CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT
CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH
2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet FTTH của khách hàng cá
2.2.5. Kết quả phân tích hồi quy và phân tích tương quan
Phân tích biến phụthuộc
Bảng 2.12: Ma trận xoay đối với biến phụthuộc Biến quan sát Nhân tố
1
QĐSD3 .891
QĐSD4 .854
QĐSD2 .851
QĐSD1 .788
KMO = .759 Sig = .000
( Nguồn: Kết quảxửlý SPPS) Với kết quả kiểm định KMO là 0.759 > 0,5 và Sig < 0.05 thỏa mãn điều kiện, tiếp đến Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy chỉ có một nhân tố được rút ra, Eigenvalues bằng 2.868 thoảmãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 71,711% lớn hơn 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát đồng thời các biến trong thang đo Quyết định sử dụng giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
2.2.5. Kết quảphân tích hồi quy và phân tích tương quan
Sơ đồ2.2: Mô hình hồi quy đa biến hiệu chỉnh 2.2.5.2. Kiểm định hệsố tương quang Pearson
Bảng 2.13: Hệsố tương quang Pearson Hình
ảnh
Chất lượng
Chăm sóc
Chi phí
Ảnh hưởng
Hấp dẫn
Đăng ký Quyết
định sử dụng
Tương quang Pearson
1 .308** .401** .621** .623** -.087 .518**
Sig
(2-tailed) .000 .000 .000 .000 .327 .000 .687
N 130 130 130 130 130 130 130
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
( Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Qua bảng trên ta có thể thấy biến phụ thuộc và 5 biến độc lập gồm: “ Hình ảnh”, “ Chất lượng”, “ Chăm sóc”, “ Chi phí”, “ Hấp dẫn” có mối tương quang với nhau, giá trị Sig. < 0.05 cho thấy sự tương quang có ý nghĩa về mặt thống kê. 5 biến
Hấp dẫn Chi phí Chăm sóc Ảnh hưởng
Đăng ký
Correlations
QĐSD HA CL CS CP AH HD ĐK
QĐSD
Pearson Correlation 1 .308** .401** .621** .623** -.087 .518** -.036
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .327 .000 .687
N 130 130 130 130 130 130 130 130
HA
Pearson Correlation .308** 1 .110 .180* .202* .007 .148 .067
Sig. (2-tailed) .000 .212 .040 .021 .940 .093 .449
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CL
Pearson Correlation .401** .110 1 .284** .246** -.178* .130 .005
Sig. (2-tailed) .000 .212 .001 .005 .043 .140 .952
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CS
Pearson Correlation .621** .180* .284** 1 .512** .025 .288** .107
Sig. (2-tailed) .000 .040 .001 .000 .775 .001 .226
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CP
Pearson Correlation .623** .202* .246** .512** 1 -.037 .344** .005
Sig. (2-tailed) .000 .021 .005 .000 .674 .000 .953
N 130 130 130 130 130 130 130 130
AH
Pearson Correlation -.087 .007 -.178* .025 -.037 1 .046 .272**
Sig. (2-tailed) .327 .940 .043 .775 .674 .604 .002
N 130 130 130 130 130 130 130 130
HD
Pearson Correlation .518** .148 .130 .288** .344** .046 1 .077
Sig. (2-tailed) .000 .093 .140 .001 .000 .604 .382
N 130 130 130 130 130 130 130 130
ĐK
Pearson Correlation -.036 .067 .005 .107 .005 .272** .077 1
Sig. (2-tailed) .687 .449 .952 .226 .953 .002 .382
N 130 130 130 130 130 130 130 130
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Chất lượng
QUYẾT ĐỊNH SỬ
DỤNG
Hìnhảnh
Correlations
QĐSD HA CL CS CP AH HD ĐK
QĐSD
Pearson Correlation 1 .308** .401** .621** .623** -.087 .518** -.036
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .327 .000 .687
N 130 130 130 130 130 130 130 130
HA
Pearson Correlation .308** 1 .110 .180* .202* .007 .148 .067
Sig. (2-tailed) .000 .212 .040 .021 .940 .093 .449
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CL
Pearson Correlation .401** .110 1 .284** .246** -.178* .130 .005
Sig. (2-tailed) .000 .212 .001 .005 .043 .140 .952
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CS
Pearson Correlation .621** .180* .284** 1 .512** .025 .288** .107
Sig. (2-tailed) .000 .040 .001 .000 .775 .001 .226
N 130 130 130 130 130 130 130 130
CP
Pearson Correlation .623** .202* .246** .512** 1 -.037 .344** .005
Sig. (2-tailed) .000 .021 .005 .000 .674 .000 .953
N 130 130 130 130 130 130 130 130
AH
Pearson Correlation -.087 .007 -.178* .025 -.037 1 .046 .272**
Sig. (2-tailed) .327 .940 .043 .775 .674 .604 .002
N 130 130 130 130 130 130 130 130
HD
Pearson Correlation .518** .148 .130 .288** .344** .046 1 .077
Sig. (2-tailed) .000 .093 .140 .001 .000 .604 .382
N 130 130 130 130 130 130 130 130
ĐK
Pearson Correlation -.036 .067 .005 .107 .005 .272** .077 1
Sig. (2-tailed) .687 .449 .952 .226 .953 .002 .382
Trường Đại học Kinh tế Huế
này sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho quyết định sử dụng của khách hàng.
Còn 2 biến còn lại là “ Ảnh hưởng” Và “ Đăng ký” có giá trị Sig. > 0.05 nên sẽbị loại khỏi mô hình.
2.2.5.3. Phân tích hồi quy đa biến
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 +β5 X5 + ei
Trong đó:
Y: Quyết định sửdụng X1: Hìnhảnh
X2: Chất lượng X3: Chăm sóc X4: Chi phí X5: Hấp dẫn
β k: Hệsốhồi qui riêng phần của biến thứk ei: Sai sốcủa phương trình hồi quy
Bảng 2.14: Đánh giá sựphù hợp của mô hình hồi quy
Mode R R2 R2 hiệu
chỉnh
Sai sốchuẩn của ước
lượng
Durbin-Watson
1 .799a .639 .624 .418 1.336
( Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Trị số R của mô hình có giá trị 0.799 cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối tương quang cũng khá chặt chẽ. Kết quảhồi quy của mô hình cho thấy R2 bằng 0.624, tức là độ phù hợp của mô hình là 62,4%. Giá trị R2 điều chỉnh
Trường Đại học Kinh tế Huế
vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta có giá trị R2 điều chỉnh bằng 0,624 có nghĩa 62.4% sự biến thiên của yếu tốquyết định sửdụng được giải thích bởi 5 yếu tố: Hình ảnh, chất lượng, chăm sóc, Chi phí,hấp dẫn còn lại là các yếu tốkhác ngoài mô hình. kiểm định độphù hợp của mô hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t. Kiểm định F thông qua phân tích phương sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mô hình tổng thể đểxem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộcác biến độc lập hay không.
Với giảthuyết H0 làβk = 0, nhìn vào bảng, mô hình có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giảthuyết H0. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay mô hình phù hợp với tập dữliệu và có thểsuy rộng ra cho toàn bộtổng thể.
Bảng 2.15: Kiểm định ANOVA về độphù hợp của mô hình hồi quy
Model Tổng bình
phương
Df Trung bình bình
phương
F Sig.
1
Hồi quy 38.409 5 7.682 43.878 .000b
Phần dư 21.709 124 .175
Tổng 60.117 129
a. Biến phụthuộc: QĐSD
b. Các yếu tốdự đoán: HD, CL, HA, CS, CP
( Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.16: Kiểm định các hệsố tương quang của mô hình hồi quy
Model
Hệsố chưa chuẩn hóa
Hệsố chuẩn hóa
t Mức ý
nghĩa
Thống kê đacộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -1.605 .415 -3.870 .000
HA .174 .074 .130 2.333 .021 .944 1.059
CL .227 .068 .190 3.340 .001 .903 1.107
CS .386 .080 .312 4.817 .000 .695 1.439
CP .320 .072 .293 4.470 .000 .679 1.472
HD .302 .062 .284 4.873 .000 .859 1.164
( Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Dựa vào bảng 16, ta có mức giá trị Sig. của 5 nhân tố ảnh hưởng, đều nhỏ hơn 0,05 nên với độtin cậy 95% đủ bằng chứng thống kê để bác bỏgiảthiết H0, có nghĩa 5 biến độc lập này có ảnh hưởng đến biến phụthuộc “ Quyết định sửdụng”..Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Kết quả phân tích ở bảng trên cho thấy độ chấp nhận (Tolerance) của các biến cao và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 1,336 nằm trong khoảng cho phép. Ta có thểkết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Như vậy mô hình hồi qui xây dựng đảm bảo độphù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụthuộc.
Phươngtrình hồi quy của mô hìnhđược viết lại như sau:
QĐSD
Trường Đại học Kinh tế Huế
= 0,174*HA + 0,227*CL + 0,386*CS + 0,320*CP + 0,302* HDKết quảhồi quy cho thấy cả5 yếu tố ảnh hưởng: Hìnhảnh, chất lượng, chi phí, chăm sóc, hấp dẫn đều có hệsố β đều mang dấu dương cóý nghĩa giữa biến phụthuộc và các biến độc lập có mối quan hệcùng chiều.
Khi các điều kiện khác không đổi, biến “ Hình ảnh” tăng lên 1 đơn vị thì biến “ Quyết định sửdụng” tăng lên0,174 đơn vị. Tương tự đối với các biến còn lại.
Trong mô hìnhảnh hưởng đến “ Quyết định sửdụng” thì hai nhân tố “ Dịch vụ chặm sóc khách hàng” và “ Chi phí” là hai nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất, với hệ số Beta lần lượt là: 0,386 và 0,320. Có thể khẳng định rằng, nhà mạng dù có uy tín, tốc độ mạng cao,chất lượng mạng tốt nhưng dịch vụ chăm sóc không tốt cũng rất ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Vì vậy, “ Chăm sóc khách hàng” vẫn luôn là yếu tố hết sức quan trọng và không thể thiếu trong bất cứ lĩnh vực hay loại hay loại hình dịch vụ nào, chăm sóc khách hàng giúp cho khách hàng có thể tăng mức độhài lòng, tăng sự cảm tình và từ đó nâng cao uy tín và hình ảnh công ty trong lòng khách hàng. Tiếp theo vềchi phí của dịch vụ, từ lâu ta đã biết chi phí luôn là mối lo ngại đối với bất cứmặt hàng hay sản phẩm nào muốn tung ra thị trường. Nếu chi phí quá đắt sẽ dễ làm khách hàng quay lưng với dịch vụ. Vì vậy, chi phí cũng là một nhân tốquan trọngảnh hưởng đến quyết định mà công ty cần đểý.
Cuối cùng, các yếu tố còn lại như là hình ảnh, chất lượng sản phẩm, hấp dẫn cũng ít nhiều ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet của khách hàng lần lượt có hệsố Beta như sau: 0,174; 0,227 và 0,302.
2.2.5.4. Kiểm định phân phối chuẩn
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ2.6: Phân phối chuẩn theo tần sốHistogram
Từbiểu đồta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,980 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
2.2.6. Đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết