Nhìn chung, các biến trong mơ hình nghiên cứu chính thức cũng tương tự như trong mơ hình nghiên cứu đề xuất. Tất cả các biến này sẽ được đưa vào để phân tích
hồi quy ở bước tiếp theo.
4.2.3. Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội
4.2.3.1. Mơ hình 1: Mơ hình nghiên cứu mức độ thỏa mãn của khách hàng
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến:
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các thành phần Chất lượng dịch vụ và Mức độ thỏa mãn của khách hàng TT HT GT CL GIA TM TT Pearson Correlation 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,341 ** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 N 238 238 238 238 238 HT Pearson Correlation 1 0,000 0,000 0,000 0,386 ** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 0,000 N 238 238 238 238 GT Pearson Correlation 1 0,000 0,000 0,207 ** Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 0,001 N 238 238 238 CL Pearson Correlation 1 0,000 0,347** Sig. (2-tailed) 1,000 0,000 238 238 GIA Pearson Correlation 1 0,443** Sig. (2-tailed) 0,000 N 238 TM Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc Thỏa mãn (ký hiệu TM) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến TM và các biến độc lập đều cĩ sig. < 0,05 nên các biến độc lập: TT (Thuận tiện); HT (Dịch vụ hỗ trợ khách hàng); GT (Dịch vụ gia tăng); CL (Chất lượng cuộc gọi); GIA (Mức độ hợp lý của chi phí – giá cước) và biến phụ thuộc: TM (Mức độ thỏa mãn của khách hàng) cĩ tương quan với nhau với mức ý nghĩa 5%.
Nghĩa là các biến độc lập trên cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc TM (Mức độ thỏa mãn của khách hàng). Ngồi ra, hệ số tương quan giữa các biến
độc lập với nhau bằng 0,000, suy ra các biến độc lập khơng cĩ ý nghĩa tương quan gì
với nhau nên hiện tượng đa cộng tuyến cĩ thể sẽ khơng xảy ra làm ảnh hưởng đến
mơ hình.
Phân tích hồi quy bội:
Năm nhân tố thành phần Chất lượng dịch vụ được đưa vào để xem xét trong mối quan hệ với Mức độ thỏa mãn của khách hàng bằng phương pháp Enter. Kết quả
hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0,618 (nghĩa là mơ hình giải thích được 61,8% sự thay đổi của biến Mức độ thỏa mãn của khách hàng) và mơ hình phù hợp với dữ liệu ở
độ tin cậy 95% (nghĩa là mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0,05)
(Phụ lục 5).
Bảng 4.10: Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình Model Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,129 0,032 3,969 0,000 TT 0,276 0,032 0,341 8,496 0,000 1,000 1,000 HT 0,312 0,032 0,386 9,622 0,000 1,000 1,000 GT 0,167 0,032 0,207 5,150 0,000 1,000 1,000 CL 0,280 0,032 0,347 8,640 0,000 1,000 1,000 GIA 0,358 0,032 0,443 11,038 0,000 1,000 1,000 a. Dependent Variable: TM
Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) < 10 cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể
đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Tất cả 5 nhân tố của thành phần Chất lượng dịch vụ đều thật sự ảnh hưởng đến
Mức độ thỏa mãn của khách hàng (với mức ý nghĩa sig. < 0,05). Năm biến này đều tác
động dương đến Mức độ thỏa mãn của khách hàng (do các hệ số Beta dương). Nghĩa
(Dịch vụ hỗ trợ khách hàng), GT (Dịch vụ gia tăng), CL (Chất lượng cuộc gọi), GIA (Mức độ hợp lý của chi phí – giá cước) tăng lên thì mức độ thỏa mãn của khách hàng đối với mạng MobiFone cũng tăng lên; và ngược lại (Lưu ý: Khi xét sự thay đổi của
một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi). Phương trình hồi quy được viết như sau:
TM= 0,129 + 0,358GIA + 0,312HT + 0,280CL + 0,276TT + 0,167GT (4.1)
Với: TM : Mức độ thỏa mãn của khách hàng. GIA : Mức độ hợp lý của chi phí – giá cước. HT : Dịch vụ hỗ trợ khách hàng.
CL : Chất lượng cuộc gọi. TT : Thuận tiện.
GT : Dịch vụ gia tăng.
Để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến
phụ thuộc, tác giả căn cứ vào hệ số Beta. Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đĩ ảnh hưởng càng quan trọng đến Mức độ thỏa mãn của khách
hàng. Nhìn vào phương trình 4.1 trên, ta thấy cảm nhận của khách hàng về Mức độ hợp lý của chi phí – giá cước ảnh hưởng lớn đến Mức độ thỏa mãn của khách hàng vì Beta bằng 0,443 lớn nhất trong các Beta. Tiếp theo lần lượt là cảm nhận của khách hàng đối với Dịch vụ hỗ trợ khách hàng (Beta bằng 0,386), cảm nhận của khách hàng về Chất lượng cuộc gọi (Beta bằng 0,347), cảm nhận của khách hàng về Thuận tiện (Beta bằng 0,341) và cuối cùng là cảm nhận của khách hàng về Dịch vụ gia tăng (Beta bằng 0,207).
4.2.3.2. Mơ hình 2: Mơ hình nghiên cứu rào cản chuyển đổi
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến:
Xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập (Sự hấp dẫn của dịch vụ
thay thế và Chi phí chuyển đổi) với biến phụ thuộc Rào cản chuyển đổi trước khi
Bảng 4.11: Ma trận tương quan giữa các biến HD CP RC HD CP RC HD Pearson Correlation 1 0,000 -0,171** Sig. (2-tailed) 1,000 0,008 N 238 238 CP Pearson Correlation 1 0,490** Sig. (2-tailed) 0,000 N 238 RC Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển
đổi) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số
tương quan giữa biến RC và các biến độc lập đều cĩ sig. < 0,05 nên các biến độc lập: HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế); CP (Chi phí chuyển đổi) và biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển đổi) cĩ tương quan với nhau với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là các biến
độc lập trên cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc RC (Rào cản
chuyển đổi). Ngồi ra, hệ số tương quan giữa biến độc lập HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) và biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển đổi) bằng -0,171 chứng tỏ 2 biến này cĩ tương quan tuyến tính nghịch.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau bằng 0,000, suy ra các biến độc lập khơng cĩ ý nghĩa tương quan gì với nhau nên hiện tượng đa cộng tuyến cĩ thể sẽ
khơng xảy ra làm ảnh hưởng đến mơ hình. Phân tích hồi quy bội:
Hai nhân tố Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế và Chi phí chuyển đổi được đưa vào
để xem xét trong mối quan hệ với Rào cản chuyển đổi bằng phương pháp Enter. Kết
quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0,263 (nghĩa là mơ hình chỉ giải thích được
26,3% sự thay đổi của biến Rào cản chuyển đổi, cịn cĩ các biến khác giải thích 73,7% sự thay đổi của biến Rào cản chuyển đổi) và mơ hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (nghĩa là mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0,05) (Phụ lục 5)
Bảng 4.12: Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình Model Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Error Std. Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 1,626E-016 0,056 0,000 1,000
HD -0,171 0,056 -0,171 -3,073 0,002 1,000 1,000 CP 0,490 0,056 0,490 8,778 0,000 1,000 1,000 a. Dependent Variable: RC
Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) < 10 cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể
đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Cả 2 nhân tố HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) và CP (Chi phí chuyển đổi)
đều thật sự ảnh hưởng đến RC (Rào cản chuyển đổi) (với mức ý nghĩa sig. < 0,05).
Biến CP (Chi phí chuyển đổi) tác động dương đến RC (Rào cản chuyển đổi) do hệ số
Beta dương. Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về Chi phí chuyển đổi tăng lên thì Rào cản chuyển đổi cũng tăng lên; và ngược lại. Biến HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) tác động âm đến RC (Rào cản chuyển đổi) do hệ số Beta âm. Nghĩa là, nếu cảm
nhận của khách hàng về sự hấp dẫn của mạng khác tăng lên thì Rào cản chuyển đổi
giảm; và ngược lại. (Lưu ý: Khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy được viết như sau:
RC= 0,490CP – 0,171HD (4.2)
Với: RC : Rào cản chuyển đổi. CP : Chi phí chuyển đổi.
HD : Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế.
Nhìn vào phương trình 4.2, ta thấy cảm nhận của khách hàng về Chi phí chuyển
Tiếp theo là cảm nhận của khách hàng đối với Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế (Beta bằng -0,171).
4.2.3.3. Mơ hình 3: Mơ hình nghiên cứu mức độ trung thành của khách hàng
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến:
Xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập (Mức độ thỏa mãn của
khách hàng và Rào cản chuyển đổi) với biến phụ thuộc Mức độ trung thành của khách hàng trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Bảng 4.13: Ma trận tương quan giữa các biến
TM RC LOY TM Pearson Correlation 1 0,493** 0,759** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 N 238 238 RC Pearson Correlation 1 0,536** Sig. (2-tailed) 0,000 N 238 LOY Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc LOY (Mức độ trung
thành của khách hàng) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến LOY (Mức độ trung thành của khách hàng) và các biến độc lập đều cĩ sig. < 0,05 nên các biến độc lập: TM (Mức độ thỏa mãn của khách hàng) và RC (Rào cản chuyển đổi) và biến phụ thuộc LOY (Mức độ trung thành của khách hàng) cĩ tương quan với nhau với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là các biến độc
lập trên cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc LOY (Mức độ trung thành của khách hàng). Ngồi ra, hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập TM (Mức độ
thỏa mãn của khách hàng) và RC (Rào cản chuyển đổi) bằng 0,493 > 0,3 nên mối quan hệ giữa 2 biến này cần phải được xem xét kỹ trong phần phân tích hồi quy tuyến tính bội dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Phân tích hồi quy bội:
Hai nhân tố Mức độ thỏa mãn của khách hàng và Rào cản chuyển đổi được đưa
vào để xem xét trong mối quan hệ với Mức độ trung thành của khách hàng bằng
phương pháp Enter. Kết quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0,607 (nghĩa là mơ hình giải thích được 60,7% sự thay đổi của biến Mức độ trung thành của khách hàng)
và mơ hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (nghĩa là mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0,05) (Phụ lục 5).
Bảng 4.14: Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 0,069 0,035 1,981 0,049
TM 0,678 0,049 0,654 13,967 0,000 0,757 1,321 RC 0,179 0,039 0,213 4,552 0,000 0,757 1,321 a. Dependent Variable: LOY
Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) < 10 cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể
đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Cả 2 nhân tố TM (Mức độ thỏa mãn của khách hàng) và RC (Rào cản chuyển đổi)
đều thật sự ảnh hưởng đến LOY (Mức độ trung thành của khách hàng) (với mức ý
nghĩa sig. < 0,05). Cả hai biến độc lập đều tác động dương đến LOY (Mức độ trung
thành của khách hàng) do hệ số Beta dương. Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về Mức độ thỏa mãn tăng lên, hay cảm nhận của khách hàng về Rào cản chuyển đổi
tăng lên thì Mức độ trung thành của khách hàng cũng tăng lên; và ngược lại. (Lưu ý:
Khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi). Phương trình hồi quy được viết như sau:
LOY = 0,069+ 0,678TM + 0,179RC (4.3)
TM : Mức độ thỏa mãn của khách hàng. RC : Rào cản chuyển đổi.
Nhìn vào phương trình 4.3, ta thấy cảm nhận của khách hàng về Mức độ thỏa
mãn ảnh hưởng lớn đến Mức độ trung thành của khách hàng vì Beta bằng 0,654, lớn
nhất trong các Beta. Tiếp theo là cảm nhận của khách hàng đối với Rào cản chuyển đổi (Beta bằng 0,213).
4.2.4. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học hoặc các yếu tố khác đến các thành phần trong mơ hình đến các thành phần trong mơ hình
Phần này sẽ tiến hành phân tích và trình bày kết quả phân tích T – test và ANOVA một chiều để kiểm định sự khác biệt trong nhận thức của khách hàng giữa các yếu tố nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi) hoặc các yếu tố khác (thời gian sử dụng, loại thuê bao, mức cước bình quân hàng tháng) với các nhân tố thành phần (bao gồm 5 thành phần Chất lượng dịch vụ, Chi phí chuyển đổi, Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế, nhân tố Rào cản, nhân tố Thỏa mãn và nhân tố Trung thành) trong mơ hình.
4.2.4.1. Giới tính
Kết quả phân tích T – test giữa biến giới tính với các nhân tố thành phần trong mơ hình được trình bày chi tiết trong phụ lục 6 (mục 6.1). Kết quả phân tích cho thấy, cĩ sự khác biệt trong cảm nhận giữa khách hàng nam và nữ đối với thành phần Chất lượng cuộc gọi (p = 0,005 < 0,05). Cụ thể, Chất lượng cuộc gọi được khách hàng nam đánh giá tốt hơn (mean = 3,7905) so với khách hàng nữ (mean = 3,5658) (bảng 4.15).
Bảng 4.15: Kết quả T-test đối với giới tính Group Statistics Group Statistics
Giới tính N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
CL Nam 105 3,7905 0,56022 0,05467
Nữ 133 3,5658 0,64248 0,05571
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed)
CL Equal variances assumed 1,227 0,269 2,833 236 0,005 Equal variances not assumed 2,879 233,638 0,004
4.2.4.2. Loại hình th bao
Kết quả phân tích T – test giữa biến loại hình thuê bao với các nhân tố thành phần trong mơ hình được trình bày chi tiết trong phụ lục 6 (mục 6.2). Kết quả phân tích cho thấy, khơng cĩ bất kỳ sự khác biệt nào giữa loại thuê bao trả tiền trước và loại thuê bao trả tiền sau đối với từng nhân tố thành phần trong mơ hình.
4.2.4.3. Thời gian sử dụng
Kiểm định ANOVA giữa biến thời gian sử dụng với các nhân tố thành phần trong mơ hình được trình bày chi tiết trong phụ lục 6 (mục 6.3).
Bảng kết quả kiểm định phương sai (Test of Homogeneity of Variances) của Mức
độ thỏa mãn giữa 4 nhĩm thời gian sử dụng cho thấy sig. = 0,476 > 0,05, nên cĩ thể kết
luận phương sai của Mức độ thỏa mãn giữa 4 nhĩm thời gian sử dụng khơng khác nhau một cách cĩ ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA cĩ thể sử dụng tốt. Kết quả phân tích cho thấy, cĩ sự khác biệt giữa thời gian sử dụng và mức độ thỏa mãn của khách hàng (sig. = 0,039 < 0,05) với mức ý nghĩa 95%. Trong trường hợp này, tác giả tiến hành hậu ANOVA (Post Hoc Tests) để xác định rõ hơn sự khác biệt xảy ra
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định ANOVA của Thời gian sử dụng và Mức độ thỏa mãn của khách hàng Descriptives N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 0 – 6 tháng 14 3,4762 0,46620 0,12460 3,2070 3,7454 3,00 4,67 7 – 12 tháng 15 3,7778 0,46576 0,12026 3,5198 4,0357 3,00 4,67 13 – 24 tháng 18 3,7593 0,62419 0,14712 3,4489 4,0697 2,67 5,00 Trên 2 năm 191 3,9005 0,56402 0,04081 3,8200 3,9810 2,33 5,00 Total 238 3,8571 0,56474 0,03661 3,7850 3,9293 2,33 5,00
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
0,834 3 234 0,476
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 2,658 3 0,886 2,843 0,039 Within Groups 72,929 234 0,312
Total 75,587 237
POST HOC TESTS Multiple Comparisons
(I) Thời gian sử dụng
(J) Thời gian sử dụng
Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
0 – 6 tháng 7 – 12 tháng -0,30159 0,20746 0,884 -0,8536 0,2504