Ma trận tương quan giữa các biến

**. 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 trìnhModel Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.

Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 1,626E-016 0,056 -0,171 0,000 1,000 1,000 1,000 HD -0,171 0,056 -3,073 0,002 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 đổi ảnh hưởng lớn đến Rào cản chuyển đổi vì Beta bằng 0,490, lớn nhất trong các Beta.

TM RC 0,493** 0,000 238 1 LOY 0,759** 0,000 238 0,536** 0,000 238 1 Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

1 TM

LOY

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

**. 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

(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

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

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).

Cơ sở hiệu chỉnh mơ hình:

Các giả thuyết nghiên cứu