4.2.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach Alpha có giá trị trong khoảng [0,1]. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được (Munnally, 1978); Peterson, 1994; Slater, 1995), nhưng nếu Cronbach Alpha quá cao ( >0.95) thì thang đo cũng khơng tốt vì các biến đo lường gần như là một (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha của các thành phần thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng được trình bày trong bảng 4.1 (xem thêm phụ lục 4 ).
Bảng 4.1: Cronbach Alpha các nhân tố tạo giá trị cảm nhận của khách hàng
Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai của thang
đo nếu loại bỏ biến Tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến
Thành phần giá trị chức năng (CN): Cronbach Alpha = 0,895
CN1 22.09 16.429 .583 .895 CN2 22.28 16.319 .635 .888 CN3 21.88 16.543 .717 .877 CN4 21.64 16.207 .763 .872 CN5 21.44 16.741 .661 .883 CN6 21.86 16.363 .790 .870 CN7 22.87 16.462 .770 .872
Thành phần giá trị cảm xúc (CX): Cronbach Alpha = 0,771
CX1 7.52 2.023 .633 .662
CX2 7.77 1.806 .609 .697
CX3 7.58 2.229 .587 .716
Thành phần giá trị tri thức (TT): Cronbach Alpha = 0,919
TT1 7.86 2.494 .804 .909
TT2 7.61 2.572 .778 .929
TT3 7.75 2.346 .930 .805
Thành phần năng lực phục vụ (PV): Cronbach Alpha = 0.918
PV1 18.86 22.473 .617 .919 PV2 18.50 21.495 .765 .903 PV3 18.52 21.238 .787 .901 PV4 18.32 22.489 .723 .908 PV5 18.65 22.339 .743 .906 PV6 18.57 21.315 .771 .902 PV7 18.58 21.522 .830 .897
Thành phần giá cả tiền tệ (GC): Cronbach Alpha = 0,902
GC1 10.33 6.023 .776 .875
GC2 10.10 6.374 .733 .890
GC3 10.30 5.803 .819 .859
GC4 10.19 5.787 .795 .868
Thành phần chi phí về thời gian và công sức (CP): Cronbach Alpha = 0,881
CP1 10.02 6.235 .569 .907
CP2 9.62 4.648 .866 .795
CP3 10.04 4.664 .876 .790
Nhìn vào bảng 4.1, ta có thể thấy rằng giá trị Cronbach Alpha của các thang đo cao, dao động từ 0.771 đến 0.919, do vậy các thang đo đạt được độ tin cậy với mức ý nghĩa 0.05.
Quan sát kết quả phân tích Cronbach Alpha đối với nhân tố “giá trị chức năng”, ta thấy nếu loại bất kỳ biến quan sát nào từ CN1 đến CN7 đều làm cho giá trị Cronbach Alpha khơng tăng (nhỏ hơn hoặc bằng 0.895), do đó, ta khơng nên loại biến quan sát nào. Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.583. Do đó, các biến đo lường thành phần “giá trị chức năng” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Cũng giống như vậy, khi ta loại bất kỳ biến nào cũng thành phần “giá trị cảm xúc” đều làm cho Cronbach Alpha giảm (< 0.771), nên ta không nên loại biến nào. Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.587. Do đó, các biến đo lường thành phần “giá trị cảm xúc” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Đối với kết quả kiểm định Cronbach Alpha của thành phần “giá trị tri thức”, nếu loại bất kỳ biến nào sẽ làm giảm Cronbach Alpha (<0.919), vì vậy, ta khơng nên loại bất kỳ biến nào. Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.778. Do đó, các biến đo lường thành phần “giá trị tri thức” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Tương tự đối với thang đo “năng lực phục vụ”, nếu loại biến PV1 thì Cronbach Alpha tăng nhẹ từ 0.918 lên 0.919, sự tăng này là không đáng kể. Mặt khác, giá trị 0.918 là rất cao, nên ta cũng không cần làm tăng thêm Cronbach’s Alpha, do đó biến PV1 cũng được giữ lại. Còn lại các biến từ PV2 đến PV7 cũng được giữ lại, vì nếu loại một trong các biến này thì sẽ làm Cronbach Alpha của thang đo giảm (<0.918). Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.617. Do đó, các biến đo lường thành phần “năng lực phục vụ” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Đối với thang đo “giá cả tiền tệ”, nếu ta loại bất kỳ biến nào cũng làm giảm Cronbach Alpha (<0.902), do đó, các biến quan sát trong thang đo “giá cả tiền tệ” được giữ lại. Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.733. Do đó, các biến đo lường thành phần “giá cả tiền tệ” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Cuối cùng, đối với thang đo “chi phí thời gian và cơng sức”, nếu loại biến CP1 sẽ làm cho giá trị Cronbach Alpha tăng từ 0.881 lên 0.907. Tuy nhiên, giá trị 0.881 là rất cao nên ta không cần làm tăng thêm nữa. Hơn nữa, căn cứ vào nội dung của biến CP1 là “Dễ dàng lựa chọn gói dịch vụ ADSL phù hợp”, ta thấy không nên loại biến này. Vì vậy, tạm thời giữ lại biến CP1 và sẽ quyết định loại bỏ biến này hay không dựa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo. Mặt khác, nếu loại bất kỳ biến nào từ biến CP2 đến biến CP4 của thang đo “chi phí thời gian và công sức” cũng làm cho Cronbach Alpha giảm (<0.881), do đó tất cả các biến trong thang đo “chi phí thời gian và công sức” đều được giữ lại. Hơn nữa, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.569. Do đó, các biến đo lường thành phần “chi phí thời gian và cơng sức” được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F ( F< k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Trong phân tích nhân tố khám phá, tiêu chuẩn để chọn các biến phải có hệ số tải nhân tố trên 0.4 (Hair & ctg, 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Trong phân tích EFA, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích khơng thích hợp với các dữ liệu đưa vào.
Dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số này biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Các hệ số này được dùng để giải thích các nhân tố.
Mặc dù ma trân nhân tố ban đầu hay ma trận nhân tố không xoay này cho thấy được mối quan hệ giữa các nhân tố và từng biến một, nhưng nó ít khi tạo ra những nhân tố có thể giải thích được một cách dễ dàng, bởi vì các nhân tố có tương quan với nhiều biến. Để giải quyết điều này, các nhân tố sẽ được xoay. Khi xoay các nhân tố, ma trận nhân tố sẽ trở nên đơn giản và dễ giải thích hơn. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp xoay Varimax.
Kết quả EFA cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:
Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thấy các thang đo của giá trị cảm nhận của khách hàng đạt yêu cầu về độ tin cậy alpha. Thang đo các nhân tố giá trị cảm nhận của khách hàng gồm 28 biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần (xem phụ lục 4)
Theo kết quả từ bảng KMO và Bartlett’s Test (xem phụ lục số 4) thì chỉ số Sig nhỏ hơn 0.05 (0.000) nên các biến có quan hệ với nhau, KMO cao (0.851) nên dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Bảng 4.2: Kết quả KMO và Bartlett’s Test
Giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .851
Kiểm định Barlett Chi bình phương 10189.128
df 378
Sig. .000
Kết quả phương sai giải thích phân tích nhân tố khám phá (xem phụ lục 4) cho thấy có 5 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1.415 và tổng phương sai trích là 70.311%. Như vậy so với giả thuyết ban đầu có 6 nhân tố thì số nhân tố đã bị thu nhỏ.
Ở bảng 4.3, ta thấy biến CX3 có hệ số tải cao lên cả ba nhân tố 2, 3, và 4; biến CP1 có hệ số tải cao lên cả hai nhân tố 4 và 5. Xét tiếp nội dung của 2 biến này, ta thấy có thể loại bỏ 2 biến này.
Tuy rằng biến PV1 tải cao lên cả nhân tố 1 và 5, hệ số tải nhân tố của biến này lên thành phần nó đo lường vẫn cao hơn. Mặt khác, nội dung của biến này là quan trọng đối với thành phần nó đo lường, do đó tác giả quyết định khơng loại biến này.
Sau khi chạy lại phân tích Cronbach Alpha cho các biến thuộc nhân tố 3 và các biến thuộc nhân tố 5, ta thấy 2 thang đo này vẫn đạt được độ tin cậy Cronbach Alpha (xem phụ lục 4). Sau khi loại 2 biến CX3 và CP1, ta chạy lại phân tích nhân tố khám phá và kết quả được đưa ra trong bảng 4.4.
Quan sát bảng 4.4, ta thấy bảy biến quan sát từ PV1 đến PV7 có hệ số tải cao lên nhân tố 1; bảy biến quan sát từ CN1 đến CN7 có hệ số tải cao lên nhân tố 2; năm biến quan sát CX1, CX2, TT1, TT2, TT3 có hệ số tải cao lên nhân tố 3; bốn biến quan sát GC1, GC2, GC3, GC4 có hệ số tải cao lên nhân tố 4; ba biến quan sát CP2, CP3, CP4 có hệ số tải cao lên nhân tố 5. Hơn nữa, các biến quan sát đều có hệ số tải cao lên nhân tố đại diện và thấp hơn đáng kể lên các nhân tố cịn lại. Vì vậy, thang đo của năm thành phần đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA Biến quan sát Thành phần Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 PV1 .609 .041 .056 .098 .417 PV2 .755 .226 .079 .137 .228 PV3 .838 .009 .008 .095 .172 PV4 .787 .171 .055 .202 -.003 PV5 .775 .096 .043 .170 .186 PV6 .825 .055 .006 .225 .062 PV7 .849 .102 .019 .194 .133 CN1 .132 .685 .046 .207 .184 CN2 .227 .668 .126 .257 .077 CN3 .051 .701 .294 .185 .172 CN4 .080 .749 .398 .020 .070 CN5 .004 .616 .318 .044 .051 CN6 .081 .767 .314 .150 .092 CN7 .137 .755 .284 .129 .088 CX1 .076 .358 .682 .103 -.090 CX2 .111 .186 .650 .181 -.110 CX3 .122 .395 .532 .366 -.030 TT1 .021 .156 .838 -.005 .141 TT2 -.036 .292 .819 .116 .117 TT3 -.018 .193 .893 .022 .173 GC1 .203 .182 .062 .802 .128 GC2 .296 .171 .156 .763 .100 GC3 .245 .206 -.016 .809 .211 GC4 .200 .164 .213 .775 .273 CP1 .241 .185 .237 .519 .388 CP2 .293 .134 .015 .238 .859 CP3 .292 .151 .022 .237 .861 CP4 .260 .268 .138 .269 .649
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA sau khi loại biến CX3, CP1 Biến quan sát Thành phần Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 PV1 .601 .029 .071 .117 .425 PV2 .755 .227 .067 .117 .240 PV3 .839 .011 .002 .081 .180 PV4 .793 .181 .039 .177 -.003 PV5 .779 .102 .040 .158 .179 PV6 .826 .055 .007 .225 .061 PV7 .849 .100 .024 .200 .133 CN1 .130 .686 .028 .190 .208 CN2 .229 .669 .121 .258 .074 CN3 .059 .714 .288 .173 .146 CN4 .081 .753 .394 .025 .058 CN5 .009 .627 .308 .037 .036 CN6 .086 .778 .296 .133 .090 CN7 .136 .754 .280 .135 .083 CX1 .082 .376 .669 .089 -.099 CX2 .115 .201 .638 .171 -.103 TT1 .022 .163 .854 .020 .119 TT2 -.030 .312 .808 .100 .109 TT3 -.016 .206 .901 .033 .155 GC1 .207 .188 .072 .818 .128 GC2 .303 .184 .149 .752 .110 GC3 .247 .208 -.010 .819 .222 GC4 .204 .174 .221 .782 .274 CP2 .293 .140 .020 .220 .868 CP3 .291 .156 .026 .219 .870 CP4 .261 .275 .144 .260 .647
4.2.3. Điều chỉnh mơ hình và các giả thuyết
Tóm lại, thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng sau khi được kiểm định lại độ tin cậy và tinh lọc lại thơng qua phân tích nhân tố khám phá bao gồm 5 thành phần và 26 biến quan sát. Hai thành phần “giá trị cảm xúc” và “giá trị tri thức” được gộp lại thành một thành phần “giá trị cảm xúc và tri thức”, ký hiệu là CXTT.
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã chỉnh lại sau khi kiểm định Cronbach Alpha và EFA
Các giả thuyết:
H1: “Giá trị chức năng ” có tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận của khách hàng”.
H2: “Giá trị cảm xúc và tri thức ” có tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận của khách hàng”.
H3: “Năng lực phục vụ ” có tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận của khách hàng”.
H4: “Giá cả mang tính tiền tệ ” có tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận của khách hàng”.
H5: “Chi phí về thời gian và cơng sức” có tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận của khách hàng”. Giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ADSL + + + + + Giá trị chức năng Giá trị cảm xúc và tri thức Năng lực phục vụ Giá cả mang tính tiền tệ
Chi phí về thời gian và cơng sức
4.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
Theo lý thuyết trình bày ở chương 1, có sáu yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng. Tuy nhiên khi kiểm định mơ hình bằng phân tích nhân tố khám phá EFA thì gom hai yếu tố giá trị cảm xúc và giá trị tri thức thành một yếu tố có tên gọi là “giá trị cảm xúc và tri thức”, ký hiệu là CXTT. Như vậy có năm yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng.
Như vậy, khái niệm giá trị cảm nhận của khách hàng (GTKH) là khái niệm phụ thuộc, năm khái niệm còn lại (giá trị chức năng - CN, giá trị cảm xúc và tri thức - CXTT, năng lực phục vụ - PV, giá cả mang tính tiền tệ - GC, chi phí về thời gian và công sức - CP) là những khái niệm độc lập và được giả định là các yếu tố này tác động vào giá trị cảm nhận của khách hàng.
4.3.1. Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy bội là xem xét các mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, và giữa các biến độc lập với nhau. Ta xây dựng ma trận tương quan giữa tất cả các biến cho mục đích này.
Bảng 4.5: Ma trận tương quan
GTKH CN CXTT PV GC CP
GTKH Tương quan Pearson 1 .555 .439 .578 .621 .581
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
CN Tương quan Pearson .555 1 .616 .315 .460 .397
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
CXTT Tương quan Pearson .439 .616 1 .142 .283 .205
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
PV Tương quan Pearson .578 .315 .142 1 .506 .542
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
GC Tương quan Pearson .621 .460 .283 .506 1 .537
Sig. .000 .000 .000 .000 .000
CP Tương quan Pearson .581 .397 .205 .542 .537 1