Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện

Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.1. Quy trình nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, kết hợp giữa phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, để tiến hành đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm. Quá trình nghiên cứu sẽ được chia thành hai giai đoạn: giai đoạn định tính và giai đoạn định lượng, như được minh họa trong hình dưới đây:

3.1.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

3.1.1.1. Phương pháp nghiên cứu chuyên gia

NC định tính được thực hiện bằng kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia (10 người), họ là những người làm việc trong các lĩnh vực giảng dạy, quản lý tại các công ty điện lực tại TP. HCM. Mục đích của việc này là để thu thập ý kiến của các chuyên gia về Mô hình nghiên cứu đề xuất và hiệu chỉnh thang đo đo lường các khái niệm NC.

• Về cơ cấu chuyên gia được lựa chọn để phỏng vấn:
• Ban lãnh đạo các DN: các nhà quản lý các công ty điện lực trên địa bàn Tp.HCM.
• Nhà NC và giảng dạy ở trường đại học.
• Tiêu chuẩn về kinh nghiệm: các đối tượng được phỏng vấn là người đã làm quản lý việc tại các công ty điện lực 5 năm trở lên.
• Tiêu chuẩn về trình độ: Theo tác giả, về trình độ, các chuyên gia nên có trình độ từ thạc sỹ trở lên như: thạc sĩ, Tiến sĩ, Phó giáo sư, … nhằm đảm bảo đủ kiến thức, am hiểu trong lĩnh vực NC (Danh sách chuyên gia xem ở Phụ lục 1).
• Công cụ thu thập dữ liệu: Là bảng câu hỏi thảo luận với 2 phần chính: Phần giới thiệu và phần thảo luận gồm các câu hỏi liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến CLDV cung cấp điện và cách thức đo lường các nhân tố này.
• “Phương pháp thực hiện NC: Phỏng vấn trực tiếp với các chuyên gia”.
• “Nội dung NC và dàn bài thảo luận chuyên gia: Dựa trên kết quả của các công trình NC trước; Quan sát hoạt động thực tế của các công ty điện trên địa bàn TP. HCM. Do đó, NC xoay quanh việc tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM”.

Tổng hợp và kiểm tra kết quả phỏng vấn: Do kế thừa kết quả của các NC trước đó liên quan đến đề tài về nhân tố ảnh hưởng đến CLDV cung cấp điện, cùng với việc áp dụng lý thuyết nền NC và các phương pháp đo lường CLDV, tác giả đã đề xuất một mô hình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến CLDV cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM, kèm theo thang đo đo lường các khái niệm trong Mô hình. Qua đó, NC định tính được sử dụng để xác định mô hình và thang đo NC chính thức. Kết quả của NC định tính là cơ sở để xây dựng bảng câu hỏi khảo sát chi tiết cho việc thu thập dữ liệu sơ cấp tại giai đoạn NC định lượng.

Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu

(Nguồn: Tác giả đề xuất)

3.1.1.2. Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát

Đối tượng khảo sát là KH cá nhân đang sinh sống và sử dụng điện trên địa bàn Tp.HCM. Bảng câu hỏi khảo sát gồm 2 phần:

Phần 1: các thông tin mô tả về đối tượng trả lời khảo sát.

Phần 2: Nội dung chính: đây là nội dung khảo sát chủ yếu của tác giả nhằm ghi nhận đánh giá của cá nhân được khảo sát về sự tác động cũng như sự chấp nhận ở mức độ cao hay thấp của các nhân tố: Sự đồng cảm; NLPV; PTHH; SĐU; ĐTC tác động đến CLDV cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM. (Xem ở Phụ lục 3).

3.1.1.3 Xác định thang đo các biến trong mô hình nghiên cứu

Trong NC về này, tác giả xác định MHNC chính thức gồm 1 biến phụ thuộc là CLDV cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM; và 5 biến độc lập bao gồm: Sự đồng cảm; NLPV; PTHH; SĐU; ĐTC. Từ các NC trước, tác giả xây dựng thang đo đo lường các biến NC trong MH như sau:

Thang đo nhân tố sự đồng cảm: Thang đo nhân tố sự đồng cảm được xây dựng dựa trên các NC trước như NC của Parasuraman và ctg (1988); Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021).

Theo đó, thang đo nhân tố này bao gồm 3 biến quan sát liên quan đến sự sự đồng cảm.

Cụ thể, thang đo nhân tố “Sự đồng cảm” được xây dựng như sau:

Bảng 3.1: Thang đo nhân tố “Sự đồng cảm”

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Thang đo nhân tố “Năng lực phục vụ”: Dựa theo NC của Parasuraman và ctg (1988); Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021), tác giả xây dựng thang đo NC cho biến “NLPV” gồm 6 biến quan sát.

Thang đo “Phương tiện hữu hình”: Dựa trên các NC trước như NC của Parasuraman và ctg (1988); Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021) tác giả xây dựng thang đo nhân tố “PTHH” gồm 5 biến quan sát.

Bảng 3.2: Thang đo nhân tố “Năng lực phục vụ”

(Nguồn: tổng hợp)

Bảng 3.3: Thang đo “Phương tiện hữu hình”

(Nguồn: tổng hợp)

Thang đo “Sự đáp ứng”: Dựa trên thang đo đã được xây dựng từ các nghiên trước như Parasuraman và ctg (1988); Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021) trong NC này, thang đo nhân tố “SĐU” như sau:

Bảng 3.4: Thang đo “Sự đáp ứng”

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)  

Thang đo “Độ tin cậy”: Dựa trên NC của các tác giả như Parasuraman và ctg (1988); Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021) thang đo nhân tố này được xây dựng như sau:

Bảng 3.5: Thang đo nhân tố “Độ tin cậy”

(Nguồn: tác giả tổng hợp)  Thang đo “Chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM”: Dựa trên kết quả NC của các tác giả như Hà Nam Khánh Giao và Trần Thị Kim Dung (2019); Nguyễn Thanh Tùng và ctg (2021); Galace và ctg (2021) trong NC này biến phụ thuộc CLDV cung cấp điện được thiết kế gồm 5 biến quan sát như sau:

Bảng 3.6: Thang đo nhân tố “Chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM”

(Nguồn: Tác giá tổng hợp)

3.1.2. Phương pháp nghiên cứu cứu định lượng

Sau khi được thu thập, các bảng trả lời được kiểm tra và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Sau đó chúng được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS for Window 10. Với phần mềm SPSS 22.0 với các kỹ thuật gồm:

• Kiểm định độ tin cậy của các thang đo

Đối với thang đo trực tiếp, để đo lường độ tin cậy thì chỉ số độ thống nhất nội tại thường được sử dụng chính là hệ số Cronbach’s Alpha (nhằm xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng cấu trúc hay không). Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Hair và cộng sự, 1998).

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết các biến nào cần phải loại bỏ và biến nào cần được giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.

Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.

• Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.

Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:

Phương pháp: đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Hair và cộng sự, 1998). Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).

Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu chấp nhận được; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75.

Từ cơ sở lý thuyết trên, tác giả tiến hành thực hiện theo các bước sau:

Trước tiên, tác giả xác định đối với Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM đều là các thang đo đơn hướng, nghĩa là các nhân tố này tác động một chiều đến biến phụ thuộc và không có chiều ngược lại nên tác giả sẽ sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.

Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:

• Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
• Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0.5 – 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
• Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
• Xem xét tổng phương sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích % sự biến thiên của các biến quan sát.

Phân tích hồi quy đa biến

Phân tích tương quan: Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng [-1, +1]. Giá trị tuyệt đối của r càng tiến đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có quan hệ tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Phân tích hồi quy đa biến: Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.

Kiểm định giả thuyết: Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:

• Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R² và R² hiệu chỉnh.
• Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
• Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
• Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.

Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). – Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.

Phương trình hồi quy như sau:

QUAL = β₀ + β₁ SDC + β₂ NLPV + β₃ PTHH + β₄ SDU + β₅ DTC +ε

3.2. Phương pháp chọn mẫu 

Mẫu được chọn theo PP chọn mẫu thuận tiện, tập trung khảo sát KH sử dụng điện tại Tp. HCM.

Theo Tabachnick & Fidell (1996) mẫu NC được tính toán theo công thức: n >= 8p + 50. Trong đó: n là kích thước mẫu cần thiết, p là số biến độc lập của MH. NC này có 5 biến độc lập nên kích mẫu tối thiểu 90 mẫu.

Theo Hair và cộng sự (1998) số mẫu quan sát trong phân tích nhân tố phải lớn hơn 100 và có tỷ lệ so với biến ít nhất là 5/1, tốt nhất trong khoảng tỷ lệ 5/1 – 10/1. Do đó đối với đề tài này, việc xác định cỡ mẫu của nghiên cứu định lượng được thực hiện theo con số kinh nghiệm = (số biến cần đo) x 5 (ước lượng có 28 biến tương đương 140 mẫu khảo sát). Nhằm đạt được kích thước mẫu đề ra và đảm bảo cho kết quả nghiên cứu đại diện cho tổng thể, tác giả phát ra 220 phiếu khảo sát cho các cá nhân sử dụng điện trên địa bàn Tp.HCM. Số câu hỏi thu về là 210 phiếu, trong đó có 12 phiếu không hợp lệ, còn lại là 198 phiếu dùng để nhập liệu phục vụ kiểm định mô hình nghiên cứu.

Trong đó có 12 phiếu không hợp lệ (tương ứng 5,71%), 198 phiếu hợp lệ (94,29%).

Bảng 3.7: Tình hình thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng

(Nguồn: tổng hợp của tác giả)

Sơ đồ 3.1: Thống kê kết quả thu thập phiếu khảo sát

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 tác giả trình bày nội dung về PPNC của đề tài, trong đó bao gồm NC định tính và NC định lượng. NC định tính được thực hiện bằng khảo sát chuyên gia, qua đó xác định mô hình nghiên cứu và thang đo chính thức của đề tài. Tiếp đó, NC định lượng được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu NC như xác định các nhân tố và đo lương mức độ tác động của các nhân tố đến CLDV cung cấp điện trên địa bàn TP. HCM.

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com