3.2.2.1. Phương pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu
Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn trực tiếp theo một bảng câu hỏi chi tiết đãđược chuẩn bị sẵn (phụ lục 2) thông qua
Kênh thu thập dữ liệu đa cấp: Tác giả sử dụng những ng ười đã từng tham gia nghiên cứu định tính (bạn bè, người thân) tập hợp thành kênh thu thập dữ liệu. Mỗi người trong nhóm sẽ nhận đ ược 25 bảng câu hỏi và đi phỏng vấn lại bạn bè, người thân của họ
Thu thập dữ liệu trực tiếp: tại các quán cafe, các lớp học tại chức đêm tại trường đại học Nha Trang, nơi công cộng...kênh thu thập này đảm bảo về yếu tố độ tuổi, hình thức thuê bao, nghề nghiệp, giới tính
Thu thập bổ sung: Với các thuê bao của nhà cung cấp Sfone và EVN telecom rất khó thu thập, vì thế sẽ thu thập bổ sung t ại các đại lý, điểm thu cước của các NCC dịch vụ này.
Khảo sát định lượng thực hiện tại khu vực thành phố Nha Trang từ tháng 3/2010 đến tháng 6/2010, đối t ượng chọn mẫu là tất cả khách hàng sử dụng dịch vụ của các mạng di động.
Theo Nguyễn Đình Thọ et al(2003) thì trong phân tích nhân tố EFA cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và cỡ mẫu không ít hơn 100, theo Bentle & Chou (1987) thì cần 15 mẫu cho 1 biến đo l ường, theo Lê Văn Huy (2008) cần 10 mẫu cho 1 biến đo lường, nghiên cứu có 28 biến, mẫu tốt nhất cho mỗi biến là 10 quan sát, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là n= 28*10 = 280. Để đạt được kích thước mẫu đề ra 450 bảng câu hỏi đãđược gửi đi phỏng vấn.
Mẫu được chọn theo phương pháp kiểm tra tỷ lệ, là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, ngườinghiên cứu quyết định kích th ước mẫu mà theo cảm tính của họ là đại diện cho tổng thể. Lấy mẫu theo tỷ lệ giới tính (Nam 48%, Nữ 52% [Sở thống kê Khánh Hòa]), thị phần thuê bao các mạng (Vinaphone 8.92% ; Mobifone 29.28% ; Viettel 43.57% ; khác 18.23%) hình thức thuê bao (thuê bao trả trước 90%, thuê bao trả sau 10% [sở thông tin truyền thông Khánh Hòa]). Mẫu dự kiến được lấy như sau
Bảng 3.1. Mẫu dự kiến thu thập
Mạng Giới tính Thuê bao Tỷ lệ trong mẫu Số phần tử
Trả trước 0.09 x 0.48 x 0.9 17 Nam Trả sau 0.09 x 0.48 x 0.1 2 Trả trước 0.09 x 0.52 x 0.9 19 Nữ Trả sau 0.09 x 0.52 x 0.1 2 Vinaphone Tổng 41 Trả trước 0.29 x 0.48 x 0.9 56 Nam Trả sau 0.29 x 0.48 x 0.1 6 Trả trước 0.29 x 0.52 x 0.9 61 Nữ Trả sau 0.29 x 0.52 x 0.1 7 Mobifone Tổng 131 Trả trước 0.44x 0.48 x 0.9 86 Nam Trả sau 0.44 x 0.48 x 0.1 10 Trả trước 0.44 x 0.52 x 0.9 93 Nữ Trả sau 0.44 x 0.52 x 0.1 10 Viettel Tổng 198 Trả trước 0.18x 0.48 x 0.9 35 Nam Trả sau 0.18 x 0.48 x 0.1 4 Trả trước 0.18 x 0.52 x 0.9 38 Nữ Trả sau 0.18 x 0.52 x 0.1 4 Khác Tổng 81 Tổng n = 450
3.2.2.2. Kế hoạch phân tích dữ liệu
Đầu tiên bảng câu hỏi sẽ được mã hóa như sau:
Bảng 3.2. Mã hóa bảng câu hỏi STT Mã hóa Diễn giải
Thành phần chất lượng cuộc gọi
1 Q4_CL1 Không xảy ra tình trạng nghẽn mạng khi kết nối cuộc gọi
2 Q4_CL2 Không bị rớt mạng
3 Q4_CL3 Mạng có chất lượng đàm thoại rõ ràng
4 Q4_CL4 Phạm vi phủ sóng rộng, giúp bạn có thể liên lạc mọi nơi
5 Q4_CL5 Tin nhắn bạn gửi và nhận không bị thất lạc
Thành phần dịch vụ gia tăng
6 Q4_GT1
Mạng có nhiều loại hình dịch vụ gia tăng (cuộc gọi chờ, chuyển vùng quốc tế,
dịch vụ nhạc chờ, GPRS …)
7 Q4_GT2 Các dịch vụ hấp dẫn, hữu ích
8 Q4_GT3 Bạn có thể đăng ký sử dụng dịch vụ gia tăng dễ dàng
9 Q4_GT4 Mạng thư ờng xuyên cập nhật dịch vụ gia tăng mới
10 Q4_GT5 Thời gian khắc phục sự cố dịch vụ nhanh chóng
Thành phần cấu trúc giá
11 Q4_CTG1 Mạng có nhiều gói cước phù hợp với nhu cầu của bạn
12 Q4_CTG2 Giá cước cuộc gọi phải chăng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
13 Q4_CTG3 Cách tính cước cuộc gọi hợp lý
14 Q4_CTG4 Giá cước tin nhắn SMS phải chăng
15 Q4_CTG5 Giá cước dịch vụ gia tăng khác hợp lý
Thành phần sự thuận tiện
16 Q4_TT1 Việc thực hiện yêu cầu chuyển đổi các hình thức thuê bao dễ dàng
17 Q4_TT2 Việc chuyển đổi các gói c ướcdịch vụ dễ dàng
18 Q4_TT3 Tính dễ dàng chuyển đổi từ mạng này sang mạng khác khi có nhu cầu
19 Q4_TT4 Các thủ tục hoà mạng rất gọn nhẹ và dễ hiểu
20 Q4_TT5 Thời gian làm việc của văn phòngđại lý phù hợp
21 Q4_TT6 Hệ thống cửa hàng giao dịch nằm ở các địa điểm thuận tiện
Thành phần dịch vụ khách hàng 22 Q4_KH1 Dễ dàng gọi vào tổng đài giải đáp 24/24
23 Q4_KH2 Thái đ ộ phục vụ của nhân vi ên chu đáo
24 Q4_KH3 Nhân viên giải quyết nhanh chóng vấn đề của bạn
25 Q4_KH4 Nhân viên cung cấp dịch vụ luôn hướng dẫn tận tình, vui vẻ
26 Q4_KH5 Có nhiều điểm hỗ trợ khách hàng
Thang đo sự thỏa mãn
27 HL1 Bạn hoàn toàn thỏa mãn với dịch vụ
Dữ liệu thu về được xử lý bằng bằng phần mềm PASW statistics 18.0. Sau khi mã hoá và làm sạch trải qua các phân tích nh ư sau:
+ Thống kê mô tả.
+ Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng phân tích Cronbach’s alpha. + Phân tích nhân tố khám phá EFA.
+ Phân tích bảng chéo.
Phân tích dữ liệu thông qua chương trình AMOS 18.0 + Phân tích nhân tố khẳng định CFA. + Mô hình SEM. Kiểm định bootstraps + Phân tích cấu trúc đa nhóm.
- Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như giới tính, tuổi, trình độhọc vấn, v.v…
- Cronbach alpha: Phương pháp này cho phép người phân tích loạibỏcác biếnkhông phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Cronbach alpha phải lớn hơn 0.6, h ệ số tương quan bi ến tổng lớn h ơn 0.3
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):
Phân tích nhân tốkhám phá là kỹthuật được sửdụng nhằmthu nhỏ và tóm tắt các dữliệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xácđịnh các tập hợp biến cần thiết cho vấn đềnghiên cứuvà được sử dụng để tìm mối quan hệgiữa các biếnvới nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏhơn 0.5 thì phân tích nhân tố cókhảnăng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biếngốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay. Ma trận nhân tố chứa các hệ
số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biếnlà một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớnhơn 0.5 thì mớiđạt yêu cầu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Thực hiện phân tích bảng chéo (crosstab) để tìm hiểu mối quan hệ giữa các đặc tính của khách hàng với lý do chọn hòa mạngNCC dịch vụ.
- Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện để khẳng định rằng các thang đo lường đảm bảo về độ tin cậy, độ hội tụ, giá trị phân biệt
- Mô hình cấu trúc SEM và kiểm định Bootstrap được thực hiện để kiểm định sự phù hợp của mô hình với thông tin thị trường. Độ phù hợp của mô hình được chỉ ra bởi/hoặc giá trị xác suất thống kê Chi-bình phương lớn hơn 0.08, hoặc hai chỉ số GFI và CFI có giá trị lớn hơn 0.9 và chỉ số RMSEA dưới 0.08 (Browne và Cudek, 1992). - Phân tích cấu trúc đa nhóm để để xem xét sự khác biệt trong việc đánh giá các yếu tố của mô hìnhđề xuất, xem xét mức độ hài lòng của từng đối tượng khách hàng khác nhaunhư nhóm giới tính, độ tuổi, trìnhđộ học vấn, v.v...