Dữ liệu sau khi thu thập được thiết kế, mã hóa và nhập liệu thông qua công cụ phần mềm SPSS 16.0, sau đó tiến hành làm sạch. Lý do: dữ liệu sau khi thu thập được loại bỏ những phiếu trống nhiều và phiếu không hợp lệ, sau đó được tiến hành nhập thô vào máy, trong quá trình thực hiện thường có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán; một số mẫu do đánh sai, thiếu sót xảy ra trong quá trình nhập liệu; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đưa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Theo đó, việc phân tích số liệu sẽ giúp đưa ra những thông tin chính xác có độ tin cậy cao.
Sử dụng bảng tần số để rà soát tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có thông tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng công cụ phần mềm SPSS 16.0.
Kết hợp với việc rà soát tất cả các biến quan sát qua bảng tần số, không tìm thấy biến nào có thông tin sai lệch. Dữ liệu đã được làm sạch để tiếp tục đưa vào bước kiểm định thang đo.
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
Trong 304 mẫu nghiên cứu, có 111 mẫu có trình độ phổ thông (36,5%), 89 mẫu có trình độ trung cấp và cao đẳng (29,3%), 36 mẫu đại học (11,8%), 2 mẫu trên đại học (0,7%), 66 mẫu khác (21,7%).
Bảng 3.3: Phân bố mẫu theo trình độ học vấn
Số Phần trăm (%) Phổ thông 111 36,5 Trung cấp, cao đẳng 89 29,3 Đại học 36 11,8 Trên đại học 2 0,7 Khác 66 21,7 Tổng 304 100,0
Trong 304 mẫu nghiên cứu, có 110 mẫu học sinh, sinh viên (36,2%), 74 mẫu là nông dân (24.3%), 34 mẫu là công nhân lao động (11,2%), 58 mẫu là cán bộ, công chức (19,1%), 14 mẫu là doanh nhân (4,6%), 14 mẫu là có nghề khác (4,6%)
Bảng 3.4: Phân bố mẫu theo nghề nghiệp
Số Phần trăm (%) Học sinh, sinh viên 110 36,2 Nông dân 74 24,3 Công nhân lao động 34 11,2 Cán bộ, công chức 58 19,1 Doanh nhân 14 4,6 Khác 14 4,6
Tổng 304 100,0
(Nguồn: Tính toán từ kết quả điều tra)
Trong 304 mẫu nghiên cứu, có 87 mẫu thu nhập dưới 2 triệu (28,6%), 182 mẫu thu nhập từ 2 triệu đến dưới 5 triệu (59,9%), 33 mẫu thu nhập từ 5 triệu đến dưới 10 triệu (10,9%), 2 mẫu thu nhập trên 10 triệu (0,7%).
Bảng 3.5: Phân bố mẫu theo thu nhập
Số Phần trăm (%) Dưới 2 triệu 87 28,6 Từ 2 triệu đến dưới 5 triệu 182 59,9 Từ 5 triệu đến dưới 10 triệu 33 10,9 Trên 10 triệu 2 0,7
Tổng 304 100,0
(Nguồn: Tính toán từ kết quả điều tra)
Trong 304 mẫu nghiên cứu, có 167 mẫu giới tính Nam (54,9%), 137 mẫu giới tính Nữ (45,1%).
Bảng 3.6: Phân bố mẫu theo giới tính
Số Phần trăm (%) Nam 167 54,9 Nữ 137 45,1
Tổng 304 100,0
Trong 304 mẫu nghiên cứu, có 69 mẫu độ tuổi từ 18 -30 (22,7%), 101 mẫu tuổi từ 31 -45 (33,2%), 84 mẫu tuổi từ 46-55 (27,6%), 50 mẫu trên 55 tuổi (16,4%)
Bảng 3.7: Phân bố mẫu độ tuổi
Số Phần trăm (%) 1 18 – 30 8 69 22,7 31 – 45 101 33,2 46 – 55 84 27,6 T Trrêênn 55 50 16,4 Tổng 304 100,0
(Nguồn: Tính toán từ kết quả điều tra) 3.2.2. Kết quả kiểm định thang đo.
Phép kiểm định Cronbach Alpha cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu, tức là loại bỏ những biến quan sát (mục hỏi) làm giảm sự tương quan giữa các mục hỏi.
Qua phân tích Cronbach Alpha, nếu biến quan sát có hệ số tương quan giữa
biến và tổng < 0,3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA. Mỗi thành phần các khái niệm nghiên
cứu (yếu tố ảnh hưởng) phải có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6; đồng thời Alpha nếu loại mục hỏi (biến quan sát) phải có giá trị của từng biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha.
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo được thể hiện như sau:
Bảng 3.8: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
TT – Sự tin tưởng: Cronbach’s Alpha = 0,745
TT1 21.22 7.970 .078 .811 TT2 21.09 7.590 .218 .772 TT3 21.28 5.865 .666 .655 TT4 21.38 5.822 .614 .668 TT5 21.32 5.794 .691 .647 TT6 21.24 5.749 .706 .643
HH- Sự hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0,909
HH1 12.88 3.653 .835 .867 HH2 12.88 3.753 .805 .878 HH3 12.86 3.761 .783 .885 HH4 12.82 3.766 .752 .897
PH – Sự phản hồi: Cronbach’s Alpha = 0,845
PH1 30.27 12.514 .737 .805 PH2 30.04 14.787 .382 .850 PH3 30.09 12.939 .746 .806 PH4 30.14 12.580 .766 .802 PH5 30.17 12.455 .768 .801 PH6 30.12 12.874 .793 .801 PH7 29.93 16.933 .007 .890 PH8 30.07 14.573 .514 .835
DB- Đảm bảo: Cronbach’s Alpha = 0,899
DB1 17.42 6.554 .747 .878 DB2 17.39 6.147 .823 .860 DB3 17.45 6.255 .779 .870 DB4 17.46 5.860 .844 .855 DB5 17.38 7.133 .564 .914 CT- Cảm thông:Cronbach’s Alpha = 0,899 CT1 17.89 5.791 .787 .869 CT2 17.89 5.553 .785 .868 CT3 18.04 5.427 .697 .893 CT4 17.88 5.753 .762 .874 CT5 17.86 5.937 .740 .879
PHCP- Phù hợp chi phí:Cronbach’s Alpha = 0,887
PHCP1 12.40 5.092 .705 .872 PHCP2 12.53 4.560 .798 .837 PHCP3 12.48 4.990 .795 .839 PHCP4 12.35 5.252 .719 .867
HL- Hài lòng:Cronbach’s Alpha = 0,888
HL1 12.83 3.126 .787 .844 HL2 12.73 3.221 .757 .856 HL3 12.77 3.272 .745 .860 HL4 12.76 3.327 .732 .865
(Nguồn: Tính toán từ kết quả điều tra) Thành phần thang đo Sự tin tưởng, bao gồm 6 biến quan sát (từ TT1 đến TT6), có hệ số Cronbach’s Alpha khá tốt, bằng 0,745 (> 0,6). Biến quan sát TT1, TT2 có hệ
số tương quan giữa biến - tổng của các biến quan sát nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép (< 0,3) và có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên sẽ loại khỏi phân tích EFA. Các biến còn lại đạt tiêu chuẩn do đó được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự hữu hình được đo lường bằng 4 biến quan sát (từ HH1 đến HH4), có hệ số Cronbach Alpha là 0,909 đạt độ tin cậy cần thiết. Các hệ số tương quan giữa biến - tổng đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát của 4 biến (từ HH1 đến HH4) đều đạt tiêu chuẩn (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo). Như vậy, thang đo lường Sự hữu hình có 4 biến quan sát được đưa vào trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự phản hồi được đo lường bằng 8 biến quan sát (từ PH1 đến PH8), có hệ số Cronbach Alpha là 0,845 đạt độ tin cậy cần thiết. Biến quan sát PH7 có hệ số tương quan giữa biến - tổng của các biến quan sát nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép (< 0,3) và PH2, PH7 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên sẽ loại khỏi phân tích EFA. Các biến còn lại đạt tiêu chuẩn do đó được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần thang đo Đảm bảo được đo lường bằng 5 biến quan sát (từ DB1 đến DB5), có hệ số Cronbach’s Alpha cao, bằng 0,899 (> 0,6). Biến quan sát DB5, có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên sẽ loại khỏi phân tích EFA. Các biến còn lại đạt tiêu chuẩn do đó được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Cảm thông được đo lường bằng 5 biến quan sát (từ CT1 đến CT5),
có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,899, đạt chuẩn (> 0,6). Tương quan giữa biến - tổng của các quan sát đều cao hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo), vì vậy, các biến này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự phù hợp chi phí được đo lường bằng 4 biến quan sát (từ PH1
đến PH4), có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,887, đạt chuẩn (> 0,6). Tương quan giữa biến - tổng của các quan sát đều cao hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo), vì vậy, các biến này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Để đo lường sự hài lòng có hai cách đo: sử dụng các biến quan sát (observed variables) và đo lường trực tiếp các biến tiềm ẩn (latent variables). Đo lường biến quan
sát là thiết kế thang đo lường thành phần bị tác động (sự hài lòng). Các biến quan sát là cảm nhận và đánh giá của khách hàng về các thang đo lường thành phần, đồng thời ghi nhận mức độ hài lòng chung của khách hàng đối với dịch vụ chăm sóc khách hàng. Đo lường trực tiếp các biến tiềm ẩn (latent variables) là đối tượng tham gia phỏng vấn sẽ hiểu biến tiềm ẩn như thế nào. Trên cơ sở lý thuyết này, tác giả đã thiết kế thang đo lường trực tiếp các biến tiềm ẩn bao gồm 04 biến quan sát, được mã hóa từ biến HL1 đến biến HL4. Tương tự như kiểm định thang đo các thành phần tác động, nếu biến
quan sát có hệ số tương quan giữa biến và tổng < 0,3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA.
Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự hài lòng phải từ 0,6 trở lên; và Alpha nếu loại biến quan sát (mục hỏi) phải có giá trị của từng biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo. Thang đo sự hài lòng của khách hàng có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0,888. Các hệ số tương quan giữa biến với tổng đạt tiêu chuẩn (> 0,3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn (bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo). Do đó, các biến đo lường này được sử dụng trong phân tích EFA.
3.2.3. Kết quả phân tích nhân tố.
Để phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu này thực hiện phân tích qua 2 giai đoạn. Giai đoạn thứ nhất, mỗi thang đo lường ở biến độc lập có các biến quan sát đạt yêu cầu của bước kiểm định Cronbach Alpha sẽ là đối tượng của phân tích EFA để chọn ra các chỉ báo có trọng số hội tụ trên nhân tố thứ nhất được rút ra. Ở bước này sử dụng thủ tục Principal Component Analysis và phép xoay nhân tố Promax.
Ở bước thứ hai, đưa thang đo biến phụ thuộc với tất cả các mục hỏi được lựa được đưa vào phân tích, thủ tục Principle Axis Factoring với phép xoay nhân tố Promax được sử dụng. Để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá, chỉ số Kaiser - Mayer – Olkin sẽ được báo cáo, mà theo đề nghị phải thuộc phạm vi từ 0,5 đến 1 được xem là phù hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích EFA đã sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax cho đối tượng áp dụng là các thang đo lường đa hướng (các biến tác động) vì theo Gerbing & Anderson (1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal). Kết quả cụ thể được thể hiện như sau:
Bảng 3.9: Kết quả phân tích EFA đối với các thang đo lường độc lập KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .864 Approx. Chi-Square 5.965E3
df 351
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadingsa Comp onent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total 1 8.385 31.054 31.054 8.385 31.054 31.054 6.294 2 3.600 13.334 44.389 3.600 13.334 44.389 4.570 3 2.761 10.226 54.615 2.761 10.226 54.615 5.389 4 2.060 7.631 62.245 2.060 7.631 62.245 5.331 5 1.808 6.698 68.944 1.808 6.698 68.944 3.251 6 1.733 6.418 75.362 1.733 6.418 75.362 4.526 7 .699 2.588 77.950 8 .556 2.060 80.010 9 .488 1.808 81.818 10 .477 1.766 83.584 11 .440 1.629 85.213 12 .432 1.600 86.814 13 .415 1.538 88.352 14 .371 1.373 89.725 15 .326 1.206 90.931 16 .320 1.184 92.115 17 .282 1.046 93.160 18 .249 .924 94.084 19 .240 .888 94.972 20 .217 .803 95.776 21 .202 .749 96.525 22 .196 .726 97.250 23 .183 .676 97.927 24 .162 .601 98.528 25 .152 .563 99.091 26 .129 .479 99.570 27 .116 .430 100.000 Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
Pattern Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 CT1 .886 CT2 .871 CT3 .730 CT4 .886 CT5 .841 HH1 .917 HH2 .898 HH3 .884 HH4 .842 PH1 .772 PH3 .919 PH4 .865 PH5 .871 PH6 .930 PH8 .573 DB1 .916 DB2 .899 DB3 .814 DB4 .927 PHCP1 .778 PHCP2 .885 PHCP3 .891 PHCP4 .865 TT3 .850 TT4 .837 TT5 .926 TT6 .896
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra) Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,5). Đồng thời, kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có
mối tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,864 (0,5 < KMO < 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Và kết quả này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố).
Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích là 75,362; tức là khả năng sử dụng yếu tố này để giải thích cho biến quan sát là 75,362% (> 50%).
Với biến quan sát được nhóm vào 6 nhân tố cụ thể như sau:
Nhân tố thứ nhất bao gồm 6 biến quan sát, nội dung của 6 biến này liên quan đến đánh giá của khách hàng cho thấy phù hợp với dịch vụ của mạng điện thoại di dộng MobiFone. Vì vậy, đặt tên cho nhân tố thứ nhất là Sự phản hồi.
Nhân tố thứ ba bao gồm 5 biến quan sát, nội dung của 5 biến này có liên quan đến sự cảm thông của khách hàng đối với dịch vụ của mạng điện thoại di dộng MobiFone. Do vậy, đặt tên cho nhân tố thứ ba là Sự cảm thông.
Nhân tố thứ ba có 4 biến quan sát, nội dung của 4 biến này phản ánh sự đảm bảo. Vì vậy, nhân tố thứ năm được đặt tên là Sự đảm bảo.
Nhân tố thứ tư có 4 biến quan sát thể hiện nội dung liên quan đến sự hữu hình. Do đó, nhân tố thứ tư có tên là Hữu hình.
Nhân tố thứ năm bao gồm 4 biến quan sát, nội dung của 4 biến này có liên quan đến mức độ tin tưởng của khách hàng đối với dịch vụ của mạng điện thoại di dộng MobiFone. Vì vậy, tên của nhân tố này là Sự tin tưởng.
Nhân tố thứ sáu bao gồm 4 biến quan sát, nội dung của 4 biến này có liên quan đến phù hợp của chi phí đối với dịch vụ. Vì vậy, tên của nhân tố này là Sự phù hợp các chi phí.
Bảng 3.10: Kết quả phân tích EFA đối với các thang đo lường phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .817 Approx. Chi-Square 679.194 df 6 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Comp onent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.997 74.920 74.920 2.997 74.920 74.920 2 .416 10.407 85.327 3 .341 8.529 93.857 4 .246 6.143 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Component 1 HL1 .886 HL2 .867 HL3 .859 HL4 .850
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra) Với chỉ báo được sử dụng ở quan sát ban đầu, kết quả chọn lọc được biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,5). Đồng thời, kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,817 (0,5 < KMO < 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Và kết quả này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố).
Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích là 74,920; tức là khả năng sử dụng yếu tố này để giải thích cho biến quan sát là 74,920% (> 50%).
Nhân tố thứ nhất bao gồm 4 biến quan sát, nội dung của 4 biến này là đánh giá chung của khách hàng về chất lượng cung cấp dịch vụ của mạng điện thoại di dộng MobiFone. Vì vậy, đặt tên cho nhân tố thứ tư là Sự hài lòng.
3.2.4. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Công ty thông tin di động. chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Công ty thông tin di động.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố đã tìm ra được 6 thành phần đo lường chất