6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4.5.Các bƣớc phân tích dữ liệu
2.4. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
2.4.5.Các bƣớc phân tích dữ liệu
a. Phân tích nhân tố khám phá – EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích định lƣợng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO ≥ 0.5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, .50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.
Theo Hair và cộng sự (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
b. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số Conbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp khơng. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là khơng phù hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng khơng có cảm nhận về nhân tố đó).
0.6 – 07: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới. 0.7 – 0.8: Chấp nhận đƣợc.
0.8 – 0.95: tốt.
>= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng “trùng biến”.
Với đề tài này Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay khơng là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
d. Phương pháp phân tích hồi quy tương quan
Nhiệm vụ của phân tích hồi quy tƣơng quan là: xác định các phƣơng trình (mơ hình) hồi quy để phản ánh mối liên hệ (mơ hình hồi quy đơn phản ánh mối liên hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa 2 tiêu thức; mơ hình hồi quy bởi phản ánh mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả); Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tƣơng quan thông qua việc tính tốn các hệ số tƣơng quan tuyến tính, tỷ số tƣơng quan, hệ số tƣơng quan bội, hệ số xác định…
Xây dựng phương trình hồi quy và phân tích tương quan
Sự thỏa mãn= A0 + A1.Chất lƣợng + A2. giá cả + A3.Dịch vụ gia tăng+ A4.Thuận tiện + A5.Dịch vụ khách hàng
Rào cản chuyển đổi = B0 + B1.Tổn thất + B2.Thích nghi mới và Gia nhập mới
Sự trung thành = D0 + D1.Sự thỏa mãn + D2.Rào cản chuyển đổi
d. Kiểm định One-way ANOVA
Giả sử biến đƣợc chia nhóm theo một tiêu thức nào đó. Mức ý nghĩa
đƣợc chọn = 0,05 và = 0,01.
Gọi xij là giá trị của biến định lƣợng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j
... n là các trung bình thực của các nhóm sau khi đƣợc phân chia theo tiêu
thức đó.
Giả thiết của kiểm định:
+ H0 : 1 = 2 = 3 = ... = n: Khơng có sự khác biệt giữa các trung
bình nhóm theo tiêu thức đƣợc phân loại.
+ H1 : Tồn tại ít nhất một giá trị trung bình của nhóm thứ i khác ít nhất
một giá trị của một nhóm khác trong số các nhóm cịn lại.
+ Nếu sig của ANOVA > thì kết luận rằng khơng có sự khác biệt một (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cách có ý nghĩa thống kê giữa các trung bình nhóm của biến đƣợc phân chia đó.
+ Nếu sig của ANOVA < thì bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là có sự khác
ẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chƣơng 2 tác giả đã giới thiệu tổng quan thị trƣờng mạng di động tại Việt Nam và thị trƣờng mạng di động Mobifone tại Tam Kỳ. Nội dung chƣơng hai cũng trình bày các nội dung căn bản về thiết kế nghiên cứu của luận văn, tTrong đó có hai nội dung quan trọng là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu sơ bộ là bƣớc quan trọng để tác giả rà soát lại các yếu tố ảnh hƣởng đến lòng trung thành của khách hàng. Từ cơ sở nghiên cứu sơ bộ đã giúp cho tác giả hoàn thiện lại bảng câu hỏi và tổ chức nghiên cứu lòng trung thành của khách hàng đối với mạng di động Mobifone tại Thành phố Tam Kỳ. Sau khi khảo sát các bảng câu hỏi thu về đƣợc mã hóa, nhập liệu và xử lý chủ yếu trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Kết quả báo cáo từ cuộc khảo sát sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU