Phan ung cam xuc Chat luong cam nhan Danh tieng Gia ca tien te Gia ca hanh vi
Gia tri cam nhan cua KH Phan ung cam xuc H s t ng quan 1 .553** .612** .511** .596** .738** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250 Chat luong cam nhan Pearson Correlation .553 ** 1 .548** .414** .481** .583** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250 Danh tieng H s t ng quan .612** .548** 1 .442** .620** .573** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250 Gia ca tien te H s t ng quan .511** .414** .442** 1 .395** .551** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250 Gia ca hanh vi H s t ng quan .596** .481** .620** .395** 1 .532** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250
Gia tri cam nhan cua KH H s t ng quan .738** .583** .573** .551** .532** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250
**. T ng quan có ý ngh a m c 0.01 (đuôi có 2 sao)
4.4. Ki m đ nh các gi thuy t và mô h̀nh nghiên c u (Phân tích h i quy)
H i quy tuy n tính b i th ng đ c dùng đ ki m đ nh v̀ gi i thích lý thuy t nhân qu . Mô hình ǹy có m t khái ni m ph thu c Giá tr c m nh n c a khách h̀ng
và 5 khái ni m đ c l p l̀ : Ph n ng c m xúc, Ch t l ng c m nh n, Danh ti ng, Giá c mang tính ti n t v̀ Giá c h̀nh vi.
4.4.1. Mô h̀nh h i quy tuy n tính b i
T k t qu phân tích t ng quan, ta th y các bi n đ c l p (Ph n ng c m xúc, Ch t l ng c m nh n, Danh ti ng, Giá c mang tính ti n t v̀ Giá c h̀nh vi ) đ u có m i quan h t ng quan v i bi n ph thu c (Giá tr c m nh n c a khách h̀ng ). Phân
tích h i quy tuy n tính s giúp chúng ta bi t đ c c ng đ nh h ng c a các bi n đ c l p lên b i n ph thu c. Do v y, mô hình h i quy tuy n tính b i đ c phát tri n nh sau:
Giá tr c m nh n c a khách h̀ng = 0+ 1 * Ph n ng c m xúc + 2 * Ch t l ng c m nh n + 3 * Danh ti ng + 4 * Giá c mang tính ti n t + 5 * Giá c h̀nh vi +ei
Trong đó, k l̀ h s c a ph ng trình h i quy v̀ ei l̀ ph n d .
L nh h i quy tuy n tính trong ch ng trình SPSS 16.0 đ c s d ng đ ch y phân tích ph n m m h i quy. H s xác đ nh (R2) đo l ng t l t ng bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b icác bi n đ c l p trong mô hình. Giá tr R2
càng cao
thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy c̀ng cao v̀ vi c d đoán bi n ph thu c c̀ng chính xác. Phép phân tích ph ng sai (Anova) đ c ti n h̀nh. N u giá tr F có ý ngh a đáng k v m t th ng kê (p<0.05), gi thuy t thu n c a m i quan h không tuy n tính b bác b . H s l̀ h s h i quy chu n hoá cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s xem nh l̀ kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h
s chu n hóa c̀ng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c c̀ng cao. B ng 4.12. B ng k t qu h i quy c a mô hình Mô hình H s R R 2 R2 Hi u ch nh Sai s chu n c a c l ng Th ng kê thay đ i H s Durbin - Watson R2 thay đ i F thay đ i df1 df2 M c ý ngh a F thay đ i 1 .789a .622 .614 .46975 .622 80.312 5 244 .000 1.968 a. Các d báo: (H ng s ), Gia ca hanh vi, Gia ca tien te, Chat luong cam nhan, Danh tieng,
Phan ung cam xuc b. Bi n ph thu c: : Gia tri cam nhan cua KH
B ng 4.13. B ng đánh giá đ phù h p cu mô h̀nh (phân tích ph ng sai
ANOVA) Mô hình T ng b̀nh ph ng df B̀nh ph ng trung b̀nh F M c ý ngh a 1 H i quy 88.611 5 17.722 80.312 .000a Ph n d 53.843 244 .221 T ng 142.454 249
a. Các d báo: (H ng s ), Gia ca hanh vi, Gia ca tien te, Chat luong cam nhan, Danh tieng, Phan ung cam xuc
B ng 4.14. B ng thông s c a mô h̀nh h i quy Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa t M c ý ngh a
Th ng Kê đa công tuy n B Sai s chu n Beta ch p nh n c a bi n Nhân t phóng đ i ph ng sai VIF 1 (H ng s ) -.030 .193 -.157 .876
Phan ung cam xuc .492 .060 .470 8.209 .000 .472 2.117
Chat luong cam nhan .171 .047 .183 3.628 .000 .606 1.651
Danh tieng .090 .066 .077 1.363 .174 .484 2.067
Gia ca tien te .192 .049 .184 3.903 .000 .698 1.432
Gia ca hanh vi .045 .057 .043 .793 .429 .532 1.879
a. Bi n ph thu c: : Gia tri cam nhan cua KH
4.4.2. Phân tích các gi thuy t trong mô hình
Các k t lu n d a trên h̀m h i quy tuy n tính thu đ c ch có ý ngh a khi h̀m h i quy đó phù h p v i d li u m u v̀ các h s h i quy khác không có ý ngh a, đ ng th i các gi đ nh c a h̀m h i quy tuy n tính đ c đ m b o. Vì th , tr c khi phân tích k t qu h i quy, ta th c hi n các ki m đ nh v đ phù h p c a mô hình, ki m đ nh ý ngh a các h s h i quy v̀ đ c bi t l̀ ki m đ nh các gi đ nh c a h̀m h i quy.
4.4.2.1. Ki m đ nh các gi đ nh c a mô h̀nh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
T k t qu quan sát trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i quan h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n v̀ di n gi i k t qu h i quy không th tách r i các gi đ nh c n thi t c a mô hình h i quy. N u các gi đ nh b vi ph m thì các k t qu
c l ng không đáng tin c y n a (Hòng Tr ng v̀ ChuNguy n M ng Ng c, 2005). Trong ph n ǹy, ta ti n h̀nh ki m đ nh các gi đ nh h̀m h i quy tuy n tính c đi n bao g m các gi đ nh:
- Ph ng sai c a ph n d không đ i.
- Các ph n d có phân ph i chu n.
- Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d .
1. Xem xét gi đ nh không có hi n t ng đa c ng tuy n.
Trong mô hình h i quy tuy n tính b i chúng ta gi đnh gi a các bi n đ c l p c a
mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Hi n t ng này có th phát hi n thông
qua nhân t phóng đ i (VIF). N u VIF l n h n 10 thì hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng. Trong mô hình ǹy, đ không có hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng thì VIF ph i nh h n 10. Qua b ng 4.13, giá tr VIF th̀nh ph n đ u nh h n 10
ch ng t không có hi n t ng đac ng tuy n.
2. Gi đ nh ph ng sai c a ph n d không đ i.
Chúng ta xem xét đ th c a ph n d chu n hóa theo giá tr d báo c a bi n ph thu c Giá tr c m nh n c a khách h̀ng đ ki m tra có hi n t ng ph ng sai thay đ i hay không. Quan sát đ th phân tán bi u đ 4.2, ta th y ph n d phân tán ng u nhiên theo đ ng hònh đ không. Nh v y, gi đ nh ph ng sai không đ i c a mô hình h i quy không đ i.
3. Gi đ nh v ph n ph i chu n c a ph n d
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nhi u lý do, s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i l̀ h ng s , s l ng ph n d không đ nhi u đ phân tích ( Hòng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong ph n ǹy, tác gi s d ng bi u đ Histogram, P-P đ xem xét. Nhìn v̀o hình 4.3 v̀ hình 4.4, ta th y gi đ nh ph n phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
Hình 4.3 Bi u đ t n s c a ph n d chu n hóa
Tr c h t, xem xét t n s c a ph n d chu n hóa bi u đ 4.3, phân ph i ph n
d x p x chu n St.Dev = 0,99 t c g n b ng 1. Do đó, ta có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
H̀nh 4.4 Bi u đ t n s P-P
Nhìn vào hình 4.4, ta th y các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng mà phân tán d c theo v̀ sát đ ng k v ng nên ta có th ch p nh n gi thuy t cho r ng phân ph i c a ph n d l̀ phân ph i chu n.T các k t qu ki m đnh trên ta có th k t lu n gi đ nh phân ph i chu n không b vi ph m.
4. Gi đnh v tính đ c l p c a ph n d
Khi x y ra hi n t ng t t ng quan, các c l ng c a mô hình h i quy không
đáng tin c y. Ph ng pháp ki m đ nh có ý ngh a nh t đ phát hi n t t ng quan l̀
ki m đnh Dubin-Waston. N u 1<d<3 thì k t lu n mô hình không có t t ng quan,
n u 0<d<1 thì k t lu n mô hình có t t ng quan d ng, n u 3<d<4 thì k t lu n mô
hình có t t ng quan âm (Hòng Tr ng v̀ Chu Nguy n M ng Ng c , 2008). B ng
4.10 th hi n Durbin - Waston là 1.968, có ngh a l̀ ch p nh n gi đ nh không có t ng
quan gi a các ph n d .
Nh v y, các gi đ nh c a mô hình h i quy tuy n tính đ u th a mãn. Ti p theo các ki m đ nh v đ phù h p v̀ ki m đ nh các h s h i quy đ c trình b̀y.
4.4.2.2 Ki m đ nh đ phù h p c a mô h̀nh
H s R2 trong mô hình là 0.622 khá cao đánh giá đ phù h p c a mô hình. M t khác, k t qu nghiên c u cho th y R2 đi u ch nh là 0.614 nh h n R2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
, ta dùng h s
ǹy đ đánh giá đ phù h p c a mô hình nghiên c u s an tòn v̀ chính xác h n vì nó
không th i ph ng đ phù h p mô hình ( b ng 4.13). R2 đi u ch nh : 0.614 ngh a l̀ mô
hình h i quy tuy n tính b i xây d ng phù h p d li u là 61.4%. Ngoài ra, ki m đnh F
đ c s d ng trong phân tích ph ng sai v n là phép ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th . Giá tr F trong b ng 4.11 là 80.312, tr s
ǹy đ c tính t giá tr R2 đ y đ , m c ý ngh a quan sát (Sig= 0.000) r t nh s an toàn khi bác b gi thuy t H0 cho r ng 1 = 2= 3 = 4 = 5.
V i s li u ǹy, mô hình h i quy tuy n tính đ a ra l̀ phù h p v i d li u v̀ có th s d ng đ c.
4.4.3. Ý ngh a các h s h i quy riêng ph n trong mô hình
H s h i quy riêng trong mô hình dùng đ ki m đ nh vai trò quan tr ng c a các bi n đ c l p tác đ ng nh th ǹo đ i v i bi n ph thu c. C th h n, các h s riêng trong mô hình cho bi t m c đ nh h ng các bi n: Ph n ng c m xúc, Ch t l ng c m nh n, Danh ti ng, Giá c mang tính ti n t v̀ Giá c h̀nh vi.
Thông qua h s Beta chu n hóa trong k t qu h i quy b ng 4.13, mô hình h i quy b i c a Giá tr c m nh n c a khách h̀ng đ i v i d ch v vi n thông di đ ngd a trên k t qu kh o sát nghiên c u này là:
CPV = 0.47*ES + 0.183*PQ + 0.077*RE + 0.184*MP + 0.043*BP CPV : Giá tr c m nh n c a khách h̀ng ES : Ph n ng c m xúc PQ : Ch t l ng c m nh n RE : Danh ti ng MP : Giá c mang tính ti n t BP : Giá c h̀nh vi
Ph ng trình h i quy tuy n tính t rên ch ra r ng: Nhân t Ph n ng c m xúc tác đ ng m nh nh t đ n Giá tr c m nh n c a khách h̀ng, ti p đó l̀ Ch t l ng c m nh n, Giá c mang tính ti n t , Danh ti ng v̀ tác đ ng ít nh t l̀ nhân t Giá c h̀nh vi.
4.4.4. Ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u
Có 5 gi thuy t đ ngh , qua k t qu ti n h̀nh ki m đ nh l n l t các gi thuy t ta có k t qu nh sau: B ng 4.15. K t qu ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u Các gi thuy t Phát bi u Tr th ng kê (P value) K t qu ki m đ nh (Ch p nh n / Bác b ) H1 Ph n ng c m xúc 0.000<0.05 Ch p nh n H2 Ch t l ng c m nh n 0.000<0.05 Ch p nh n H3 Danh ti ng 0.174>0.05 Bác b H4 Giá c mang tính ti n t 0.000<0.05 Ch p nh n H5 Giá c h̀nh vi 0.429>0.05 Bác b
4.4.5. Giá tr các bi n trong mô hình nghiên c u
Theo phân tích trên thì có 5 thành ph n tác đ ng vào Giá tr c m nh n c a
khách h̀ng đ i v i d ch v vi n thông di đ ng, tuy nhiên ch có 3 thành ph n đ c
ch p nh n là: Ph n ng c m xúc, Ch t l ng c m nh n và Giá c mang tính ti n t .
Trong đó nhân t Ph n ng c m xúc có tác đ ng m nh nh t đ n Giá tr c m nh n c a khách hàng, ti p theo là nhân t Giá c mang tính ti n t và cu i cùng là nhân t Ch t
l ng c m nh n.
1. Ph n ng c m xúc
Thành ph n Ph n ng c m xúc sau khi phân tích nhân t khám phá EFA g m có 5 bi n quan sát: ES3, ES4, PQ1, PQ2, BP5. K t qu cho th y thành ph n Ph n ng
c m xúc có tác đ ng m nh nh t đ n Giá tr c m nh n nh ng ch đ c khách h̀ng đánh
giá m c trung bình l̀ 3.445, trong đó cao nh t là bi n BP5 “Khi s d ng d ch v vi n thông di đ ng X, tôi ít t n th i gian (k t n i t ng đ̀i v̀ d ch v nhanh chóng)” v i trung bình là 3.648, th p nh t là bi n PQ2 “D ch v vi n thông di đ ng X có phong cách ph c v ân c n” v i giá tr trung bình là 3.324, các bi n còn l i có trung bình t 3.4 tr lên. i u này ch ng t d ch v vi n thông di đ ng đã có chú tr ng đ n ni m vui thích c a khách hàng khi s d ng d ch v nh ng ch a l̀m khách h̀ng hòn tòn đ t đ n m c đ đ ng ý (m c đ 4 trong thang đo) v̀ c n quan tâm nhi u h n đ n phong cách ph c v c a d ch v (PQ2) vì khách h̀ng đánh giá th p nh t trong thang
đo. ng th i, các nhà qu n lý d ch v vi n thông di đ ng c n xem xét và c i thi n
h n n a đ l̀m t ng ni m vui thích c a khách hàng khi s d ng d ch v , t đó l̀m gia t ng giá tr c m nh n c a khách h̀ng h n n a.
2. Ch t l ng c m nh n
Thành ph n Ch t l ng c m nh n sau khi phân tích nhân t khám phá EFA
g m có 4 bi n quan sát: PQ6, PQ7, PQ8, ES1. K t qu cho th y thành ph n Ch t
l ng c m nh n có tác đ ng ít nh t đ n Giá tr c m nh n nh ng đ c khách h̀ng đánh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
giá cao nh t v i m c trung bình l̀ 3.469, trong đó cao nh t là bi n PQ7 “D ch v vi n
thông di đ ng X có ch t l ng đ ng truy n n đnh” v i trung bình là 3.6, th p nh t là bi n PQ8 “D ch v vi n thông di đ ng X ít x y ra s c ngh n m ng vào gi cao
đi m” v i trung bình là 3.316, các bi n còn l i có trung bình t 3.38 tr lên. i u này