Đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Quản trị kinh doanh: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng mạng điện thoại di động của sinh viên đại học Huế (Trang 55 - 57)

5. Phương pháp nghiên cứu

2.3.3.2. Đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các biến phụ thuộc

Kết quả phân tích EFA ở bảng 4.6 cho thấy chỉ số KMO = 0,745 > 0,5 và kết quả

kiểm định Bartlet’s Test là 245.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ phân

tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu, dữ liệu dùng để phân tích EFA là hoàn toàn hợp lý

Bảng 2.6 Kiểm định KMO và Bartlet’s Test của biến phụ thuộc

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,745

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 245,608

df 3

Sig. 0,000

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Tại mức giá trị Eigenvalue = 2,475> 1, bảng 2.7 cho ta thấy 3 biến quan sát sẽ được phân vào duy nhất 1 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 82,504> 50%.

Điều này cho thấy nhân tố này có thể giải thích được82,5% biến thiên của dữ liệu. Kết

quả này phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá của phương pháp phân tích nhân tố. Vì thế

Bảng 2.7 Tổng phương sai trích biến phụ thuộc

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.475 82,504 82,504 2,475 82,504 82,504 2 .301 10,021 92,525 3 .224 7,475 100,000 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Bảng2.8 Ma trận nhân tố biến phụ thuộc Component Matrixa

Component 1

QĐ3 Anh/ chị sẽ giới thiệu mạng điện thoại di động đang sử dụng cho

những người khác 0,920

QĐ2 Anh/chị vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ mạng điện thoại di động

mìnhđang sử dụng 0,912

QĐ1 Anh/chị hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ mạng điện thoại

di động đang sử dụng 0,893

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

2.3.4 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên Đại học

Huếvmạng điện thoại di động

Để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng

phạm sai lầm là 5% sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (còn gọi là oneway anova)

Giả thuyết

Levene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm Ho: “Phương sai bằng nhau”

Sig <= 0.05: bác bỏ Ho, tiếp tục phân tích Robust Test

Sig >0.05: chấp nhận Ho,đủ điều kiện để phân tích tiếp anova

ANOVA test: Kiểm định anova Ho: “Trung bình bằng nhau”

Sig <=0.05: bác bỏ Ho-> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối vớibiến phụ thuộc

Sig >0.05: chấp nhận Ho-> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

Robust Test: Kiểm định anova Ho: “Trung bình bằng nhau”

Sig <=0.05: bác bỏ Ho-> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các

nhóm đối với biến phụ thuộc

Sig >0.05: chấp nhận Ho-> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Quản trị kinh doanh: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng mạng điện thoại di động của sinh viên đại học Huế (Trang 55 - 57)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(97 trang)