Việc tổng hợp số liệu được tiến hành bằng phương pháp phân tổ thống kê theo các tiêu thức khác nhau chủ yếu để tổng hợp kết quả điều tra phỏng vấn khách hàng sử dụng sản phẩm, dịch vụ tại khách sạn.
Trên cơ sở các tài liệu đã được tổng hợp, vận dụng các phương pháp phân tích thống kê như số tương đối, số tuyệt đối, số bình quân gia quyền, lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn, tốc độ phát triển liên hoàn, tốc độ tăng (giảm) liên hoàn, phương pháp dãy số theo thời gian và phương pháp so sánh để phân tích kết quả hoạt động kinh doanh của khách sạn Luxe qua thời gian 2008 - 2009.
Để kiểm định độ tin cậy của thang đo, chúng tôi đã tiến hành kiểm tra mức độ tin cậy của các thông tin từ những người được hỏi bằng Reliability check và hệ số Cronbach Alpha. Cronbach alpha là công cụ giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số cronbach’s alpha là từ 0,60 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994).
Các phương pháp phân tích, xử lý số liệu thống kê được thực hiện nhờ vào công cụ xử lý số liệu thống kê SPSS 16.0. Trong nghiên cứu này sử dụng thang điểm Likert gồm 5 mức được sử dụng để người được phỏng vấn lựa chọn. Với thang điểm này, điểm 1 là thấp nhất thể hiện mức độ kém nhất, bất hợp lý nhất đến điểm 5 là cao nhất thể hiện mức độ tốt nhất, hợp lý nhất. Các kỹ thuật phân tích thống kê mô tả sử dụng trong đề tài là công cụ tần suất thống kê Frequency và kiểm định chủ yếu là One Sample_T_ Test.
Công cụ Frequencies sử dụng các thông số thống kê để mô tả cho nhiều loại biến. Dữ liệu được khảo sát thông qua các công cụ như tần suất xuất hiện, phần trăm, phần trăm tích lũy...
Kiểm định One- Sample T- Test: dùng để kiểm định về tính chính xác của các giá trị trung bình trong thang đo Likert nhằm tính theo giá trị trung bình, giá trị của một biến có thực sự khác với một điểm mốc cho trước hay không.
Mô hình kiểm định: với độ tin cậy 95%, α = 0.05. Ta đặt giả thuyết kiểm định:
H0: µ = giá trị kiểm định H1: µ ≠ giá trị kiểm định
Nếu giá trị sig- 2tailed > 0,05: chấp nhận giả thuyết H0
Nếu giá trị sig-2 tailed < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0