Nghiên c u đ nh l ng lƠ ph n quan tr ng nh t, nh h ng đ n ch t
l ng c ng nh đ tin c y c a nghiên c u. Các b c th c hi n trong nghiên
c u đ nh l ng: thu th p s li u s c p, x lý thông tin, ki m đ nh mô hình vƠ thang đo, mô hình h i qui xác đ nh các tr ng s tác đ ng vƠo ch t l ng d ch v b o hƠnh s n ph m c a Công ty đi n t Samsung t i Tp.HCM.
3.1.4.2.Thang đo
Lu n v n nƠy nghiên c u v ch t l ng d ch v b o hƠnh c a công ty đi n t Samsung t i Tp.HCM, kh o sát b ng cách g i b ng cơu h i tr c ti p đ n
đ i t ng kh o sát. Trong tr ng h p nƠy có th l a ch n hai d ng cơu h i trong b ng cơu h i c a mình.
Th nh t, lƠ cơu h i d ng m , ngh a lƠ ng i tr l i có th tùy theo ý ki n c a mình v c m nh n c a h ch t l ng d ch v .
Th hai, lƠ d ng cơu h i đóng, ngh a lƠ ng i thi t k b ng cơu h i s đ a ra luôn nh ng l a ch n tr l i v i các tuyên b v thái đ c a ng i tr l i nh : hoƠn toƠn đ ng ý, đ ng ý, trung hòa, không đ ng ý, hoƠn toƠn không đ ng ý (Likert 5
m c đ ). Ví d thay vì h i cơu h i d i d ng v m “Anh/ Ch c m th y ch t
l ng d ch v t công ty nh th nào?” thì ta có th h i cơu h i d i d ng đóng “S hài Anh/Ch hi n v ch t l ng d ch v mà công ty cung c p” kèm theo n m
l a ch n tr l i lƠ: hoƠn toƠn đ ng ý, đ ng ý, trung hòa, không đ ng ý vƠ hoƠn toƠn không đ ng ý. V i d ng cơu h i đ u tiên, chúng ta s nh n đ c các cơu tr
l i khác nhau vƠ h u nh lƠ m i ng i tr l i m t cách. i u nƠy khi n ta không
ki m soát đ c cơu tr l i c a h vƠ c ng khó có th l ng hóa hay rút ra đ c m t k t lu n chung v v n đ ta c n kh o sát. V i d ng cơu h i th hai vƠ v i cơu tr
l i có s n, khi nh n đ c cơu tr l i chúng ta s th y đ c rõ h n v đánh giá c a
ng i tr l i đ i v i d ch v mƠ h tr l i trong b ng cơu h i. NgoƠi ra, vì m t trong nh ng m c tiêu c a lu n v n nƠy lƠ nghiên c u, xác đnh ch t l ng d ch v c a
công ty đi n t Samsung t i Tp.HCM th i đi m hi n t i, qua đó đ ra đánh giá,
nh n đ nh nh m nơng cao ch t l ng d ch v b o hƠnh c a Samsung dƠnh cho khách hƠng cho th tr ng Tp.HCM. Cho nên vi c s d ng cơu h i d ng đóng
v i các l a ch n tr l i d ng thang đo Likert lƠ phù h p nh t.
Thang đo Likert lƠ thang đo kho ng nên ta có th s d ng s li u thu th p
đ c đ x lý, phơn tích đ nh l ng đ xác đnh m i quan h t ng quan, quan h tuy n tính gi a các bi n nói chung, c ng nh gi a các bi n đ c l p vƠ bi n ph thu c.
Tuy nhiên đ đ m b o tính phù h p c a thang đo, theo Kumar (2005) c n gi i quy t hai v n đ sau:
Th nh t, ai lƠ ng i quy t đ nh thang đo nƠo đ c s d ng đ đo l ng
cái c n đo?
Th hai, lƠm th nƠo đ bi t đ c m t công c nƠo đó ph i h p đúng đ đ c cái c n đo?
Do đ c thù c a t ng ngƠnh s n xu t, d ch v s khác nhau vƠ do s khác
nhau v n i dung nghiên c u, cho nên thang đo nƠy c n có s đi u ch nh vƠ nghiên c u đ nh tính tr c, sau đó đi u chnh thang đo nh m đ xác đ nh thang đo phù h p trong đi u ki n th c t c a nghiên c u.
3.1.4.3.Ph ng pháp ch n m u
đ t đ c các m c tiêu nghiên c u đã đ ra ph n m đ u c a lu n v n,
thi t k ch n phi xác su t v i hình th c ch n m u ng u nhiên thu n l i đã đ c s d ng vƠ đ c xem lƠ phù h p đ ti n hƠnh nghiên c u lu n v n nƠy. Lý do đ l a ch n ph ng pháp ch n m u nƠy vì ng i tr l i d ti p c n, h s n sƠng tr
l i b ng cơu h i nghiên c u c ng nh ít t n kém v th i gian vƠ chi phí đ thu th p
thông tin c n nghiên c u. Lý do quan tr ng khi n ng i ta s d ng ph ng pháp
ch n m u phi xác su t lƠ tính ti t ki m v chi phí vƠ th i gian. V m t nƠy thì ph ng pháp ch n m u phi xác su t v t tr i so v i ch n m u xác su t.
NgoƠi ra, c ng c n nh c nh r ng ch n m u xác su t không ph i lúc nƠo c ng đ m b o tính chính xác vƠ trong m t s tr ng h p ch n m u xác su t lƠ không th th c hi n đ c.Tuy nhiên hai tác gi nƠy c ng kh ng đ nh nh c đi m l n nh t c a ph ng pháp ch n m u phi xác su t lƠ s ch quan thiên v trong quá
trình ch n m u vƠ s lƠm méo mó bi n d ng k t qu nghiên c u. Ch n m u phi
xác su t lƠ d phác th o vƠ th c hi n nh ng nó có th cho k t qu sai l ch b t ch p s phán đoán c a chúng ta, do ng u nhiên nên có th chúng không đ i di n cho t ng th .
Vì đơy lƠ nghiên c u khám phá cùng v i phơn tích nh trên, ph ng pháp
ch n m u phi xác su t v i hình th c ch n m u thu n ti n lƠ phù h p nh t. 3.1.4.4.Kích th c m u
Hi n nay, theo nhi u nhƠ nghiên c u, kích th c m u cƠng l n cƠng t t (Nguy n, 2011). HoƠng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2005) cho r ng t l đó lƠ 4 hay 5. Comrey vƠ Lee (1992) thì không đ a ra m t con s c đ nh mƠ đ a ra các con s khác nhau v i các nh n đ nh t ng ng: 100 = t , 200 = khá, 300 =
t t, 500 = r t t t, 1000 ho c h n = tuy t v i.
S l ng bi n quan cho bi n đ c l pc a nghiên c u nƠy lƠ 39, s bi n quan
sát bi n ph thu c lƠ 4. S l ng b ng kh o sát d ki n lƠ 200 m u. Hình th c lƠ
g i b n cơu h i tr c ti p đ n đ i t ng kh o sát.
3.1.4.5.Ph ng pháp đánh giá đ tin c y Cronbach’s Alpha
Thang đo áp d ng ph i đ t đ tin c y đ đ m b o r ng ph ng pháp đo l ng không có s sai l ch mang tính h th ng vƠ sai l ch ng u nhiên, khi đó thang đó m i đ c xem lƠ có giá tr . tin c y c a thang đo đ c đánh giá thông qua h
s Cronbach’s Alpha vƠ h s t ng quan bi n t ng (Item-total correlation). H s tin c y Cronbach’s Alpha lƠ m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t ch mƠ các cơu h i c a thang đo có t ng quan v i nhau, ngh a lƠ nó cho chúng ta bi t m t
thang đo nƠo đó có ph i lƠ thang đo t t, phù h p v i nghiên c u đang th c.
Thang đo ch t l ng d ch v b o hƠnh s n ph m c a Công ty đi n t Samsung đ c xơy d ng trên c s áp d ng thang đo SERVQUAL, lƠ thang đo đa h ng v i 6 thƠnh ph n đ c l p v i t ng s bi n quan sát lƠ 39 bi n vƠ thƠnh ph n ph thu c v i 4 bi n quan sát. Vi c ki m đ nh thang đo s đ c ti n hƠnh b ng
cách đánh giá đ tin c y t ng thƠnh ph n, phơn tích nhơn t đ s p x p l i các thƠnh ph n lƠ các nhơn t gi i thích đ c các liên h trong thang đo.Vì Cronbach’s
Alpha ch ki m tra đ tin c y c a thang đo d a trên m i t ng quan t ng th c a
thƠnh ph n mƠ không th c hi n m t l n t t c các thƠnh ph n.
Ph ng pháp nƠy cho phép phơn tích lo i b các bi n không phù h p vƠ h n ch các bi n rác trong quá trình nghiên c u vƠ đánh giá đ tin c y c a thang đo
b ng h s thông qua h s Cronbach’s Alpha. Nh ng bi n có h s t ng quan
bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0,3 s b lo i vƠ tiêu chu n ch n thang
đo khi nó có đ tin c y alpha t 0,6 tr lên (theo Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2011). NgoƠi ra, nhi u nhƠ nghiên c u cho r ng khi thang đo có đ tin c y 0,8 tr lên đ n g n 1 lƠ thang đo l ng t t. N u b b t k bi n nƠo trong m i
thƠnh ph n c a thang đo mƠ lƠm cho h s Cronbach’s Alpha c a nó l n h n h s
Cronbach’s Alpha ban đ u thì đ c xem lƠ bi n rác vƠ c ng s b lo i. 3.1.4.6.Ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA
Phơn tích nhơn t khám phá (Exploratory Factor Analysis) lƠ k thu t đ c s d ng nh m thu nh vƠ tóm t t các d li u. Ph ng pháp nƠy r t có ích cho vi c
xác đ nh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u vƠ đ c s d ng đ tìm
m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phơn tích nhơn t khám phá, tr s KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) lƠ
ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phơn tích nhơn t . Tr s c a KMO có giá
tr trong kho n t 0,5 đ n 1 thì phơn tích nƠy m i thích h p, còn n u nh tr s nƠy
nh h n 0,5 thì phơn tích nhơn t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
i l ng Bartlett lƠ m t đ i l ng th ng kê dùng đ xem xét xem xét gi
thuy t các bi n không có t ng quan trong t ng th . Nói cách khác, ma tr n t ng
quan t ng th lƠ m t ma tr n đ ng nh t, m i bi n t ng quan hoƠn toƠn v i chính nó (r=1) nh ng không có t ng quan v i nh ng bi n khác (r=0). i u ki n c n đ áp d ng phơn tích nhơn t lƠ các bi n ph i có t ng quan v i nhau, do đó n u ki m
đnh cho th y không có ý ngh a th ng kê thì không nên áp d ng phơn tích nhơn t cho các bi n đang xem xét. N u ki m đ nh nƠy có ý ngh a th ng kê (Sig ≤0.05) thì các bi n quan sát có t ng quan trong t ng th .
NgoƠi ra, phơn tích nhơn t còn d a vƠo Eigenvalue đ xác đ nh s l ng
nhơn t . Ch nh ng nhơn t có Eigenvalue > 1 vƠ t ng ph ng sai trích l n h n
50% thì m i đ c gi l i trong mô hình (Gerbing vƠ Anderson, 1988). i l ng
t có Eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c, vì sau khi chu n hóa m i bi n g c có ph ng sai lƠ 1.
M t ph n quan tr ng trong b ng k t qu phơn tích nhơn t lƠ ma tr n nhơn
t (Component Matrix) hay ma tr n nhơn t khi các nhơn t đ c xoay. Ma tr n
nhơn t ch a các h s bi u di n các bi n chu n hóa b ng các nhơn t (m i bi n lƠ
m t đa th c c a các nhơn t ). Nh ng h s t i nhơn t (factor loading) bi u di n
t ng quan gi a các bi n vƠ các nhơn t . H s nƠy cho bi t nhơn t vƠ bi n có liên
quan ch t ch v i nhau. V i kích th t m u trong nghiên c u lƠ 202, nh v y có
th gi l i các bi n có h s t i nhơn t ≥ 0.4 đ h n ch lo i bi n (Gerbing vƠ Anderson, 1988). NgoƠi ra, tác gi khi th c hi n lo i các bi n không phù h p khi
phơn tích nhơn t khám phá EFA theo th t : lo i các bi n cùng gi i thích cho
nhi u nhơn t có h s t i nhơn t g n nhau (kho ng cách c l ng 0.3) tr c đ
t o giá tr phơn bi t gi a các nhơn t (Jabnoun vƠ Al-Tamimi, 2003), sau đó lo i ti p các bi n có h s t i nhơn < 0.4.
Tác gi phơn tích nhơn t khám phá EFA riêng bi t cho bi n đ c l p vƠ bi n ph thu c nh m tránh tr ng h p khi phơn tích h i quy tuy n tính s không có ý ngh a vì hi n t ng các bi n đ c l p vƠ ph thu c gi i thích qua l i cho nhau. 3.1.4.7.Công c dùng phân tích s li u
D ki u thu th p đ c x ký b ng ph n m m SPSS phiên b n 20.0. Sau khi
mã hóa vƠ lƠm s ch d li u s ti p t c đ c đ a vƠo đ ki m tra đ tin c y c a
thang đo.
Tómăt tăch ngă3
Trong ch ng 3, trình bày ph ng pháp nghiên c u c a đ tài. Th c hi n
nghiên c u đ nh tính đ xác đnh nh ng y u t đ c l p tác đ ng vào bi n ph thu c. Khi thi t k nghiên c u đ nh tính c n ph i xác đ nh m u nghiên c u, ph ng pháp
ph ng v n, sau đó th c hi n nghiên c u đ nh tính.Sau khi nghiên c u đ nh tính, xác đ nh đ c nh ng bi n ph thu c tác đ ng vào bi n ph thu c, thi t l p mô hình nghiên c u chính th c cho đ tài. D a vào k t qu đ nh tính, xây d ng thang đo cho nghiên c u g m nh ng nh ng quan sát cho bi n đ c l p và bi n quan sát cho bi n ph thu c. Xác đ nh kích th c m u, công c cho phân tích s li u nghiên c u.
Ch ngă4: PHỂNăTệCHăK T QU NGHIểNăC U
4.1.Môăt ăm uănghiênăc u
Quá trình thu th p m u nghiên c u đ c th c hi n t tháng 08/2013 đ n 09/2013. D li u sau khi đ c mã hóa, nh p vƠ lƠm s ch thông tin thông qua ph n m m SPSS 20.0, v i k t qu thu đ c đ c trình bƠy phơn b kích th c m u theo: Gi i tính, tu i, Trình đ h c v n, Thu nh p đ c trình bƠy trong b ng 4.1.
Trong nghiên c u nƠy tác gi s d ng đ tin c y 95%, t c m c ý ngh a = 5%.
B ngă4.1:ăThôngăkêămôăt m uănghiênăc u STT i t ng N i dung S l ng T l (%) 1 Gi i tính Nam 100 49.5 N 102 50.5 2 tu i 18 – 22 tu i 43 21.3 22 – 26 tu i 51 25.2 26 – 30 tu i 42 20.8 30 – 35 tu i 39 19.3 Trên 35 tu i 27 13.4 3 Trình đ h c v n PTTH 14 6.9 Trung c p 06 3 Cao đ ng 52 25.7 i h c 107 53 Sau đ i h c 23 11.4 4 Thu nh p 2 – 4 tri u đ ng 27 13.4 4 – 6 tri u đ ng 60 29.7 6 – 8 tri u đ ng 65 32.2 8 – 12 tri u đ ng 36 17.8 Trên 12 tri u đ ng 14 6.9
(Ngu n: Ph l c 4 - K t qu SPSS - Mô t thông tin m u nghiên c u)
4.2.Ki mătraăđ ătinăc yăCronbach’săăAlphaăchoăcácănhómănhơnăt
4.2.1. K t qu ki m đ nh Alpha
Cronbach’săAlphaă=ă0.891
B ng 4.2:ăK tăqu ăCronbach’săAlphaă- ThƠnhăph năph ngăti năh uăhình Bi n TBlo iăbi nT ăn uă PSlo iăbi nT ăn uă TQăBi năt ng Alphaănlo ibi nu
TAN1 18.63 9.707 0.684 0.876 TAN2 18.79 9.718 0.716 0.871 TAN3 18.76 9.598 0.683 0.876 TAN4 18.62 9.639 0.719 0.87 TAN5 18.72 9.358 0.763 0.863 TAN6 18.71 9.889 0.693 0.875
(Ngu n: Ph l c 5 - K t qu SPSS Cronbach’s Alpha –ph ng ti n h u hình) H s tin c y Cronbach’s Alpha c a thƠnh ph n nƠy lƠ 0.891. N u ta lo i đi
b t k thang đo (bi n) nƠo thì h s Cronbach’s Alpha s b gi m đi. NgoƠi ra, các
h s t ng quan bi n t ng c a các bi n quan sát nƠy th p nh t lƠ 0.683> 0.3 nên các bi n nƠy khá phù h p vƠ đ c s d ng trong phép phơn tích nhơn t khám phá
ti p theo.
4.2.1.2.Thành ph n s tin c y
Cronbach’săAlphaă=ă0.894
B ng 4.3:ăK tăqu ăCronbach’săAlphaă- ThƠnhăph năs ătinăc y
Bi n TBlo iăbi nT ăn uă PSlo iăbi nT ăn uă TQăBi năt ng Alplo ihaănbi nu