5. KẾT CẤU LUẬN VĂN
3.2. NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
3.2.1 Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được tiến hành thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung và phỏng vấn sâu các khách hàng đã sử dụng dịch vụ du lịch của BenThanh Tourist trong thời gian 2 năm trở lại đây và đang có ý định mua lại. Nghiên cứu định tính được tiến hành như sau:
- Tác giả tiến hành thảo luận nhóm tập trung với hai nhóm.
+ Nhóm 1: gồm 8 khách du lịch đã sử dụng dịch vụ tour du lịch của các công ty du lịch và đang có ý định mua lại tour du lịch.
+ Nhóm 2: gồm 5 người đang làm việc trong lĩnh vực dịch vụ du lịch, lữ hành.
- Mục đích của phỏng vấn tập trung nhằm:
+ Trước tiên là khám phá những yếu tố nào đo lường giá trị cảm nhận của khách hàng và ý định mua lại đối với dịch vụ du lịch.
+ Khẳng định các thành phần tạo nên giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ du lịch mà tác giả nêu ở chương 2, điều chỉnh và bổ sung các biến đo lường của thang đo đối với dịch vụ tour du lịch. Kết quả thảo luận nhóm giúp hoàn thiện thang đo nháp 1.
- Trước khi thảo luận, tác giả trình bày khái quát về mục đích và ý nghĩa của buổi thảo luận, cũng như một số nguyên tắc của việc thảo luận. Việc thảo luận được tiến hành dưới sự chủ trì của tác giả dựa vào dàn bài thảo luận (xem phụ lục 2). Tác giả bắt đầu với các câu hỏi mở có tính chất khám phá để các thành viên phát hiện giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ du lịch bao gồm những yếu tố nào. Sau đó, tác giả lần lượt giới thiệu các thành phần giá trị cảm nhận khách hàng đối với dịch vụ du lịch và các biến đánh giá các thành phần này để các thành viên thảo luận. Những yếu tố và biến đo lường được chọn khi có ít nhất 2/3 đồng ý.
- Sau thảo luận tập trung, thang đo nháp 1 được hoàn chỉnh thành thang đo nháp 2. Tác giả lập bảng câu hỏi dựa trên thang đo nháp 2 để phỏng vấn thử 20 khách hàng có đi du lịch của các công ty du lịch trong thời gian từ 2 năm trở lại đây nhằm đánh giá nội dung, hình thức các phát biểu của bản câu hỏi để hoàn chỉnh thành thang đo chính thức cho nghiên cứu.
3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính
3.2.2.1 Kết quả thảo luận nhóm tập trung
Qua thảo luận nhóm tập trung, các thành viên ở hai nhóm đều thống nhất với các thành phần tạo nên giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ du lịch theo như tác giả đề xuất ở mô hình nghiên cứu của chương 2. Kết quả thảo luận các biến đo lường các thành phần tạo nên giá trị cảm nhận, cũng như ý định mua lại đối với sản phẩm tour du lịch theo thang đo nháp 1 tác giả đề xuất ở mục 3.1 chương này như sau:
Chất lượng cảm nhận:
Bỏ biến “Chất lượng tour du lịch là nổi bật” vì khó có thể nhận định được đối với những người không thường xuyên đi du lịch hoặc không hiểu rõ được ý.
Bổ sung thêm 3 biến sau:
- “Hướng dẫn viên có chuyên môn tốt, nhiệt tình” - “Chất lượng khách sạn đúng như cam kết” - “Chất lượng dịch vụ ăn uống tốt”
Lý do bổ sung: vì chất lượng hướng dẫn viên, chất lượng dịch vụ khách sạn và chất lượng dịch vụ ăn uống cũng ảnh hưởng nhiều đến cảm nhận khách hàng về chất lượng tour du lịch.
Giá trị cảm xúc:
Bỏ 2 biến “Tour du lịch cho tôi sự vui sướng” và “Tour du lịch cho tôi sự hạnh phúc” vì không phù hợp với việc cảm nhận về một tour du lịch.
Bổ sung thêm 2 biến sau:
- “Tour du lịch tạo được sự ấn tượng đối với tôi” - “Tour du lịch để lại kỷ niệm đẹp cho tôi”
Lý do bỏ và bổ sung: một khách hàng có thể có ấn tượng hay một kỷ niệm đẹp về một chuyến đi, không có cảm nhận về sự vui sướng hay hạnh phúc vì du lịch là một hành trình, không phải một sự việc đến bất ngờ.
Danh tiếng:
Bỏ biến “Có vị trí cao trong ngành” vì khách du lịch ít có thông tin và không quan tâm nội dung này nhiều.
Điều chỉnh biến “Công ty có danh tiếng tốt” thành “Thương hiệu công ty được nhiều người biết đến” để dễ hiểu.
Giá cả tiền tệ:
Đồng ý với đề xuất, không có điều chỉnh, bổ sung.
Giá cả hành vi:
Gộp 2 biến “Mất ít công sức để mua tour” và “Ít tốn thời gian để mua tour” thành “Mất ít thời gian và công sức để mua tour” vì theo khách hàng việc tốn thời gian và công sức là giống nhau.
Ý định mua lại:
Đồng ý với đề xuất, không có bổ sung, điều chỉnh.
3.2.2.2 Kết quả phát triển thang đo
Sau khi thảo luận nhóm tập trung, thang đo nháp 1 được phát triển thành thang đo nháp 2 như sau:
Bảng 3.1 Thang đo nháp 2
Yếu tố nghiên cứu
Ký hiệu
biến Biến quan sát
Chất lượng cảm nhận
(6 biến)
QP1 Chất lượng dịch vụ của tour du lịch đáng tin cậy
QP2 Hướng dẫn viên có chuyên môn tốt, nhiệt tình
QP3 Dịch vụ tour du lịch tốt
QP4 Công ty giữ đúng cam kết về chất lượng dịch vụ tour du lịch
QP5 Chất lượng khách sạn đúng như cam kết
QP6 Chất lượng dịch vụ ăn uống tốt
Giá trị cảm xúc
(5 biến)
ER1 Tour du lịch làm tôi cảm thấy thoải mái ER2 Tour du lịch cho tôi sự thích thú
ER3 Tour du lịch tạo được sự ấn tượng đối với tôi ER4 Tôi hài lòng về tour du lịch của công ty ER5 Tour du lịch để lại kỷ niệm đẹp cho tôi
Danh tiếng (4 biến)
RE1 Công ty có thương hiệu tốt
RE2 Công ty được đánh giá cao
RE3 Thương hiệu công ty được nhiều người biết đến
RE4 Công ty đạt nhiều giải thưởng
Giá cả tiền tệ (6 biến)
MP1 Giá của tour du lịch rẻ
MP2 Giá của tour du lịch phù hợp với tôi
MP3 Công ty có khuyến mãi tốt
MP4 Giá của tour du lịch hợp lý so với dịch vụ của tour MP5 Công ty có tour du lịch giá tiết kiệm
MP6 Tour du lịch bán đúng giá
Giá cả hành vi (4 biến)
BP1 Dễ dàng tìm thấy thông tin tour du lịch của công ty
BP2 Mất ít thời gian và công sức để mua tour du lịch của công ty BP3 Dễ dàng tìm thấy địa điểm bán tour du lịch của công ty BP4 Thủ tục mua tour du lịch của công ty dễ dàng
Ý định mua lại (4 biến)
BI1 Khi đi du lịch thì công ty sẽ là lựa chọn hàng đầu của tôi BI2 Tôi sẽ nói tốt về tour du lịch của công ty với người khác BI3 Tôi sẽ giới thiệu về tour du lịch của công ty cho người khác
khi muốn đi du lịch
3.2.2.3 Bảng câu hỏi và kết quả phỏng vấn thử
Căn cứ vào thang đo nháp 2, tác giả xây dựng bảng câu hỏi bao gồm các câu hỏi: câu hỏi lọc, câu hỏi về nhân khẩu học và câu hỏi xác định mức độ bằng thang đo Likert với 5 mức độ chứa 29 biến quan sát của thang nháp 2. Trong đó:
- 25 biến quan sát các yếu tố tạo nên giá trị cảm nhận theo thang đo SERV- PERVAL được hiệu chỉnh cho phù hợp nghiên cứu
- 4 biến quan sát ý định hành vi của khách hàng theo thang đo Pertrick (2004b:401) và Zeithaml et al. (1996:38)
Dựa vào bản câu hỏi, tác giả tiến hành phỏng vấn thử 20 người. Kết quả cho thấy tất cả người được phỏng vấn đều hiểu được nội dung của câu hỏi và đưa ra được câu trả lời.
Từ kết quả trên, tác giả tiếp tục hoàn chỉnh bản câu hỏi (xem phụ lục 3) để tiến hành nghiên cứu định lượng.
3.3 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Nghiên cứu định lượng được thực hiện qua các giai đoạn: thiết kế mẫu nghiên cứu; thu thập thông tin từ mẫu khảo sát những khách hàng ở TP.HCM đã đi du lịch của công ty BenThanh Tourist trong thời gian 2 năm trở lại đây; phân tích dữ liệu bằng phần mềm xử lý SPSS 20, nhằm khẳng định các yếu tố cũng như các giá trị và độ tin cậy của thang đo tác động của giá trị cảm nhận đến ý định mua lại sản phẩm tour du lịch của khách hàng; kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu được thiết kế và đề xuất trong nghiên cứu định tính; cuối cùng là kiểm định có hay không sự khác biệt về ảnh hưởng của giá trị cảm nhận đến ý định mua lại đối với tour du lịch của BenThanh Tourist của các đối tượng khách hàng có đặc điểm khác nhau.
3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện và phi xác suất. Tác giả thu thập ý kiến của những khách hàng đã từng sử dụng tour du lịch của
BenThanh Tourist bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp, qua mạng internet, email để dữ liệu thu thập được đa dạng.
Điều kiện chọn lọc mẫu khảo sát là những khách hàng đã từng sử dụng tour du lịch của BenThanh Tourist trong 2 năm qua kể từ ngày tham gia trả lời phiếu khảo sát.
Kích thước mẫu nghiên cứu bao nhiêu là tối ưu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phương pháp phân tích dữ liệu, phương pháp ước lượng các tham số cần ước lượng và qui luật phân phối của tập các lựa chọn (trả lời của đáp viên). Chẳng hạn: để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell, kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức: n > 8m + 50 (n là cỡ mẫu, m là tham số biến độc lập trong mô hình) (Đỗ Thị Tố Nga, 2010, đã dẫn). Trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985): n > 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n > 50 + m , nếu m < 5; Trong trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair và ctg (1998) cho rằng, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Còn theo Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng tỷ lệ là 4 hay 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy đa biến, mô hình nghiên cứu có 29 biến đo lường. Vì thế nếu tính theo nguyên tắc 5 mẫu/biến đo lường thì cỡ mẫu tối thiểu là n > 29 x 5 = 145. Song, về nguyên tắc số mẫu càng lớn càng tốt và dự phòng cho những người không trả lời hoặc trả lời không đầy đủ, tác giả quyết định số bảng câu hỏi phát ra là 300 bảng.
3.3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện qua các giai đoạn:
3.3.2.1 Đánh giá sơ bộ thang đo
phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn.
Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) thông qua hệ số Cronbach alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, tr.257, 268) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,7 trở lên là sử dụng được. Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) đề nghị hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Tuy nhiên theo Nunnally et al. (1994), hệ số Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng quát (item – total correlation) và những biến nào có tương quan tổng < 0,3 sẽ bị loại.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
- Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 < KMO < 1 và Sig < 0,5. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr.262).
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai
trích cho biết nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1998), các nhân tố Engenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50%. Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Nguyễn Khánh Duy (2009, tr.14), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75 (Nguyễn Khánh Duy, 2009, tr.14).
3.3.2.2 Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui (thường là hồi qui tuyến tính bội) là một phương pháp phân tích dùng kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa biến độc lập và nhiều biến phụ thuộc. Các tham số thống kê cần được quan tâm là:
- Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted coefficient determinaton): đo lường phần phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập có tính đến số lượng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao độ chính xác của mô hình càng lớn và khả năng dự báo của các biến độc lập càng chính xác.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình với tập dữ liệu: sử dụng trị số thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mô hình. Giả thuyết H0 là các hệ số Beta trong mô hình đều bằng 0. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0,05, ta có thể an toàn bác giả thuyết H0, hay nói cách khác mô hình phù hợp với tập dữ liệu khảo sát.
- Hệ số Beta (Standardized Beta Coefficent): hệ số hồi qui chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
- Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số Beta: sử dụng trị thống kê t để kiểm tra mức ý nghĩa của hệ số Beta. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn mức 0,05 , ta có thể kết luận hệ số Beta có ý nghĩa về mặt thống kê.
3.3.2.3 Kiểm định sự khác biệt theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng đến