Đây là giai đoạn nghiên cứu bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định lƣợng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát.
Sau khi lấy đƣợc số liệu nghiên cứu định lƣợng, dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20.
2.3.1. Phương pháp thu thập thông tin và kế hoạch lấy mẫu.
Hình thức khảo sát.
Mục tiêu của nghiên cứu là các khách hàng đang sử dụng dịch vụ của mạng Mobifone tại Hà Nội. Do đối tƣợng là khách hàng đang sử dụng dịch vụ nên tất cả các phiếu điều tra đều dƣợc sử dụng kỹ thuật phóng vấn trực tiếp. Phần lớn số phiếu là do tác giả trực tiếp gặp gỡ khách hàng tại các cửa hàng của Mobifone và đề nghị khách hàng điền phiếu.
Thời gian tiến hành khảo sát và số lƣợng phiếu.
Theo Hair & ctg ( 1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất trên 5 mẫu một biến quan sát và kích thƣớc mẫu phải tối thiểu từ 100 đến 150 . Để đạt đƣợc kích cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 100, 120 bảng câu hỏi đã đƣợc phát đi điều tra trong khoảng thời gian từ 01/5 – 30/5/2014.
Cách thức chọn mẫu khảo sát.
Mẫu điều tra là các khách hàng của Mobifone thuộc nhiều độ tuổi và nghề nghiệp khác nhau đƣợc lựa chọn một cách ngẫu nhiên.
Mẫu đƣợc lựa chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện. Đây là phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất, điều này có nghĩa nhà nghiên cứu có thể lựa chọn các đối tƣợng mà họ có thể tiếp cận đƣợc. Ƣu điểm phƣơng pháp này là dễ tiếp cận đối tƣợng nghiên cứu và thƣờng sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Tuy nhiên phƣơng pháp này có nhƣợc điểm là không xác định đƣợc sai số do lấy mẫu.
39
2.3.2. Kế hoạch phân tích dữ liệu.
Mục đích chính của nghiên cứu là tập trung vào việc đo lƣờng các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của mạng Mobifone. Điều này đồng nghĩa với việc khám phá sự hài lòng của khách hàng, đƣợc đo lƣờng trực tiếp thông qua cảm nhận của khách hàng về các thành phần chất lƣợng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.
2.3.2.1. Mẫu nghiên cứu, mã hóa, nhập liệu:
Thang đo đƣợc mã hóa nhƣ sau:
Bảng 2.7. MÃ HÓA CÁC BIẾN TRONG THANG ĐO
STT Mã hóa Diễn giải
CẤU TRÚC GIÁ
1 GC1 Có nhiều gói cƣớc phù hợp
2 GC2 Giá cƣớc cuộc gọi phù hợp
3 GC3 Cách tính cƣớc cuộc gọi hợp lý
4 GC4 Giá cƣớc tin nhắn SMS phù hợp
5 GC5 Giá cƣớc các dịch vụ giá trị gia tăng phù hợp
CHẤT LƢỢNG CUỘC GỌI
6 CLCG1 Không xảy ra tình trạng nghẽn mạng khi kết nối cuộc
gọi
7 CLCG2 Không rớt mạng
8 CLCG3 Chất lƣợng đàm thoại rõ ràng
9 CLCG4 Phạm vi phủ sóng rộng
10 CLCG5 Tin nhắn gửi/nhận không bị thất lạc
DỊCH VỤ GIÁ TRỊ GIA TĂNG (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
11 GTGT1 Có nhiều loại hình dịch vụ giá trị gia tăng
40
13 GTGT3 Việc đăng kí sử dụng dịch vụ giá trị gia tăng dễ dàng
14 GTGT4 Thƣờng xuyên có các dịch vụ giá trị gia tăng mới
TÍNH THUẬN TIỆN
15 TT1 Việc thực hiện yêu cầu chuyển đổi hình thức thuê
bao dễ dàng
16 TT2 Việc chuyển đổi các gói cƣớc dịch vụ dễ dàng.
17 TT3 Các thủ tục hòa mạng đơn giản, dễ dàng
18 TT4 Thời gian khắc phục sự cố dịch vụ nhanh chóng
19 TT5 Thời gian làm việc của cửa hàng Mobifone phù hợp
DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG
20 DVKH1 Có nhiều cửa hàng, trung tâm hỗ trợ khách hàng
21 DVKH2 Thời gian giải quyết khiếu nại nhanh
22 DVKH3 Dễ dàng gọi vào tổng đài
23 DVKH4 Nhân viên cung cấp dịch vụ hƣớng dẫn tận tình, thân
thiện
24 DVKH5 Nhân viên giải quyết vấn đề nhanh chóng
SỰ HÀI LÒNG
25 TM1 Anh/Chị hài lòng với các dịch vụ mà Mobifone cung
cấp
26 TM2 Anh/Chị hài lòng với nhà cung cấp Mobifone
THÔNG TIN CÁ NHÂN
1 GTI Giới tính
2 DT Độ tuổi
3 NN Nghề nghiệp
41
2.3.2.2. Thông tin mẫu thu thập theo các đặc trưng cá nhân.
Lập bảng tần số, biểu đồ để mô tả thu thập đƣợc theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, loại hình thuê bao đang sử dụng.
2.3.2.3. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê ở mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Hệ số Cronbach Alpha đƣợc sử dụng để loại các biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng ( Item Total Corelation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thông thƣờng thang đo có Cronbach Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc [3].Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đó có độ tin cậy từ 0.8 đến gần 1 là thang đo tốt.
2.3.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn những vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu [3]. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật để nhận biết các nhóm hay tập hợp các biến cơ sở để có thể tính toán. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Các biến đƣợc gọi là nhân tố hay các biến tiềm tàng là do chúng không thể đƣợc nhận ra một cách trực tiếp. Nhƣ vậy, qua phân tích nhân tố với phép rút gọn dữ liệu và biến bằng cách nhóm chúng lại với các nhân tố đại diện.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố bao gồm:
42
- Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): kiểm định sự phù hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn ( >0.5) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
- Chỉ số Eigenvalua: đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình .
- Phƣơng sai trích ( Variance Explained Criteria): tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
- Hệ số tải nhân tố ( factor loadings) : là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố. Theo Hair & ctg ( 1998) hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loadings lớn hơn 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, factor loading lớn hơn 0.4 đƣợc xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Hair & ctg cho rằng, nếu chọn tiêu chuẩn factor loading lớn hơn 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu chọn khoảng 100, thì factor loading lớn hơn 0.55. Nhƣ vậy, trong nghiên cứu này với cỡ mẫu khoảng 100, thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.55 mới đạt yêu cầu.
Một phần quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố ( Component Matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Component Priciple và phƣơng pháp xoay nhân tố đƣợc sử dụng phổ biến nhất là phƣơng pháp Varimax ( xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cƣờng khả năng giải thích các nhân tố).
43
2.3.2.5. Phân tích tương quan và phân tích hồi quy
Phân tích tƣơng quan để kiểm tra liên hệ giữa các biến định lƣợng thông qua hệ số tƣơng quan Pearson ( kí hiệu r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra hai biến không có mối liên hệ tuyến tính.
Phân tích hồi quy đa biến là một kỹ thuật thống kê có thể đƣợc sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mục tiêu của việc phân tích hồi quy đa biến là sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trƣớc để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó đƣợc chọn bởi ngƣời nghiên cứu [3], khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
- Hệ số Beta : hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
- Hệ số R2 : là đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc.
Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì ta có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
44
CHƢƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Số phiếu khảo sát đƣợc đi điều tra là 120 phiếu, thu hồi 100 phiếu trong đó 100 phiếu đều hợp lệ.
Với 100 phiếu này đƣợc sử dụng để làm sạch dữ liệu nghiên cứu. Dựa vào kết quả “ Làm sạch dữ liệu” ta có thể thấy tất cả 100 phiếu điều tra đều hợp lệ và đƣợc làm sạch.
Sau khi tiến hành điều tra thu thập thông tin và xử lý số liệu thì ta có các thông tin, kết quả sau:
3.1. Thống kê mô tả:
3.1.1. Thống kê về giới tính của khách hàng
Bảng 3.1. Thống kê về giới tính của khách hàng Gioi tinh Frequen cy Percent Valid Percent Cumulative Percent Vali d Nu 48 48.0 48.0 48.0 Nam 52 52.0 52.0 100.0 Tota l 100 100.0 100.0
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Trong 100 khách hàng khảo sát về giới tính có : - 48 nữ, chiếm 48%
45
Hình 3.1. Biểu đồ về giới tính của khách hàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
3.1.2. Thống kê về độ tuổi của khách hàng
Bảng 3.2. Thống kê về độ tuổi của khách hàng Do tuoi Frequen cy Percent Valid Percent Cumulativ e Percent Valid <18 4 4.0 4.0 4.0 18- 24 27 27.0 27.0 31.0 25- 40 48 48.0 48.0 79.0 >40 21 21.0 21.0 100.0 Total 100 100.0 100.0
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Trong 100 khách hàng khảo sát, về độ tuổi có: - Dƣới 18 tuổi: 4 ngƣời, chiếm 4%.
- Từ 18 đến 24 tuổi: 27 ngƣời, chiếm 27% - Từ 25- 40 tuổi : 48 ngƣời, chiếm 48% - Trên 40 tuổi : 21 ngƣời, chiếm 21%
46
Hình 3.2. Biểu đồ về độ tuổi của khách hàng
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
3.1.3. Thống kê về nghề nghiệp của khách hàng
Bảng 3.3.Thống kê về nghề nghiệp của khách hàng Nghe nghiep Frequen cy Percent Valid Percent Cumulativ e Percent Valid
Hoc sinh Sinh
vien 14 14.0 14.0 14.0
Nhan vien van
phong 53 53.0 53.0 67.0
Nghe tu do 33 33.0 33.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Trong 100 khách hàng khảo sát, về nghề nghiệp có:
- Học sinh, sinh viên : 14 ngƣời, chiếm 14%
- Nhân viên văn phòng: 53 ngƣời, chiếm 53%
47
Hình 3.3. Biểu đồ về nghề nghiệp của khách hàng
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
3.1.4. Thống kê về loại hình thuê bao của khách hàng
Bảng 3.4.Thống kê về loại hình thuê bao Tra sau hay tra truoc
Frequen cy Percent Valid Percent Cumulativ e Percent Vali d tra sau 51 51.0 51.0 51.0 tra truoc 49 49.0 49.0 100.0 Total 100 100.0 100.0
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Trong 100 khách hàng khảo sát, về loại hình thuê bao có:
- Thuê bao trả sau: 51 ngƣời, chiếm 51% (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
48
Hình 3.4. Biểu đồ về loại hình thuê bao của khách hàng
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
3.2.Kiểm định thang đo
3.2.1. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ra không thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, yêu cầu đặt ra đối với hệ số Cronbach Alpha là phải lớn hơn 0,6 nhƣng tốt nhất là lớn hơn 0,7.
49
Bảng 3.5. Cronbach Alpha thang đo “ Cấu trúc giá” Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach' s Alpha if Item Deleted
Cấu trúc giá Cronbach Alpha=.879
Co nhieu goi cuoc
phu hop 15.6000 7.152 .695 .859
gia cuoc cuoc goi
phu hop 15.5200 7.343 .780 .838
Cach tinh cuoc
cuoc goi hop ly 15.5900 7.557 .722 .851
Gia cuoc tin nhan
SMS phu hop 15.5700 7.682 .717 .853
Gia cuoc cac dich
vu GTGT phu hop 15.5600 7.522 .659 .866
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Thành phần “ Cấu trúc giá” gồm 5 biến quan sát. Với giá trị Cronbach Alpha bằng 0.879 > 0.7, bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3. Đồng thời nếu ra loại bất kỳ biến nào cũng sẽ làm Cronbach Alpha giảm đi nên không có biến nào bị loại. Vậy thang đó này đã đạt yêu cầu, các biến đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
50
3.2.1.2. Kết quả phân tích Cronbach Alpha thang đo Chất lượng cuộc gọi
Bảng 3.6. Cronbach Alpha thang đo “ Chất lƣợng cuộc gọi” _Lần 1
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
Chất lƣợng cuộc gọi Cronbach Alpha=.792
Khong xay ra tinh trang nghen mang khi ket noi cuoc goi
14.6700 5.920 .611 .741
khong rot mang 14.7100 5.501 .749 .687
chat luong dam thoai ro (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
rang 14.5700 6.591 .650 .730
pham vi phu song rong 14.5400 6.897 .477 .782
tin nhan gui/nhan
khong bi that lac 14.5100 7.828 .395 .801
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Thành phần “ Chất lƣợng cuộc gọi” gồm 5 biến. Chỉ số Cronbach Alpha bằng 0.792 > 0.7 ( thỏa mãn” và cả 5 biến đều có tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, đối với biến “ Tin nhắn gửi/nhận không bị thất lạc” thì khi loại bỏ sẽ làm cho hệ số Cronbach Alpha tăng từ 0.792 lên 0.801, vì vậy biến này sẽ bị loại bỏ.
Sau đó chạy lại Cronbach Alpha nhƣng loại bỏ biến “Tin nhắn gửi/nhận không bị thất lạc”
51
Bảng 3.7. Cronbach Alpha thang đo “ Chất lƣợng cuộc gọi” _Lần 2
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
Chất lƣợng cuộc gọi Cronbach Alpha=.801
Khong xay ra tinh trang nghen mang khi ket noi cuoc goi
10.9300 4.470 .594 .764
khong rot mang 10.9700 4.029 .763 .670
chat luong dam thoai ro
rang 10.8300 4.971 .668 .733
pham vi phu song rong 10.8000 5.313 .463 .819
(Nguồn: tác giả điều tra tổng hợp)
Sau khi loại bỏ biến “Tin nhắn gửi/nhận không bị thất lạc”, thành phần “ Chất lƣợng cuộc gọi” gồm 4 biến. Chỉ số Cronbach Alpha bằng 0.801 > 0.7 ( thỏa mãn” và cả 4 biến đều có tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, đối với biến “ Phạm vi phủ sóng rộng” nếu loại bỏ sẽ làm cho hệ số Cronbach Alpha tăng từ 0.801 lên 0.819, vì vậy biến này sẽ bị loại bỏ.
52
Bảng 3.8. Cronbach Alpha thang đo “ Chất lƣợng cuộc gọi” _Lần3 Item-Total Statistics Scale
Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
Chất lƣợng cuộc gọi Cronbach Alpha=.819