Phân tích nhân tố khám phá được dùng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá cần dựa trên tiêu chuẩn cụ thể và tin cậy. Lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ di động chịu sự tác động của nhiều yếu tố khác nhau. Để có thể tìm ra các nhân tố ảnh hưởng, nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá dựa trên 34 biến quan sát của 9 nhóm. Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu phải đáp ứng tiêu chí qua hệ số KMO và kiểm định Bartlett. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là:
- Hệ số tải nhân tố Factor loading lớn hơn 0.5
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 < KMO < 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test os sphericity) có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.
2.2.3.1. Kiểm định KMO và Barlett’s
Bảng 2.9: Kiểm định KMO và Barlett’s
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,848
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2914,798 df 561 Sig. 0,000 (Nguồn: Xử lý số liệu spss)
Từ kết quả kiểm định KMO ở bảng trên, chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy là 0.848 lớn hơn 0.5 đủ điều kiện để phân tích nhân tố
Kiểm định Bartlett Test of Sphericity có giá trị Sig. = 0.000 bé hơn 0.05, giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể bị bác bỏ. Hay nói cách khác, các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. Ta có thể kết luận rằng dữ liệu khảo sát được có thể đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng kết quả đó.
2.2.3.2. Phân tích nhân tố
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét các giá trị Egenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến
thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Dựa vào bảng tổng phương sai trích các biến độc lập, tại các mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, với phương pháp rút trích Component Principle và phép quay Varimax, ta thấy phần trăm phương sai toàn bộ là 66.547% > 50.000%. Điều này có nghĩa là 9 nhân tố được rút ra giải thích được 66.547% sự biến thiên của dữ liệu. Thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 2.10: Ma trận xoay nhân tố Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DVKH2 0,728 DVKH3 0,713 DVKH6 0,708 DVKH1 0,706 DVKH5 0,697 DVKH4 0,655 CLDV3 0,821 CLDV2 0,786 CLDV1 0,759 CLDV4 0,744 GC2 0,782 GC3 0,766 GC1 0,727 GC4 0,716 RC2 0,721 RC4 0,716 RC1 0,712 RC3 0,635 NT1 0,857 NT2 0,857 NT3 0,825 STT4 0,811
STT2 0,696 STT1 0,676 STT3 0,514 DVGT1 0,852 DVGT3 0,805 DVGT2 0,795 SHL1 0,829 SHL3 0,748 SHL2 0,731 DVTT1 0,756 DVTT3 0,725 DVTT2 0,719 Eigenvalues 8,512 2,876 2,588 1,873 1,630 1,529 1,354 1,220 1,046 % phương sai trích 25,034 8,458 7,611 5,508 4,794 4,496 3,981 3,589 3,076 (Nguồn: Xử lý số liệu spss)
Từ bảng ma trận xoay các nhân tố biến độc lập, các biến quan sát được phân nhóm thành 9 nhóm nhân tố, mỗi nhóm nhân tố gồm các biến cụ thể như sau:
- Nhóm nhân tố thứ nhất: nhân tố “dịch vụ khách hàng”.
Nhân tố này có Eigenvalue = 8,512 >1. Đây là nhóm nhân tố có hệ số tải cao nhất gồm 6 biến quan sát “Khi có nhu cầu, có thể dễ dàng gọi đến tổng đài của mạng MobiFone để được hỗ trợ kịp thời”, “Nhân viên tổng đài lắng nghe với thái độ vui vẻ, lịch sự, thân thiện với khách hàng”, “Nhân viên của MobiFone có đủ kiến thức chuyên môn cao để xử lý thỏa đáng những thắc mắc, các khiếu nại một cách nhanh chóng”, “MobiFone luôn hiểu rõ nhu cầu cụ thể của từng đối tượng khách hàng và đưa ra lợi ích tốt nhất cho họ”, ” Nhân viên đảm bảo bí mật về những thông tin mang tính riêng tư của khách hàng”, “Hóa đơn, chứng từ giao dịch được cung cấp đầy đủ, rõ ràng và khi có bất kỳ thay đổi gì MobiFone sẽ thông báo cho tôi một cách nhanh chóng”.
- Nhóm nhân tố thứ hai: nhân tố “chất lượng dịch vụ”.
Nhóm nhân tố này có Eigenvalue = 2,876 >1 gồm 4 biến quan sát “Chất lượng đàm thoại của MobiFone rõ ràng, tạo cảm giác thoải mái cho tôi khi nghe và nói”,
“Trong khi đàm thoại, cuộc gọi của tôi luôn được duy trì, không xảy ra tình trạng nghẽn mạng, rớt mạng”, “Mạng MobiFone có vùng phủ sóng rộng khắp giúp tôi có thể liên lạc mọi lúc mọi nơi”, “Tốc độ truy cập Internet nhanh, ổn định, có phạm vi phủ sóng 4G rộng”.
- Nhóm nhân tố thứ ba: nhân tố “giá cước”
Nhân tố này có Eigenvalue = 2,588 >1. Nhân tố này gồm 4 biến quan sát “Chi phí ban đầu (phí hòa mạng, mua sim...) mà tôi phải trả là hợp lý”, “Mạng di động MobiFone thường xuyên có nhiều chương trình ưu đãi, khuyến mãi”, “Giá cước cuộc gọi, tin nhắn, dung lượng data… phù hợp với chất lượng hiện tại”, “Mạng MobiFone có nhiều gói cước khác nhau nên dễ dàng chọn loại giá cước phù hợp nhu cầu”.
- Nhóm nhân tố thứ tư: nhân tố “rào cản chuyển đổi”
Nhóm nhân tố này có Eigenvalue = 1,873 >1 gồm 4 biến quan sát “Tốn chi phí tiền bạc (ví dụ: phí hòa mạng mới, thay sim...) nếu tôi chuyển sang dùng mạng di động khác”, “Mất thời gian và công sức hòa nhập vào mạng mới và thay sim mới”, “Không được hưởng những chính sách ưu đãi, khuyến mãi như trước đây”, “Sẽ rất phiền phức (thời gian, thủ tục...) cho tôi trong việc chuyển sang mạng di động khác”.
- Nhóm nhân tố thứ năm: nhân tố “niềm tin”
Nhóm nhân tố này có Eigenvalue = 1,630 > 1 gồm 3 biến quan sát “Khi tôi có bất cứ một vấn đề nào về dịch vụ đang sử dụng thì MobiFone luôn quan tâm giải quyết”, “MobiFone thực hiện đúng cam kết đối với khách hàng”, “Tôi cảm thấy yên tâm về sản phẩm và có niềm tin vào thương hiệu MobiFone”.
- Nhóm nhân tố thứ 6, nhân tố “sự thuận tiện”
Nhóm nhân tố này có Eigenvalue = 1,529 >1 gồm 4 biến quan sát gồm “Hệ thống cửa hàng giao dịch của MobiFone rộng khắp để hỗ trợ khách hàng”, “Tôi có thể liên hệ bất cứ cửa hàng/ đại lý nào của MobiFone khi gặp vấn đề hay thắc mắc nào về dịch vụ”, “Giờ giấc hoạt động của các cửa hàng MobiFone như hiện nay là rất thuận tiện cho tôi khi liên hệ”, “Thời gian xử lí giao dịch tại MobiFone luôn rất nhanh”.
- Nhóm nhân tốt thứ 7, nhân tố “Dịch vụ gia tăng”
Nhóm nhân tố này có Eigenvelue = 1,354 >1 gồm có 3 biến quan sát là “MobiFone có nhiều chương trình, gói cước dịch vụ gia tăng tạo sự đa dạng và phù hợp với từng đối tượng tiêu dùng”, “MobiFone thường xuyên cung cấp các dịch vụ gia
tăng mới và thông báo các dịch vụ gia tăng mới đó đến cho khách hàng”, “Có thể đăng ký và sử dụng các dịch vụ gia tăng một cách dễ dàng”.
- Nhóm nhân tố thứ 8, nhân tố “sự hài lòng”
Nhóm nhân tố này có số eigenvalue = 1,220 >1 gồm có 3 biến quan sát là “Tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ của mạng di động MobiFone mà mình đang sử dụng”, “Tôi cảm thấy được quan tâm chăm sóc bởi MobiFone”, “Tôi hài lòng với cung cách và thái độ phục vụ của nhân viên nhà cung cấp dịch vụ mạng di động MobiFone”.
- Nhóm nhân tố cuối cùng, nhân tố “dịch vụ thay thế”
Nhóm nhân tố này có eigenvalue = 1,046 >1 gồm có 3 biến quan sát là “Mạng mới có giá cước rẻ hơn mạng MobiFone”, “Cảm thấy hấp dẫn bởi sự phù hợp của các dịch vụ hơn Mobifone”, “Cảm thấy ấn tượng bởi danh tiếng, thương hiệu của mạng mới so với mạng MobiFone”.