PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
SỐ MẪU ĐIỀU TRA
Đề tài nghiên cứu “Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một” tập trung vào việc phân tích các yếu tố quyết định mà khách hàng xem xét khi lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng Nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó giúp các nhà cung cấp dịch vụ cải thiện chất lượng và đáp ứng tốt hơn yêu cầu của thị trường.
Công ty Cổ Phần Xây Dựng Chánh Nghĩa áp dụng công thức tính số mẫu tối thiểu trong hồi quy đa biến theo nghiên cứu của Barbara G Tabachnick và Linda S Fidell.
N: Số mẫu tối thiểu trong nghiên cứu m: Số biến độc lập sử dụng trong mô hình hồi quy của đề tài
Dựa vào công thức tính số mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy đa biến với 5 biến độc lập, số mẫu cần thiết là N >= 50 + 8x5 = 90 mẫu Tuy nhiên, để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp của các mẫu nghiên cứu, tôi đã quyết định tăng số mẫu lên 180, với kỳ vọng đạt yêu cầu từ 50% trở lên trong tổng số phiếu khảo sát dành cho khách hàng tại Thủ Dầu Một.
THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng, bài nghiên cứu này bắt đầu với việc thiết kế bảng câu hỏi khảo sát Mục tiêu chính là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một Bảng câu hỏi sẽ được chia thành ba phần, trong đó phần đầu tiên sẽ tập trung vào
Bài khảo sát N >= 50+8m bao gồm ba phần chính Phần đầu tiên tập trung vào việc thu thập thông tin cá nhân của khách hàng, với các câu hỏi về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập hàng tháng Phần thứ hai khảo sát hành vi sử dụng dịch vụ thiết kế nhà phố tại Thủ Dầu Một, với các câu hỏi về mức độ sử dụng, mục đích và diện tích thiết kế - xây dựng Cuối cùng, phần ba đánh giá quan điểm của khách hàng thông qua thang đo mức độ đồng ý về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố.
Trong nghiên cứu, chúng tôi đã xác định các nhân tố tác động và biến quan sát thông qua hai cuộc thảo luận nhóm với các chuyên gia Kết quả là năm nhân tố tác động được xác định, đi kèm với 18 biến quan sát, cùng với một nhân tố phụ thuộc có 4 biến quan sát Các nhân tố và biến quan sát này sẽ được đánh giá theo các mức độ đồng ý khác nhau trong thang đo.
Rất không đồng ý Không đồng ý Bình thường Đồng ý Rất đồng ý
Sau đây là các biến quan sát đƣợc trình bày theo các nhóm nhân tố khác nhau và đƣợc đánh giá theo mức độ của thang đo nhƣ trên
Bảng 3.1 Thang đo cho biến “Giá cả”
Giá cả thiết kế - xây dựng (GC)
GC1 Giá cả tương ứng với chất lượng phù hợp theo thị trường
GC2 Chi tiết giá cả các hạng mục phải đƣợc nêu rõ ràng, minh bạch
GC3 Điều khoản và điều kiện thanh toán linh hoạt
GC4 Tổng chi phí giá cả phù hợp với số ngân sách khách hàng đề ra
Bảng 3.2 Thang đo cho nhân tố “Thời gian hoàn thành”
Thời gian hoàn thành (TG)
TG1 Đơn vị thực hiện tiến độ đúng theo yêu cầu của khách hàng
TG2 Tiến độ công trình cho từng hạng mục đƣợc nêu rõ ràng để khách hàng dễ kiểm soát
TG3 Đơn vị thực hiện tiến độ phù hợp với quy trình kỹ thuật đề ra
Bảng 3.3 Thang đo cho nhân tố “Nguồn lực công ty”
Nguồn lực công ty (NL)
NL1 Đơn vị có nguồn lực nhân sự có kinh nghiệm và năng lực cao trong xây dựng
NL2 Đơn vị phải có chứng nhận năng lực tài chính phù hợp với công trình
NL3 Đơn vị đảm bảo có đầy đủ máy móc – thiết bị công nghệ đáp ứng cho công trình
NL4 Đảm bảo số lƣợng nhân sự đủ đáp ứng hoàn thành thành công trình
Bảng 3.4 Thang đo cho nhân tố “Chất lượng công trình”
Chất lƣợng công trình (CL)
CL1 Nhà thầu đảm bảo chất lƣợng công trình đƣợc thực hiện đúng quy trình kỹ thuật đã đề ra
CL2 Chất lƣợng vật tƣ công trình phải có chất lƣợng đúng nhƣ cam kết ban đầu
CL3 Đơn vị có chứng nhận đảm bảo quy trình chất lƣợng kỹ thuật
CL4 Thiết bị và máy móc của đơn vị xây dựng phải có tem kiểm định chất lƣợng
Bảng 3.5 Thang đo cho nhân tố “Kinh nghiệm”
KN1 Đơn vị đã có kinh nghiệm thực hiện các công trình về nhà phố có quy mô tương tự
KN2 Nhân lực thi công đã từng thực hiện hoàn thành các công trình tương tự có chất lượng tốt
KN3 Kiến trúc sƣ, kỹ sƣ có kinh nghiệm trong việc đƣa ra giải pháp thi công phù hợp cho công trình
Bảng 3.6 Thang đo cho nhân tố “Yếu tố quyết định lựa chọn”
Yếu tố quyết định lựa chọn (YT)
YT1 Tôi chọn dịch vụ thiết kế để giúp tiết kiệm chi phí
YT2 Tôi chọn dịch vụ thiết kế xây dựng vì giúp tối ƣu thời gian
YT3 Tôi chọn dịch vụ thiết kế xây dựng để công trình vì giúp tôi hài lòng về sản phẩm
YT4 Tôi sẽ chọn dịch vụ thiết kế xây dựng Khi có nhu cầu xây dựng nhà phố.
PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU
Bài nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng tại Thủ Dầu Một sử dụng phương pháp thu thập số liệu thông qua khảo sát trực tiếp Đối tượng nghiên cứu là khách hàng đã sử dụng hoặc có nhu cầu sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại thành phố này Khảo sát được thực hiện tại các phường như Phú Mỹ, Phú Lợi, Phú Hòa, và Phú Cường Do vấn đề bảo mật thông tin, việc tìm kiếm thông tin khách hàng gặp khó khăn, vì vậy nhóm khảo sát tập trung vào khách hàng liên hệ với công ty cổ phần xây dựng Chánh Nghĩa Quá trình khảo sát diễn ra từ 20/09/2020 đến 20/10/2020, với 180 phiếu khảo sát được phát ra và thu về, trong đó có 126 mẫu hợp lệ cho phân tích dữ liệu, đáp ứng yêu cầu nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SPSS20
Sau khi phân tích dữ liệu từ khảo sát các nhóm đối tượng, tôi đã sử dụng phần mềm SPSS20 để thực hiện phân tích dữ liệu định lượng Quá trình này bao gồm phân tích thống kê mô tả về thông tin cá nhân và hành vi sử dụng, cùng với việc kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA nhằm điều chỉnh mô hình nghiên cứu Tôi cũng đã phân tích các hệ số tương quan giữa các nhân tố độc lập và phụ thuộc để xác định mức độ ảnh hưởng của chúng Cuối cùng, tôi đã tiến hành phân tích hồi quy đa biến để đánh giá tác động của các yếu tố độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
3.4.1 Phương pháp phân tích kiểm định Cronbach’s Alpha
Trong quá trình xác định phương trình hồi quy đa biến cho mô hình, bước đầu tiên cần thực hiện là kiểm định Cronbach’s Alpha cho các nhóm nhân tố trong thang đo.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), hệ số Cronbach's Alpha dao động trong khoảng [0;1], với giá trị cao hơn cho thấy độ tin cậy của thang đo tốt hơn Tuy nhiên, nếu hệ số này quá cao (từ 0.95 trở lên), điều đó có thể chỉ ra sự trùng lặp giữa các biến trong thang đo Do đó, khi đánh giá thang đo cho các nhóm biến nhân tố, cần xem xét hai điều kiện quan trọng.
- Hệ số Crobach’s alpha có biến tổng thể > 0,650
- Hệ số tương quan quua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0,3
Với 2 điểu kiện trên thang đo đƣợc đánh giá chấp nhận là tốt Hệ số Crobach’s Alpha < 0,6, lựa chọn loại biến quan sát để đạt tiêu chuẩn
Cột Cronbach's Alpha if Item Deleted thể hiện hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến đang xem xét Mặc dù không phải là tiêu chuẩn phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nhưng nếu giá trị này lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha của nhóm, cần cân nhắc xem xét biến quan sát đó tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể.
3.4.2 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, bước tiếp theo là tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho tất cả các nhóm nhân tố đạt yêu cầu Phân tích này sẽ giúp xác định các nhóm nhân tố thông qua ma trận xoay và xây dựng mô hình nghiên cứu chính thức Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), có những yêu cầu cần thiết trong phân tích nhân tố.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị 0,5 trở lên (0,5=< KMO 0,05) do vậy các biến đều tương quan nhau và có ý nghĩa thống kê
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập X không quá lớn, với một số biến có hệ số Pearson lớn hơn 0,3 Do đó, khi phân tích tương quan, cần chú ý đến mối quan hệ giữa các biến này.
3.4.4 Phương pháp phân tích kiểm định mô hình hồi quy
Sau khi hoàn thành phân tích hệ số tương quan, bước cuối cùng là kiểm định mô hình hồi quy cho đề tài Trong giai đoạn này, cần kiểm tra một số yếu tố quan trọng theo các điều kiện nhất định.
Trong bảng Tóm tắt Mô hình, giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là chỉ số quan trọng cần chú ý Chỉ số này càng gần 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, trong khi gần 0 thì ý nghĩa mô hình càng yếu Thông thường, mức 0.5 được sử dụng làm ngưỡng phân chia giữa ý nghĩa mạnh và yếu; nếu R hiệu chỉnh nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, mô hình được coi là tốt, còn dưới 0.5 thì mô hình chưa đạt yêu cầu Tuy nhiên, tùy thuộc vào loại nghiên cứu và dữ liệu, không phải lúc nào cũng yêu cầu R bình phương hiệu chỉnh phải lớn hơn 0.5 để có ý nghĩa Do đó, kết quả hồi quy với R hiệu chỉnh dưới 50% vẫn có thể chấp nhận được Bên cạnh đó, hệ số Durbin-Watson (DW) cũng cần được kiểm tra; nếu hệ số này gần 4, các yếu tố trong mô hình có thể gặp vấn đề tự tương quan, trong khi nếu gần 0, mô hình có thể tốt hơn, với mức tối thiểu thông thường là dưới 2 để tránh hiện tượng tự tương quan.
Trong phân tích ANOVA, giá trị sig của hệ số F là yếu tố quan trọng cần chú ý Nếu giá trị sig nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy mô hình hồi quy đa biến được xây dựng phù hợp với tổng thể.
Trong quá trình phân tích và kiểm định trong bảng Coefficients, cần chú ý ba yếu tố quan trọng Thứ nhất, giá trị sig của từng biến độc lập; nếu nhỏ hơn 0,05, biến đó có ảnh hưởng đáng kể đến mô hình nghiên cứu Thứ hai, giá trị chuẩn hóa Beta; giá trị càng cao cho thấy mức độ ảnh hưởng càng lớn, trong khi giá trị âm chỉ ra tác động ngược chiều Cuối cùng, giá trị VIF; nếu VIF < 2, mô hình sẽ không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến.
3.4.5 Phương pháp phân tích One Way - ANOVA
Trong kiểm định này, chúng ta cần kiểm tra hai giá trị quan trọng Đầu tiên là kiểm định Levene, được sử dụng để xác định xem phương sai có bằng nhau giữa các nhóm nhân tố hay không, với giả thuyết ban đầu là phương sai của các nhóm là như nhau.
Ho: “Phương sai bằng nhau”
Nếu giá trị Sig 0.05: chấp nhận Ho Từ đó, chúng ta có đủ điều kiện để thực hiện phân tích tiếp anova
Thứ hai là cần Kiểm định anova với giả thuyết:
Ho: “Trung bình bằng nhau”
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỰC TRẠNG VỀ HÀNH VI SỬ DỤNG DỊCH VỤ THIẾT KẾ XÂY DỰNG NHÀ PHỐ CỦA KHÁCH HÀNG TẠI THÀNH PHỐ THỦ DẦU MỘT
Kết quả phân tích hành vi sử dụng dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một cho thấy, có 70 khách hàng đã sử dụng dịch vụ, chiếm 55,60%, trong khi đó 56 khách hàng đang có ý định sử dụng, tương ứng với 44,40%.
Chƣa có ý định sử dụng 0 0,00
Phục vụ nhu cầu sinh hoạt cho cá nhân và gia đình 93 73,80 Đaầu tƣ mua - bán bất động sản 16 12,70
Diện tích thiết kế - xây dựng
Trong quá khứ, khách hàng thường xây nhà theo kiểu truyền thống mà không có bản vẽ cụ thể, dựa vào kinh nghiệm của thợ xây Tuy nhiên, trong những năm gần đây, sự phát triển của kiến trúc nhà phố hiện đại, cổ điển và tân cổ điển đã thay đổi suy nghĩ của khách hàng, khiến họ ưu tiên lựa chọn các kiến trúc sư và đơn vị xây dựng uy tín Với sự phát triển kinh tế, dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một cũng ngày càng phát triển, đáp ứng nhu cầu cao hơn của người dân Qua khảo sát và phân tích dữ liệu bằng SPSS20, chỉ 126 mẫu khách hàng đang sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố đã được xem xét, cho thấy sự quan tâm ngày càng lớn đối với loại hình dịch vụ này.
Trong một khảo sát về nhu cầu dịch vụ thiết kế và xây dựng nhà phố, 70 người, chiếm 55.6%, đã sử dụng dịch vụ này, trong khi 56 người, tương đương với 44.4%, đang tìm kiếm lựa chọn phù hợp Đáng chú ý, 73.80% trong số khách hàng sử dụng dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu sinh hoạt cho gia đình, cho thấy sự ưu tiên cho không gian sống tiện nghi và thoải mái Bên cạnh đó, 13.50% khách hàng có mục đích kinh doanh cho thuê và 12.70% đầu tư mua – bán bất động sản, phản ánh sự phát triển mạnh mẽ của thị trường nhà phố tại Thủ Dầu Một trong những năm gần đây Các khách hàng khảo sát đều lựa chọn thiết kế và xây dựng trên diện tích đa dạng để phù hợp với nhu cầu sử dụng.
Trong một khảo sát tại Thủ Dầu Một với 126 khách hàng, có 70 người (55.60%) chọn diện tích nhà ở từ 50m2 đến 99m2, cho thấy đây là lựa chọn phổ biến phù hợp với nhu cầu của nhiều gia đình Ngoài ra, 43 người chọn diện tích dưới 50m2, chủ yếu là những người trẻ từ 25 đến 30 tuổi với thu nhập trung bình dưới 10 triệu đồng/tháng, hoặc những khách hàng có mục đích kinh doanh như cho thuê và mua bán bất động sản Cuối cùng, 13 người còn lại lựa chọn diện tích từ 100m2 đến 150m2 để thiết kế và xây dựng.
THỐNG KÊ, MÔ TẢ THÔNG TIN KHÁCH HÀNG QUA SỐ MẪU NGHIÊN CỨU
Bảng 4.2 Kết quả phân tích thông tin khách hàng Đặc điểm Tần số Tần suất (%)
Trung học, cao đẳng 36 28,60 Đại học 50 39,70
Từ 10 triệu đống đến 19 triệu đồng 53 42,10
Từ 20 triệu đồng đến 30 triệu đồng 26 20,60
Mức thu nhập hằng tháng
(Nguồn: Phân tích dữ iệu SPSS)
Kết quả phân tích dữ liệu từ bảng 4.2 cho thấy, trong số 126 khách hàng tham gia khảo sát, có 79 nam (62,70%) và 47 nữ (37,30%) chọn dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố Điều này cho thấy nam giới thường có đam mê và kiến thức về kiến trúc hơn, dẫn đến vai trò quyết định trong việc sử dụng dịch vụ Độ tuổi khách hàng chủ yếu là từ 37 đến 42 tuổi (42,86%), tiếp theo là 31 đến 36 tuổi (28,57%) và 25 đến 30 tuổi (26,19%) Về trình độ học vấn, 39,70% khách hàng có trình độ đại học, trong khi 75,40% có trình độ từ trung học trở lên Về thu nhập, 42,10% khách hàng có thu nhập từ 10 triệu đến 19 triệu đồng, 31% dưới 10 triệu đồng, 20,60% từ 20 triệu đến 30 triệu đồng, và chỉ 6,30% có thu nhập trên 30 triệu đồng.
KIỂM ĐỊNH ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.3.1 Kiểm định độ tin cậy cronbach’s alpha cho biến độc lập và biến phụ thuộc
Trong nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một, mô hình nghiên cứu bao gồm 6 biến độc lập: Giá cả thiết kế - xây dựng, Thời gian hoàn thành công trình, Chất lượng công trình, Nguồn lực, Kinh nghiệm, và Uy tín thương hiệu Các biến này sẽ tác động đến nhóm nhân tố phụ thuộc, phản ánh quyết định của khách hàng khi lựa chọn dịch vụ Kết quả kiểm định độ tin cậy của các nhóm nhân tố được thực hiện thông qua Cronbach’s Alpha sẽ được trình bày tiếp theo.
4.3.1.1 Cronbach’s Alpha củ nhóm nhân tố “Giá cả”
Bảng 4.3 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Giá cả”
Nhân tố Biến quan sát Corrected Item - Total
Cronbach's Alpha if Item Deleted
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Dựa vào phân tích ở bảng 4.3, yếu tố "Giá cả" có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,800, cao hơn 0,600, và tất cả các biến trong nhóm này có hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3 Cụ thể, các hệ số tương quan lần lượt là 0,611; 0,642; 0,624; 0,573 Hơn nữa, các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,800, cho thấy việc loại bất kỳ biến nào sẽ không làm tăng hệ số này Do đó, các biến thuộc yếu tố "Giá cả" đáp ứng đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1.2 Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố “Thời gi n hoàn thành”
Bảng 4.4 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Thời gian hoàn thành”
Nhân tố Biến quan sát Corrected Item - Total
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Cronbach's Alpha = 0,810 Thời gian hoàn thành
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Dựa vào kết quả phân tích, yếu tố thời gian hoàn thành có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,810, vượt mức tối thiểu 0,600 Tất cả các biến trong nhóm này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3, cụ thể là 0,624; 0,594; 0,775 Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của TG1, TG2, TG3 lần lượt là 0,777; 0,809; 0,611, đều nhỏ hơn 0,810 Do đó, việc loại bất kỳ biến nào trong nhóm này sẽ làm giảm hệ số Cronbach’s Alpha xuống dưới 0,810, chứng tỏ các biến quan sát trong nhóm “Thời gian hoàn thành” hoàn toàn đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1.3 Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố “Chất lượng công trình”
Bảng 4.5 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Chất lượng công trình”
Nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan với biến tổng
Hệ số cronbach's alpha nếu loại biến
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích cho thấy yếu tố "Chất lượng công trình" có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,704, vượt qua ngưỡng 0,600 Tất cả các biến trong nhóm này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3, cụ thể là 0,555; 0,463; 0,441; 0,511 Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại từng biến cũng đều nhỏ hơn 0,704, với các giá trị lần lượt là 0,602; 0,658; 0,675; 0,628 Do đó, các biến trong nhóm "Chất lượng công trình" đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1.4 Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố “Nguồn ực công ty”
Bảng 4.6 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Nguồn lực công ty”
Nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan với biến tổng
Hệ số cronbach's alpha nếu loại biến
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích cho thấy yếu tố nguồn lực có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,715, vượt mức tối thiểu 0,600, với tất cả các biến trong nhóm này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến cũng thấp hơn 0,715, cho thấy việc loại bất kỳ biến nào sẽ không làm tăng hệ số này Do đó, các biến thuộc nhóm “Nguồn lực công ty” đáp ứng đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1.5 Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố kinh nghiệm
Bảng 4.7 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Kinh nghiệm”
Nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan với biến tổng
Hệ số cronbach's alpha nếu loại biến
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Dựa trên phân tích từ bảng 4.7, nhân tố kinh nghiệm có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,732, vượt mức tối thiểu 0,600, với tất cả các biến trong nhóm này có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 (cụ thể là 0,541; 0,557; 0,570) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến KN1, KN2, KN3 lần lượt là 0,662; 0,645; 0,628, đều nhỏ hơn 0,732 Điều này cho thấy việc loại bất kỳ biến quan sát nào trong nhóm nhân tố kinh nghiệm sẽ làm giảm chỉ số Cronbach’s Alpha xuống dưới 0,732.
“Kinh nghiệm” hoàn thoàn đủ điều kiện để tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1.6 Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố phụ thuộc “Y u tố quy t định mua hàng”
Bảng 4.8 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố phụ thuộc
“Yếu tố quyết định mua hàng”
Nhân tố Biến quan sát Corrected Item -
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Yếu tố quyết định mua hàng
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Dựa trên kết quả phân tích ở bảng 4.8, nhân tố "Yếu tố quyết định mua hàng" có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,704, vượt qua ngưỡng 0,600 Tất cả các biến trong nhóm này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3, với các giá trị lần lượt là 0,459; 0,436; 0,521; 0,486; 0,307; 0,474 Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát YT1, YT2, YT3, YT4 đều nhỏ hơn 0,704, với các giá trị lần lượt là 0,647; 0,632; 0,610; 0,673 Điều này cho thấy tất cả các biến YT1, YT2, YT3, YT4 đều đáp ứng điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết nhƣ sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị 0,5 trở lên (0,5=< KMO 50 cho biết 6 nhân tố này được giải thích 53,254% biến thiên của các biến quan sát
Trong bảng kết quả, các biến quan sát YT1, YT2, YT3, YT4 trong biến phụ thuộc có hệ số tải lần lượt là 0,757; 0,754; 0,728; 0,677, tất cả đều vượt mức quy định 0,5 Điều này cho thấy các biến quan sát đều phù hợp với yêu cầu nghiên cứu và không xảy ra hiện tượng tách nhóm sau khi phân tích nhân tố Dưới đây là bảng kết quả các biến quan sát trong biến phụ thuộc sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.11 Tổng hợp biến quan sát của yếu tố quyết định lựa chọn của khách hàng sau khi chạy nhân tố khám phá EFA
Biến Yếu tố quyết định lựa chọn của khách hàng
YT1 Tôi chọn dịch vụ thiết kế để giúp tiết kiệm chi phí.
YT2 Tôi chọn dịch vụ thiết kế xây dựng vì giúp tối ƣu thời gian.
YT3 Tôi chọn dịch vụ thiết kế xây dựng để công trình vì giúp tôi hài lòng về sản phẩm.
YT4 Tôi sẽ chọn dịch vụ thiết kế xây dựng Khi có nhu cầu xây dựng nhà phố.
(Nguồn: Sinh viên thực hiện tổng hợp từ nghiên cứu)
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập
Các biến quan sát của biến độc lập đã được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phép quay Variamax, cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.12 KMO và kiểm tra của Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số KMO của các biến quan sát trong các biến nhân tố độc lập đạt 0,771, lớn hơn 0,5, cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Hơn nữa, kết quả kiểm định Bartlett’s với giá trị 806,677 và mức ý nghĩa sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05, khẳng định rằng dữ liệu được sử dụng cho phân tích là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 4.13 Ma trận nhân tố xoay
Phương sai trích tích lũy % 28,816 39,377 48,668 56,931 63,542
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích cho thấy giá trị Eigenvalue của Intel là 1,190, lớn hơn 1, với 18 biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố Tổng phương sai trích đạt 63,542%, cho thấy 5 nhân tố này giải thích 63,542% biến thiên của các biến quan sát Tất cả các trọng số nhân tố đều đạt trên mức tối thiểu 0,5 và được phân chia thành 5 nhóm như đã trình bày Các biến quan sát không có sự thay đổi hay xáo trộn trong các nhóm nhân tố Dưới đây là bảng phân nhóm các nhân tố, kết luận cuối cùng sau khi thực hiện khám phá nhân tố EFA.
Bảng 4.14 Tổng hợp các nhóm biến sát của biến độc sau phân tích nhân tố khám phá EFA
Tên nhóm Nhân tố Tên biến Biến
GC4 Tổng chi phí giá cả phù hợp với số ngân sách khách hàng đề ra
GC2 Chi tiết giá cả các hạng mục phải đƣợc nêu rõ ràng, minh bạch
GC1 Giá cả tương ứng với chất lượng phù hợp theo thị trường
GC3 Điều khoản và điều kiện thanh toán linh hoạt
TG3 Đơn vị thực hiện tiến độ phù hợp với quy trình kỹ thuật đề ra.
TG1 Đơn vị thực hiện tiến độ đúng theo yêu cầu của khách hàng.
TG2 Tiến độ công trình cho từng hạng mục đƣợc nêu rõ ràng để khách hàng dễ kiểm soát.
NL2 Đơn vị phải có chứng nhận năng lực tài chính phù hợp với công trình
NL4 Đảm bảo số lƣợng nhân sự đủ đáp ứng hoàn thành thành công trình.
NL3 Đơn vị đảm bảo có đầy đủ máy móc – thiết bị công nghệ đáp ứng cho công trình.
NL1 Đơn vị có nguồn lực nhân sự có kinh nghiệm và năng lực cao trong xây dựng.
CL3 Đơn vị có chứng nhận đảm bảo quy trình chất lƣợng kỹ thuật.
CL4 Thiết bị và máy móc của đơn vị xây dựng phải có tem kiểm định chất lƣợng.
CL1 Nhà thầu đảm bảo chất lƣợng công trình đƣợc thực hiện đúng quy trình kỹ thuật đã đề ra.
CL2 Chất lƣợng vật tƣ công trình phải có chất lƣợng đúng nhƣ cam kết ban đầu.
KN2 Nhân lực thi công đã từng thực hiện hoàn thành các công trình tương tự có chất lượng tốt.
KN3 Kiến trúc sƣ, kỹ sƣ có kinh nghiệm trong việc đƣa ra giải pháp thi công phù hợp cho công trình.
KN1 Đơn vị đã có kinh nghiệm thực hiện các công trình về nhà phố có quy mô tương tự.
(Nguồn: Sinh viên tổng hợp từ nghiên cứu)
4.4.3 Mô hình nghiên cứu sau phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho dữ liệu nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một, kết quả cho thấy các nhóm nhân tố của biến phụ thuộc không có sự xáo trộn hay phân tách Các biến quan sát trong biến phụ thuộc cũng không bị phân tách thành các nhóm khác nhau Vì vậy, mô hình nghiên cứu sẽ được giữ nguyên, bao gồm các nhóm theo mô hình ban đầu đã được thực hiện.
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu chính thức
Mô hình nghiên cứu được thiết kế với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, trong đó có tổng cộng 18 biến quan sát Cụ thể, biến giá cả, chất lượng công trình và nguồn lực công ty mỗi biến đều có 4 biến quan sát, trong khi biến thời gian hoàn thành và kinh nghiệm mỗi biến có 3 biến quan sát Biến phụ thuộc được xác định với 4 biến quan sát.
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.5.1 Phân tích hệ số tương quan
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đo lường mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng Khi có sự tương quan giữa hai biến, hệ số này giúp xác định mức độ liên kết và ảnh hưởng của chúng đến nhau.
Các giá trị sig alpha đều nhỏ hơn 0,05 (biến giá cả bị loại do >0,05) do vậy các biến đều tương quan nhau và có ý nghĩa thống kê
Hệ số tương quan của biến X có sự tương tác không quá lớn, với một số biến có hệ số Pearson lớn hơn 0,3 Do đó, khi tiến hành phân tích tương quan, cần chú ý đến mối quan hệ giữa các biến độc lập này.
Bảng 4.15 Bảng kết quả phân tích hệ số tương quan
X1_GC X2_NL X3_TG X4_CL X5_KN Y_BPT
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20) 4.5.1.1 Ki m định sự tương qu n giữ các bi n độc ập và bi n phụ thuộc
Dựa vào kết quả phân tích từ bảng 4.15, có thể rút ra một số kết luận về mối tương quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc.
- Yếu tố quyết định lựa chọn (biến phụ thuộc) tương quan với chính nó với r = 1
- Giá cả có tương quan trung bình với biến phụ thuộc yếu tố quyết định lựa chọn với r = 0,508
- Nguồn lực công ty có tương quan yếu với biến phụ thuộc yếu tố quyết lựa chọn dụng với r = 0,477
- Thời gian hoàn thành có tương quan yếu với biến phụ thuộc yếu tố quyết định lựa chọn với r = 0,420
- Chất lượng công trình có tương quan yếu với biến phụ thuộc yếu tố quyết định lựa chọn với r = 0,453
- Kinh nghiệm có tương quan khá với biến phụ thuộc yếu tố quyết định lựa chọn với r = 0,671
4.5.1.2 Ki m định sự tương quan giữ các bi n độc ập với nhau
Dựa vào kết quả phân tích từ bảng 4.15, có thể rút ra một số kết luận về mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Yếu tố giá cả có mối tương quan mạnh mẽ với chính nó, với hệ số tương quan r=1 Trong khi đó, các yếu tố như nguồn lực công ty, thời gian hoàn thành, chất lượng công trình và kinh nghiệm chỉ có mối tương quan yếu với giá cả, với các hệ số lần lượt là 0,411; 0,319; 0,276 và 0,388.
Yếu tố nguồn lực công ty có mối tương quan mạnh mẽ với chính nó, với hệ số r=1 Trong khi đó, các yếu tố như giá cả, thời gian hoàn thành, chất lượng công trình và kinh nghiệm chỉ có mối tương quan yếu với yếu tố nguồn lực công ty, với các hệ số lần lượt là 0,411; 0,344; 0,416 và 0,258.
Thời gian hoàn thành dự án có mối tương quan mạnh mẽ với chính nó (r=1) Trong khi đó, các yếu tố như giá cả, nguồn lực công ty, chất lượng công trình và kinh nghiệm chỉ có mối tương quan yếu với thời gian hoàn thành, với các hệ số tương quan lần lượt là 0,319; 0,344; 0,325 và 0,261.
Chất lượng công trình có mối tương quan mạnh mẽ với chính nó, với hệ số tương quan r=1 Trong khi đó, các yếu tố như giá cả, thời gian hoàn thành, nguồn lực công ty và kinh nghiệm chỉ có mối tương quan yếu với chất lượng công trình, với các hệ số lần lượt là 0,276; 0,416; 0,325 và 0,285.
Yếu tố kinh nghiệm có mối tương quan mạnh mẽ với chính nó, với hệ số r=1 Trong khi đó, các yếu tố như giá cả, thời gian hoàn thành, nguồn lực công ty và chất lượng công trình chỉ có mối tương quan yếu với kinh nghiệm, với các hệ số lần lượt là 0,388; 0,258; 0,261 và 0,285.
Kết luận: Các yếu tố như giá cả thiết kế xây dựng, chất lượng công trình, nguồn lực công ty, kinh nghiệm và thời gian hoàn thành có mối tương quan với nhau, tuy nhiên, các chỉ số tương quan này đều rất yếu Vì vậy, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.2 Phân tích hồi quy đa biến
Trong phân tích hệ số tương quan, tôi đã xác định rằng thời gian hoàn thành công trình và uy tín thương hiệu không có mối liên hệ với biến phụ thuộc và các biến độc lập khác Do đó, trong quá trình thực hiện kiểm định hồi quy đa biến, tôi quyết định loại bỏ hai yếu tố này khỏi mô hình hồi quy vì chúng không có ý nghĩa Sau khi loại bỏ, tôi đã tiến hành phân tích hồi quy đa biến bằng công cụ SPSS20 và thu được các kết quả đáng chú ý.
Kiểm định hệ số hồi quy
Bảng 4.16 Kết quả hệ số hồi quy
B Std Error Beta Tolerance VIF
Để kiểm định hệ số hồi quy trong mô hình, tôi đã phân tích các chỉ số dựa vào bảng 4.16 Kết quả cho thấy các biến độc lập X1_GC, X2_NL, X3_TG, X4_CL và X5_KN đều có hệ số sig lần lượt là 0,015; 0,010; 0,039; 0,019 và 0,000, tất cả đều nhỏ hơn 0,05, chứng minh rằng chúng có ý nghĩa tác động đến mô hình Biến X5_KN có mức tác động mạnh nhất với hệ số Beta 0,484, tiếp theo là X2_NL (0,176), X1_GC (0,163), X4_CL (0,154) và X3_TG (0,131) Bảng phân tích 4.18 cho thấy các chỉ số VIF của các biến này lần lượt là 1,377; 1,410; 1,244; 1,306 và 1,244, đều nhỏ hơn 2, điều này chứng tỏ mô hình hồi quy không bị đa cộng tuyến.
Qua các kết quả phân tích trên, em xác định mô hình hồi quy đa biến của nghiên cứu này là:
Yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng = 0,484*Kinh nghiệm + 0.176*Nguồn lực công ty + 0,163*Giá cả + 0,154*Chất lƣợng công trình+ 0,131*Thời gian hoàn thành
Y_BPT = 0,484*X5_KN + 0,176*X2_NL + 0,163*X1_GC + 0,154*X4_CL + 0,131* X3_TG
Khi yếu tố kinh nghiệm tăng thêm 1 đơn vị, quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0,486 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không thay đổi Điều này cho thấy rằng khách hàng tại Thủ Dầu Một đặc biệt chú trọng đến kinh nghiệm của nhân viên và đơn vị xây dựng khi lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng.
Khi một công ty có thâm niên và nhân viên giàu kinh nghiệm, sản phẩm công trình sẽ đáp ứng hoàn hảo nhu cầu của khách hàng Nguồn lực của công ty đóng vai trò quan trọng trong quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một, với β2 = 0,176 cho thấy mỗi đơn vị tăng nguồn lực sẽ làm tăng quyết định thêm 0,130 đơn vị Giá cả cũng là yếu tố quan trọng, với β1 = 0,163, cho thấy sự tăng giá sẽ ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ Khách hàng thường bị tác động bởi những ưu đãi giá cả hấp dẫn Chất lượng công trình cũng không kém phần quan trọng, với β4 = 0,154, cho thấy chất lượng cao sẽ làm tăng quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng Cuối cùng, thời gian hoàn thành cũng ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng, với β3 = 0,131, cho thấy thời gian hoàn thành nhanh chóng sẽ tác động tích cực đến sự lựa chọn dịch vụ.
Dầu Một đã tăng thêm 0,131 đơn vị, mặc dù ảnh hưởng của nó là thấp nhất trong năm yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế- xây dựng nhà phố tại thành phố Thủ Dầu Một Tuy nhiên, thời gian hoàn thành vẫn là yếu tố quan trọng, vì nó ảnh hưởng đến chi phí và kế hoạch của khách hàng Khi sản phẩm hoàn thành đúng tiến độ, khách hàng có thể tiết kiệm chi phí và đảm bảo phù hợp với kế hoạch đã đề ra.
PHÂN TÍCH ONE - WAY ANOVA
4.6.1 Phân biệt sự khác nhau của giới tính ảnh hưởng đến yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một
Sau đây là kết quả của kiểm định phương sai theo nhân tố giới tính từ phân tích One – way ANOVA của phần mềm SPSS20
Bảng 4.19 Kết quả kiểm định phương sai theo giới tính
Levene Statistic df1 df2 Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả kiểm định phương sai theo giới tính cho thấy phương sai của yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một giữa nam và nữ là không bằng nhau Cụ thể, từ bảng 4.19, giá trị sig của thống kê Levene là 0,089, lớn hơn 0,05, cho thấy độ tin cậy trong kết quả kiểm định.
Giả thuyết H0 cho rằng "phương sai bằng nhau" sẽ được chấp nhận, trong khi giả thuyết H1 cho rằng "phương sai khác nhau" sẽ bị bác bỏ Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể được sử dụng một cách hợp lệ.
Bảng 4.20 Kết quả kiểm định ANOVA theo biến giới tính
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Dựa vào kết quả phân tích ANOVA theo giới tính, giá trị sig là 0,167, lớn hơn 0,05, cho thấy chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 rằng "Trung bình bằng nhau" Do đó, với dữ liệu quan sát hiện có, chưa đủ cơ sở để khẳng định có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một giữa nam và nữ.
4.6.2 Phân biệt sự khác nhau của độ tuổi ảnh hưởng đến yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một
Sau đây là kết quả của kiểm định phương sai theo nhân tố độ tuổi từ phân tích One – way ANOVA của phần mềm SPSS20
Bảng 4.21 Kết quả kiểm định phương sai theo biến độ tuổi
Levene Statistic df1 df2 Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả kiểm định phương sai theo biến độ tuổi cho thấy phương sai của yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một Cụ thể, với giá trị sig của thống kê Levene là 0,234, lớn hơn 0,05, điều này cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 “Phương sai bằng nhau” với độ tin cậy 95%, và bác bỏ giả thuyết H1.
“Phương sai khác nhau” Do đó kết quả phân tích của ANOVA có thể sử dụng được
Bảng 4.22 Kết quả kiểm định ANOVA theo biến giới tính
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích kiểm định ANOVA cho biến độ tuổi cho thấy sig = 0,475, lớn hơn 0,05, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau” Điều này có nghĩa là dữ liệu quan sát hiện tại chưa đủ để khẳng định sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một giữa các độ tuổi khác nhau.
4.6.3 Phân biệt sự khác nhau của trình độ học vấn ảnh hưởng đến yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một
Sau đây là kết quả của kiểm định phương sai theo nhân tố trình độ học vấn từ phân tích One – way ANOVA của phần mềm SPSS20
Bảng 4.23 Kết quả kiểm định phương sai theo biến trình độ học vấn
Levene Statistic df1 df2 Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả kiểm định phương sai cho thấy phương sai của yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một là bằng nhau giữa các trình độ học vấn khác nhau Cụ thể, với giá trị sig của thống kê Levene là 0,946, lớn hơn 0,05, giả thuyết H0 “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận ở độ tin cậy 95%, trong khi giả thuyết H1 “Phương sai khác nhau” bị bác bỏ Do đó, kết quả phân tích ANOVA có thể được sử dụng.
Bảng 4.24 Kết quả kiểm định ANOVA theo biến trình độ học vấn
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị sig = 0,743, lớn hơn 0,05, cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau” Do đó, dữ liệu hiện tại không đủ để khẳng định có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một giữa các trình độ học vấn khác nhau.
4.6.4 Phân biệt sự khác nhau của mức thu nhập hằng tháng ảnh hưởng đến yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một
Sau đây là kết quả của kiểm định phương sai theo nhân tố mức thu nhập hằng tháng từ phân tích One – way ANOVA của phần mềm SPSS20
Bảng 4.25 Kết quả kiểm định phương sai theo biến mức thu nhập hằng tháng
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Kết quả kiểm định phương sai theo biến mức thu nhập hằng tháng cho thấy phương sai của yếu tố quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một là bằng nhau giữa các mức thu nhập khác nhau Cụ thể, với giá trị sig của thống kê Levene là 0,633, lớn hơn 0,05, giả thuyết H0 “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận ở độ tin cậy 95%, trong khi giả thuyết H1 “Phương sai khác nhau” bị bác bỏ Do đó, kết quả phân tích ANOVA có thể được sử dụng.
Bảng 4.26 Kết quả kiểm định ANOVA theo biến mức thu nhập hằng tháng
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
(Nguồn: Phân tích dữ iệu từ phần mềm SPSS20)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy sig = 0,276, lớn hơn 0,05, dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H0 rằng "Trung bình bằng nhau" Điều này có nghĩa là chưa có đủ bằng chứng để khẳng định sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một giữa các mức thu nhập hằng tháng khác nhau.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN XÂY DỰNG DỊCH VỤ - THIẾT KẾ XÂY DỰNG NHÀ PHỐ CỦA KHÁCH HÀNG TẠI THỦ DẦU MỘT CHO CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG
KẾT LUẬN
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng và sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc tăng doanh số bán hàng, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế - xã hội khó khăn do dịch COVID-19 Việc xác định các yếu tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một là rất cần thiết Nghiên cứu “Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một cho công ty cổ phần xây dựng Chánh Nghĩa” đã phân tích dữ liệu từ nhóm đối tượng có nhu cầu sử dụng dịch vụ này, từ đó xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố.
Kinh nghiệm đóng vai trò quan trọng nhất trong việc quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế và xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một, với chỉ số ảnh hưởng beta đạt 0,484.
Nguồn lực công ty đóng vai trò quan trọng trong quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế và xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một, với chỉ số ảnh hưởng beta đạt 0,176.
Giá cả là yếu tố quan trọng thứ ba ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thiết kế và xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một, với chỉ số ảnh hưởng beta đạt 0,163.
Chất lượng công trình là yếu tố quan trọng, đứng thứ tư trong việc quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một, với chỉ số ảnh hưởng beta là 0,154.
Thời gian hoàn thành dự án là yếu tố quyết định quan trọng trong việc lựa chọn dịch vụ thiết kế và xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một, với chỉ số ảnh hưởng beta là 0,131.
Nghiên cứu này sẽ đề xuất những khuyến nghị cho công ty cổ phần xây Chánh Nghĩa, nhằm giúp công ty xây dựng các chính sách kinh doanh phù hợp Mục tiêu là đáp ứng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một.
Dựa trên các kết quả phân tích, tôi hy vọng rằng những thông tin này sẽ hỗ trợ công ty cổ phần xây dựng Chánh Nghĩa trong việc xây dựng các chính sách phù hợp, từ đó tác động tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế xây dựng nhà phố của khách hàng tại Thủ Dầu Một.
GIẢI PHÁP
Trong nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS20, tôi nhận thấy rằng kinh nghiệm là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến dịch vụ thiết kế - xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một Để đáp ứng tốt hơn yêu cầu của khách hàng, công ty cần rà soát đội ngũ nhân lực, bao gồm kỹ sư, kiến trúc sư, chỉ huy công trường và công nhân thi công Việc kiểm tra tay nghề và tổ chức đào tạo, bồi dưỡng kiến thức thực tế sẽ giúp nâng cao kinh nghiệm và năng lực của nhân viên.
Công ty đang tìm kiếm nhân sự cho các vị trí quan trọng như trưởng phòng thiết kế - xây dựng và đội ngũ kỹ sư, kiến trúc sư Đối với vị trí trưởng phòng, ứng viên cần có nhiều năm kinh nghiệm trong ngành, kiến thức chuyên môn sâu và khả năng làm việc xuất sắc Đối với đội ngũ kiến trúc sư và kỹ sư, công ty ưu tiên tuyển dụng những người có kinh nghiệm cao và đã du học ở nước ngoài, nhằm cập nhật những tư duy và xu hướng mới trong kiến trúc cũng như các kỹ thuật xây dựng hiện đại, đáp ứng tốt nhất yêu cầu của khách hàng.
Về nguồn lực tài chính
Hiện tại, công ty có nguồn lực tài chính ổn định với lợi nhuận dương và tăng trưởng qua các năm Công ty không có nợ xấu trong thời gian dài, tuy nhiên cần kêu gọi thêm vốn đầu tư từ cổ đông để tăng cường sức mạnh tài chính, nhằm cạnh tranh hiệu quả hơn với các đối thủ trong ngành.
Về nguồn lực nhân sự
Công ty cần cải tổ nhân sự tại bộ phận thiết kế và xây dựng để loại bỏ những nhân viên không phù hợp và tuyển dụng thêm những người có năng lực cao Nhân sự có chuyên môn sẽ nâng cao hiệu quả làm việc và đảm bảo hoàn thành các công trình tốt nhất cho khách hàng Điều này giúp khách hàng yên tâm lựa chọn công ty cổ phần xây dựng Chánh Nghĩa làm đơn vị thi công cho các dự án nhà phố tại thành phố Thủ Dầu Một.
Về nguồn lực công nghệ
Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của doanh nghiệp hiện nay, đặc biệt trong ngành xây dựng Việc áp dụng các công nghệ hiện đại và thiết bị vận chuyển tiên tiến không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ cho công ty Đồng thời, cập nhật và đổi mới vật liệu xây dựng từ công nghệ mới sẽ mang lại những công trình chất lượng cao nhất cho khách hàng tại thành phố Thủ Dầu Một.
Giá cả là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thiết kế và xây dựng nhà phố tại Thủ Dầu Một Để thu hút khách hàng, công ty nên áp dụng các chính sách ưu đãi như miễn phí thiết kế bản vẽ khi sử dụng dịch vụ xây dựng Đồng thời, việc cung cấp các phương thức thanh toán linh hoạt sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng Mặc dù giá cả nên hướng đến chất lượng và có thể cao hơn mức trung bình, công ty cũng cần đưa ra nhiều mức giá khác nhau để phục vụ khách hàng có thu nhập thấp, giúp họ dễ dàng lựa chọn dịch vụ phù hợp.
Chất lượng công trình là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng Để cải thiện và đáp ứng nhu cầu của khách hàng, công ty cần thực hiện một số khuyến nghị nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và sản phẩm.
Để đảm bảo công trình đạt chất lượng cao, công ty cần áp dụng hệ thống quản lý chất lượng ISO 9001:2015 trong quá trình thực hiện sản phẩm Việc tuân thủ tiêu chuẩn ISO 9001:2015 sẽ giúp kiểm định chất lượng công trình một cách nghiêm ngặt ở từng khâu, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm hoàn thiện Công ty sẽ nhận được chứng nhận ISO 9001:2015, tạo sự tin tưởng cho khách hàng khi lựa chọn công ty cổ phần xây dựng Chánh Nghĩa làm đơn vị thiết kế và xây dựng nhà phố.
Để đảm bảo chất lượng công trình nhà phố, việc thực hiện đúng quy trình xây dựng là rất quan trọng Quy trình bắt đầu với khảo sát địa chất và địa hình, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thiết kế Tiếp theo, thiết kế bản vẽ sẽ được thực hiện theo yêu cầu của khách hàng, kèm theo các phương án xây dựng phù hợp Giai đoạn gia công các cấu kiện sắt, thép và nhập vật tư chất lượng cũng rất cần thiết Cuối cùng, thi công xây dựng là bước quan trọng nhất, đòi hỏi phải có sự giám sát và kiểm tra chất lượng ở tất cả các giai đoạn để đảm bảo sản phẩm hoàn thiện đạt tiêu chuẩn cao nhất.
Để đảm bảo chất lượng công trình, cần cử giám sát công trường thay phiên nhau trong quá trình thi công Việc này giúp theo dõi và nhắc nhở nhân viên thực hiện đúng kỹ thuật xây dựng, từ đó mang lại kết quả hoàn hảo và tránh lỗi công trình.
5.2.5 Thời gian hoàn thành Để có thể hoàn thành công trình nhà phố đƣợc theo đúng quy định của bản hợp đồng về thời gian hoàn thành công ty cần: Đầu tiên là phải thực hiện chi tiết bảng kế hoạch về các giai đoạn và tiến trình thực hiện công việc một cách chính xác và rõ ràng để có thể bố trí thời gian thực hiện phù hợp cho các giai đoạn đó để tránh trình trạng chậm trễ ở một vài công đoạn mà gây ra ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành tổng thể cho công trình
Công ty cần xác định và tuyển dụng đầy đủ nhân sự thi công để đảm bảo tiến độ hoàn thành công trình Bên cạnh đó, việc thuê gia công ngoài cho các công đoạn gia công sắt, thép cũng giúp rút ngắn thời gian và tiến độ thực hiện dự án.
Công ty cần theo dõi và giám sát chặt chẽ tiến độ thực hiện công trình để đôn đốc lao động, tránh tình trạng trì trệ và đảm bảo tiến độ hoàn thành đúng hạn.