- Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Công thức của hệ số Cronbach α là:
=
α Nρ[1+ρ( N - 1)]
Trong đó ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. Ký tự hy lạp ρ(đọc là prô) trong công thức tượng trưng cho tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra.
Vì hệ số Cronbach α chỉ là giới hạn dưới của độ tin cậy của thang đo (Theo GS.TS Nguyễn Đình Thọ), và còn nhiều đại lượng tin cậy, độ hiệu lực của thang đo nên ở
giai đoạn đầu khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 là chấp nhận được.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá
Khái niệm và ứng dụng:
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để
thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số
lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số
ít các nhân tố cơ bản.
34
Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích được gọi là communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung (common factor) cộng với một nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hoá thì mô hình nhân tốđược thể hiện bằng phương trình sau:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 +…+ AimFm + ViUi
Trong đó:
Xi: biến thứ i chuẩn hoá
Aij: hệ số hồi qui bội chuẩn hoá F: các nhân tố chung
Vi: hệ số hồi qui chuẩn hoá của nhân tố đặc trưng iđối với biến i Ui: nhân tốđặc trưng của biến i
m: số nhân tố chung
Các nhân tố đặc trưng có liên quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát.
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 +…+ WikXk Trong đó:
Fi: ước lượng trị số của nhân tố i Wt: quyền số hay trọng số nhân tố
35
k: số biến
Chúng ta có thể chọn quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn ra một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất. Nguyên tắc này được tiếp tục áp dụng như vậy để tiếp tục chọn ra các quyền số của nhân tố tiếp theo. Do vậy các nhân tố được
ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không có tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì…
- Phương pháp hồi quy bội
Nếu kết luận được hai biến có liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời giả định rằng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến, và xem như đã xác định
đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể mô hình hoá mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích- Y) và biến kia là biến độc lập (hay biến giải thích- X). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán
được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình hồi quy bội mở rộng mô hình hồi quy tuyến tính hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc.
Mô hình có dạng như sau:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei Trong đó:
36
βk: hệ số hồi quy riêng phần
ei: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2
Mô hình hồi quy tuyến tính bội giả định rằng biến phụ thuộc có phân phối chuẩn
đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.
Đánhgiá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được
đưa vào mô hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2 càngtăng, tuy nhiên điều này cũng không được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Kiểm định F sử dụng trong bảng phâm tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ởđây biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không?. Giả thuyết H0 là β
1 =β2 =β3=β4
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ta kết luận rằng: kết hợp các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được những thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu.
Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Trong hồi qui bội có nhiều biến độc lập, ta có thể muốn xác định với các biến
được đưa vào mô hình. Biến nào có vai trò quan trọng hơn trong việc dự đoán giá trị lý thuyết của Y hay chúng quan trọng như nhau.
3.3.2 Quy trình nghiên cứu
37
Hình 3.2 Quy trình nghiên cứu
3.3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ (định tính)
Thang đo được xây dựng trên cơ sở lý thuyết về chất lượng dịch vụ, lý thuyết về
thang đo chất lượng dịch vụ đã có, cụ thể là thang đo SERVQUAL và lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, do đặc thù của từng ngành dịch vụ và do sự khác nhau về văn hóa cũng như sự phát triển của kinh tế của từng khu vực. Do đó, cần có nghiên cứu định tính đểđiều chỉnh thang đo cho phù hợp là điều cần thiết.
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm điều chỉnh các biến quan sát dùng đểđo lường các khái niệm nghiên cứu. Mục đích của nghiên cứu này là khám
Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp Thảo luận nhóm Điều chỉnh Thang đo chính thức Nghiên cứu định lượng Kiểm định Cronbach alpha và đánh giá sơ bộ thang đo Loại bỏ các yếu tố có hệ số Alpha thấp Phân tích nhân tố khám phá EFA, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
phân tích hồi quy
Kiểm định các giả
thuyết ANOVA và các thống kê mô tả. Phân
tích kết quả xử lý số liệu Viết báo cáo nghiên cứu
38
phá ra những yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của du khách nội địa khi đến tham quan Tháp Bà.
Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng là thảo luận nhóm qua một dàn bài thảo luận được chuẩn bị sẵn (phụ lục 1). Từ kết quả của nghiên cứu khám phá này kết hợp với cơ sở lý thuyết là thang đo SERVQUAL, từđó xây dựng nên thang đo đo lường cho nghiên cứu này.
Đối tượng khảo sát: 1 nhà quản lý và 1 nhân viên làm trong lĩnh vực du lịch tại thành phố Nha Trang và 10 du khách nội địa đến tham quan Tháp Bà.
3.3.2.2 Nghiên cứu chính thức (định lượng)
Mục đích của bước nghiên cứu này là kiểm định mô hình đã đề xuất, đo lường các yếu tố tác động đến sự hài lòng của du khách về chất lượng dịch vụ tham quan tại Tháp Bà.
Đối tượng nghiên cứu là tất cả những khách nội địa người Việt Nam đến Tháp Bà tham quan.
Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn trực tiếp theo bảng câu hỏi chi tiết được soạn sẵn [phụ lục 2].
Dữ liệu sau khi được thu thập về sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch với phần mềm SPSS 18.0.
3.3.2.3 Mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2003) cho rằng đối với phân tích EFA thì cỡ mẫu ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến.
Theo Gorsuch,1983: phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất là 200 quan sát, còn Hachter(1994) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát (Hair & ctg,1998).
Nghiên cứu này chọn kích thước mẫu theo Gorsuch 1983: cỡ mẫu ít nhất phải có 200 quan sát. Với 215 bảng câu hỏi được phát ra, ngoài những bảng câu hỏi không được
39
về là 205 bảng. Sau khi nhập dữ liệu và làm sạch thì số bảng câu hỏi hợp lệđược sử dụng
để xử lý SPSS là 200 bảng, chiếm tỷ lệ 93,02%.
3.4 Xây dựng thang đo
Loại thang đo: Thang đo đa biến, thang đo Likert
Thang đo được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết về xây dựng thang đo và về sự
hài lòng của khách hàng, tham khảo các thang đo đã được phát triển trên thế giới như
thang đo SERVQUAL. Kết hợp với kết quả của việc thảo luận nhóm, chúng được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với dịch vụ tại Tháp Bà
Thang đo về chất lượng dịch vụ tại Tháp Bà bao gồm 20 biến quan sát với 5 thành phần của nó. Thành phần phương tiện hữu hình được đo lường bằng 5 biến quan sát. Thành phần tin cậy được đo lường bằng 4 biến quan sát. Thành phần đáp ứng được đo lường bằng 3 biến quan sát. Thành phần thái độ, năng lực phục vụ được đo lường bằng 4 biến quan sát. Thành phần đồng cảm được đo lường bằng 3 biến quan sát.
Dựa trên nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ & ctg (2003), thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát
3.4.1 Phương tiện hữu hình
Phương tiện hữu hình được ký hiệu từ C1.1 đến C1.5. Kết hợp với thang đo SERVQUAL, thảo luận nhóm thì thang đo đo lường phương tiện hữu hình bao gồm các yếu tố: cơ sở vật chất, giờ phục vụ thích hợp, cũng như trang phục của các nhân viên phục vụ…ngoài ra còn bổ sung thêm yếu tố cảnh quan vì xét thấy đối với du lịch tham quan đây là yếu tố quyết định đến cảm nhận hài lòng của du khách. Thang đo này gồm 5 biến quan sát (bảng 3.1) và cũng được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ
40 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.1 Thang đo phương tiện hữu hình
Ký hiệu biến Câu hỏi
C1.1 Tháp Bà có cảnh quan tự nhiên đẹp
C1.2 Phòng trưng bày được thiết kế hiện dại, đẹp mắt C1.3 Sách, tờ rơi quảng cáo hấp dẫn
C1.4 Trang phục của nhân viên gọn gàng, lịch sự
C1.5 Thời gian mở cửa thuận tiện cho du khách
3.4.2 Sự tin cậy
Mức độ tin cậy được ký hiệu là C2.1 đến C2.4. Dựa vào thang đo SERVQUAL và thảo luận nhóm thì thang đo về mức độ tin cậy không chỉ đo lường khả năng cung ứng dịch vụđúng như đã hứa với khách hàng (trong đó bao gồm sự nhiệt tình trong giải quyết phàn nàn của khách) mà còn có yếu tố an toàn vì vậy thang đo có điều chỉnh từ ngữ, bổ
sung cho phù hợp với dịch vụ du lịch. Thang đo gồm 4 biến quan sát (xem bảng 3.3),
được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ
Bảng 3.2 Thang đo mức độ tin cậy
Ký hiệu biến Câu hỏi
C2.1 Điều kiện an ninh, trật tự tốt
C2.2 Khách luôn nhận được những thông tin chính xác
C2.3 Mọi thắc mắc của khách luôn được giải đáp nhanh chóng, kịp thời C2.4 Phản hồi của khách luôn được ghi nhận và tiếp thu
41
Mức độđáp ứng được ký hiệu từ C3.1 đến C3.3. Theo lý thuyết của Parasuraman, sự đáp ứng là khả năng thực hiện các dịch vụ kịp thời và đúng hạn. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này lại là dịch vụ du lịch nên sự đáp ứng chính là sự mong muốn và sẵn sàng phục vụ của nhân viên trong việc cung ứng dịch vụ, đáp ứng nhu cầu của du khách. Thang đo đo lường về mức độđáp ứng gồm 3 biến quan sát (xem bảng 3.3) và cũng được
đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.3 Thang đo mức độđáp ứng các dịch vụ
Ký hiệu biến Câu hỏi
C3.1 Các loại hàng lưu niệm đa dạng
C3.2 Dịch vụ chụp ảnh nhanh chóng, thuận tiện C3.3 Các hoạt động trình diễn Tháp Bà rất độc đáo
3.4.4 Thái độ, năng lực phục vụ
Thái độ, năng lực phục vụ được kí hiệu từ C4.1 đến C4.4. Dựa vào thang đo SERVQUAL và nghiên cứu định tính ta có thang đo đo lường về thái độ, năng lực phục vụ gồm 4 biến quan sát (xem bảng 3.4), được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.4 Thang đo thái độ, năng lực phục vụ
Ký hiệu biến Câu hỏi
C4.1 Nhân viên lịch sự, thân thiện
C4.2 Hướng dẫn viên am hiểu về công việc mình đang làm C4.3 Hướng dẫn viên có khả năng giao tiếp tốt
C4.4 Nhân viên luôn nhiệt tình với du khách
42 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sự đồng cảm được ký hiệu là C5.1 đến C5.3. Sự đồng cảm thể hiện sự phục vụ
chu đáo, sự quan tâm đặc biệt đối với khách hàng và khả năng am hiểu những nhu cầu riêng biệt của khách hàng. Trong nghiên cứu này bổ sung thêm yếu tố sự thân thiện của người dân địa phương vì khu di tích Tháp Bà là nơi giao lưu văn hóa giữa dân tộc Chăm và dân tộc Kinh, khi đến tham quan chắc hẳn rằng du khách sẽ có sự giao tiếp, gặp gỡ
người dân địa phương. Đồng thời, cụ thể hóa “khả năng am hiểu nhu cầu đặc biệt của khách hàng” trong du lịch tham quan đó là “Qúy khách không bị quấy nhiễu phiền hà bán hàng rong, ăn xin”. Dựa vào thang đo SERVQUAL và thảo luận nhóm ta có thang đo đo lường về sự đồng cảm gồm 3 biến quan sát (xem bảng 3.5), cũng được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.5 Thang đo mức độđồng cảm
Ký hiệu biến Câu hỏi
C5.1 Sự quan tâm của nhân viên với du khách tốt C5.2 Người dân địa phương thân thiện, cởi mở
C5.3 Qúy khách không bị quấy nhiễu phiền hà (bán hàng rong, ăn xin)
3.4.6 Sự hài lòng
Dựa trên nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ & ctg (2003), thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát kí hiệu từ C6.1 đến C6.3 (xem bảng 3.6), cũng được đo bằng thang
đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.6 Thang đo sự hài lòng
Ký hiệu biến Câu hỏi
C6.1 Nhìn chung, anh/chị hoàn toàn hài lòng với phương tiện hữu hình tại Tháp Bà
C6.2 Nhìn chung, anh/chị hoàn toàn hài lòng với phong cách phục vụ của nhân viên
C6.3 Tóm lại, anh/ chị hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ tham quan tại Tháp Bà
43
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢI PHÁP
ĐỀ XUẤT 4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.1 Mô tả mẫu
Nghiên cứu này chọn mẫu ngẫu nhiên với 3 thuộc tính kiểm soát: Giới tính; Tuổi; Nghề nghiệp như sau: Về Giới tính: Bảng 4.1 Bảng phân bố mẫu theo giới tính
Kết quả cho thấy: có 108 nam và 92 nữ tham gia trả lời bảng câu hỏi. Số lượng nam giới nhiều hơn nữ giới (nam: 54%; nữ: 46%). Nhưng nhìn chung việc thu thập mẫu không có sự chênh lệch lớn về giới tính. Về Tuổi Bảng 4.2 Bảng phân bố mẫu theo tuổi