d. Các thang đo và mã hóa thang đo
3.2.1.Phân tích Cronbach’s Alpha
Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha, cho phép người nghiên cứu
loại bỏ các biến quan sát không phù hợp và các thang đo có phù hợp hoặc đạt
mức độ tin cậy không. Đây là cơ sở để đảm bảo độ tin cậy khi phân tích EFA
ở bước tiếp theo.
biến phụ thộc. Kết quả phân tích như sau: hệ số Cronbach Alpha của các
thành phần trong mô hìnhđều lớn hơn 0.5 và hệ số tương quan biến tổng của
các biến trong mô hìnhđều lớn hơn 0.3 (phụ lục 4 ) nên đảm bảo yêu cầu phân
tích.
a.Đánh giá các thang đothuộcnhân tốchất lượng dịch vụbằng hệsố tin cậy Cronbach Alpha
Bảng 3.4. Hệ sốCronbach Alpha của các thành phần thangđo thuộc nhân tố chất lượngdịch vụ. Biến Trung bình thangđo nếu loại biến Phương sai thangđonếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Thành phần Chất lượng cuộc gọi (CL): Alpha =0.837
CL1 8.15 2.062 .675 .801
CL2 8.73 1.646 .633 .867
CL3 8.30 1.772 .828 .654
Thành phần Cấu trúc giá (GC): Alpha = 0.637
GC1 11.04 1.811 .599 .520
GC2 11.40 1.414 .476 .523
GC3 11.22 1.791 .392 .589
GC4 11.02 1.307 .361 .657
Thành phần Khuyến mãi quảng cáo (KM): Alpha =0.870
KM1 8.18 2.128 .728 .833
KM2 7.84 1.839 .833 .789
KM3 7.99 2.211 .824 .799
KM4 7.47 2.646 .545 .897
DV1 3.85 .584 .793 .684 DV2 3.67 .554 .544 .957 DV3 3.86 .585 .803 .676 Thành phần Dịch vụ khách hàng (KH): Alpha = 0.816 KH1 20.30 11.739 .459 .808 KH2 21.98 10.515 .570 .790 KH3 20.73 10.184 .544 .766 KH4 21.32 9.193 .690 .816 KH5 21.19 11.891 .389 .765 KH6 21.11 8.810 .698 .792 KH7 21.73 10.757 .555 .795
Quá trình phân tích Cronbach Alpha cho các thangđo như sau:
Đối với thành phần Chất lượng cuộc gọi, hệ số Cronbach Alpha và hệ sốtương quan biến tổng đáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tích đầu tiên. Vậy, thành phần Chất lượng mạng gồm 04 biến: CL1, CL2, CL3, CL4.
Đối với thành phần Cấu trúc giá, trong lần phân tích đầu tiên, hệ số
Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng đáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tích đầu tiên. Vậy thành phần Giá cước dịch vụ
gồm 4 biến: GC2, GC3, GC4.
Đối với thành phần Khuyến mãi quảng cáo, hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng đáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tích đầu tiên. Vậy, thành phần Khuyến mãi quảng cáo gồm 3 biến: KM1, KM2, KM3.
tương quan biến tổngđáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tíchđầu tiên. Vậy, thành phần Giá trị gia tăng gồm 03 biến: GT1, GT2, GT3.
Đối với thành phần Dịch vụ khách hàng, hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng đáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tích đầu tiên. Vậy, thành phần Hỗ trợ khách hàng gồm 07 biến: KH1, KH2, KH3, KH4, KH5, KH6, KH7.
b.Đánh giá các thang đo thuộc nhân tốSựhài lòng bằng hệ sốtin cậy Cronbach Alpha
Đối với thành phần Sự hài lòng chung, hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng đáp ứng yêu cầu phân tích ngay trong lần phân tích đầu tiên. Vậy, thành phần Sự hài lòng chung gồm 03 biến: HL1, HL2, HL3.
Bảng 3.5. Hệ sốCronbach Alpha củacác thành phần thang đo thuộc nhân tố Sự hài lòng chung. Biến Trung bình thangđo nếu loại biến Phương sai thangđonếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Thành phần Sự hài lòng chung (HL): Alpha =0.827
HL1 6.90 1.136 .741 .727
HL2 7.27 1.168 .604 .836
HL3 7.12 .778 .763 .698
3.2.2.Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm 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 nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Trong toàn bộ 24 biến quan sát đều được đưa vào trong quá trình phân tích nhân tố, trong đó, các thang đo thuộc chất lượng dịch vụ gồm 21 biến quan sát, thang đoSự hài lòng chung gồm 03 biến quan sát.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân tích nhân tố cho 2 thang
đo: Thang đo thuộc nhân tố chất lượng dịch vụ và Thang đo thuộc nhân tố Sự hài lòng chung. EFA được thực hiện với phép trích Principle Component với phép xoay Varimax và các tiêu chuẩn Community≥ 0.5, hệ
số tải nhân tố (Factor loading)≥ 0.5, Eigenvalue ≥ 1, tổng phương sai trích
≥ 0.5 (50%) và hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) ≥ 0.5 để đảm bảo dữ
liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
a. Các thangđo thuộcnhân tốchất lượng dịch vụ
Phân tích nhân tố thuộc các thang đo chất lượng dịch vụ nhằm khám phá cấu trúc của thang đo chất lượng dịch vụ thông qua các yếu tố
như Chất lượng cuộc gọi, Cấu trúc giá, Khuyến mãi quảng cáo, Dịch vụ
gia tăng và Dịch vụ khách hàng. Sau khiđảm bảo quá trình làm sạch dữ liệu theo đúng qui trình của EFA, các nhân tố sẽ được kiểm định trước khi đưa vào phân tích hồi quiđểkiểmđịnh mô hình.
Thang đo chất lượng dịch vụ Thông tin di động ban đầu gồm 5 thành phần chính và 21 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, tất cả 21 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của
21 biến quan sát này theo các thành phần.
nhân tố chất lượng dịch vụ.Kết quả các lần thực hiện như sau:
Trong lần phân tích nhân tố thứ nhất cho thấy hệ số KMO bằng 0.747 >
0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000), tuy nhiên, hệ số
Communalities của GC4, KH1 và KH3 < 0.5 nên loại 3 biến này ra khỏi quá
trình phân tích và tiến hành phân tích nhân tố lần 2 mà không cần xét đến ma
trận xoay nhân tố (Phụ lục 5.1).
Trong lần phân tích nhân tố thứ 2, hệ số KMO = 0.706 > 0.5 với mức ý
nghĩa của kiểm định Barlett bằng 0 (sig = 0.000), các hệ số Communalities >
0.5, tại các mức giá trị Eigenvalue > 1 và với phương pháp rút trích Principal
Componants và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã tríchđược 06 nhân
tố từ 18 biến quan sát và với phương sai trích là 75.686% (> 50%), tuy nhiên,
nhân tố thứ 06 chỉ có 1 biến quan sát KH5 nên loại biến này ra khỏi quá trình phân tích và tiến hành phân tích nhân tố lần 3 (Phụ lục 5.2).
Trong lần phân tích nhân tố thứ 3, hệ số KMO = 0.705 > 0.5 với mức ý
nghĩa của kiểm định Barlett bằng 0 (sig = 0.000, các hệ số Communalities >
0.5, tuy nhiên hệ số Communalities của KM4 < 0.5 nên loại biến này ra khỏi
quá trình phân tích và tiến hành phân tích nhân tố lần 4 mà không cần xét đến
ma trận xoay nhân tố(Phụ lục 5.3).
Trong lần phân tích nhân tố thứ 4, hệ số KMO = 0.709 > 0.5 với mức ý
nghĩa của kiểm định Barlett bằng 0 (sig = 0.000: các biến quan sát có tương
quan với nhau trên tổng thể) chứng tỏ dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích
nhân tố, các hệ số Communalities > 0.5, tại các mức giá trị Eigenvalue > 1 và với phương pháp rút trích Principal Componants và phép quay Varimax, phân
tích nhân tố đã trích được 05 nhân tố từ 16 biến quan sát và với phương sai
trích là 74.757% (> 50%) có nghĩa là 74.757% sự biến thiên của dữ liệu được
Bảng 3.6. Kết quảphân tích KMO và kiểm định Bartlett của các nhân tố thuộc thangđo chất lượng dịch vụlần 4:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .709 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2671.854
df 120
Sig. .000
Bảng 3.7. Kết quả phân tích nhân tố các nhân tố thuộc thang đo chất lượng dịch vụ lần 4: Biến Yếu tố 1 2 3 4 5 KH6 .882 KH7 .766 KH4 .763 KH2 .646 KM3 .949 KM2 .910 KM1 .878 CL3 .927 CL1 .833 CL2 .806 DV3 .943 DV1 .933 DV2 .737 GC1 .825
GC3 .819
GC2 .582
Eigenvalues 4.027 2.450 2.226 1.893 1.366 Phương sai rút trích 25.167 15.312 13.913 11.829 8.536 Cronbach’sAlpha .802 .897 .837 .833 .657
Sau 4 lần phân tích, tác giả đã loại đi 5 biến không đảm bảo yêu cầu và sau quá trình phân tích và nhóm gộp đã hình thành nên 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ mạng Vinaphone, các biến thuộc
các thành phần vẫn giữ nguyên nên không cần đặt tên lại cho thành phần
nhóm gộp này, cụ thể như sau:
- Thành phần Chất lượng cuộc gọi: Gồm các items sau: CL1, CL2, CL3
- Thành phần Cấu trúc giá: Gồm các items sau: GC1, GC2, GC3
- Thành phần Khuyến mãi quảng cáo: Gồm các items sau: KM1, KM2, KM3
- Thành phần Dịch vụ gia tăng: Gồm các items sau: DV1, DV2, DV3
- Thành phần Dịch vụ khách hàng: Gồm các items sau: KH2, KH4, KH6, KH7
b. Các thang đo thuộc nhân tố Sự hài lòng
Thang đo sự hài lòng gồm 03 biến qua n sát. Sau khi đạt độ tin cậy bằng
kiểm tra Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để
kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Bảng 3.8. Kết quả phân tích nhân tố các nhân tố thuộc thang đo Sự hài lòng
Biến Yếu tố
1
HL1 .889
HL2 .803
Eigenvalues 2.261
Phương sai rút trích 75.380 Cronbach Alpha .827
Thang đo mức độ hài lòng chung được xây dựng nhằm khảo sát mức độ
hài lòng trong tổng thể của khách hàng về dịch vụ mạng Vinaphone sau khi
hoàn thành việc khảo sát các nhân tố thuộc thang đo chất lượng dịch vụ. Thang đo mức độ hài lòng chung gồm 03 biến HL01, HL02, HL03.
Kết quả phân tích nhân tố lần 1 cho thấy: Hệ số KMO = 0.827 > 0.5, các
hệ số Communalities > 0.5, hệ số Eigenvalue > 1 đảm bảo yêu cầu của phân
tích nhân tố, các trọng số của hệ số tải nhân tố đều > 0.5 nên thoả mãn yêu cầu
của phân tích nhân tố.
3.2.3. Mô hình hiệu chỉnh
Sau quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố
khám phá EFA, mô hình nghiên cứu sự hài lòng khách hà ng mạng Vinaphone vẫn chịu ảnh hưởng của 05 nhân tố, số lượng biến quan sát không phù hợp đã
được loại bỏ giúp mô hình có ý nghĩa hơn, cụ thể là: Chất lượng cuộc gọi (CL),
Cấu trúc giá (GC), Khuyến mãi quảng cáo (KM), Dịch vụ gia tăng (DV), Dịch
vụ khách hàng (KH).
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh lần 1
Một số giả thiết của mô hình:
Giả thiết H1: Thành phần Chất lượng cuộc gọi được khách hàng đánh
giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói
cách khác, thành phần chất lượng cuộc gọi và Sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Giả thiết H2: Thành phần Cấu trúc giá được khách hàng đánh giá càng
cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách
khác, thành phần Cấu trúc giá và Sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Giả thiết H3: Thành phần Khuyến mãi quảng cáo được khách hàng
đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại.
Hay nói cách khác, thành phần Khuyến mãi quảng cáo và Sự hài lò ng khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Giả thiết H4: Thành phần Dịch vụ gia tăng được khách hàng đánh giá
càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói
cách khác, thành phần Dịch vụ gia tăng và Sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Giả thiết H5: Thành phần Dịch vụ khách hàng được khách hàng đánh
giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần Dịch vụ khách hàng và Sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.
3.2.4. Phân tích hồi qui đa biến
a. Xem xét ma trận tương quan giữa các nhân tố
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tương quan
tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.
Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 06 biến, gồm 05 biến độc lập và một biến phụ thuộc (sự hài lòng chung) với hệ số Pearson và kiểm định 01 phía (1-tailed) với mức ý nghĩa 0.05 trước khi tiến hành phân tích hồi qui đa biến cho các nhân tố thuộc mô hìnhđiều chỉnh sau khi hoàn thành việc phân tích EFA và kiểm tra độ tin cậy Cronbach Alpha. Bảng 3.9 mô phỏng tính độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0.05 (xác suất chấp nhận giả thiết sai là 5%) thì tất
cả các biến có tương quan với biến phụ thuộc, cụ thể giá trị: Chấ t lượng
cuộc gọi (CL) có Pearson Correlation = 0.362, Cấu trúc giá (GC) có Pearson
Correlation = 0.462, Khuyến mãi quảng cáo (KM) có Pearson Correlation =
0.146, Dịch vụ gia tăng (DV) có Pearson Correlation = 0.110 và Dịch vụ
khách hàng (KH) có Pearson Correlation = 0.839 (Phụ luck 6). Ma trận tương quan giữa các biến độc lập như sau:
Bảng3.9. Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
HL CL GC KM DV KH Pearson Correlation HL 1 .362** .462** .146* .110 .839** CL 1 .248** .078 .111 .271** GC 1 .106 .170** .433** KM 1 .010 .131*
DV 1 .132* KH 1 Sig. (2-tailed) HL . .000 .000 .012 .060 .000 CL . .000 .018 .056 .000 GC . .070 .004 .000 KM . .871 .025 DV . .023 KH .
Tuy nhiên, nhìn vào ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc ta thấy
tất cả các mức ý nghĩa của các nhân tố đều thoả mãn yêu cầu là giá trị Sig
nhỏ hơn mức ý nghĩa Alpha ngoại trừ nhân tố DV. Vì vậy, nhân tố này bị
loại khỏi mô hình trước khi tiến hành phân tích mô hình hồi qui.
b. Phân tích hồi qui
+ Thống kê mô tả các biến h ồi qui
Bảng3.10. Thống kê mô tả các biến hồi qui.
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N HL CL GC KM KH 3.55 4.20 3.67 2.49 3.19 .486 .650 .381 .542 .663 294 294 294 294 294
Thực hiện phân tích hồi qui để khẳng định tính đúng đắn và phù hợp
của các giả thiết và mô hình nghiên cứu. Quy trình hồi qui đa biến với 4 nhân
tố phù hợp sau khi kiểm định hệ số tương quan là: Chất lượng cuộc gọi (CL),
Cấu trúc giá (GC), Khuyến mãi quảng cáo (KM) và Dịch vụ khách hàng (KH). Ứng với giá trị trung bình của các nhân tố độc lập là 4.20, 3.67, 2.49
và 3.19 cho thấy đa số khách hàng chưa thật sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ
của mạng Vinaphone.
+ Mô hình hồi qui
Sau khi kiểm tra ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ
thuộc, tác giả đã tiến hành loại biến DV do hệ số Sig lớn hơn mức ý nghĩa
Alpha, vậy, mô hình hồi qui gồm 01 biến phụ thuộc HL và 04 biến độc lập đó là: CL, GC, KM và KH. Kết quả hồi qui như sau:
Trong lần hồi qui thứ nhất, hệ số Sig của mô hình đạt giá trị bằng 0 đảm bảo cho mô hình có ý nghĩa, tuy nhiên, khi xem xét hệ số Sig của từng
nhân tố độc lập ta thấy có 01 nhân tố không đảm bảo đó là KM có giá trị Sig
= 0.397 > 0.05 nên ta tiến hành loại KM để tiến hành phân tích hồi qui lần 2.
(Phụ lục 7). Bảng 3.11. Hệ sốhồi qui lần 1 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta t Sig. B Std. Error 1 (Constant) CL GC KM KH .841 .098 .127 .023 .556 .164 .024 .044 .028 .025 .130 .099 .026 .758 5.126 4.076 2.901 .848 21.977 .000 .000 .004 .397 .000 Trong lần hồi qui thứ 2, hệ số Sig của mô hình đạt giá trị bằng 0 đảm
bảo cho mô hình có ý nghĩa, và hệ số Sig của các nhân tố độc lập đều đạt ở