V ăs ăhƠiălòngăc aăkháchăhƠng
NhìnăchungălƠăanh/ăch ăhƠiălòngăv iăch tăl ngăd chăv ăc aăđ iălỦ. CS1
Anh/ăch ăs ăquayăl iăđơyămuaăhƠngăn aă CS2
N u đ c anh/ ch s gi i thi u b n bè đ n mua hàng hóa CS3 Các bi n quan sát trong thangăđoăs th a mãn c aăkháchăhƠngăđ căđoăl ng b ngăthangăđoăLinkertă5ăm căđ đánhăgiáăm căđ đ ng ý c a khách hàng.
3.1.2.4 Quá trình thu th p thông tin
Nghiên c uăđ nhătínhăđ c tác gi ph ng v n các ch cácăđ i lý t đ u tháng
9/ă2013ăđ n tháng 5/10/2013.
Nghiên c uă đ nhă l ngă đ c tác gi phát và thu h i trong vòng 1 tháng t
ngƠyă7/10/2013ăđ n ngày 7/11/2013.
3.2ăPH NGăPHỄPăPHỂNăTệCHăD ăLI U:
Sau khi l y t t c các b ng câu h i v , th c hi n lo i b nh ng b ng câu h i không th a yêu c u (quá nhi u ô tr ng, ho c các m u không rõ ràng). Mã hóa, nh p li u, làm s ch d li u b ng ph n m m SPSS for Windows 16.0.
Th ng kê mô t cho bi tăcácăđ căđi m nhân ch ng h c,ătrìnhăđ h c v n, ngh nghi p, gi i tính c a m uăquanăsát.ăSauăđóăth c hi n vi c ki m traăđ tin c y c a
hoàn thành, ti n hành làm trung bình t ng th cho các bi n quan sát. Và phân tích h i quy b i,ărútăraăph ngătrìnhăh i b i tuy n tính. Ki măđnh mô hình h i quy b ng các công c trong SPSS 16.0 ki măđnh các gi đnh h i quy g m gi đnh liên h tuy ntính, gi đnh ph ng sai c a sai s không đ i, gi đ nh ph năd có phân ph i chu n, gi đnh không cóăt ng quan gi acácph năd ,ăsauăđó phân tích các bi n
đnh tính nhăh ngăđ n s hài lòng c a khách hàng b ngăph ngăphápăoneăwayă
Anova.
3.2.1ăKi măđ nhăđ ătinăc yăthangăđo
Sau khi nh p d li u và làm s ch d li u ph iăđánhăgiáăthangăđoăd a trên 2
tiêuăchíălƠăthangăđoăph iăđ t giá tr h i t và giá tr phân bi t.
3.2.1.1 Cronbach’s anpha
Thangăđoăđ t giá tr h i t đi u ki n 0.6<Cronbach’săanpha<ă0.95.ăVƠăđ t gia tr phân bi tăkhiăt ngăquanăgi a bi n và t ng l năh nă0.3ă(HoƠngăTr ng, 2005; Nguy nă ìnhăTh , 2011), t c thang đoăcóăđ tin c y. Bi n quan sát nào không th a
2ăđi u ki n ph i lo i b tr c khi ch y phân tích nhân t EFA.
3.2.1.2 Phân tích nhân t EFA
Phân tích nhân t EFAă đ c ti n hàng sau khi ki mă đnh b ngă Crombach’ă
Alpha. Nh m tìm ki m các nhân t th căcóătácăđ ngăđ n các thành ph n nghiên c u. Phân tích nhân t ph iăđ tăcácăđi u ki n sau:
(1) H s KMO[1] (Kaiser-Mayer-Olkin)ă ≥ă 0,5ă vƠă m că Ủă ngh aă c a ki mă đ nh
Bartlettă≤ă0,05.
(2) H s t i nhân t (Factor loading) > 0,5, n u bi n quan sát nào có h s t i nhân t < 0,5 s b lo i.
(3)ăThangăđoăđ c ch p nh n khi t ngăph ngăsaiătríchă≥50%. (4) H s eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998).
(5) Khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi acác nhân t ≥ă0,3ăđ t o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.2.2ăH ăs ăt ngăquanăvƠăh iăquyăb iătuy nătính
Khi ch y h i quy tuy n tính, ph n m m SPSS s ch ra h s t ngăquanăgi a bi năđ c l p và bi n ph thu c. đơyăbi n ph thu căălƠăs ăh i lòng c a khách hàng và các bi năđ c l p g măcó:ăc ăs v t ch t,ăđ tin c y,ăt ngătácăcáănhơn,ăgi i quy t v năđ , chính sách. H s t ngăquanăcóăỦăngh aăth ng kê khi Sig <0.05. Ti p theo phân tích h iăquyăđaăbi n b ngăbìnhăph ngănh nh tăthôngăth ng ( Ordinal Leads SquareậOLS).
L a ch năph ngăphápăEnter,ăh s xácăđnh R2 đ căđi u chnhăđ xácăđnh
đ phù h p v i mô hình. Ki măđ nhăFădùngăđ kh ngăđnh k n ngăm r ng mô hình này áp d ng cho t ng th c ngănh ăki măđ nhătăđ bác b gi thuy t các h s h i quy c a t ng th b ng 0.
Cu i cùng nh măđ m b oăđ tin c y c aăph ng trình h i quy, dò tìm m t lo t các vi ph m c a gi đnh c n thi t trong h i quy tuy n tính. Các gi đnh này bao g m liên h tuy n tính (dùng bi uăđ Scatterăplot),ăph ngăsaiăph năd ăkhôngăđ i (Dùng h s t ngă quană Spearman),ă phơnă ph i chu n c a ph n d ă ă (Dùngă
Histogram và Q-plot),ătínhăđ c l p c a ph năd ă(DùngăDurbin-Watson), ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n (VIF) .
Sauăđóăphơnătíchăcácăbi n quan sát nhăh ngăđ n s hài lòng c a khách hàng b ng công c one way anova.
TÓM T TăCH NGă3
Ch ngă3ătrìnhăbƠyăph ngăphápănghiênăc u
ChiaăthƠnhă2ăgiaiăđo n: nghiên c uăđ nh tính và nghiên c uăđ nhăl ng.
Giaiăđo n 1: Nghiên c uăđnh tính, m u n = 5, là 5 chuyên gia trong nghành g mă4ăđ i lý và 1 nhà s n xu t. Sau khi tham kh o ý ki n các chuyên gia, tác gi có lo i b 5 bi n quan sát và thêm vào 2 bi n quan sát t thangă đoă RSQSă c a Dabholkar et al (1996). M t b ng câu h i chính th căđƣăđ c ch nh s a d a trên
thangăđoăRSQSăvƠăcu c nghiên c uăđ nh tính.
Giaiăđo n 2: Nghiên c uăđ nhăl ng
d li u,ăc ngănh ăkho ng th i gian th c hi n. T ng s bi n quan sát là 26. đơyă
bi n ph thu c là s h i lòng c a khách hàng và các bi năđ c l p g măcó:ăc ăs v t ch t,ăđ tin c y,ăt ngătácăcáănhơn,ăgi i quy t v năđ , chính sách.
CH NGă4
K T QU NGHIÊN C U
4.1 PHỂNă LO Iă B NGă TR ă L I,ă LÀMă S CHă VÀă MÃă HịAă D ă LI U
ăđ tăđ cănă=ă256,ăt ng c ng 300 b ng câu h iăđ căg iăđi.ăTrongăt ngăs ă 270ăh iă đáp,ăcóă14 b ngăcơuăh i b ă lo iă doăcác câu tr l i không h p lý (ph nă
thông tinăkháchăhƠngăkhôngărõărƠng,ăđánhăcùng m t m căđ cho t t c các m c h i,
ho cănh ngăb ngăcơuăh iăg chăxóaăkhôngărõărƠngăvƠăthi uănhi uăthôngătin),còn l i 256 b ng câu h i đ t yêu c u đ c nh p li u làm c s cho phân tích d li u. D li u đ cămƣăhóaătheoănh ăph năđƣăđ cătrìnhăbƠyă ăch ngă3.ăSauăđóăd ăli uăđ că
làm s ch và phân tích thông qua ph n m m SPSS16.0.
4.2 MỌăT ăM U
Ph nănƠyămôăt ăv ăk tăc uăm uăbaoăg m:ăk tăc uăv ăgi iătính,ănhómătu i,ăngh ă nghi p,ăthuănh p,ătrìnhăđ ăh căv n.
V gi i tính: Trong 256 ng i tham gia ph ng v n có 192 nam và 64 n chi m t l
t ngă ng là 75% và 25%. (Ph l c 4)
th 4.1:ăC ăc u m u theo gi i tính
V đ tu i: Có 89 ng iăđ c ph ng v năcóăđ tu i t 18-30 tu i (chi m 34.8%), 131 ng i t 31-50 tu i (chi m 51.2%) và 36 ng i trên 50 tu i (chi m 14%) (Ph l c 5). D dàng nh n th y t s li u kh o sát h p l ng iăcóăđ tu i 31-50 chi m NAM 75% N 25% GI I TÍNH
18-30 35% 31-50 51% TRÊN 50 14% NHịMăTU I nhi u nh t.
thi 4.2:ăC ăc u m uătheoăđ tu i
V thu nh p: Có 7 ng i thu nh păd i 3 tri uăđ ng/tháng (2.7%), 154 ng i có thu nh p t 3ăđ năd i 7 tri uăđ ng/tháng (60.2%), 81 ng i có m c thu nh p t 7- 10 tri uăđ ng/tháng (31.6%) và 14 ng i có m c thu nh p trên 10 tri uăđ ng/tháng (chi m 5.5%) (Ph l c 6)
th 4.3:ăC ăc u m u theo thu nh p
D iă3ătri uă đ ng
3%
3ăđ năd iă7ă tri uăđ ng 60% 7 - 10ătri uă đ ng 32% Trênă10ătri uă đ ng 5% T
V ngh nghi p: Có 21(8.2%)ă ng iă đ c ph ng v n lànhà th u xây d ng, 63
(24.6%)ă ng i là th s nă s a, 26 (10.27%) ng iă lƠă nhơnă viênă v nă phòng,ă 16ă
(6.2%) ng i là H c sinh ậ Sinh viên, 61 ng i là côngănhơn,ălaoăđ ng ph thông (23.8%), 31 ng i (12.1%)là cán b qu n lý, ngh nghi p khác là 38 ng i (14.8%) ( Ph l c 7)
th 4.4ă:ăC ăc u m u theo ngh nghi p
V trìnhăđ :18ăng i b c ti u h c (7%).ă64ăng i là trung h căc ăs (25%), trung h c ph thôngă87ăng iă(34%),ăcaoăđ ngăđ i h c chi m 19.1% v iă49ăng i, 38
ng iăđ c h iăcóătrìnhăđ sauăđ i h c chi m 14.9%.(Ph l c 8).
th 4.5:ăC ăc u m uătrìnhăđ h c v n
NhƠăth uăxơyă d ng 8% Th ăs năs a 25% Nhơnăviênăv nă phòng 10% Sinhăviên,ăh că sinh 6% Công nhân, lao
đ ngăph ăthông
24%
Cánăb ăqu nălỦ
12% Khác 15% N nghi p Ti uăh c 7% Trungăh că c ăs 25% Trungăh că ph ăthông 34% Caoăđ ng,ă đ iăh c 19% Sauăđ iăh c 15%
4.3 ỄNHăGIỄă ăTINăC YăC AăTHANGă O
H s tin c y Cronbach’săalpha là công c giúp lo i đi nh ng bi n quan sát, nh ng thang đo không đ t yêu c u. Các bi n quan sát có h s t ngăquanăbi n t ng nh h nă0.3ăs b lo i và tiêu chu n ch năthangăđoăkhiănóăcóăh s Cronbach’să
alpha t 0.6 tr lên.
4.3.1 Phơnătíchăh ăs ăCronbach’săalphaăthangăđoăcácănhơnăt tácăđ ngăđ năs ă hài lòngăc aăkháchăhƠng
4.3.1.1 Thang đo c s v t ch t (PA)
Có h s tin c y Cronbach’săalpha là 0.854 khá cao so v i m c đ t yêu c u. Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thangăđoănƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo cho phân tích nhân t khám phá EFA.
4.3.1.2 Thang đo s tin c y (RL)
Có h s tin c y Cronbach’săalpha là 0.885 khá cao so v i m c đ t yêu c u. Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thang đo nƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo phân tích nhân t khám phá EFA.
4.3.1.3 Thang đot ng tác cá nhân (PI)
Có h s tin c y Cronbach’săalpha là 0.920 khá cao so v i m c đ t yêu c u. Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thangănƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo phân tích nhân t khám phá EFA .
4.3.1.4 Thang đo gi i quy t v n đ (PS)
Có h s tin c y Cronbach’săalpha là 0.883 khá cao so v i m c đ t yêu c u. Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thangănƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo phân tích nhân t khám phá EFA.
4.3.1.5 Thang đo chính sách đ i lý (PO)
Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thangănƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo phân tích nhân t khám phá EFA.
4.3.2 Phơnătíchăh ăs ăCronbach’săalphathangăđoănhơnăt ăhƠiălòng
Thangăđo s hài lòng (CS) có h s tin c y Cronbach’săalpha là 0.847 khá cao so v i m c đ t yêu c u. Các h s t ng quan bi n t ng c a các bi nă đoă l ng nhân t này đ u đ t tiêu chu n (l n h n 0.3). Do v y, thangănƠyăđ t yêu c u và các bi n quan sát c a thang đo này đ c đ aăvƠo phân tích nhân t khám phá EFA.
B ng 4.1:ăPhơnătíchăđ tin c yăcácăthangăđo
Thangăđoănhơnăt H s Cronbach’săalpha C ăs v t ch t 0.154 T ngătácăcáănhơn 0.920 Gi i quy t v năđ 0.883 tin c y 0.885 Chính sách 0.822 S hài lòng 0.847
4.3.3 Phân tích nhân t ăkhám phá EFA
Các bi năđƣăđ t yêu c u sau khi ki mătraăđ tin c y Cronbach’săalpha đ c
đ aăvƠoăphơnătíchănhơnăt . Trong phân tích nhân t , Ch s KMO (Kaiser-Meyer- Olkin measure of sampling adequacy) là m t ch s đ cădùngăđ xem xét s thích h p c a các phân tích nhân t . Tr s c a KMO l n (gi aă0.5ăvƠă1)ăcóăngh aăphơnă
tích nhân t là thích h p, n u ch s KMO nh h nă0.5ăthìăphơnătíchănhơnăt có kh
n ngăkhôngăthíchăh p v i các d li u ( ƣăđ c phân tích ph n 3.2.1.2).
Trong phân tích nhân t ph ngăphápărútătrích các thành ph n chính (Principal components analysis) và phép xoay nhân t Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân t đ t i thi uăhóaăl ng bi n có h s l n t i cùng m t nhân t , vì v y s
t ngăc ng kh n ngăgi i thích các nhân t )ăđ c s d ng. Sau khi xoay các nhân t , h s t i nhân t l nă h nă 0.5ă đ că xemă lƠă cóă Ủă ngh aă th c ti n (Hair & ctg,
1998). Ph ngăsaiătríchăph iăđ t t 50% tr lênă(Hairă&ăctg,ă1998)ăvƠăđi m d ng khi trích nhân t có Eigenvalue là 1, ch nh ng nhân t nào có Eigenvalue l n h nă1ă
m iăđ c gi l i trong mô hình. Nh ng nhân t có Eigenvalue nh h nă1ăs không có tác d ng tóm t t thông tin t tă h nă m t bi n g c ( ƣă đ c phân tích ph n 3.2.1.2).
Ngoài ra, khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ă
0.3 đ t o giá tr phân bi t gi a các nhân t ( ƣăđ c phân tích ph n 3.2.1.2).
4.3.3.1 Phân tích các nhân t khám phá các y u t tác đ ng đ n s hài lòng
K t qu phân tích nhân t l n th nh t (Ph l c 9)
K t qu ki m đnh Bartlett trong b ng ki m đ nh KMO và Bartlett's v i sig = 0.000 cho th y đi u ki n c n đ áp d ng phân tích nhân t là các bi n ph i có t ng quan v i nhau đ t yêu c u. Ch s KMO = 0.906 >0.5 cho th y đi u ki n đ đ phân tích nhân t là thích h p đ t yêu c u.
T i các m c giá tr Eigenvalues = 1.028 v i ph ng pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, v i ph ngăsaiătríchălƠă73.84 đ t yêu c u.
Sau khi xoay các nhân t , h s t i nhân t c a 23 bi n trong b ng ma tr n xoay các nhân t (Rotated Component Matrixa) > 0.5 đ t yêu c u. Tuy nhiên, xét
đ n tiêu chu n khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t l năh năhayăb ngă0.3ăđ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t thì bi n có 2 bi n (PI5, PI9) b lo i, do không có s chênh l ch rõ ràng gi a các h s t i nhân t nên có kh n ngăcácăbi n này t o ra vi c trích nhân t gi . Vì v y, phân tích nhân t s đ c ti n hành l n th hai v i vi c lo i ra các bi n này.
K t qu phân tích nhân t l n th hai (Ph l c 10)
K t qu ki m đnh Bartlett trong b ng ki m đ nh KMO và Bartlett's v i sig = 0.000 cho th y đi u ki n c n đ áp d ng phân tích nhân t là các bi n ph i có t ng quan v i nhau đ t yêu c u. Ch s KMO = 0.920 >0.5 cho th y đi u ki n đ đ phân tích nhân t là thích h p đ t yêu c u.
T i các m c giá tr Eigenvalues = 1.027 v i ph ng pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, v i ph ngăsaiătríchălƠă74.967 đ t yêu c u.
Phân tích nhân t đã rút trích đ c 5 nhân t t 21 bi n quan sát. H s t i nhân t 21 bi n c a 5 nhân t tácăđ ng đ n s hài lòng c aăkháchăhƠngăđ u > 0.5,
đ t yêu c u. Khác bi t h s t i nhân t đ u l năh nă0.
B ng 4.2: Ma tr n xoay các nhân t
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 PI2 .816 .120 .144 .141 .163 PI4 .792 .183 .165 .170 .184 PI7 .768 .233 .099 .158 .240 PI1 .755 .158 .280 .049 .068 PI8 .737 .158 .118 .114 .181 PI6 .728 .169 .123 .181 .113 PI3 .218 .830 .088 .212 .147 RL1 .152 .785 .308 .130 .155 RL3 .192 .777 .314 .129 .023 RL2 .262 .751 .308 .141 .175 PO1 .192 .671 .078 .273 .280 PA3 .208 .196 .802 .160 .245 PA1 .184 .243 .774 .185 .152 PA2 .185 .184 .736 .083 .306 RL4 .262 .408 .721 .153 .137 PS1 .205 .154 .136 .853 .042 PS2 .186 .202 .158 .838 .156 PS3 .170 .255 .147 .814 .124 PO2 .187 .154 .256 .168 .797 PO3 .379 .236 .210 .087 .740 PO4 .248 .187 .274 .091 .737
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Matrix) l nhăTransform/ăComputeăVariable/ămeanăđ c s d ngăđ nhóm các bi n đ t yêu c u v i h s t i nhân t > 0.5 thành n m nhân t . M c dù có l ch bi n gi a m t vài nhân t ,ănh ngăv năkhôngălƠmăthayăđ i tính ch t c a nhân t đó.ă
Các nhân t nƠyăđ c gom l i c th nh ăsau:
Nhân t th nh t: Nhân t t ngătácăcáănhơn (PI) đ c nhóm t trung bình c a 6 bi n quan sát: PI1, PI2, PI4, PI6, PI7, PI8.
Nhân t th hai: Nhân t s tin c y (RL) đ c nhóm t trung bình c a 5 bi n quan sát: RL1, RL2, RL3, PI3, PO1.
Nhân t th ba: Nhân t c ăs v t ch t (PA) đ c nhóm t trung bình c a 4 bi n quan sát: PA1, PA2, PA3, RL4.
Nhân t th t : Nhân t gi i quy t v năđ (PS) đ c nhóm t trung bình c a 3 bi n quan sát: PS1, PS2, PS3.
Nhân t th n m: Nhân t chínhăsáchăđ i lý (PO) đ c nhóm t trung bình c a 3 bi n quan sát: PO2, PO3, PO4.