2. TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN VIỄN THÔNG, THÔNG TIN DI ĐỘNG TRÊN TOÀN
2.3.2. Đánh giá chất lượng dịch vụ thông tin di động của mạng Mobifone trên địa bàn
bàn Thành phố Huế
2.3.2.1. Đánh giá độtin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha
Để đánh giá sựtin cậy của thang đo được sửdụng trong mô hình, tác giảtiến hành phân tích hệsố Cronbach’s Alpha. Theo đó:
- Hệsố Cronbach’s Alpha > 0,95: Thang đo bịthừa biến - 0,95 > Hệsố Cronbach’s Alpha > 0,8: Thang đo lường tốt - 0,8 > Hệsố Cronbach’s Alpha > 0,7: Thang đo sửdụng được
- 0,7 > Hệsố Cronbach’s Alpha > 0,6: Thang đo chấp nhận nếu đang đo lường khái niệm mới.
Đềtài nghiên cứu sửdụng thang đo gồm 5 biến độc lập là:
Nghe-gọi 40% Nhắn tin 17% Truy cập Internet 25% Các dịch vụ giá trị gia tăng 15% Khác 3%
- Chất lượng cuộc gọi (CLCG) được đo lường bằng 4 biến quan sát từ
CLCG1-CLCG4.
- Cấu trúc giá(CTG) được đo lường bằng 5 biến quan sát từCTG1-CTG5. - Dịch vụ gia tăng (DVGT) được đo lường bằng 3 biến quan sát từ DVGT1- DVGT3.
- Sựthuận tiện(STT) được do lường bằng 5 biến quan sát từSTT1-STT5. - Dịch vụ khách hàng (DVKH) được đo lường bằng 5 biến quan sát từ
DVKH1-DVKH5.
Kiểm định sự tin cậy Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập
Bảng 2.16: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập
Nhóm nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha sau khi bị loại biến Chất lượng cuộc gọi Cronbach’s Alpha =0,816
Chất lượng đàm thoại rõ ràng 0,678 0,749
Không bị rớt mạng khi đang đàm thoại 0,666 0,755
Phạm vi phủ sóng rộng khắp 0,678 0,752
Chất lượng đàm thoại trênđịa bàn Tỉnh ổn định 0,536 0,815
Cấu trúc giá
Cronbach’s Alpha =0,814
Giá cước cuộc gọi phù hợp 0,578 0,789
Dễ dàng lựa chọn các loại giá cước 0,571 0,789
Giá cước đa dạng theo các loại hình dịch vụ 0,646 0,771
Giá cước SMS hợp lý 0,622 0,774
Giá cước các dịch vụ giá trị gia tăng khá hợp lý 0,635 0,768
Dịch vụ gia tăng
Cronbach’s Alpha =0,794
Hướng dẫn sử dụng dịch vụ rõ ràng 0,596 0,763 Có nhiều loại hình dịch vụ giá trị gia tăng,
thường xuyên được cập nhật 0,697 0,654
Thuận tiện, đơngiản trong sử dụng dịch vụ giá
trị gia tăng 0,627 0,734
Sự thuận tiện
Cronbach’s Alpha =0,850
Thủ tục hòa mạng dễ dàng 0,697 0,809
Thời gian khắc phục sự cố nhanh chóng 0,716 0,803 Thủ tục cắt, mở mạng, thay Sim, đóng cước đơn
giản, thuận tiện
0,663 0,818
Hệ thống cửa hàng giao dịch nằm ở các địa điểm thuận tiện
0,648 0,822
Các chi nhánh, đại lý của nhà mạng hoạt động
có giờ giấc phù hợp với khách hàng 0,582 0,839 Dịch vụ khách hàng Cronbach’s Alpha =0,900 Hệ thống chăm sóc khách hàng hoạt động 24/24 0,779 0,874 Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng 0,755 0,879
Thái độ phục vụ của nhân viên chu đáo, tận tình. 0,764 0,879 Thời gian giải quyết khiếu nại nhanh 0,752 0,879 Nhân viên tiếp nhận thông tin thân thiện, hướng
dẫn nhiệt tình vui vẻ,hiểu rõ nhu cầu của khách
hàng.
0,738 0,881
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2020)
Qua bảng phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha
của các biến quan sát theo thang đo chất lượng dịch đều lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn0,95. Hệ số tương quan biến tổng >0,3. Từ đó cho thấy thang đo tốt, có thể sử dụng được và các biến được tiếp tục sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Kiểm định sự tin cậy Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc
Thang đo đánh giá chung gồm 2 biến, tất cảhai biến quan sát này đều có tương
quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệsố Cronbach’s Alpha là 0,821 nên thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 2.17: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc
Nhóm nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha sau khi bị loại biến Đánh giá chung về chất lượng dịch vụ Cronbach’s Alpha =0,821
Tôi hoàn toàn tin tưởng về chất lượng dịch
vụ thông tin di động của Mobifone Thừa
Thiên Huế
0,776 0,696
Tôi nghĩ rằng khi chọn nhà mạng Mobifone
là quyết định đúng đắn
0,767 0,696
(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu của tác giả năm 2020) 2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độtin cậy của thang đo đềtài bắt đầu đi sâu vào phân tích
nhân tốEFA. Phân tích nhân tốEFA là kỹthuật được sửdụng nhằm thu nhỏvà tóm tắt các dữliệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sửdụng đểtìm mối quan hệgiữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tốkhám phá, trịsốKMO (Kaiser-Meyer–Olkin) là chỉsốdùng
để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị sốKMO phải có giá trị trong
khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trịsốnày nhỏ hơn
0,5 thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với các dữliệu (Hair và cộng sự, 1998). Ngoài ra, phân tích nhân tốcòn dựa vào hệsố Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉnhững nhân tốcó Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữlại trong mô hình.Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tốcó Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽkhông có tác dụng tóm tắt thông tin tốt
hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quảphân tích nhân tốlà ma trận nhân tố
(component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tốchứa các hệsốbiểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố( mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệsốtải nhân tố(factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệsốnày cho biết nhân tố
và biến có liên quan chặt chẽvới nhau. HệsốKMO và kiểm định Bartlett. Mục đích
của bước này là bác bỏgiảthuyết cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nếu giảthuyết này không bị bác bỏthì phân tích nhân tốrất có khả năng không thích hợp.
Kết quảphân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Bảng 2.18: Kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .886
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1939.462
df 231
Sig. .000
(Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu của tác giả năm 2020)
Từ kết quả nghiên cứu, ta thấy rằng để kiểm tra nghiên cứu có đủ lớn và có đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố hay không, nên tác giả đã tiến hành kiểm định
Kaiser-Meyer-Olkin và kiểm định Bartlett’s Test. Với kết quả kiểm định KMO bằng
0,886 lớn hơn 0,5(thỏa mãn 0,5≤ KMO ≤1)và giá trị Sig. =0,000 nên có thể yên tâm
là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố và các biến quan sát có mối tương quan
với nhau trong tổng thể.
Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Để phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập lần , ta thực hiện kiểm định thích
hợp của mô hình bằng kiểm định KMO (Kaiser Meyer-Olkin) và thực hiện kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát bằng kiểm định Bartlett's Test.
Bảng 2.19: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát
Thành phần
1 2 3 4 5
Hệ thống chăm sóc khách hàng hoạt
động 24/24 0,795
Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng 0,754
Thái độ phục vụ của nhân viên chu
đáo, tận tình. 0,745
Thời gian giải quyết khiếu nại nhanh 0,733 Nhân viên tiếp nhận thông tin thân
thiện, hướng dẫn nhiệt tình vui vẻ,
hiểu rõ nhu cầu của khách hàng.
0,697
Thủ tục hòa mạng dễ dàng 0,840
Thời gian khắc phục sự cố nhanh
chóng 0,799
Thủ tục cắt, mở mạng, thay Sim,
đóng cước đơn giản, thuận tiện 0,686
Hệ thống cửa hàng giao dịch nằm ở
các địa điểm thuận tiện 0,610
Các chi nhánh, đại lý của nhà mạng 0,599
Biến quan sát
Thành phần
1 2 3 4 5
hoạt động có giờ giấc phù hợp với
khách hàng
Giá cước cuộc gọi phù hợp 0,730
Dễ dàng lựa chọn các loại giá cước 0,720
Giá cước đa dạng theo các loại hình
dịch vụ 0,711
Giá cước SMS hợp lý 0,689
Giá cước các dịch vụ giá trị gia tăng
khá hợp lý 0,665
Chất lượng đàm thoại rõ ràng 0,836
Không bị rớt mạng khi đang đàm thoại
0,832
Phạm vi phủ sóng rộng khắp 0,621
Chất lượng đàm thoại trên địa bàn
Tỉnh ổn định 0,588
Hướng dẫn sử dụng dịch vụ rõ ràng 0,712
Có nhiều loại hình dịch vụ giá trị gia
tăng, thường xuyên được cập nhật 0,681
Thuận tiện, đơn giản trong sử dụng
dịch vụ giá trị gia tăng 0,552
Eigenvalues 8,932 2,050 1,695 1,368 1,027
Phương sai rút trích (%) 40,600 9,320 7,706 6,220 4,668
Biến quan sát
Thành phần
1 2 3 4 5
Phương sai tích lũy (%) 40,600 49,919 57,625 63,845 68,513
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2020)
Dựa vào bảng ma trận xoay, ta có kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo
chất lượng dịch vụ thông tin di động. Thấy rằng tất cả các biến quan sát đều có hệ số
tải >0,5, tổng phương sai rút trích là 68,513% cho thấy 5 nhân tố này giải thích được
68,513% sự biến thiên của dữ liệu. Năm nhóm nhân tố rút trích được sau khi thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, mỗi nhóm có tương quantốt với nhau.
Các nhân tố
-Nhân tốthứnhất có giá trịEigenvalues là 8,932, giá trịnày lớn hơn 1, nhân tố
này giải thích được 40,600% sựbiến thiên của dữliệu. Nhân tốnày có hệsốtải nhân tố đối với quan sát “Hệthống chăm sóc khách hàng hoạt động 24/24” là 0,795; đối với
quan sát “Có nhiều điểm hỗtrợkhách hàng” là 0,754; đối với biến quan sát “Thái độ
phục vụcủa nhân viên chu đáo, tận tình” là 0,745; đối với biến quan sát “Thời gian giải quyết khiếu nại nhanh” là 0,733 và đối với biến “Nhân viên tiếp nhận thông tin thân thiện, hướng dẫn nhiệt tình vui vẻ, hiểu rõ nhu cầu của khách hàng” là 0,697.
Nhân tố này được đặt tên là“Dịch vụ khách hàng”.
-Nhân tốthứhai có giá trịEigenvalues là 2,050, giá trịnày lớn hơn 1, nhân tố
này giải thích được 9,320% sựbiến thiên của dữliệu. Nhân tốnày có hệsốtải nhân tố đối với quan sát “Thủtục hòa mạng dễdàng” là 0,840; đối với quan sát “Thời gian khắc phục sựcốnhanh chóng” là 0,799; đối với biến quan sát “Thủtục cắt, mởmạng,
thay Sim, đóng cước đơn giản, thuận tiện” là 0,686; đối với biến quan sát “Hệthống cửa hàng giao dịch nằmở các địa điểm thuận tiện” là 0,610 và đối với biến “Các chi
nhánh, đại lý của nhà mạng hoạt động có giờgiấc phù hợp với khách hàng” là 0,599.
Nhân tố này được đặt tên là“Sự thuận tiện”.
-Nhân tốthứba có giá trịEigenvalues là 1,695, giá trịnày lớn hơn 1, nhân tố
đối với biến quan sát “Giá cước cuộc gọi phù hợp” là 0,730; đối với biến quan sát “Dễ
dàng lựa chọn các loại giá cước” là 0,720; còn đối với “Giá cước đa dạng theo các loại hình dịch vụ” là 0,711; biến quan sát “Giá cước SMS hợp lý” là 0,689 còn đối với biến
quan sát “Giá cước các dịch vụgiá trị gia tăng khá hợp lý” là 0,665. Nhân tố này được
đặt tên là“Cấu trúc giá”.
- Nhân tốthứ tư có giá trịEigenvalues là 1,368 lớn hơn 1, nhân tốnày giải thích
được 6,220% sựbiến thiên của dữliệu. Nhân tốnày có hệsốtải nhân tố đối với biến
quan sát “Chất lượng đàm thoại rõ ràng” là 0,836; đối với biếnquan sát “Không bịrớt mạng khi đang đàm thoại” là 0,832; biến quan sát “Phạm vi phủsóng rộng khắp” là
0,621 cònđối với biến quan sát “Chất lượng đàm thoại trên địa bàn Tỉnhổn định” là
0,588. Nhân tố này được đặt tên là“Chất lượng cuộc gọi”.
- Nhân tốthứ năm có giá trị Eigenvalues là 1,027 lớn hơn 1, nhân tốnày giả thích được 4,668% sựbiến thiên của dữliệu. Nhân tốnày có hệsốtải nhân tố đối với biến quan sát “Hướng dẫn sửdụng dịch vụ rõ ràng” là 0,712; đối với biến quan sát “Có nhiều loại hình dịch vụgiá trị gia tăng, thường xuyên được cập nhật” là 0,681; còn đối với biến quan sát “Thuận tiện, đơn giản trong sử dụng dịch vụ giá trị gia tăng” là
0,552. Nhân tố này được đặt tên là“Dịch vụ gia tăng”.
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Kết quảphân tích nhân tốEFA của thang đo Đánh giá chung vềchất lượng dịch vụcho thấy có hai yếu tố trích được tại Eigenvalues là 1,696; với phương sai rút trích
là 84,818; giá trịSig. là 0,000 và chỉsố KMO =0,5. Hơn nữa các hệsốtải đều cao. Như vậy việc phân tích nhân tốlà thích hợp, thang đo tiếp tục được sửdụng cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 2.20: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc Ma trận thành phần
Thành phần 1 Tôihoàn toàn tin tưởng vềchất lượng dịch vụthông tindi động của
Mobifone Thừa Thiên Huế 0,921
Tôi nghĩ rằng khi chọn nhà mạng Mobifone là quyết định đúng đắn 0,921
ChỉsốEigenvalue 1,696
Phương sai rút trích (%) 84,818
Phương sai tích lũy (%) 84,818
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu của tác giả năm 2020)
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.