CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mô hình và giả thuyết bằng SEM
Sau khi kiểm định thang đo theo phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA, các thang đo đều đạt được yêu cầu về độ tin cậy, độ giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và các ước lượng của mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Vì vậy có thể thực hiện kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết từ kết quả phân tích CFA.
8 (∑ )
(∑ ) ∑ ( ) ; ∑
∑ ∑ ( ) ; trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i;
phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: số biến quan sát của thang đo.
Bảng 4.817 Hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
Biến
quan sát Biến khái niệm λ
tlqd01 <--- TIEN LOI QUYET DINH 0.873 0.762 0.238 tlqd02 <--- TIEN LOI QUYET DINH 0.62 0.384 0.616
TỔNG 1.493 1.147 0.853 0.723 0.573
tltc07 <--- TIEN LOI TIEP CAN 0.787 0.619 0.381 tltc08 <--- TIEN LOI TIEP CAN 0.807 0.651 0.349 tltc05 <--- TIEN LOI TIEP CAN 0.782 0.612 0.388
TỔNG 2.376 1.882 1.118 0.835 0.627
tlgd10 <--- TIEN LOI GIAO DICH 0.879 0.773 0.227 tlgd11 <--- TIEN LOI GIAO DICH 0.643 0.413 0.587
TỔNG 1.522 1.186 0.814 0.740 0.593
tlli16 <--- TIEN LOI LOI ICH 0.849 0.721 0.279 tlli15 <--- TIEN LOI LOI ICH 0.812 0.659 0.341 tlli14 <--- TIEN LOI LOI ICH 0.82 0.672 0.328
TỔNG 2.481 2.053 0.947 0.867 0.684
tlsm25 <--- TIEN LOI SAU MUA 0.864 0.746 0.254 tlsm20 <--- TIEN LOI SAU MUA 0.761 0.579 0.421 tlsm22 <--- TIEN LOI SAU MUA 0.717 0.514 0.486
TỔNG 2.342 1.840 1.160 0.825 0.613
hvdd31 <--- HANH VI DU DINH 0.903 0.815 0.185 hvdd32 <--- HANH VI DU DINH 0.644 0.415 0.585 hvdd30 <--- HANH VI DU DINH 0.843 0.711 0.289
TỔNG 2.39 1.9408 1.059 0.844 0.647
hail27 <--- SU HAI LONG 0.848 0.719 0.281 hail29 <--- SU HAI LONG 0.818 0.669 0.331
TỔNG 1.666 1.388 0.612 0.819 0.694
1-
4.4.1. Kiểm định mô hình lý thuyết
Các khái niệm nghiên cứu trong mô hình gồm:
Khái niệm độc lập: Tiện lợi dịch vụ gồm năm khái niệm thành phần: Tiện lợi quyết định, Tiện lợi tiếp cận, Tiện lợi giao dịch, Tiện lợi lợi ích và Tiện lợi sau mua
Khái niệm phụ thuộc: Sự hài lòng và Dự định hành vi
Kiểm định mô hình lý thuyết được xây dựng dựa vào mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM – Structural Equation Model) trên phần mềm AMOS phiên bản 22.0 với phép ước lượng ML (Maximun Likelihood).
Kết quả ước lượng (Hình 4.2) cho thấy mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu thị trường thể hiện qua các chỉ số: Chi-square = 334.99 với bậc tự do df = 127, xác suất là 0.000%; Chi-square/df = 2.64 (<3); GFI = 0,901, TLI = 0.905, CFI = 0.922 (đều > 0.9) và RMSEA = 0,072 (< 0.8).
Như vậy, có thể kết luận, mô hình lý thuyết phù hợp và có thể dùng để kiểm định các mối quan hệ được kỳ vọng đã nêu ra (các giả thuyết).
Kết quả ước lượng mô hình cũng cho biết khái niệm Tiện lợi dịch vụ (với năm khái niệm thành phần: Tiện lợi quyết định, Tiện lợi tiếp cận, Tiện lợi giao dịch, Tiện lợi lợi ích và Tiện lợi sau mua) đã giải thích được 21% biến thiên của Sự hài lòng. Khái niệm Tiện lợi dịch vụ và Sự hài lòng giải thích được 25% biến thiên của Dự định hành vi.
Hình 4.25 Sơ đồ phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính(chuẩn hóa)
4.4.2. Kiểm định các giả thuyết
Kết quả ước lượng bằng phép ước lượng ML trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (Hình 4.2) cho thấy tồn tại mối quan hệ giữa Tiện lợi dịch vụ và Sự hài lòng, Tiện lợi dịch vụ và Dự định hành vi, Sự hài lòng và Dự định hành vi.
Tuy nhiên, để kiểm định giả thuyết thì cần xem xét kết quả hồi quy của các mối quan hệ giữa những khái niệm này (Bảng 4.9).
Bảng 4.918 Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa các khái niệm (chưa chuẩn hóa)
Mối quan hệ giữa các khái niệm Hệ số
hồi quy S.E. C.R. P
SU HAI LONG <--- TIEN LOI DICH VU 0.787 0.171 4.603 ***
HANH VI DU DINH <--- TIEN LOI DICH VU 0.672 0.189 3.552 ***
HANH VI DU DINH <--- SU HAI LONG 0.35 0.092 3.805 ***
Bảng 4.1019 Mối quan hệ giữa các khái niệm (chuẩn hóa)
Mối quan hệ giữa các khái niệm Hệ số hồi quy
SU HAI LONG <--- TIEN LOI DICH VU 0.463
HANH VI DU DINH <--- TIEN LOI DICH VU 0.31
HANH VI DU DINH <--- SU HAI LONG 0.274
Giả thuyết H1: Tiện lợi dịch vụ có tác động tích cực đến Sự hài lòng của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Tiện lợi dịch vụ và Sự hài lòng là γ = 0.463, có mức ý nghĩa thống kê p = 0.000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận với mẫu dữ liệu khảo sát, có nghĩa là đối với dịch vụ băng thông rộng 3G, tiện lợi dịch vụ có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng
của khách hàng. Nếu khách hàng cảm nhận dịch vụ 3G càng tiện lợi thì khách hàng càng hài lòng hơn.
Giả thuyết H2: Tiện lợi dịch vụ có tác động tích cực đến Dự định hành vi của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Tiện lợi dịch vụ và Dự định hành vi là γ = 0.31, với mức ý nghĩa thống kê p = 0.000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận với mẫu dữ liệu khảo sát, có nghĩa là đối với dịch vụ băng thông rộng 3G, tiện lợi dịch vụ có ảnh hưởng trực tiếp đến dự định hành vi của khách hàng. Nếu khách hàng cảm nhận dịch vụ 3G tiện lợi thì khách hàng sẽ có xu hướng hành vi như truyền miệng tích cực và tiếp tục sử dụng dịch vụ.
Giả thuyết H3: Sự hài lòng có tác động tích cực đến Dự định hành vi của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Sự hài lòng và Dự định hành vi là β = 0.274, với mức ý nghĩa thống kê p = 0.000. Như vậy, giả thuyết này được chấp nhận với mẫu dữ liệu khảo sát, có nghĩa là đối với dịch vụ băng thông rộng 3G, sự hài lòng có ảnh hưởng đến dự định hành vi của khách hàng. Nếu khách hàng hài lòng với dịch vụ 3G thì khách hàng sẽ có xu hướng hành vi như truyền miệng tích cực và tiếp tục sử dụng dịch vụ.
4.4.3. Đánh giá độ tin cậy của ước lượng mô hình lý thuyết
Để kiểm định các ước lượng của mô hình được tính toán từ dữ liệu khảo sát đảm bảo độ tin cậy cho nghiên cứu, phương pháp Bootstrap được sử dụng.
Bootstrap có thể xem như phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó, mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Schumacker và Lomax (1996) cho rằng, Bootstrap là phương pháp thích hợp để thay thế cho việc đánh giá lại mẫu khảo sát có đảm bảo độ tin cậy cho các ước lượng của mô hình (Schumacker &
Lomax, 1996, được trích bởi Nguyễn Khánh Duy, 2009). Cụ thể, trong phép kiểm định này, cho mẫu ban đầu (321 quan sát) lặp lại có thay thế thành 500 mẫu và tính toán các ước lượng cho 500 mẫu này để so sánh với ước lượng ban đầu.
Kết quả ước lượng bằng phương pháp Bootstrap (Bảng 4.11) cho thấy, sự khác biệt từ các ước lượng ban đầu bằng phương pháp ML không có sự khác biệt lớn so với các ước lượng bằng phương pháp Bootstrap. Mọi sự khác biệt trong các ước lượng đều không có ý nghĩa thống kê (p>0.05). Vì vậy, có thể khẳng định, các ước lượng trong mô hình đều đảm bảo độ tin cậy cho việc kiểm định mô hình lý thuyết.
Bảng 4.1120 Kết quả kiểm định bằng phương pháp Bootstrap