Ký hiệu Câu hỏi các biến quan sát
HL1 1. Anh/chị hồn tồn hài lịng với chất lượng dịch vụ trả lời khách hàng
của Đài 1090
HL2 2. Anh/chị hồn tồn hài lịng với cung cách phục vụ của ĐTV
2.3.5 Phương pháp xử lý số liệu
Phần mềm SPSS 16.0 được dùng để phân tích dữ liệu trong tài liệu này với việc sử dụng các kỹ thuật thống kê như kiểm định các giả thuyết thống kê, phân tích nhân tố, phân tích hồi qui, …
2.3.5.1 Phân tích nhân tố
Với số lượng các biến khá lớn và có mối tương quan với nhau, chúng ta cần giảm số lượng này xuống tới thành một số nhân tố ít hơn mà chúng ta có thể sử dụng được nhưng vẫn có thể đại diện cho phần lớn ý nghĩa các biến thu thập. Các nhân tố này thể hiện được sự liên hệ qua lại giữa các biến và thể hiện sự giải thích của biến đối với các khía cạnh khác nhau của vấn đề. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá EFA: - Điểm dừng trích các yếu tố là nhóm có nhân tố có giá trị Eighenvalues thấp
nhất là 1
- Hệ số KMO (Kaiser Mayer Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05.[5]
- Communality: thể hiện tỉ lệ của các nhân tố phân tích đại diện cho cụ thể một biến nào đó. Giá trị này phải lớn hơn 0.2.[26]
- Tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải có hệ số tải nhân tố > 0,4 - Thang đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50%.[22]
2.3.5.2 Kiểm tra độ tin cậy của các nhóm nhân tố
Sau khi có được các nhóm nhân tố sau phần phân tích nhân tố, chúng ta cần phân tích lại độ tin cậy Cronbach Alpha cho từng nhóm biến thuộc các nhân tố khác nhau. Độ tin cậy Cronbach Alpha phải nằm trong khoảng từ 0.6 đến 1.0 để đảm bảo các biến trong cùng một nhóm nhân tố có tương quan về ý nghĩa [5]. Ngoài ra, với
các thang đo chỉ có 2 biến thì Cronbach Alpha có thể từ 0.5 cũng vẫn được chấp nhận.[35]
2.3.5.3 Phân tích hồi quy đa biến
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
- Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
- Phương trình hồi quy đa biến cho mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu (theo mơ hình lý thuyết):
HAILONG = β0 + β1*KETNOI + β2*TINCAY+ β3*DAPUNG+ β4*DAMBAO +
β5*DONGCAM
Thơng tin các biến trong mơ hình được thể hiện như trong bảng 2.5