Các thang đo biến Quyết định sử dụng Nhân tố 1
QĐ2 - Tôi tin rằng tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ 0.880 QĐ1 - Tôi cảm thấy hài lòng khi quyết định sử dụng dịch vụ 0.862 QĐ3- Tôi sẵn sàng giới thiệu cho gia đình và bạn bè sử dụng dịch vụ 0.857
KMO 0.723
Sig. 0.000
Eigenvalues 2.251
Phƣơng sai trích 75.045%
(Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 4/2018)
Kết quả hệ số KMO là 0.723, thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, nên kết quả phân tích nhân tố là phù hợp và đáng tin cậy. Kết quả Sig. = 0.000 < 0,05 nghĩa là các biến quan sát có tƣơng quan với nhau nhau trong nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ.
Hệ số Eigenvalues = 1.287 > 1 đại diện cho thành phần biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ, nhân tố có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phƣơng sai trích Cumulative (%) = 62.989% > 50%, chứng tỏ 62.989% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi các biến quan sát, còn lại 37.584% sẽ đƣợc giải thích bởi các biến quan sát khác.
SVTH: PHẠM THỊ NHẬT YẾN MSSV: 14029161 Trang 49 Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 3 biến quan sát của nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ thuộc 01 nhóm và đều có hệ số Factor Loading > 0.5, phù hợp với yêu cầu và phù hợp phân tích hồi quy.
Nhóm Quyết định sử dụng dịch vụ gồm: QĐ1, QĐ2, QĐ3.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và các biến phụ thuộc trong mô hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận đƣợc, do đó phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Qua phân tích EFA, cả 6 nhân tố đề xuất và 24 biến quan sát đƣợc duy trì ở mức chấp nhận đƣợc, tuy nhiên cũng có sự sắp xếp lại thứ tự các nhân tố và sự bố trí lại các thang đo trong nội bộ nhân tố. Do đó, mô hình nghiên cứu đã đề xuất cần đƣợc hiệu chỉnh đôi ít.
4.3.5 Mô hình hiệu chỉnh
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập đƣợc thông qua các bƣớc phân tích độ tin cậy Cronbach‟ Alpha và phân tích nhân tố EFA, mô hình hiệu chỉnh nhƣ sau:
Sơ đồ 4.2 Mô hình hiệu chỉnh
(Nguồn : Tác giả nghiên cứu)
Giả thuyết (H1): Chất lƣợng phục vụ có tác động dƣơng đến quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Tƣ vấn Đồng Thịnh
Giả thuyết (H2): Chất lƣợng dịch vụ có tác động dƣơng đến quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Tƣ vấn Đồng Thịnh
Giả thuyết (H3): Chuẩn chủ quan có tác động dƣơng đến quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Tƣ vấn Đồng Thịnh.
Giả thuyết (H4): Chi phí có tác động dƣơng đến quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Tƣ vấn Đồng Thịnh. Chất lƣợng phục vụ Chiêu thị Chất lƣợng dịch vụ Chi phí dịch vụ Chuẩn chủ quan Quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Đồng Thịnh
SVTH: PHẠM THỊ NHẬT YẾN MSSV: 14029161 Trang 50
Giả thuyết (H5): Chiêu thị có tác động dƣơng đến quyết định sử dụng dịch vụ tại công ty TNHH Tƣ vấn Đồng Thịnh.
4.3.6 Phân tích hồi quy
Đặt các biến trong phƣơng trình hồi quy đa biến nhƣ sau:
Chất lƣợng phục vụ: PV = Trung bình của các biến (PV2, PV3, PV4, PV1)
Chất lƣợng dịch vụ: CLDV = Trung bình của các biến (CLDV5, CLDV3, CLDV4, CLDV1, CLDV2).
Chuẩn chủ quan: CQ = Trung bình của các biến (CQ1, CQ2, CQ3, CQ4). Chi phí: CP = Trung bình của các biến (CP4, CP2, CP1, CP3).
Chiêu thị: CT = Trung bình của các biến (CT2, CT3, CT4, CT1). Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
QD = β0 + β1*(PV) +β2*(CLDV) + β3*(CQ) + β4*(CP)+β5*(CT)
Ý nghĩa xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (với độ tin cậy là 95%).
4.3.6.1 Phân tích tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson là phép thống kê đƣợc sử dụng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng trƣớc khi phân tích hồi quy. Nếu giữa hai biến có sự tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa công tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tƣơng quan Person, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc, mà đƣợc xem xét nhƣ nhau.