Giá tr hình nh là nh ng c m nh n c a khách hàng v hình nh nhà cung c p d ch
v uy tín đ i v i khách hàng b ng vi c b o đ m ch t l ng d ch v , th c hi n các cam
tr hình nh” d a trên thang đo c a LeBanc & Nguyen (1999) g m 5 bi n quan sát. C n c vào k t qu nghiên c u đ nh tính, tác gi đư hi u chnh và đ a ra thang đo “Giá tr hình nh” g m 4 bi n quan sát, đ c kí hi u là: HA1, HA2, HA3, HA4.
B ng 3.8: ThangăđoăắGiáătr hình nhẰă
Giá tr hình nh Ký hi u
Tôi đư nghe nh ng đi u t t đ p v nhà cung c p d ch v Internet cáp quang. HA1
Tôi có n t ng t t v nhà cung c p d ch v Internet cáp quang. HA2 Uy tín nhà cung c p giúp tôi s d ngd ch v Internet cáp quang. HA3 Danh ti ng nhà cung c p giúp tôi s d ngd ch v Internet cáp quang. HA4
Ngu n: LeBanc & Nguyen (1999), đ c tác gi hi u ch nh
3.2.8. Thang đo “Xu h ng s d ng d ch v ” (XH)
Xu h ng s d ng d ch v th hi n ý đ nh th c hi n hành vi s d ng d ch v c a khách hàng trong t ng lai. Trong nghiên c u này, thang đo “Xu h ng s d ng d ch v ” d a trên thang đo c a Davis (1989) g m 5 bi n quan sát. C n c vào k t qu nghiên c u đnh tính, tác gi đư hi u ch nh và đ a ra thang đo “Xu h ng s d ng d ch v ” g m 4 bi n quan sát, đ c kí hi u là: XH1, XH2, XH3, XH4.
B ng 3.9: ThangăđoắXuăh ng s d ng d ch v Ằ
Xuăh ng s d ng d ch v Ký hi u
Tôi d đnh s d ng d ch v này trong th i gian t i XH1 Tôi s c g ng s d ng d ch v này trong th i gian t i XH2 Tôi ch c ch n s d ng d ch v này trong th i gian t i XH3
Tôi đư lên k ho ch s d ng d ch v này trong th i gian t i XH4
Ngu n: Davis (1989), đ c tác gi hi u ch nh và b sung
3.3. X ălỦăvƠăphơnătíchăd ăli u
D li u sau khi thu th p s đ c mã hóa và th c hi n quá trình phân tích nh sau:
3.3.1. Phân tích mô t
Trong b c đ u tiên, s d ng phân tích mô t đ phân tích các thu c tính c a m u
nghiên c u (các thông tin cá nhân c a ng i đ c ph ng v n) nh : gi i tính, đ tu i, thu nh p, trình đ h c v n, ngh nghi p và nhóm khách hàng.
3.3.2. Ki m đ nh mô hình đo l ng
tài này s d ng nhi u thang đo c a các h c gi khác nhau và đ c nghiên c u các th tr ng và ngành ngh khác nhau. H n n a, đ c đi m th tr ng và các y u t
khác v kinh t , chính tr , xã h i, v n hoá… t i TPHCM c ng có s khác bi t so v i các khu v c khác, vì lý do đó các thang đo đ c s d ng trong đ tài này c n thi t ph i ki m đ nh l i th tr ng TPHCM nói chung và th tr ng d ch v Internet cáp quang nói riêng.
tin c y c a t ng thang đo đ c đánh giá b ng h s tin c y Cronbach’s Alpha.
Nh ng thang đo ho c bi n quan sát nào không đ t yêu c u v đ tin c y s b lo i b .
T t c các thang đo đ t đ c đ tin c y s đ c ti p t c phân tích nhân t khám phá (EFA). Nhi m v c a EFA đây là khám phá c u trúc b thang đo s d ng trong mô hình nghiên c u này t i th tr ng d ch v Internet cáp quang t i TPHCM, t t c các
thang đo tho mãn yêu c u v EFA s đ c đ a vào phân tích h i quy b i nh m ki m
đnh các gi thi t đư nêu ch ng 2.
3.3.2.1. Ki m đ nh đ tin c y thang đo
M t đo l ng đ c coi là có giá tr khi nó đo l ng đ c đúng cái c n đo l ng
(Campbell & Fiske 1959, trích trong Nguy n ình Th , 2011). Hay nói cách khác, đo
l ng đó v ng m t c hai lo i sai s , sai s h th ng và sai s ng u nhiên. i u ki n
đ u tiên c n ph i có là thang đo áp d ng ph i đ t đ tin c y. tin c y c a thang đo
đ c đánh giá thông qua h s Cronbach Alpha và h s t ng quan bi n t ng hi u
ch nh (corrected item-total correlation).
- tính Cronbach Alpha cho m t thang đo thì thang đo ph i có t i thi u là 3
bi n đo l ng. Thang đo có đ tin c y t t khi h s Cronbach’sAlpha bi n thiên trong
kho ng [0.70 - 0.80], n u Cronbach’s Alpha ≥0.60 là thang đo có th ch p nh n đ c
v m t đ tin c y (Nunnally & Bernstein 1994, trích trong Nguy n ình Th , 2011).
V lý thuy t, Cronbach’s Alpha càng cao càng t t (thang đo càng có đ tin c y cao).
Tuy nhiên đi u này không th c s nh v y, n u h s Cronbach’s Alpha quá l n ( >
0.95) cho th y có nhi u bi n trong thang đo không có khác bi t gì nhau (ngh a là
chúng cùng đo l ng m t n i dung nào đó c a khái ni m nghiên c u, hi n t ng này
đ c g i là hi n t ng trùng l p trong đo l ng).
- H s t ng quan bi n t ng hi u ch nh (corrected item-total correlation): h s
này l y t ng quan c a bi n đo l ng xem xét v i t ng các bi n còn l i c a thang đo (không tính đ n bi n đang xem xét). N u m t bi n đo l ng có h s t ng quan bi n
t ng hi u ch nh ≥ 0.30 thì bi n đó đ t yêu c u (Nunnally & Bernstein 1994, trích trong
Nguy n ình Th , 2011).
3.3.2.2. ánh giá giá tr h i t và giá tr phân bi t
- Giá tr h i t nói lên m c đ h i t c a m t thang đo đ đo l ng m t khái
ni m sau nhi u l n (l p l i). Ngh a là sau nh ng l n l p l i các s đo có m i quan h ch c ch v i nhau.
- Giá tr phân bi t nói lên hai thang đo l ng hai khái ni m khác nhau ph i khác
bi t nhau (Bagozzi, 1994, trích trong Nguy n ình Th , 2011). i u này có ngh a là
hai khái ni m đó là hai khái ni m phân bi t.
Ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA đ c s d ng đ đánh giá hai lo i
giá tr này. Các tham s th ng kê trong phân tích nhân t khám phá bao g m:
- Ki m đnh KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là ch s dùng đ so sánh đ l n c a h s t ng quan gi a 2 bi n Xi và Xj v i đ l n c a h s t ng quan riêng ph n c a chúng (Norusis, 1994, trích trong Nguy n ình Th , 2011). Theo đó KMO càng l n càng t t vì ph n chung gi a các bi n càng l n. s d ng EFA, KMO ph i l n h n 0.50. Tuy nhiên trong th c t , v i s h tr c a các ph n m m x lý th ng kê nh SPSS thì chúng ta có th nhìn vào k t qu tr ng s nhân t và ph ng sai trích đ t yêu c u thì v n đ ki m đ nh KMO không còn ý ngh a gì n a vì nó luôn đ t yêu c u.
- S l ng nhân t : đ c xác đnh d a vào tiêu chí Eigenvalue, v i tiêu chí này s l ng nhân t đ c xác đnh nhân t có Eigenvalue t i thi u b ng 1 (≥1). Sau đó xem xét s l ng nhân t trích đ c có phù h p v i gi thuy t ban đ u v s l ng khái ni m đ n h ng hay không. N u đ t đ c đi u này chúng ta có th k t lu n là các khái ni m đ n h ng đ t đ c giá tr phân bi t.
- Tr ng s nhân t và t ng ph ng sai trích:
+ Tr ng s nhân t Xi trên nhân t mà nó là m t bi n đo l ng ph i ≥0.50. + T ng ph ng sai trích th hi n các nhân t trích đ c bao nhiêu ph n tr m c a bi n đo l ng, t ng này ph i đ t t 50% tr lên.
- thang đo đ t giá tr phân bi t thì khác bi t gi a các h s chuy n t i nhân t
(factor loading) ph i ≥ 0.30.
- Phép trích nhân t : nghiên c u này s d ng phép trích nhân t Principal Axis Factoring v i phép quay Promax vì nó ph n ánh c u trúc d li u chính xác h n phép
trích Principal Component v i phép quay Varimax (Gerbing & Anderson 1988, trích trong Nguy n ình Th , 2011). Phép trích Principal Axis Factoring s cho ta k t qu là s l ng nhân t là ít nh t đ gi i thích ph ng sai chung c a t p h p các bi n quan sát trong s tác đ ng qua l i gi a chúng.
Ph ng pháp phân tích EFA thu c nhóm phân tích đa bi n ph thu c l n nhau,
ngh a là không có bi n ph thu c và bi n đ c l p mà nó d a vào m i t ng quan gi a
các bi n v i nhau. Vì v y trong đ tài này tác gi ti n hành phân tích nhân t cho t t c các bi n đ c l p và ph thu c cùng m t lúc.
3.3.2.3. Phân tích h i quy b i
Sau khi ti n hành phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích EFA, tác gi ti n hành phân tích h i quy b i b ng ph ng pháp đ ng th i (ph ng pháp ENTER trong SPSS) đ ki m đnh các gi thuy t v m i quan h gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p.
Ph ng pháp đ ng th i đ c s d ng vì m c tiêu nghiên c u c a tác gi là ki m đnh
lý thuy t khoa h c (bao g m các gi thuy t suy di n t lý thuy t, mô hình T –› R trong nghiên c u) (Nguy n ình Th , 2011). Phân tích h i quy nh m kh ng đnh s phù h p c a mô hình nghiên c u, ki m đ nh các gi thuy t đ xác đnh m c đ nh h ng c a t ng y u t tác đ ng đ n bi n ph thu c.
Mô hình h i quy b i ban đ u có d ng nh sau: Y = 0 + iXi + Trong đó: Y: xu h ng s d ng d ch v Internet cáp quang. X1: Chu n ch quan. X2: Thái đ h ng t i hành vi s d ng d ch v . X3: Nh n th c ki m soát hành vi. X4: R i ro c m nh n. X5: L i ích c m nh n. X6: Giá c c m nh n. X7: Giá tr hình nh. 0: H s g c. i: H s c l ng c a bi n s đ c l p th i. : Sai s .
3.3.2.4. Ki m đ nh khác bi t trung bình
Ki m đ nh khác bi t trung bình nh m m c đích tìm hi u s khác bi t gi a các
nhóm đ i v i xu h ng s d ng d ch v . Tác gi s d ng các ph ng pháp sau:
- Ki m đ nh trung bình hai m u đ c l p (Independent-sample T-test: đ c s d ng đ ki m đ nh s khác bi t gi a hai trung bình đám đông (Nguy n ình Th , 2011):
+ N u ki m đ nh ph ng sai c a hai m u có giá tr Sig trong phép ki m đ nh Levene > 0.05: ch p nh n gi thuy t ph ng sai c a hai m u b ng nhau, do v y s s d ng k t qu ki m đnh T dòng ph ng sai đ ng nh t.
+ N u ki m đ nh ph ng sai c a hai m u có giá tr Sig trong phép ki m đ nh
Levene ≤ 0.05: bác b gi thuy t ph ng sai c a hai m u b ng nhau, do v y s s
d ng k t qu ki m đnh T dòng ph ng sai không đ ng nh t.
+ N u giá tr Sig trong ki m đ nh T ≤ 0.05: k t lu n có s khác bi t gi a hai trung bình đám đông.
- Ki m đnh ANOVA m t chi u: đ c s d ng đ ki m đnh s khác bi t gi a ba
trung bình đám đông tr lên (Nguy n ình Th , 2011):
+ N u giá tr Sig trong ki m đ nh Levene > 0.05: không có s khác bi t v
ph ng sai và k t qu phân tích ANOVA có th s d ng t t:
N u giá tr Sig trong phép ki m đnh F > 0.05: k t lu n không có s khác bi t trung bình gi a các nhóm.
N u giá tr Sig trong phép ki m đ nh F ≤ 0.05: k t lu n là các trung bình khác nhau (có ít nh t hai trung bình khác nhau). Tuy nhiên đ bi t trung bình nào khác nhau tác gi s s d ng ti p phép ki m đnh h u ANOVA là Bonferroni:
N u giá tr Sig trong phép ki m đ nh Bonferroni ≤ 0.05: k t lu n s khác bi t gi a hai nhóm là có ý ngh a th ng kê.
N u giá tr Sig trong phép ki m đnh Bonferroni > 0.05: k t lu n s khác bi t gi a hai nhóm là không có ý ngh a th ng kê.
+ N u giá tr Sig trong ki m đ nh Levene ≤ 0.05: có s khác bi t v ph ng sai và không th s d ng k t qu phân tích ANOVA mà s s d ng phép ki m đ nh Kruskal-Wallis:
N u giá tr Sig > 0.05: k t lu n không có s khác bi t trung bình gi a các nhóm.
N u giá tr Sig ≤ 0.05: k t lu n có s khác bi t trung bình gi a các nhóm.
Tóm t tch ng 3
Ch ng 3 đã trình bày ph ng pháp th c hi n nghiên c u cho đ tài, s d ng c ph ng pháp nghiên c u đ nh tính và nghiên c u đ nh l ng. Ph ng pháp đ nh tính đ c th c hi n b ng cách th o lu n tay đôiv i 10 ng i đ đi u ch nh b n câu h i s b l n 1. Nghiên c u đ nh l ng l n 1 đ c th c hi n v i 100 ng i nh m hi u ch nh và hoàn ch nh b n ph ng v n s b l n 2. Ph ng pháp nghiên c u đ nh l ng chính th c v i kích th c m u 250 nh m th a mãn yêu c u c a k thu t phân tích chính s d ng trong đ tài.Ch ng 4 s trình bày phân tích k t qu nghiên c u.
CH NG 4: PHÂN TÍCH K T QU NGHIÊN C U
Ch ng 4 t p trung vào phân tích k t qu nghiên c u, g m các n i dung: phân tích mô t , đánh giá thang đo, ki m đ nh mô hình và gi thuy t nghiên c u, ki m đnh gi thuy t v khác bi t trong xu h ng s d ng d ch v Internet cáp quang theo đ c đi m c a khách hàng.
4.1. Phân tích mô t
Tác gi phát ra 300 b ng kh o sát, thu v 278 b ng. Sau khi lo i đi nh ng b ng
không đ t yêu c u, ti n hành l c và làm s ch d li u, tác gi thu đ c m u nghiên c u
chính th c v i s l ng 252 m u. Tác gi th ng kê và phân lo i trong 252 m u kh o
sát này đ phân nhóm các bi n đ nh tính nh sau:
- Gi i tính (SEX): Nam ký hi u 1 v i 134 ng i, N ký hi u 2 v i 118 ng i. - Tu i (AGE): Phân thành 4 nhóm: 18 – 22 tu i ký hi u là 1 v i 36 ng i; 23 – 30 ký hi u là 2 v i 72; 31 – 40 ký hi u là 3 v i 82 ng i và trên 40 ký hi u là 4 v i 62 ng i. - Trình đ h c v n (EDU): Chia thành 3 nhóm –D i i h c (1) v i 78 ng i; i h c (2) v i 140 ng i và Trên đ i h c (3) v i 34 ng i.
- Ngh nghi p (JOB): Chia thành 5 nhóm – HSSV (1) v i 20 ng i; Nhân viên (2) v i 125 ng i; Cán b qu n lý (3) v i 57 ng i; Doanh nhân (4) v i 28 ng i và Ngh t do (5) v i 22 ng i.
- Thu nh p bình quân/tháng (INC): Chia thành 4 nhóm – D i 5 tri u (1) v i 46 ng i; T 5 tri u đ n d i 10 tri u (2) v i 121 ng i; T 10 tri u đ n d i 15 tri u (3) v i 41 ng i và T 15 tri u tr lên (4) v i 44 công ty.
- Nhóm khách hàng (TYPE): Chia thành 2 nhóm – Doanh nghi p ký hi u là 1 v i 112 Doanh nghi p và H gia đình ký hi u là 2 v i 140 h gia đình (K t qu th ng kê b ng 4.1)
B ng 4.1: Th ng kê m u kh o sát Nhóm Lo i nhóm Ký hi u S l ng T tr ng Nhóm Lo i nhóm Ký hi u S l ng T tr ng 1 Gi i tính SEX 252 100% Nam 1 134 53.17% N 2 118 46.83% 2 Tu i AGE 252 100% 18 – 22 1 36 14.28% 23 – 30 2 72 28.57% 31 – 40 3 82 32.53% > 40 4 62 24.62% 3 Trìnhăđ h c v n EDU 252 100% D i đ i h c 1 78 30.95% i h c 2 140 55.56% Trên đ i h c 3 34 13.49% 4 Ngh nghi p JOB 252 100% HSSV 1 20 19.84%