NHÂN TỐ THANG ĐO
I. Sự tin cậy STT TÊN BIẾN DIỄN GIẢI 1 2 3 4 5 1 Q10STC1 Giá vé xe có mức phù hợp. 2 Q10STC2 Các phí khác kèm theo phù hợp. 3 Q10STC3
Tin tưởng vào thông tin truyền đạt tới khách hàng của công ty.
4 Q10STC4 Thông tin của khách hàng
không bị sai lệch.
5 Q10STC5 Thời gian xuất bến đảm
bảo đúng giờ.
II. Cơ sở vật chất 1 2 3 4 5
6 Q10CSVC6
Trụ sở, trang thiết bị của Công ty hiện đại, hấp dẫn.
7 Q10CSVC7
Điều kiện phục vụ tiện nghi như: máy lạnh, bàn, ghế.
8 Q10CSVC8
Cách bố trí nơi bán vé, trạm dừng chân cho hành khách hợp lý, thuận tiện.
9 Q10CSVC9
Có niêm yết giá cơng
khai trên các tuyến hành
trình của xe.
10 Q10CSVC10
Xe chở hành khách luôn đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn.
III. Năng lực nhân viên 1 2 3 4 5
11 Q10NLNV11
Kỹ năng giao tiếp với hành khách của nhân viên tốt.
12 Q10NLNV12
Nhân viên am hiểu và kỹ năng giải quyết công việc tốt.
13 Q10NLNV13
Nhân viên có trình độ chuyên môn, nghiệp vụ giỏi.
14 Q10NLNV14
Giải quyết thỏa đáng các vướng mắc của hành khách.
15 Q10NLNV15 Giải quyết khiếu nại của
chính xác.
IV. Thái độ phục vụ 1 2 3 4 5
16 Q10TDPV16 Thái độ trong tiếp khách
tại trạm và trên xe.
17 Q10TDPV17
Thái độ trong giải đáp thắc mắc của hành khách.
18 Q10TDPV18
Việc đối xử phải công bằng đối với tất cả các hành khách. 19 Q10TDPV19 Tài xế có tinh thần trách nhiệm cao. V. Sự đồng cảm với hành khách 1 2 3 4 5 20 Q10SDC20 Hành khách ln cảm thấy
thoải mái khi có thắc mắc.
21 Q10SDC21
Nhân viên giải quyết thắc mắc linh hoạt, kịp thời.
22 Q10SDC22
Nhân viên ln tận tình,
quan tâm với những yêu
cầu hợp lý của hành khách.
nhân viên luôn hiểu rõ tâm lý của mình.
Thang đo chất lượng dịch vụ trong nghiên cứu này gồm 23 biến được xây dựng dựa trên thang đo Servqual của Parasuraman (1988) bao gồm 22 biến quan sát và sau khi nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu có những điều chỉnh và bổ sung cụ thể như bảng 2.3.2 Thang đó cho mức độ hài lịng.
Để đánh giá mức độ hài lòng của hành khách khi sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú. Tác giả sử dụng 5 biến quan sát thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2.2: Thang đó mức độ hài lịng
NHÂN TỐ THANG ĐO
VI. Sự hài lòng 1 2 3 4 5
1 SHL1
Anh/Chị hài lòng với chất lượng dịch vụ vận tải hành khách của doanh nghiệp VL. Vương Phú.
2 SHL2
Dịch vụ vận tải hành khách của doanh nghiệp VL. Vương Phú đáp ứng tốt mọi nhu cầu của Anh/Chị.
3 SHL3
Theo Anh/ dịch vụ vận tải hành khách của doanh nghiệp VL. Vương Phú lý tưởng.
4 SHL4
Dịch vụ vận tải hành khách của doanh nghiệp VL. Vương Phú tốt hơn các doanh nghiệp khác.
5 SHL5
Anh/Chị đánh giá chung dịch vụ vận tải hành khách của doanh nghiệp VL. Vương Phútốt.
2.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4.1 Các bước nghiên cứu.
Nghiên cứu sẽ được tiến hành qua 2 bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu
chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thơng qua phương pháp nghiên cứu định
tính với kỹ thuật phỏng vấn chi tiết một số khách hàng đã sử dụng dịch vụ vận tải
hành khách của doanh nghiệp tư nhân VL. Vương Phú trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long,
Đồng Tháp. Khách hàng được phỏng vấn sẽ trả lời bảng câu hỏi đã thiết kế sẵn.
Mẫu nghiên cứu sơ bộ có kích thước n=15. Kết quả nghiên cứu sơ bộ được dùng để
hoàn chỉnh bảng câu hỏi nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Giai đoạn nghiên cứu định lượng sẽ tiến hành thu thập dữ liệu qua phỏng vấn thư tín hoặc trực tiếp với bảng câu hỏi với số mẫu nghiên cứu dự kiến n=150, sau đó việc phân tích dữ liệu sẽđược thực hiện. Kết quả phân tích sẽlà cơ sởđểđưa ra những kiến nghị cải tiến. Tác giả xây dựng khung nghiên cứu của đềtài như sau:
Hình 2.5: Các bước nghiên cứu 2.4.2 Phương pháp chọn vùng và mẫu nghiên cứu 2.4.2 Phương pháp chọn vùng và mẫu nghiên cứu
Vùng nghiên cứu được xác định là doanh nghiệp đang hoạt động tại địa bàn tỉnh Đồng Tháp, Vĩnh Long.
Do giới hạn về thời gian và kinh phí, đề tài chọn mẫu thuận tiện theo địa bàn. Để cho thuận tiện việc lấy số liệu tiến hành nhanh chóng và có hiệu quả cao. Nhóm điều tra viên sẽ tiến hành đến ba địa điểm mà doanh nghiệp tư nhân VL. Vương Phú đặt trụ sở, để phỏng vấn trực tiếp khách hàng. Trụ sở thứ nhất đặt tại Thị Xã Bình
Minh – tỉnh Vĩnh Long; Trụ sở thứ hai đặt tại TP. Vĩnh Long –tỉnh Vĩnh Long và
trụ sở thứ ba đặt tại TP. Sa Đéc –tỉnh Đồng Tháp.
2.4.3 Số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp được thu thập từ các thông tin tại DNTN VL. Vương Phú và website có liên quan đến nội dung nghiên cứu bao gồm quá trình hình thành và phát triển, chức năng lĩnh vực hoạt động, tình hình hoạt động kinh doanh của DNTN VL. Vương Phú trong ba năm 2012 đến 2014.
2.4.3 Số liệu sơ cấp
- Thiết kế nghiên cứu định tính:
Với mơ hình đề xuất, tác giả hình thành bảng câu hỏi sơ bộ, để tiến hành thực hiện phỏng vấn thử đối với 15 khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú nhằm đánh giá lại một lần nữa các biến quan sát. Từ đó, tác giả chỉnh sửa bảng câu hỏi cho hoàn chỉnh và tiến hành phỏng vấn.
- Kết quả nghiên cứu định tính
Từ ý kiến đóng góp của khách hàng trong quá trình thảo luận và phỏng vấn. Cuối cùng đã thống nhất 5 yếu tố với 23 biến quan sát ảnh hưởng đến mức độ hài long của khách hàng khi sửa dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL.
Vương Phú (bảng 2.1). Bên cạnh đó trong bảng câu hỏi cịn kèm theo một số biến sàn lọc, rà sốt như: Giới tính, tuổi….
- Kết quả nghiên cứu định lượng.
Được tiến hành ngay sau có kết quả nghiên cứu định tính, Tác giả sẽ tiến hành phỏng vấn những hành khách đã sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú, phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi mà kết quả của nghiên cứu định tính đã đưa ra.
Phương pháp chọn mẫu, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đối tượng nghiên cứu là những hành khách đã từng sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long và tỉnh Đồng Tháp.
Kích thước mẫu có nhiều quan điểm rất khác nhau về kích thước mẫu. Theo Hair & ctg (1998) nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (Maximum Likehihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu. Theo Hoelter (1983) thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 200 mẫu. Theo Bollen (1989) thì kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cũng cho rằng tỷ lệ giữa số mẫu tối thiểu trên số biến đo lường ít nhất phải là 4 hay 5.
Trong nghiên cứu của mình, tác giả chọn kích thước mẫu tối thiểu 5 mẫu trên một biến quan sát. Như vậy, trong nghiên cứu có tổng cộng 23 biến quan sát đo lường mức độ ảnh hưởng đến mức độ hài long của hành khách. Nên kích cở mẫu của nghiên cứu ít nhất 23 x 5 = 115 mẫu.
2.4.4 Các phương pháp phân tích số liệu
- Mục tiêu 1: Phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong thời gian qua. Với mục tiêu này tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, các số liệu sẽ được thu thập thông qua các báo đài, webstie và báo cáo tài chính của DNTN VL. Vương Phú.
- Mục tiêu 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của
khách hàng. Thơng qua bảng câu hỏi chính thức, tác giả phỏng vấn 150 hành khách đã sử dụng dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú. Từ đó, tác giả tiến hành làm sạch và sử dụng các phương pháp như Cronbach’s để kiểm định độ tin cậy của từng nhân tố. Nhằm rút gọn các biến quan sát thành từng nhóm nhân tố và loại bỏ các biến rác, tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Sau khi có được kết quả từ phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành phân tích hồi qui. Cuối cùng tác giả sủng dụng phương pháp phân tích T-test, Anova để kiểm định các biến quan sát gây nhiểu cho mơ hình nghiên cứu.
- Mục tiêu 3: Từ các kết quả trên, tác giả đề xuất một số giải pháp phù hợp nhằm nâng cao quản lý chất lượng dịch vụ vận chuyển hành khách, nhằm duy trì và gia tăng giá trị sử dụng dịch vụ cũng như tăng lượng khách hàng mới của doanh nghiệp tư nhân VL. Vương Phú.
- Phương pháp thống kê mô tả: Phương pháp thống kê mô tả: Đây là phương pháp
khơng thể thiếu trong q trình nghiên cứu những vấn đề kinh tế – xã hội cần phân tích định lượng trong mối quan hệ chặt chẽ về mặt định tính của các hiện tượng và q trình. Một số đại lượng cần tính trong phương pháp này là:
+ Giá trịtrung bình: Bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
+ Số trung vị: Là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã được sắp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần. Số trung vị chia dãy làm hai phần, mỗi phần có số quan sát bằng nhau.
+ Mode: Là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phối.
+ Phương sai: là trung bình giữa bình phương các độ lệch giữa các biến và giá trị trung bình của các biến đó.
+ Tần suất của các biến quan sát.
- So sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả so sánh khối lượng quy mô thay đổi của các hiện tượng nghiên cứu.
Trong nghiên cứu,tác giả chủ yếu sử dụng một số
- Phân tích Cronbach’s Alpha: Phương pháp này giúp tác giả kiểm định lại
thang đo cho từng nhân tố, đồng thời sẽ loại đi các biến rác. Nhằm mục đích làm tăng độ tin cậy của bộ số liệu, từ đó làm cơ sở để phân tích nhân tố.
Hệ số Cronbach’s: là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (11).
Hệ số tương quan biến - tổng (item-total correlation): là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao, sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Những biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (11).
Đối với nghiên cứu này, tác giả chấp nhận những nhân tố có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Nếu các nhóm nhân tố có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu. Ngồi ra các hệ số tướng quan biến tổng của các biến trong nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA): Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban
đầu (Hair & ctg, 1998). Trong phân tích nhân tố, ta cũng quan tâm đến chỉ số KMO
(Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mơ hình phân tích nhân tố và
tổng phương sai trích cho thấy khả năng giải thích của các nhân tố thay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Để xác định số nhân tố có rất nhiều phương pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số Eigenvalue (Determination based on eigen value): Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Nhược điểm của phương pháp này là khi quy mơ mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích được một phần nhỏ tồn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tố theo phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp
trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing &
Anderson, 1988). Trong phương pháp phân tích nhân tố được quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading >0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Với số mẫu 150 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tốFactor loading >0,5. Trường hợp có một biến quan sát thuộc hai nhóm nhân tố thì tác giả xét khoảng cách giữa hai số tải phải lớn hơn 0,3 và biến quan sát sẽ thuộc về nhân tố có hệ số tải lớn.
- Phân tích hồi qui đa biến: Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập: independent
variables) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: dependent variable)
nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích. Đề tài sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động mức độ hài lòng của hành khách (biến độc lập)
đối với mức đội hài lòng của hành khách đối với dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú (biến phụ thuộc). Phương trình hồi quy có dạng:
Y = α0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +….+ βkXk
Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc, là biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác. Trong đề tài biến phụ thuộc Y (Biến SHL theo bảng 2.2) là mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ vận tải hành khách của DNTN VL. Vương Phú. Biến này được đo lường bằng 5 biến quan sát (Bảng 2.2).
Các biến X1, X2,…, Xk là các biến độc lập là kết quả sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
α0: hệ số chặn của hàm hồi quy
βi (vớii = 1,2,3,4,5,…,k) :các tham số hồi quy, đo lường độ lớn và chiều hướng ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
- Theo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Hiệu số R2 > 0,5
mơ hình đạt yêu cầu. Hệ số này cho biết được mức độ phù hợp mơ hình. Trong
nghiên cứu này thì tác giả sẽ chọn điều kiện R2 > 0,5 sẽ đạt yêu cầu.
- Giá trị Sig. của phân tích anova < 0,05 thì cho thấy bộ dữ liệu phù hợp cho phân tích hồi qui (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này tác giả áp dụngđiều kiện này để kiểm định bộ dữ liệu có phù hợp cho phân tích hồi qui khơng.
- Giá trị Sig. của kiểm định t phải nhỏ hơn 0,05 thì biến đótrong mơ hình hồi