3.1.1 Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1.1.1 Xác định phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này được tiến hành thông qua hai giai đoạn chính: (1) nghiên cứu sơ bộ (định tính) nhằm điều chỉnh và bổ sung các thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ thông tin di động của công ty Dịch vụ viễn thông VinaPhone, (2) nghiên cứu chính thức nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như kiểm định thang đo, các giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ dùng để khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Nghiên cứu này được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm để tìm ra các ý kiến chung nhất về các yếu tố tạo giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ thông tin di động.
Tác giả tiến hành thảo luận với 2 nhóm tại địa điểm do tác giả bố trí và điều khiển chương trình thảo luận ( xem phụ lục 2). Nội dung thảo luận là những câu hỏi mở có tính khám phá để tìm thêm những câu hỏi khác ngoài những câu hỏi mà tác giả đã đưa ra dựa trên mô hình nghiên cứu. Từ kết quả thảo luận nhóm, thang đo nháp ban đầu sẽ được điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp hơn.
Như đã trình bày trong chương 2, thang đo trong nghiên cứu này được dựa vào mô hình nghiên cứu về giá trị cảm nhận khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ của Petrick (2002). Đồng thời, nghiên cứu này cũng có tham khảo thang đo của 2 nghiên cứu cùng lĩnh vực viễn thông tại Việt Nam của tác giả: Đoàn Thị Thanh Hằng (2012), Các yếu tố tác động đến giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch
vụ Viễn thông di động tại Tp.Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sỹ kinh tế; và Nguyễn Đăng Anh Thư, Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận và sự hài lòng khách hàng đến ý định hành vi của khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động tại Tp.HCM, Luận văn thạc sỹ kinh tế.
Quá trình thảo luận nhóm được thực hiện 2 lần. Lần thứ nhất thực hiện trao đổi với nhóm là các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực thông tin di động. Mục đích để làm sang tỏ một số thuật ngữ chuyên ngành, các diễn đạt để dễ hiểu với khách hàng sử dụng dịch vụ. Lần thảo luận thứ là một buổi thảo luận với một nhóm 9 khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động, tác giả có điều chỉnh và bổ sung một số biến trong thang đo cho phù hợp với loại hình dịch vụ thông tin di động tại Việt Nam.
Nghiên cứu chính thức
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng chủ yếu trong giai đoạn nghiên cứu chính thức, phương pháp này được tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu này thực hiện khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Sau đó nghiên cứu tiến hành nhập liệu vào phần mềm xử lý số liệu thống kê, phân tích dữ liệu, kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Phần mềm SPSS 16.0 được sử dụng làm công cụ phân tích số liệu khảo sát. Đối tượng khảo sát là khách hàng đang sử dụng dịch vụ thông tin di động của công ty Dịch vụ viễn thông VinaPhone trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
3.1.1.2 Quy trình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và phương pháp nghiên cứu đã trình bày trong phần trước, qui trình nghiên cứu được đề xuất như sau:
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Mô hình nghiên cứu Thang đo nháp Nghiên cứu sơ bộ
(Thảo luận nhóm)
Điều chỉnh thang đo
Thang đo chính thức
Nghiên cứu định lƣợng
(Cronbach Alpha, EFA, Hồi qui)
Viết báo cáo nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
3.1.1.3 Xác định mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu chính thức phụ thuộc vào phương pháp phân tích thống kê, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 397) để sử dụng EFA cần kích thuớc mẫu đủ lớn. Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân
tích nhân tố. Tỷ lệ quan sát/ biến đo lường trong phân tích EFA là 5:1, nghĩa là một biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 398).
Do cần thông tin để so sánh và phân tích với các nhà mạng khác như Mobifone, Viettel (các nhà mạng khác chiếm thị phần quá nhỏ, không phải là đối thủ cạnh tranh chính nên tạm không xét đến), nên sẽ chọn cỡ mẫu thích hợp để phân tích EFA và hồi quy tương ứng với từng nhà mạng.
Như vậy, dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu này thì số lượng mẫu cần thiết để phân tích nhân tố phải đạt ít nhất là 125 trở lên.
Ngoài ra, trong nghiên cứu này thực hiện phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu. Để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích thước mẫu phải thỏa mãn công thức (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 499):
n ≥ 8p + 50 (3.1)
Trong đó: n là kích thước mẫu, p là số biến độc lập của mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Như vậy, trong nghiên cứu này cần thiết phải chọn kích thước mẫu đủ lớn để thỏa mãn cả hai điều kiện: phân tích nhân tố EFA và phân tích hồi quy bội có ý nghĩa. Tương ứng với thang đo lý thuyết gồm 25 biến quan sát và 5 biến độc lập trong mô hình, thì số mẫu yêu cầu tối thiểu là:
n ≥ max (25*5; 8*5+50) = 125 mẫu (3.2)
Như vậy, nghiên cứu cần chọn cỡ mẫu tối thiểu là 125 mẫu.
3.1.2 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu 3.1.2.1 Hệ số Cronbach Alpha
Các thang đo đa khía cạnh được thiết kế để đo lường các khái niệm nghiên cứu cần thiết phải được đánh giá độ tin cậy, tính đơn hướng và giá trị của nó. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) đề nghị rằng Cronbach Alpha đạt ít nhất 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. Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 351) trích dẫn theo Nunnally & Bernstein (1994) cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7 – 0,8], nếu Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được.
3.1.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau (Nguyễn Đình Thọ, 2011):
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): 0.5 ≤ KMO ≤ 1 (Norusis, 1994). - Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05, nghĩa là các biến có mối quan
hệ với nhau.
- Mô hình EFA phù hợp khi khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Hệ số eigenvalue ≥ 1 (Gerbing và Anderson, 1998), nghĩa là số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1.
- Trong số nhân tố (Factor loading) của từng biến quan sát ≥ 0.5; tuy nhiên trong số nhân tố ≥ 0.4 cũng có thể chấp nhận được trong trường hợp biến quan sát đo lường giá trị nội dung quan trọng của thang đo.
Chênh lệch giữa các trọng số nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.1.2.3 Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội được sử dụng như công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu. Như vậy, đối với nghiên cứu
này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Khi giải thích về phương trình hồi quy, nhà nghiên cứu lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự đa cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê. Độ chấp nhận (Tolerance) thường được sử dụng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nguyên tắc nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Hoặc dựa vào hệ số phóng đại (VIF) là giá trị nghịch đảo của độ chấp nhận. Như vậy, nếu giá trị VIF thấp thì mối quan hệ tương quan giữa các biến thấp. Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong mô hình này, để không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10.
3.2 Xây dựng thang đo
Thang đo trong nghiên cứu này được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước về giá trị cảm nhận của khách hàng của Petrick (2002). Chúng được điều chỉnh và bổ sung để cho phù hợp với đặc thù của dịch vụ thông tin di động tại thị trường Việt Nam. Thang đo trong nghiên cứu này cũng được tham khảo từ nghiên cứu “Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận và sự hài lòng khách hàng đến ý định hành vi của khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động tại Tp.HCM”, Nguyễn Đăng Anh Thư, Luận văn thạc sỹ kinh tế. Tuy nhiên, qua thảo luận nhóm (những người làm việc trong nghành viễn thông) thì nghiên cứu này có sự điều chỉnh lại thang đo cho hợp lý hơn.
Kết quả thảo luận nhóm đã giúp cho việc xây dựng thang đo loại bỏ một số biến trùng lắp, không rõ ràng.
Tổng kết kết quả thảo luận nhóm:
Bảng 3.1: Tổng hợp kết quả thảo luận nhóm
STT Biến độc lập Số biến quan sát
Mô hình Petrick Mô hình tác giả đề xuất Kết quả thảo luận nhóm 1 Chất lượng cảm nhận 4 5 4 2 Phản ứng cảm xúc 5 4 5
3 Giá cả mang tính tiền tệ 6 6 5
4 Giá cả mang tính hành vi 5 5 6
5 Danh tiếng 4 5 5
6 Giá trị cảm nhận khách hàng 4 4 4
3.2.1 Thang đo chất lƣợng cảm nhận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mức độ cảm nhận của khách hàng về chất lượng mạng di động được kí hiệu là CLCN. Trong thang đo SERV-PERVAL, chất lượng cảm nhận được đo lường bởi 4 biến quan sát. Thang đo có điều chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu.
Như vậy, thang đo chất lượng cảm nhận của khách hàng về dịch vụ thông tin di động gồm 4 biến quan sát như bảng bên dưới.
Bảng 3.2: Thang đo Chất lượng cảm nhận
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Chất lượng cảm nhận (CLCN)
CLCN1 Chất lượng mạng nhìn chung là tốt CLCN2 Chất lượng mạng rất đáng tin cậy CLCN3 Chất lượng mạng rất ổn định
CLCN4 Chất lượng mạng ưu việt hơn so với các nhà mạng khác
3.2.2 Thang đo phản ứng cảm xúc
Phản ứng cảm xúc của khách hàng về chất lượng mạng di động được kí hiệu là PUCX. Trong thang đo SERV-PERVAL, phản ứng cảm xúc được đo lường bởi 5 biến quan sát.
Bảng 3.3: Thang đo Phản ứng cảm xúc
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Phản ứng cảm xúc (PUCX)
PUCX1 Cảm thấy thoải mái khi sử dụng PUCX2 Cảm thấy được tôn trọng khi sử dụng PUCX3 Cảm thấy vui khi sử dụng
PUCX4 Cảm thấy hài lòng khi sử dụng PUCX5 Cảm thấy được quan tâm, chăm sóc
3.2.3 Thang đo giá cả mang tính tiền tệ
Đánh giá của khách hàng về giá cả dịch vụ của mạng di động được kí hiệu là GCTT. Thang đo có điều chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu.
Như vậy, thang đo giá cả mang tính tiền tệ khi sử dụng dịch vụ thông tin di động gồm 5 biến quan sát như bảng bên dưới.
Bảng 3.4: Thang đo Giá cả tiền tệ
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Giá cả tiền tệ (GCTT)
GCTT1 Giá cước hợp lý
GCTT2 Giá cước phù hợp với mọi người GCTT3 Giá cước minh bạch
GCTT4 Giá cước phù hợp với chất lượng GCTT5 Nhà mạng thường xuyên có chương
3.2.4 Thang đo giá cả mang tính hành vi
Đánh giá của khách hàng về giá cả hành vi khi mua dịch vụ mạng di động được kí hiệu GCHV. Dựa vào thang đo SERV-PERVAL có điều chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu, ta có thang đo giá cả hành vi gồm 6 biến quan sát như bảng bên dưới.
Bảng 3.5: Thang đo Giá cả hành vi
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Giá cả hành vi (GCHV)
GCHV1 Dịch vụ rất dễ mua (dễ đăng kí sử dụng)
GCHV2 Không tốn thời gian khi đăng kí sử dụng dịch vụ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GCHV3 Hệ thống đại lý rộng khắp (dễ dàng tìm kiếm để mua dịch vụ)
GCHV4 Không cần phải nổ lực mới có thể đăng kí sử dụng dịch vụ
GCHV5 Cảm thấy rất thoải mái khi đăng kí sử dụng dịch vụ.
GCHV6 Dễ dàng biết thông tin khuyến mãi, chính sách của nhà cung cấp
3.2.5 Thang đo danh tiếng
Đánh giá của khách hàng về danh tiếng của mạng di động được kí hiệu là DATI. Thang đo này cũng được xây dựng dựa vào thang đo của Petrick (2002). Như vậy đánh giá của khách hàng về danh tiếng của mạng di động được đo bằng 5 biến quan sát như bảng bên dưới.
Bảng 3.6: Thang đo Danh tiếng
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Danh tiếng của nhà cung cấp (DATI)
DATI1 Có danh tiếng tốt
DATI2 Đạt được nhiều giải thưởng
DATI3 Được mọi người nghĩ tốt về nhà cung cấp
DATI4 Có vị trí trong thị trường thông tin di động
DATI5 Được mọi người biết đến
3.2.6 Thang đo giá trị cảm nhận khách hàng
Thang đo giá trị cảm nhận bao gồm 4 biến quan sát như bảng bên dưới. Bảng 3.7: Thang đo Giá trị cảm nhận
Tên biến Kí hiệu biến Biến quan sát
Giá trị cảm nhận
(GTCN)
GTCN1 Lợi ích của mạng di động này là cao
GTCN2 Lợi ích của mạng di động này tương
xứng với chi phí tôi bỏ ra
GTCN3 Lợi ích của mạng di động đã thoả mãn
với nhu cầu và mong muốn của tôi
GTCN4 Lợi ích khi sử dụng mạng di động đã
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 02 giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách thảo luận nhóm với các chuyên gia trong ngành dịch vụ thông tin di động và các khách hàng sử dụng dịch vụ để điều chỉnh và hoàn thiện thang đo. Nghiên cứu chính thức (định lượng) được tiến hành bằng khảo sát khách hàng bằng bảng câu hỏi với kích cỡ mẫu dự kiến ít nhất là n = 125. Giá trị cảm nhận dịch vụ được đo lường thông qua 5 thành phần gồm 25 biến quan sát.
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được tiến hành mã hóa, nhập liệu vào chương trình phân tích số liệu thông kê SPSS 16.0 để phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu.
Chƣơng 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.1 Đánh giá thang đo
Để đánh giá tính tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, phương pháp Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện. Trong đó Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy, còn phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
4.1.1 Phân tích Cronbach Alpha
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7 - 0.8], nếu