7. Bố cục và nội dung chủ yếu của luận văn
2.6.1.Xây dựng mô hình đánh giá
Để phân tích mối tương quan giữa sự trãi nghiệm của du khách và sự tác động các yếu tố cấu thành chất lượng dịch vụ, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tương quan đa biến nhằm giải thích biến phụ thuộc sự trải nghiệm (Y) bị ảnh hưởng bởi các biến độc lập (Xi) là các yếu tố của chất lượng dịch vụ như yếu tố hữu hình, sự tin cậy, tính trách nhiệm, sự bảo đảm và sự chia sẽ. Việc xây dựng mô hình giả thuyết được giải thích như sau:
- Sự trải nghiệm (AEX): là trung bình 6 chỉ tiêu đánh giá của du khách về sự trải nghiệm sau khi sử dụng dịch vụ học nấu ăn.
- Yếu tố hữu hình (AHHP): là trung bình đánh giá của du khách về mức độ thể hiện 6 chỉ tiêu yếu tố hữu hình của nhà cung cấp dịch vụ.
- Sự tin cậy (ATCP): là trung bình đánh giá của du khách về mức độ thể hiện của 4 chỉ tiêu sự tin cậy.
- Tính trách nhiệm (ATTP): là trung bình đánh giá của du khách về mức độ thể hiện 4 chỉ tiêu trách nhiệm của nhà cung cấp dịch vụ.
- Sự bảo đảm (ABDP): là trung bình đánh giá của du khách về mức độ thể hiện 6 chỉ tiêu bảo đảm của nhà cung cấp dịch vụ.
- Sự chia sẽ (ACSP): là trung bình đánh giá của du khách về mức độ thể hiện 4 chỉ tiêu chia sẽ của nhà cung cấp dịch vụ.
Sơ đồ 2.1. Mô hình đánh giá sự trải nghiệm và chất lượng dịch vụ Tinh thần trách nhiệm
(ATTP) Yếu tố hữu hình
(AHHP)
Sự tin cậy (ATCP)
Sự bảo đảm (ABDP) Sự chia sẽ (ACSP) Trải nghiệm du khách (AEX) H1 H2 H3 H4 H5
Từ mô hình giả thuyết trên thì phương trình hồi quy đa biến tương quan giữa sự trải nghiệm (Y) và các biến độc lập Xi bao gồm các yếu tố hữu hình (X1 = AHHP), sự tin cậy (X2 = ATCP), tính trách nhiệm (X3 =ATTP), sự bảo đảm (X4 = ABD) và sự chia sẽ (X5 = ACSP) có dạng như sau:
Y = β0+ β1.AHHP+ β2.ATCP+ β3.ATTP+ β4.ABDP+ β5.ACSP+ εi (*) Trong đó, β0, β1, β2, β3, β4, β5 là các tham số chưa biết, gọi là các hệ số hồi quy, β0 gọi là hệ số chặn và β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số góc.
Với là sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng 0 và phương sai 2. Để có các tính chất tốt của ước lượng, cần có những giả thiết đặt lên các thành phần ngẫu nhiên này. Giả thiết dễ chấp nhận là chúng có kỳ vọng không, cùng phương sai 2 độc lập; giả thiết tiếp sau là chúng có phân bố chuẩn: 1, …, n độc lập, cùng phân bố chuẩn N(0; 2).
Phương pháp phân tích phương sai được dùng để kiểm định tính hiệu quả của việc lập mô hình. Một khâu quan trọng để kiểm tra tính phù hợp của mô hình hồi quy là kiểm định giả thuyết. Đó là kiểm tra xem có một quan hệ tuyến tính nào đó giữa biến phản hồi Y với một tập con nào đó của các biến hồi quy X1, ..., Xk hay không. Cụ thể là xét bài toán kiểm định:
H0: β1 =β2 = … = βn = 0
H1: βj ≠ 0 với ít nhất một j {1,..., k} .
Nếu H0 bị bác bỏ thì có nghĩa là ít ra một trong các biến hồi quy X1, ..., Xk có ý nghĩa đối với mô hình. Dưới giả thuyết H0 có thể chứng minh tổng bình phương hồi quy và tổng bình phương các sai số là những biến ngẫu nhiên độc lập và có bậc tự do tương ứng là k và n – p (với p = k + 1 ≤ n).
Ngoài ra, có thể kiểm chứng sự phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến nhân tố độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến nhân tố phụ thuộc thông qua hệ số xác định bội R2 và hệ số xác định hiệu chỉnh R2adj với R2 ≥ 0.5 (50%) thì mô hình nghiên cứu chấp nhận được và mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là khá chặt chẽ phù hợp với hồi quy tuyến tính đa biến.