Bước 1:Chuẩn bị thông tin
Thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thông tin, mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bảng 20.0.
Bước 2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo quy ước thì một tập hợp các biến (mục hỏi) dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số alpha lớn hơn hoặc bằng 0.8. Tuy nhiên, đối với “trường hợp khái
niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là phép đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng Trọng & Chu NguyễnMộng Ngọc, 2005).
Trong nghiên cứu này, thang đo sẽ được chọn khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 . Tuy nhiên, hệ số tin cậy Cronbach’s Alphachỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần giữ lại. Do đó, cần kết hợp với việc sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation). Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại vì những biến này không có nhiều đóng góp cho khái niệm cần đo ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này c ó thể tạo ra yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khámphá EFA (exploratory factor analysis) dùng đểthu nhỏvà tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệvới nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một sốít nhân tốc ơ bản có tác động đến mức độhài lòng của khách hàng.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số factor loading nhỏ hơn 0.50 sẽ bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 0.50.
Kiểm tra mức độ quan hệ giữa các biến đo lường bằng kiểm định KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) và kiểm định Barlett. Kiểm định KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett
xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig<0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Khánh Duy, 2009).
Bước 4:Phương pháp hồi quy đa biến
Phương pháp hồi quy đa biến để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến ý định hành vi của khách hàng với mức ý nghĩa 5 %, được tiến hành theo hai bước: (1) phân tích tương quan Pearson để xem xét sự phù hợp của mô hình trước khi đưa vào phân tích hồi quy; (2) sau khi đánh giá sự phù hợp của mô hình, phân tích hồi quy sẽ được thực hiện, kết quả của phân tích hồi quy nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến ý định hành vi của khách hàng.