c. Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Năng lực phục vụ
Bảng 2. 7: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Năng
lực phục vụ
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Năng lực phục vụ: Cronbach’s Alpha = 0,839 | ||
PV1: Nhân viên có kiến thức sâu rộng về sản phẩm và có đủ trình độ chuyên môn để trả lời các câu hỏi thắc mắc của khách hàng. | 0,649 | 0,806 |
PV1: Nhân viên phục vụ chu đáo với khách hàng. | 0,768 | 0,757 |
PV2: Chỉ cần khách hàng yêu cầu nhân viên có thể đến tận nơi để tư vấn, trao đổi về sản phẩm. | 0,575 | 0,849 |
PV3: Nhân viên phục vụ công bằng đối với tất cả các khách hàng. | 0,731 | 0,775 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tình Hình Lao Động Của Công Ty Giai Đoạn 2017-2019 -
Đánh Giá Chất Lượng Hoạt Động Dịch Vụ Chăm Sóc Khách Hàng Cá Nhân Của Công Ty Bảo Hiểm Nhân Thọ Dai-Ichi Life Việt Nam_Văn Phòng Tổng Đại Lý Huế 1. -
Mô Hình Hóa Và Phân Tích Tác Động Của Các Nhân Tố Đến Chất Lượng Dịch Vụ Chăm Sóc Khách Hàng Cá Nhân Của Công Ty Bảo Hiểm Nhân Thọ Dai-Ichi Life -
Kiểm Định Hệ Số Tương Quan Pearson Mô Hình Hồi Quy Sự Hài Lòng Về Chất Lượng Dịch Vụ Cskh Cá Nhân -
Kiểm Định Giá Trị Trung Bình Về Mức Độ Hài Lòng Của Khách Hàng -
Thống Kê Và Đánh Giá Cảm Nhận Của Khách Hàng Cá Nhân Về
Xem toàn bộ 170 trang tài liệu này.
(Nguồn: Số liệu xử lí SPSS)
Thành phần “Năng lực phục vụ” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,839 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa; Các hệ số tương quan biến tổng (Cronbach’Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3).Mặc dù, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của biến “Chỉ cần khách hàng yêu cầu nhân viên có thể đến tận nơi để tư vấn, trao đổi về sản phẩm” là 0,849 (>hệ số Cronbach’s Alpha) nhưng đây cũng là một biến quan trọng để đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với nhóm biến “Năng lực phục vụ” và hệ số tương quan biến tổng (Cronbach’Item – Total Correlation) của biến >0,3 do đó tôi quyết định giữ lại biến này, nếu trong phần phân tích nhân tố khám phá EFA không phù hợp, tôi sẽ tiến hành loại biến này.
d. Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự đồng cảm
Bảng 2. 8: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự
đồng cảm
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Sự đồng cảm: Cronbach’s Alpha = 0,745 | ||
DC1: Nhân viên của công ty nhớ được tên của khách hàng. | 0,632 | 0,630 |
DC2: Nhân viên luôn nhận trách nhiệm về phía mình không đùn đẩy trách nhiệm và đổ lỗi cho khách hàng khi họ có bức xúc, khiếu nại | 0,472 | 0,722 |
DC3: Đội ngũ nhân viên thường xuyên gọi điện quan tâm, hỏi thăm về sự hài lòng của tôi đối với chất lượng dịch vụ của công ty. | 0,516 | 0,699 |
DC4:Nhân viên luôn bắt đầu bằng lời chào và kết thúc bằng lời cảm ơn khi tiếp xúc với khách hàng. | 0,539 | 0,686 |
(Nguồn: Số liệu xử lí SPSS)
Trong bảng, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,745 và các biến trong nhóm đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 nên có thể nói mức độ tin cậy của thang đo này khá cao.
e. Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phương tiện hữu hình
Bảng 2. 9: Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phương tiện hữu hình
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Phương tiện hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0,756 | ||
HH1: Nhân viên có đồng phục lịch sự. | 0,510 | 0,678 |
HH2: Tài liệu tham khảo về dịch vụ - sản phẩm của công ty được thiết kế đẹp và hấp dẫn. | 0,488 | 0,694 |
HH3: Cơ sở vật chất, không gian giao dịch với khách hàng tại công ty rộng rãi. | 0,611 | 0,622 |
HH4: Các hồ sơ, hợp đồng giao dịch và chứng từ biên nhận bảo hiểm với khách hàng rõ ràng. | 0,489 | 0,689 |
(Nguồn: Số liệu xử lí SPSS)
Thành phần “Phương tiện hữu hình” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,756 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa; Các hệ số tương quan biến tổng (Cronbach’Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
f. Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhóm biến phụ thuộc
Bảng 2. 10: kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhóm
biến phụ thuộc
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0,761 | ||
HH1: Hoàn toàn hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cá nhân của công ty TNHH Dai-chi Life Việt Nam_ VP TĐL Huế 1. | 0,556 | 0,720 |
HH2: Sẽ giới thiệu dịch vụ bảo hiểm của công ty BHNT Dai-chi Life Việt Nam _ VP TĐL Huế 1 cho người khác. | 0,655 | 0,605 |
HH3: Sẽ tiếp tục sử dụng các dịch vụ của công ty BHNT Dai-chi Life Việt Nam _ VP TĐL Huế 1 | 0,566 | 0,707 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Nhóm biến phụ thuộc có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,761 (>0,6), hệ số này có ý nghĩa; Các hệ số tương quan biến tổng (Cronbach’s Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Như vậy, sau quá trình kiểm định độ tin cậy của thang đo thì có 5 nhóm nghiên cứu có độ tin cậy không được cao là “Mức độ tin cậy”, “Mức độ đảm bảo”, “Mức độ đồng cảm”, “Phương tiện hữu hình”và nhóm biến phụ thuộc về hệ số tương quan biến tổng tương ứng lần lượt là 0,706; 0,742; 0,745; 0,756; 0,761 và có một nhóm có độ tin cậy thang đo khá cao đó là nhóm “ Năng lực phục vụ” với hệ số tương quan biến tổng là 0,839.
2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Trong nghiên cứu này, chúng ta có thể thu nhập một số biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm xuống đến một lượng có thể dùng được (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị 0,5 trở lên, các biến có hệ số tải (factor loading) <0,5 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sum of Squared Loadings) lớn hơn 50%.
Phương pháp phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính “Principal Components Analysis” với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1. Điều này có ý nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
a. Kiểm định KMO
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay không. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO vả Bartlett’s Test. Hệ số KMO dùng để kiểm tra xem với kích thước mẫu ta có được có phù hợp để phân tích nhân tố hay không (Theo Hoàng trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 2. 11: Kết quả kiểm định KMO
Nhóm biến độc lập | Nhóm biến phụ thuộc | ||
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0,791 | 0,677 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 1037,270 | 113,140 |
Df | 190 | 3 | |
Sig. | 0,000 | 0,000 | |
(Nguồn: Số liệu xử lí SPSS)
Với kết quả kiểm của bảng ... , kết quả kiểm định cho ra trị số KMO đạt 0,791 (>0,5), do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố. Kết quả kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có Sig = 0 (<0,05) cho thấy các biến quan sát tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố. Bartlett's Test dùng để kiểm định giải thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị. Giá trị Sig của Bartlett's Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thuyết H0 và giá trị KMO nằm giữ 0,5 đến 1 có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp.
b. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố đối với nhóm biến độc lập
Việc xoay nhân tố nhằm tạo ra một hình ảnh rõ ràng và đơn giản hơn về mối quan hệ giữa các biến quan sát và nhân tố được rút trích. Kết quả là các biến quan sát sẽ phân nhóm rõ ràng, mỗi nhóm sẽ có những hệ số tải cao lên một nhân tố và những hệ số tải thấp lên những nhân tố còn lại.
Loại biến
Một số tiêu chí để loại biến
- Loại biến theo tiêu chí về tính hội tụ (convergent validity):Mỗi biến quan sát nên có hệ số tải cao (>0,5) lên ít nhất một factor, nếu không thì nên loại khỏi mô hình, nên bắt đầu bởi biến có hệ số tải thấp nhất, và chạy lại phân tích nhân tố sau mỗi lần loại biến cho đến khi không còn biến vi phạm điều này
- Loại biến theo tiêu chí về tính biệt hóa (Discriminant Validity): Mỗi biến quan
sát nên có hệ số tải cao lên một và chỉ duy nhất một nhân tố. Nếu biến quan sát nào vi
phạm điều này thì nên được loại ra khỏi mô hình. Trong trường hợp có nhiều bíến vi
phạm thì nên loại lần lượt từng biến và chạy lại phân tích nhân tố sau mỗi lần loại biến.
- Loại biến theo tiêu chí mỗi biến không thể tự hình thành nhân tố bởi chính nó.
Những biến nào tự tạo nên một nhân tố thì nên loại ra khỏi mô hình vì sẽ không có độ tin cậy.
Sau khi loại được các biến không thích hợp ra khỏi mô hình, nghiên cứu sẽ tiến hành đặt tên lại cho các nhân tố mới và tính toán trị số cho từng nhân tố theo phương pháp Compute Variable trong phần mềm SPSS 20.0.
Bảng 2. 12 : Kết quả chạy EFA
Mã biến | Hệ số tải của các nhân tố thành phần | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
NLPV2 | 0,860 | ||||
NLPV4 | 0,844 | ||||
NLPV3 | 0,768 | ||||
NLPV1 | 0,724 | ||||
SDB3 | 0,747 | ||||
SDB1 | 0,745 | ||||
SDB2 | 0,727 | ||||
SDB4 | 0,661 | ||||
DTC2 | 0,800 | ||||
DTC4 | 0,799 | ||||
DTC1 | 0,623 | ||||
DTC3 | 0,534 | ||||
HH3 | 0,776 | ||||
HH1 | 0,704 | ||||
HH4 | 0,694 | ||||
HH2 | 0,684 | ||||
DC1 | 0,819 | ||||
DC4 | 0,806 | ||||
DC2 | 0,553 | ||||
DC3 | 0,543 | ||||
Eigenvalue | 5,308 | 2,091 | 1,726 | 1,639 | 1,382 |
Phương sai trích % | 26,540 | 10,453 | 8,632 | 8,197 | 6,909 |
Phương sai trích tích lũy % | 26,540 | 36,993 | 45,625 | 53,822 | 60,732 |
(Nguồn: Số liệu xử lí SPSS)
- Dựa vào kết quả điều tra, ta thấy tại mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, phân tích
khám phá nhân tố EFA đã rút trích được 5 nhân tố từ 20 biến quan sát với phương sai
trích tích lũy lớn nhất là 60,732% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Tất cả các nhân tố trên đều đạt yêu cầu vì có hệ số tải đều lớn hơn 0.5nên được giữ lại.
+ Nhóm nhân tố thứ nhất là “Năng lực phục vụ” (NLPV2, NLPV4, NLPV3, NLPV1): Giá trị Eigenvalue bằng 5,308, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và đây là nhân tố giải thích được 26,540% biến thiên của dữ liệu điều tra.
+ Nhóm nhân tố thứ hai là “Sự đảm bảo” (SDB3, SDB1, SDB2, SDB4): Giá trị Eigenvalue bằng 2,091, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và đây là nhân tố giải thích được 10,453% biến thiên của dữu liệu điều tra.
+ Nhóm nhân tố thứ ba là “Độ tin cậy” (DT2, DTC4, DTC1, DTC3): Giá trị Eigenvalue bằng 1,726, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và đây là nhân tố giải thích được 8,632% biến thiên của dữu liệu điều tra.
+ Nhóm nhân tố thứ tư là “Đồng cảm” (DC1, DC4, DC2, DC3): Giá trị Eigenvalue bằng 1,639, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và đây là nhân tố giải thích được 8,197% biến thiên của dữ liệu điều tra.
+ Nhóm nhân tố thứ năm là “Phương tiện hữu hình” (HH1, HH2, HH3, HH4): Giá trị Eigenvalue bằng 1,382, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau và đây là nhân tố giải thích được 6,909% biến thiên của dữ liệu điều tra
Xác định số lượng nhân tố
Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn:
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Kết quả phân tích EFA ở bảng cho ra 5 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố
là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%. Dựa theo kết quả ở
bảng , các phương sai trích của các nhân tố đều lớn hơn 50%. Do đó, phân tích nhân tố
là phù hợp, 5 nhân tố được xác định trong bảng ... .
Đặt tên nhân tố
Nhân tố 1: Đặt tên là “ Mức độ tin cậy”
Giá trị Eigenvalue = 1,726> 1, nhân tố này liên quan đến đánh giá của khách hàng về mức độ uy tín của Công ty trong giao dịch như Công ty luôn thực hiện lời hứa rất đúng hẹn, Nhân viên hướng dẫn thủ tục và thực hiện giao dịch với khách hàng một cách đầy đủ,... Yếu tố này bao gồm 4 biến quan sát
TC1: Công ty luôn quan tâm đến các khiếu nại, thắc mắc của tôi khi sử dụng dịch vụ tại công ty.
TC2: Công ty luôn thực hiện lời hứa rất đúng hẹn.
TC3: Nhân viên hướng dẫn thủ tục và thực hiện giao dịch với khách hàng một
cách đầy đủ.
TC4: Thời gian chờ để hoàn thành một cuộc giao dịch mua bán bảo hiểm với khách hàng là ngắn.
Nhân tố 2: Đặt tên là “ Mức độ đảm bảo”
Giá trị Eigenvalue = 2,091> 1, nhân tố này liên quan đến đánh giá của khách hàng về đặc điểm của dịch vụ chăm sóc khách hàng mà công ty cung cấp như sử dụng dịch vụ bảo hiểm của công ty là một hình thức tiết kiệm, đầu tư an toàn và được đảm bảo về tài chính, giúp KH tránh được những cám dỗ chi tiêu tùy ý và tập trung vào những dự định cho tương lai sau này,... Yếu tố này bao gồm có 4 quan sát:
DB1: Sử dụng dịch vụ bảo hiểm của công ty là một hình thức tiết kiệm, đầu tư an toàn và được đảm bảo về tài chính.
DB2: Tôi được đảm bảo về sự an toàn của bản thân và gia đình của tôi khi sử dụng dịch vụ bảo hiểm của công ty.
DB3: Tôi được đảm bảo về những rủi ro có thể xảy ra về sức khỏe, bệnh tật sau
này.