Thang đo hình thức bên ngoài của nhân viên với 04 biến quan sát có hệ số
cronbach alpha là 0.829, tất cả cronbach alpha của các biến còn lại nếu bị loại
đều có hệ số cronbach alpha nhỏ hơn mức 0.829, điều này cho thấy đây là thang đo lường có thể sử dụng được. Mặt khác, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đều đạt mức tốt. Tương quan biến tổng cao nhất là HT3 với 0.760 và nhỏ nhất là HT4 là 0.567. Với kết quả này, thang đo lường hình thức bên ngoài của nhân viên phục vụđược giữ nguyên cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2.6. Thành phần đo lường xu hướng trung thành
Thang đo lường xu hướng trung thành tại Bảng 4.2 cho thấy, với 05 biến quan sát, thang đo có hệ số cronbach alpha khá cao là 0.876, đây là mức hệ số cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt.
Thang đo xu hướng trung thành với 05 biến quan sát có hệ số cronbach alpha là 0.876, tất cả cronbach alpha của các biến còn lại nếu bị loại đều có hệ
số cronbach alpha nhỏ hơn mức 0.876, điều này cho thấy đây là thang đo lường có thể sử dụng được. Mặt khác, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đều
đạt mức tốt. Tương quan biến tổng cao nhất là TT1 với 0.722 và nhỏ nhất là TT3 là 0.671. Với kết quả này, thang đo lường xu hướng trung thành được giữ
nguyên cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng chủ yếu để
thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số
Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phương pháp này phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề
4.2.3.1. Thang đo không gian dịch vụ
Thang đo không gian dịch vụ gồm 5 thành phần được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của thang đo không gian dịch vụ
Kiểm định KMO và Bartlett
Phép đo Kaiser-Meyer-Olkin vềđộ phù hợp của mẫu .884 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 3154.056
Df 231
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo này cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích khá cao (0.884> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. 0.00). Điều này cho phép nhận định, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.4. Kết quả EFA của thang đo không gian dịch vụ Ma trận thành phần đã được xoay Thành phần 1 2 3 4 5 VS1 815 VS2 777 VS3 751 VS4 647 NV1 822 NV5 763 NV2 642 NV3 607 NV4 506 TK2 776 TK4 756 TK3 628 TK1 611 TK5 609 AN1 829 AN4 806 AN3 719 AN2 656 HT3 851 HT1 846 HT2 666 HT4 609
Quá trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo không gian dịch vụ tại hệ số
eigenvalue là lớn 1 (1.109), phương pháp rút trích principal component và phép quay varimax, có 5 nhân tố được trích từ 22 biến quan sát, hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, phương sai trích đạt 70.37% cho biết rằng năm nhân tố rút trích giải thích được 70.37% sự biến thiên của dữ liệu. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo không gian dịch vụ đều quan trọng và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
4.2.3.2. Thang đo xu hướng trung thành
Thang đo về xu hướng trung thành gồm 05 biến quan sát. Sau khi kiểm
định độ tin cậy cronbach alpha của thang đo đạt mức 0.876, phân tích khám phá
được tiến hành với 05 biến quan sát được thiết kế lúc đầu.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của thang đo xu hướng trung thành
Kiểm định KMO và Bartlett
Phép đo Kaiser-Meyer-Olkin vềđộ phù hợp của mẫu .783 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 608.610
Df 10
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo này cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích ở mức 0.783> 0.5, với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. 0.00). Điều này cho phép nhận định, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu.
Quá trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo xu hướng trung thành có hệ
số eigenvalue là 3.339 (lớn hơn mức đạt yêu cầu là 1), phương sai rút trích
đạt 66.788% và hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 với hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là của biến quan sát TT3 là 0.790, do vậy thang đo xu hướng trung thành đạt yêu cầu phân tích.
Bảng 4.6 Kết quả EFA của thang đo xu hướng trung thành
Như vậy, việc kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA đã thực hiện ở phần trên cho phép nhận định các khái niệm nghiên cứu
đều đạt yêu cầu vềđộ tin cậy và giá trị thực tiễn.
4.2.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu thông qua phân tích hồi qui bội
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố không gian dịch vụ đến xu hướng trung thành của khách hàng, một mô hình hồi qui được đưa vào phân tích. Mô hình này có một khái niệm phụ thuộc là xu hướng trung thành và năm khái niệm độc lập là: (1) Âm nhạc; (2) Sự vệ sinh; (3) Thiết kế, bày trí; (4) Năng lực nhân viên; (5) Hình thức bên ngoài của nhân viên.
4.2.4.1. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến sẽ cần phải được xem xét. Dưới đây là ma trận cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình.
Ma trận này cho biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc - xu hướng trung thành - với từng biến độc lập trong mô hình và đồng thời cho biết mối liên hệ
giữa các biến độc lập với nhau.
Với ma trận trên, mối tương quan giữa xu hướng trung thành với các biến
độc lập khác trong ma trận tương quan được thể hiện ra là mối liên hệ rất chặt
Ma trận thành phần Thành phần 1 TT1 .832 TT2 .818 TT3 .790 TT4 .825 TT5 .822
Phương pháp rút trích: Phân tích Principal Component a. 1 thành phần được rút trích.
chẽ, hệ số tương quan giữa xu hướng trung thành với tất cả các biến khác đều lớn hơn 0.30. Tương quan ít nhất với xu hướng trung thành là yếu tố âm nhạc trong không gian dịch vụ và tương quan cao nhất là yếu tố thiết kế. Với kết quả
này, chúng ta có thể kết luận sơ bộ là tất cả các biến độc lập: âm nhạc, sự vệ sinh, thiết kế, năng lực nhân viên và hình thức bên ngoài của nhân viên đều có thể được
đưa vào mô hình để giải thích cho xu hướng trung thành của khách hàng đối với nhà hàng. Tuy nhiên, mức độ tác động của từng yếu tố lên xu hướng lòng trung thành sẽđược xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính.
Bên cạnh đó, nhìn nhận mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau, các hệ
số tương quan đều ở mức cao hơn 0.30. Sự tương quan giữa các biến độc lập cao làm cảnh báo rằng cần phải xem xét cẩn trọng trong khi tiến hành phân tích mô hình hồi qui tuyến tính bội để tránh hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Bảng 4.7. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
Tương quan
TBAN TBVS TBTK TBNLNV TBHTNV TBTT TBAN Tương quan Pearson 1 .489** .598** .534** .461** .484**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
TBVS Tương quan Pearson .489** 1 .614** .558** .459** .599** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
TBTK Tương quan Pearson .598** .614** 1 .661** .548** .645** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
TBNLNV Tương quan Pearson .534** .558** .661** 1 .439** .567** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
TBHTNV Tương quan Pearson .461** .459** .548** .439** 1 .497** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
TBTT Tương quan Pearson .484** .599** .645** .567** .497** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 220 220 220 220 220 220
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-chiều).
4.2.4.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Trong khi đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số xác định R square (R2) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số
xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mô hình. Hệ số R2 có xu hướng tăng thuận chiều với số lượng biến đưa vào mô hình, mặc dù vậy, không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R2 có xu hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mô hình.
Hệ số R2 khi đánh giá độ phù hợp của mô hình là 0.512, như vậy mô hình nghiên cứu là rất phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 điều chỉnh nhỏ
hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn và chính xác hơn vì nó không thổi phồng độ phù hợp với mô hình.
Bảng 4.8. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Tổng hợp mô hình
Mô hình R R Square R Square điều Sai số chuẩn của dựđoán
1 .716(a) .512 .501 .52834
a Những dự báo: (Hằng số), TBHTNV, TBNLNV, TBAN, TBVS, TBTK
Kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc xu hướng trung thành và các biến độc lập để xem xét biến xu hướng trung thành có liên hệ
tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả kiểm định hệ
số R2 hiệu chỉnh là 0.501, điều này cho biết mô hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 50%. Hay nói cách khác, khoảng 50% khác biệt của xu hướng trung thành quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của 05 thành phần gồm âm nhạc, sự vệ sinh, thiết kế, năng lực nhân viên và hình thức bên ngoài của nhân viên.
Bảng 4.9. Kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVA(b) Mô hình Tổng của các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui 62.752 5 12.550 44.959 .000(a) Phần dư 59.738 214 .279 Tổng 122.489 219 a Những dự báo: (Hằng số), TBHTNV, TBNLNV, TBAN, TBVS, TBTK b Biến phụ thuộc: TBTT
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là phép kiểm
trong bảng 4.14 dưới đây là 44.959, trị số này được tính từ giá trị R square đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (giá trị Sig. rất nhỏ, =0.000) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ
giả thuyết Ho. Với các số liệu này, mô hình hồi qui tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.2.4.3. Ý nghĩa các hệ số hồi qui riêng phần trong mô hình
Các hệ số hồi qui riêng trong mô hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Nói một cách cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mô hình cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến: âm nhạc, sự vệ sinh, thiết kế, năng lực nhân viên và hình thức bên ngoài của nhân viên lên xu hướng trung thành của khách hàng đối với nhà hàng.
Thông qua hệ số Beta trong kết quả phân tích hồi qui của bảng được trình bày dưới đây chúng ta sẽ biết tầm quan trọng của các nhân tố lên xu hướng trung thành của khách hàng theo mô hình đã nêu.
Bảng kết quả kiểm định hồi quy cũng cho thấy, yếu tố âm nhạc (TBAN) có hệ số hồi qui Beta là 0.045 và p = 0.476>0.05 không có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, đối với các yếu tố còn lại, yếu tố sự vệ sinh, có hệ số hồi qui B là 0.245 và p = 0.000>0.05 cho thấy có ý nghĩa thống kê. Hệ số B của sự vệ sinh đo lường thay đổi trong giá trị trung bình của xu hướng trung thành (TBTT) khi sự
vệ sinh thay đổi một đơn vị trong điều kiện các yếu tố độc lập khác không đổi. Hay nói cách khác, khi các yếu tố khác trong mô hình hồi quy không đổi, đối với yếu tố sự vệ sinh, nếu sự vệ sinh tăng lên một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành của khách hàng khi tăng lên 0.245. Tương tự, yếu tố thiết kế thay đổi một
đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.302, yếu tố năng lực nhân viên thay đổi một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.154, yếu tố hình thức bên ngoài của nhân viên thay đổi một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.151.
Bảng 4.10. Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình
Các hệ số (a)
Mô hình
Các hệ số chưa chuẩn hóa Đã chuẩn hóa t Sig.
VIF B Sai số chuẩn Beta
1 (Hằng) .170 .219 .777 .438 TBAN .045 .063 .045 .714 .476 1.720 TBVS .245 .062 .253 3.962 .000 1.789 TBTK .302 .079 .289 3.833 .000 2.492 TBNLNV .154 .068 .151 2.249 .026 1.978 TBHTNV .151 .066 .135 2.295 .023 1.528 a Biến phụ thuộc: TBTT
Phương trình hồi quy được viết lại như sau (khi độ tin cậy chấp nhận ở mức 95%):
XHTT = + 0.245VS + 0.302TK + 0.154NLNV + 0.151HTNV
Phương trình hồi quy cũng cho thấy, xu hướng trung thành (XHTT) của khách hàng chịu sự tác động của bốn yếu tố (1) Sự vệ sinh (VS); (2) Yếu tố
thiết kế (TK);(3) Năng lực nhân viên (NLNV); (4) Hình thức bên ngoài (HTNV) của nhân viên. Trong bốn yếu tố còn được giữ lại trong mô hình, yếu tố
thiết kế có tác động mạnh nhất đến xu hướng trung thành của khách hàng. Điều này nói lên rằng, càng thích thú với yếu tố thiết kế thì khách hàng càng có xu hướng trung thành với nhà hàng. Sự vệ sinh cũng là yếu tố có tác động mạnh đến xu hướng trung thành của khách hàng. Các yếu tố còn lại dù có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng nhưng mức độ tác động không quá lớn. Với bộ dữ liệu này, yếu tố âm nhạc không có ý nghĩa tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng, nhưng vẫn cho thấy yếu tố vật chất là yếu tố dẫn dắt xu hướng của khách hàng nhiều hơn.
Kết quả của nghiên cứu lặp lại này cho thấy có nhiều điểm tương đồng với kết quả nghiên cứu của Harris và Ezeh (2008) như sau:
Bảng 4.11. Bảng so sánh các hệ sốβ và t với nghiên cứu của Harris và Ezeh (2008) Mối quan hệ Hệ số β t Tương đồng Harris & Ezeh (2008) Harris & Ezeh (2008)
Âm nhạc Xu hướng trung thành 0.048 0.045 0.904 0.714 Có Vệ sinh Xu hướng trung thành 0.211 0.253 3.240*** 3.962 Có Thiết kế Xu hướng trung thành 0.138 0.289 2.330** 3.833 Có Năng lực Xu hướng trung thành 0.070 0.151 1.006 2.249 Không
Hình thức Xu hướng trung thành 0.217 0.135 4.697*** 2.295 Có
Chỉ riêng trường hợp năng lực nhân viên và xu hướng lòng trung thành là không có sự tương đồng trong kết quả nghiên cứu giữa Harris và Ezeh (2008) và tác giả. Trong nghiên cứu của Harris và Ezeh (2008) thì năng lực nhân viên không có tác động lên xu hướng trung thành của khách hàng, nhưng trong kết quả kiểm
định của tác giả thì ngược lại.
Giải thích cho trường hợp này có thể do những lý do sau:
- Người châu Âu thường quen với việc tự phục vụ nhiều hơn;
- Nhân viên phục vụở châu Âu đã được chuẩn hóa về trình độ, họ phục vụ ở một mức độ cao như nhau, do đó sự thỏa mãn cho khách hàng từ việc phục vụ là như nhau, dẫn đến khách hàng ít quan tâm đến khía cạnh này;
- Người Á đông coi trọng mối quan hệ giữa con người và con người, đặt