4.2.1. Kiểm định Cronbach Alpha
Kiểm định Cronbach Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correclation). Qua đó cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.
Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến:
- Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correclation) phù hợp, tức là từ 0.3 trở lên, nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
- Các hệ số Cronbach Alpha của các biến từ 0.7 trở lên. Tuy nhiên với những khái niệm có tính mới thì Cronbach Alpha có thể từ 0.6 trở lên vẫn chấp nhận được (Slater, 1995).
Kết quả Cronbach Alpha của các thangđo trong mô hình được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach Alpha của các thang đo trong mô hình
STT Thang đo quan sát Số biến Hệ số Cronbach Alpha biến tổng nhỏ nhấtHệ số tương quan
1 Giá cả hợp lý (GC) 4 0.634 0.330 2 Chất lượng dịch vụ (CL) 3 0.635 0.383 3 Nội dung (ND) 4 0.680 0.387 4 Dịch vụ khách hàng (DV) 3 0.676 0.371 5 Dịch vụ gia tăng (GT) 3 0.782 0.523 6 Số lượng kênh (SL) 4 0.720 0.346 7 Sự hữu ích (HI) 3 0.793 0.562 8 Dễ sử dụng (SD) 4 0.678 0.353 9 Hợp đồng linh hoạt (HD) 4 0.677 0.335 10 Thanh toán tiện lợi (TT) 3 0.690 0.460
11 Khuyến mãi (KM) 4 0.752 0.454
12 Bảo mật (BM) 4 0.768 0.455
13 Quyết định chọn lựa NCC (QD)
50
Sau khi phân tích Cronbach Alpha có 2 biến quan sát: CL1 - Chọn NCC có chất
lượng tốt nhất, DV4 - Thường xuyên thông báo thông tin cho khách do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 nên bị loại. Kết quả từ bảng trên cho thấy, Cronbach Alpha của các thang đo trong mô hình đều lớn hơn 0.6, đồng thời các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên thỏa điều kiện. Tất cả các thang đo này được dùng cho phân tích nhân tố ở bước tiếp theo (Phụ lục 7).
Như vậy sau khi thực hiện kiểm định Cronbach Alpha, có 12 nhóm nhân tố với 43 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và đảm bảo độ tin cậy.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Quan hệ giữa các nhóm biến được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho phép người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)trong phân tích nhân tố khám phá EFA cần đáp ứng các điều kiện:
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5 - 0,5 < KMO (Kaiser –Meyer-Olkin) < 1 - Kiểm định Bartlett có Sig < 0.05
- Phương sai trích Total Varicance Explained > 50% - Eigenvalue > 1
Ngày nay phân tích nhân tố khám phá được ứng dụng phổ biến trong các nghiên cứu Marketing, lĩnh vực quản trị hoặc các nghiên cứu khoa học của sinh viên, học viên.
4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá đối với các thành phần ảnh hưởng đến quyết định chọn nhà cung cấp dịch vụ THTT:
* Kết quả phân tích nhân tố lần 1:
Bảng 4.3: Kết quả phân tích nhân tố lần 1
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0.695 0.5 < 0.695 < 1
Giá trị Sig trong kiểm định Barette 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 67.161% 67.161% > 50%
51
Rotated Component Matrix Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 BM3 - Cam kết bảo mật từ NCC .842 BM2 - Khó truy cập và lấy cắp thông tin .765 BM4 - Thường xuyên kiểm tra, kiểm soát .700 BM1 - Dịch vụ phải có độ bảo mật cao .616 KM3 - Thông tin
khuyến mãi được cập nhật thường xuyên .848 KM4 - Khuyến mãi phải được quảng bá rộng rãi .742 KM2 - Ưu đãi đặc biệt dành cho từng đối tượng khách hàng .697 KM1 - Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi .555 HI2 - Đáp ứng đúng nhu cầu, sở thích .859 HI3 - Có thể tìm kiếm những thông tin mình cần .765
HI1 - Cung cấp nhiều thông tin và dịch vụ rất có ích .729 SL3 - Thường so sánh sốlượng kênh giữa các NCC .838 SL2 - Quan tâm số lượng kênh khi chọn NCC .803 SL4 - Có thể tìm thấy kênh truyền hình mình cần xem .652 SL1 - NCC phải có đầy đủ các kênh truyền hình .513
52 GT2 - Có nhiều gói dịch vụ cho khách hàng lựa chọn .842 GT3 - DV gia tăng phải phù hợp sở thích, nhu cầu khách hàng .791 GT1 - Nhà cung cấp phải có thêm các dịch vụgia tăng khác .759 TT2 - Không mất thời gian, công sức cho việc thanh toán
.755
TT1 - Có nhiều hình
thức thanh toán .729 TT3 - Thời gian
thanh toán linh hoạt .699 DV2 - Nhanh chóng có mặt khi gặp sự cố .782 DV3 - Giải quyết khiếu nại nhanh chóng, thỏa đáng .683 DV1 - Nhân viên niềm nở, sẵn sàng tư vấn .627 SD3 - Mọi thành viên trong gia đình đều có thể sử dụng .855 SD2 - Thao tác sử dụng dễ nắm bắt, dễ nhớ .763 SD4 - Thuận tiện khi sử dụng dịch vụ .580 SD1 - Thao tác sử
dụng phải đơn giản GC2 - Chuyển sang NCC có giá hợp lý hơn .761 GC3 - Luôn so sánh giá giữa các NCC .679 GC4 - NCC cần có
nhiều gói cước khác nhau
53 GC1 - Chọn NCC giá cả hợp lý nhất .622 CL3 - Thay đổi nếu có NCC chất lượng tốt hơn .751 CL2 - Chuyển sang NCC khác nếu chất lượng không tốt .725 CL4 - Muốn kiểm tra chất lượng trước khi sử dụng
.649
ND3 - Có đầy đủ nội
dung quan tâm .793 ND4 - NCC luôn cập
nhật thêm nhiều kênh mới
.716
HD2 - Không mất thời gian, công đoạn
trong đăng ký, ký hợp đồng .807 HD1 - Thủ tục đăng ký, ký hợp đồng phải đơn giản .729 ND1 - Nội dung phải phong phú .739 ND2 - NCC phải có những chương trình riêng .686 HD4 - Sử dụng nhiều dịch vụnhưng chỉ cần ký một hợp đồng .833 HD3 - Đăng ký dịch vụ, ký hợp đồng dưới nhiều hình thức .658
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 9 iterations.
Nhìn vào kết quả trên cho thấy sau khi phân tích thì các nhân tố gộp lại thành 14 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê:
• KMO = 0.695 nên phân tích nhân tố là phù hợp
• Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
54
• Eigenvalue = 1.018 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
• Tổng phương sai trích:
Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 67.161% > 50%. Điều này chứng tỏ 67.161% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 14 nhân tố mới
• Hệ số Factor Loading của biến SD1 có giá trị bé hơn 0.5. Thêm vào đó, một số nhóm nhân tố chỉ có 2 biến trong nhóm như: nhóm nhân tố thứ 11 (gồm biến
ND3, ND4), nhóm 12 (gồm biến HD2, HD1), nhóm 13 (gồm biến ND1, ND2) và
nhóm 14 (gồm biến HD3, HD4) nên loại bỏ cácbiến trong nhóm này.
Như vậy tiếp tục thực hiện phân tích xoay nhân tố lần 2sau khi loại các biến: SD1
- Thao tác sử dụng phải đơn giản, ND1 - Nội dung phải phong phú, ND2 - NCC
phải có những chương trình riêng, ND3 - Có đầy đủ nội dung quan tâm, ND4 -
NCC luôn cập nhật thêm nhiều kênh mới, HD1 - Thủ tục đăng ký, ký hợp đồng
phải đơn giản, HD2 - Không mất thời gian, công đoạn trong đăng ký, ký hợp đồng, HD3 - Đăng ký dịch vụ, ký hợp đồng dưới nhiều hình thức, HD4 - Sử dụng
nhiều dịch vụ nhưng chỉ cần ký một hợp đồng. * Kết quả phân tích nhân tố lần 2:
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố lần 2
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0.694 0.5 < 0.694 < 1
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 62.922% 62.922%> 50%
Giá trị Eigenvalue 1.229 1.229 > 1
Rotated Component Matrixa
Thành phần
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
BM3 - Cam kết bảo mật từ NCC .838 BM2 - Khó truy cập và lấy cắp
thông tin .803
BM4 - Thường xuyên kiểm tra,
kiểm soát .677
BM1 - Dịch vụ phải có độ bảo mật
55 KM3 - Thông tin khuyến mãi phải
được cập nhật thường xuyên .846 KM4 - Khuyến mãi phải được
quảng bá rộng rãi .745 KM2 - Ưu đãi đặc biệt dành cho
từng đối tượng khách hàng .722 KM1 - Thường xuyên có các
chương trình khuyến mãi .567 SL3 - Thường so sánh sốlượng
kênh giữa các NCC .832
SL2 - Quan tâm sốlượng kênh khi
chọn NCC .831 SL4 - Có thể tìm thấy kênh truyền hình mình cần xem .638 SL1 - NCC phải có đầy đủ các kênh truyền hình .522 DV2 - Nhanh chóng có mặt khi gặp sự cố .810
DV3 - Giải quyết khiếu nại nhanh
chóng, thỏa đáng .687
DV1 - Nhân viên niềm nở, sẵn sàng
tư vấn .610
GT2 - Có nhiều gói dịch vụ cho
khách hàng lựa chọn .852 GT3 - DV gia tăng phải phù hợp sở thích, nhu cầu khách hàng .818 GT1 - Nhà cung cấp phải có thêm các dịch vụgia tăng khác .737 HI2 - Đáp ứng đúng nhu cầu, sở thích .883 HI3 - Có thể tìm kiếm những thông tin mình cần .792
HI1 - Cung cấp nhiều thông tin và
dịch vụ rất có ích .748
TT2 - Không mất thời gian, công
sức cho việc thanh toán .769
TT1 - Có nhiều hình thức thanh
toán .734
TT3 - Thời gian thanh toán linh
hoạt .711
GC2 - Chuyển sang NCC có giá
hợp lý hơn .766
GC3 - Luôn so sánh giá giữa các
56 GC4 - NCC cần có nhiều gói cước
khác nhau .625
GC1 - Chọn NCC giá cả hợp lý
nhất .614
SD3 - Mọi thành viên trong gia
đình đều có thể sử dụng .887 SD4 - Thuận tiện khi sử dụng dịch vụ .708 SD2 - Thao tác sử dụng dễ nắm bắt, dễ nhớ .675 CL3 - Thay đổi nếu có NCC chất lượng tốt hơn .758 CL2 - Chuyển sang NCC khác nếu chất lượng không tốt .739 CL4 - Muốn kiểm tra chất lượng trước khi sử dụng .648
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2 cho thấy, sau khi phân tích thì các nhân tố gộp thành 10 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê:
• KMO = 0.694 nên phân tích nhân tố là phù hợp
• Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
• Eigenvalue = 1.229 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
• Tổng phương sai trích:
Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 62.922% > 50%. Điều này chứng tỏ 62.922% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 10 nhân tố mới
• Hệ số Factor Loading của các biến đều lớnhơn 0.5.
Như vậy sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố EFA, 34 biến quan sát được gom thành 10 nhân tố. Do các biến trong nhóm nhân tố không có sự thay đổi, xáo trộn lẫn nhau mà chủ yếu loại bỏ biếntrong nhóm đó.Bảng tổng hợp phân nhóm của 10 nhân tốsau khi phân tích nhân tốnhư sau:
57
Bảng 4.5: Bảng tổng hợp phân nhóm
NHÂN
TỐ BIẾN CHỈ TIÊU NHÓM TÊN
X1
BM1 Dịch vụ phải cóđộ bảo mật cao
BẢO MẬT
BM2 Rất khó để truy cập và lấy cắp thông tin tài khoản khách hàng
BM3 Có sự cam kết bảo mật từ nhà cung cấp
BM4 Nhà cung cấp phải thường xuyên kiểm tra, kiểm soát để đảm bảo độ an toàn hệ thống
X2
KM1 Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi dành cho khách hàng
KHUYẾN MÃI
KM2 Có chính sách ưu đãi đặc biệt dành cho từng đối tượng khách hàng (khách hàng mới; khách hàng cũ, lâu năm; khách hàng sử dụng nhiều...)
KM3 Thông tin khuyến mãi phải được cập nhật thường xuyên với khách hàng
KM4 Chương trình khuyến mãi phải được quảng bá rộng rãi
X3
SL2 Tôi quan tâm đến số lượng kênh khi chọn Nhà cung cấp
SỐ LƯỢNG
KÊNH
SL3 Tôi thường so sánh số lượng kênh giữa các Nhà cung cấp với nhau
SL4 Tôi có thể tìm thấy kênh truyền hình mình cần xem
X4
DV1 Nhân viên niềm nở, sẵn sàng tư vấn cho khách hàng (trực
tiếp, qua điện thoại) DỊCH VỤ
KHÁCH HÀNG
DV2 Nhanh chóng có mặt khi dịch vụ gặp sự cố
DV3 Giải quyết mọi khiếu nại của khách hàng nhanh chóng, thỏa đáng
X5
GT1 Nhà cung cấp phải có thêm các dịch vụ gia tăng khác
DỊCH VỤ GIA TĂNG
GT2 Có nhiều gói dịch vụ cho khách hàng lựa chọn
GT3 Các dịch vụ gia tăng phải phù hợp sở thích, đáp ứng đúng nhu cầu khách hàng
X6
HI1 Cung cấp nhiều thông tin và dịch vụ rất có ích cho tôi
SỰ HỮU ÍCH
HI2 Đáp ứng đúng nhu cầu, sở thích của tôi
HI3 Tôi có thể tìm kiếm những thông tin, chương trình mình cần
X7
TT1 Có nhiều hình thức thanh toán (thu tận nhà, chuyển khoản qua ngân hàng, thẻ tín dụng, cửa hàng…)
THANH TOÁN TIỆN LỢI
TT2 Không mất quá nhiều thời gian, công sức cho việc thanh toán
TT3 Thời gian thanh toán linh hoạt (theo tháng, quý, năm)
58
GC2 Nếu Nhà cung cấp nào có chính sách giá hợp lý hơn tôi sẽ
chuyển sang sử dụng HỢP LÝ
GC3 Tôi luôn so sánh giá giữa các Nhà cung cấp khi chọn lựa sử dụng THTT
GC4 Nhà cung cấp cần có nhiều gói giá cước khác nhau để khách hàng chọn dễ dàng
X9
SD2 Thao tác, cách sử dụng dịch vụ rất dễ nắm bắt, dễ nhớ
DỄ SỬ DỤNG
SD3 Mọi thành viên trong gia đình (kể cả người già, trẻ em) đều có thể sử dụng
SD4 Phải thuận tiện khi sử dụng dịch vụ (ví dụ: có phím tắt)
X10
CL2 Nếu chất lượng dịch vụ không tốt tôi sẽ chuyển sang Nhà
cung cấp khác CHẤT
LƯỢNG DỊCH VỤ
CL3 Tôi sẽ thay đổi nếu có Nhà cung cấp nào có chất lượng tốt
hơn
CL4 Tôi muốn kiểm tra chất lượng trước khi sử dụng dịch vụ
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với thành phần Quyết định chọn nhà cung cấp dịch vụ THTT:
Bảng 4.6: Kết quả Phân tích nhân tố khám phá đối với thành phần Quyết định
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .772
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 873.432 df 10 Sig. .000 Component Matrixa Biến quan sát Thành phần 1 QD3 - Sử dụng NCC đang dùng là đáng giá .854
QD4 - An tâm khi sử dụng dịch vụ của NCC THTT đang dùng .797
QD5 - Sẽ giới thiệu với mọi người về NCC THTT đang dùng .773
QD2 - Sẽ chọn NCC hiện đang dùng .761
QD1 - NCC THTT đang dùng là một quyết định đúng đắn .661
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO là 0.772 thỏa điều kiện lớn hơn 0.5,