2.5.1. Phân tích tương quan
Để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập HH, TC, DU, PV, CN và biến phụ thuộc HL, kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến đều có tương quan với nhau tại mức
ý nghĩa 1% như bảng 2.17 đã trình bày. Giá trị Sig tô màu vàng đều nhỏ hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Bảng 2.17: Bảng kết quả phân tích tương quan
Sự hài lòng Yếu tốhữu hình Sự tin cậy năngKhả đáp ứng Năng lực phục vụ Giá trị cảm nhận Sự hài lòng Pearson Correlation 1 0,753 0,666 0,672 0,625 0,630 Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188 Yếu tố hữu hình Pearson Correlation 0,753 1 0,695 0,641 0,664 0,579 Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188 Sự tin cậy Pearson Correlation 0,666** 0,695** 1 0,663** 0,637** 0,559** Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188 Khả năng đáp ứng Pearson Correlation 0,672** 0,641** 0,663** 1 0,638** 0,708** Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188 Năng lực phục Pearson Correlation 0,625** 0,664** 0,637** 0,638** 1 0,573**
vụ Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188 Giá trị cảm nhận Pearson Correlation 0,630** 0,579** 0,559** 0,708** 0,573** 1 Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 188 188 188 188 188 188
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
2.5.2. Phân tích hồi quy
Xem xét đa cộng tuyến
Căn cứ vào mô hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy đa biến diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán ví điện tử là:
HL = β0 + β1*HH+ β2*TC + β3*DU + β4*PV + β5*CN
Các biến độc lập (Xi): HH, TC, DU, PV, CN
Biến phụ thuộc (HL): Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea.
Βk là hệ số hồi quy riêng (k = 0…5).
Hệ số hồi quy riêng phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ tác động là thuận chiều và ngược lại. Kết quả phân tích hồi quy thể hiện ở bảng 2.18 và hình 2.1, 2.2, 2.3 dưới đây:
Trong mô hình hồi quy đa biến, chúng ta giả thuyết các biến giải thích của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Muốn kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ta xem
xét hệ số phóng đại phương sai (VIF) và giá trị dung sai (Tolerance). Hệ số phóng đại phương
sai ở bảng 7 của các biến đều nhỏ hơn 10 và giá trị dung sai của các biến đều bé hơn 2 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến rất thấp.
Bảng 2.18: Bảng kết quả phân tích hồi quy
Hệ số Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩnhóa t Sig. Hệ số đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số 0,072 0,238 0,302 0,763 HH 0,444 0,072 0,420 6,170 0,000 0,407 2,456 TC 0,139 0,068 0,138 2,054 0,041 0,417 2,401 DU 0,185 0,087 0,153 2,129 0,035 0,365 2,738 PV 0,073 0,071 0,067 1,036 0,302 0,453 2,207 CN 0,166 0,065 0,163 2,545 0,012 0,462 2,165 Biến phụ thuộc: HL R2 hiệu chỉnh: 0,647 Thống kê F (ANOVA): 69,432
Mức độ ý nghĩa (Sig. của ANOVA): 0,000 Hệ số Durbin – Watson: 1,764
Qua bảng phân tích kết quả hồi quy (bảng 2.18) ở trên, ta thấy được:
Về mức độ phù hợp của mô hình (model summary): ta có hệ số R2 đã hiệu chỉnh bằng 0,647 có nghĩa là 64,7% sự biến thiên của HL (Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea) được giải thích bởi sự biến thiên của 5 biến độc lập HH, TC, DU, PV, CN.
Về mối quan hệ của biến phụ thuộc và biến độc lập: kiểm định F được sử dụng để xem xét biến phụ thuộc HL (Sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea) có mối liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập biến hay không. Kết quả kiểm định trị thống kê F từ bảng phân tích phương sai ANOVA với giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05), điều này cho thấy mô hình hồi quy đa biến đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95%. Hay nói cách khác các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Về kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: việc kiểm tra được thông qua nhân tố phóng đại phương sai (VIF), theo quy tắc VIF < 3 là dấu hiệu cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy tất cả các VIF có giá trị nhỏ hơn mức giới hạn (2,456; 2,401; 2,738; 2,207; 2,165) đều đạt yêu cầu. Vậy mô hình hồi quy đa biến không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Hình 2.1: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khi xem xét về giải định về phân phối chuẩn của phần dư, theo biểu đồ tần số phần dư (Hình 2.1) có thể thấy giá trị trung bình của phần dư chuẩn hóa là -1,11x10-15 là rất nhỏ, gần như bằng 0 và có độ lệch chuẩn lớn là 0,987 gần bằng 1. Như vậy, ta có thể khẳng định giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 2.3: Biểu đồ phân tán
Ngoài ra, thông qua biểu đồ tần số P – P (Hình 2.2) ta cũng thấy rằng các chấm phân bố tương đối sát với đường chéo. Hơn thế nữa, theo biểu đồ phân tán (Hình 2.3) ta có thể thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và không tạo ra được một hình dạng nào khác. Điều này chứng tỏ giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy tuyến tính là không bị vi phạm.
Như vậy, căn cứ vào các kết quả kiểm định trên có thể khẳng định rằng các giả định về hồi quy tuyến tính không bị vi phạm và mô hình xây dựng phù hợp với tổng thể.
Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy 4 nhân tố phụ thuộc là HH (Yếu tố hữu hình), TC (Sự tin cậy), DU (Khả năng đáp ứng), CN (Giá trị cảm nhận) có giá trị
Giá trị cảm nhận Khả năng đáp ứng
Sự hài lòng Sự tin cậy
Yếu tố hữu hình
Sig lần lượt là 0,000; 0,041; 0,035; 0,012 đều < 0,05 nên có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình. Tuy nhiên, nhân tố PV (Năng lực phục vụ), 0,302 > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Qua kết quả phân tích hồi quy, chúng ta có phương trình hồi quy đa biến của mô hình khi đã chuẩn hóa diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea như sau:
HL = 0,420*HH + 0,163*CN + 0,153*DU + 0,138*TC Trong đó: HH: Yếu tố hữu hình CN: Giá trị cảm nhận DU: Khả năng đáp ứng TC: Sự tin cậy
Tóm lại, mô hình sự tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea được thể hiện như sau:
Hình 2.4: Mô hình hồi quy đa biến sau khi phân tích
2.6. Kiểm định sự khác biệt giữa các biến
2.6.1. Kết quả kiểm định sự ảnh hưởng của nhóm độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhậpđến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea.
Sau khi chạy kiểm định Oneway ANOVA cho các biến nhóm tuổi, nghề nghiệp, thu nhập ta được bảng tổng hợp kết quả với những yếu tố cần quan tâm (Sig. Levene, Sig. Welch Robust Test) như sau:
Bảng 2.19: Kiểm định sự khác biệt giữa nhóm độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập đến sự hài lòng
Đối tượng kiểm định Sig. Levene Sig. Welch (Robust Test)
Sự hài lòng Độ tuổi 0,041 0,002
Nghề nghiệp 0,014 0,548
Thu nhập 0,000 0,000
Kết quả kiểm định cho thấy:
- Tất cả các đối tượng kiểm định đều có Sig, Levene > 0,05 nên giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là hương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không đồng nhất nên không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
- Sig. Welch của 2 đối tượng kiểm định độ tuổi và thu nhập lần lượt là 0,002; 0,000 < 0,05 nên có sự khác biệt trung bình về sự hài lòng của những đáp viên thuộc các độ tuổi và thu nhập khác nhau.
- Sig. Welch của đối tượng kiểm định nghề nghiệp là 0,548 > 0,05 nên không có sự khác biệt về sự hài lòng của những đáp viên có nghề nghiệp khác nhau.
2.6.2. Kết quả kiểm định sự ảnh hưởng của nhóm giới tính đến sự hài lòng củakhách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea. khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea.
Sau khi chạy kiểm định Independent – Sample T-Test cho các biến giới tính ta được bảng kết quả những yếu tố cần quan tâm (Sig. Levene. Sig. T-Test) như sau:
Bảng 2.20: Kiểm định sự khác biệt của nhóm giới tính đến ý định sử dụng
Đối tượng kiểm định Sig. Levene Sig. T-Test
Sự hài lòng Giới tính 0,093 0,564 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả kiểm định cho thấy:
- Sig Levene của đối tượng kiểm định giới tính là 0,093 > 0,05 nên phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau hay còn gọi là đồng nhất.
- Sig. T-Test của đối tượng kiểm định giới tính 0,564 > 0,05 nên không có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng của những đáp viên thuộc 2 nhóm giới tính khác nhau.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Thông qua chương 2 nhóm đã đưa ra được những kết quả nghiên cứu khi sử dụng các phương pháp nghiên cứu như: kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy, và cuối cùng là kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm bằng Oneway Anova, chạy kiểm định Independent – Sample T-Test. Ngoài ra, trong chương 2, nhóm còn đưa ra được các biến có độ tin cậy cao hay không, có sự tương quan tuyến tính với nhau hay không, và phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính có khác nhau hay không. Từ đó đưa ra được các giải pháp cho đề tài nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea mà nhóm sẽ trình bày ở chương 3.
CHƯƠNG 3:
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP 3.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Dựa vào các mô hình nghiên cứu lý thuyết và những mô hình nghiên cứu trước đây, nhóm đề xuất mô hình với 6 nhân tố: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự cảm thông, Yếu tố hữu hình, Giá cảm nhận có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Phúc Long Coffee & Tea của khách hàng tại TP.HCM.
Nghiên cứu được thực hiện thông qua hình thức sử dụng bảng câu hỏi làm công cụ nghiên cứu và khảo sát chủ yếu qua Internet bằng link khảo sát online. Sau khi khảo sát, số bảng khảo sát nhận được của nhóm nghiên cứu là 200 bảng, trong đó có 188 với bảng khảo sát hợp lệ với yêu cầu của đề tài và nhóm đã tiến hành phân tích kết quả trên phần mềm SPSS 22.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha tổng của các nhóm đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 cho thấy, thang đo được đo lường tốt và có độ tin cậy khá cao. Điều này cho thấy, các biến quan sát có sự tương quan tốt với tổng thể thang đo, do đó, các thang đo cho khảo sát chính thức là đảm bảo độ tin cậy.
Phân tích nhân tố khám EFA ta thấy rằng hệ số KMO là 0,889 chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá là thích hợp. Kiểm định Bartlett với mức ý nghĩa thống kê là 0,000 (Sig Bartlett’s Test < 0.05), tức là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy một nhân tố với 3 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 83,042% (lớn hơn 50%). Hệ số KMO = 0,745 (giữa 0,5 và 1). Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp. Như vậy, sau khi phân tích nhân tố EFA ta thấy rằng mô hình lý thuyết ban đầu đề ra là phù hợp với nghiên cứu. Các biến độc lập và
biến phụ thuộc đã đạt được độ tin cậy và tính giá trị dễ sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến đều có tương quan với nhau tại mức ý nghĩa 1% như đã trình bày. Giá trị Sig tô màu vàng đều nhỏ hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy 4 nhân tố phụ thuộc là HH (Yếu tố hữu hình), TC (Sự tin cậy), DU (Khả năng đáp ứng), CN (Giá trị cảm nhận) có giá trị Sig lần lượt là 0,000; 0,041; 0,035; 0,012 đều < 0,05 nên có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình. Tuy nhiên, nhân tố PV (Năng lực phục vụ), 0,302 > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ yếu tố PV:
HL = 0,420*HH + 0,163*CN + 0,153*DU + 0,138*TC
Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm tuổi tác, thu nhập và nghề nghiệp bằng Oneway ANOVA cho thấy được rằng: Sig. Welch của đối tượng kiểm định nghề nghiệp > 0,05 nên không có sự khác biệt về ý định sử dụng của những đáp viên thuộc các nhóm nghề nghiệp khác nhau. Sig. Welch của 2 đối tượng kiểm định độ tuổi và thu nhập < 0,05 nên có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng của những đáp viên thuộc các nhóm độ tuổi và thu nhập khác nhau.
Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa nhóm giới tính bằng Independent – Sample T- Test cho thấy được rằng: Sig Levene của đối tượng kiểm định giới tính 0,093 > 0,05 nên phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau hay còn gọi là đồng nhất. Sig.T-Test của đối tượng kiểm định giới tính 0,564 > 0,05 nên không có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng của những đáp viên thuộc 2 nhóm giới tính khác nhau.
3.2. Một số đề xuất giải pháp3.2.1. Hạn chế của đề tài 3.2.1. Hạn chế của đề tài
Kết luận của các nghiên cứu trước đây vẫn còn những sự khác biệt so với đề tài. Một trong những nguyên nhân gây ra sự khác biệt này là do các đối tượng được khảo sát nằm
trong các độ tuổi khác nhau, nhóm công việc khác nhau. Do đó, cần tăng cường nghiên cứu chất lượng dịch vụ Phúc Long Coffee & Tea trong nhiều bối cảnh và thời gian khác nhau.
Hạn chế chính của nghiên cứu liên quan đến kích cỡ mẫu nhỏ, vì vậy nghiên cứu tiếp theo cần thiết với cỡ mẫu lớn hơn để có thể xác định chính xác hơn các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ của Phúc Long Coffee & Tea, giúp giảm các sai số khi phân tích khi cỡ mẫu nhỏ.
3.2.2. Đề xuất giải pháp
Để trở nên phố biến hơn trong thị trường Phúc Long cần đẩy mạnh việc quảng bá hình ảnh qua các phương tiện truyền thông, đặc biệt là Tivi, báo chí, poster, banner,...
Nên đầu tư, nghiên cứu để cho ra những thức sản phẩm (thức uống, đồ ăn) đồng đều về hương vị, độ dễ uống, ngon miệng.
Để có được sự hài lòng của khách hàng Phúc Long cần đào tạo kỹ lưỡng cho những nhân viên ở quán để tránh những sai sót không đáng có.
Nên nâng cấp cơ sở hạ tầng bãi giữ xe để tránh tình trạng quá tải trong giờ cao điểm