- MobiQ263: gọi nội mạng 1.180đ/phút, tin nhắn 99đ/sms; ngoại mạng
3.2.3.2. Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu
Dữ liệu thu về được làm sạch nhằm loại bỏ mẫu không hợp lệ, mã hóa bảng câu hỏi (Phụ lục 2), tiến hành nhập tin mẫu hợp lệ và trải qua các phân tích trên phần mềm SPSS 11.5 và AMOS 16.0.
- Thống kê mô tả: phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để so sánh các nhóm nhân tố liên quan nhằm làm nổi bật những đặc trưng của mỗi nhóm về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và trung thành của mẫu nghiên cứu thông qua bảng tần số, bảng kết hợp nhiều biến, đồ thị, các đại lượng thống kê mô tả,...
- Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha: nhằm loại bỏ các biến rác (biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3) và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally,1978; Peterson,1994; Slater,1995). Trong phạm vi nghiên cứu này, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận để sử dụng nghiên cứu.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA: mục đích của phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm loại bỏ các biến có trọng số EFA nhỏ hơn 0,4 và kiểm tra tổng phương sai trích được (≥ 0,5) trước khi đưa các biến vào nghiên cứu chính thức. Hơn nữa, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) trong phân tích nhân tố khám phá là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5
đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện để khẳng định rằng các thang đo lường đảm bảo về độ tin cậy, độ hội tụ, giá trị phân biệt và tính đơn hướng.
- Mô hình cấu trúc SEM được thực hiện để kiểm định sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Độ phù hợp của mô hình được chỉ ra bởi giá trị xác suất thống kê Chi-bình phương lớn hơn 0,05, hoặc hai chỉ số GFI và CFI có giá trị lớn hơn 0,9 và chỉ số RMSEA dưới 0,08.