PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG NĂNG LỰC CẠNH
2.4. Đánh giá năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế
2.4.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh dịch vụ
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO bằng 0,710 > 0,5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0,000) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue > 1 và phương pháp rút trích Principal component và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát và nhân tố này đặt tên NLCT với tên biến làNăng lực cạnh tranh.
2.4.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh dịch vụ
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150 150
GC
Pearson Correlation 0,593** 0,531** 0,307** 1 0,563** 0,501**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150 150
CLDV
Pearson Correlation 0,556** 0,521** 0,326** 0,563** 1 0,468**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150 150
CSKH
Pearson Correlation 0,562** 0,507** 0,467** 0,501** 0,468** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150 150
**. Correlation is signigicant at the 0,01 level (2-tailed).
(Nguồn: số liệu điều tra và xử lý trên SPSS) Qua bảng trên ta thấy giá trị Sig. ở tất cả các biến đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,01.
Do vậy có thể khẳng định có mối tương quan giữa biến phụ thuộc (năng lực cạnh tranh) với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để phân tích giải thích cho biến phụ thuộc NLCT.
Tiến hành hồi quy 5 nhân tố được rút trích và nhân tố đánh giá chung bằng phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter).
Bảng 2.14. Mô hình hồi quy tóm tắt
Mô hình R R bình
phương
R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị
Durbin-Watson
1 0,757a 0,573 0,558 0,86464 1,793
(Nguồn: số liệu điều tra và xử lý trên SPSS) Để đánh giá sự phù hợp của hàm hồi quy nêu trên, ta sử dụng hệ số xác định R bình phương để kiểm tra. R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy xây dựng có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,558 cho biết trong mô hình này các biến độc lập giải thích được 55,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Do đó, nếu FPT Telecom Huế muốn nâng cao hơn nữa năng lực cạnh tranh
Trường Đại học Kinh tế Huế
của mình thì một trong những vấn đề quan trọng nhất là cần tập trung nâng cao các yếu tố nêu trên.
Bảng 2.15. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình
Hệ số phi chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B
Sai số chuẩn hóa
Hệ số Beta
Hệ số
Tolerance VIF
1
Hằng
số -1,214 0,317 -3,829 0,000
TH 0,426 0,108 0,283 3,925 0,000 0,571 1,753
NLM 0,260 0,091 0,183 2,876 0,005 0,729 1,371
GC 0,324 0,103 0,226 3,138 0,002 0,572 1,748
CLDV 0,219 0,102 0,152 2,153 0,033 0,594 1,683
CSKH 0,249 0,118 0,149 2,106 0,037 0,592 1,688
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra SPSS) Giá trị Sig. của các kiểm định t đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy các hệ số đều có ý nghĩa thống kê. Hệ số phóng đại VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 2.
Với kết quả như trên, mô hình hồi quy viết lại:
NLCT = 0,283TH + 0,183NLM + 0,226GC + 0,152CLDV + 0,149CSKH Dựa vào phương trình hồi quy đã nêu trên, ta có thể xác định được thứ tự ưu tiên của các nhân tố tác động đến Năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang cả FPT Telecom Huế: Danh tiếng, uy tín thương hiệu; Năng lực Marketing; Giá cước; Chất lượng dịch vụ và cuối cùng là Chăm sóc khách hàng.
Tất cả các hệ số đều mang dấu dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Trong đó “Danh tiếng, uy tín thương hiệu” là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế.
Trường Đại học Kinh tế Huế
- Kiểm định các giả thiết Dựa vào kết quả hồi quy ta có:
+ Danh tiếng, uy tín thương hiệu: là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế. Dấu dương của hệ số Beta chứng tỏ mối quan hệ giữa các yếu tố Danh tiếng, uy tín thương hiệu và Năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế là cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy, hệ số β1= 0,283 và Sig = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ, khi các yếu tố khác không đổi, nếu Danh tiếng, uy tín thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế cũng biến động 0,283 đơn vị.
+ Năng lực Marketing: Đối với Năng lực Marketing có hệ số β2= 0,183 và Sig = 0,005 (<0,05) có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu Năng lực Marketing tăng lên 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang cũng biến động 0,183 đơn vị.
+ Giá cước: Kết quả hồi quy cho thấy β3 = 0,226 và Sig = 0,002 (<0,05) có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu Giá cước tăng lên 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế cũng biến động 0,226 đơn vị.
+ Chất lượng dịch vụ: Đối với Chất lượng dịch vụ có hệ số β4 = 0,152 và Sig = 0,033 (<0,05) có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu Chất lượng dịch vụ tăng lên 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế cũng biến động 0,152 đơn vị.
+ Chăm sóc khách hàng: Kết quả hồi quy cho thấy hệ số β5 = 0,149 và Sig = 0,037 (<0,05) có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu Chăm sóc khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh dịch vụ Internet cáp quang của FPT Telecom Huế cũng biến động 0,037 đơn vị.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Tính chất phân phối của phần dư được thể hiện qua biểu đồ Histogram
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hình 13. Biểu đồ Histogram
(Nguồn: xử lý trên SPSS) Với Mean =3,33E - 16 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn dư Std. Dev = 0,983 tức xấp xỉ bằng 1, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
2.4.5. Kiểm định phân phối chuẩn
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân tích khi nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích đa biến thông qua công cụ One – sample T – Test để xác định đánh giá của khách hàng. Theo Đào Hoài Nam (2011), hệ số đối xứng Sknewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn khi Standard Error của nó nằm trong khoảng từ -2 đến 2.
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn ở bảng 14 cho thấy hệ số Standard Error của Sknewness và Kurtosis của 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc đều nằm trong khoảng -2 đến 2 nên ta có thể kết luận các nhân tố đều đạt phân phối chuẩn và đủ điều kiện để tiến hành kiểm định tham số.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.16. Kiểm định phân phối chuẩn Statistics
NLCT TH NLM GC CLDV CSKH
N Valid 150 150 150 150 150 150
Missing 0 0 0 0 0 0
Std.Deviation 1,30094 0,86486 0,91597 0,90719 0,90196 0,77822
Skewness 0,350 0,416 0,267 0,317 0,260 0,332
Std.Error of Skewness 0,198 0,198 0,198 0,198 0,198 0,198
Kurtosis -1,268 -0,874 -0,895 -0,965 -1,119 -1,115
Std.Error of Kurtosis 0,394 0,394 0,394 0,394 0,394 0,394 (Nguồn: xử lý trên SPSS) 2.4.6. Đánh giá của khách hàng về NLCT dịch vụ Internet cáp quang của FPT