Tiến hành phỏng vấn 120 đáp viên về các thông tin cá nhân bao gồm giới tính, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng. Số liệu thông tin thu được như sau: Bảng 4.1: Thông tin nhân khẩu của đáp viên
Tần số (người) Tỷ lệ (%) Nam 75 62,5 Giới tính Nữ 45 37,5
Sinh viên, học sinh 79 65,8 Công chức nhà nước 2 1,7 Công nhân 34 28,3 Nội trợ 5 4,2 Nghề nghiệp Khác 0 0 Dưới 2 triệu 70 58,3 Từ 2 đến 4 triệu 46 38,3 Từ 4 đến 6 triệu 2 1,7 Thu nhập Trên 6 triệu 2 1,7
Nguồn: thực hiện thống kê mô tả số liệu sơ cấp
Về giới tính: Tỷ lệ đáp viên nữ chiếm 62,5%, nam là 37,5% . Số đáp viên nữ và nam lần lượt là 75 người và 45 người. Có sự chênh lệch khá lớn giữa số đáp viên nam và nữ do mẫu được chọn là mẫu thuận tiện và do đi xe buýt đa phần là nữ nhiều hơn nam nên số đáp viên nữ cao hơn đáp viên nam.
Về nghề nghiệp, có 79 đáp viên là sinh viên, học sinh chiếm 65,8%; 34 đáp viên là công nhân chiếm 28,3%, ngoài ra còn có 2 đáp viên là công nhân viên chức chiếm 1,7% và 5 đáp viên làm nội trợ chiếm 4,2%, không có đáp
32
viên nào nghề nghiệp khác. Tỷ lệ học sinh, sinh viên và công nhân chiếm đa số trong cuộc nghiên cứu này vì họ đều có thu nhập thấp hoặc phụ thuộc vào gia đình, đi lại bằng xe buýt là biện pháp hiệu quả họ lựa chọn. Có 2 đáp viên là công nhân viên chức do họ đi công tác giữa Vĩnh Long và Cần Thơ. 5 đáp viên làm nội trợ họ thường đi xe buýt đến các chợ để mua thực phẩm, những vật dụng cần thiết cho gia đình.
Về thu nhập, đáp viên có thu nhập dưới 2 triệu chiếm 58,3% (có 70 đáp viên), từ 2 triệu đến 4 triệu chiếm 38,3% (có 46 đáp viên), từ 4 triệu đến 6 triệu chiếm 1,7% (có 2 đáp viên), trên 6 triệu chiếm 1,7% (có 2 đáp viên). Do phần lớn là sinh viên, học sinh, những người nội trợ và công nhân nên thu nhập của đáp viên không cao chiếm đa phần ở mức dưới 2 triệu và từ 2 triệu đến 4 triệu. Số đáp viên có thu nhập từ 4 triệu đến 6 triệu và trên 6 triệu chỉ có 3 đáp viên, chiếm tỷ lệ rất nhỏ vì những người này có điều kiện hơn sẽ ít đi xe buýt, và nhiều người sử dụng xe buýt để đi công tác hay thăm người thân cùng với gia đình. Thêm vào đó, xe buýt là loại hình dich vụ công, giá rẻ phù hợp với những người có thu nhập thấp.
33 4.1.2 Hành vi sử dụng xe buýt
Bảng 4.2: Thông tin về hành vi sử dụng xe buýt của đáp viên Tần số (người) Tỷ lệ (%) Dưới 6 tháng 47 39,2 Từ 6 tháng đến 1 năm 23 19,2 Thời gian sử dụng Trên 1 năm 50 41,7 Dưới 5 lần 70 58,3 Từ 5 đến 10 lần 15 12,5 Mức độ sử dụng trung bình trong 1 tháng Trên 10 lần 35 29,2 Học tập, công tác 61 50,8 Đi chơi 35 29,2
Thăm bạn bè, người thân 24 20,0 Mục đích sử dụng
Khác 0 0
Hợp lý 97 80,8
Đánh giá mức giá vé
Không hợp lý 23 19,2
Nguồn: thực hiện thống kê mô tả số liệu sơ cấp
Về thời gian sử dụng dịch vụ xe buýt, có 47 đáp viên sử dụng dưới 6 tháng chiếm 39,2%, 23 đáp viên sử dụng từ 6 tháng đến 1 năm chiếm 19,2% và có 50 đáp viên sử dụng trên 1 năm chiếm 41,7%. Số lượng đáp viên sử dụng xe buýt dưới 6 tháng khá cao, đó là các bạn sinh viên mới nhập học vào các Đại học, Cao đẳng do chưa có điều kiện nên các bạn chọn xe buýt là hình thức di chuyển chủ yếu. Những đáp viên sử dụng trên 1 năm chiếm tỷ lệ cao nhất trong cuộc nghiên cứu này và điều này sẽ giúp nghiên cứu có được những đánh giá tốt với những so sánh, nhận xét và các đáp viên có cái nhìn khách quan hơn về chất lượng dịch vụ của tuyến xe buýt Cần Thơ – Vĩnh Long.
Mức độ sử dụng xe buýt, dưới 5 lần trong 1 tháng có 70 đáp viên chiếm 58,3%, từ 5 đến 10 lần có 15 đáp viên chiếm 12,5%, trên 10 lần có 35 đáp viên chiếm 29,2. Qua cuộc phỏng vấn, có những bạn sinh viên xa nhà chỉ sử dụng
34
dịch vụ xe buýt rất ít chỉ khoảng 2 lần trong tháng nhưng cũng có nhiều đáp viên sử dụng xe buýt hàng ngày để học tập cũng như đi làm.
Về mục đích sử dụng xe buýt, có 61 đáp viên sử dụng xe buýt với mục đích học tập, công tác chiếm 50,8%; có 35 đáp viên sử dụng với mục đích đi chơi chiếm 29,2%; với mục đích đi thăm bạn bè, người thân có 24 đáp viên trả lời chiếm 20%, và không có đáp viên nào có câu trả lời khác. Số đáp viên sử dụng với mục đích chính là học tập, công tác chiếm tỷ lệ khá cao vì trên các chuyến xe sinh viên, học sinh chiếm đa số và các chị em công nhân cũng thường di chuyển bằng xe buýt khá nhiều vì nhà khá xa hoặc các chị công nhân nữ không thể điều khiển xe máy để đi làm.
Về giá vé xe buýt tuyến Vĩnh Long – Cần Thơ, có 97 đáp viên cho rằng mức giá vé hợp lý chiếm 80,8% và 23 đáp viên cho rằng mức giá như vậy không hợp lý chiếm 19,2%. Khi được hỏi vì sao các đáp viên này cho rằng mức giá như vậy là không hợp lý thì các đáp viên trả lời rằng với mức giá như vậy thì khá đắt so với các bạn học sinh, sinh viên dù quy định đã nói rằng giảm giá vé cho các bạn học sinh, sinh viên nhưng khi các bạn đưa thẻ sinh viên hay thẻ học sinh ra thì nhân viên không đồng ý và vẫn thu với mức giá bình thường như bao hành khách khác. Và khi các đáp viên đi những tuyến ngắn thì mỗi xe lại thu một mức giá rất khác nhau, không đồng nhất. Nhưng đa phần các đáp viên đều cho rằng giá vé như vậy hợp lý đối với họ.
4.2 KẾT QUẢ KHẢO SÁT VỀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG XE BUÝT TUYẾN CẦN THƠ – VĨNH LONG BUÝT TUYẾN CẦN THƠ – VĨNH LONG
4.2.1 Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.
35
Đầu tiên, ta đưa 22 biến vào mô hình để kiểm định sự phù hợp đó là các biến ở câu hỏi số 8 trong bảng câu hỏi. Sau khi kiểm định, ta thấy có 3 biến có hệ số nhỏ hơn 0,3 là biến: nhân viên, tài xế mặc đồng phục, lái xe an toàn, tài xế có trình độ chuyên môn và kinh nghiệm lái xe lâu năm; và có 1 biến trang thiết bị hiện đại (có máy lạnh, màn hình LCD) có hệ số tương quan 0,315 > 0,3 nhưng có Cronbach’s Alpha nếu loại biến 0,869 lớn hơn Cronbach’s Alpha tổng thể 0,868. Vì thế ta loại 4 biến đó tuần tự và kiểm định lại sự phù hợp của mô hình. Sau khi kiểm định, ta còn lại 18 biến như bảng 4.3
36
Bảng 4.3: Kiểm định độ tin cậy của thang đo mức độ quan trọng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến quan sát Tương quan
biến tổng thể Alpha nếu loại biến I2 Trạm chờ rộng rãi, sạch sẽ, thoáng mát 0,474 0,865 I3 Xe sạch, thùng rác riêng 0,360 0,870 I4 Sức chứa của xe 0,492 0,864
I6 Loại ghế và cách sắp xếp ghế ngồi thuận
tiện, thoải mái
0,564 0,862
I7 Tại trạm chờ, trên xe có đầy đủ thông tin
về giá, tuyến, lộ trình, thời gian
0,578 0,861
I8 Lái xe đúng tốc độ quy định 0,366 0,869
I9 Giờ hởi hành đúng lịch trình 0,489 0,865
I10 Dễ dàng tìm thấy đồ khi để quên xe 0,524 0,864
I11 Đón, trả khách và dừng, đỗ đúng nơi quy
định
0,585 0,861
I12 Số lượng hành khách trên xe vừa đủ,
không nhồi nhét
0,551 0,863
I13 Nhân viên và tài xế quan tâm xách hành lý
nặng cho khách
0,605 0,860
I14 Giải quyết phàn nàn của khách một cách
nhanh chóng
0,464 0,866
I15 Giải quyết sự cố nhanh chóng 0,508 0,864
I16 Luôn quan tâm đến người già, trẻ em, phụ
nữ mang thai và người tàn tật
0,468 0,866
I19 Nhân viên lịch sự, nhã nhặn, thân thiện 0,459 0,866
I20 Việc thu phí đúng quy định 0,388 0,869
I21 Xe có trang bị bọc ói, thuốc y tế 0,483 0,865 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
I22 Nhà xe sắp xếp chuyến xe vào giờ thuận
tiện cho khách
0,460 0,866
Nguồn: kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha Số biến còn lại khi loại
0,871 18
37
Từ bảng 4.4, ta có hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo mức độ quan trọng đạt độ tin cậy rất cao 0,871 > 0,8, vì thế được sử dụng và phù hợp để phân tích các bước tiếp theo. Nhìn vào bảng 4.3, ta thấy hệ số tương quan tổng thể cao chứng tỏ thang đo tốt. Hệ số tương quan tổng thể của các biến đều lớn hơn 0,3 và Cronbach’s Alpha khi loại bỏ biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng nên ta chấp nhận tất cả các biến của mô hình sau khi loại biến. Sau khi loại các biến nhỏ hơn 0,3 ta còn lại 18 biến, trong đó các biến bị loại là:
nhân viên, tài xế mặc đồng phục; lái xe an toàn; tài xế có trình độ chuyên môn và kinh nghiệm lái xe lâu năm; trang thiết bị hiện đại (có máy lạnh, màn hình LCD).
38
Bảng 4.5: Kiểm định độ tin cậy của thang đo mức độ thực hiện
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
P1 Nhân viên, tài xế mặc đồng phục 0,567 0,924
P2 Trạm chờ rộng rãi, sạch sẽ, thoáng mát 0,591 0,924
P3 Xe sạch, thùng rác riêng 0,738 0,921
P4 Sức chứa của xe 0,473 0,926
P5 Trang thiết bị hiện đại (có máy lạnh, màn
hình LCD)
0,599 0,923
P6 Loại ghế và cách sắp xếp ghế ngồi thuận
tiện, thoải mái
0,628 0,923
P7 Tại trạm chờ, trên xe có đầy đủ thông tin
về giá, tuyến, lộ trình, thời gian
0,475 0,926
P8 Lái xe đúng tốc độ quy định 0,674 0,922 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
P9 Giờ hởi hành đúng lịch trình 0,520 0,925
P10 Dễ dàng tìm thấy đồ khi để quên xe 0,569 0,924
P11 Đón, trả khách và dừng, đỗ đúng nơi quy định
0,659 0,922
P12 Số lượng hành khách trên xe vừa đủ, không nhồi nhét
0,668 0,922
P13 Nhân viên và tài xế quan tâm xách hành lý nặng cho khách
0,556 0,924
P14 Giải quyết phàn nàn của khách một cách nhanh chóng
0,696 0,922
P15 Giải quyết sự cố nhanh chóng 0,637 0,923
P16 Luôn quan tâm đến người già, trẻ em, phụ nữ mang thai và người tàn tật
0,586 0,924
P17 Lái xe an toàn 0,528 0,925
P18 Tài xế có trình độ chuyên môn và kinh nghiệm lái xe lâu năm
0,392 0,927
P19 Nhân viên lịch sự, nhã nhặn, thân thiện 0,554 0,924
P20 Việc thu phí đúng quy định 0,584 0,924
P21 Xe có trang bị bọc ói, thuốc y tế 0,596 0,924
P22 Nhà xe sắp xếp chuyến xe vào giờ thuận tiện cho khách
0,548 0,924
39 Bảng 4.6: Hệ số Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha Số biến còn lại
0,927 22
Nguồn: kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0
Từ bảng 4.6, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo mức độ thể hiên đạt độ tin cậy rất cao 0,927 > 0,8 cao hơn cả kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo mức độ quan trọng. Kết quả từ bảng 4.5, không có hệ số tương quan tổng nào nhỏ hơn 0,3 và tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha khi xóa biến đều không lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng 0,927. Như vậy, 22 biến đều được giữ lại.
4.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vần đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin (KMO)) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn hệ số KMO<0,5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thoả yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal components với phép xoay (Rotation) là Varimax cùng với phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Do xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ xe buýt tuyến Cần Thơ – Vĩnh Long nên tác giả tiến hành phân tích nhân tố các biến ở thang đo mức độ quan trọng. Với kết quả chạy Cronbach’s Alpha ở bảng 4.3 ta loại 4 biến trong tổng 22 biến có hệ số tương quan không phù hợp đó là các biến Nhân viên, tài xế mặc đồng phục; Lái xe an toàn; Tài xế có trình độ chuyên môn và kinh nghiệm lái xe lâu năm; Trang thiết bị hiện đại (máy lạnh, màn hình LCD). Sau khi xác định độ tin cậy của thang đo ta tiến hành phân (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
40
tích nhân tố EFA. Sau quá trình phân tích nhân tố ta loại thêm 1 biến Lái xe đúng tốc độ quy đinh. Ta đưa các biến đã kiểm định sự phù hợp vào phân tích nhân tố. Bảng 4.7 cho thấy, có 5 nhóm nhân tố thực sự có ý nghĩa thống kê vì 5 nhân tố này có eigenvalue lớn hơn 1. Trong bảng này hàng Cumulative % cho biết 5 nhân tố đầu tiên giải thích được 61,963% sự biến thiên các biến.
Bên cạnh đó, dựa vào kết quả phân tích bảng 4.7 ta thấy giá trị KMO = 0,844 lớn hơn 0,5, vì thế phân tích nhân tố là thích hợp. Sau đó ta kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan của các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Ta thấy giá trị Sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vậy có thể kết luận rằng các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, có 3 biến không tin cậy và đã được loại ra khỏi mô hình là các biến Lái xe an toàn; Tài xế có trình độ chuyên môn và kinh nghiệm lái xe lâu năm và Trang thiết bị hiện đại (máy lạnh, màn hình LCD). Qua kết quả phân tích ở bảng 4.7, ta thấy có thêm một biến loại ra khỏi mô hình là biến Lái xe đúng tốc độ quy đinh. Các biến này bị loại vì các nguyên nhân đề tài này vẫn chưa có nhiều bài viết đề cập đến,