.5 Ma trận các nhân tố trong kết quả xoay EFA

Một phần của tài liệu Trần Thị Phương Nhi _ K51A KDTM (Trang 54)

Component

1 2 3 4 5 6

SHD1 Có nhiều chương trình

khuyễn mãi 0,864

SHD2 Thường xuyên tổ chứ

nhiều chương trình truyền thơng 0,850 hấp dẫn, lơi cuốn

SHD3 Dễ dang tìm kiếm các

thông tin về dịch vụ 0,826 SHD5 Mức độ khuyến mãi di ễn

ra thường xuyên 0,812

SHD4 Nhiều chương trìnhư

đãi cho sinh viên 0,539

CP1 Có nhiều gói cước phù hợp

với sinh viên 0,890

CP3 Phí hịa mạng hấp dẫn 0,888 CP2 Tính giá cước chính xác, rõ

ràng 0,866

CP4 Giá cước Internet nhiều lự

chọn 0,708

CLM2 Kết nối mạng nhanh

CLM1 Chất lượng cuộc gọi rõ ràng

CLM4 Thơng tin trao đ ổi tồn và độ bảo mật cao

CLM3 Mạng phủ sóng rộng, liên lạc mọi lúc mọi nơi

UTTH3 Công ty cung cấp dịch vụ hìnhảnh tốt trên thị trường UTTH1 Cơng ty cung cấp dịch vụ có quy mơ lớn

UTTH2 Công ty cung cấp dịch vụ có uy tín trên thị trường GTGT1 Thường xuyên cập nhật các dịch vụ GTGT mới GTGT2 Đăng kí sử dụng dịc h vụ gia tăng dễ dàng GTGT3 Các dịch vụ đa dạng,tiện ích

GTGT4 Tạo ra nhiều giá trị cộng thêm cho khách hàng CLPV2 Các vấn đề được giải quyết nhanh chóng

CLPV3 Quầy giao dịch thuận tiện, rộng khắp

CLPV1 Thái độ nhân viên thân thiện, chu đáo

CLPV4 Kết nối với tổng đài giải đáp nhanh chóng 0,820 0,807 0,789 0,889 0,833 0,820 0,891 0,855 0,853 0,703 0,859 0,810 0,653 0,624 Giá trịEigenvalue 5,639 3,773 2,723 2,556 1,951 1,657 Tổng phương sai trích 76,248% (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Kết quả: Có 6 nhân tố được trích từ thang đó, các nhân tố này đều có giá trị Eigenvalue>1, so với mơ hình banđầu do tác giả đưa ra thì mơ hình vẫn bao gồm 6 nhân tố,. Tổng phương sai trích bằng 76,248% (>50%) nên việc phân tích nhân tố là thích hợp.

0,745 245,608 3 0,000 df Sig. Bartlett's Test of Sphericity

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square

2.3.3.2.Đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các biến phụ thuộc

Kết quả phân tích EFA ở bảng 4.6 cho thấy chỉ số KMO = 0,745 > 0,5 và kết quả kiểm định Bartlet’s Test là 245.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu, dữ liệu dùng để phân tích EFA là hồn toàn hợp lý

Bảng 2.6 Kiểm định KMO và Bartlet’s Test của biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Tại mức giá trị Eigenvalue = 2,475> 1, bảng 2.7 cho ta thấy 3 biến quan sát sẽ được phân vào duy nhất 1 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 82,504> 50%. Điều này cho thấy nhân tố này có thể giải thích được 82,5% biến thiên của dữ liệu. Kết quả này phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá của phương pháp phân tích nhân tố. Vì thế kết quả EFA là đáng tin cậy và có thể sử dụng cho phân tích hồi quy ở bước theo.

Bảng 2.7 Tổng phương sai trích biến phụ thuộc

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.475 82,504 82,504 2,475 82,504 82,504 2 .301 10,021 92,525 3 .224 7,475 100,000 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Bảng 2.8 Ma trận nhân tố biến phụ thuộc Component Matrixa

Component 1 QĐ3 Anh/ chị sẽ giới thiệu mạng điện thoại di động đang sử dụng cho

những người khác

QĐ2 Anh/chị vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ mạng điện thoại di động mìnhđang sử dụng

QĐ1 Anh/chị hồn tồn hài lịng với chất lượng dịch vụ mạng điện thoại di động đang sử dụng 0,920 0,912 0,893 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

2.3.4Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên Đ ại học Huế về mạng điện thoại di động

Để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm là 5% sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (còn gọi là oneway anova)

Giả thuyết

Levene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay khơng giữa các nhóm Ho: “Phương sai bằng nhau”

Sig <= 0.05: bác bỏ Ho, tiếp tục phân tích Robust Test

Sig >0.05: chấp nhận Ho,đủ điều kiện để phân tích tiếp anova ANOVA test: Kiểm định anova

Ho: “Trung bình bằng nhau”

Sig <=0.05: bác bỏ Ho ->đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

Robust Test: Kiểm định anova Ho: “Trung bình bằng nhau”

Sig <=0.05: bác bỏ Ho ->đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc

(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân

) 2.3.4.1. Kiểm định vềthời gian sử dụng

Bảng 2.9 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo thời gian sử dụng

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Chi phí sử dụng 1,303 2 137 0,275

Chất lượng phục vụ 7,055 2 137 0,001

Chất lượng mạng 14,593 2 137 0,000

Giá trị gia tăng 0,326 2 137 0,722

Sự hấp dẫn 2,592 2 137 0,079

Uy tín thương hiệu 0,510 2 137 0,602

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Xét về sự khác biệt về thời gian sử dụng đến các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên Đại học Huế về mạng điện thoại di động. Kết quả kiểm định Anova từ nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng

của sinh viên Đại học Huế về mạng điện thoại di động được đánh giá bởi khách hàng thuộc các nhóm thời gian sử dụng khác nhau.

Trong kiểm định thống kê Levene theo thời gian sử dụng mạng điện thoại di động, nhóm nhân tố “Chi phí sử dụng”, “Giá trị gia tăng”, “Sự hấp dẫn “, “Uy tín thương hiệu” có kết quả Sig. > 0,05 nênở độ tin cậy 95% chấp nhận giả thuyết H0 “ phương sai bằng nhau”. Vì vậy có thể sử dụng phân tích phương sai Anovaở bảng tiếp theo.

Ngược lại, nhóm “Chất lượng phục vụ” và “Chất lượng mạng” có kết quả Sig.< 0,05, bác bỏ H0 “phương sai bằng nhau”. Vì vậy, khơng thể sử dụng kết quả phân tích phương sai ANOVA mà sử dụng kết quả bảng Robust Test.

Bảng 2.10 Kết quả Anova về thời gian sử dụng

Sig.

Chi phí sử dụng 0,009

Giá trị gia tăng 0,040

Sự hấp dẫn 0,173

Uy tín thương hiệu 0,872

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Trong kiểm định Anova, nhóm “Chi phí sử dụng” và nhóm “Giá trị gia tăng” có giá trị Sig. < 0,05, vì vậy, bác bỏ H0, cho thấy có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm thời gian sử dụng khác nhau.

Đồng thời, nhóm “Sự hấp dẫn” và “Uy tín thương hiệu” có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm thời gian sử dụng khác nhau.

Bảng 2.11 Kết quả Robust về thời gian sử dụng

Sig.

Chất lượng phục vụ 0,01

Chất lượng mạng 0,871

Trong kiểm định Robust, nhóm “Chất lượng phục vụ “ có giá trị Sig. < 0,05, vì vậy, bác bỏ H0, cho thấy có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm thời gian sử dụng khác nhau.

Đồng thời, nhóm “Chất lượng mạng” có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm thời gian sử dụng khác nhau.

2.3.4.2 Kiểm định vềloại hình th bao sử dụng

Bảng 2.12 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo loại hình thuê bao

Thống kê

Levene df1 df2 Sig.

Chi phí 3.355 2 137 .038

Chất lượng phục vụ 2.558 2 137 .081

Chất lượng mạng 12.069 2 137 .000

Giá trị gia tăng 2.578 2 137 .080

Sự hấp dẫn 2.820 2 137 .063

Uy tín thương hiệu 4.613 2 137 .012

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Trong kiểm định thống kê Levene theo loại hình thuê bao sử dụng mạng điện thoại di động, nhóm nhân tố “Chất lượng phục vụ”, “Giá trị gia tăng” và “Sự hấp dẫn” có kết quả Sig. > 0,05 nênở độ tin cậy 95% chấp nhận giả thuyết H0 “ phương sai bằng nhau”. Vì vậy có thể sử dụng phân tích phương sai Anovaở bảng tiếp theo.

Ngược lại, nhóm “Chi phí sử dụng”, “Chất lượng mạng”, “Uy tín thương hiệu “ có kết quả Sig.< 0,05, bác bỏ H0 “phương sai bằng nhau”. Vì vậy, khơng thể sử dụng kết quả phân tích phương sai ANOVA mà sử dụng kết quả bảng Robust Test.

Bảng 2.13 Kết quả Anova vềloại hình thuê bao

Sig.

Chất lượng phục vụ 0,659

Giá trị gia tăng 0,760

Kết quả cho thấy cả ba nhóm “Chất lượng phục vụ”, “Giá trị gia tăng” và “Sự hấp dẫn” đều có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm loại hình th bao khác nhau.

Bảng 2.14 Kết quả Robust vềloại hình thuê bao

Sig.

Chi phí sử dụng 0,01

Chất lượng mạng .

Chi phí sử dụng 0,036

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Trong kiểm định Robust, nhóm nhân tố “Chi phí sử dụng “ và “Chi phí sử dụng” có giá trị Sig. < 0,05, vì vậy, bác bỏ H0, cho thấy có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm loại hình th bao khác nhau.

Mặc khác, bảng kết quả cũng cho thấy nhóm “chất lượng mạng” khơng hiện ra kết quả sig, lý do là biến định tính “ loại hình th bao” có một số giá trị khơng có số lượng trả lời đủ lớn để xem xét sự khác biệt trung bình. Tức là, một số giá trị trong “ loại hình th bao” khảo sát về nhóm “chất lượng mạng” này khơng có số lượng quan sát (hay số lượng quan sát bằng 0).Tiến hành loại bỏ nhóm nhân tố “chất lượng mạng”, chỉ xem xét 5 nhóm nhân tố cịn lại là Chi phí sử dụng, Chất lượng phục vụ, Giá trị gia tăng, Sự hấp dẫn và Uy tín thương hiệu.

2.3.4.3 Kiểm định về chi phí sử dụng dịch vụ mỗi tháng

Bảng 2.15 Kiểm tra tính đồng nhất các phương sai theo chi phí sử dụng tối thiểu

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Chi phí 3,108 3 136 0,029

Chất lượng phục vụ 2,743 3 136 0,046

Chất lượng mạng 8,964 3 136 0,000

Giá trị gia tăng 2,714 3 136 0,047

Sự hấp dẫn 5,801 3 136 0,001

Uy tín thương hiệu 3,708 3 136 0,013

Trong kiểm định thống kê Levene theo chi phí sử dụng tối thiểu mỗi tháng mạng điện thoại di động, tất cả 6 nhóm nhân tố đều có kết quả Sig. < 0,05 nênở độ tin cậy 95% bác bỏ giả thuyết H0 “ phương sai bằng nhau”. Vì vậy sử dụng phân tích phương sai Robust Testở bảng tiếp theo.

Bảng 2.16 Kết quả Robust vềchi phí sử dụng tối thiểu mỗi tháng

Sig.

Chi phí 0,173

Chất lượng phục vụ 0,029

Chất lượng mạng 0,000

Giá trị gia tăng 0,251

Sự hấp dẫn 0,000

Uy tín thương hiệu 0,010

(Nguồn: Xử lý sốliệu SPSS)

Trong kiểm định Robust, nhóm “Chất lượng phục vụ “, “Chất lượng mạng”, “Sự hấp dẫn “, “Uy tín thương hiệu “ có giá trị Sig. < 0,05, vì vậy, bác bỏ H0, cho thấy có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viênĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm có chi phí sử dụng tối thiểu mỗi tháng khác nhau.

Đồng thời, nhóm “Chi phí sử dụng” và nhóm “Giá trị gia tăng” có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởngđến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm có chi phí sử dụng tối thiểu mỗi tháng khác nhau.

2.3.3.4 Kiểm định vềhoạt động sử dụng chính

Bảng 2.17 Kiểm tra tính đồng nhất các phương sai theo hoạt động sử dụng chính

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Chi phí 0,555 3 136 0,646

Chất lượng phục vụ 1,596 3 136 0,193

Chất lượng mạng 2,116 3 136 0,101

Giá trị gia tang 2,268 3 136 0,083

Sự hấp dẫn 2,386 3 136 0,072

Uy tín thương hiệu 2,290 3 136 0,081

Trong kiểm định thống kê Levene theo hoạt động sử dụng chính mạng điện thoại di động, cả 6 nhóm nhân tố bao gồm nhóm nhân tố “Chi phí sử dụng”, “Chất lượng phục vụ”, “Chất lượng mạng”, “Giá trị gia tăng”, “Sự hấp dẫn “, “Uy tín thương hiệu” đều có kết quả Sig. > 0,05 nênở độ tin cậy 95% chấp nhận giả thuyết H0 “ phương sai bằng nhau”. Vì vậy có thể sử dụng phân tích phương sai Anovaở bảng tiếp theo.

Bảng 2.18 Kết quả Anova vềhoạt động sử dụng chính

Sig.

Chi phí sử dụng 0,351

Chất lượng phục vụ 0,917

Chất lượng mạng 0,545

Giá trị gia tang 0,792

Sự hấp dẫn 0,661

Uy tín thương hiệu 0,826

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Kết quả cho thấy cả 6 nhóm nhân tố“Chi phí sử dụng”, “Chất lượng phục vụ”, “Chất lượng mạng”, “Giá trị gia tăng”, “Sự hấp dẫn “, “Uy tín thương hiệu” đều có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm hoạt động sử dụng chính mạng điện thoại di động.

2.3.4.5 Kiểm định vềgiới tính

Bảng 2.19 Kiểm tra tính đồng nhất các phương sai theo giới tính

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Chi phí sử dụng 14.128 1 138 0,000

Chất lượng phục vụ 0,100 1 138 0,752

Chất lượng mạng 0,010 1 138 0,921

Giá trị gia tang 1,012 1 138 0,316

Sự hấp dẫn 2,762 1 138 0,099

Uy tín thương hiệu 0,689 1 138 0,408

Trong kiểm định thống kê Levene theo giới tính, nhóm nhân tố “Chất lượng phục vụ”, “Chất lượng mạng “, “Giá trị gia tăng”, “Sự hấp dẫn” và “Uy tín thương hiệu” có kết quả Sig. > 0,05 nênở độ tin cậy 95% chấp nhận giả thuyết H0 “ phương sai bằng nhau”. Vì vậy có thể sử dụng phân tích phương sai Anovaở bảng tiếp theo.

Ngược lại, nhóm “Chi phí sử dụng” có kết quả Sig.< 0,05, bác bỏ H0 “phương sai bằng nhau”. Vì vậy, khơng thể sử dụng kết quả phân tích phương sai ANOVA mà sử dụng kết quả bảng Robust Test.

Bảng 2.20 Kết quả Anova về giới tính

Sig.

Chất lượng phục vụ 0,545

Chất lượng mạng 0,000

Giá trị gia tang 0,010

Sự hấp dẫn 0,230

Uy tín thương hiệu 0,000

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Trong kiểm định Anova, nhóm “Chất lượng mạng” , nhóm “Giá trị gia tăng” và “Uy tín thương hiệu” có giá trị Sig. < 0,05, vì vậy, bác bỏ H0, cho thấy có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm giới tính khác nhau.

Đồng thời, nhóm “ Chất lượng phục vụ” và “Sự hấp dẫn” có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm giới tính khác nhau.

Bảng 2.21 Kết quả Robust vềgiới tính

Sig.

Chi phí sử dụng 0,867

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Kết quả bảng 2.21 cho thấy nhóm “Chi phí sử dụng” có giá trị Sig. > 0,05, vì vậy, chấp nhận H0, cho thấy khơng có sự khác biệt về các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên ĐHH về mạng điện thoại di động giữa những nhóm giới tính khác nhau.

2.3.5Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự h ài lòng mạng điện thoại di

động của sinh viên Đ ại học H uế

2.3.5.1.Kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

Trước khi phân tích hồi qui bội, cần phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến.

Bảng 2.22 Ma trận hệ số tương quan Pearson

QĐ CP CLPV CLM GTGT SHD UTTH Pearson Correlation 1 0,425** 0,385** 0,237** 0,437** 0,613** 0,443** QĐ Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,005 0,000 0,000 0,000 N 140 140 140 140 140 140 140 Pearson CP Correlation .425** 1 0,147 0,305** 0,029 0,226** 0,289** Sig. (2-tailed) .000 0,084 0,000 0,733 0,007 0,001 N 140 140 140 140 140 140 140 Pearson CLPV Correlation .385** 0,147 1 0,409** 0,070 0,299** 0,278** Sig. (2-tailed) 0,000 0,084 0,000 0,410 0,000 0,001 N 140 140 140 140 140 140 140 Pearson CLM Correlation 0,237** 0,305** 0,409** 1 -0,049 0,217** 0,377** Sig. (2-tailed) 0,005 0,000 0,000 0,563 0,010 0,000 N 140 140 140 140 140 140 140 Pearson GTGT Correlation 0,437** 0,029 0,070 -0,049 1 0,373** 0,092 Sig. (2-tailed) 0,000 0,733 0,410 0,563 0,000 0,280 N 140 140 140 140 140 140 140 Pearson SHD Correlation 0,613** 0,226** 0,299** 0,217** 0,373** 1 0,582** Sig. (2-tailed) 0,000 0,007 0,000 0,010 0,000 0,000

Một phần của tài liệu Trần Thị Phương Nhi _ K51A KDTM (Trang 54)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(99 trang)
w