Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy (Alpha) Phƣơng sai trích (%) Đánh giá Chất lượng cảm nhận (CLCN) 4 0.841 69.636% Đạt yêu cầu Phản ứng cảm xúc (PUCX) 4 0.875 Giá cả tiền tệ (GCTT) 6 0.847 Giá cả hành vi (GCHV) 5 0.873
Danh tiếng (DATI) 5 0.889
Giá trị cảm nhận khách hàng (LOIICH) 4 0.886 75.278% Đạt yêu cầu Sự hài lòng khách hàng (STM) 4 0.897 Ý định hành vi khách hàng(YDHV) 5 0.910
4.3 KIỂM ĐỊNH CÁC MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach‟s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả các thang đo đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Trong phần này, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan các biến và phân tích hồi quy bội tuyến tính để kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu, các nhân tố được đưa vào kiểm định là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan: Phân tích tương quan tuyến tính (tương quan Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Các hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (Hồng Trọng, 2005). Tất cả các biến được đưa vào phân tích tương quan (kể cả biến phụ thuộc trong mơ hình), nếu các biến có tương quan rất chặt thì phải lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.497).
Phân tích hồi quy: Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa
các biến trong mơ hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Như vậy để kiểm định mơ hình trong nghiên cứu này, cần thực hiện hai phương trình hồi quy tuyến tính bội:
+ Trong mơ hình 1, năm biến độc lập: (1) Chất lượng cảm nhận, (2) giá cước dịch vụ (giá cả mang tính tiền tệ), (3) sự tiện ích dịch vụ (giá cả hành vi), (4) phản ứng cảm xúc và (5) danh tiếng nhà cung cấp (danh tiếng) tác động đến biến phụ thuộc là (6) giá trị cảm nhận của khách hàng.
+ Trong mơ hình 2, hai biến độc lập: Giá trị cảm nhận khách hàng, (7) sự hài lòng của khách hàng tác động đến biến phụ thuộc là (8) ý định hành vi của khách hàng.
Các hệ số cần quan tâm trong mơ hình hồi quy :
+ Hệ số xác định R- bình phương: Theo Hồng Trọng (2005) thì để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R-bình phương điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Ngồi ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê (dùng kiểm định ANOVA có sig. < 0.05) (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
+ Hệ số thống kê Durbin-Watson có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (0 < Durbin-Watson < 4 ). Mơ hình hơi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson = 2 là tốt nhất, tuy nhiên (1 < Durbin-Watson < 3) là chấp nhận được, tức là mơ hình khơng có tự tương quan (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội phải khơng có tương quan hồn tồn với nhau, kiểm tra yếu tố này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, thơng thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hair & ctg, 2006). Trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trong số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.497). Theo Hồng Trọng
kê về mức độ liên kết tuyến tính của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy thế nào là “chặt” mà có ràng buột bởi hệ số VIF khác nhau. Như vậy, trong nghiên cứu này, để các biến độc lập khơng có tương quan chặt với nhau (khơng có hiện tượng đa cơng tuyến), cần thiết hệ số phóng đại phương sai VIF < 2.5;
+ Hệ số Beta chuẩn hoá (trong số hồi quy) được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, biến độc lập nào có hệ số Beta chuẩn hố càng lớn thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng mạnh (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.502).
+ Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, cũng như hiện tương phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy (trong mẫu). Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi, khi đó mơ hình hồi quy là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.498).
4.3.1 Kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố thành phần ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận khách hàng.
Phân tích tương quan: Kết quả phân tích tương quan được trình bày trong bảng
4.6. Kết quả phân tích tương quan cho thấy, các yếu tố thành phần (biến độc lập) có sự tương quan tuyến tính khá chặt chẽ với nhau và với biến giá trị cảm nhận khách hàng (biến phụ thuộc). Trong đó, hệ số tương quan lớn nhất giữa các yếu tố thành phần với nhau là 0.640 (mối tương quan giữa sự danh tiếng nhà cung cấp dịch vụ và sự tiện ích dịch vụ), hệ số tương quan nhỏ nhất trong nhóm là 0.403 (mối tương quan giữa sự danh tiếng nhà cung cấp dịch vụ và giá cả cảm nhận). Hệ số tương quan lớn nhất giữa các yếu tố thành phần với biến giá trị cảm nhận khách hàng (biến phụ thuộc) là 0.608 (mối tương quan giữa phản ứng cảm xúc của khách hàng và giá trị cảm nnận khách hàng), hệ số tương quan nhỏ nhất là 0.528 (mối tương quan giữa sự tiện ích của dịch vụ và giá trị cảm nhận khách hàng). Mức ý nghĩa của các hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê sig. = 0.000 (Xem thêm Phụ lục 10). Như vậy, tất cả các biến đều được đưa vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích tƣơng quan 1 GTCN GCTT DATI GCHV PUCX CLCN Tương quan hạng (Pearson) GTCN 1.000 .578** .530** .528** .608** .543** GCTT 1.000 .403** .488** .514** .452** DATI 1.000 .640** .513** .629** GCHV 1.000 .501** .544** PUCX 1.000 .603** CLCN 1.000
** : Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa < 0.01
Phân tích hồi quy:
+ Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² (R-bình phương) là 0.517 và R² điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0.512, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 51,2% (hay mơ hình đã giải thích được 51,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc giá trị cảm nhận khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động). Trị số thống kê F trong phân tích ANOVA (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) đạt giá trị 98.042, tại mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (hệ số Durbin – Watson = 1.954 ≈ 2), nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. Các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2.5 (VIF < 2.5), chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình; Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình = 2.9E-15 ≈ 0); Giá trị phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Như vậy, mơ hình hồi quy bội tuyến tính thứ 1 đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.
+ Từ bảng 4.7 trình bày các trọng số hồi quy theo kết quả phân tích, kết quả cho thấy rằng tất cả các biến độc lập trong mơ hình bao gồm: Giá cả cảm nhận (GCCN), danh tiếng (DATI), giá cả hành vi (GCHV), phản ứng cảm xúc khách (PUCX) và chất lượng cảm nhận (CLCN) đều có tác động dương (trọng số Beta dương) đến giá trị cảm nhận khách hàng (GTCN), vì tất cả các mức ý nghĩa thống kê đều có giá trị Sig < 0.05.
Bảng 4.7 : Kết quả phân tích các trọng số hồi quy 1 Hệ số hồi quya Hệ số hồi quya Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số chuẩn hoá T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai (Tolerance) VIF 1 (Constant) .259 .156 1.655 .099 GCTT .258 .037 .281 7.004 .000 .657 1.521 DATI .152 .050 .143 3.037 .003 .473 2.115 GCHV .111 .048 .106 2.321 .021 .508 1.968 PUCX .272 .044 .275 6.221 .000 .541 1.848 CLCN .103 .047 .103 2.209 .028 .482 2.075
a. Bíến phụ thuộc: Giá trị cảm nhận khách hang
Từ bảng 4.7, phương trình hồi quy tuyến tính bội thứ 1 đối với các biến có
trọng số beta chuẩn hố, mơ tả mối quan hệ giữa năm biến độc lập: (1) Giá cả tiền
tệ (hay giá cước dịch vụ), (2) danh tiếng của nhà cung cấp (danh tiếng), (3) giá cả hành vi (Sự tiện ích dịch vụ), (4) phản ứng cảm xúc của khách hàng và (5) chất lượng dịch vụ cảm nhận tác động đến biến phụ thuộc là (6) giá trị cảm nhận của khách hàng, phương trình có dạng như sau :
F1 = 0.281X1+ 0.143X2 + 0.106X3 + 0.275X4 + 0.103X5 (4.1)
Trong đó : F1 : Giá trị cảm nhận khách hàng (GTCN);
X1 : Giá cước dịch vụ hay Giá cả tiền tệ (GCTT);
X2 : Danh tiếng của nhà cung cấp (DATI);
X3 : Tiện ích của dịch vụ (giá cả hành vi);
X4 : Phản ứng cảm xúc khách hàng (PUCX);
X5 : Chất lượng dịch vụ cảm nhận (CLCN);
Ảnh hưởng của các yếu tố đến giá trị cảm nhận khách hàng
Để xác định tầm quan trọng của các yếu tố tác động đến giá trị cảm nhận khách hàng, cần xem xét đến trọng số Beta chuẩn hố. Từ bảng phân tích hồi quy 4.7 và xét trọng số Beta chuẩn hố trong phương trình hồi quy thứ nhất (4.1) ta thấy, tất cả 5 yếu tố tác động dương (hệ số Beta dương) đến giá trị cảm nhận khách
hàng, trong đó, tác động mạnh nhất là yếu tố giá cả tiền tệ, kế đến là phản ứng cảm
xúc, danh tiếng của nhà cung cấp, sự tiện ích của dịch vụ (giá cả hành vi) và cuối
cùng tác động nhỏ nhất là chất lượng dịch vụ cảm nhận.
+ Giá cả tiền tệ: Từ kết quả phân tích hồi quy (4.1), xét trọng số Beta chuẩn hố ta thấy rằng yếu tố này có tác động mạnh nhất so với các yếu tố khác đến giá trị cảm nhận của khách hàng vì có hệ số Beta lớn nhất (với β1 = 0.281 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là khi khách hàng đánh giá sự thỏa mãn của họ đối với giá cước dịch vụ tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.281 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi. Như vậy, khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động xem yếu tố thỏa mãn với giá cước sử dụng dịch vụ (giá cả tiền tệ) là quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng (lợi ích cuối cùng của dịch vụ).
+ Phản ứng cảm xúc: Xét trọng số Beta chuẩn hố ta thấy rằng yếu tố này có
tác động mạnh thứ 2 đến giá trị cảm nhận của khách hàng vì có hệ số Beta lớn thứ 2 (với β2 = 0.275 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là khi phản ứng cảm xúc của khách hàng tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.275 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi. Như vậy, khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động xem yếu tố phản ứng cảm xúc của họ là quan trọng thứ hai ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng.
+ Danh tiếng của nhà cung cấp dịch vụ: Yếu tố này có tác động mạnh thứ 3
đến giá trị cảm nhận của khách hàng vì có hệ số Beta lớn thứ 3 (với β3 = 0.143 tại mức ý nghĩa Sig=0.003). Điều này có nghĩa là khi phản ứng cảm xúc của khách hàng tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.143 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi. Như vậy, khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động xem yếu tố danh tiếng của nhà cung cấp dịch vụ cũng quan trọng thứ ba ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng.
+ Giá cả hành vi và chất lượng dịch vụ cảm nhận: Xét trọng số Beta chuẩn hoá ta thấy rằng hai yếu tố này có tác động mạnh lần lượt thứ 4 và thứ 5 đến giá trị cảm nhận của khách hàng vì có hệ số Beta lớn thứ 4 và thứ 5, nhưng cả hai khơng có sự chênh lệch lớn (với β4= 0.106; Sig=0.021 và β4= 0.103; sig.= 0.028). Như vậy, khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động cũng xem yếu tố tiện ích của dịch vụ (giá cả hành vi) và chất lượng dịch vụ cảm nhận cũng quan trọng ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng.
4.3.2 Kiểm định mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận khách hàng và sự hài lòng khách hàng với ý định hành vi khách hàng
Phân tích tương quan : Kết quả phân tích tương quan được trình bày trong bảng
4.8. Kết quả phân tích tương quan cho thấy, các yếu tố (biến độc lập) có sự tương quan tuyến tính khá chặt chẽ với nhau và với biến ý định hành vi khách hàng (biến phụ thuộc). Trong đó, các hệ số tương quan có giá trị gần bằng nhau, hệ số tương quan giữa giá trị cảm nhận dịch vụ và sự hài lòng dịch vụ là 0.666 và mối quan hệ giữa ý định hành vi và sự hài lòng khách hàng thể hiện qua hệ số tương quan là 0.659. Mức ý nghĩa của các hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê sig. = 0.000 (xem thêm Phụ lục 10). Như vậy, tất cả các biến đều được đưa vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.8 : Kết quả phân tích tƣơng quan 2
YDHV GTCN STM Tương quan hạng (Pearson) YDHV 1.000 .666** .659** GTCN 1.000 .661** STM . 1.000
** : Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa < 0.01
Phân tích hồi quy:
+ Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² (R-bình phương) là 0.529 và R² điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0.527, nghĩa là mơ hình hồi quy
tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đạt mức 52.7% (hay mơ hình đã giải thích được 52.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc Ý định hành vi tiếp tục sử dụng dịch vụ thông tin di động của khách hàng). Trị số thống kê F trong phân tích ANOVA (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) đạt giá trị 258.832, tại mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (hệ số 1 < Durbin – Watson = 1.826 ≈ 2 < 3), nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. Các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2.5 (VIF < 2.5), chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình; Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình = 2.48E-15 ≈ 0); Giá trị phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy, mơ hình hồi quy bội tuyến tính thứ 2 đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.
+ Từ bảng 4.9 trình bày các trọng số hồi quy theo kết quả phân tích, kết quả cho thấy rằng tất cả 2 biến độc lập trong mơ hình bao gồm: Giá trị cảm nhận khách hàng (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (STM) đều có tác động dương (trọng số Beta dương) đến ý định hành vi tiếp tục sử dụng của khách hàng (YDHV), vì tất cả các mức ý nghĩa thống kê đều có giá trị Sig < 0.05.
Bảng 4.9 : Kết quả phân tích các trọng số hồi quy 2