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