khách hàng sử dụng dịch vụ.
Kết quả phân tích nhân tố EFA ở trên sẽ là cơ sở để chúng ta tiến hành phân tích tương quan và phân tích hồi quy bội để kiểm định mối quan hệ ảnh hưởng của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc (Nguyễn Trọng Hoài & cộng sự, 2009). Qua đó sẽ giúp ta xem xét sự tác động của 5 thành phần chất lượng dịch vụ đối với sự thỏa mãn của khách hàng sử dụng dịch vụ di động viễn thông Viettel.
Phương trình tổng quát được xây dựng như sau:
TM = β0 + β1CG + β2 DVGT + β3TT + β4DVKH + β5CTG.
Biến phụ thuộc:
TM: sự thỏa mãn của khách hàng khi sử dụng dịch vụ di động viễn thông
viettel.
Biến độc lập:
DVGT: cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ gia tăng. TT: cảm nhận của khách hàng đối với sự thuận tiện.
DVKH: cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ khách hàng. CTG: cảm nhận của khách hàng đối với cấu trúc giá của dịch vụ. 4.2.3.1. Phân tích tương quan
Việc xem xét ma trận tương quan sẽ cho tác giả biết được mối liên hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu bằng hệ số Pearson Coreficient (kí hiệu là r). Hệ số này dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trị tuyết đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến đến gần 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Khi r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kết quả cho thấy hệ số Pearson của các biến này bằng 0. giá trị này cho thấy rằng các thang đo lường mức độ thỏa mãn của khách hàng sử dụng dịch vụ không có mối liên hệ tuyến tính với nhau với mức ý nghĩa là 1%. Như vậy sẽ không xuất hiện đa cộng tuyến trong hồi quy (Phụ lục 6).
Bên cạnh đó kết quả phân tích tuyến tính cũng cho thấy mức độ tuyến tính giữa từng thang đo với thang đo thỏa mãn, trong đó mối quan hệ tương quan cao nhất là giữa thang đo “ thỏa mãn” và “cấu trúc giá” có r = 0.647. (Phụ lục 6).
4.2.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính
Nếu kết luận được là các biến có liên hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau qua hệ số tương quan r thì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính. Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước gía trị của biến độc lập.
Mô hình tuyến tính bội có dạng:
TM = β0 + β1CG + β2 DVGT + β3TT + β4DVKH + β5 CTG. [*]
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng
dựa trên phương pháp kiểm định gái trị thống kê F và xác định xác xuất tương ứng của giá trị thống kê, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và thống kê thông qua hệ số xác định R2. Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là: Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Khi giá trị của VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính:
Bảng 4.15: Hệ số tương quan giữa chất lượng dịch vụ với sự thỏa mãn của khách hàng.
Thống kê mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
1 .880a .774 .768 .22098 2.063
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả)
Nhìn vào bảng trên, chúng ta thấy rằng hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R Square (hệ số R2 hiệu chỉnh) là 0.768 chứng tỏ mô hình hồi quy [*] phù hợp với tập dữ liệu ở mức 76.8% hay nói cách khác là 76.8% sự biến thiên của biến sự thỏa mãn của khách hàng được giả thích chung bởi 5 biến nêu trên. Đồng thời hệ số Durbin – Watson D = 2.063, hệ số này gần bằng 2, điều này có thể thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Điều này chứng tỏ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập khá chặt chẽ. Tuy nhiên, muốn biết mô hình hồi quy tuyến tính bội [*] có thực sự phù hợp với tậ dữ liệu hay không, chúng ta chúng ta sẽ thực hiện kiểm định độ phù hợp của mô hình (kiểm định F) qua bảng phân tích phương sai.
Bảng 4.16: Hệ số phân tích phương sai giữa chất lượng dịch vụ với sự thỏa mãn của khách hàng (ANOVA) Mô hình Tổng bình phương Số bậc tự do Bình phương trung bình Kiểm định F Mức ý nghĩa Hồi quy 35.544 5 7.109 145.574 .000a Sai số 10.401 213 .049 1 Tổng 45.946 218
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả)
Với mức ý nghĩa quan sát sig = 0.000<0.05 mức độ ý nghĩa của phép kiểm định hay độ tin cậy của kiểm định là 95%, đồng thời kiểm định F có giá trị 145.574, chúng ta có thể hoàn toàn có thể kết luận được rằng mô hình hồi quy bội này phù hợp tốt với tập dữ liệu thu thập được. Nói cách khác, mô hình hồi quy tuyến tính bội [*] có ý nghĩa .
Bảng 4.17: Hệ số hồi quy của các biến chất lượng dịch vụ trong mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Sai số
chuẩn Beta Giá trị t
Mức ý nghĩa
Độ chấp nhận VIF
Hẳng số .312 .129 2.427 .016
Chất lượng cuộc gọi .204 .030 .247 6.821 .000 .808 1.238 Dịch vụ gia tăng .208 .028 .273 7.482 .000 .796 1.257 Sự thuận tiện .142 .025 .220 5.556 .000 .681 1.469 Dịch vụ khách hàng .112 .024 .185 4.682 .000 .681 1.469 1
Cấu trúc giá .259 .026 .362 9.950 .000 .803 1.245
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết quả cho thấy, các hệ số β đều khác 0 và sig <0.05 mức độ ý nghĩa của phép kiểm định hay độ tin cậy của kiểm định là 95%. Đồng thời tất cả các giá trị VIF đều <10, hiện tượng đa công tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không
đáng kể đến mô hình. Chứng tỏ các thành phần của chất lượng dịch vụ đều ảnh hưởng và tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng khi sử dụng dịch vụ.
Từ kết quả trên, 5 yếu tố được ghi nhận lần lượt theo chuẩn hóa β như sau:
- Chất lượng cuộc gọi: β1 = 0.204
- Dịch vụ gia tăng : β2 = 0.208
- Sự thuận tiện : β3 = 0.142
- Dịch vụ khách hàng: β4 = 0.112
- Cấu trúc giá: β5 = 0.259
Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy các hệ số hồi quy đều dương chứng tỏ sự thỏa mãn của khách hàng đều tỷ lệ thuận với các nhân tố chất lượng cuộc gọi; dịch vụ gia tăng; sự thuận tiện; dịch vụ khách hàng; cấu trúc giá.
Cụ thể so sánh giá trị B cho thấy , với mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp như sau:
Cấu trúc giá là quan trọng nhất tác động lớn đến sự thỏa mãn của khách hàng (B = 0.259).Tức là mỗi đơn vị (chưa chuẩn hóa) thay đổi trong giá cả trong khi các yếu tố khác không đổi) thì sự thỏa mãn của khách hàng sẽ thay đổi là 0.259 đơn vị. Như vậy giả thuyết H5 chúng ta đưa ra ở trên là được chấp nhận. khách hàng đánh giá độ phù hợp giá cả càng cao thì sẽ làm gia tăng mức độ thỏa mãn của họ.
Dịch vụ gia tăng là yếu tố tác động cũng tương đối lớn sự thỏa mãn của
khách hàng (B = 0.208).Tức là khi “dịch vụ gia tăng” thay đổi 1 đơn vị thì sự thỏa
mãn của khách hàng cũng thay đổi 0.208 đơn vị khi không có sự thay đổi của các nhân tố còn lại. Như vậy giả thuyết H2 chúng ta đưa ra ở trên là được chấp nhận. khách hàng đánh giá độ phù hợp dịch vụ gia tăng càng cao thì sẽ làm gia tăng mức độ thỏa mãn của họ.
Với B = 0.204 thì nhân tố Chất lượng cuộc gọi cũng tác động không kém đến
sự thỏa mãn của khách hàng. Cụ thể là khi loại trừ sự ảnh hưởng của các nhân tố khác thì khi nhân tố “Chất lượng cuộc gọi” thay đổi 1 đơn vị (chưa chuẩn hóa) thì
chúng ta đưa ra ở trên là được chấp nhận. khách hàng đánh giá độ phù hợp dịch vụ gia tăng càng cao thì sẽ làm gia tăng mức độ thỏa mãn của họ.
Sự thuận tiện là một trong hai thành phần chất lượng tác động tưởng đối nhỏ
đến sự thỏa mãn của khách hàng (B = 0.142, khi “sự thuận tiện” thay đổi 1 đơn vị
thì dẫn đến sự thay đổi của sự thỏa mãn là 0.142 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác vẫn giữ nguyên. Như vậy giả thuyết H3 chúng ta đưa ra ở trên là được chấp nhận. khách hàng đánh giá độ phù hợp dịch vụ gia tăng càng cao thì sẽ làm gia tăng mức độ thỏa mãn của họ.
Đối với khách hàng là sinh viên thì nhân tố “Dịch vụ khách hàng” tác động nhỏ nhất đến sự thỏa mãn của khách hàng so với các thành phần chất lượng còn lại. Tức là khi “dịch vụ khách hàng” thay đổi 1 đơn vị thì sự thỏa mãn thay đổi 0.112 đơn vị trong khi không có sự ảnh hưởng của các nhân tố khác. .Như vậy giả thuyết H4 chúng ta đưa ra ở trên là được chấp nhận. khách hàng đánh giá độ phù hợp dịch vụ gia tăng càng cao thì sẽ làm gia tăng mức độ thỏa mãn của họ.
Thông thường, chất lượng của một sản phẩm hay dịch vụ thường được đánh giá cả trước và sau khi mua. Nhưng trong trường hợp này chất lượng dịch vụ được đánh giá trong xuyên suốt quá trình sử dụng dịch vụ của khách hàng. Chất lượng dịch vụ đã tác động mạnh đến sự thỏa mãn của khách hàng sử dụng dịch vụ và cụ thể là dịch vụ di động thông Viettel.
4.2.4. Phân tích phương sai và kiểm định sâu (ANOVA)
Trong những phần trên chúng ta đã phân tích các thành phần chất lượng dịch vụ tác động vào sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông di động Viettel và mức độ cảm nhận của khách hàng đến các yếu tố này. Nhưng mức độ cảm nhận của các yếu tố này có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng khi họ phân chia theo giới tính, thời gian sử dụng, trình độ học vấn, loại hình dịch vụ thuê bao.
Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các biến kiểm soát trên đến sự thỏa mãn của khách hàng sử dụng dịch vụ mà kết quả đã hồi quy ở trên. Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp so sánh giá trị trung bình giữa các nhóm. Những kết quả kiểm
định của ANOVA (kiểm định Bonferroni) có giá trị <0.05 thể hiện có sự khác nhau giữa các nhóm biến phân loại.
Phương pháp kiểm định sâu ANOVA được sử dụng khi mẫu có phân phối chuẩn nên ta giả định mẫu có phân phối chuẩn
Trong SPSS thì p – value là sig (viết tắt của Observed Significance level: là mức ý nghĩa quan sát). Từ quy tắc p- value ta có thể đưa ra giả thuyết sau:
- Chấp nhận H0 nếu sig >α (mức ý nghĩa α ) Bác bỏ H0 nếu sig < α
Trên cơ sở phương pháp thực hiện ta có các giả thuyết như sau:
Giới tính: (H0 )Không có sự khác biệt giữa giới tính nam và giới tính nữ của khách hàng trong việc đánh giá chất lượng dịch vụ. (1) “chất lượng cuộc gọi; (2) dịch vụ gia tăng; (3) sự thuận tiện; (4) dịch vụ khách hàng; (5)cấu trúc giá.
Thời gian sử dụng: (H0) không có sự khác biệt thời gian sử dụng ngắn hay dài của khách hàng trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc các thang đo (1) “chất lượng cuộc gọi; (2) dịch vụ gia tăng; (3) sự thuận tiện; (4) dịch vụ khách hàng; (5)cấu trúc giá.
Trình độ học vấn : (H0 ) không có sự khác biệt trong các nhóm trình độ học vấn của khách hàng trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc các thang đo (1) “chất lượng cuộc gọi; (2) dịch vụ gia tăng; (3) sự thuận tiện; (4) dịch vụ khách hàng; (5)cấu trúc giá.
Loại hình dịch vụ thuê bao: (H0 ) không có sự khác biệt giữa giới tính nam và giới tính nữ của khách hàng trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc các thang đo (1) “chất lượng cuộc gọi; (2) dịch vụ gia tăng; (3) sự thuận tiện; (4) dịch vụ khách hàng; (5)cấu trúc giá.
Qua kết quả phân tích phương sai (Phụ lục 8) ta có kết quả dựa vào Sig. của bảng ANOVA và mức quan sát 0.05 (là mức ý nghĩa với độ tin cậy của phép kiểm định là 95%), ta kết luận không có sự khác biệt giữa đánh giá sự thỏa mãn của khách hàng theo : giới tính, trình độ học vấn vì Sig. của các thang đo trong mô hình đều lớn hơn 0.05.
Bên cạnh đó ta cũng thấy có sự khác biệt khi đánh giá sự thỏa mãn của khách hàng theo: thời gian sử dụng và loại hình thuê bao được thể hiện qua những bảng kết quả sau:
Bảng 4.18: Bảng phân tích ANOVA theo “ Thời gian sử dụng”
ANOVA
Nguồn biến thiên
Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) Khác biệt giữa các nhóm 1.356 3 .452 1.473 .223 Khác biệt trong nội bộ
nhóm
65.957 215 .307 CG
Tổng số 67.312 218
Khác biệt giữa các nhóm 2.109 3 .703 1.947 .123 Khác biệt trong nội bộ
nhóm
77.631 215 .361 DVGT
Tổng số 79.739 218
Khác biệt giữa các nhóm 5.113 3 1.704 3.479 .017
Khác biệt trong nội bộ nhóm
105.332 215 .490 TT
Tổng số 110.445 218
Khác biệt giữa các nhóm 1.571 3 .524 1.281 .282 Khác biệt trong nội bộ
nhóm
87.850 215 .409 CTG
Tổng số 89.420 218
Khác biệt giữa các nhóm 3.840 3 1.280 2.250 .083 Khác biệt trong nội bộ
nhóm
122.285 215 .569 DVKH
Tổng số 126.125 218
Bảng kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm “Thời gian sử dụng” khác nhau trong đánh giá từng tiêu chí của mỗi thang đo trong mô hình nghiên cứu sự thỏa mãn khách hàng (Sig <0.05).
Tiêu chí “Sự thuận tiện (Sig = 0.017 <0.05). Ta tiến hành phân tích sâu ANOVA để xác định chỗ khác biệt.
Bảng 4.19: Bảng phân tích sâu ANOVA theo “ Thời gian sử dụng”
Multiple Comparisons Dunnett t (2-sided)
95% Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình (I) Thời gian sử
dụng (J) Thời gian sử dụng Khác biệt trung bình (I-J) Sai số chuẩn Mức ý nghĩa Giới hạn trên Giới hạn dưới Dưới 1 năm Trên 4 năm -.40788 .22599 .190 -.9479 .1322 Từ 1 năm đến 2
năm Trên 4 năm -.39519
*
.13389 .010 -.7152 -.0752
Từ 3 đến 4 năm Trên 4 năm -.11444 .10943 .626 -.3760 .1471
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết quả trên cho thấy có sự khác biệt giữa những khách hàng đã sử dụng mạng di động Viettel từ 1 đến 2 năm với những khách hàng đã sử dụng trên 4 năm, hai nhóm này có cách đánh giá về mức độ sự thỏa mãn của họ về “Sự thuận tiện” một trong những thành phần của chất lượng dịch vụ (Sig <0.05 – mức ý nghĩa cho kiểm định này).
Bảng 4.20: Bảng phân tích ANOVA theo “ Loại hình dịch vụ thuê bao”.
ANOVA
Sum of Squares df Mean
Square F Sig. Khác biệt giữa các nhóm .181 1 .181 .584 .445 Khác biệt trong nội bộ nhóm 67.131 217 .309 CG Tổng số 67.312 218 Khác biệt giữa các nhóm .002 1 .002 .005 .945 Khác biệt trong nội bộ nhóm 79.737 217 .367 DVGT Tổng số 79.739 218 Khác biệt giữa các nhóm .391 1 .391 .770 .381 Khác biệt trong nội bộ nhóm 110.054 217 .507 TT Tổng số 110.445 218 Khác biệt giữa các nhóm 3.267 1 3.267 5.771 .017 Khác biệt trong nội bộ nhóm 122.858 217 .566 DVKH Tổng số 126.125 218 Khác biệt giữa các nhóm .104 1 .104 .254 .615 Khác biệt trong nội bộ nhóm 89.316 217 .412 CTG Tổng số 89.420 218
Nhìn vào bảng kết quả ở trên cho thấy có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn đối với một trong những thành phần của chất lượng dịch vụ là “Dịch vụ khách hàng” giữa nhóm khách hàng sử dụng “Loại hình thuê bao” khác nhau (Sig = 0.017 <0.05).
4.3. BÀN LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy sự cảm nhận tích cực của khách hàng về chất lượng của dịch vụ viễn thông di động là yếu tố có ảnh hưởng quan