28 biến quan sát đủ tiêu chuẩn đưa vào phân tích EFA để đánh giá chất lượng dịch vụ được đưa vào phân tích nhân tố : (Kết quả cụ thể xin xem phụ lục 5)
Kết quả EFA lần 1 cho thấy có 5 yếu tố trích được tại eivagenvalue là 1.503 và phương sai trích đạt yêu cầu 61,216%. Hệ số KMO = 0.916. Tuy nhiên các biến tc1 không đạt tiêu chuẩn (có trọng số không đạt <0.4). nên loại bỏ biến này và tiếp tục đưa vào phân tích EFA lần 2.
Kết quả phân tích EFA lần 2 với 27 biến còn lại cho thấy có 5 yếu tố được trích tại Eigenvalue bằng 1.048 với phương sai trích được là 62,225%, và KMO=0.915. mức ý nghĩa sig.=0.00 ,loại tc4
Kết quả phân tích EFA lần 3, với 26 biến đạt giá trị phân biệt tại Eigenvalue bằng 1.031 với KMO=0.918, mức ý nghĩa sig.=0.00., phương sai trích được 63,038%. Như vậy, các thang đo trong mô hình đạt giá trị phân biệt.
Bảng 3.3 Kết quả phân tích nhân tố lần 3 (Đạt giá trị phân biệt). Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 ct2 .759 ct1 .727 gc4 .697 db2 .633 gc3 .611 ct3 .578 db3 .566 du4 .551 .436 du1 .752 tc2 .690 tc5 .641 .455 du2 .636 .436 du3 .582 tc3 .517 .580 db1 .507 hh4 .755 hh5 .712 hh3 .683 hh1 .669 hh2 .645 cl3 .813 cl4 .653 cl2 .561 cl1 .429 .507 gc1 .677 gc2 .410 .498
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 8 iterations.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.918
Approx. Chi-Square 2.831E3
Df 325
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
3.3.3 Điều chỉnh mô hình và các giả thiết nghiên cứu sau phân tích EFA
Mô hình lý thuyết được trình bày ở chương 2 có 8 khái niệm nghiên cứu, với 31 mục hỏi, sau khi đã qua các bước đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và xoay nhân tố EFA, thực hiện việc loại biến và điều chỉnh thang đo cuối cùng có 6 thành phần, trong đó sự hài lòng là khái niệm phụ thuộc (với 3 mục hỏi), 5 khái niệm còn lại là những khái niệm độc lập và được giả định là các yếu tố tác động vào sự hài lòng của người sử dụng (với 20 mục hỏi). Cụ thể như sau :
Hài lòng là khái niệm phụ thuộc, ký hiệu hlc gồm 3 biến: hlc1, hlc2, hlc3 5 khái niệm độc lập bao gồm:
(1) Độ hữu hình ký hiệu hh gồm 5 biến : hh1, hh2, hh3, hh4, hh5 (2) Độ đáp ứng ký hiệu du gồm 4 biến : du1, du2, du3, du4. (3) Độ cảm thông ký hiệu ct gồm 2 biến : ct1, ct2,ct3
(4) Giá cả ký hiệu gc gồm 4 biến : gc1,gc2, gc3,gc4.
(5) Chất lượng thuốc ký hiệu cl gồm 4 biến : cl1, cl2, cl3, cl4. Mô hình này sẽ được dùng để kiểm định hai nhóm giả thuyết
* Nhóm giả thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng cảm nhận của dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
H1: Độ hữu hình quan hệ dương với Sự hài lòng, nghĩa là phương tiện hữu hình được khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng về chất lượng càng cao và ngược lại.
H2 : Độ đáp ứng quan hệ dương với Sự hài lòng H3 :Độ cảm thông quan hệ dương với Sự hài lòng H4: Giá cả thuốc quan hệ dương với Sự hài lòng
* Nhóm giả thuyết về sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng theo các biến nhân khẩu học và đặc điểm sử dụng.
H8-1 : Sự hài lòng có khác biệt theo giới tính H8-2 : Sự hài lòng có khác biệt theo độ tuổi
H8-3 : Sự hài lòng có khác biệt theo tình trạng hôn nhân H8-4 : Sự hài lòng có khác biệt theo khu vực sinh sống H8-5: Sự hài lòng có khác biệt theo thu nhập
H8-6: Sự hài lòng có khác biệt theo mức độ thường xuyên mua thuốc.
3.4. Tương quan và hồi quy 3.4.1. Phân tích tương quan 3.4.1. Phân tích tương quan
Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không (xem phụ lục 6).
Kết quả phân tích tương quan ta thấy trên ma trận tương quan gồm các hệ số tương quan giữa các biến F1,F2,F3,F4,F5 và biến phụ thuộc Y là 0.495, 0.367, 0.298, 0.330, 0.314 . Kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ tương quan tuyến tính với nhau.
3.4.2. Phân tích hồi quy bội (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiến hành phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến sự hài lòng của người mua thuốc. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi qui tổng thể các biến (phương pháp backward) với phần mềm SPSS 16.0
Việc kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp Backward và các biến trong mô hình sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc. Kết quả hồi quy tuyến tính bội
cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.676 và R2
điều chỉnh (adjusted R square) là 0.667. Việc tác giả quan tâm đến R2 vì nó thường được sử dụng như một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tính, còn R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Kết quả thu được cho thấy mô hình đạt yêu cầu phân tích hồi quy.
Bảng 3.4 Kết quả hồi qui của mô hình Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .822a .676 .667 .57698522 1.605 a. Predictors: (Constant), F5, F4, F3, F2, F1 b. Dependent Variable: y ANOVAb Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Regression 128.411 5 25.682 77.144 .000a Residual 61.589 185 .333 1 Total 190.000 190 a. Predictors: (Constant), F5, F4, F3, F2, F1 b. Dependent Variable: y
Bảng 3.5 Bảng kiểm tra hệ số VIF, Beta
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -9.030E-18 .042 .000 1.000 F1 .495 .042 .495 11.817 .000 1.000 1.000 F2 .367 .042 .367 8.779 .000 1.000 1.000 F3 .298 .042 .298 7.115 .000 1.000 1.000 F4 .330 .042 .330 7.888 .000 1.000 1.000 1 F5 .314 .042 .314 7.494 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: y
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội cho thấy mô hình có R2 = 0.676 và
R2 được điều chỉnh là 0.667. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 66,7%
hay nói một cách khác đi là 66.7 % sự biến thiên của biến sự hài lòng (hlc) được giải thích chung của 5 biến quan sát là F1,F2,F3,F4,F5.(xem phụ lục 5)
Qua đồ thị Scatter, các quan sát phân tán đều theo đường thẳng thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Qua bảng phân tích ANOVA cho thấy thông số F có sig. = .000, chứng tỏ rằng mô hình hồi qui xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, có 5 biến đưa vào có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy có 5 biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc hlc.
Kết quả phân tích các hệ số hồi qui cho ta thấy: giá trị sig. của cả 5 biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó, ta có thể nói rằng cả 5 biến độc lập đều có tác động đến sự thỏa mãn của người sử dụng. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự thỏa mãn của người sử dụng, do các hệ số hồi qui đều mang dấu dương. Cụ thể như sau: Hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến cl là
0.330; Hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến ct là 0.493 ; Hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến du là 0.367; Hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến gc là 0.314; Hệ số hồi qui chuẩn hóa của biến hh là 0.298. Do vậy chúng ta có thể viết được phương trình hồi qui cho mô hình này như sau:
Phương trình hồi qui đã chuẩn hóa của mô hình:
hlc = 0.495ct + 0.367du + 0.298hh+0.330cl + 0.314gc 3.4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Mô hình lý thuyết được xây dựng dựa trên 5 giả định:
1/ Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập 2/ Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
3/ Giả định phần dư có phân phối chuẩn 4/ Giả định phương sai của sai số không đổi 5/ Giả định về tính độc lập của các phần dư Kiểm tra sự vi phạm giả thiết được thực hiện như sau:
Về giả định 1: kết quả kiểm định cho thấy có mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (xem bảng phân tích tương quan, phụ lục 6). Qua đồ thị Scatter, các quan sát phân tán đều theo đường thẳng thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (xem phụ lục 6 )
Về giả định 2: kiểm tra hệ số VIF (Variance inflation factor) nhỏ hơn 5 chứng tỏ không vi phạm giả định đa cộng tuyến (xem phụ lục 6 ).
Về giả định 3: thông qua biểu đồ phân phối của phần dư và P – P plot cho thấy phần dư có phân phối chuẩn: trị trung bình gần bằng 0 (2.37E-16) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0.987). (xem Phụ lục 6).
Về giả định 4: Qua đồ thị Scatter thể hiện mối quan hệ giữa giá trị dự đoán và phần dư, ta thấy các quan sát phân tán ngẫu nhiên. Đồng thời, bằng phương pháp phân tích tương quan hạng Spearman giữa phần dư với các biến độc lập cho thấy giả thiết này không bị vi phạm (.sig >0.05). (xem Phụ lục 6)
Về giả định 5: Kiểm định Durbin – Watson có giá trị 1.675 (xấp xỉ 2) suy ra tương quan giữa các phần dư rất nhỏ. (xem Phụ lục 6)
Như vậy, các giả thiết của phân tích hồi qui tuyến tính không bị vi phạm. Kết quả phân tích hồi qui là đáng tin cậy.
Mô hình này giải thích được 66,7 % sự thay đổi của biến hlc là do các biến độc lập trong mô hình tạo ra, còn lại 33,3% biến thiên được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình. Mô hình cho thấy các biến độc lập đều ảnh hưởng thuận chiều đến mức độ thỏa mãn của người sử dụng ở độ tin cậy 95%. Qua phương trình hồi qui chúng ta thấy khi điểm đánh giá về đảm bảo chất lượng hàng hóa tăng lên 1 thì sự thỏa mãn của người sử dụng tăng trung bình lên 0.330 điểm, giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi. Tương tự như vậy, khi điểm đánh giá về mức độ cảm thông tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của người sử dụng tăng trung bình lên 0.495 điểm; khi điểm đánh giá về giá cả hàng hóa của dịch vụ này tăng lên 1 điểm thì sự thỏa mãn của người sử dụng tăng trung bình lên 0.314 điểm; khi điểm đánh giá về hữu hình tăng lên 1 điểm thì sự thỏa mãn của người sử dụng tăng trung bình lên 0.298 điểm; khi điểm đánh giá về mức độ cảm thông tăng lên 1 điểm thì sự thỏa mãn của người sử dụng tăng trung bình lên 0.367 điểm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.5. Kiểm định các giả thuyết của mô hình đề xuất
3.5.1 Kiểm định nhóm giả thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng cảm nhận của dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng lượng cảm nhận của dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Trong số giả thuyết đưa ra theo mô hình đề xuất, sau khi phân tích hồi qui chỉ còn lại 5 nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng cụ thể như sau:
Bảng 3.6 Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm
định
H1 Độ hữu hình có tác động dương lên sự hài lòng của
khách hàng. Quan hệ dương
H3 Độ đáp ứng có tác động dương lên sự hài lòng của
khách hàng. Quan hệ dương
H 5 Độ cảm thông có tác động dương lên sự hài lòng của
khách hàng. Quan hệ dương
H 6 Giá cả có tác động dương lên sự hài lòng của khách
hàng. Quan hệ dương
H 7 Chất lượng có tác động dương lên sự hài lòng của
Từ kết quả trên ta có thể vẽ lại mô hình như sau:
Bảng 3.7 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai giả thuyết h8-1 Test of Homogeneity of Variances
Y
Levene
Statistic df1 df2 Sig.
.416 1 189 .520
Qua kiểm định này ta thấy sig.=0.520> 0.05 khẳng định phương sai các nhóm là như nhau.
3.5.1.1. Kiểm định anova giả thuyết H8-1 ANOVA ANOVA Y Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups .225 1 .225 .224 .637 Within Groups 189.775 189 1.004 Total 190.000 190 Độ hữu hình Độ đáp ứng Độ cảm thông Giá cả Sự hài lòng với CLDV Chất lượng thuốc
Qua kiểm định ANOVA cho thấy F = 0.224, sig. = 0.637 > 0.05, như vậy có thể nói rằng Sự hài lòngkhông khác biệt theo giới tính.
3.5.2.2 Với giả thuyết H8-2 : Sự hài lòng có khác biệt theo độ tuổi
Với giả thuyết này ta dùng kiểm định ANOVA cho kết quả như sau :
Bảng 3.8 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (giả thuyết H8-2) Test of Homogeneity of Variances
hlc
Levene Statistic Df1 df2 Sig.
2048 2 188 .132 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Qua phân tích bảng , ta thấy Sig.=0.132 > 0.05 có thể khẳng định phương sai các nhóm là như nhau, nên thỏa mãn điều kiện phân tích ANOVA.
Bảng 3.9 Kiểm định ANOVA giả thuyết H8-2 ANOVA
hlc
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .185 2 .093 .092 .912
Within Groups 189.815 188 1.010
Total 190.000 190
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy: F=.092, Sig. = 0.912 > 0.05 . Nghĩa là sự hài lòng không khác biệt theo nhóm tuổi.
3.5.2.3 Với giả thuyết H8-3: Sự hài lòng có khác biệt theo tình trạng hôn nhân
Với giả thuyết này ta dùng kiểm định anova cho kết quả như sau :
Test of Homogeneity of Variances
Y
Levene
Statistic df1 df2 Sig.
.224 1 189 .637
Qua phân tích bảng cho thấy sig. = 0.637 > 0.05, có thể khẳng định phương sai các nhóm là như nhau, nên thỏa điều kiện phân tích ANOVA
ANOVA Y Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 4.549 1 4.549 4.636 .033 Within Groups 185.451 189 .981 Total 190.000 190
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy F= 4.636, Sig. = .033<0.05. nghĩa là sự hài lòng có khác biệt theo tình trạng hôn nhân.
3.5.2.4 Với giả thuyết H8-4: Sự hài lòngcó khác biệt theo khu vực sinh sống
Với giả thuyết này ta dùng kiểm định ANOVA cho kết quả như sau :
Bảng 3.10 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (giả thuyết H8-4) Test of Homogeneity of Variances
Y
Levene Statistic df1 df2 Sig.
0.005 1 189 .946
Qua phân tích bảng , ta thấy Sig.=0.946 > 0.05 có thể khẳng định phương sai các nhóm là như nhau, nên thỏa mãn điều kiện phân tích ANOVA.
Bảng 3.11 Kiểm định ANOVA giả thuyết H8-4 ANOVA HLC Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups 8.404 1 8.404 8.747 .003 Within Groups 181.596 189 .961 Total 190.000 190
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy: F=8.747, Sig. = 0.003 < 0.05 . Nghĩa là có sự khác biệt trong đánh giá về sự hài lòng theo khu vực sinh sống.
3.5.2.5 Với giả thuyết H8-5: Sự hài lòng có khác biệt theo thu nhập (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với giả thuyết này ta dùng kiểm định ANOVA cho kết quả như sau :
Bảng 3.12 Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (giả thuyết H8-5) Test of Homogeneity of Variances
Y
Levene Statistic Df1 df2 Sig.
0.647 4 186 .630
Qua phân tích bảng , ta thấy Sig.=0.630 > 0.05 có thể khẳng định phương sai các nhóm là như nhau, nên thỏa mãn điều kiện phân tích ANOVA.
Bảng 3.13 Kiểm định ANOVA giả thuyết H8-5 ANOVA Y Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups 13.520 4 3.380 3.562 .008 Within Groups 176.480 186 .949 Total 190.000 190
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy: F=3.562, Sig. = 0.008 < 0.05 . Nghĩa là có sự khác biệt trong đánh giá về sự hài lòng theo thu nhập.
3.5.2.6 Với giả thuyết H8-6 Sự hài lòng có khác biệt theo mức độ thường xuyên mua thuốc mua thuốc
Với giả thuyết này ta dùng kiểm định ANOVA cho kết quả như sau:
Bảng 3.14 Kiểm tra tính đồng nhất phương sai của giả thuyết H8-6 Test of Homogeneity of Variances
Y
Levene
Statistic df1 df2 Sig.
1.083 1 189 .299
Qua phân tích bảng ta thấy Sig. = 0.299> 0.05 , có thể khẳng định phương sai các