130
KINH TẾ - TÀI CHÍNH ĐỊA PHƯƠNG
bao hòa mạng mới phù hợp = 0,316 cao hơn 0,3 nên
chấp nhận được). Cronbach alpha của các thang đo
cũng đều cao, nhỏ nhất là của thang đo Giá cả dịch
vụ = 0,679. Vì vậy, tất cả các biến quan sát sẽ được
sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA)
tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá
Quá trình phân tích nhân tố được thực hiện qua
các bước sau:
Bước 1:
Kiểm định tính thích hợp của phân tích
nhân tố: Trong kết quả phân tích nhân tố lần 4 sau
khi loại các thang đo, giá trị KMO = 0,841 thỏa mãn
điều kiện 0 < KMO < 1 có thể chấp nhận được, hay
nói cách khác phân tích nhân tố là thích hợp với các
dữ liệu.
Bước 2:
Kiểm định tương quan của các biến quan
sát: Giá trị sig. trong kiểm định Bartlett = 0,000 <
0,05 (mức ý nghĩa 5%), dựa vào kết quả này ta có
thể bác bỏ giả thiết H0 (các biến quan sát không có
tương quan với nhau). Vì vậy, có thể kết luận, các
biến quan sát có tương quan với nhau, hay nói cách
khác các biến quan sát phản ánh những khía cạnh
khác nhau của cùng một yếu tố chung.
Bước 3:
Theo tiêu chuẩn eigenvalues = 1,088
lớn hơn 1 thì có 5 nhân tố mới được tập hợp từ
19 biến quan sát với tổng phương sai trích được
là 62,270% > 50%, tức là 5 nhân tố này giải thích
được 62,270% biến thiên của dữ liệu. Qua kết quả
cho thấy, có 5 nhân tố được tập hợp từ 19 biến
quan sát, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn
hơn 0,50 được chấp nhận. Còn các biến nhỏ hơn
0,50 bị loại bao gồm 11 biến sau: CLDV1, CLDV2,
SLK1, DVGT2, DVGT3, DVKH4, DVGT5, DVKH5,
GDTT4, GDTT5, CLK1.
Phân tích hồi quy đa biến
Để thực hiện ước lượng mô hình nghiên cứu
bằng phép phân tích hồi quy đa biến, các biến tham
gia trong mô hình hồi quy đa biến phải là các biến
định lượng. Do đó, cần phải tính giá trị của các biến
độc lập và biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy có dạng
như sau:
HL (SAT) = β0 + β1H1 + β2H2 + β3H3 + β4H4 +
β5H5 +εi
Trong đó:
HL (SAT): Biến phụ thuộc (sự hài lòng của khách
hàng khi sử dụng dịch vụ MyTV).
β 0, β1, β2, β3, β4, β5: Hệ số hồi quy riêng phần.
Hi: Biến độc lập: Dịch vụ khách hàng (H1), Số
lượng kênh (H2), Chất lượng dịch vụ (H3), Giao
diện và tương tác (H4), Giá cả dịch vụ (H5),
εi: Sai số.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson giữa các
biến trong mô hình hồi quy cho thấy, trong 5 biến
độc lập được đưa vào phân tích thì có 4 biến độc
lập ( H1, H2, H3, H4) có hệ số tương quan với biến
phụ thuộc SAT (HL) lớn hơn 0 (0,185-0,752) và giá
trị Sig rất nhỏ (=0,000). Như vậy, có thể kết luận, 4
biến độc lập này đều có sự tương quan với biến phụ
thuộc SAT ở mức ý nghĩa 1%. Biến độc lập H5 có hệ
số tương quan lớn hơn 0 (0,128) và giá trị Sig = 0,072
> 0,05. Kết quả này cho thấy, biến độc lập H5 và biến
phụ thuộc SAT không có sự liên quan với nhau.
BẢNG 1: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
Component
1
2
3
4
5
DVGT1
0,756
GCDV4
0,708
DVKH3
0,650
DVKH1
0,640
DVKH2
0,561
DVGT4
0,549
SLK2
0,813
SLK4
0,752
SLK3
0,730
SLK5
0,544
CLDV5
0,831
CLDV4
0,742
CLDV3
0,708
GDTT3
0,768
GDTT2
0,704
GDTT1
0,670
GCDV1
0,741
GCDV2
0,636
GCDV5
0,565
Nguồn: Số liệu khảo sát, 2017.
Chất lượng dịch vụ
Số lượng kênh truyền
hình
Dịch vụ gia tăng
Giá cả dịch vụ
Dịch vụ khách hàng
Giao diện và tương tác
Sự hài lòng
của khách hàng
HÌNH 1: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
Nguồn: Tác giả đề xuất
