Khi phân tích nhân t ch t l ng d ch v th c n nhanh, tác gi s d ng
ph ng pháp rút trích principal components v i phép quay vuông góc và đi m d ng khi trích các y u t có eigenvalue l n h n 1. Các bi n đ c l p đ c phân tích cùng m t lúc, riêng bi n ph thu c “S hài lòng” đ c phân tích riêng.
a. Phân tích EFA các bi năđ c l p
K t qu phân tích Cronbach‟s Alpha đã xác đ nh đ c 5 bi n đ c l p đ a vào
phân tích nhân t khám phá EFA. C ng qua phân tích Cronbach‟s Alpha đã lo i b 2 bi n quan sát QF1 và EP1. Bi n đ c l p “Kh n ng đáp ng” có 4 bi n quan sát,
“N ng l c ph c v ” có 4 bi n quan sát, “Ch t l ng th c n” có 5 bi n quan sát,
“Quan tâm cá nhân” có 4 bi n quan sát và “Không gian bày trí” có λ bi n quan sát.
Nh v y s l ng bi n quan sát đ c dùng đ đ a vào phân tích là 26 bi n. K t qu phân tích c th nh sau:
Ki m đ nh KMO và Bartlett trong phân tích nhân t cho th y h s KMO = 0.898(> 0.5) cho th y d li u phù h p đ phân tích nhân t .
Th ng kê Chi-square c a ki m đ nh Bartlett‟s đ t giá tr 4514.751 v i m c ý
ngh a là 0.000, do v y các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trên ph m vi t ng th .
Ph ng sai trích đ t 68.028% th hi n r ng 5 nhân t rút ra gi i thích đ c 68.028% bi n thiên c a d li u, do v y các thang đo rút ra ch p nh n đ c.
i m d ng khi trích các y u t t i nhân t th 5 v i eigenvalue=1.256
T t c các bi n quan sát đ u có h s t i nhân t (factor loading) > 0.3 phù h p. (Xem thêm k t qu phân tích EFA t i Ph l c 4.3).
D a trên phân tích c a b ng Rotated Component Matrix, bi n AS4 v a đo l ng nhân t “N ng l c ph c v ”, v a đo l ng nhân t “Ch t l ng th c n” và “Quan tâm cá nhân”. Tuy nhiên do giá tr n i dung c a nó th c s có ý ngh a nên đ c gi l i. Ngoài ra bi n AS4 đ c nhóm vào nhân t “Quan tâm cá nhân” do h
s t i trên nhân t này cao nh t (0.474). ng th i sau khi xem xét c ng nh đ a
bi n này ra th o lu n v i nh ng ng i tiêu dùng th c n nhanh thì v i n i dung bi n AS4μ “Nhân viên vui v l ng nghe ý ki n c a tôi” phù h p đ đo l ng nhân t
“Quan tâm cá nhân” nên bi n AS4 đ c ch p nh n nhóm vào nhân t này.
Bi n QF2 v a đo l ng nhân t “Ch t l ng th c n” v a đo l ng nhân t
“Quan tâm cá nhân” và “N ng l c ph c v ” v i chênh l ch h s t i < 0.3 theo lý thuy t là lo i b . Tuy nhiên giá tr n i dung c a nó th c s có ý ngh a và quan tr ng trong thành ph n “ch t l ng th c n” do đó tác gi quy t đ nh gi l i bi n này cho vi c phân tích ti p theo.
K t qu phân tích EFA đ c t ng h p nh sau (tác gi không đ a các h s t i
B ng 4.6 B ng t ng h p k t qu phơnătíchăEFAăthangăđoăch tăl ng d ch v vƠăCronbach’săAlphaăl n 3 STT Bi n Nhân t 1 2 3 4 5 1 AP3 .833 2 AP8 .805 3 AP2 .800 4 AP1 .792 5 AP6 .773 6 AP7 .752 7 AP4 .727 8 AP9 .586 9 AP5 .556 10 EP3 .885 11 EP2 .859 12 EP4 .844 13 EP5 .814 14 AS4 .474 15 QF6 .814 16 QF5 .804 17 QF3 .799 18 QF4 .768 19 QF2 .474 20 RE2 .825 21 RE3 .819 22 RE1 .769 23 RE4 .700 24 AS2 .781 25 AS3 .734 26 AS1 .521 Cronbach’săAlphaăl n 3 0.915 0.911 0.858 0.868 0.646 KMO 0.898 Bartlett’să(Sig.) 0.000 Ph ngăsai trích 68.028% Ngu n: S li u phân tích b ng SPSS c a tác gi
Nh v y sau khi nhóm bi n quan sát AS4 vào nhân t “Quan tâm cá nhân”, tác
gi ti n hành phân tích Cronbach‟s Alpha cho 2 thang đo “Quan tâm cá nhân” và “N ng l c ph c v ”. K t qu cho th y h s Cronbach‟s Alpha c a 2 thang đo đ u l n h n 0.6 và h s t ng quan t ng đ u l n h n 0.3, do đó thang đo l ng m i phù h p cho các ki m đnh ti p theo. (Xem k t qu phân tích ph l c 4.4)
b. Phân tích EFA bi n ph thu c
Tác gi ti n hành phân tích nhân t cho bi n ph thu c “S hài lòng”. Bi n này
đ c đo l ng b i 3 bi n quan sát CS1, CS2, CS3. K t qu đ c t ng h p nh sauμ
B ng 4.7 K t qu phân tích EFA bi n ph thu c
STT Bi n Nhân t 1 CS1 0.901 2 CS2 0.887 3 CS3 0.882 Cronbach’săAlpha 0.869 KMO 0.738 Bartlett’să(Sig.) 0.000 Ph ngăsaiătrích 79.232% Ngu n: S li u phân tích b ng SPSS c a tác gi K t qu phân tích c th nh sauμ
Ki m đ nh KMO và Bartlett trong phân tích nhân t cho th y h s KMO = 0.869 (> 0.5) cho th y d li u phù h p đ phân tích nhân t .
Th ng kê Chi-square c a ki m đ nh Bartlett‟s đ t giá tr 364.335 v i m c ý (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ngh a Sig.là 0.000 đ t yêu c u
Có 1 nhân t đ c trích ra t phân tích nhân t (EFA) phù h p lý thuy t.
Ph ng sai trích 79.232% >0.3đ t yêu c u. Giá tr Eigenvalue=2.377>1 đ t yêu c u
T t c các bi n quan sát đ u có h s t i nhân t (factor loading) > 0.3 phù h p. (Xem k t qu phân tích ph c l c 4.5)
c. Thangăđoăsauăkhiăđi u ch nh
K t qu c a vi c phân tích nhân t EFA cho ra thang đo m i
B ng 4.8 Thangăđoăđƣăđi u ch nh Stt N i dung bi n quan sát Ký hi u Nhân t 1 C a hàng X ph c v nhanh chóng RE1 Kh n ng đáp ng 2 Nhân viên linh ho t, ph n ng nhanh nh y v i yêu c u c a tôi RE2
3 Nhân viên ph c v nhi t tình, chu đáo RE3 4 Nhân viên mang th c n đ n t n bàn RE4 5 Nhân viên hi u đ c công vi c và x lý tình hu ng t t AS1
N ng l c ph c v 6 Nhân viên nhi t tình t v n, gi i đáp th c m c c a c a tôi AS2
7 Nhân viên chuyên ngi p, ít sai sót AS3 8 Th c n, đ u ng ngon, h p kh u v QF2 Ch t l ng th c n 9 Th c n luôn t i, h p v sinh QF3 10 Th c n v n còn nóng giòn QF4 11 Cách bày trí th c n b t m t QF5 12 Th c n có nhi u lo i đ tôi l a ch n QF6
13 Nhân viên luôn đáp ng các yêu c u đ c bi t c a tôi EP2
Quan tâm cá nhân
14 Nhân viên h t s c quan tâm t i các quy n l i c a tôi EP3 15 C a hàng X luôn báo cho tôi bi t khi có ch ng trình khuy n
mãi
EP4 16 Nhân viên th hi n s quan tâm th m h i tôi EP5 17 Nhân viên vui v l ng nghe ý ki n c a tôi AS4 18 N i th t c a hàng đ p, b t m t AP1
Không gian bày
trí
19 Âm nh c c a nhà hàng hay AP2
20 Khu v c n u ng c a c a hàng X ti n nghi tho i mái. AP3
21 C a hàng v sinh, s ch s AP4
22 Ch đ xe r ng rãi AP5
23 C a hàng có b trí khu v c vui ch i riêng cho tr em AP6 24 Nhi t đ bên trong nhà hàng h p lý, mát m AP7 25 C a hàng có phân chia không gian cho nh ng nhóm khách
hàng khác nhau AP8 26 V trí c a hàng thu n l i, d tìm AP9 27 Tôi hài lòng v i ch t l ng d ch v t i c a hàng X. CS1 S hài lòng 28 Tôi s ti p t c s d ng d ch v c a X CS2
29 Tôi s gi i thi u X cho nh ng ng i khác. CS3
Nh v y, t k t qu phân tích EFA cho th y mô hình đ ngh (hình 2.4) v i 5 bi n đ c l p và 1 bi n ph thu c là phù h p do đó mô hình này đ c s d ng đ
ti n hành các phân tích tiêp theo.
4.3ăPhơnătíchăh iăquiăb iă
ti n hành phân tích h i qui, yêu c u ph i có giá tr nhân t . Theo Nguy n ình Th (2011, trang 405-406) đã nêu ra không nên s d ng giá tr nhân t do phân tích EFA t o ra mà ph ng pháp t t nh t là dùng t ng ho c trung bình c a các bi n quan sát đo l ng các nhân t đ s d ng cho các phân tích ti p theo. Do đó, tác gi đã s d ng l nh Compute trong SPSS đ tình giá tr trung bình c a các bi n đo l ng. ng th i tác gi c ng ti n hành đ t tên bi n m iμ
B ng 4.9 t tên bi n
STT Nhân t Tên bi n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1 Kh n ng đáp ng DAP_UNG 2 N ng l c ph c v NANG_LUC
3 Ch t l ng th c n CHAT_LUONG
4 Quan tâm cá nhân QUAN_TAM
5 Không gian bày trí KHONG_GIAN
6 S hài long HAI_LONG
4.3.1 Xem xét ma tr năt ngăquanăgi a các bi n
B c đ u tiên khi ti n hành phân tích h i qui tuy n tính là xem xét các m i
t ng quan tuy n tính gi a t t c các bi n. mô hình h i qui tuy n tính b i này c n ph i xem xét m i quan h gi a t ng bi n đ c l p và bi n ph thu c và gi a các bi n
B ng 4.10 Ma tr n h s t ngăquan HAI_ LONG DAP_ UNG NANG_ LUC CHAT_ LUONG QUAN_ TAM KHONG_ GIAN H s t ng quan t ng ph n HAI_LONG 1.000 .371 .442 .467 .390 .665 DAP_UNG .371 1.000 .209 .405 .605 .330 NANG_LUC .442 .209 1.000 .416 .297 .426 CHAT_LUONG .467 .405 .416 1.000 .486 .444 QUAN_TAM .390 .605 .297 .486 1.000 .375 KHONG_GIAN .665 .330 .426 .444 .375 1.000 Sig. (1- tailed) HAI_LONG . .000 .000 .000 .000 .000 DAP_UNG .000 . .000 .000 .000 .000 NANG_LUC .000 .000 . .000 .000 .000 CHAT_LUONG .000 .000 .000 . .000 .000 QUAN_TAM .000 .000 .000 .000 . .000 KHONG_GIAN .000 .000 .000 .000 .000 . Ngu n: S li u phân tích b ng SPSS c a tác gi Qua k t qu phân tích cho th y có s t ng quan gi a các bi n đ c l p (DAP_UNG, NANG_LUC, CHAT_LUONG, QUAN_TAM, KHONG_GIAN) và bi n ph c thu c (HAI_LONG). Trong đó bi n KHONG_GIAN có m i t ng quan
ch t v i HAI_LONG do có h s t ng quan cao (0.665). Do đó có th đ a các
bi n đ c l p vào mô hình đ gi i thích cho bi n ph thu c (HAI_LONG). Tuy nhiên h s t ng quan gi a bi n QUAN_TAM và DAP_UNG khá cao (0.605) do đó c n xem xét có s xu t hi n đa c ng tuy n trong phân tích h i qui ti p theo.
4.3.2 K t qu phân tích h i qui
Các bi n đ c l p (DAP_UNG, NANG_LUC, CHAT_LUONG, QUAN_TAM, KHONG_GIAN) và bi n ph thu c (HAI_LONG) đ c đ a vào mô hình đ ki m
đnh gi thuy t b ng ph ng pháp Enter (đ ng th i) vì gi thuy t đ a ra là kh n ng đáp ng, n ng l c ph c v , ch t l ng th c n, quan tâm cá nhân và không gian bày trí có tác đ ng cùng chi u vào s hài lòng c a khách hàng.
Khi đánh giá mô hình h i qui tuy n tính b i, h s xác đ nh R và R2 đ c dùng
l ng l c quan c a th c đo s phù h p c a mô hình đ i v i d li u trong nh ng
tr ng h p có h n m t bi n gi i thích trong mô hình
B ng 4.11 B ng tóm t t mô hình
Mô hình R R² Radj² l ch chu n d đoán
1 .712a .507 .497 .67487 Bi n ph thu c: HAI_LONG B ng 4.12 B ng ANOVA Mô hình T ng bình ph ng df Bình ph ng trung bình F Sig. 1 H i qui 114.348 5 22.870 50.213 .000a Ph n d 111.131 244 .455 T ng 225.480 249
Ngu n: S li u phân tích b ng SPSS c a tác gi , ph ng pháp Enter
T k t qu phân tích h i qui cho th y h s R2 là 0.507, nh v y mô hình nghiên c u phù h p. ng th i R2 đi u ch nh nh h n R2, dùng h s này đ đánh giá đ phù h p c a mô hình s an toàn và chính xác h n. H s xác đnh R2 hi u ch nh b ng 0.4λ7, nh v y mô hình gi i thích đ c 4λ.7% tác đ ng c a các bi n
đ c l p lên bi n ph thu c (HAI_LONG). Còn l i 51.3% là do s tác đ ng c a các y u t khác không đ c đ a vào mô hình.
Ki m đnh F là phép ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính t ng th . Tr F (B ng ANOVA) là 50.213, m c ý ngh a đ t yêu c u
B ng 4.13 B ng tr ng s h i qui Mô hình T Sig. T ng quan a c ng tuy n B l ch chu n chu n
hóa Cor Partial Part T VIF 1 (Constant) -.029 .244 -.119 .906 DAP_UNG .111 .062 .103 1.797 .074 .371 .114 .081 .611 1.636 NANG_LUC .171 .061 .144 2.784 .006 .442 .175 .125 .750 1.334 CHAT_LUONG .159 .071 .126 2.233 .026 .467 .142 .100 .634 1.577 QUAN_TAM .036 .060 .036 .597 .551 .390 .038 .027 .552 1.813 KHONG_GIAN .548 .059 .499 9.309 .000 .665 .512 .418 .702 1.425 Bi n ph thu c: HAI_LONG
Ngu n: K t qu phân tích h i qui b ng SPSS c a tác gi , ph ng pháp Enter
K t qu c a b ng tr ng s h i qui cho th y các bi n NANG_LUC, CHAT_LUONG và KHONG_GIAN th c s nh h ng đ n s hài lòng c a khách hàng do có m c ý ngh a Sig. <0.05. Các bi n này tác đ ng cùng chi u vào bi n ph thu c HAI_LONG do có h s Beta d ng. Trong đó bi n KHONG_GIAN tác
đ ng m nh nh t do có h s Beta l n 0.499. Các bi n này đ u có h s phóng
đ i ph ng sai VIF < 2 do đó đ t yêu c u. Nh v y m t cách t ng quát có th k t lu n n u c m nh n c a khách hàng v n ng l c ph c v , ch t l ng th c n và (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
không gian bày trí c a nhà hàng t ng thì m c đ hài lòng c a h v d ch v càng
t ng (khi xét s thay đ i c a m t bi n thì các bi n khác đ c gi đ nh là không đ i). Xét bi n DAP_UNG và QUAN_TAM trong k t qu phân tích tr ng s h i qui, có th nh n th y 2 bi n này tuy có VIF <2 nh ng không có ý ngh a th ng kê do m c ý ngh a Sig. >0.05 do đó c n xem xét lo i kh i mô hình.
Trong b ng tr ng s h i qui ta nh n th y giá tr t c a 2 bi n này đ u <2. Xét l i h s t ng quan gi a bi n DAP_UNG và QUAN_TAM m c 4.4.1 cho th y h s này khá cao (0.605). ng th i khi xem xét h s t ng quan t ng ph n trong b ng 4.13 có th th y h s t ng quan này gi a bi n QUAN_TAM và bi n HAI_LONG (khi nh h ng tuy n tính c a các bi n đ c l p khác đ i v i bi n
QUAN_TAM b lo i b ) là r t th p (0.038). H s t ng quan bán ph n gi a hai bi n này (khi nh h ng tuy n tính c a các bi n đ c l p khác đ i v i c bi n QUAN_TAM và HAI_LONG b lo i b ) r t th p (0.027).
Ti p t c so sánh k t qu R2 c a phân tích h i qui sau khi lo i bi n QUAN_TAM và R2 sau khi lo i bi n DAP_UNG. K t qu cho th y R2 đ i v i h i qui c a HAI_LONG đ i v i t t c 5 bi n đ c l p là 0,507, R2 sau khi lo i b bi n QUAN_TAM là 0.506 và sau khi lo i b bi n DAP_UNG là 0.501. T nh ng l p lu n trên, bi n QUAN_TAM b lo i kh i k t qu nghiên c u. (Xem thêm chi ti t ph l c 4.6)
Ngoài ra nhìn vào b ng tr ng s h i qui sau khi lo i bi n QUAN_TAM nh n