Sau khi phân tích nhân tố khám phá cho biến quan sát và 1 lần cho biến phụ thuộc, tác giả đã không loại thêm biến nào, hệ số KMO and Bartlett's Test và Sig. đều thoã mãn yêu cầu, hệ số phương sai trích bằng 67.248 có nghĩa rằng các nhân tố giải thích 67.248% sự biến động của các biến ban đầu. Các nhân tố hội tụ lại các nhóm nhân tố không có sự thay đổi về số lượng nhân tố cũng như ý nghĩa của nhóm nhân tố so với mô hình gốc.
Bảng 4.15. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
HL1 | .806 |
HL2 | .846 |
HL3 | .825 |
KMO and Bartlett's Test | 0.694 |
Sig. | 0.000 |
Phương sai trích | 68.266 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Biến Số, Chỉ Số Và Các Định Nghĩa Dùng Trong Nghiên Cứu -
Chức Năng Và Nhiệm Vụ Của Bảo Hiểm Xã Hội Thị Xã An Nhơn -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Độc Lập Và Phụ Thuộc. -
Kết Quả Kiểm Định Sự Khác Biệt Nhỏ Nhất Về Trình Độ -
Áp Dụng Hệ Thống Chất Lượng Theo Tiêu Chuẩn Tcvn Iso 9001:2008 -
Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ bảo hiểm xã hội tại thị xã An Nhơn, tỉnh Bình Định - 11
Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tác giả phân tích tổng hợp dữ liệu SPSS 16)
Phân tích nhân tố khám phá cho biến quan sát và 1 lần cho biến phụ thuộc, tác giả đã không loại thêm biến nào, hệ số KMO and Bartlett's Test và Sig đều thoã mãn yêu cầu, hệ số phương sai trích bằng 68.266. Có nghĩa rằng các nhân tố biến phụ thuộc giải thích 68.266% biến động của các biến ban đầu.
Bảng 4.16. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
EFA | KMO | Bartlett's Test of Sphericity | Tổng phương sai trích | Số nhân tố | |
1 | Lần 1 cho các biến quan sát | 0.728 | Sig <0,05 | 67.248 | Có 6 nhân tố rút ra từ phép quay Varimax |
2 | EFA cho biến phụ thuộc | 0.694 | Sig <0,05 | 68.266 | Có 1 nhân tố rút ra, không có phép quay |
(Nguồn: kết quả tính toán của tác giả)
Như vậy sau khi phân tích nhân tố khám phá cho biến quan sát và biến phụ thuộc các biến đều có ý nghĩa thống kê.
4.3.3.Hiệu chỉnh các giả thuyết nghiên cứu sau khi phân tích EFA
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đã được trình bày ở phần trên, mô hình lý thuyết về những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với dịch vụ bảo hiểm tại BHXH.TXAN, tỉnh Bình Định không có thay đổi so với phần “mô hình nghiên cứu đề nghị” tại chương 2.
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
4.4.1. Phân tích tương quan
Luận văn sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r theo Pearson (1897) để kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: Độ tin cậy (Tincay), Phương tiện hữu hình (Phuongtien), Năng lực phục vụ của nhân viên (Nangluc), Sự đáp ứng (Sdapung), Sự đồng cảm của nhân viên (Dongcam), Quy trình thủ tục hành chính (QuytrinhTT), Sự hài lòng của tổ chức đối với Chất lượng dịch vụ cung cấp bảo hiểm xã hội và sự hài lòng của khách hàng tại thị xã An Nhơn, tỉnh Bình Định
(Suhailong) là các giá trị trung bình của nhóm nhân tố được điều chỉnh là giá trị dùng để thực hiện phân tích sự tương quan, kiểm định mô hình hồi quy và các kiểm định khác. Sử dụng phần mềm SPSS 16.0 Kiểm định Linear (Bảng 4.15. Phân tích tương quan).
Các hệ số tương quan cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với sự hài lòng của tổ chức đơn vị. Các giá trị sig đều nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận rằng chúng đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, do trong phân tích nhân tố khám phá EFA tác giả đã chọn phương pháp Principal Component với phép xoay Varimax, vì vậy các biến độc lập trong mô hình không tương quan nhau vì nếu tương quan sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2. Phân tích hồi quy
Phần này được tiến hành phân tích nhằm xây dựng mô hình, xác định mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của khách hàng với các nhân tố và khẳng định tầm quan trọng của từng nhân tố tác động đến sự hài lòng. Nói cách khác, việc phân tích hồi quy sẽ chứng minh tính đúng đắn của mô hình khái niệm trong hoàn cảnh nghiên cứu cụ thể tại đơn vị và tìm ra một mô hình thích hợp nhất có thể giải thích được quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại thị xã An Nhơn, tỉnh Bình Định. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính Enter/Remove bằng phần mềm SPSS IBM 16.0 kết quả như sau:
- Xây dựng mô hình hồi quy:
Mô hình hồi quy tổng quát sau khi phân tích EFA:
Mức độ hài lòng của khách hàng = F(H1, H2, H3, H4, H5, H6)
Việc xem xét trong các yếu tố từ H1 đến H6, yếu tố nào thật sự tác động đến mức độ hài lòng một cách trực tiếp sẽ được thực hiện bằng phương trình hồi qui tuyến tính bội:
H = β0 + β1 H1 + β2 H2 + β3 H3 + β4 H4 + β5 H5 + β6 H6
Trong đó:
- H : Biến phụ thuộc, thể hiện sự hài lòng của khách hàng;
- H1, H2, H3, H4, H5, H6: là các nhân tố độc lập, theo thứ tự sau: Độ tin cậy; Phương tiện hữu hình; Năng lực phục vụ của nhân viên; Sự đáp ứng; Sự đồng cảm của nhân viên; Quy trình thủ tục hành chính;
- β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6: là các hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh thay cho hệ số xác định R2. Bởi lẽ, giá trị R2 sau khi hiệu chỉnh sẽ nhỏ hơn và phản ánh thực tế hơn hệ số xác định R2. Kết quả phân tích cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.507
mức 50,7% cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t. Để có thể suy mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai.
Giả thuyết H0 là βk = 0. Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến thể hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.17. Hệ số của mô hình hồi quy
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa | HSHQ chuẩn hóa | T | Sig. | Chỉ số đa cộng tuyến | |||
B | Sai số chuẩn | Beta | Độ chấp nhận | VIF | |||
(Constant) | -1.069 | .390 | -2.743 | .007 | |||
Độ tin cậy | .181 | .080 | .142 | 2.271 | .025 | .798 | 1.252 |
Phương tiện hữu hình | .167 | .065 | .151 | 2.575 | .011 | .900 | 1.111 |
Năng lực phục vụ của nhân viên | .348 | .075 | .296 | 4.623 | .000 | .754 | 1.326 |
Sự đáp ứng | .239 | .064 | .247 | 3.737 | .000 | .709 | 1.411 |
Sự đồng cảm của nhân viên | .201 | .063 | .206 | 3.175 | .002 | .737 | 1.356 |
Quy trình thủ tục hành chính | .173 | .056 | .176 | 3.080 | .002 | .947 | 1.056 |
a. Dependent Variable: HL (Hài lòng) | |||||||
Nguồn: Tác giả phân tích. Ghi chú: HSHQ: Hệ số hồi qui
Kết quả cho thấy, hệ số β đều khác 0 (zero) và tất cả 06 nhân tố: Năng lực phục vụ của nhân viên, Sự đáp ứng, Sự đồng cảm của nhân viên, Độ tin cậy, Quy trình thủ tục hành chính và Phương tiện hữu hình đều có mức ý nghĩa thống kê từ 5% trở lên, không có nhân tố nào bị loại khỏi mô hình.
Giá trị (độ lớn) của β chuẩn hóa cho thấy: nhân tố Năng lực phục vụ của nhân viên có β=0.348, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của người khách hàng, thể hiện vượt trội hơn so với ảnh hưởng của các nhân tố khác, tiếp theo lần lượt là nhân tố Sự đáp ứng có β=0.239, Sự đồng cảm của nhân viên có β=0.201, Độ tin cậy có β=0.18, Quy trình thủ tục hành chính có β=0.173 và Phương tiện hữu hình có β=0.167 cũng là các nhân tố có tác động mạnh đến sự hài lòng của khách hàng.
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy Sự hài lòng của khách hàng đối với Chất lượng cung cấp dịch vụ bảo hiểm xã hội tại thị xã An Nhơn, tỉnh Bình Định được xác định như sau:
H= -1.069 + 0.348*H3 + 0.239*H4 + 0.201*H5 + 0.181*H1 + 0.173* H6 + 0.167*H2
(Sự hài lòng = - 1.069 + 0.348* Năng lực phục vụ của nhân viên + 0.239* Sự đáp ứng + 0.201* Sự đồng cảm của nhân viên + 0.181* Độ tin cậy + 0.173* Quy trình thủ tục hành chính + 0.167* Phương tiện hữu hình)
Tóm lại: sau khi phân tích EFA và kết quả hồi qui có cả 6 nhân tố gồm: Năng lực phục vụ của nhân viên; Sự đáp ứng; Sự đồng cảm của nhân viên; Độ tin cậy; Quy trình thủ tục hành chính và Phương tiện hữu hình. Với các kết quả phân tích như trên, ta thấy rằng mô hình nghiên cứu hoàn toàn phù hợp và khẳng định có mối liên hệ chặt chẽ giữa các thang đo với sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm tại thị xã An Nhơn, tỉnh Bình Định.
4.4.3. Kiểm tra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi
Xem xét đồ thị phân tán giữa giá trị phần dư đã chuẩn hóa và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa mà hồi quy cho ra để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi có thỏa mãn hay không. Dựa vào Biểu đồ 4.1. Biểu đồ phân tán phần dư, có thể nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh
đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào cả. Do đó giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau của hồi quy thứ nhất không bị vi phạm (phụ lục 9).
4.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008) có nói rằng: “Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, chúng ta nên thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư”. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot (phụ lục 9).
Dựa vào Biểu đồ 4.2 và 4.3, kết quả kiểm định cho thấy, biểu đồ có dạng hình chuông. Giá trị trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0,981 gần bằng 1. Như vậy có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
4.4.5. Phân tích sự hài lòng dựa theo các đặc điểm cá nhân
4.4.5.1. Giới tính
Giả thiết rằng giới tính không ảnh hưởng đến kết quả đánh giá về sự hài lòng. Từ kết quả kiểm định t (phụ lục 11) cho thấy: ở mức ý nghĩa thống kê 5% không có sự khác biệt trung bình giữa nam và nữ trong kết quả đánh giá mức độ hài lòng (mức ý nghĩa của giá trị t 0.894 > 0.05). Nghĩa là giới tính không ảnh hưởng đến kết quả đánh giá về mức độ hài lòng.
4.4.5.2. Nhóm tuổi
Đánh giá mức độ ảnh hưởng nhóm tuổi của đối tượng được khảo sát đến sự hài lòng về dịch vụ bảo hiểm cho thấy: Kiểm định F có giá trị Sig.= 0.355 > 0.05, như vậy kết quả trên cho thấy nhóm tuổi không ảnh hưởng đến mức độ đánh giá sự hài lòng chung của khách hàng (phụ lục 12). Tương tự như vậy, kết quả kiểm định LSD (Least Significant Difference)- Sự khác biệt nhỏ nhất có nghĩa, về sự hài lòng giữa các nhóm tuổi có Sig. đều lớn hơn 0.05, vì thế có thể kết luận rằng giữa các
nhóm tuổi khác nhau không có sự khác biệt về sự hài lòng đối với các dịch vụ mà cơ quan cung cấp.
Bảng 4.18. Kết quả kiểm định sự khác biệt nhỏ nhất nhóm tuổi
(I) nhóm tuổi | (J) nhóm tuổi | Khác biệt giữa các số trung bình (I-J) | Sai số chuẩn | Mức ý nghĩa | Khoảng tin cậy 95% | ||
Cận dưới | Cận trên | ||||||
LSD | Dưới 25 | Từ 25 đến 34 | .40650 | .25670 | .115 | -.1005 | .9136 |
Từ 35 đến 44 | .37778 | .27422 | .170 | -.1639 | .9194 | ||
Từ 45 trở lên | .56250 | .33551 | .096 | -.1002 | 1.2252 | ||
Từ 25 đến 34 | Dưới 25 | -.40650 | .25670 | .115 | -.9136 | .1005 | |
Từ 35 đến 44 | -.02873 | .17870 | .872 | -.3817 | .3243 | ||
Từ 45 trở lên | .15600 | .26326 | .554 | -.3640 | .6760 | ||
Từ 35 đến 44 | Dưới 25 | -.37778 | .27422 | .170 | -.9194 | .1639 | |
Từ 25 đến 34 | .02873 | .17870 | .872 | -.3243 | .3817 | ||
Từ 45 trở lên | .18472 | .28037 | .511 | -.3691 | .7385 | ||
Từ 45 trở lên | Dưới 25 | -.56250 | .33551 | .096 | -1.2252 | .1002 | |
Từ 25 đến 34 | -.15600 | .26326 | .554 | -.6760 | .3640 | ||
Từ 35 đến 44 | -.18472 | .28037 | .511 | -.7385 | .3691 |
Nguồn: Tác giả phân tích tổng hợp dữ liệu SPSS 16
4.4.5.3. Bộ phận trong đơn vị
Phân tích sự khác biệt giữa bộ phận trong đơn vị có những kết quả khác biệt nhau về sự hài lòng.(Bảng 4.17 và phụ lục 13).
Bảng 4.19. Kết quả kiểm định sự khác biệt nhỏ nhất về bộ phận trong đơn vị
(I) bộ phận | (J) bộ phận | Khác biệt giữa các số trung bình (I-J) | Sai số chuẩn | Mức ý nghĩa | Khoảng tin cậy 95% | ||
Cận dưới | Cận trên | ||||||
LSD | Nhân sự | Tổ chức | 1.85714* | .71465 | .010 | .4454 | 3.2689 |
Hành chính | .88235 | .66630 | .187 | -.4339 | 2.1986 | ||
Kế toán | .18627 | .63641 | .770 | -1.0709 | 1.4435 | ||
Bộ phận khác | .25000 | .65600 | .704 | -1.0459 | 1.5459 | ||
Không thuộc nhân viên của đơn vị | .79167 | .70465 | .263 | -.6004 | 2.1837 | ||
Tổ chức | Nhân sự | -1.85714* | .71465 | .010 | -3.2689 | -.4454 | |
Hành chính | -.97479* | .40028 | .016 | -1.7655 | -.1840 | ||
Kế toán | -1.67087* | .34826 | .000 | -2.3588 | -.9829 | ||
Bộ phận khác | -1.60714* | .38288 | .000 | -2.3635 | -.8508 | ||
Không thuộc nhân viên của đơn vị | -1.06548* | .46130 | .022 | -1.9768 | -.1542 | ||
Hành chính | Nhân sự | -.88235 | .66630 | .187 | -2.1986 | .4339 | |
Tổ chức | .97479* | .40028 | .016 | .1840 | 1.7655 | ||
Kế toán | -.69608* | .23350 | .003 | -1.1574 | -.2348 | ||
Bộ phận khác | -.63235* | .28255 | .027 | -1.1905 | -.0742 | ||
Không thuộc nhân viên của đơn vị | -.09069 | .38215 | .813 | -.8456 | .6643 |