giúp khách hàng dễ dàng đến với dịch vụ hơn và được thể hiện trong phương trình nhân tố có biến PV2 đóng góp thứ hai trong nhân tố này. Cuối cùng là là thái độ của nhân viên khi phục vụ khách hàng thể hiện biến quan sát PV3. Đây là một yếu tố cũng góp phần quan trọng trong phần giữ chân khách hàng.
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố ta được 07 nhân tố được tạo thành với 23 biến quan sát tác động đến quyết định lựa chọn mạng Vinaphone.
4.3.2 Phân tích nhân tố thành phần biến phụ thuộc
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc.
Bảng 4.29: Kết quả KMO và kiểm định Bartlett các biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kiểm định KMO 0,697 Thống kê Chi-Square 169,569 df 3 Kiểm định Bartlett's Sig. 0,000 (Nguồn: tại Phụ lục 3.3)
Từ bảng 4.29 cho thấy, Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig.= 0,00 < 0,05) cho thấy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa điều kiện để phân tích nhân tố.
Bảng 4.30: Các biến phụ thuộc nhân tố quyết định lựa chọn mạng Vinaphone Ký Ký
hiệu Diễn giải Hệ số tải Eigenvalue Tổng
phương sai trích (%)
QD2 Anh/Chị hoàn toàn hài lòng khi sử dụng mạng Vinaphone 0,861 QD1 Anh/Chị sẽ sử dụng Vinaphone khi có nhu cầu 0,827 QD3 Anh/Chị sẽ giới thiệu cho người khác sử dụng mạng Vinaphone 0,818
2,095 69,832
Bảng 4.30 cho ta thấy, nhân tố quyết định lựa chọn mạng Vinaphone được tạo thành từ 03 biến quan sát QD1(khách hàng hài lòng khi sử dụng mạng Vinaphone), QD2 (khách hàng sẽ sử dụng mạng Vinaphone khi có nhu cầu và QD3 (khách hàng sẽ giới thiệu mạng Vinaphone cho người khác sử dụng) nên tác giả đặt tên cho nhân tố này là QD. Nhân tố quyết định lựa chọn có tổng phương sai = 69,83% cho biết nhân tố “quyết định lựa chọn” giải thích được 69,83% biến thiên của dữ liệu, nhân tố trích có hệ số eigenvalue = 2,875 > 1 và nhân tố được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
4.4 PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI
Phân tích hồi quy để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình được thực hiện như sau:
4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính cần xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Dựa vào bảng Correlations ta có thể thấy hệ số tương quan giữa yếu tố quyết định mua của khách hàng với 7 biến độc lập DV, CP, CT, DTC, HA, GTT, PV là tương đối (dao động từ 0,085 đến 0,649) và với mức ý nghĩa 1%. Sơ bộ ta có thể kết luận 7 biến độc lập DV, CP, CT, DTC, HA, GTT, PV có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến QD.