CHƯƠNG III: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua số liệu thu thập từ bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho khách hàng. Bước này nhằm đánh giá các thang đo, kiểm định lại mô hình, các giả thuyết nghiên cứu và đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Lý do tác giả chọn phương pháp lấy mẫu này là nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời mẫu vẫn có thể đại diện cho đám đông nghiên cứu.
Nghiên cứu được thực hiện vào tháng 3 năm 2015 với số lượng mẫu là 220. Tác giả đến phòng Kinh doanh – Cảng Sài Gòn phát phỏng vấn trực tiếp khách hàng giao dịch.
Số liệu thu về được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bảng 20.0
3.3.2. Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng
Bước đầu tiên của phương pháp nghiên cứu định lượng là gửi bảng câu hỏi khảo sát đến đối tượng được khảo sát. Một bảng câu hỏi tốt phải có đầy đủ các câu hỏi mà nhà nghiên cứu muốn thu thập dữ liệu từ các trả lời và phải kích thích được sự hợp tác của người trả lời (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
Bảng câu hỏi nghiên cứu chính thức (Tham khảo Phụ lục 2) bao gồm 3 phần chính như sau:
Phần 1: Gồm 35 câu hỏi. Trong đó có 30 câu hỏi đại diện cho 30 biến quan sát của 5 thành phần chất lượng dịch vụ và 5 câu hỏi đại diện cho 5 biến quan sát của Sự hài lòng của khách hàng.
- Thành phần nguồn lực có 6 biến quan sát (6 câu hỏi khảo sát)
- Thành phần năng lực phục vụ có 8 biến quan sát (8 câu hỏi khảo sát) - Thành phần quá trình phục vụ có 6 biến quan sát (6 câu hỏi khảo sát) - Thành phần năng lực quản lý có 5 biến quan sát (5 câu hỏi khảo sát) - Thành phần hình ảnh, uy tín có 5 biến quan sát (5 câu hỏi khảo sát) - Sự hài lòng của khách hàng có 5 biến quan sát (5 câu hỏi khảo sát)
Phần 2: Gồm có 4 câu hỏi liên quan đến thông tin công ty được khảo sát, những thông tin này sẽ hỗ trợ cho phần thống kê mô tả trong nghiên cứu.
Phần 3: Gồm 2 câu hỏi liên quan đến thông tin cá nhân của người trả lời, giúp tác giả sàng lọc tính hợp lệ của mẫu thu về.
3.3.3. Tổng quan về mẫu nghiên cứu
Đối tượng lấy mẫu nghiên cứu của đề tài này là các khách hàng có giao dịch với Cảng Sài Gòn hoặc có trực tiếp sử dụng dịch vụ với Cảng.
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Theo Hair & các cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 biến quan sát cần ước lượng (tiêu chuẩn 5:1). Mô hình nghiên cứu đề xuất có 35 biến quan sát, nên kích thước mẫu tối thiểu là n = 175.
Thông tin thu thập được phỏng vấn trực tiếp với 220 bảng câu hỏi đến các khách hàng đến giao dịch tại Cảng Sài Gòn nhằm trả lời phiếu khảo sát. Kết quả thu về là 220 bảng, trong đó bảng hợp lệ là 197, đạt tỷ lệ 89,5 %. Trong luận văn này, số biến quan sát là 35, số bảng khảo sát hợp lệ là 197, vậy tỷ lệ mẫu so với biến là 5,63; đạt yêu cầu đặt ra.
3.3.4. Thu thập và phân tích dữ liệu
* Thu thập dữ liệu
Thông tin thu thập được phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đến giao dịch tại Cảng Sài Gòn nhằm trả lời phiếu khảo sát.
Thông tin được thu thập thông qua 2 nguồn sau:
Phỏng vấn trực tiếp: thông qua những buổi gặp khách hàng, tác giả sẽ gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng, chủ động giải thích nếu khách hàng chưa rõ về cách trả lời câu hỏi, và thu thập lại bảng trả lời trực tiếp từ khách hàng.
Gửi bảng câu hỏi bằng file word qua email đến các đại diện của khách hàng, sau đó gọi điện thoại để nhắc khách hàng và giải thích cho khách hàng hiểu mục tiêu của nghiên cứu, chỉ dẫn cách trả lời câu hỏi và chờ khách hàng phản hồi thông tin.
*Phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu sẽ tiến hành sàng lọc dữ liệu, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu trước khi tiến hành phân tích. Quá trình phân tích và xử lý số liệu thông qua phần mềm SPSS 20.0. Phần mềm này giúp tác giả phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết.
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Mục đích của phân tích hệ số Cronbach’s Alpha là để kiểm tra độ tin cậy của các biến, loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến rác. Theo Nunnally & Berstein (1994), các biến quan sát được chấp nhận khi có hệ số tương quan biến tổng (Correct Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được độ tin cậy sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): dùng để rút gọn những biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau thành một nhóm biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng đầy đủ thông tin của tập biến ban đầu (Hair & các cộng sự, 1998).
Sau kết quả phân tích Cronbach’s Alpha loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố được sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt của các nhân tố. Khi phân tích nhân tố cần lưu ý những điểm sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn, từ 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê, sig =<0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này càng lớn, >=0.5 cho biết các biến và nhân tố càng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Hair & cộng sự, 1998).
- Trong phân tích nhân tố dùng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50% (Hair & cộng sự, 1988).
Phân tích hồi quy tuyến tính bội: Trước tiên, dùng hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Trong phân tích tương quan Pearson
không có sự phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì cần lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Sau khi xác định được giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính, người viết cụ thể mối quan hệ nhân quả này bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội, với sự hài lòng khách hàng là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2 (R Square) và hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) : hệ số Adjusted R Square càng tiến gần đến giá trị 1 càng chứng tỏ sự phù hợp của mô hình.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể : Sử dụng kiểm định F lấy từ bảng phân tích phương sai ANOVA nếu với mức ý nghĩa Sig. < 0.05 có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể, sử dụng kiểm định T để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Đo lường mức độ đa cộng tuyến của mô hình thông qua phân tích hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), VIF <
10
- Đánh giá mức độ tác động mạnh hay yếu giữa các biến thông qua hệ số Beta.
- Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%) TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và các thang đo để đo lường các thành phần và kiểm định mô hình. Phương pháp nghiên cứu gồm hai bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp chuyên gia. Qua bước này, các thang đo nghiên cứu chính thức được xây dựng. Nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát lấy ý kiến khách hàng bằng bảng câu hỏi chính thức. Dữ liệu khảo sát được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0
Và tiếp theo ở chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính thức và giải thích kết quả kiểm định các giả thuyết.