2. Cam kết tốc độ truy cập Internet quốc tế
2.2.3.1 Thang đo chất lượngdịch vụ theo mơ hình SERVQUAL
Thang đo chất lượng dịch vụ chăm sĩc khách hàng theo mơ hình SERVQUAL gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 21 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach alpha, 21 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kiểm định KMO
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này cĩ phù hợp hay khơng. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) and Bartlett’s Test.
Bảng 14: Kiểm định KMO and Bartlett's Test của thang đo chất lượngdịch vụ. KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) .737
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx. Chi-Square 1.749E3
Df 210
sSig. .000
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta cĩ được cĩ phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007) thì giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0.5<KMO<1 cĩ nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.737 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Ma trận xoay các nhân tố
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 21 biến quan sát và với phương sai trích là 65,380% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên gĩc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng các quan sát cĩ hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát cĩ hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi mơ hình. Chỉ những quan
sát cĩ hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đĩ. Kết quả ta cĩ bảng hệ số tải nhân tố tương ứng với các quan sát như sau:
Bảng 15: Ma trận xoay nhân tố chất lượng dịch vụ
Ma trận xoay nhân tố 1 2 3 4 DC01 .795 DU02 .785 DC02 .779 DU03 .767 DC04 .728 DU01 .710 DC03 .706 PV01 .908 PV04 .903 PV02 .865 PV03 .696 TC02 .814 TC01 .787 TC04 .697 TC05 .689 TC03 .547 HH02 .817 HH01 .748 HH03 .641 HH05 .610 HH04 .574
(Nguồn: Số liệu điều tra 03/2012)
Sau khi xoay nhân các nhân tố, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ. Bảng kết quả phân tích cho thấy cĩ tất cả 21 quan sát tạo ra 4 nhân tố cĩ giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Ta cũng thấy với 4 nhân tố này sẽ giải thích được 65,380% biến thiên của dữ liệu. Tỷ lệ này là tương đối cao trong phân tích nhân tố.
Bảng 15 cho thấy, thang đo thành phần đáp ứng và thành phần đồng cảm gộp lại chung lại thành một yếu tố do hai thành phần này khơng đạt giá trị phân biệt. Như vậy, 5 thành phần chất lượng dịch vụ theo mơ hình SEVQUAL trở thành 4 thành phần khi đánh giá chất lượng dịch vụ chăm sĩc khách hàng như sau: đồng cảm, đáp ứng và tin cậy, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình.
Đặt tên và giải thích nhân tố
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay ta cĩ 4nhân tố sau:
Nhân tố 1 (F1): Được đặt tên là thành phần đồng cảm và đáp ứng bao gổm các
biến sau: DC01, DU02, DC02, DU03, DC04, DU01, DC03.
Nhân tố 2 (F2): Được đặt tên Phục Vụ và nĩ bao gồm các biến sau: PV01, PV04,
PV02, PV03.
Nhân tố 3 (F3): Được đặt tên Tin Cậy và nĩ bao gồm các biến sau: TC01, TC02,
TC03, TC04, TC05.
Nhân tố 4 (F4): Được đặt tên Hữu Hình và nĩ bao gồm các biến sau: HH01,
HH02, HH03, HH04, HH05.
• Giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
• Sau khi phân tích nhân tố ta chọn được 4 nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của khách hàng gồm (F1, F2, F3, F4). Đây chính là những nhân tố sẽ được sử dụng trong phân tích hồi quy ở phần tiếp theo.