CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng mạng điện thoại di động của sinh
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 hoàn toàn hợp lý
Bảng 2.6 Kiểm định KMO và Bartlet’s Test của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,745
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 245,608
df 3
Sig. 0,000
(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 được82,5% 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 chophân 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)
Bảng2.8 Ma trận nhân tố biến phụ thuộcComponent Matrixa Component Matrixa
Component 1
QĐ3 Anh/ chị sẽ giới thiệu mạng điện thoại di động đang sử dụng cho
những người khác 0,920
QĐ2 Anh/chị vẫn sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ mạng điện thoại di động
mìnhđang sử dụng 0,912
QĐ1 Anh/chị hồn tồn hài lòng với chất lượng dịch vụ mạng điện thoại
di động đang sử dụng 0,893
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
2.3.4 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên Đại học
Huếvềmạng 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 (cịn gọi là oneway anova)
Giả thuyết
Levene test: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay khơng giữa các nhóm
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 vớibiến 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)