Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của The Coffee House tại TP.HCM

Thông tin về mẫu

House qua các số liệu cụ thể từ các biến quan sát như: Độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thông, Yếu tố hữu hình và Chất lượng sản phẩm.  Khi giao diện cửa sổ Frequencies hiện lên, đưa tất cả các biến cần chạy thống kê (bao gồm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập) ở mục bên trái qua mục bên phải Variable.

Thông tin về hành vi

Sử dụng bảng kết hợp sẽ giúp chúng ta mô tả được đặc điểm của dữ liệu của nhiều biến một lúc, thấy được sự liên quan giữa các biến mà các thống kê đơn như Tần số và Mô tả không thể hiện được.  Khi cửa sổ hiện ra, kéo biến Giới tính thả vào mục Columns và biến Độ tuổi, Nghề nghiệp kéo thả vào mục Rows.  Vì nhóm chọn xem cơ cấu các biến theo biến giới tính, vì vậy ở mục Position chọn mục Columns và mục Source chọn Columns Variable.

 Nhóm muốn hiển thị thêm tỷ lệ phần trăm nên vào mục Sumary Statistics trong Define và chọn Columns N% để hiển thị dữ liệu theo dạng cột.  Tiếp đó vào mục Categories and Totals, tick vào mục Total để hiển thị tổng phần trăm và tần số cho biến giới tính, các biến khác cũng thao tác tương tự. Các đối tượng này thường tiếp cận nhanh với các xu hướng, thường xuyên đi cà phê với nhiều mục đích, thích trải nghiệm, chính vì vậy các đối tượng này trở thành khách hàng chủ yếu sử dụng dịch vụ tại The Coffee House.

Vì vậy, việc kết hợp giữa các yếu tố về độ tuổi, nghề nghiệp theo giới tính như bảng kết quả là khá hợp lý.

Kiểm định Độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Anpha

Quan sát bảng trên, ta thấy được kết quả kiểm định độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều trên 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 vì vậy thang đo được đo lường tốt và có độ tin cậy khá cao. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Số lượng các nhân tố cơ sở tùy thuộc vào mô hình nghiên cứu, trong đó chúng ràng buộc nhau bằng cách xoay các vector trực giao nhau để không xảy ra hiện tượng tương quan.

Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được áp dụng để thử nghiệm mô hình với thử nghiệm Kaiser-Meiyer-Okin (KMO) và Bartlett bằng cách sử dụng Principal Axis Factoring với phép quay vuông góc Varimax.  Ở mục Option: Ở mục Coefficient Display Format, tick vào ô Sorted by size – sắp xếp ma trận xoay thành từng cột dạng bậc thang và Suppres small coefficients – giúp loại bỏ các hệ số tải không đạt tiêu chuẩn khỏi ma trận xoay. Các hệ số tải nhân tố của 23 biến quan sát đều lớn hơn 0.5 và không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau nên nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA.

Dựa vào kết quả này, lệnh Transform/Computer Variable/Mean được sử dụng để nhóm các biến quan sát đạt yêu cầu thành 6 nhân tố độc lập gồm có DTC, KNDU, NLPV, MDDC, YTHH, CLSP và 1 nhân tố phụ thuộc SHL.

Phân tích tương quan và hồi quy

Kết quả phân tích tương quan cho thấy có 4 biến độc lập: DTC, KNDU, NLPV, MDDC, YTHH, NLPV có tương quan với biến phụ thuộc SHL tại mức ý nghĩa 1% và 5%. Ngoài ra, giữa các biến độc lập với nhau hầu như có sự tương quan tuyến tính yếu, đều có hệ số Person < 0,3 chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được, không có môi quan hệ chặt chẽ nào giữa các biến độc lập, ngoại trừ cặp nhân tố NLPV – MDDC, YTHH- CLSP, cần được chú ý đến tính đa cộng tuyến ở bước hồi quy tiếp theo. Phân tích hồi quy giúp xác định được nhân tố nào đóng góp nhiều/ít hay không đóng góp vào biến phụ thuộc, để từ đó đưa ra các giải pháp cần thiết và kinh tế nhất.

Về mối quan hệ của biến phụ thuộc và biến độc lập: Kiểm định F được sử dụng để xem xét biến phụ thuộc (SHL) có mối liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập biến hay không. Về kiểm định tương quan của các sai số kề nhau Durbin-Watson (tương quan chuỗi bật nhất): hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy vì giá trị đạt được là 1.877 (gần bằng 2) và chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Để kiểm tra đa cộng tuyến, ta thông qua nhân tố phóng đại phương sai (VIF), theo quy tắc VIF < 2 là dấu hiệu cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Xem biểu đồ … phía trên, có thể thấy các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn.

Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính

Sig của đối tượng kiểm dịnh là 0.534 > 0.05 nên chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, tương đương rằng Mức giá và Thu nhập không có mối quan hệ với nhau. Ở mục a cuối bảng kiểm định Chi bình phương thông báo rằng không có giá trị nào dưới 20% có chỉ số dự kiến dưới 5. Điều này chứng tỏ kiểm định Chi bình phương có có giá trị tin cậy.

Kiểm định sự khác biệt trung bình Independent Samples T-Test Independent Sample T-Test dùng để xác định xem có sự khác biệt trung bình

Sau khi chạy kiểm định Independent Sample T-Test cho các biến ta được bảng kết quả những yếu tố cần quan tâm (Sig. Giá trị Sig.Levene’s Test là 0.560 > 0.05 nên phương sai giữa các lựa chọn của các biến định tính không khác nhau hay còn gọi là đồng nhất. Kết quả kiểm định cho thấy ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, nghĩa là - không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng của những đáp viên có giới tính khác nhau.

Phân tích khác biệt trung bình One-Way ANOVA

 Giao diện cửa sổ hiện ra, đưa biến phụ thuộc SHL vào ô Dependent List và biến định tính vào ô Factor.  Trong tùy chọn Options, tick vào 4 mục Descriptive, Homogeneity of variance test, Weich, Means plot. Sig Levene của cả 3 đối tượng đều lớn hơn 0.05 nên phuơng sai giữa các lựa chọn của các biến định tính không khác nhau hay còn gọi là đồng nhất.

Kết quả kiểm định cho thấy ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, nghĩa là – không có sự khác biệt trung bình về ý kiến đánh giá chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của các đối tượng theo độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập. Thông qua chương 2 nhóm đã đưa ra được những kết quả nghiên cứu khi sử dụng các phương pháp nghiên cứu như: kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Crobach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy, kiểm định Chi bình phương và cuối cùng là kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm bằng One-Way ANOVA, kiểm định Independent – Sample T-Test. Ngoài ra, trong chương 2, nhóm còn đưa ra được các biến có độ tin cậy cao hay không, có sự tương quan tuyến tính với nhau hay không, và phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính có khác nhau hay không.

Từ đó đưa ra được các giải pháp cho đề tài nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của The Coffee House.