Thang đo thành phần cảm nhận giá cả dịch vụ ADSL

Ký hiệu Câu hỏi các biến quan sát

GIACA Giá cả dịch vụ

Giaca1 Giá cước hòa mạng hợp lý

Giaca2 Giá cước thuê bao hàng tháng của công ty hợp lý Giaca3 Giá cước theo lưu lượng của công ty hợp lý Giaca4 Giá cước trọn gói của cơng ty hợp lý Giaca5 Cơng ty có nhiều lựa chọn giá cước

Giaca6 Giá cước dịch vụ của công ty tốt hơn so với các công ty khác

Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ

3.2.3. Thang đo sự hài lòng của khách hàng

Dựa trên thang đo cung cấp bởi Schneider và Bowen (1995) để đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ ADSL.

Thành phần Sự hài lòng được đo bằng 4 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số Hailong1 đến Hailong4. Trong đó có 2 biến quan sát đo lường sự cảm nhận hài lòng về chất lượng dịch vụ ADSL, 1 biến quan sát đo lường cảm nhận về mặt lợi ích đạt được so với những gì khách hàng đã bỏ ra và 1 biến đo lường tổng quát về sự hài lòng dịch vụ.

Bảng 3.3: Thang đo thành phần sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ADSL

Ký hiệu Câu hỏi các biến quan sát

HAILONG Sự hài lòng

Hailong1 Anh/chị đánh giá cơ sở vật chất kỹ thuật, cũng như công nghệ viễn thông của công ty là rất tốt, rất hiện đại

Hailong2 Anh/ chị đánh giá chất lượng dịch vụ ASDL của cơng ty nhìn chung là tốt Hailong3 Chất lượng dịch vụ ADSL của công ty xứng đáng với tiền mà Anh/chị chi trả Hailong4 Nhìn chung, anh/ chị hồn tồn hài lịng về chất lượng dịch vụ ADSL của công ty

Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ

3.3. Thu thập mẫu và dữ liệu

Kích thước mẫu:

Do hạn chế về thời gian và ng̀n lực, cũng như để bảo đảm tính khả thi, tính tương đối của kết quả nghiên cứu, nghiên cứu tiến hành lấy thông tin khách hàng thông qua mẫu. Tuy nhiên, để thực hiện các phân tích thống kê sau này, cỡ mẫu phải đủ lớn, thơng thường số quan sát (cỡ mẫu) ít nhất bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. (Trích từ trang 264 của Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê 2008).

Ngồi ra kích thước mẫu cịn phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983); cịn Hachter (1994) thì cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát (Hair & ctg, 1998).

Phương pháp lấy mẫu:

Đối tượng khách hàng mà nghiên cứu nhắm đến để khảo sát là những khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ ADSL này tại nhà, cũng thường xuyên giao dịch, tiếp xúc với các nhà cung cấp để có kết quả chính xác hơn, đờng thời khách hàng nghiên cứu cũng cần có trình độ nhất định để có thể hiểu và trả lời đúng ý bảng câu hỏi.

Tuy nhiên, do thông tin về khách hàng của nhà cung cấp hạn chế và giới hạn về thời gian nên phương pháp chọn mẫu của nghiên cứu này là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, các bảng câu hỏi được phát thuận tiện cho khách hàng sử dụng internet ADSL của VNPT tại TP HCM.

Các bảng câu hỏi khi thu về được kiểm tra tính phù hợp về câu trả lời.

Phương pháp thu thập dữ liệu:

Các bảng câu hỏi được gửi trực tiếp bằng giấy đến người trả lời, đồng thời nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát qua mạng, thực hiện với công cụ GoogleDocs. Bảng câu hỏi gồm 38 phát biểu, trong đó có 28 phát biểu về chất lượng dịch vụ ADSL, 6 phát biểu về giá cả dịch vụ và 4 phát biểu về sự hài lòng của khách hàng. Mỗi câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo Likert 5 điểm. Khảo sát được thực hiện từ tháng 8 năm 2013. Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả chọn ra các mẫu trả lời đầy đủ để nhập vào chương trình SPSS for Windows 18.0 để phân tích dữ liệu.

Tóm tắt chƣơng 3

Chương 3 đã trình bày các phương pháp nghiên cứu khoa học được thực hiện để xây dựng, đánh giá thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết. Tác giả cũng trình bày phương pháp tiến hành thực hiện thu thập mẫu và dữ liệu để chuẩn bị cho các phân tích sau.

Trong chương 4, tác giả phân tích các dữ liệu thu thập được từ mẫu khảo sát bằng phần mềm SPSS như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hời quy.

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Giới thiệu Giới thiệu

Chương 4 tập trung phân tích các dữ liệu thu thập được từ mẫu khảo sát: - Thống kê mô tả.

- Đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha. - Phân tích nhân tố khám phá (EFA).

- Đưa ra mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh từ các kết quả phân tích trên.

- Kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu mới bằng phân tích tương quan và hời quy.

- Phân tích Anova một chiều đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng.

4.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu

Cuộc khảo sát được thực hiện trong giai đoạn từ tháng 8 đến tháng 9 năm 2013 bằng việc đưa bảng câu hỏi lên mạng bằng công cụ GoogleDocs hoặc gửi trực tiếp bảng câu hỏi bằng giấy đến người trả lời. Kết quả thu về được 211 bảng câu hỏi, trong đó có 6 câu hỏi bị loại bỏ do thông tin không đầy đủ hoặc trả lời 2 lần liên tiếp trùng nhau. Như vậy tổng số bảng câu hỏi sử dụng cho phân tích là 205. Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để thống kê mô tả các mẫu khảo sát. Bảng 4.1, 4.2 và 4.3 thể hiện cấu trúc theo mẫu khảo sát theo độ tuổi, giới tính và mục đích sử dụng chính của dịch vụ ADSL.

Bảng 4.1: Cấu trúc mẫu khảo sát theo độ tuổi

Độ tuổi Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % có giá trị % tích lũy

Dưới 15 tuổi 4 2.0 2.0 2.0

16 – 25 23 11.2 11.2 13.2

26 – 35 146 71.2 71.2 84.4

Trên 35 tuổi 32 15.6 15.6 100.0

Tổng 205 100.0 100.0

Bảng 4.2: Cấu trúc mẫu khảo sát theo giới tính Giới tính Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % có Giới tính Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % có giá trị % tích lũy Nam 108 52.7 52.7 52.7 Nữ 97 47.3 47.3 100.0 Tổng 205 100.0 100.0

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS (Phụ lục 4)

Bảng 4.3: Cấu trúc mẫu theo mục đích chính sử dụng dịch vụ

Mục đích chính sử dụng dịch vụ Tần số Tỷ lệ % Tỷ lệ % có giá trị % tích lũy Cơng việc 107 52.2 52.2 52.2 Học tập nghiên cứu 74 36.1 36.1 88.3 Giải trí 24 11.7 11.7 100.0 Tổng 205 100.0 100.0

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS (Phụ lục 4)

Theo thông tin từ các bảng trên, ta thấy khách hàng sử dụng dịch vụ ADSL cho mục đích cơng việc là cao nhất (52,2%), kế đến là sử dụng cho mục đích học tập nghiên cứu (36.1%). Về tỷ lệ giữa người trả lời là nam hoặc nữ khơng có chênh lệch lớn, với 108 người trả lời là nam (52,7%) và 97 người trả lời là nữ (47,3%) cho thấy nhu cầu sử dụng dịch vụ ADSL là khơng có sự chênh lệch lớn giữa nam và nữ. Xét theo độ tuổi, phần lớn người trả lời trong độ tuổi từ 26 đến 35 với 146 người trả lời (tỷ lệ 71,2%), điều này cho thấy lứa tuổi quan tâm sử dụng dịch vụ ADSL ở độ tuổi thanh niên, người đi làm có nhu cầu làm việc và học tập nghiên cứu.

Tóm lại, qua việc xem xét cấu trúc mẫu nghiên cứu theo độ tuổi, mục đích sử dụng và giới tính cho ta thấy đa số những người sử dụng dịch vụ ADSL đều là những người trẻ, năng động, là những người đã đi làm hoặc là học sinh, sinh viên. Họ sử dụng ADSL phục vụ cho công việc hoặc học tập, nghiên cứu. Theo kết quả nghiên cứu về xu hướng sử dụng internet ở Việt Nam của tạp chí Marketer, 40% cư dân mạng nằm ở lứa tuổi 15

đến 34. Cũng theo Marketer, 5% người sử dụng internet dùng trang mạng để theo dõi tin tức, 77% để xem email, 71% để lướt web, 69% để làm việc và học tập, và 66% để giải trí. Như vậy cấu trúc mẫu sử dụng để khảo sát là phù hợp.

4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo và mơ hình đo lƣờng

Nghiên cứu sử dụng cơng cụ Cronbach Alpha để kiểm tra độ tin cậy của từng thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ ADSL, cảm nhận giá cả và sự hài lòng của khách hàng. Sau đó, tồn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần chất lượng dịch vụ ADSL tại thị trường Việt Nam. Quá trình này cũng được thực hiện tương tự cho thang đo khái niệm về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ ADSL. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 2 bằng phương pháp hồi quy bội.

4.2.1. Kiểm định Cronbach Alpha đối với các thang đo

Hệ số Cronbach Alpha được dùng để kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát và những thang đo không phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo là Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein (1994). “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2004; Hồng Thị Phương Thảo & Hoàng Trọng, 2006). Với lĩnh vực dịch vụ ADSL, nghiên cứu này cũng có thể được xem như mới tại Việt Nam, do vậy có thể chấp nhận thang đo với Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Ngoài ra các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến-tổng nhỏ hơn 0.3 cũng bị loại.

Tác giả tổng hợp lại kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo được tính tốn từ SPSS như Bảng 4.4. Bảng này trình bày hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến-tổng nhỏ nhất của các thang đo. Hệ số Cronbach Alpha của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0.7. Do vậy, tất cả các thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước kế tiếp. Một số thang đo có tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0.3, ta xem xét có nên bỏ các biến này ra khỏi thang đo hay không tùy thuộc vào việc biến quan sát này có ý nghĩa về mặt nội dung hay khơng. Xem thêm phụ lục 5.

Đối với thang đo sự tin cậy (Tincay): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.852, nếu bỏ biến quan sát Tincay7 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn tuy nhiên biến Tincay7 có ý nghĩa về mặt nội dung nên ta giữ lại biến Tincay7. Đồng thời hệ số tương quan biến-tổng của thang đo đều cao hơn 0.3.

Đối với thang đo sự phản hồi (Phanhoi): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.855, nếu bỏ biến quan sát Phanhoi3 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn tuy nhiên biến Phanhoi3 có ý nghĩa về mặt nội dung nên ta giữ lại biến Phanhoi3. Đồng thời hệ số tương quan biến-tổng của thang đo đều cao hơn 0.3.

Đối với thang đo sự đảm bảo (Dambao): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.764, nếu bỏ biến quan sát Dambao2 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn, đờng thời hệ số tương quan biến-tổng của biến quan sát Dambao2 nhỏ hơn 0.3 nên ta có thể bỏ biến Dambao2 khỏi thang đo.

Đối với thang đo sự cảm thông (Camthong): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.779, nếu bỏ biến quan sát Camthong3 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn, đờng thời biến này có thể bỏ nếu xét về mặt nội dung nên ta có thể bỏ biến Camthong3 khỏi thang đo.

Đối với thang đo phương tiện hữu hình (Huuhinh): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.784, nếu bỏ biến quan sát Huuhinh5 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn, đờng thời hệ số tương quan biến-tổng của biến quan sát Huuhinh5 nhỏ hơn 0.3 nên ta có thể bỏ biến Huuhinh5 khỏi thang đo.

Đối với thang đo giá cả cảm nhận (Giaca): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.860, nếu bỏ biến quan sát Giaca6 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn tuy nhiên biến Giaca6 có ý nghĩa về mặt nội dung nên ta giữ lại biến Giaca6. Đồng thời hệ số tương quan biến-tổng của thang đo đều cao hơn 0.3.

Đối với thang đo sự hài lòng (Hailong): hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0.784, nếu bỏ biến quan sát Hailong1 sẽ có Cronbach Alpha cao hơn tuy nhiên biến Hailong1 có ý nghĩa về mặt nội dung nên ta giữ lại biến Hailong1. Đồng thời hệ số tương quan biến-tổng của thang đo đều cao hơn 0.3.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo của mơ hình đề nghị của mơ hình đề nghị STT Các nhân tố Số biến quan sát Cronbach Alpha Hệ số tƣơng quan biến- tổng nhỏ nhất

1 Sự tin cậy (Tincay) 7 0.852 0.449

2 Sự phản hồi (Phanhoi) 3 0.855 0.582

3 Sự đảm bảo (Dambao) 5 0.764 0.213

4 Sự cảm thông (Camthong) 7 0.779 0.341

5 Phương tiện hữu hình (Huuhinh)

6 0.784 0.123

6 Giá cả cảm nhận (Giaca) 6 0.86 0.511

7 Sự hài lòng (Hailong) 4 0.784 0.404

Nguồn: Tổng hợp kết quả xử lý số liệu bằng SPSS

4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Ở bước này, toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để giảm bớt hoặc thêm biến và nhóm các biến có mối liên hệ thống kê với nhau, qua đó tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy xem các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau:

- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.4, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.4 sẽ bị loại.

- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. - Hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998).

- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).

Như chúng ta đã biết, KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố khám phá (EFA), EFA thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett nhằm xem xét giả thuyết về mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là hệ số tương quan đơn giữa các nhân tố thành phần và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan trọng và > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.

4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các thành phần của chất lƣợng dịch vụ ADSL và cảm nhận giá cả

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy 34 biến quan sát trong 5 thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ và thành phần giá cả đã bị phân tán thành 7 nhân tố, tại hệ số Eigenvalue bằng 1.138 và phương sai trích được là 73.280%. Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0.4 nên ta không loại biến nào. Như vậy kết quả EFA đã