3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2.3.1Kiểm định thang đo bằng Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach ‘s Anpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng hỏi, để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến. (Bob E.Hays, 1983).
Theo nhiều nhà nghiên cứu, mức độ đánh giá các biến thông qua hệ số Cronbach ‘s Anpha được đưa ra như sau:
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach ‘s Anpha lớn hơn 0.6 sẽ được chấp nhận và đưa vào những bước phân tích xử lý tiếp theo. Cụ thể là:
Hệ số Cronbach ‘s Anpha lớn hơn 0.8: Hệ số tương quan cao. Hệ số Cronbach ‘s Anpha từ 0.7 đến 0.8: Chấp nhận được.
Hệ số Cronbach ‘s Anpha từ 0.6 đến 0.7: Chấp nhận được nếu thang đo mới.
2.3.1.1 Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến Chất lượng dịch vụ Bảng 9: Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến Chất lượng dịch vụ lần 1
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .722 16
Hệ số Cronbach ‘s Anpha của thang đo này là 0,722 có thể chấp nhận được. Những biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected) là: 0,270, 0,250, 0,193, 0,297, 0,212, 0,236 nhỏ hơn 0,3 ta phải loại những biến này ra khỏi mô hình để các đánh giá phân tích được chính xác hơn và để độ tin cậy của thang đo này cao hơn.
Item-Total Statistics
Tương quan với Cronbach's Alpha biến tổng nếu loại biến
Thủ tục cắt mở, chuyển đổi sim .443 .697
thuận tiện, nhanh chóng
Thời gian khắc phục sự cố nhanh .376 .703
chóng
Cập nhật thông tin tài khoản dễ .212 .719
dàng
Có nhiều gói cước với giá phù hợp .250 .716
Dễ dàng chuyển đổi giữa các giá .311 .710
cước
Có nhiều chương trình khuyến mãi .307 .711
Có nhiều ưu đãi cho khách hàng .236 .720
đặc biệt
Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng .336 .707
Dễ dàng kết nối với tổng đài .450 .696
Nhân viên tổng đài giải đáp ngắn .384 .703
gọn dễ hiểu
Nhân viên có thái độ thân thiện khi .353 .705 đáp ứng yêu cầu khách hàng
Phạm vi phủ sóng rộng .270 .714
Có nhiều dịch vụ gia tăng và dễ sử .297 .711
dụng
Thủ tục hòa mạng dễ dàng .193 .722 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chất lượng nghe gọi rõ ràng .315 .709
Sau khi loại các biến Phạm vi phủ sóng rộng, Có nhiều ưu đãi cho khách hàng đặc biệt, Có nhiều gói cước với giá phù hợp, Thủ tục hòa mạng dễ dàng, Có nhiều dịch vụ gia tăng và dễ sử dụng, Cập nhật thông tin tài khoản dễ dàng ra khỏi mô hình và chạy lại Cronbach’s Anpha không có biến đó, ta có bảng sau:
Bảng 10: Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến Chất lượng dịch vụ lần 2
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .707 10
Hệ số Cronbach ‘s Anpha của thang đo này là 0,707, có thể chấp nhận được. Tương tự như trên những biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected) là 0,288, 0,208, 0,248 nhỏ hơn 0,3 ta phải loại những biến này ra khỏi mô hình. Sau khi loại biến Chất lượng nghe gọi rõ ràng, Dễ dàng chuyển đổi giữa các giá cước, Có nhiều chương trình khuyến mãi ra khỏi mô hình và chạy lại Cronbach’s Anpha không có biến đó ta có:
Item-Total Statistics
Tương quan với Cronbach's Alpha biến tổng nếu loại biến
Thủ tục cắt mở chuyển dổi sim thuận .487 .665
tiện, nhanh chóng
Thời gian khắc phục sự cố nhanh .436 .673
chóng
Dễ dàng chuyển đổi giữa các gói .208 .711
cước
Có nhiều chương trình khuyến mãi .248 .709
Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng .402 .679
Dễ dàng kết nối tổng đài .522 .659
Nhân viên tổng đài giải đáp ngắn .480 .667
gọn dễ hiểu
Nhân viên có thái độ thân thiện khi .340 .689
đáp ứng yêu cầu khách hàng
Chất lượng nghe gọi rõ ràng .288 .700
Ít bị mất sóng .322 .692
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Bảng 11: Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến Chất lượng dịch vụ lần 3
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .710 7
Item-Total Statistics
Tương quan với Cronbach's Alpha biến tổng nếu loại biến
Thủ tục cắt mở chuyển dổi sim thuận .438 .673
tiện, nhanh chóng
Thời gian khắc phục sự cố nhanh .427 .675 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
chóng
Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng .456 .668
Dễ dàng kết nối tổng đài .615 .626
Nhân viên tổng đài giải đáp ngắn .592 .634
gọn dễ hiểu
Nhân viên có thái độ thân thiện khi .328 .700
đáp ứng yêu cầu khách hàng
Ít bị mất sóng .146 .748
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Hệ số Cronbach ‘s Anpha của thang đo này là 0,710, có thể chấp nhận được. Tương tự như trên biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected) là 0,146 nhỏ hơn 0,3 ta phải loại những biến này ra khỏi mô hình . Sau khi loại biến “ít bị mất sóng” ra khỏi mô hình và chạy lại Cronbach’s Anpha không có biến đó ta có
Bảng 12: Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến Chất lượng dịch vụ lần 4
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .748 6
Item-Total Statistics
Tương quan với Cronbach's Alpha biến tổng nếu loại biến
Thủ tục cắt mở chuyển đổi sim thuận .439 .724
tiện, nhanh chóng
Thời gian khắc phục sự cố nhanh chóng .444 .723
Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng .471 .716
Dễ dàng kết nối tổng đài .622 .673
Nhân viên tổng đài giải đáp ngắn gọn dễ .606 .678 hiểu
Nhân viên có thái độ thân thiện khi đáp .349 .750 ứng yêu cầu khách hàng
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Với hệ số Cronbach ‘s Anpha mới bằng 0.748 và không có hệ số tương quan tổng biến (Corrected) nào nhỏ hơn 0,3, thang đo này đã đủ độ tin cậy để tiến hành phân tích.
2.3.1.2 Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến “Rào cản chuyển đổi” Bảng 13: Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với biến “Rào cản chuyển đổi”
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .860 7
Item-Total Statistics
Tương quan với Cronbach's Alpha biến tổng nếu loại biến Thiệt thòi trong chương trình tặng .650 .837 thưởng
Tốn chi phí hoà mạng .608 .843
Khó khăn nghiên cứu dịch vụ của nhà .606 .845
mạng mới (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thiệt thòi quyền lợi trong các chương .640 .839 trình chiết khấu giảm giá
Mobifone là nhà cung cấp có uy tính .650 .838
Bạn bè người thân đa số sử dụng mạng .619 .842 Mobifone
Nhiều bất tiện khi thay đổi số liên lạc .632 .840
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Hệ số Cronbach ‘s Anpha của thang đo đánh giá Mức độ trung thành chi phối bởi rào cản 0.860, được đánh giá là tốt nên thang đo này đủ độ tin cậy trong sử dụng phân tích nghiên cứu.
2.3.1.3 Kiểm định Cronbach ‘s Anpha đối với lòng trung thành của sinh viên với dịch vụ của Mobiphone
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .669 2 Item-Total Statistics Cronbach's Tương quan với Alpha nếu loại
biến tổng biến
Trung thành vi rào cản chuyển đổi lớn .504 .a
Trung thành vì chất lượng dịch vu tốt .504 .a
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Hệ số Cronbach ‘s Anpha của thang đo này là 0,669 có thể chấp nhận được vì đây là một thang đo mới.
2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng 23 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố đến lòng trung thành của sinh viên đối dịch vụ của Mobiphone . Với các biến: chất lượng cuộc gọi rõ ràng, ít bị mất sóng, phạm vi phủ sóng rộng, có nhiều gói cước với giá cước phù hợp, dễ dàng chuyển đổi giữa các gói cước, cập nhật thông tin các loại tài khoản dễ dàng, thủ tục hòa mạng dễ dàng, có nhiều chương trình khuyến mãi vào dịp tết, có nhiều ưu đãi cho những khách hàng đặc biệt như sinh viên học sinh, khách hàng kết nối dài lâu” có có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0,3 nên không đưa vào mô hình,
còn các biến còn lại đều thoả mãn điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố giúp ta kiểm định lại một lần nữa các chỉ số đánh giá biến trong từng nhân tố có thực sự đáng tin cậy và có độ kết dính như đã thể hiện ở phần xác định hệ số Cronbach’s Anpha hay không?
2.3.2.1. Kiểm định KMO
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay không. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) and Bartlett’s Test.
Bảng 15: Kiểm định KMO
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling .800 Adequacy)
Đại lượng thống kê Approx. Chi-Square 740.036
Bartlett’s (Bartlett’s Test df 78
of Sphericity) sSig. .000
(Nguồn: Số liệu điều tra 10/2011)
Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có 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 có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Theo Hoàng 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 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.800 lớn hơn 0.5 và Sig. của Bartlett’s Test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy 13 quan sát này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phương pháp phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trị trích Eigenvalue nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ trong mô hình phân tích.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng các quan sát có 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 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Kết quả ta có bảng hệ số tải nhân tố tương ứng với các quan sát như sau:
Bảng 16: Phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ma trận xoay nhân tố
1 2 3
Mobifone là nhà cung cấp có uy tín 0.734 Thiệt thòi trong các chương trình chiết khấu giá 0.722 Nhiều bất tiện khi thay đổi số liên lạc 0.725
Tốn chi phí hòa mạng mới 0.701
Thiệt thòi trong các chương trình tặng thưởng 0.757 Bạn bè người thân đa số dùng mạng mobifone 0.723 Khó khăn trong nghiên cứu dịch vụ mới 0.719
Nhân viên có thái độ thân thiện khi đáp ứng yêu 0.585 cầu khách hàng
Dễ dàng kêt nối với tổng đài 0.907
Nhân viên tổng đài giải đáp ngắn gọn dễ hiểu 0.823
Có nhiều điểm hổ trợ khách hàng 0.817
Thời gian khắc phục sự cố nhanh chóng 0.825
Thủ tục cắt, mở, chuyển đổi sim tiện nhanh chóng 0.814
Eigenvalues 4.542 2.082 1.314
Phương sai trích % 34.937 50.953 61.058
Sau khi xoay nhân các nhân tố lần thứ nhất, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ. Bảng kết quả phân tích cho thấy có tất cả 13 quan sát tạo ra 3 nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Ta cũng thấy với 3 nhân tố này sẽ giải thích được 61,058% biến thiên của dữ liệu. Tỷ lệ này là tương đối cao trong phân tích nhân tố. Tuy nhiên, tại quan sát “Nhân viên có thái độ thân thiện khi đáp ứng yêu cầu khách hàng” có hệ số tải nhân tố khá thấp 0.585 tuy nhiên cũng không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu vì hệ số tải lớn hơn mức tối thiểu 0,5.
2.3.3.3. Kết quả thang đo nhân tố trung thành khách hàng.
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các nhân tố trung thành dịch vụ Mobifone chúng ta đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hành phân tích nhân tố đối với các nhân tố của trung thành dịch vụ mobifone. Kết quả thu được như sau:
+ Hệ số KMO = 0,5 nhỏ hơn tiêu chuẩn lớn hơn 0.5, nhưng tiệm cận mức phù hợp nên được xem xét là tạm chấp nhận được .
+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0, sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Tiêu chuẩn Eigenvalues > 1 đã có 1 nhân tố được tạo ra. + Tổng phương sai trích bằng 75,215% > 50% , thỏa yêu cầu. + Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0,5
Bảng 17: Ma trận nhân tố trung thành Ma trận nhân tố
Nhân tố 1
Trung thành vì chất lượng dịch vụ tốt 0.867 Trung thành vì rào cản chuyển đổi lớn 0.867
Eigenvalues 1,504
Cumulative % 75,215
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo này cho chúng ta thấy các biến có độ kết dính và cùng phản ánh một phạm trù, đó là trung thành với nhà cung cấp Mobifone. Thang đo các biến này thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố và có hệ số Cronbach Alpha bằng 0,669 thỏa mãn điều kiện nên thang đo các nhân tố này đáng tin cậy và được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
2.3.2.4. Đặt tên và giải thích nhân tố Nhân tố trung thành dịch vụ Nhân tố trung thành dịch vụ
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay ta có 3 nhân tố sau:
Nhân tố 1: Bao gồm các biến: thiệt thòi trong các chương trình tặng thưởng cho khách hàng kết nối dài lâu, tốn chi phí hoà mạng thuê bao của nhà cung cấp mới, khó khăn khi phải nghiên cứu dịch vụ nhà mạng mới, thiệt thòi quyền lợi trong các chương trình chiết khấu giá cước, mobifone là nhà mạng cung cấp có uy tín, bạn bè người thân đa số dùng mạng mobifone, nhiều bất tiện khi thay đổi số điện thoại.
Nhân tố này được đặt tên là:rào cản 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.
Nhân tố 2: Bao gồm các biến: dễ dàng kết nối với tổng đài, nhân viên tổng đài giải đáp ngắn gọn dễ hiểu, có nhiều điểm hổ trợ khách hàng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhân tố này được đặt tên là: hỗ trợ 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.
Nhân tố 3: Bao gồm các biến: thủ tục cắt mở chuyển đổi sim nhanh chóng,thuận tiện, thời gian khắc phục sự cố nhanh chóng, nhân viên có thái độ thân thiện khi đáp ứng yêu cầu khách hàng.
Nhân tố này được đặt tên là: thuận tiện 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.
Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay (Bảng phân tích nhân tố trung thành dịch vụ ta có 1 nhân tố sau:
Nhân tố này bao gồm các biến trung thành vì chất lượng dịch vụ tốt, trung thành vì rào cản chuyển đổi lớn.
Nhân tố này được đặt tên là: trung thành dịch vụ, 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 3 nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành gồm rào cản, hỗ trợ, thuận tiện. Đây chính là những nhân tố sẽ được sử dụng trong phân tích hồi quy ở phần tiếp theo.
2.3.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân tích nhân tố. Theo Ths Đào Hoài Nam, Đại học Kinh tế TPHCM thì hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Sknewness không được xem là phân phối chuẩn khi Statdard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Tương tự, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard của nó nhỏ