PHẦN I : MỞ ĐẦU
PHẦN II NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
2.2 Đánh giá sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ 4G của Vinaphone
2.2.3 Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
2.2.3.1 Phân tích nhân tốkhám phá EFA các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng
Phương pháp EFA được sửdụng rộng rãi trong nghiên cứu để đo lường sơ bộcác
thang đo lường. Khi phân tích nhân tốkhám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm
đến một sốtiêu chí sau:
_ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Là mộtchỉ số dùng để xemxét sựthích hợp củaphân tích nhân tố. Trị sốcủaKMO lớn (giữa0,5 và 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhưtrị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả
_ Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét ma trận
tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan
giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có Sig < 0,05, chúng ta từ chối giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Ðình Thọ, 2011). Hệ số tải nhân tố (factor loading) >0,5. Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại (NguyễnÐình Thọ,2011).
Kiểm định KMO
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định KMO – Bartlett đối với biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,820
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1044,060
Df 231
Sig. 000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy hệsốKMO khá cao (= 0,820> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig.= 0) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Ma trận xoay nhân tố
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA cho thấy có 5 nhân tố được rút ra từ22 biến quan sát được rút ra theo tiêu chuẩn Eigenvalue = 2,100 lớn hớn 1. Tổng phương sai trích (Cumulative %) = 61,472% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu, cho biết 5 nhân tố này giải thích được 61,72% biến thiên của dữ liệu
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax, xoay nguyên góc các nhân tố đểtối thiểu hoá số lượng các quan sát có hệsốlớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả nănggiải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũngsẽ loại bỏcác quan sát có hệsốtải nhân tốnhỏ hơn0,5 ra khỏi mơ hình. Chỉ những quan sát có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 mới được sửdụng đểgiải thích một nhân tố nào đó. Kết quảcó bảng hệsốtải nhân tố tương ứng với các quan sát như sau:
Bảng 2.9: Ma trận xoay nhân tố và kiểm định KMO and Bartlett's Test các thành phần thang đo sự hài lòng
STT Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 1 CLDV4 0,806 2 CLDV6 0,775 3 CLDV5 0,758 4 CLDV3 0,738 5 CLDV1 0,727 6 CLDV7 0,700 7 CLDV2 0,698 8 GC2 0,839 9 GC4 0,750 10 GC3 0,750 11 GC1 0,641 12 KM3 0,809 13 KM2 0,760 14 KM4 0,697 15 KM1 0,670 16 HA4 0,766 17 HA3 0,733 18 HA2 0,677 19 HA1 0,674 20 CLSP3 0,774 21 CLSP2 0,772 22 CLSP1 0,768
Dựa vào bảng 2.10 cho thấy tất cả các nhân tố đều có hệsốFactor loading >0,5,
điều này giải thích được rằng nhân tốvà biến quan sát có liên quan chặt chẽvới nhau. Sau khi xoay nhân tố, đã có sựthay đổicác biếntrong các nhóm vàđược đặtlại
tên như sau:
_ Nhân tố thứ nhất được rút ra có Eigenvalue = 6,050 . Nhân tố này giải thích
được 27,5 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến CLDV4.Cửa hàng, trung tâm giao dịch lấy lợi ích của khách hàng làm tâm niệm (Factor loading = 0,806), CLDV6. Nhân viên giải thích rõ về việc đảm bảo chất lượng sau khi sửdụng dịch vụ 4G tại Vinaphone (Factor loading = 0,775), CLDV5.Nhân viên giải thích chi tiết về
các gói cước 4G và các chi phí phát sinh nếu có (Factor loading = 0,758), CLDV3.
Khách hàng cảm thấy tin tưởng vào chất lượng các sản phẩm về dịch vụ 4G Vinaphone (Factor loading = 0,738), CLDV1. Nhân viên luôn tỏra lịch sự, nhã nhặn, thực hiện đúng 8 cam kết với khách hàng (Factor loading = 0,727), CLDV7. Cửa hàng, TTGD thực hiện dịch vụcam kết đúng ngay từlần đầu (Factor loading = 0,700), CLDV2. Luôn nhận được các chương trình chăm sóc khuyến mãi của Vinaphone (Factor loading = 0,698) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 1 (F1): Chất lượng
dịch vụ.Nhân tố này được tạo thành từ các biến: CLDV4, CLDV6, CLDV5, CLDV3, CLDV1, CLDV7, CLDV2.
_ Nhân tố thứ hai được rút ra có Eigenvalue = 2,425. Nhân tố này giải thích
được 11,021 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến: GC2. Hố đơn tính cước, trừphí rõ ràng, chính xác (Factor loading = 0,839), GC4. Mức giá cước cho các gói dịch vụ 4G hợp lý (Factor loading = 0,750), GC3. Hình thức thanh tốn linh hoạt, dễdàng, thuận tiện cho khách hàng (Factor loading = 0,750), GC1. Giá cả dịch vụ 4G phù hợp với chất lượng (Factor loading = 0,641), nên có thể đặt tên là Nhóm
nhân tố 2 (F2): Giá cả dịch vụ. Nhân tố nàyđược tạo thành từ các biến: GC2, GC4,
GC3, GC1.
_ Nhân tốthứba được rút ra cóEigenvalue = 1,917 . Nhân tốnày giải thích được 8,714 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến: KM3.Vinaphone có nhiều chương trình quảng cáo về dịch vụ 4G (Factor loading = 0,809), KM2.Các
0,760), KM4. Các chương trình quảng cáo về dịch vụ 4G để lại ấn tượng cho khách
hàng (Factor loading = 0,697), KM1.Vinaphone thường xuyên có các chương trình khuyến mãi cho dịch vụ4G (Factor loading = 0,670) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân
tố 3 (F3): Khuyến mãi, quảng cảo. Nhân tố này được tạo thành từ các biến: KM3,
KM2, KM4, KM1.
_ Nhân tốthứ tư được rút ra có Eigenvalue = 1,750 . Nhân tốnày giải thích được 7,954 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến HA4.Thương hiệu 4G
Vinaphone để lại hình ảnh đẹp trong tâm trí khách hàng (Factor loading = 0,766),
HA3. Vinaphone là một trong những nhà cung cấp dịch vụ 4G hàng đầu (Factor loading = 0,733), HA2.Thương hiệu Vinaphone rất đáng tin cậy (Factor loading = 0,677), HA1.4G Vinaphone có dịch vụ đa dạng (Factor loading = 0,674) nên có thể
đặt tên là Nhóm nhân tố 4 (F4): Hìnhảnh thương hiệu. Nhân tố này được tạothành từ các biến: HA4, HA3, HA2, HA1.
_ Nhân tố thứ năm được rút ra có Eigenvalue = 1,382 . Nhân tố này giải thích
được 6,283 % biến động dữliệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến CLSP3.Thời gian kết nối nhanh (Factor loading = 0,774), CLSP2.Chất lượng phủ sóng rộng (Factor loading = 0,772), CLSP1.Thời gian kết nối nhanh (Factor loading = 0,768) nên có thể
đặt tên là Nhóm nhân tố 5 (F5): Chất lượng sản phẩm. Nhân tố này được tạo thành
từ các biến: CLSP3, CLSP2. CLSP1.
2.2.3.2 Phân tích nhân tốkhám phá các biến cấu thành sựhài lịng
Thang đo giá trị cảm nhận gồm 3 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach’s Alpha. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm
định lại mức độhội tụcủa các biến quan sát.
Bảng2.10: Kiểm định KMO & Bartlett’s
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,680
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 80,267
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Kiểm định KMO và Bartlett’sTest trong phân tích nhân tốcho thấy hệsốKMO = 0,680 (> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig.= 0) cho thấy phân tích nhân tốEFA khá thích hợp.
Ma trận xoay nhân tố
Bảng 2.11: Ma trận xoay nhân tố đối với nhân tố sự hài lòng
Ma trận nhân tố Thành phần 1 HL1 0,834 HL2 0,812 HL3 0,856 Eigenvalues 1,968 Cumulative % 65,610
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Với phương pháp rút trích nhân tố Principal Components và phép quay Varimax
đã trích được 1 nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao. Bảng kết
quả phân tích cho thấy giá trị Eigenvalues = 1,968 lớn hơn 1. Ta cũng thấy nhân tố này sẽ giải thích được 65,610% biến thiên của dữ liệu.
Nhân tố sự hài lòng (Y): Bao gồm ba biến sau: HL1, HL2, HL3
+ Anh/chị cảm thấy hài lịng với dịch vụ 4G của Vinaphone mà mìnhđang sử
+ Anh/Chị sẽ tích cực giới thiệu dịch vụ 4G của Vinaphone đến bạn bè vàngười
thân
+ Trong thời gian tới, anh/chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ 4G của Vinaphone
2.2.3.3 Tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ 4G Vinaphonethơng qua mơ hình hồi quy bội
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp Stepwise với biến số phụ thuộc là “Sự hài lịng ” và 5 biến độc lập chính đó là 5 nhân tố (F1, F2, F3, F4, F5). Như vậy, mơ hình được viết dưới dạng hàm số như sau:
Y = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + ei
Trong đó:
Y: Biến phụthuộc “Sự hài lòng” F1: Nhân tố 1 “Chất lượng dịch vụ” F2: Nhân tố 2 ”Giá cảdịch vụ”
F3: Nhân tố 3 ”Khuyến mãi, quảng cáo” F4: Nhân tố 4 “Hình ảnh thương hiệu” F5: Nhân tố 5 “Chất lượng sản phẩm”
Với β0 là hằng số; βi là hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập (i = 1; 2; 3; 4; 5)
Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phục thuộc
Bước đầutiên khi phân tích hồi quytuyến tínhta sẽxem xét các mối tương quan tuyếntính giữa biến phụ thuộc và từngbiến độclập,cũng như giữacác biến độclập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác,nếu giữa các biến độc lậpcũngcótương quan lớn vớinhau thì đó cũnglà dấu hiệucho biết giữa chúng có thể xảyra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình tađang xét.
Các giả thuyết được đưara:
H0: Khơng có sự tương quan giữa các nhân tố và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụngdịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G tại Mobifone Quảng Trị.
H2: Có sự tương quan giữa nhân tố “Giá cả dịch vụ” và sự hài lòng của khách
hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H3: Có sự tương quan giữa nhân tố “Khuyến mãi, quảng cáo” và sự hài lòng của khách hàngđối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H4: Có sự tương quan giữa nhân tố “Hình ảnh thương hiệu” và sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H5: Có sự tương quan giữa nhân tố “Chất lượng sản phẩm” và sự hài lòng của
khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
Bảng 2.12: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
F1 F2 F3 F4 F5
Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụngdịch vụ 4G Vinaphone (Y)
Tương quan Pearson 0,649 0,208 0,253 0,231 0,226 Mức ý nghĩa 0,000 0,010 0,002 0,005 0,006
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào bảng ta thấy tất cả các biến F1, F2, F3, F4, F5 có mức ý nghĩa sig. đều
bé hơn 0,05 nên các biến đều được giữ lại để tiếp tục hồi qui đa biến.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng 2.13: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mơ hình R R2 R 2 điều chỉnh Sai sốchuẩn của ước lượng Durbin - Waston 1 .796a .633 .618 .61811800 1.806
(Nguồn: Xửlý sốliệuđiều tra)
Ta có R2 hiệu chỉnh = 0,633 nghĩa là 63,3% sự biến động của biến phụ thuộc
được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính với 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5. Ngoài ra,
ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,633 nghĩa là mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức 63,3% > 50% (tức là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là chặt chẽ).
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tự tương quan của các sai
số kề nhau. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 1,806 thuộc trong khoảng (1,6; 2,6). Vậy có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t.
Giảthiết:
H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 hay các biến độc lập trong mơ hình khơng thể giải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc.
H1: βi # 0 có ít nhất một biến độc lập trong mơ hình giải thích được sự thay đổi củabiến phụ thuộc.
Nếutrong kiểm địnhF ta thuđượcgiá trịSig > 0,05: chấpnhậngiảthiếtH0 .
Nếu trong kiểm định F ta thu được giá trị Sig < 0,05: bác bỏ giả thiếtH0.
Bảng 2.14: Kiểm định ANOVAMơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương Df Trung binh bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 78.534 5 15.707 41.110 .000 b Dư 45.466 119 .382 Tổng 124.000 124
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Trị thống kê F được tính từ giá trị R Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. =
0,000 cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa
cộng tuyến và tự tương quan.
Để kiểm tra mơ hình trên có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, ta dựa vào hai
công cụ: độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor–VIF).
Độ chấp nhận của biến Tolerance của một biến nhỏ, thì nó gần như một kết hợp
tuyến tính của các biến độc lập khá, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phóng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là khi VIF
vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộngtuyến.
Kết quảkiểm định như sau:
Bảng 2.15: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy
Mơ hình Nhân tố Tolerance VIF
1 F1 1,000 1,000 F2 1,000 1,000 F3 1,000 1,000 F4 1,000 1,000 F5 1,000 1,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào bảng kết quả trên ta có được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mơ hình đều có giá trị cao, đều lớn 0,1, giá trị VIF nhỏ (chưa đến 10)
nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khó xảy ra. Đồng thời như trình bày ở trên về hiện tượng tương quan giữa các biến ta kết luận rằng mơ hình dự đốn
trên có thể được chấpnhận.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã
chuẩn hóa T Sig.
B Sai số chuẩn Beta
β0 1,218E-16 0,055 - 0,000 1,000 F1 0,649 0,055 0,649 11,698 0,000 F2 0,208 0,056 0,208 3,573 0,000 F3 0,253 0,056 0,253 4,553 0,000 F4 0231 0,056 0,231 4,157 0,000 F5 0,226 0,056 0,226 4,078 0,000
Nhìn vào bảngtrên, chúng ta thấy giá trị Sig. của kiểm định t của tất cả các biến
độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5 đều tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Cả 3 nhân tố F1, F2, F3,F4, F5 đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của khách
hàng, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.
Y = 1.218E-016+ 0,649*F1 + 0,208*F2 + 0,253*F3 + 0,231*F4 + 0,226*F5 + e .
Nhìn vào phương trình hồi quy trên ta thấy rằng hệ số β0 = 1.218E-016 có nghĩa là khi tất cả các hệ số khác bằng 0 hay sự hài lòng của khách hàng không chịu tác
động của 5 yếu tố nêu trên thì bản thân các khách hàng cũng đã chịu một ảnh hưởng
nhất định về sự hài lòng.
Với yếu tố “Chất lượng dịch vụ” có hệ số hồi quy chuẩn hóa là β1 = 0,649