CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2 Phương pháp nghiên cứu
2.2.2 Phương pháp xử lý thông tin
Thông tin sau khi thu thập được tác giả tiến hành xử lý bằng cách tổng hợp bằng phần mềm Exel và mã hóa dữ liệu để chuẩn bị cho khâu nhập số liệu vào phần mềm và sử dụng phần mềm để phân tích kết quả như bảng dưới đây:
Bảng 2.1: Mã hóa dữ liệu phỏng vấn Thang đo Biến mã
hóa Câu hỏi khảo sát
Sự tin cậy TC1 Chi nhánh luôn tuân thủ thời gian đã hứa thực hiện
Thang đo Biến mã
hóa Câu hỏi khảo sát
dịch vụ với khách hàng
TC2 Chi nhánh đảm bảo không xẩy ra các sai sót trong quá trình thực hiện dịch vụ
TC3 Chi nhánh cung cấp các sản phẩm đảm bảo chất lượng TC4 Chi nhánh thực hiện đúng và đầy đủ các cam kết kèm
theo trong quá trình thực hiện dịch vụ
Sự cảm thông
CT1 Nhân viên thể hiện được sự quan tâm tới khách hàng trong quá trình thực hiện dịch vụ
CT2 Nhân viên sẵn sàng trợ giúp và giải đáp mọi thắc mắc của khách hàng
CT3 Nhân viên có thái độ phục vụ tận tình, lịch sự
CT4 Chi nhánh sẵn sàng phối hợp với khách hàng trong các trường hợp khiếu nại, phàn nàn
Năng lực phục vụ
NL1 Các dịch vụ mà Chi nhánh cung cấp có sự đa dạng NL2 Khách hàng dễ dàng tìm được một dịch vụ phù hợp
với mong muốn
NL3 Các điểm bán hàng của công ty dễ dàng được tìm thấy NL4 Khách hàng không bao giờ phải chờ đợi để được phục
vụ tại các điểm bán hàng của Chi nhánh
Yếu tố hữu hình
HH1 Hình ảnh quảng cáo, logo của Chi nhánh dễ dàng được nhận ra và ghi nhớ
HH2 Cơ sở vật chất của các điểm bán hàng của Chi nhánh là gọn gàng, sạch sẽ
HH3 Khu vực điểm bán hàng của Chi nhánh rộng rãi, thoáng đãng
Thang đo Biến mã
hóa Câu hỏi khảo sát
HH4 Các ấn phẩm thông tin quảng bá sản phẩm của Chi nhánh rất bắt mắt
HH5 Đồng phục nhân viên dễ nhìn, dễ nhận biết
Giá cả dịch vụ
GC1 Mức giá các dịch vụ sản phẩm mà Chi nhánh cung cấp có tính cạnh cao so với thị trường
GC2 Mức giá là phù hợp với mong muốn của khách hàng GC3 Mức giá là tương ứng với chất lượng sản phẩm và dịch
vụ khách hàng được hưởng
Uy tín thương
hiệu
UT1 Thương hiệu của Chi nhánh mang lại cho khách hàng cảm giác tin tưởng
UT2 Thương hiệu của Chi nhánh mang lại cho khách hàng mong muốn gắn kết lâu dài
UT3 Hoạt động quảng cáo, tiếp thị của Chi nhánh có sự thu hút, ấn tượng
UT4 Thông tin quảng cáo sản phẩm dịch vụ đúng với thực tế
UT5 Chi nhánh luôn xem quyền lợi của khách hàng lên trên lợi ích của doanh nghiệp
Chất lượng dịch
vụ
HL1 Chất lượng dịch vụ của Chi nhánh hiện nay là tốt HL2 Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ của Chi nhánh
trong tương lai
HL3 Khách hàng sẽ giới thiệu đến bạn bè người thân để cùng sử dụng dịch vụ của Chi nhánh
HL4 Khách hàng sẽ không cân nhắc đến việc thay đổi đơn vị cung cấp dịch vụ dù có sự mời chào của các đối thủ
Thang đo Biến mã
hóa Câu hỏi khảo sát
cạnh tranh
Nguồn: Tác giả thiết kế trên cơ sơ tham tài liệu nghiên cứu trước 2.2.3 Phương pháp phân tích thông tin
-Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp phân tích thống kê mô tả chủ yếu được dùng để thống kê cho các mẫu quan sát. Mẫu quan sát ở đây là các khách hàng đang sử dụng sản phẩm dịch vụ của Chi nhánh xăng dầu Bắc Kạn về: giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi, kinh nghiệm làm việc, thu nhập hàng tháng. Trong phần này tác giả sẽ tính tần số cho từng nhóm biến và cho cả mẫu. Sử dụng bảng thang đo trong bảng 2.2
- Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpa
Hệ số 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 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2017), hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng yếu tố và tính tương quan điểm của từng yếu tố với điểm của tổng các yếu tố còn lại của phép đo. Hệ số Cronbach’s alpha trích trong (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) được tính theo công thức sau:
α = (1 )
1 2
1 2
T k
i i
k k
Trong đó:
α : Hệ số Cronbach’s alpha k : Số mục hỏi trong thang đo
2
T : Phương sai của tổng thang đo
2
i : Phương sai của mục hỏi thứ
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được.
Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994;
Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2017). Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2012). Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
Khi đánh giá độ phù hợp của từng item, những item nào có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 được coi là những item có độ tin cậy bảo đảm, các item có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đo
Đường dẫn: Analyze > Scale > Raliability Analysis
Kỹ thuật phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance) được dùng để kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm khi đánh giá các nhân tố. Hệ số Sig. lớn hơn 0.05 mới có thể khẳng định là phương sai của các nhóm bằng nhau.
Đường dẫn: Analyze > Compare Means > One-way ANOVA
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi phân tích xong Cronbach`s Alpha, người viết báo cáo tiếp tục phân tích EFA. Các biến có hệ số tải (factor loading) nhỏ hơn 05 trong EFA tiếp tục bị loại bỏ. Trong phân tích nhân tố khám phá phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp Principal component Analysis và phép xoay Varimax để phân tích nhóm các yếu tố, sau mỗi lần phân tích nhóm, ta phải tiến hành xem xét hai chỉ tiêu là hệ số KMO phải lớn hơn 0.6 và hệ số tải trong bảng Rotalted Component Matrix có giá trị lớn hơn 0.5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong nhân tố và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (mặc định của SPSS, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1). Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Andessen-1998)
Đường dẫn: Analyze > Dimension Reduction > Factor Phân tích hồi quy đa bội
Phương trình hồi quy có dạng: Y = β0+β1X1+ β2X2 +β3X3+ β4X4+
β5X5 + β6X56
Y: sự hài lòng của khách hàng đế chất lượng dịch vụ bán lẻ xăng dầu của công ty xăng dầu Bắc Thái
β0: hằng số X1: sự tin cậy X2: sự cảm thông X3: yếu tố hữu hình X4: năng lực phục vụ X5: giá cả
X6: uy tín thương hiệu
Khi đánh giá độ phù hợp của từng item, những item nào có hệ số tương