Phương Pháp Phân Tích Và Xử Lý Số Liệu

- Sau khi phỏng vấn hết các đối tượng, dựa trên thông tin thu được tiến hành đều

chỉnh bảng câu hỏi.

- Dữ liệu sau khi điều chỉnh sẽ được trao đổi lại với các đối tượng tham gia một lần nữa. Quá trình nghiên cứu định tính kết thúc sau các câu hỏi thảo luận dều cho biết kết quả lặp lại với các kết quả trước đó mà không tìm thấy sự thay đổi gì mới.

Kết quả nghiên cứu

Sau quá trình thảo luận chuyên gia, phỏng vấn sâu lấy ý kiến về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty BHNT Dai-ichi Life Việt Nam của các nhà quản lý công ty, tôi thu được kết quả sau:

Đối tượng đáp viên đều đồng ý thống nhất về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng các nhân giống đề xuất ban đầu của tôi đó là: Sự tin cậy, Mức độ đảm bảo, Năng lực phục vụ, Sự đảm bảo, Phương tiện hữu hình. Bên cạnh đó, theo đánh giá của các đáp viên thì yếu tố Sự đảm bảo ảnh hưởng lớn nhất đối với chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty.

Sau khi phỏng vấn chuyên gia, phỏng vấn khách hàng tôi tập hợp lại và thảo luận lần nữa với chuyên gia để hiệu chỉnh thang đo.

Tóm lại từ kết quả nghiên cứu định tính đã giúp tôi hiệu chỉnh thang đo các

thành phần trong mô hình nghiên cứu như sau:

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 170 trang tài liệu này.

- Hiệu chỉnh từ ngữ trong các thang đo dễ hiểu hơn.

- Giữ nguyên các biến quan sát đã thiết lập (Trong phần các thang đo).

- Thêm vào các biến sàng lọc đối tượng và thông tin về doanh nghiệp để phân

loại.

5.1.2. Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp các khách hàng của công ty Bảo hiểm nhân thọ Dai-ichi Life Việt Nam_Văn phòng tổng đại lý (VP TĐL) Huế 1. Kết quả nghiên cứu chính thức dùng để kiểm định lại mô hình lý thuyết. Các bước thực hiện:

- Thiết kế bảng hỏi, điều tra thử và tiến hành điều chỉnh bảng câu hỏi sao cho

thật rõ ràng nhằm thu được kết quả để có thể đạt được mục tiêu nghiên cứu.

- Phỏng vấn chính thức: dùng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp, người phỏng vấn giải thích nội dung bảng hỏi để người trả lời hiểu câu hỏi và trả lời chính xác theo những đánh giá của họ

5.2. Các phương pháp thu thập dữ liệu

 Dữ liêu thứ cấp

- Thu thập thông tin từ phòng Kế toán: Báo cáo kết quả kinh doanh, sơ đồ bộ

máy tổ chức.

- Thu thập thông tin từ phòng Kinh doanh: Cơ cấu tổ chức,tình hình nhân sự,kế hoạch kinh doanh.

- Những thông tin được thu thập từ website: quá trình hình thành và phát triển của công ty, những thành tích mà Công ty đã đạt được, mục tiêu phát triển trong thời gian tới.

Dữ liệu sơ cấp

- Xác định cỡ mẫu:

Nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy bội. Theo nghiên cứu của Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Trong khi theo nghiên cứu của Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng tỷ lệ đó là 4 hay 5. Vậy ta có công thức tính số phiếu điều tra phát ra theo nghiên cứu của Hair & ctg (1998) và của Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) là:

- Trường hợp 1: Công thức tính số phiếu điều tra phát ra nếu như phỏng vấn theo phương pháp phát bảng hỏi:

Số phiếu điều tra hợp lệ = Số biến quan sát trong phân tích nhân tố × 5 × 1.5

- Trường hợp 2: Công thức tính số phiếu điều tra nếu như phương pháp phỏng

vấn là phỏng vấn trực tiếp:

Số phiếu điều tra hợp lệ = Số biến quan sát trong phân tích nhân tố × 5

Tôi đã tiến hành điều tra bảng hỏi theo phương pháp thứ 2 nên số bảng hỏi cần điều tra là:

N= 23 x 5 = 115 bảng

Nhưng để đề phòng trong quá trình điều tra có những bảng câu hỏi bị sai, bị lỗi

hoặc trùng nhau thì tôi quyết định điều tra mẫu là 150 khách hàng.

- Phương pháp chọn mẫu

Theo thông tin từ trưởng phòng kinh doanh, số khách hàng đến để được tư vấn, giao dịch tại công ty trung bình trong 1 ngày là: 25 khách hàng. Do giới hạn về thời gian nên tôi tiến hành điều tra khách hàng trong khoảng 15 ngày, từ ngày 25/10/2020 đến ngày 10/11/2020. Do đó, khoảng cách chọn mẫu là k= 25*15/150 = 2,5 ≈ 3 người. Như vậy trong khoảng từ 1 đến 3 khách hàng chọn ngẫu nhiên 1 khách hàng để điều tra, tiếp theo chọn khách hàng thứ 2 có số thứ tự k+1...Cứ tiếp tục như vậy cho đến khi đủ số lượng phiếu điều tra.

5.3. Quá trình nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu định lượng

Thang đo sơ bộ

Thang đo chính thức

- Nghiên cứu định tính

- Thảo luận

- Phỏng vấn

Điều chỉnh

Cronbach alpha

- Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3

- Kiểm tra hệ số alpha, loại bỏ thành phần có hệ số alpha nhỏ hơn 0.6

Phân tích nhân tố khám phá EFA

- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ hơn

0.5

- Kiểm tra yếu tố trích được

- Kiểm tra phương sai trích được

One-Sample Test

Đánh giá của khách về về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cá nhân

Thang đo hoàn chỉnh

Phân tích hồi

quy

Kiểm tra tính chính xác của mô hình

Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Công

ty BHNT Dai-ichi Life Việt Nam VP TĐL Huế 1

Hình 1.0. 1: Sơ đồ quy trình nghiên cứu

5.3. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu

- Tổng hợp thống kê: tập hợp các số liệu và thông tin đã thu thập được, chọn lọc

và thống kê những thông tin cần thiết.

- So sánh: sau khi thu thập và phân tích các số liệu cần thiết sẽ tiến hành so sánh qua các thời kỳ.

- Xử lý số liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 20.0.

- Lập bảng tần số để làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào phân tích và mô tả mẫu

theo các tiêu thức như giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng,...

- Hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Phương pháp này dùng để loại các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha. Do đó những biến có hệ số tương quan tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach alpha lớn hơn hoặc bằng 0,8, thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).

- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá nhằm mục đích thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.

Các tham số trong phân tích nhân tố:

Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.

Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.

Kết quả của quá trình phân tích này sẽ cho ra ma trận nhân tố (Component

matrix). Ma trận này chứa các hệ số biểu diễn tương quan giữa các biến.

Phân tích hồi quy

Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến bằng cách xây dựng ma trận tương quan giữa tất cả các biến. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (Adjusted R square) cho thấy các biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc.

Mô hình hồi quy có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2 +…+ βkXi + ei Trong đó: Y: biến phụ thuộc

β0: hệ số chặn (hằng số)

βk: hệ số hồi quy riêng phần

Xi: các biến độc lập trong mô hình ei: biến độc lập ngẫu nhiên

Dựa vào hệ số Beta chuẩn với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao.

mới.

Kiểm định thang đo

Độ tin cậy của thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’Alpha: Cronbach’Alpha > 0,8: Thang đo tốt.

0,8 > Cronbach’Alpha > 0,7: Thang đo sử dụng được.

0,7 > Cronbach’Alpha > 0,6: Thang đo chấp nhận được nếu đo lường khái niệm

Kiểm định One-sample T-test

Phép kiểm định này được sử dụng để kiểm định giả thiết về giá trị trung

bình của một tổng thể.

H0: µ = Giá trị kiểm định (Test value) H1: µ ≠ Giá trị kiểm định (Test value) Mức ý nghĩa: α = 0.05

Nếu Sig. (2-tailed) ≤ 0.05: bác bỏ giả thiết H0

Sig. (2-tailed) >0.05: chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0

6. Kết cấu đề tài

Ngoài các phần lời cảm ơn, lời cam đoan, mục lục, kết luận, tài liệu tham

khảo....khóa luận tốt nghiệp được kết cấu làm 3 chương như sau: Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty bảo

hiểm Dai-ichi Life Việt Nam_Văn phòng tổng đại lý Huế 1

Chương 3: Giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cá nhân của công ty Dai-ichi Life Việt Nam_Văn phòng tổng đại lý Huế 1.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ