7. Kết cấu ñề tài
3.1.2.2Phân tích EFA biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .501 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 220.415 df 1 Sig. .000 Ma trận hệ số nhân tố Nhân tố 1
toi su dung mang nay la vi cac nguyen nhan khao sat tren
.546 toi tiep tuc su dung mang
nay trong thoi gian toi
.546 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Bảng 3.5 Bảng EFA ñối với sự lựa chọn mạng di ñộng với hệ số tải nhân tố > 0.5
Rỏ ràng việc phân tích EFA riêng ñối với nhân tố sự lựa chọn mạng di ñộng cũng cho ra kết quả phù hợp theo các tiêu chí như trên.
Ghi chú: Khi tiến hành phân tích EFA có thể thực hiện theo nhiều cách, có thể chạy
EFA tự do (không ñặt ñiều kiện Factor loading > 0.5), sau kết quả EFA lần thứ nhất, nhân tố nào có Factor loading < 0.3 bị loại ra, và tiếp tục chạy EFA với các nhân tố còn lại, quá trình cứ tiếp tục như thế cho ñến khi ta có ñược Factor loading > 0.5. Tuy nhiên ñể cho việc phân tích trở nên hiệu quả, rút ngắn thời gian mà vẫn ñạt ñược mục
tiêu mong muốn ta có thể ấn ñịnh Factor loading > 0.5 và các kết quả phân tích trên ñã sử dụng theo cách này.
3.1.3 ðặt tên cho các nhân tố và kiểm ñịnh thang ño
Sau khi thu ñược 11 nhân tố ở bước phân tích EFA, ta tiến hành ñặt tên cho các nhân tố này và kiểm ñịnh từng thang ño một ñể ñảm bảo ñộ tin cậy của các thang ño.
ðể ñặt tên cho các nhân tố ta dùng khái niệm mang ý nghĩa bao quát và mang tính ñại diện cho nhóm ñó.
ðể ñánh giá ñộ tin cậy của thang ño ta dùng hệ số Cronbach’s alpha trong phân tích Cronbach’s alpha. Theo Nunnually (1994) thì một thang ño ñược xem là tin cậy (chấp nhận ñược) khi hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 ñến 0.95 và các biến quan sát trong thang ño phải có hệ số tương quan với biến tổng tối thiểu phải bằng 0.3.
• • •
• Nhân tố 1:
C33 Mạng thường xuyên tham gia tài trợ, từ thiện, hoạt ñộng xã hội C34 Hoạt ñộng tài trợ, từ thiện thiết thực, gần gủi với dân chúng
C35 Nhờ hoạt ñộng tài trợ, từ thiện mà tôi thích mạng này hơn trước kia C36 Tôi rất thích chương trình tài trợ, từ thiện của mạng này
C32 Tôi rất thích chương trình quảng cáo của mạng Nhân tố này bao gồm nội dung tài trợ nên ñược ñặt tên là: “Tài trợ”.
• • •
• Nhân tố 2:
C46 Quầy giao dịch, ghế ngồi sang trọng, sạch sẻ
C45 Khi giao dịch có thể quan sát màn hình dễ dàng, kiểm tra tính minh bạch, rỏ ràng C47 Biển hiệu, pa no, băng rôn thiết kế bắt mắt, dễ nhìn
C44 Không gian, cách bày trí cửa hàng bắt mắt, thoải mái C48 Biển hiệu, pa no xuống cấp ñược thay thế ngay C43 Cửa hàng hiện ñại, khang trang, thoáng mát, sạch sẻ
Nhân tố này thể hiện về các trang thiết bị, cửa hàng, biển hiệu… nên ñược ñặt tên là:
“Phương tiện hữu hình”.
• • •
• Nhân tố 3:
C38 Nhân viên nhiệt tình vui vẻ
C40 Nhân viên không bao giờ có thái ñộ không tốt với khách hàng C41 Nhân viên luôn ñáp ứng ñúng theo yêu cầu của khách hàng C42 Bạn rất hài lòng với thái ñộ phục vụ của nhân viên
Nhân tố này thể hiện các yếu tố liên quan ñến nhân viên nên ñược ñặt tên là: “Nhân viên”. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
• • •
• Nhân tố 4:
C16 Dịch vụ giá trị gia tăng dễ sử dụng
C17 Dịch vụ giá trị gia tăng thiết thực, rất tiện ích
C18 Thường xuyên có dịch vụ giá trị gia tăng tiện ích mà mạng khác chưa có
C15 Nhiều dịch vụ giá trị gia tăng tiện ích
Nhân tố này liên quan ñến các dịch vụ Giá trị gia tăng nên ñược ñặt tên là: “Dịch vụ Giá trị gia tăng”.
• • •
• Nhân tố 5:
C25 Sản phẩm dễ dàng nhìn thấy ở mọi nơi C26 Sản phẩm, dịch vụ sử dụng dễ dàng C24 Sản phẩm dễ dàng mua ở mọi nơi
C27 Khi cần thắc mắc về sản phẩm dễ dàng, thuận tiện
Nhân tố này thể hiện tính sẵn có của hàng hóa nên ñược ñặt tên là: “Thuận tiện”.
• • •
• Nhân tố 6:
C21 Thể lệ chương trình chăm sóc khách hàng phù hợp
C22 Chăm sóc khách hàng ñúng lúc, ñúng thời ñiểm, ñúng tình huống C23 Chăm sóc chu ñáo
C20 Chương trình chăm sóc khách hàng hấp dẫn, phù hợp với nhiều ñối tượng
Nhân tố này liên quan ñến việc chăm sóc khách hàng nên ta ñặt tên là: “Chăm sóc khách hàng”.
• • •
• Nhân tố 7:
C5 Xử lý nhanh chóng những sự cố kỹ thuật
C3 Chất lượng cuộc gọi tốt ở ñiều kiện bình thường C6 Chất lượng dịch vụ giá trị gia tăng tốt
Nhân tố này bao gồm chất lượng của dịch vụ nói chung mà nhà mạng cung cấp kể cả chất lượng xử lý sự cố nhanh chóng, chất lượng của tất cả dịch vụ nói chung nên ñược ñặt tên là: “Chất lượng dịch vụ”.
• • •
• Nhân tố 8:
C10 Cước gọi nội mạng rẻ C11 Cước gọi ngoại mạng rẻ
C12 Cước dịch vụ giá trị gia tăng rẻ
C9 Cước tin nhắn nội mạng, ngoại mạng rẻ
Nhân tố này liên quan ñến giá cước nên ñược ñặt tên là: “Giá cước”.
• • • (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
• Nhân tố 9:
C7 Sim giá rẻ, tài khoản lớn
C8 Nhiều gói cước hấp dẫn cho từng ñối tượng
Nhân tố này thể hiện tính ña dạng về sản phẩm nên ñược ñặt tên là: “Sản phẩm”.
• • • • Nhân tố 10: C1 Chất lượng ñàm thoại rỏ ràng C2 Vùng phủ sóng rộng
Nhân tố này chỉ liên quan ñến chất lượng của dịch vụ chính của nhà mạng là ñàm thoại nên ñược ñặt tên là: “Chất lượng ñàm thoại”.
• • •
• Nhân tố 11:
C29 Thường xuyên quảng cáo trên báo, ñài, mạng C30 Hình thức quảng cáo mới lạ, thu hút, hấp dẫn
C31 Nhờ quảng cáo mà tôi thích mạng này hơn trước kia
Nhân tố này liên quan ñến việc quảng cáo của nhà mạng nên ñược ñặt tên là: “Quảng cáo”.
Sau ñây là bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s alpha của từng thang ño: TT Thang ño Số biến quan sát trong nhóm Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất Cronbach's alpha 1 Tài trợ 5 0.593 0.863
2 Phương tiện hữu hình 6 0.544 0.856
3 Nhân viên 5 0.645 0.865
4 Dịch vụ giá trị gia tăng 4 0.541 0.819
5 Thuận tiện 4 0.548 0.815 6 Chăm sóc khách hàng 4 0.619 0.832 7 Chất lượng dịch vụ 4 0.540 0.811 8 Giá cước 4 0.516 0.780 9 Sản phẩm 2 0.594 0.744 10 Chất lượng ñàm thoại 2 0.687 0.815 11 Quảng cáo 3 0.533 0.766 12 Lựa chon 2 0.675 0.798 Bảng 3.6 Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha
Nhìn vào bảng trên ta thấy hệ số Cronbach’s alpha của tất cả các thang ño ñều ñảm bảo (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95) nên có thể kết luận rằng các thang ño ở ñây ñều ñáng tin cậy. Ngoài ra hệ số tương quan với biến tổng của từng thang ño ñều trên 0.5 (yêu cầu tối thiểu là 0.3) nên không có biến rác nào bị loại khỏi thang ño và các thang ño ở trên ñều ñược giữ nguyên ñể tiến hành các phân tích tiếp theo.
3.2 PHÂN TÍCH HỒI QUY OLS
Như vậy với 11 nhân tố thu ñược sau khi phân tích EFA, ta sẻ tiến hành hồi quy OLS ñể ñánh giá xem những nhân tố nào thì mới thật sự tác ñộng tới sự lựa chọn mang di ñộng của khách hàng. ðây là một việc làm rất quan trọng vì nó giúp cho nhà mạng biết ñược các yếu tố mà khách hàng sẻ xem xét ñến khi quyết ñịnh việc sử dụng mạng di ñộng nào, từ ñó dần cải thiện các yếu tố này sẻ góp phần gia tăng thị phần. Cụ thể, theo mô hình nghiên cứu ñề xuất, ta sẻ tiến hành hồi quy Sự lựa chọn mạng di ñộng (biến phụ thuộc) theo 11 nhân tố vừa thu ñược ở trên.
Biến/ Hằng số Hệ số hôi quy (chưa chuẩn hóa) Hệ số hôi quy (ñã chuẩn hóa) Mức ý nghĩa Sig. Thống kê ña cộng tuyến
B Beta Toleran
ce
VIF
1
Hằng số -1.78E-16 1
Tài trợ 0.142 0.142 0.001 1 1
Phương tiện hữu hình 0.356 0.356 0 1 1
Nhân viên 0.088 0.088 0.032 1 1 Dịch vụ giá trị gia tăng 0.185 0.185 0 1 1 Thuận tiện 0.234 0.234 0 1 1 Chăm sóc khách hàng 0.246 0.246 0 1 1 Chất lượng dịch vụ 0.089 0.089 0.031 1 1 Giá cước 0.204 0.204 0 1 1 Sự ña dạng sản phẩm 0.086 0.086 0.036 1 1 Chất lượng ñàm thoại 0.128 0.128 0.002 1 1 Quảng cáo 0.167 0.167 0 1 1
a.Dependent Variable: Lua chon
Thông số hồi quyb Mo del R R2 R2 ñiều chỉnh Sai số (chuẩn hóa) Thống kê Hệ số Durbin- Watson R2 F df1 df2 Sig. F 1 .636a .405 .386 .783 .405 21.826 11 353 .000 1.524 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
a. Predictors: (Constant), Quang cao, Chat luong dam thoai, Su da dang san pham, Gia cuoc, Chat luong dich vu, Cham soc khach hang, Thuan tien, Dich vu GTGT, Nhan vien, Phuong tien huu hinh, Tai tro
b. Dependent Variable: Lua chon
Hàm hồi quy:
Lựa chọn = 0.142*Tài trợ + 0.356*Phương tiện hữu hình + 0.088*Nhân viên + 0.185*Dịch vụ GTGT + 0.234*Thuận tiện + 0.246*Chăm sóc khách hàng + 0.089*Chất lượng dịch vụ + 0.204*Giá cước + 0.086*Sựña dạng sản phẩm + 0.128*Chất lượng ñàm thoại + 0.167*Quảng cáo.
Ta thấy mô hình hồi qui có hệ số giải thích (R2 ñiều chỉnh) = 38.6%. Tức chỉ có 38.6% ñược giải thích bới các nhân tố trong mô hình, còn lại do các yếu tố ngoại sinh (ngoài mô hình) gây ra, nên có thể xem mọi giải thích trong mô hình hồi quy này chỉ trong giới hạn 38.6%.
Từ bảng kết quả hồi quy ta thấy rằng các nhân tố trong mô hình ñề xuất ñều có ảnh hưởng ñến sự lựa chọn mạng di ñộng của khánh hàng, trong ñó nhóm nhân tố có tác ñộng mạnh nhất là: Giá cước, Chất lượng ñàm thoại, Dịch vụ tiện ích (Gía trị gia tăng), Chăm sóc khách hàng, Thuận tiện, Phương tiện hữu hình; còn nhóm nhân tố có tác ñộng nhưng ít hơn ñó là: Quảng cáo, Nhân viên, Sự ña dạng sản phẩm, Chất lượng dịch vụ (nói chung).
ðiều này nói lên rằng, trong tình hình cạnh tranh thì chắc chắn khách hàng sẻ chọn mạng có giá cước rẻ hơn, chất lượng ñàm thoại ổn ñịnh, thêm vào ñó có nhiều dịch vụ tiện ích vì nhu cầu sử dụng các dịch vụ này hiện nay rất cao, rất nhiều khách hàng sử dụng ñiện thoại thông minh (Smart phone). Ngoài ra các yếu tố như việc chăm sóc khách hàng, tính sẵng có (thuận tiện) hàng hóa trên thị trường và các yếu tố như bảng hiệu truyền thông, cơ sở vật chất của các cửa hàng giao dịch … cũng là những yếu tố mà khách hàng sẻ quan tâm tiếp theo ñể quyết ñịnh lựa chọn mạng di ñộng nào. Còn các yếu tố còn lại (Quảng cáo, Nhân viên, Sự ña dạng sản phẩm, chất lượng dịch vụ) là những nhân tố tiếp theo ñược xét ñến trong sự lựa chọn mạng của khách hàng. Từ những nhân tố này, các nhà mạng cần cân nhắc ñể cải thiện và nâng cao tính vượt trội ñối với từng yếu tố mà khách hàng quan tâm. Trước hết là các nhân tố chính (tác ñộng nhiều nhất) và sau ñó ñến các yếu tố phụ tiếp theo (tác ñộng yếu hơn) ñể gia tăng thị phần của mình trên thị trường.
Kiểm ñịnh mô hình: Một mô hình hồi quy ñáng tin cậy là một mô hình ñáp ứng các ñiều kiện sau ñây (02 có, 04 không):
- Có phần dư phân phố chuẩn;
- Không có hiện tượng phương sai thay ñổi; - Không ña cộng tuyến;
- Không tự tương quan; - Không bỏ sót biến.
Do vậy trong phần này tác giả sẻ ñi kiểm ñịnh lần lượt các hiện tượng trên, nếu trong quá trình kiểm ñịnh mà vi phạm một ñiều kiện nào ñó, thì tùy trường hợp mà ta sẻ có biện pháp khắc phục cho ñến khi ñạt ñược 06 ñiều kiện như trên thì mới chấp nhận mô hình ñược.
Ngoài ra ñể mô hình phù hợp với thực tế, chúng ta cần phải xem dấu của mô hình có phù hợp không, có trái với cách suy diễn phổ biến thông thường hay không.
3.2.1 Kiểm ñịnh tồn tại quan hệ tuyến tính của mô hình
ðể ñánh giá mức ñồ phù hợp của mô hình hồi quy, người ta thường dựa vào ñồ thị phân tán Scatter của phần dư theo giá trị dự báo, nếu trong biều ñồ này, phần dư ñược phân tán một cách ngẫu nhiên không theo quy luật nào thì mô hình tuyến tính là phù hợp và ngược lại. Ở ñây tác giả cũng sẻ sử dụng bảng ñồ phân tán phần dư Scatter ñể ñánh giá mô hình, kết quả biểu ñồ ñược trình bày như sau:
Hình 3.2: Biểu ñồ Scatter của phần dư theo giá trị dự báo
Nhìn biểu ñồ ta thấy, các phần dư nằm rải rác không tuân theo một quy luật của dạng ñường nào, nên ta có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính ở ñây là phù hợp và có thể áp dụng ñược.
3.2.2 Kiểm ñịnh bỏ sót biến quan trọng (Ramsey RESET Test)
ðể kiểm ñịnh xem mô hình hồi quy có bỏ sót biến quan trọng hay không người ta thường dùng kiểm ñịnh Ramsey RESET Test với giả thuyết: H0 – không bỏ sót biến quan trọng, nếu kết quả kiểm ñịnh có P-value > 5% thì giả thuyết H0 ñược chấp nhận có nghĩa là mô hình không bỏ sót biến quan trọng. Ở ñây tác giả cũng sử dụng kiểm ñịnh này ñể xem mô hình có bị bỏ sót biến quan trọng hay không.
Ramsey RESET Test
Value df Probabilit y t-statistic 0.102688 352 0.9183 F-statistic 0.010545 (1, 352) 0.9183 Likelihood ratio 0.010934 1 0.9167
Bảng 3.8 Bảng kiểm ñịnh Ramsey RESET Test
Từ bảng kết quả ta thấy, P-value = 0.9167 > 5%, như vậy với ñộ tin cậy là 95% ta có thế kết luận rằng mô hình này không bỏ sót biến quan trọng.
3.2.3 Kiểm ñịnh không có phương sai thay ñổi (Heteroskedascity Test)
Có nhiều phương thức ñể kiểm ñịnh phương sai không ñổi (kiểm ñịnh White; kiểm ñịnh Breusch – Pagan – Godfrey; kiểm ñịnh tương quan hạng Spearman;…), ở ñây ta dùng kiểm ñịnh Breusch – Pagan – Godfrey.
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 2.06E-11 Prob. F(11,353) 0.5100
Obs*R-squared 0.54892
Prob. Chi-
Square(11) 0.4900 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.9 Bảng kiểm ñịnh Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
Từ bảng kết quả kiểm ñịnh ta thấy P-value = 0.49 > 5%, nên ở mức ý nghĩa này mô hình ñược xem là không có hiện tượng phương sai thay ñổi.
3.2.4 Kiểm ñịnh ña cộng tuyến
ðể kiểm ñịnh ña cộng tuyến người ta hay sử dụng hệ số nhân tử phóng ñại là VIF, nếu hệ số này nhỏ hơn 2, thì chắc chắn không có ña cộng tuyến, nếu VIF > 10 chắc chắn
có ña cộng tuyến, còn trong khoảng từ 2 ñến 10 thì cần phải cân nhắc và ño lường thêm ñể biết có ña cộng tuyến hay không, thông thường trong các kết quả nghiên cứu ứng dụng người ta thường lấy móc tối ña của VIF là 5 cao hơn móc là 2, bởi vì qua nhiều kết quả nghiên cứu thực tế cho thấy khi VIF < 5 thì hầu như cũng không có ña cộng tuyến, còn móc 2 là con số rất cẩn trọng trong lý thuyết nghiên cứu.
Dựa vào bảng kết quả hồi quy 3.7, ta thấy mô hình có hệ số VIF < 2, cho nên ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng ña cộng tuyến.
3.2.5 Kiểm ñịnh tự tương quan (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test)
ðể kiểm ñịnh tự tương quan người ta hay dùng kiểm ñịnh Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test, nếu P-value > 5% thì không có hiện tượng tự tương quan (tức giải thuyết H0 – Không có hiện tượng tự tương quan ñược chấp nhận).
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.99675 Prob. F(1,352) 0.5500
Obs*R-squared 0.84660 Prob. Chi-Square(1) 0.5100