu chuẩn mà tác giả đã áp dụng để phân tích nhân tố bao gồm:
- Hệ số KMO (Kaiser – Mayer – Olkin) ≥ 0.5, mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤0.05. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau (các biến đo lường phản ảnh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung), kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về 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 với nhau trong tổng thể. Còn hệ số Kaiser – Mayer – 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) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp.
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser criterion): loại bỏ những nhân tố kém quan trọng. Chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng có eigenvalue không nhỏ hơn 1.0 (Garson, 2003), Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Varance explained criteria): tổng phương sai trích không nhỏ hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
4.5.7. Phân tích hồi quy
Xem xét hệ số tương quan: sau khi phân tích nhân tố sẽ có sự tạo thành các nhân tố độc lập. Từ đây ta phân tích tương quan để kiểm định mức độ tương quan của các nhân tố độc lập này. Nếu các nhân tố này tương quan yếu sẽ là điều kiện để phân tích hồi quy. Vì
kiểm định tương quan giữa các định lượng ( thang metric) nên ta sẽ thực hiện tương quan hệ số Pearson với ý nghĩa của hệ số tương quan r như sau:
- Nếu giá trị tuyệt đối của r >0.8: tương quan giữa 2 biến rất mạnh. - Nếu giá trị tuyệt đối của r = 0.6 – 0.8: tương quan giữa 2 biến mạnh. - Nếu giá trị tuyệt đối của r = 0.4 – 0.6: tương quan giữa 2 biến trung bình. - Nếu giá trị tuyệt đối của r = 0.2 – 0.4: tương quan giữa 2 biến yếu.
- Nếu giá trị tuyệt đối của r < 0.2: không có tương quan giữa 2 biến, hoặc có thì rất ít
Phân tích hồi quy nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng giữa biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong phân tích hồi quy tác giả xem xét các điều kiện sau:
- Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau hay không, thông qua quan sát hệ số Tolerance hoặc VIF, nếu hệ số VIF ≤ 2 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư và các biến thông qua 2 hệ số: Skewness và Kurtosis.
- Phương sai không đổi (Homoscedasticity): kiểm định phương sai của sai số không đổi thông qua quan sát phần dư.
- Kiểm định tự tương quan, yêu cầu các phần dư không có quan hệ với nhau, dùng thống kê kiểm định Durbin – Watson.
Sau khi xem xét các điều kiện trên. Dựa vào bảng kiểm định hệ số hồi quy nếu hệ số Sig.<0.05 thì hệ số beta tương ứng sẽ được chọn để xem xét sự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
CHƯƠNG V: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với việc đưa ra quy trình nghiên cứu gồm hai phần chính là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Kết quả của nghiên cứu định tính là bảng câu hỏi, bảng này dùng cho nghiên cứu định lượng thông qua việc thu thập thông tin và đánh giá của khách hàng. Sau khi thu thập thông tin xong, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 13.0. Trong chương này, tác giả sẽ trình bày phần kết quả nghiên cứu bao gồm: thống kê mô tả, phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phám, phân tích hồi quy.