Kỹ thuật phân tích nhân tố (factor

Kỹ thuật phân tích nhân tố (factor analysis) đã được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm rút gọn và gom các yếu tố thuộc tính đó lại thành một nhân tố có ý nghĩa hơn, ít hơn về số lượng để sử dụng trong phân tích hồi quy tiếp theo.

Bảng 2 trình bày tóm lược kết quả phân tích nhân tố. Với các thông tin về sự hài lòng đối với 33 thuộc tính về dịch vụ trên cơ sở dữ liệu SPSS cho thấy có 4 nhân tố được hình thành và các nhân tố này giải thích tới 68% sai số, vượt quá ngưỡng chấp nhận của mô hình và chứng tỏ rằng việc tạo lập các nhân tố mới là hoàn toàn thích hợp, bằng cách lấy bình quân về điểm số Likert các thuộc tính cụm lại theo nhân tố mới này trên cơ sở dữ liệu SPSS. Các nhân tố mới này đã đều có giá trị lớn hơn 1 thỏa mãn điều kiện Kaiser lớn hơn 1, đảm bảo để hình thành nhân tố mới. Đồng thời hệ số tin cậy Cronbach Alpha tính cho các nhân tố mới hình thành này đều đạt ngưỡng rất cao trên 0,8 đến trên 0,9 để cơ sở để hình thành biến mới trong phân tích và kiểm định thống kê. Các nhân tố mới đều thỏa mãn điều kiện phân phối chuẩn trong phép kiểm định Komogorov-Smirnov với mức ý nghĩa thống kê 0,001.

Sau khi các nhân tố mới được thành lập thì sẽ được xem là các biến số mới và được sử dụng trong mô hình hồi quy theo bước (step-wise linear regression) nhằm xác định các sự ảnh hưởng của các nhân tố nói trên đối với sự hài lòng tổng thể của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông di động của các nhà cung cấp VinaPhone, MobiFone, và Viettel trong phạm vi nghiên cứu này.

Kết quả (Anh) 1:

Factor analysis technique (factor analysis) were used in this study to exhaustion and middlemen that attribute elements into a more meaningful, less in number to use in subsequent regression analysis. Table 2 presents summary results analysis factors. With the information on the satisfaction for 33 on service attributes based on SPSS data shows there are 4 factors that are formed and this factor explains to the 68% threshold is exceeded, the error of accepting of the model and demonstrates that the creation of the new factor is entirely appropriate, by taking the mean Likert score cluster properties under this new factor on the basis of the data to SPSS. The new factor has come with greater value 1 satisfy conditions Kaiser greater than 1, make sure to shape the new factor. At the same time reliable Cronbach coefficient Alpha for the newly formed elements are reached very high threshold on 0.8 to 0.9 on to the base to form a new variable in the analysis and statistical testing. The new elements are all standard delivery conditions are met in the Komogorov-Smirnov test allows for the statistical significance level 0.001.After the new factor will be considered new and variables used in the regression model under step (step-wise linear regression) in order to determine the effects of the factors referred to above with respect to the overall satisfaction of the customer with mobile telecom service providers of VinaPhoneViettel, MobiFone, and within the scope of this study.

Kết quả (Anh) 2:

Technique factor analysis (factor analysis) were used in this study for reducing and collecting elements that property into a significant factor, fewer in number to use in analysis subsequent regression. Table 2 summarizes the results of factor analysis. For information about satisfaction with 33 attributes of service on SPSS database revealed 4 factors were formed and these factors explained 68% error, exceeded the threshold of acceptable model and demonstrate that the creation of new elements is entirely appropriate, by taking the average of the properties Likert scores clustered according to this new factor in the SPSS database. These new factors have had a value greater than 1 satisfying conditions Kaiser greater than 1, to ensure formation of new factors. Also Cronbach alpha reliability coefficient calculated for the new form factor are very high threshold of 0.9 to 0.8 on the base to form a new variable in the analysis and statistical tests. The new factor conditions are satisfied in the normal distribution Komogorov-Smirnov test of statistical significance level of 0.001. After the newly established factors will be considered as new variables and used in regression model under step (step-wise linear regression) to determine the influence of the factors mentioned above for the overall satisfaction of customers for mobile telecommunications service providers of VinaPhone MobiFone, and Viettel within this study.