Phân tích nhân tố EFA là tên chung của một nhóm thủ tục để làm giảm các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin về tất cả các mặt của vấn đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố này sẽ giúp cho nhà nghiên cứu chọn lọc lại và có được một bộ các biến số có ý nghĩa hơn. Đồng thời, kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.
Các nhân tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thỏa mãn tiêu chuẩn Keiser - với KMO ( Kaise - Meyer - Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn nằm giữa 0,5 và 1 có ý nghĩa là phân tích nhân tố 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.
Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Cuối cùng, tiêu chuẩn tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
Bảng 3.12. Kết quả kiểm định KMO and Bartlett’s test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). .908
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi - bình phương 3172.109
Bậc tự do 276
Sig. (giá trị P - value) .000
(Nguồn: Số liệu phân tích với SPSS) Từ bảng 3.12 ta thấy cả hai điều kiện cho phân tích nhân tố đều được thỏa mãn, dữ liệu điều tra phù hợp cho việc phân tích nhân tố:
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0,908 > 0,5: Dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố (sự thích hợp của mẫu).
Giá trị Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 < 0,05: Chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 3.13. Kết quả trích rút nhân tố
Thành
phần Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng %phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % 1 7.940 33.085 33.085 7.940 33.085 33.085 3.286 13.693 13.693 2 2.107 8.779 41.864 2.107 8.779 41.864 3.112 12.966 26.659 3 1.757 7.323 49.187 1.757 7.323 49.187 2.960 12.331 38.990 4 1.527 6.363 55.550 1.527 6.363 55.550 2.588 10.783 49.773 5 1.138 4.740 60.290 1.138 4.740 60.290 2.524 10.517 60.290
(Nguồn: Số liệu phân tích với SPSS) Từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá để rút gọn và tóm tắt các biến để nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của các biến và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Sử dụng phương pháp Principle Components và phép quay Varimax những biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 hoặc được trích vào 2 nhân tố mà khoảng cách chênh lệch về hệ số tải nhân tố (Factor Loading: biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố) giữa hai nhóm rất nhỏ không tạo nên sự khác biệt để đại diện phản ánh cho một nhân tố cụ thể sẽ bị loại.
Với tiêu chuẩn Eigenvalues (Phương sai tổng hợp của từng nhân tố) >1 (Gerbing & Anderson, 1988) có 05 nhân tố được rút ra từ tổng thể 28 biến quan sát. 05 nhân tố này có độ giải thích lũy kế 60,290% đối với sự biến thiên của dữ liệu, vượt ngưỡng chấp nhận là 50%. Như vậy có 05 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ di động của Viettel tại thành phố Vũng Tàu theo đánh giá của KH với mức độ tác động là 60,290%.
Bảng 3.14. Ma trận xoay nhân tố Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
4.1. Mạng Viettel phủ sóng rộng khắp .772
4.2. Chất lượng đàm thoại rõ ràng .727
4.3. Rớt mạng, nghẽn mạng ít xảy ra .723
5.2. Dễ dàng sử dụng các dịch vụ gia tăng .670
5.1. Viettel có nhiều loại dịch vụ gia tăng .660
5.3. Thông tin dịch vụ được cập nhật thường xuyên .610
6.1. Thủ tục hòa mạng Viettel dễ dàng .778
6.2. Chặn, mở, thay sim nhanh chóng .774
6.3. Đóng cước, mua card đơn giản .728
6.4. Khắc phục sự cố cho khách hàng nhanh .585
6.5. Nhân viên Viettel làm thủ tục lịch sự .503
6.6. Viettel có nhiều điểm giao dịch, hỗ trợ khách
hàng .777
6.7. Thời gian làm việc tại các điểm giao dịch thuận
tiện cho khách hàng .753
7.1. Khách hàng dễ dàng gọi tổng đài Viettel để
được giải đáp .750
7.2. Nhân viên tổng đài thân thiện, lịch sự .596
7.3. Nhân viên đủ trình độ để giải đáp các thắc mắc .585
8.1. Giá cước cuộc gọi của Viettel là phù hợp .774
8.2. Giá cước nhắn tin của Viettel là phù hợp .708
8.3. Giá cước của Viettel đa dạng theo từng dịch vụ .661
8.4. Khách hàng dễ chọn gói giá phù hợp với nhu
cầu .569
7.4. Công tác giải quyết khiếu nại của Viettel nhanh .806
7.5. Không có hiện tượng gian lận trong dịch vụ .772
7.7. Viettel luôn thực hiện đúng cam kết với khách
hàng .677
7.6. Chính sách khuyến mãi hấp dẫn, hợp lý .608
Cronbach’s Alpha .828 .827 .826 .798 .755
Tích lũy % = 60.29%
Tất cả các biến trong bảng 3.14 ma trận xoay nhân tố đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0,5. Kết quả này được chấp nhận, đồng nghĩa với việc kết luận rằng phương pháp phân tích nhân tố với 28 biến quan sát đều được chấp nhận.
4.4.3. Xây dựng mô hình và thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ di động của Viettel ở thành phố Vũng Tàu
Sau khi phân tích nhân tố EFA nhằm khám phá các biến của từng thang đo trong mô hình đề xuất, nhằm tìm ra nhân tố đại diện tốt nhất cho dữ liệu. Các biến có mối quan hệ với các nhân tố trong mô hình bằng hệ số tải nhân tố và cho biết các biến sẽ thuộc về nhân tố nào dựa trên số liệu thu thập từ bảng câu hỏi và có ý nghĩa về mặt thống kê.
Qua phân tích nhân tố ở trên cho ta thấy có 5 nhân tố được trích rút và sẽ được kiểm tra độ tin cậy trước khi áp dụng. Điều kiện là các biến có tương quan biến - tổng thể nhỏ hơn (<0,3) sẽ bị loại và tiêu chuẩn để một nhóm nhân tố được chọn là Cronbach’sAlpha ít nhất bằng (≥0.6).
Ta thấy tất cả các nhân tố của thang đo đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và có tương quan biến tổng >0,3. Như vậy, căn cứ vào kết quả phân tích nhân tố, có 5 nhân tố mới đáp dụng được yêu cầu để sử dụng phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
Nhân tố 1: (F1) Theo cảm nhận của khách hàng thì nhân tố F1 được cấu thành từ 2 nhân tố trong mô hình đề xuất là “chất lượng cuộc gọi” và “dịch vụ gia tăng” do có sự phân bố từ số liệu thu thập trong bảng câu hỏi sau khi phân tích nhân tố EFA. Nhân tố này bao gồm 6 biến có tương quan chặt chẽ với nhau đó là mạng phủ sóng rộng khắp, chất lượng đàm thoại rõ ràng, rớt mạng, nghẽn mạng ít xảy ra, nhiều loại hình dịch vụ giá trị gia tăng, dễ dàng sử dụng các dịch vụ gia tăng và thông tin được cập nhật thường xuyên cho khách hàng. Nhân tố này được đăt tên là “ Chất lượng cuộc gọi và dịch vụ gia tăng”.
Nhân tố 2: (F2) Thuận tiện về thủ tục hòa mạng và quy trình thay đổi dịch vụ gồm có 5 biến tương quan chặt chẽ gồm: thủ tục hòa mạng dễ dàng, chặn, mở thay sim nhanh chóng, đóng cước, mua card dễ dàng, khắc phục sự cố nhanh, nhân viên làm thủ tục lịch sự. Ta đặt tên nhân tố này là “Sự thuận tiện”.
Nhân tố 3: (F3) Các dịch vụ chăm sóc khách hàng gồm có 5 biến tương quan chặt chẽ với nhau bao gồm: Viettel có nhiều điểm giao dịch, hỗ trợ khách hàng, thời gian làm việc ở các điểm giao dịch thuận tiện, dễ gọi vào tổng đài, nhân viên tổng đài tiếp nhận thân thiện, nhân viên đủ trình độ giải đáp. Đây là nhân tố tác động mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ di động của Viettel theo cảm nhận khách hàng. Nhân tố này được đặt tên là “dịch vụ khách hàng”.
Nhân tố 4: (F4) Giá cước và các gói giá cước gồm 4 biến, đó là: Giá cước cuộc gọi phù hợp, giá cước tin nhắn phù hợp, giá cước đa dạng theo từng dịch vụ và dễ chọn giá cước phù hợp. Ta đặt tên nhân tố này là “Giá”.
Nhân tố 5: (F5) Các dịch vụ giải quyết khiếu nại, thắc mắc liên quan gồm có 4 biến tương quan chặt chẽ với nhau bao gồm: công tác giải quyết khiếu nại nhanh, không có hiện tượng gian lận, chính sách khuyến mãi hợp lý, thực hiện đúng cam kết và Viettel hiểu được nhu cầu khách hàng. Nhân tố này được đăt tên là “Dịch vụ hậu mãi”.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy cho thang đo lường phù hợp ta tiếp tục phân tích nhân tố đối với sự hài lòng theo đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ di động của Viettel tại thành phố Vũng Tàu như sau:
Bảng 3.15. Phân tích EFA đối với biến nhận định của khách hàng về chất lượng dịch vụ di động của Viettel
Ma trận xoay nhân tố
KMO = .772
Eigenvalues = 2.298
Tích lũy % = 57.439%
Cronbach’s Alpha = .753
(Nguồn: Số liệu phân tích với SPSS) Ta có thể thấy kiểm định KMO trong phân tích cho hệ số KMO bằng 0.772 > 0,5 nên dữ liệu phù hợp cho phân tích, và các trọng số nhân tố của tất cả các biến này đều lớn hơn 0,5 nên kết quả này được chấp nhận. Với phương pháp Principle Component và phép quay Varimax đã rút trích được nhân tố duy nhất với Eigenvalues bằng 2,298> 1, đồng thời phương sai trích được là 57,439% > 50%, nghĩa là với 04 nhân tố này đã giải thích được 57,438% biến thiên của dữ liệu (đáp ứng được yêu cầu). Kiểm định Cronbach’s Alpha = 0.753 > 0.6 cũng cho kết quả khả quan khi chấp nhận thang đo này. Vì vậy có thể kết luận nhân tố “Nâng cao chất lượng dịch vụ di động Viettel của khách hàng” được trích rút từ 5 biến: Hài lòng về chất lượng cuộc gọi và dịch vụ gia tăng, Hài lòng về sự thuận tiện khi dùng Viettel, Hài lòng với dịch vụ khách hàng, Hài lòng về cấu trúc giá và hài lòng với dịch vụ hậu mãi.
Kết quả phân tích các nhân tố cho thấy mô hình chất lượng dịch vụ di động của Viettel theo đánh giá khách hàng là hoàn toàn phù hợp với thang đo SERVERAL đã đề xuất ở phần trên.
(Nguồn: Kết quả quá trình nghiên cứu định lượng)
Hình 3.2: Mô hình chất lượng dịch vụ di động Viettel theo đánh giá của KH
Chất lượng cuộc gọi & dịch vụ gia
tăng Chất lượng
cuộc gọi & dịch vụ gia tăng Sự thuận tiện Sự thuận tiện Dịch vụ khách hàng Dịch vụ khách hàng Giá Giá Dịch vụ hậu mãi Dịch vụ hậu mãi ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ DI ĐỘNG VIETTEL CỦA KHÁCH HÀNG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ DI ĐỘNG VIETTEL CỦA KHÁCH HÀNG
3.4.4. Kiểm định mô hình chất lượng dịch vụ qua đánh giá của khách hàng
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta tiến hành phân tích tương quan giữa các biến. Theo Wong và Hiew (2005), giá trị hệ số tương quan (r) nằm trong phạm vi từ 0.10 đến 0.29 được coi là yếu, từ 0.30 đến 0.49 là bình thường, và từ 0.50 đến 1.0 là cao. Tuy nhiên, giá trị của hệ số tương quan (r) cũng không nên cao hơn 0.90 để tránh hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Bảng 3.16. Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố Correlations Y X1 X2 X3 X4 X5 Pearson Correlation Y 1.000 .433 .433 .431 .568 .663 X1 .433 1.000 .402 .438 .386 .409 X2 .433 .402 1.000 .558 .584 .448 X3 .431 .438 .558 1.000 .432 .438 X4 .568 .386 .584 .432 1.000 .491 X5 .663 .409 .448 .438 .491 1.000 Sig. (1-tailed) Y . .000 .000 .000 .000 .000 X1 .000 . .000 .000 .000 .000 X2 .000 .000 . .000 .000 .000 X3 .000 .000 .000 . .000 .000 X4 .000 .000 .000 .000 . .000 X5 .000 .000 .000 .000 .000 .
(Nguồn: Số liệu phân tích với SPSS) Kết quả trong bảng 3.16 ma trận hệ số tương quan ta thấy được hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Y: Hài lòng về chất lượng dịch vụ di động của Viettel và các biến độc lập là khá cao. Giá trị Sig. < 0,05 nên các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc. Sơ bộ có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích, hay nói cách khác là các nhân tố được rút trích trên có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ di động của Viettel.