2.2.1.1.Đặc điểm đối tượng điều tra
Bảng2.5: Đặc điểm đối tượng điều tra
Tiêu chí Số lượng (người) Phần trăm(%)
Giới tính Nam 55 45,8 Nữ 65 54,2 Độ tuổi Dưới 18 tuổi 12 10,0 18 đến 30 tuổi 35 29,2 31 đến 50 tuổi 42 35,0 Trên 50 tuổi 31 25,8 NghềNghiệp
Học sinh sinh viên 12 10,0
Lao động phổthông 13 10,8
Kinh doanh 59 49,2
Cán bộviên chức, nhân viên văn
phòng 23 19,2
Khác 13 10,8
Thu nhập
Dưới 4 triệu/tháng 15 12,5
4–7 triệu/tháng 26 21,7
7–10 triệu/tháng 44 36,7
Trên 10 triệu/tháng 35 29,2
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Cơ cấu mẫu theo giới tính
Dựa vào kết quả bảng trên, có thể thấy tỉ lệ (%) nam và nữ chênh lệch nhau không đáng kể. Trong 120 đối tượng được phỏng vấn, có 55 đối tượng là nam (chiếm 45,8%) và có 65 đối tượng là nữ (chiếm 54,2%). Qua đó có thể thấy đối tượng được phỏng vấn ngẫu nhiên và không có sựphân biệt giữa nam và nữ(45,8% so với 54,2%).
Cơ cấu mẫu theo độtuổi
Ta có thể thấy rằng tỷ lệ tương đối có chệnh khi khi 120 đối tượng được phỏng vấn chỉ có 12đối tượng là dưới 18 tuổi (chiếm 10%), 35đối tượng là từ độtuổi 18 đến 30 tuổi (chiếm 29,2%), 42 đối tượng từ 31 đến 50 (chiếm 35,0%) và có 31 đối tượng
trên 50 tuổi (chiếm 25,8%). Qua đó có thểthấy đối tượng phỏng vấn chỉ tập trung vào khách hàng trên 18 đến trên 50 tuổi và độ tuổi này thường cho ra thông tin chính xác và khách quan.
Cơ cấu mẫu theo nghềnghiệp
Nhìn vào bảng kết quả ta có thể thấy rằng đối tượng phỏng vấn của đề tài nghiên cứu có nghề nghiệp chủ yếu là kinh doanh khi chiếm đến 59 đối tượng trong tổng số 120 phiếu phát ra (chiếm 49,2%). Đứng thứ 2 là nhóm đối tượng cán bộviên chức và nhân viên văn phòng có 23 đối tượng được phỏng vấn (chiếm 19,2%). Vị trí thứ3 gồm có lao động phổthông và ngành nghề khác điều cócùng 13 đối tượng được phỏng vấn (chiếm 10,8%). Cuối cùng đó là học sinh, sinh viên 12 đối tượng được phỏng vấn (chiếm 10%). Do đó, khách sạn cần tập trung nghiên cứu nhu cầu của các đối tượng, tìm ra khách hàng mục tiêu đểphục vụtốt nhất. Bên cạnh đó,có chính sách thu hút nhiều đối tượng hơn.
Cơ cấu mẫu theo thu nhập
Trong 120 phiếu cho ra kết quả có tỷ lệ chênh lệch không quá lớn khi thấy rằng mức thu nhập của từng mức như sau. Đứng đầu đó là 44 đối tượng (chiếm 36,7%) có mức thu nhập 7-10 triệu, lần lượt đó là 35 đối tượng có mức thu nhập trên 10 triệu (chiếm 29,2%), tiếp nối tiếp là 26 đối tượng có mực thu nhập từ 4-7 triệu (chiếm 21,7%), cuối cùng có 15 đối tượng có mức thu nhập dưới 4 triệu (chiếm 12,5%). Thông qua kết quảta có thểthấy rằng đối tượng khi lựa chọn dịch vụcủa khách sạn tập trung vào những khách hàng có mức thu nhập khá từ 4 đến trên 10 triệu đồng .
2.2.1.2.Đánh giá độtin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Trước khi phân tích các nhân tố khám phá EFA thì phải thực hiện bước phân tích và nghiên cứu kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha nhằm đểloại bỏcác biên không liên quan (Garbage Items).
Độtin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tốgiả
Hệsốtin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần
giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định độtin cậy thang đo nhóm biến độc lập gồm 5 biến sau: - Sựtin cậy.
- Khả năng đáp ứng. - Sự đồng cảm.
-Phương tiện hữu hình. -Năng lực phục vụ.
Bảng 2.6: Kết quả đánh giá độtin cậy của thang đo
Biến quan sát Hệsố tương quan biến tổng Hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1. Sựtin cậy: Cronbach’s Alpha = 0,795
Khách sạn phục vụ đúng như đã giới thiệu 0,649 0,722
Khách sạn phục vụ đúng với yêu cầu của quý khách 0,621 0,738
Khách sạn không phạm sai sót gì trong quá trình phục vụquý khách
0,538 0,728
Khách sạn luôn đảm bảo thời gian hoạt động 24h/24h
0,520 0,785
2. Khả năng đáp ứng: Cronbach’s Alpha = 0,796
Khách sạn phục vụ nhanh và đúng hạn 0,628 0,736
Nhân viên luôn luôn sẵn sàng phục vụmột cách nhiệt tình và chuđáo
0,677 0,709
Khách sạn luốn đáp ứng đúng những yêu cầu về đặt phòng và cung cung dịch vụcủa quý khách
0,584 0,757
Khách sạn luôn đảm bảo sự đa dạng các dịch vụ đi kèm miễn phí
0,544 0,775
3. Sự đồng cảm: Cronbach’s Alpha = 0,758
Khách sạn thểhiện sự quan tâm đặc biệt đến quý khách
0,554 0,702
Nhân viên khách sạn thấu hiểu được nhu cầu của khách hàng
0,567 0,695
Khách sạn giải quyết nhanh chóng các vấn đềphát sinh của quý khách
0,534 0,715
4. Phương tiện hữu hình: Cronbach’s Alpha = 0,780
Không gian khách sạn thoải mái và sạch sẽ 0,571 0,734
Trang thiết bịvà máy móc hiện đại và hoạt động tốt 0,568 0,738
Các vật dụng có hữu dụng với quý khách 0,615 0,711
Phiếu thanh toán của khách sạn rõ ràng và dễhiểu đối với quý khách
0,592 0,723
5. Năng lực phục vụ: Cronbach’s Alpha = 0,771
Trìnhđộchuyên môn và nghiệp vụcủa nhân viên cao
0,630 0,684
Nhân viên luôn có thái độnhã nhặn và lịch sự 0,571 0,716 Nhân viên đủkhả năng kiến thức đểtrảlời các câu
hỏi của quý khách
0,527 0,739
Nhân viên luôn luôn niềm nởvới khách hàng 0,562 0,722
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý năm 2020)
Dựa vào bảng trên ta thấy giá trị Cronbach’s Alpha nhân tố đều lớn hơn 0,6, thang đo thỏa mãn điều kiện để có thể sử dụng được và có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy đảm bảo cho bước phân tích nhân tốkhám phá EFA
Kiểm định độtin cậy thang đo nhóm biến phụthuộc
Bảng2.7: Kiểm định độtin cậy thang đonhóm biến phụthuộc
Biến quan sát Hệsố tương quan biến tổng Hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0,718
Tôi hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách sạn Century Riverside Huế
0,541 0,641
Tôi sẽgiới thiệu dịch vụ lưu trú của khách sạn Century Riverside Huế cho người thân, bạn bè
0,560 0,607
Tôi sẽtiếp tục lựa chọn dịch vụ lưu trú của khách sạn Century Riverside Huếkhi có nhu cầu
0,534 0,634
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý năm 2020)
Theo kết quả kiểm định trên, kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “Sự hài lòng” ta thấy giá trị Cronbach's Alpha = 0,718 > 0,6, thang đo thỏa mãn điều kiện sử dụng được. Các hệsố tương quan biến tổng và các điều kiện đều thỏa mãn, thangđo là phù hợp với cho việc sửdụng kĩ thuật phân tích nhân tốkhám phá tiếp theo.
2.2.1.3. Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
tin cậy nhất định sẽtiếp tục đưa vào phân tích EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trịhội tụvà giá trị phân biệt của thang đo. Khi phân tích nhân tốkhám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí như sau:
0.5≤ KMO ≤ 1: HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tốlà thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng2.8: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,690
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 844,991
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý năm 2020)
Kết quả kiểm định KMO and Bartlett's Test ở bảng trên cho thấy, trị số KMO = 0,690 và Sig. < 0.05, do đó dữliệu này hoàn toàn phù hợp. Điều này có nghĩa là, kĩ thuật phân tích nhân tốkhám phá hoàn toàn có thểthực hiện trong đềtài nghiên cứu này.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Theo tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.
Vì vậy trong nghiên cứu lần này, khi phân tích nhân tố phám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Pricipal Components Analysis) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 120. Bảng2.9: Ma trận xoay nhân tốbiến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 Tincay1 0,828 Tincay2 0,798 Tincay3 0,794 Tincay4 0,687 Dapung2 0,840 Dapung1 0,788 Dapung3 0,751 Dapung4 0,731 Huuhinh3 0,798 Huuhinh4 0,796 Huuhinh2 0,752 Huuhinh1 0,724 Phucvu1 0,805 Phucvu4 0,777 Phucvu2 0,754 Phucvu3 0,707 Dongcam1 0,777 Dongcam4 0,761 Dongcam2 0,753 Dongcam3 0,733 Eigenvalue 3,279 2,951 2,354 1,990 1,903 Cumulative % 16,394 31,149 42,919 52,867 62,384
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý năm 2020)
Khi đưa 20 biến quan sát của 5 biến độc lậpảnh hưởng trực tiếp đến biến sựhài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ lưu trú vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20. Vì không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành phân tích các bước tiếp theo.
Dựa vào kết quả phân tích, tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Vậy phân tích nhân tốnày là phù hợp.
Tiến hành đặt tên và gom biến quan sát:
Nhân tố1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sựtin cậy-tincay” gồm 4 biến quan sát lần lượt là: Khách sạn phục vụ đúng như đã giới thiệu (tincay1), Khách sạn phục vụ đúng với yêu cầu của quý khách (tincay2), Khách sạn không có phạm sai sót gì trong quá trình phục vụquý khách (tincay3), Khách sạn luôn đảm bảo thời gian hoạt động 24h/24h (tincay4)
Nhân tố 2 (Factor 2): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Khả năng đáp ứng-dapung” gồm 4 biến quan sát lần lượt là: Khách sạn phục vụ nhanh và đúng hạn (dapung1), Nhân viên luôn luôn sẵn sàng phục vụ một cách nhiệt tình và chu đáo (dapung2), Khách sạn luốn đáp ứng đúng những yêu cầu về đặt phòng và cung cung dịch vụcủa quý khách (dapung3), Khách sạn luôn đảm bảo sự đa dạng các dịch vụ đi kèm miễn phí (dapung4).
Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Sự đồng cảm - dongcam” gồm 4 biến quan sát lần lượt là: Khách sạn thể hiện sự quan tâm đặc biệt đến quý khách (dongcam1), Nhân viên khách sạn thấu hiểu được nhu cầu của khách hàng (dongcam2), Khách sạn giải quyết nhanh chóng các vấn đề phát sinh của quý khách (dongcam3), Nhân viên phục vụcông bằng với tất cảkhách hàng (dongcam4).
Nhân tố4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Phương tiện hữu hình -huuhinh” gồm 4 biến quan sát lần lượt là: Không gian khách sạn có thoải mái và sạch sẽ (huuhinh1), Trang thiết bị và máy móc hiện đại và hoạt động tốt (huuhinh2), Các vật dụng có hữu dụng với quý khách (huuhinh3), Phiếu thanh toán của khách sạn rõ ràng và dễhiểu đối với quý khách (huuhinh4).
Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Năng lực phục vụ-phucvu” gồm 4 biến quan sát lần lượt là: Trình độ chuyên môn và nghiệp vụ của nhân viên cao (phucvu1), Nhân viên luôn có thái độ nhã nhặn và lịch sự (phucvu2), Nhân viên đủ khả năng kiến thức để trả lời các câu hỏi của quý khách (phucvu3), Nhân viên luôn luôn niềm nởvới khách hàng (phucvu4).
Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Bảng2.10: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,681
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 70,238
Df 3
Sig. 0,000
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích qua 3 biến quan sát đối với biến phụ thuộc “Mức độ cảm nhận”, kết quả cho thấy chỉ số KMO là 0,681 (0,5 < 0,681 <1) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Đềtài gồm có 3 biến phụ thuộc của 5 biến độc lập gồm có : Tôi hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách sạn Century Riverside Huế(Camnhan1), Tôi sẽgiới thiệu dịch vụ lưu trú của khách sạn Century Riverside Huế cho người thân, bạn bè (Camnhan2), Tôi sẽ tiếp tục lựa chọn dịch vụ lưu trú của khách sạn Century Riverside Huế khi có nhu cầu (Camnhan3). Tiến hành rút trích nhân tốbiến phụthuộc ta có bảng như sau. Bảng2.11: Rút trích nhân tốbiến phụthuộc Sựhài lòng Hệsốtải CAMNHAN2 0,815 CAMNHAN1 0,799 CAMNHAN3 0,794 Cumulative % 64,440
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý năm 2020)
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 3. Vì không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành phân tích các bước tiếp theo. Dựa vào kết quả phân tích, tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) là 64,440% lớn hơn 50%. Vậy phân tích nhân tốnày phù hợp.
Từkết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát nhằm mục đích là kết luận vềsựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Century Riverside Huế và được gọi là “Mức độ cảm nhận–camnhan”
Kết luận:
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
2.2.1.4. Phân tích tương quan và hồi quy
Phân tích tương quan