Phân tích và kiểm tra độ tin cậy của số liệu điều tra

Một phần của tài liệu Khóa luận Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của người tiêu dùng huyện Phú Vang – Tỉnh Thừa Thiên Huế (Trang 71)

CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2.4. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông d

2.4.3. Phân tích và kiểm tra độ tin cậy của số liệu điều tra

2.4.3.1. Kiểm định CronbachÎs Alpha

Hệ số CronbachÀs Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ cho biết mức độ tương quangiữa các biến trong bảng hỏi, đểtính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến.

Khi đánh giáhệsố CronbachÀs Alpha, biến nào có hệsố tương quan biến tổng( Corrected Item-Total Correlation) bé hớn 0,3 sẽbị loại ra khỏi mô hình, và tiêu chuẩn

đểlựa chọnthang đo phải có hệsố CronbachÀs Alphalớn hơn 0,6.

Tiến hành kiểm định bằng phần mềm SPSS, ta có kết quảphân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của người tiêu dùng ở huyện Phú Vang-Thừa Thiên Huế, qua kiểm tra các biến quan sát, tất cả

các biến đều có hệ số CronbachÀs Alpha đều lớn hơn 0,6 và có hệsố tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.

Tuy nhiên,ở thang đo Chất lượng kỹthuật (KT) có biến quan sát KT2 có hệsố CronbachÀs Alpha if Item Deleted = 0,821 lớn hơn hệ số CronbachÀs Alpha (0,789) nến tiến hành loại biến KT2 ra khỏi mô hình. Chạy lại kiểm định lần hai thu được kết quả tất cả các biên đều thỏa mãn yêu cầu có hệsố CronbachÀs Alpha =0,821 lớn hơn CronbachÀs Alpha ban đầu.Ở thang đo Chi phí_khuyến mãi (CP) có biến quan sát CP4 có hệ số CronbachÀs Alpha if Item Deleted= 0,794 lớn hơn hệ số CronbachÀs Alpha

(0,783) nên tác giảquyết định loại biến này ra khỏi mô hình, sau khi loại biến tác giả

kiển định lại lần hai thu được kết quả các yếu tốcòn lại đều thỏa mãn mô hình với hệ

số CronbachÀs Alpha mới (0,794) lớn hơn hệ số ban đầu.Ở thang đo độ tin cậy (TC) biến quan sát TC2 có hệ số CronbachÀs Alpha if Item Deleted= 0,833 lớn hơn hệ số CronbachÀs Alpha (0,822) nên quyết định loại biến này ra khỏi mô hình, tiến hành kiểm định lại lần hai, các hệsố đều thoảmãn yếu cầu với hệsố CronbachÀs Alphalớn

hơn hệsốcũ khi chưa loại biến.

Bảng 2.7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến độc lập và biến phụ thuộc

Biến

Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Hệsố CronbachÎs Alpha nếu loại biến A.Biến độc lập

1.Chất lượng kỹthuật:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,821

KT1 6,13 3,310 0,661 0,774

KT3 6,08 3,497 0,712 0,719

KT4 6,19 3,713 0,660 0,770

2.Chất lượng phục vụ:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,786

PV1 7,11 2,033 0,608 0,731

PV2 7,12 2,269 0,597 0,742

PV3 7,11 1,912 0,678 0,652

3.Chí phí_khuyến mãi: Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,794

CP1 7,20 2,186 0,659 0,696

CP2 7,17 2,342 0,655 0,702

CP3 7,21 2,341 0,598 0,761

4.Dịch vụ gia tăng:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,822

GT1 10,49 4,465 0,630 0,783

GT2 10,48 4,138 0,723 0,739

GT3 10,54 4,502 0,626 0,785

GT4 10,56 4,222 0,609 0,795

5.Nhóm thao khảo:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,781

TK1 10,23 5,374 0,517 0,764 TK2 10,31 5,260 0,613 0,714 TK3 10,08 5,214 0,680 0,684 TK4 10,35 5,197 0,550 0,748 6.Sựhấp dẫn:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,860 HD1 10,55 4,727 0,759 0,798

HD2 10,84 4,938 0,633 0,853

HD3 10,58 4,913 0,729 0,811

HD4 10,65 5,009 0,705 0,821

7. Độtin cậy:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,833

TC1 7,13 2,152 0,711 0,750

TC2 7,33 2,210 0,680 0,780

TC3 7,24 2,220 0,686 0,774

B.Biến phụthuộc: Quyết định sửdụng:Hệsố Cronbach¬s Alpha=0,856

QĐ1 7,21 2,646 0,736 0,790

QĐ2 7,30 2,765 0,730 0,798

QĐ3 7,45 2,564 0,720 0,807

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS–2018)

2.4.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA

Rút trích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng dịch vụviễn thông di động MobiFone của người tiêu dùngở huyện Phú Vang-Thừa Thiên Huế

Sau khi loại 3 biến quan sát KT2, CP4, TC2 ra khỏi mô hình. Trong mô hình sẽ

còn lại 24 biến quan sát được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố chỉ được xem là thích hợp khi thỏa mãn tất cả các điều kiện của kiểm định hệ số KMO ≥ 0,5 mức ý nghĩa của kiểm định BartlettÀs Test ≤ 0,05 tổng

phương sai trích(Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings )≥ 50%. Kết quảrút trích nhân tố được thểhiệnởbảng sau:

Bảng 2.8: Kiểm định KMO andBartlettÎs Test KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.0,948

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 2340,770

df 276

Sig. 0,000

Với kết quảkiểm định KMO là 0,948 lớn hơn 0,5 và p – value( sig.=0,000) của kiểm định Bartlett's Testbé hơn 0,05 tức đảm bảo các điều kiện đểtiến hành phân tích

nhân tốkhám phá EFA. Tiếp theo để xác định số lượng nhân tốtạo ra, nghiên cứu sử

dụng 2 tiêu chuẩn: tiêu chuẩn Kaiser và tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) không được nhỏ hơn 50%.

Bảng 2.9: Ma trận các nhân tốtrong kết quảxoay EFA

Biến quan sát Component 1 2 3 PV1 0,777 PV2 0,657 PV3 0,714 CP1 0,695 CP2 0,733 CP3 0,662 GT1 0,752 GT2 0,668 HD1 0,655 HD3 0,654 HD4 0,610 TC1 0,742 TC3 0,634 TC4 0,696 HD2 0,771 GT3 0,567 GT4 0,628 TK1 0,623 TK2 0,600 TK3 0,631 TK4 0,724 KT1 0,844 KT3 0,853 KT4 0,843 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS-2018 )

Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mô hình nghiên cứu. Có 3 nhóm nhân tố được trích tại Eigenvalues > 1. Ngoài ra tổng phương sai trích là

quan sát. Các biến quan sát đều có trọng số factor loading lớn hơn 0,5 điều này giải

thích được rằng nhân tốvà biến có liên quan chặt chẽvới nhau. Sau khi phân tích nhân tốEFA mô hình có 7 nhân tố độc lập sau khi chạy phân tích nhân tố EFA thì còn lại 3 nhân tốvới 24 biến quan sát.

Nhân tố thứ nhất: Gồm các biến: MobiFone có nhiều kênh hỗ trợ chăm sóc

khách hàng nhanh chóng, hiệu quảPV1, Thủ tục đăng ký thông tin thuê bao nhanh

chóng PV2, Thái độ phục vụcủa nhân viên chu đáo PV3, Giá cước của MobiFone rẻ

và có nhiều ưu đãi CP1, Có nhiều gói cước đăng ký Internet phù hợp nhu cầu khách

hàng CP2, Thông tin tính cước minh bạch rõ ràng CP3, Danh mục dịch vụ GTGT đa

dạng cho khách hàng lựa chọn GT1, MobiFone thường xuyên cập nhật dịch vụGTGT mới GT2, Dễdàng tìm thấy các điểm bán sim thẻHD1, Là nhà mạng có vị thếcao trên thị trường viễn thông HD3, Có các loại hình dịch vụphù hợp với từng đối tượng HD4, Nhà mạng luôn giữu bí mật thông tin khách hàng TC1, Giải quyết khiếu nại chính xác rõ ràng TC3, Nhà mạng luôn cung cấp đúng dịch vụ như khách hàng đãđăng ký TC4. Nhóm nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 11,387 > 1. Nhóm nhân tố này giải thích

được 47,444% phương sai là nhân tốcó tỷlệgiải thích biến động lớn nhất. Trong nhân tố thì có biến quan sát PV1 tức là “MobiFone có nhiều kênh hỗ trợ chăm sóc khách

hàng nhanh chóng, hiệu quả”với hệ số tải 0,777 được đánh giá là tác động mạnh nhất trong nhóm nhân tốthứnhất, các biến thuộc nhân tốnày có hệsốtải lớn chủyếu thuộc nhân tốchất lượng phục vụvà nhiều nhân tố khác nên đểthống nhất nhân tố này được

đặt tên là:CL= “Chất lượng”.

Nhân tố thứ hai: Bao gồm các biến: Nhiều chương trình quảng cáo của

MobiFone sinh động và có ý nghĩa HD2, Có thể đăng ký sử dụng dịch vụ GTGT dễ

dàng GT3, Nhiều giá trị cộng thêm cho khách hàng GT4, Lựa chọn MobiFone vì

người thân, bạn bè TK1, Lựa chọn MobiFone vì công việc TK2, Lựa chọn MobiFone vì thương hiệu uy tín TK3, Lựa chọn MobiFone vì được nhân viên MobiFone giới thiệu TK4. Nhóm nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 2,149 > 1. Nhóm nhân tố này giải thích được 8,955% phương sai. Trong các biến quan sát thì biến HD2 tức là

“Nhiều chương trình quảng cáo của MobiFone sinh động và có ý nghĩa” được đánh giá là tác động mạnh nhất trong nhóm nhân tố thứ2 với hệsốtải là 0,771, với nhân tố

này chủ yếu đánh giá cho nhân tốnhóm tham khảo, nhưng để khái quát được hết các biến quan sát trong nhân tố, nhân tố sẽ được đặt tên là: TKGH= “ Tham khảo gia

tăng hấp dẫn”.

Nhân tố thứ ba: Gồm các biến trong nhân tố Chất lượng kỹ thuật đó là: Chất

lượng cuộc gọi rõ ràng KT1, Vùng phủ sóng bao phủ rộng KT3, Tốc độ truy cập

Internet nhanh, ít gián đoạn KT4. Nhóm nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 1,155 > 1. Nhóm nhân tố này giải thích được 4,811% phương sai. Trong 3 biến quan sát thì biến quan sát KT3 tức là “Tốc độtruy cập Internet nhanh, ít gián đoạn” được đánh giá là có tác động mạnh nhất trong nhóm nhân tố thứba với hệsố tải là 0,853 với hệ số

tải đều lớn hơn 0,8 nhân tốnày chủ yếu các vấn đề đến chất lượng kỹthuật nên nhân tốnày sẽ được đặt tên là:CLKT= “ Chất lượng kỹthuật”.

Rút trích nhân tố “ Quyết định sử dụng” dịch vụ viễn thông MobiFone của người tiêu dùngở huyện Phú Vang-Thừa Thiên Huế

Quyết định sửdụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone gồm có 3 biến quan

sát, sau khi phân tích EFA được kết quả như sau:

Bảng 2.10: Kiểm định KMO and BartlettÎs Test biến “Quyết định sửdụng”

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.0,734

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 211,215

df 3

Sig. 0,000

Từ bảng 2.7 kiểm định KMO = 0,734 > 0.5 và kiểm định BartlettÀs Test với mức ý nghĩa Sig.=0,000 < 0,05 ta có thểkết luận được rằng dữliệu quan sát được đảm bảo các điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA và có thểsửdụng kết quả đó.

Bảng 2.11: Kết quảphân tích EFA với nhân tốQuyết định sửdụng

Biến quan sát Component

1 Anh/chịhài lòng khi sửdụng dịch vụviễn thông di động MobiFone 0,886 Anh/chịsẽtiếp tục sửdụng dịch vụviễn thông di động MobiFone 0,882 Anh/chịsẵn lòng giới thiệu người thân, bạn bè cùng sửdụng 0,876 Eigenvalues = 2,330

Phương sai trích = 77,681%

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS–2018)

Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá đối với các biến quan sát thuộc nhân tố “Quyết định sửdụng”thu được kết quảcho thấy Eigenvalues = 2,330 >1 thỏa mãn và tổng phương sai trích = 77,681% > 50% đã cho thấy các điều kiện phân tích nhân tốlà phù hợp với biến quan sát. Các biến quan sát này đều cho biết vềquyết

định sử dụng của người tiêu dùng khi sử dụng dịch vụ viễn thông, nên ta đặt nhóm biến này làQĐ= “Quyết định sửdụng”.

Các biến quan sát đạt yêu cầu của các thang đo này sẽ được đánh giá tiếp theo bằng hồi quy mô hình bằng phương pháp Enter.

2.4.3.3.Phân tích tương quan

Sau khi kiểm tra độtin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá, ta còn lại 3 nhân tốvà tiến hành phân tích tương quan trước khi vào phân tích hồi quy.

Điều kiện kiểm tra: Nếu Sig. < 0,05 thì chứng tỏ có sự tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và ngược lại.

Qua kết quả phân tích tương quan giữa Quyết định sử dụng và các nhân tố độc lập, ta thấy giá trị Sig.trong kiểm định tương quan giữa biến phụ thuộc QĐ và giá tị

Sig. của các biến CL, TKGH,CLKT đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏbiến phụthuộc có mối quan hệ tương quan với các biến độc lậpvà đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy. Bên cạnh đó, giữa một sốbiến độc lập cũng có tương quan với nhau nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách kiểm định hệsố phóng đại VIF trong bảng hồi quy.

Bảng 2.12: Ma trận tương quan giữa các nhân tố

CL TKGH CLKT

Quyết định sửdụng

Hệsố tương quan Pearson 0,812 0,766 0,191

Sig(2-tailed) 0,000 0,000 0,016

N 160 160 160

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS-2018)

2.4.3.4. Mô hình hồi quy

Tiến hành hồi quy 3 nhân tố được trích rút và nhân tố đánh giá chung bằng

phương pháp đưa vào một lượt ( phương pháp Enter).

Tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng biến

tác động đến các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di

động MobiFone của người tiêu dùng ở huyện Phú Vang-Thừa Thiên Huế, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội. Mô hình hồi quy có dạng:

Y=βo+β1.X1+ β2.X2+ β3.X3

Trong đó:

Y: là biến phụ thuộc thể hiện quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của người tiêu dùngở huyệnPhú Vang được lập nến bởi quá trình phân tích nhân tố3 biến quan sát trong thang đo đánh giá chung.

βo, β1,β2,β3 làcác hệsốhồi quy

X1,X2,X3: Là các yếu tố tác động được xác định sau khi phân tích nhân tố

khám phá của mô hình.Đó là:

X1: Nhân tốCL X2: Nhân tốTKGH X3: Nhân tốCLKT

Bảng 2.13: Mô hình hồi quy tóm tắtMô Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai sốchuẩn của ước lượng Giá trị Durbin Watson 1 0,835a 0,697 0,691 0,437 1,994 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS-2018)

Bảng 2.14: kết quảphân tích hồi quy đa biến

Mô hình

Hệsốphi chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa HệsốBeta

t sig

Thống kê đa cộng tuyến B Sai sốchuẩn hóa HệsốTolerance VIF Hằng số -0,040 0,214 -0,186 0,852 CL 0,678 0,090 0,552 7,543 0,000 0,363 2,758 TKGH 0,375 0,085 0,327 4,424 0,000 0,356 2,810 CLKT -0,005 0,040 -0,005 -0,118 0,906 0,938 1,066 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS-2018) Qua kết quả phân tích: Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,691 tức là các biến độc lập giải thích được 69,1% sựbiến thiên của biến phụthuộc “ Quyết định sử dụng dịch vụ

viễn thông MobiFone của người tiêu dùngởhuyện Phú Vang”.

Kiểm định tự tương quan giữa các biến trong mô hình bằng kiểm định Durbin Watson cũng cho giá trị 1,994 thỏa mãn điều kiện thuộc đoạn [1;3], vì vậy, mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

 Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Tiếp theo trong mô hình hồi quy đó là thực hiện kiểm định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộbiến độc lập hay không.

Giảthuyết kiểm định

H0: Mô hình không phù hợp (R2= 0) H1: Mô hình phù hợp (R2≠ 0)

Bảng 2.15: Kiểm định sựphù hợp của mô hình

ANOVA

Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.

1

Hồi quy 68,708 3 22,903 119,726 0,000b

Phần dư 29,841 156 0,191

Tổng 98,549 159

(Nguồn xửlí sốliệu SPSS-2018)

Nhìn vào bảng, ta thấy giá trị sig. của F là 0,000 < 0,05 nên giả thiết “ Hệ số xác định của tổng thểR2=0” bị bác bỏ, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độphù hợp của nó đãđược kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập cóảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đãđưa vào mô hình.

Bảng 2.16: Kết quảmô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng dịch vụviễn thông di động MobiFone của người tiêu dùngởhuyện Phú Vang

Biến Hệsốhồi quy Giá trịkiểm định t CL 0,552 7,543 TKGH 0,327 4,424 CLKT -0,005 -0,118 R2=0,697 R2điều chỉnh=0,691 F=119,726 Mức ý nghĩa F=0,000 HệsốDurbin Watson d=1,994 (Nguồn: Xửlí sốliệu SPSS)

Kiểm định F cho giá trị 119,726 và sig. là 0,000 nhỏ hơn 0,05 có nghĩa là việc kết hợp gữa các nhân tốtrong mô hình các nhân tốgiải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc và chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được xây dựng là phù hợp và có thểsửdụng được.

Thông qua kết quả phân tích hồi quy, với độ tin cậy 95% thì Sig.< 0,05, ta có giá trị Sig. của hai nhân tố CL và TKGH đều nhỏ hơn 0,05 nên các tham số hồi quy

trong mô hìnhđều có ý nghĩa. Hệsố phóng đại phương sai VIF của hai nhân tố đề nhỏ hơn 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.

Một phần của tài liệu Khóa luận Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của người tiêu dùng huyện Phú Vang – Tỉnh Thừa Thiên Huế (Trang 71)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(134 trang)