Phân tích nhân tố khám phá EFA

Trong 23 biến khảo sát được đưa ra đểphan tích nhân tố thì có 20 biến quan sát thuộc thang đo yếu tố ảnh hưởng đến nâng cao chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in và 3 biến quan sát thuộc thang đo đánh giá chung của khách hàng về chất lượng dịch vụsửa chữa đi kèm bảo hànhđã cung cấp.

Trong nghiên cứu này, sửdụng phép trích PCA (Principal Components Analysis) và phép quay Varimax với giá trị hệsố tải nhân tốFactor Loading > 0,5, hệsốKMO nằm trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1, tổng phương sai trích > 50% để đảm bảo sự phù hợp khi phân tích.

Phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập 2.3.4.1.

Trong phân tích thang đo các yếu tố ảnh hướng đến việc nâng cao chất lượng dịch vụsửa chữa đi kèm bảo hành máy in bao gồm 5 yếu tố sau: độ tin cậy, khả năng đảm bảo, năng lực phục vụ, mức độ đồng cảm, phương tiện hữu hình. Sau khi đã loại bỏcác biến rác và làm sạch dữ

Trường Đại học Kinh tế Huế

liệu thì tiến hành phân tích EFA đểkiểm định mô hình.

Bảng 2.15: Kết quảchạy EFA các biến độc lập

Biến Hệsốtải nhân tố

1 2 3 4 5

PV1 0,802

PV4 0,725

PV2 0,676

PV3 0,652

TC1 0,832

TC4 0,829

TC3 0,807

TC2 0,782

DB4 0,898

DB1 0,896

DB3 0,788

DB2 0,529

HH1 0,883

HH3 0,835

HH4 0,807

HH2 0,615

DC2 0,779

DC1 0,726

DC3 0,699

DC4 0,670

Eigenvalue 7,410 2,811 1,790 1,476 1,055

Phương sai trích % 37,048 14,056 8,949 7,378 5,274 Phương sai tríchtích luỹ% 37,048 51,104 60,053 67,431 72,705

Tổng phương sai trích= 72,705 KMO = 0,847

Sig = 0,000

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.

Kết quảcủa kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích Factor cho thấy Sig. =0,000

< 0,05 và hệsốKMO = 0,847> 0,5 nên phân tích EFA phù hơp sử dụng trong nghiên cứu này. Tổng phương sai trích =72,705% > 50% thểhiện răng 5 yếu tốnày giải thích được 72,705% sự biến thên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5 cho thấy các biến quan sát đều thểhiện được sử ảnh hưởng của mình.

Kết quảphân tích cụthể có được như sau:

Nhân tố thứ nhất là “ Năng lực phục vụ” bao gồm các biến quan sát (PV1, PV2, PV3,PV4)liên quan đến năng lực phục vụcủa công ty đối với yêu cầu của khách hàng vàđược kí hiệu là PV. Nhóm này có giá trị Eigenvalue bằng 7,410 , nhân tố này các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và giải thích được 37,038% biến thiên dữliệu điều tra.

Nhân tố thứ hai là “Sự tin cậy” bao gồm các biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4) liên quan đến sự tin cậy của khách hàng đối với công ty và được kí hiệu là TC.

Nhóm này có giá trị Eigenvalue bằng 2,811. Nhân tố này các biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau và giải thích được 14,056% biến thiên dữliệu điều tra.

Nhân tố thứ ba là “Khả năng đảm”, gồm 4 biến quan sát là (DB1, DB2, DB3 và DB4) liên quan đến khả năng đảm bảo của công ty đối với khách hàng và được kí hiệu là DB. Nhóm này có giá trị Eigenvalue bằng 1,790. Nhân tốnày các biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau và giải thích được 8,949% biến thiên dữliệu điều tra.

Nhân tố thứ tư là “Phương tiện hữu hình”, gồm 4 biến quan sát (HH1, HH2, HH3, HH) liên quan các biến liên quan đến phương tiện hữu hình và kí hiệu là HH.

Nhóm này có giá trị Eigenvalue bằng 1,476. Nhân tố này các biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau và giải thích được 7,378% biến thiên dữliệu điều tra.

Nhân tố thứ năm là “Mức độ đồng cảm” gồm 4 biến quan sát (DC1, DC2, DC3, DC4) liên quan đến sự đồng cảm của công ty đối với khách hàng và kí hiệu và DC. Nhóm này có giá trị Eigenvalue bằng 1,055. Nhân tố này các biến quan sát có tương quan chặt chẽ

Trường Đại học Kinh tế Huế

với nhau và giải thích được 5,274% biến thiên dữliệu điều tra.

Phân tích nhân tố khám phá EFA đánh giá chung 2.3.4.2.

Bảng 2.16: Kết quảchạy EFA biến phụthuộc

Biến quan sát Hệsốtải Kiểm định Giá trị

DGC1 0,861 KMO 0,680

DGC2 0,813 Sig 0,000

DGC3 0,797 Tổng phương sai trích 67,898

Eigenvalues 2,037

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Từkết quảphân tích nhận thấy:

HệsốKMO = 0, 680 thoảmãn điều kiện 0,5≤ KMO ≤ 1 nên phân tích nhân tốlà phù hợp. Kiểm định Barlett có giá trị sig = 0,000˂0,05 là các biến có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Tổng phương sai trích là 67,898% >50% đáp ứng được yêu cầu đặt ra. Cho biết nhân tố này giải thích được 67,898% biến thiên của dữ liệu.

Hệsốtải nhân tố đều lớn hơn 0,5 và không có biến quan sát nào bịloại.

2.3.5. Mô hình hồi quy

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập, ta xây dựng được mô hình hồi quy gồm một biến độc lập và năm biến phụthuộc:

DGC = β0 + β1TC+ β2DB+ β3PV+ β4DC+ β5HH Các giải thuyết:

H1: Mức độ tin cậy tương quan dương với chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệcao Quốc Đạt

H2: Mức độ đảm bảo tương quan dương với chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệcao Quốc Đạt

H3:Năng lực phục vụ tương quan dương với chất lượng dịch vụsửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệcao Quốc Đạt

H4: Mức độ đồng cảm tương quan dương với chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệcao Quốc Đạt

H5: Phương tiện hữu hình tương quan dương với chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệ

Trường Đại học Kinh tế Huế

cao Quốc Đạt

Kiểm định hệ số tương quan 2.3.5.1.

Trước khi khi đi vào phân tích hồi quy tuyến tính, ta tiến hành phân tích ma trận hệ số tương quan cho 6 biến gồm 1 biến phụthuộc và 5 biến độc lập với hệsốPearson.

Bảng 2.17: Kiểm định hệsố tương quan Pearson mô hình hồi

DGC TC DB PV DC HH

DGC

Pearson Correlation 1,00 0,437 0,415 0,297 0,359 0,246

Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,005

N 130 130 130 130 130 130

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụthuộc với các biến độc lập cao nhất là và nhỏnhất là đồng thời các giá trị sig đều nhỏ hơn và bằng 0,05 nên ta có thể kết luận sơ bộlà có sự tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

Kiểm định hệ số hồi quy 2.3.5.2.

Bảng 2.18: Kiểm định mức giải thích của mô hình

Mô hình R R² R²hiệu chỉnh Durbin- Watson

0,801 0,641 0,626 1,980

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Dựa vào bảng ta thấy:

Hệsố Durbin- Watson của mô hình là 1,980 < 2 nên không xảy ra hiện tiện tự tương quan trong mô hình.

HệsốR²hiệu chỉnh = 0,626 nhỏ hơn hệsốR² = 0,641 nên dùng R² hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn. Hệ số R²hiệu chỉnh = 0,626 thể hiện các biến độc lập ảnh hưởng đến 62,6 % sự biến động của biến phụ thuộc và 37,4% do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và do sai sốngẫu nhiên.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kiểm định độ phù hợp của mô hình 2.3.5.3.

Bảng 2.19: Kiểm định ANOVA vềsựphù hợp của mô hình Mô hình Tổng phương

sai lệch Df Bình phươngtổng phương

sai lệch F Sig.

Mô hình hồi quy 35,206 5 7,041 44,265 0,000

Số dư 19,725 124 0,159

Tổng 54,931 129

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Đểcó thểsuy mô hình này thành mô hình của tổng thểta tiến hành sửdụng công cụkiểm định F. Từkết quả thu được ta thấy, sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏmô hình có ý nghĩa suy ra tổng thể. Như vậy ta có thểnói, các biến độc lập có sự tương quan tuyến tính với biến phụthuộc trong mô hình.

Kết quả hồi quy 2.3.5.4.

Đểcó thểsuy mô hình này thành mô hình của tổng thểta tiến hành sửdụng công cụkiểmđịnh F. Từkết quả thu được ta thấy, sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏmô hình có ý nghĩa suy ra tổng thể. Như vậy ta có thểnói, các biến độc lập có sự tương quan tuyến tính với biến phụthuộc trong mô hình.

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients)

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi một đơn vị biến độc lập X_ithay đổi và các biến độc lập còn lại được giữnguyên. Chúng ta không nhận xét thứtự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc dựa vào hệsố hồi quy chưa chuẩn hóa bởi các biến độc lập không đồng nhất về đơn vịhoặc nếu đồng nhất về đơn vị thì độ lệch chuẩn các biến tham gia vào hồi quy cũng khác nhau. Sự khác biệt về độ lệch chuẩn hoặc đơn vị đo khiến việc đưa các biến độc lập vào cùng một phép so sánh là hoàn toàn không chính xác, do lúc này các biến không cùng nằm trong một hệquy chiếu.

Hệsốhồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients)

Hệsốhồi quy chuẩn hóa phản ánh sự thay đổi của biến phụthuộc khi tất cả đơn vị biến độc lập X_ithay đổi. Trong nghiên cứu, chúng ta thường xem xét tầm quan trọng của các biến độc lập, nhận xét thứ

Trường Đại học Kinh tế Huế

tự tác động của các biến độc lập lên biến phụ

thuộc. Nếu dùng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, chúng ta không thể so sánh được vì đơn vị đo và sai sốchuẩn của các biến là khác nhau. Vì vậy, chúng ta sẽcần dùng đến hệsố đã chuẩn hóa để đưa tất cảcác biến cần so sánh vềcùng một hệquy chiếu.

Bảng 2.20: Kết quảphân tích hồi quy dựa trên cách tính giá trị trung bình của từng nhóm nhân tố

Mô hình

Hệsố chưa chuẩn hoá B

Hệsố đã chuẩn hoá

Beta

Giá trị kiểm định t

Mức ý nghĩa

Sig.

Đa cộng biến Độ

chấp nhận

Hệsốphóng đại phương

sai VIF

1

(Constant) -0,164 0,286 -0,575 0,566

TC 0,201 0,056 0,213 3,598 0,000

PV 0,276 0,073 0,283 3,778 0,000

HH 0,266 0,065 0,269 4,063 0,000

DC 0,233 0,074 0,244 3,131 0,002

DB 0,075 0,055 0,089 1,361 0,176

(Nguồn: Xửlý sốliệu trên SPSS) Mô hình với hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

DGC= -0164+ 0,201TC+ 0,276 PV+ 0,266HH +0,233DC + 0,075DB Mô hình với hệsốhồi quy chuẩn hóa

DGC= 0,213TC+ 0,283 PV+ 0,269HH +0,244DC + 0,089DB Giải thích ý nghĩa của từng hệsốcủa mô hình hồi quy chuẩn hóa:

Có thể thấy, hệsốBeta củaNăng lực phục vụlà cao nhất, tiếp đến là hệsốBeta của Phương tiên hữu hình, Mứcđộ đồng cảm, Sựtin cậy và cuối cùng là Mức độ đảm bảo. Điều đó chứng tỏrằng, đối với chất lượng dịch vụsửa chữa đi kèm bảo hành máy in thì mức độ tác động của Năng lực phục vụ lên đánh giá chung của khách hàng là cao nhất, sau đó đếnPhương tiên hữu hình, Mức độ đồng cảm, Sựtin cậy và cuối cùng là Mức độ đảm bảo.

B_TC =0,213 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố “Sự tin cậy” tăng 1 đơn vị thì sẽ làm mức độ đánh giá chung về chất lượng dịch vụ tăng thêm 0,213đơn vị. => H1 được chấp nhận hay sựtin cậy có tác động cùng chiều với đánh giá chung của khách hàng về

Trường Đại học Kinh tế Huế

chất lượng dịch vụ.

B_DB =0,089 dấu (+) quan hệcùng chiều. Khi mức độhài lòng vềnhân tố “Khả năng đảm bảo ” tăng 1 đơn vị thì sẽlàm mức độ đánh giá chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,089 đơn vị. => H2 được chấp nhận hay khả năng đảm bảo có tác động cùng chiều với đánh giá chung của khách hàng vềchất lượng dịch vụ.

B_PV =0,283 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố

“Năng lực phục vụ” tăng 1 đơn vị thì sẽ làm mức độ đánh giá chung về chất lượng dịch vụ tăng thêm 0,283 đơn vị. => H3 được chấp nhận hay năng lực phục vụ có tác động cùng chiều với đánh giá chung của khách hàng vềchất lượng dịch vụ.

B_DC=0,244dấu (+) quan hệcùng chiều. Khi mức độhài lòng vềnhân tố “Mức độ đồng cảm” tăng 1 đơn vịthì sẽ làm mức độ đánh giá chung về chất lượng dịch vụ tăng thêm 0,244 đơn vị. => H4 được chấp nhận hay mức độ đồng cảm có tác động cùng chiều với đánh giá chung của khách hàng vềchất lượng dịch vụ.

B_HH =0,269 dấu (+) quan hệ cùng chiều. Khi mức độ hài lòng về nhân tố

“Phương tiện hữu hình” tăng 1 đơn vị thì sẽlàm mức độ đánh giá chung vềchất lượng dịch vụ tăng thêm 0,269 đơn vị. => H5 được chấp nhận hay phương tiên hữu hình có tác động cùng chiều với đánh giá chung của khách hàng vềchất lượng dịch vụ.

Với kết quả thu được ta nhận thấy cả năm nhân tố trên đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Khi bất cứmột trong năm nhân tốtrên có một sự thay đổi nào đó đều tạo nên sự thay đổi đối với đánh giá chung của khách hàng. Năm yếu tố đều có hệ số Beta chuẩn hoá dương nên các biến này tác động cùng chiều đến đánh giá chung của khách hàng về chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại Công ty TNHH MTV Công NghệCao Quốc Đạt.

2.4.Đánh giá chung về thực trạng dịch vụsửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại công ty TNHH MTV Công nghệ cao Quốc Đạt

Đánh giá mức độcảm nhận của khách hàng vềcác yếu tố Giảthiết:

H0: Giá trị trung bình của dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành = 4 nếu giá trị Sig.(2-Tailed) >0,05.

H1: Giá trị trung bình của dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành ≠ 4 nếu giá trị Sig.(2-Tailed) < 0,05.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.4.1. Đáng giá của khách hàng về sự tin cậy khi sử dụng sửa chữa đi kèm

Trong tài liệu Nâng cao chất lượng dịch vụ sửa chữa đi kèm bảo hành máy in tại Công ty TNHH MTV Công nghệ cao Quốc Đạt (Trang 74-82)