Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, người viết sẽ đảm bảo hoàn toàn việc sử dụng dữ liệu một các hiệu quả và trung thực nhất. Mọi số liệu có được từ bộ dữ liệu của dự án sẽ không bị thay đổi trong toàn bộ bài nghiên cứu, nếu có câu hỏi hay nhân tố nào không phù hợp cho bài nghiên cứu người viết sẽ trình bày cụ thể trong Chương 4. Dù kết quả cuối cùng hoàn toàn tốt hay chưa thực sự tốt như dự kiến của người viết thì cũng sẽ được phản ánh chính xác, đảm bảo không xảy ra tình trạng thay đổi, bóp méo dữ liệu và kết quả phân tích dẫn đến quả sai lệch và không phản ánh đúng thực tế.
Bên cạnh đó, mọi sự tham khảo về kiến thức hay các phương pháp thực hiện nghiên cứu nếu có sử dụng trong bài sẽ được người viết dẫn nguồn, trích dẫn đầy đủ và cụ thể, đảm bảo không có tình trạng sử dụng nghiên cứu của tác giả khác một cách trái phép.
3.6 Các bƣớc xử lí số liệu bằng SPSS
SPSS (Statistical Product and Services Solutions) là một phần mềm thống kê,
được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu xã hội như tâm lý học, tiếp thị và xã hội học. SPSS được biết đến như một trong những phần mềm hữu ích và thuận tiện nhất giúp người sử dụng làm việc với dữ liệu định lượng. Hiện nay, SPSS ngày càng
được sử dụng nhiều hơn trong nghiên cứu thị trường và cả lĩnh vực quản trị, bởi các nhà nghiên cứu xã hôi, y tế, các công ty cần phân tích kết quả nghiên cứu thị trường, các chính phủ…
Ban đầu phần mềm SPSS có tên “Gói thống kê cho khoa học xã hội” (Statistical Package for the Social Sciences), sau này được đổi thành “Sản phẩm thống kê và Giải pháp dịch vụ” (Statistical Product and Service Solutions) đã cho thấy sự đa dạng trong mục đích sử dụng của phần mềm này. Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull và Dale H. Bent đã phát triển SPSS năm 1968. Hiện nay, SPSS là một trong những phần mềm phân tích số liệu phổ biến và mạnh nhất với trên 250.000 khách hàng sử dụng trên toàn thế giới.
Như vậy, đối với việc nghiên cứu sự thỏa mãn của khách hàng – một vấn đề xã hội, sử dụng phần mền như SPSS là hoàn toàn thích hợp để có được kết quả phân tích chính xác nhất.
Sau khi quyết định lựa chọn phần mềm SPSS để thực hiện phân tích dữ liệu, người viết thực hiện các thao tác với phần mềm này như sau:
- Thống kê mô tả các biến
- Kiểm định độ tin cậy của các biến
- Tạo biến cho mô hình
- Chạy hồi quy, tương quan và kiểm định lại mô hình
Bộ câu hỏi của dự án bao gồm 12 tiêu chí đánh giá, trong đó 6 tiêu chó đo lường sự tham gia của khách hàng và 6 tiêu chí đánh giá sự thỏa mãn của họ dưới góc nhìn của doanh nghiệp sản xuất. Nhằm giúp người đọc dễ theo dõi kết quả phân tích của bài nghiên cứu, người viết đã đổi mã của các câu hỏi có trong bộ dữ liệu một cách hợp lý hơn với từng biến, cụ thể có trong bảng sau:
Bảng 3.3: Bảng mã câu hỏi dùng trong bài nghiên cứu Mã trong
bộ dữ liệu
Nội dung câu hỏi Kí hiệu trong bài
Qscon01 Chúng tôi thường xuyên liên lạc với khách hàng STG_1 Qscon04 Khách hàng phản hồi về chất lượng và việc
thực hiện giao hàng của chúng tôi
STG_2
Qscon08 Chúng tôi thường xuyên khảo sát nhu cầu của khách hàng
STG_3
Qscor02 Khách hàng hiếm khi tới thăm nhà máy STG_4 Qscon07 Chúng tôi cố gắng để đáp ứng tốt nhất nhu cầu
của khách hàng
STG_5
Qscon06 Khách hàng chủ động tham gia vào quá trình thiết kế sản phẩm của chúng tôi
STG_6
Qscsn01 Khách hàng hài lòng với sản phẩm, dịch vụ mà chúng tôi cung cấp.
STM_1
Qscsn06 Khách hàng luôn hài lòng với sản phẩm của chúng tôi trong 3 năm qua.
STM_2
Qscor07 Nhìn chung mức độ hoàn thành về chất lượng của chúng tôi trong 3 năm qua khá thấp, cân xứng với các chỉ tiêu công nghiệp.
STM_3
Qscsn02 Khách hàng hài lòng với các phản ứng của chúng tôi với vấn đề mà họ gặp phải.
STM_4
Qscsn05 Tiêu chuẩn của khách hàng đưa ra luôn được chúng tôi đáp ứng.
STM_5
CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG MỐI QUAN HỆ GIỮA SỰTHAM GIA CỦA KHÁCH HÀNG VÀ SỰ THỎA MÃN KHÁCH HÀNG TRONG CÁC
CÔNG TY SẢN XUẤT
Phần kết quả nghiên cứu sẽ trình bày kết hợp giữa việc giới thiệu cách thức kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố, thống kê suy diễn với kiểm định sự bằng nhau của các tổng thể con và phân tích hồi quy tuyến tính với kết quả thực nghiệm tương ứng.
4.1 Thống kê mô tả
Kết quả thống kê mô tả phản ánh tổng quan về mẫu nghiên cứu được sử dụng trong bài, về số lượng mẫu, lượng các câu trả lời hợp lệ, loại hình các doanh nghiệp tham gia trả lời bộ câu hỏi của dự án,… qua đó cho thấy phần nào tính tin cậy của bộ dữ liệu dùng cho bài nghiên cứu
4.1.1 Mô tả biến định tính
Bảng 4.1 cho biết số liệu mô tả của các biến định tính có được từ bộ dữ liệu của dự án HPM. Các biến này bao gồm Quốc gia, Ngành công nghiệp tham gia khảo sát, Loại hình doanh nghiệp và Đối tượng trả lời câu hỏi.
Bảng 4.1: Bảng kết quả thống kê mô tả biến định tính – Quốc gia Country
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Germany 979 31.0 31.0 31.0 Italy 427 13.5 13.5 44.6 Japan 695 22.0 22.0 66.6 South Korea 596 18.9 18.9 85.5 United States 458 14.5 14.5 100.0 Total 3155 100.0 100.0 Nguồn SPSS
Nhìn vào kết quả trên nhận thấy, có tất cả 3155 câu trả lời đến tức các nhà máy thuộc 5 quốc gia gồm Đức, Ý, Nhật Bản, Hàn Quốc và Mỹ tham gia trả lời câu hỏi, trong đó các câu trả lời đến từ Đức chiếm tỷ lệ cao nhất (31%)
Bảng 4.2: Bảng kết quả thống kê mô tả biến định tính – Ngành công nghiệp Industry
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Electronics 905 28.7 28.7 28.7 Machinery 1076 34.1 34.1 62.8 Transportation 1174 37.2 37.2 100.0 Total 3155 100.0 100.0 Nguồn SPSS
Vòng 3 của dự án có 1174 người trả lời khảo sát thuộc ngành Giao thông trong khi đó số liệu cho ngành Điện tử và Máy móc lần lượt là 905 và 1076.
Bảng 4.3: Bảng kết quả thống kê mô tả biến định tính – Loại hình doanh nghiệp
World class vs. traditional
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1025 32.5 32.5 32.5 Traditional 1003 31.8 31.8 64.3 World-class 1127 35.7 35.7 100.0 Total 3155 100.0 100.0 Nguồn SPSS
Từ bảng nhận thấy, trong số các doanh nghiệp được khảo sát, doanh nghiệp theo loại hình truyền thống chiếm 31.8%trong khi đó các doanh nghiệp theohướng hiện đại nhất chiếm 35.7%.
Về đối tượng trả lời câu hỏi, vị trí giám sát và quản lý lao động trực tiếp là nhũng người đóng góp nhiều nhất, chiếm 30.7% và 17.8% số người tham gia trả lời câu hỏi. Lượng các nhà quản lý như quản lý nhân sự, quản lý chất lượng, quản lý hệ thống thông tin,…tham gia trả lời bảng khảo sát chiếm tỉ lệ không cao và chênh lệch nhau không đáng kể.Đây là kết quả hợp lý bởi các vị trí như giámsát và quản lý nhân công là những người có cơ hội thường xuyên tiếp xúc với dây chuyền sản xuất cũng như khách hàng nhiều hơn. Xét về tổng thế, các đối tượng quản lý tham gia trả lời khảo sát giúp kết quả trở nên khách quan và chính xác hơn. Số liệu cụ thể có trong Bảng 4.4:
Bảng 4.4: Bảng kết quả thống kê mô tả biến định tính – Đối tƣợng trả lời khảo sát
Survey respondent category
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid
Plant accounting manager 147 4.7 4.7 4.7
Direct labor 969 30.7 30.7 35.4
Human resources manager 150 4.8 4.8 40.1
Inventory manager 153 4.8 4.8 45.0
Information systems
manager 153 4.8 4.8 49.8
Production control manager 154 4.9 4.9 54.7
Member of product development team 149 4.7 4.7 59.4 Process engineer 155 4.9 4.9 64.3 Plant manager 152 4.8 4.8 69.2 Plant superintendent 254 8.1 8.1 77.2 Quality manager 158 5.0 5.0 82.2 Supervisor 561 17.8 17.8 100.0 Total 3155 100.0 100.0 Nguồn SPSS
4.1.2 Mô tả biến định lượng
Bảng 4.5: Mô tả số liệu của các biến định lƣợng Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Plant identification number 3155 101 627 347.96 161.142
Respondent number within the
survey respondent category 3111 1 10 2.18 1.996
Valid N (listwise) 3111
Dựa vào bảng có thể thấy, trong số 3155 người được hỏi, có 3111 người thực hiện việc làm khảo sát và hồi đáp lại. Bảng bên dưới cho biết dữ liệu thu về từ từng câu hỏi liệu có phân phối chuẩn và có đủ thích hợp dùng để phân tích nhân tố hay không.
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Skewness
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error
STG_1 1610 1 7 5.03 1.589 -.771 .061 STG_4 1624 1 7 5.24 1.505 -.930 .061 STG_2 1619 1 7 5.40 1.232 -.778 .061 STG_6 1590 1 7 4.42 1.423 -.303 .061 STG_5 1628 1 7 6.06 .928 -1.219 .061 STG_3 1600 1 7 5.20 1.288 -.600 .061 STM_1 1615 1 7 5.27 1.118 -.726 .061 STM_4 1609 1 7 5.06 1.169 -.457 .061 STM_6 1599 1 7 5.44 1.172 -.756 .061 STM_5 1622 1 7 5.18 1.212 -.687 .061 STM_2 1613 1 7 5.11 1.184 -.612 .061 STM_3 1613 1 7 5.09 1.459 -.656 .061 Valid N (listwise) 1518 Nguồn SPSS
Xét về độ phân phổi chuẩn của các chỉ tiêu đánh giá (các câu hỏi), hệ số Skenewes của tất cả các câu đều nhỏ hơn 0 cho thấy phân phối lệch trái. Nếu giá trị của hệ số Skewness nằm ngoài khoảng từ -2 đến 2 có nghĩa phân phối này không chuẩn và tất cả các số liệu trở nên vô nghĩa và ngược lại. Như vậy, hệ số Skewness ở đây nằm trong khoảng quy định cho thấy dữ liệu phân phối chuẩn.
4.2 Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha
Việc đánh giá độ tin cậy của bảng hỏi có thể được thực hiện bởi hệ số Cronbach’s Alpha (Cronbach, 1984), hệ số được xem là quan trọng nhất dựa trên số lượng các biến của bảng hỏi cũng như sự tương quan giữa các biến. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và các biến rác trong mô hình. Theo Nunnally và Bernstein (1994), Robert và Matthew (1994), chỉ những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correclation) lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 được chấp nhận và thích hợp để tiếp tục nghiên cứu ở các bước sau.
var) )(cov/ 1 ( 1 var) (cov/ Kk A Trong đó: a: hệ số cronbach Alpha k : số mục hỏi được kiểm tra
cov/var : hệ số tương quan trung bình giữa các cặp biến quan sát
Đánh giá độ tinh cậy thang đo qua hệ số Cronbach Alpha α:
0,8 ≤ α < 1,0 Thang đo lường tốt 0,7 ≤ α < 0,8 Thang đo sử dụng được
α ≥ 0,6 Sử dụng được đối với khái niệm nghiên cứu mới
(Nguồn Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Để kiểm định các biến quan của mỗi thang đo trước khi tiến hành phân tích nhân tố, người viết đã tuân thủ thực hiện theo các bước dưới đây:
Bƣớc 1: Dùng phầm mềm SPSS 20.0 xuất ra kết quả kiểm định thang đo lường bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Bƣớc 2: Loại bỏ những biến rác bằng cách nếu thấy biến nào trong phần kết quả có
hệ số tương quan với biến tổng thấp hơn 0,3 thì loại bỏ biến đó ra khỏi thang đo trước khi tiến hành phân tích nhân tố.
Bƣớc 3: Bằng cách loại trừ các biến quan sát có mức độ tương quan thấp trong thang đo, người phân tích sẽ thu được hệ số Cronbach’s Alpha tốt hơn nên cần loại trừ cho đến khi chọn được hệ số tốt nhất nhằm đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha đạt tiêu chuẩn α ≥ 0,6.
4.2.1 Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự tham gia của khách hàng hàng
Biến Involvement (Sự tham gia của khách hàng) của giả thuyết H3 bao hàm 2 biến Interaction của giả thuyết H1 và và Activenss của giả thuyết H2 nên chỉ cần kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự tham gia của khách hàng, người viết sẽ có được kết quả cho cả 2 biến còn lại. Bộ câu hỏi của dự án HMP bao gồm 6 câu hỏi, tương ứng với 6 tiêu chí đánh giá Sự tham gia của khách hàng nói chung.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự tham gia của khách hàng (lần 1)
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.669 6
Nguồn SPSS
Thang đo nhân tố Sự tham gia của khách hàng gồm 6 biến quan sát, thu về 1558 mẫu.Dựa vào kết quả kiểm định có thể thấy hệ số Cronbach's Alpha của biến Sự tham gia của khách hàng đạt mức 0.669 (nằm trong khoảng 0.6 đến 0.9) chứng tỏ thang đo này đủ độ tin cậy để tiếp tục phân tích. Do câu hỏi mã STG_4 có hệ số Cronbach’s alpha là 0.691, lớn hơn số liệu cho biến lớn Sự tham gia của khách hàng, người viết quyết định loại bỏ biến quan sát này để thu được hệ số Cronbach’s alpha cao hơn. Đồng thời biến này cũng có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, không phù hợp để phân tích nhân tố nên sẽ được loại bỏ.
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted STG_1 26.32 16.003 .472 .600 STG_4 26.14 18.997 .234 .691 STG_2 25.97 17.882 .479 .602 STG_6 26.94 17.972 .364 .640 STG_5 25.31 19.431 .493 .613 STG_3 26.18 17.925 .438 .614
Kết quả hệ số kiểm định thu được sau lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của biến Sự tham gia của khách hàng lúc này đạt 0.692, đã tăng lên sau khi loại bỏ biến quan sát STG_4. Như vậy, các biến quan sát đều đã thỏa mãn điều kiện và đủ độ tin cậy cho các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Sự tham gia của khách hàng (lần 2)
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.692 5
Nguồn SPSS
4.2.2 Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự thỏa mãn của khách hàng
Nhìn vào bảng có thể thấy, biến Sự hài lòng của khách hàng có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0.811, một kết quả tương đối cao và hoàn toàn nằm trong khoảng cho phép nên thang đo này đủ độ tin cậy trong sử dụng phân tích nghiên cứu. 6 biến quan sát cho biến lớn Sự thỏa mãn của khách hàng cũng hoàn toàn đủ độ tin cậy. Có thể thấy biến quan sát STM_3 có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.811, tuy nhiên biến này có hệ số tương quan biến tổng phù hợp, nằm trong khoảng cho phép để phân tích nhân tố nên người viết quyết định không loại bỏ biến này.
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted STG_1 21.10 11.599 .466 .639 STG_2 20.75 13.041 .504 .619 STG_6 21.72 13.178 .371 .678 STG_5 20.09 14.542 .506 .635 STG_3 20.95 13.159 .449 .641
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến Sự thỏa mãn của khách hàng
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.811 6
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted STM_1 25.87 19.540 .694 .757 STM_4 26.08 19.704 .634 .768 STM_6 25.70 21.509 .438 .809 STM_5 25.96 19.644 .613 .772 STM_2 26.03 19.213 .679 .758 STM_3 26.04 20.017 .428 .821 Nguồn SPSS 4.3 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố thường được dùng trong quá trình xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm định tính đơn khía cạnh của đo lường (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Phương pháp phân tích nhân tố giúp ta đo lường các biến mà đặc tính của chúng là không thể đo lường bằng một câu hỏi mà cần có sự tổng hợp gián tiếp nhiều câu hỏi khác nhau. Như vậy, phân tích nhân tố vừa giúp ta rút gọn tập hợp nhiều biến thành một số biến tương đối ít đồng thời kiểm tra độ kết dính hay độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.