Nhân tố thành phần Biến quan sát Ký hiệu
1 2 3 4 Lo ngại do chưa hiểu nhiều
về dịch vụ 3G, RR1 0,776 Lo ngại không kết nối được
với mạng di động hiện tại. RR2 0,787 Lo ngại chất lượng dịch vụ
không giống như quảng cáo.
RR3 0,762
Giúp tăng hiệu quả công
việc,
LI4 0,661
Để giải trí cảm thấy thoải mái hơn.
LI5 0,648 Nói chung, dịch vụ 3G đem
lại lợi ích. LI6 0,821 Dễ dàng tìm được các thơng
tin liên quan
TT7 0,702 Có thể sử dụng mọi nơi, mọi lúc. TT8 0,751 Sử dụng mà không cần sự hỗ trợ. TT9 0,593 Nói chung, dịch vụ 3G đem
lại sự thuận tiện
TT10 0,731
Gia đình tơi khun tơi nên
Bạn bè tôi khuyên tôi nên sử dụng
AH12 0,469 0,689
Đồng nghiệp tôi khuyên tôi
nên sử dụng AH13 0,715 Nói chung, những người tôi
quen khuyên tôi nên sử dụng
AH14 0,693
Trải nghiệm công nghệ mới TR_TH15 0,788 Trải nghiệm những tính
năng mới
TR_TH16 0,628 Thỏa mãn sự hiếu kỳ TR_TH17 0,712
Đem lại lợi ích hơn là chi
phí bỏ ra TC18 0,820 Chi phí sử dụng hợp lý với
chất lượng dịch vụ TC19 0,841 Sẵn sàng bỏ chi phí để thay
đổi các thiết bị tương ứng TC20 0,860
Chất lượng dịch vụ đạt tiêu chuẩn ngành HA21 0,842 Uy tín của nhà cung cấp dịch vụ yên tâm sử dụng HA22 0,816
Đảm bảo giữ bí mật thơng
tin liên lạc HA23 0,847 Eigenvalues 9,232 3,505 1,542 1,092 Phương sai trích (%) 40,138 15,237 6,703 4,748 Cumulative (%) 66,825 Sig. 0,000 KMO 0,913
Kết quả phân tích EFA cho thấy:
- Kiểm định Bartlett’s: Sig. = 0,000 < 0,05 : Các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số KMO = 0,913> 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. - Có 4 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA.
- Hệ số Cumulative % = 66,825% cho biết 4 nhân tố trên giải thích được 66,825% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1: đạt yêu cầu. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,5.
Kết quả phân tích nhân tố có sự thay đổi nhóm biến so với kết quả nghiên cứu định tính ban đầu. Có 4 nhân tố được trích ra từ kết quả phân tích EFA, trong đó nhân
+ Một nhóm do nhân tố Sự thuận tiện tách ra gồm các biến quan sát “Dễ dàng tìm được các thơng tin liên quan” và “Sử dụng mà không cần sự hỗ trợ” kết hợp với nhân tố Sự hi sinh về tài chính và Hình ảnh nhà cung cấp tạo thành:
Nhân tố 1 = Sự thuận tiện (TT7, TT9) + Sự hi sinh về tài chính (TC18, TC19, TC20) + Hình ảnh nhà cung cấp (HA21, HA22, HA23).
+ Nhóm cịn lại do nhân tố Sự thuận tiện tách ra gồm các biến quan sát “Có thể sử dụng mọi nơi, mọi lúc” và “Nói chung, dịch vụ 3G đem lại sự thuận tiện” kết hợp với nhân tố Lợi ích cảm nhận và Giá trị tri thức tạo thành:
Nhân tố 2 = Lợi ích cảm nhận (LI4, LI5, LI6) + Sự thuận tiện (TT8, TT10) + Giá trị tri thức (TR_TH15, TR_TH16, TR_TH17).
- Để tiện lợi cho các phân tích tiếp theo, các biến có sự tách/gộp được đặt lại một tên gọi khác có ý nghĩa:
Nhân tố 1: Các biến quan sát thể hiện qua các câu hỏi đều thể hiện những đánh giá, cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ hiện tại có đáp ứng được nhu cầu của khách hàng như: Sử dụng dịch vụ 3G sẽ đem lại lợi ích cho tơi hơn là chi phí tơi phải bỏ ra; Chi phí sử dụng dịch vụ hợp lý với chất lượng dịch vụ mà tôi được nhận; Chất lượng dịch vụ của nhà cung cấp đạt tiêu chuẩn ngành giúp tôi yên tâm sử dụng dịch vụ…nên nhân tố này sẽ được đặt tên lại là Cảm nhận về dịch vụ.
Nhân tố 2: Do đặc điểm chung của các biến quan sát thể hiện qua những câu hỏi đều là diễn tả những lợi ích sẽ nhận được khi sử dụng 3G như: Sử dụng dịch vụ 3G trong công việc giúp tôi tăng hiệu quả công việc, Sử dụng dịch vụ 3G để giải trí giúp tơi cảm thấy thoải mái hơn, Sử dụng dịch vụ 3G giúp tôi trải nghiệm công nghệ mới… nên nhân tố này sẽ được đặt tên lại là Lợi ích cảm nhận.
- Như vậy, sau khi phân tích EFA từ 7 nhân tố ban đầu có 4 nhân tố được trích ra như sau:
Nhân tố 1 = Cảm nhận về dịch vụ (TT7, TT9, TC18, TC19, TC20, HA21, HA22, HA23).
Nhân tố 2 = Lợi ích cảm nhận (LI4, LI5, LI6, TT8, TT10, TR_TH15, TR_TH16, TR_TH17).
Nhân tố 3 = Ảnh hưởng người thân (AH11, AH12, AH13, AH14). Nhân tố 4 = Rủi ro cảm nhận (RR1, RR2, RR3).
Điều này cho thấy, từ mơ hình của các nghiên cứu trước, sau khi tiến hành khảo sát, phân tích, đã có sự điều chỉnh để phù hợp hơn với cảm nhận của khách hàng cũng như tình hình thực tế của Việt Nam.
Hệ số Cronbach’s Alpha cho các 2 nhân tố mới tách ra này được tính trong phần Phụ lục 4. Các nhân tố còn lại khơng có thay đổi các biến quan sát nên vẫn giữ lại kết quả phân tích Cronbach’s Alpha như đã trình bày ở trên. Kết quả phân tích
EFA được trình bày ở Phụ lục 3.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Thực hiện phân tích EFA theo phương pháp trích yếu tố Principal components với phép quay Varimax.