7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.5.NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC (ĐỊNH LƢỢNG)
2.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Dựa trên thang đo và mục tiêu nghiên cứu qua nghiên cứu khám phá và chính thức, bảng câu hỏi đƣợc thiết kế gồm 02 phần chính:
- Phần I: Thông tin đánh giá các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách du lịch nội địa;
- Phần II: Thông tin về đối tƣợng phỏng vấn gồm: mục đích chuyến đi, giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, chức vụ, số lần viếng thăm,…
2.5.2. Mẫu
a. Tổng thể nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣợc tiến hành tại khu nghỉ mát Furama - Đà Nẵng và đối tƣợng nghiên cứu là đối tƣợng nghiên cứu là tất cả khách du lịch nội địa khi đến lƣu trú và sử dụng các dịch vụ của khu nghỉ mát này.
b. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện
Kích thƣớc mẫu: Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính để phân tích dữ liệu điều tra. Theo các nhà nghiên cứu đi trƣớc, phƣơng pháp này đòi hỏi mẫu điều tra càng lớn thì tính phù hợp thực tiễn của mô hình nghiên cứu càng cao. Nhƣng “kích thƣớc
52
mẫu tối thiểu là 05 mẫu cho một biến quan sát cần ƣớc lƣợng” theo Bollen 1989. Trong nghiên cứu này, thang đo đƣợc nghiên cứu với số lƣợng biến quan sát là 38, vậy kích thƣớc mẫu tối thiểu là 155 = (31 x 5). Dự kiến nghiên cứu này chọn kích thƣớc mẫu n = 300, nhƣng để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu này, tác giả gởi số phiếu đi điều tra thực tế 400 phiếu.
c. Tổ chức thu thập dữ liệu
Phƣơng pháp thu thập dữ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp qua một bảng câu hỏi đƣợc chuẩn bị trƣớc
(xem phụ lục).
d. Kiểm tra và xử lý dữ liệu
Sau khi tập hợp các phiếu điều tra, tác giả tiến hành kiểm tra các dữ liệu của từng phiếu để đảm bảo khách đánh đúng theo yêu cầu của bảng câu hỏi và có ý nghĩa để xử lý, phân tích sau này. Trƣờng hợp phát hiện các lỗi sai sót, sẽ tiến hành điều chỉnh các sai sót đó.
e. Các bước phân tích dữ liệu đánh giá thang đo
- Phân tích nhân tố khám phá – EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích định lƣợng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO ≥ 0.5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, .50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.
53
Theo Hair và cộng sự (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
- Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số Conbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng không có cảm nhận về nhân tố đó).
0.6 – 07: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới. 0.7 – 0.8: Chấp nhận đƣợc.
0.8 – 0.95: tốt.
>= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng “trùng biến”.
Với đề tài này Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có
54
hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
- Kiểm định One-way ANOVA
Giả sử biến đƣợc chia nhóm theo một tiêu thức nào đó. Mức ý nghĩa đƣợc chọn = 0,05 và = 0,01.
Gọi xij là giá trị của biến định lƣợng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm thứ i. x1, x2, x3... xk là các trung bình nhóm và 1, 2, 3
... n là các trung bình thực của các nhóm sau khi đƣợc phân chia theo tiêu thức đó.
Giả thiết của kiểm định:
+ H0 : 1 =2 = 3 = ... = n: Không có sự khác biệt giữa các trung
bình nhóm theo tiêu thức đƣợc phân loại.
+ H1 : Tồn tại ít nhất một giá trị trung bình của nhóm thứ i khác ít nhất một giá trị của một nhóm khác trong số các nhóm còn lại.
+ Nếu sig của ANOVA > thì kết luận rằng không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê giữa các trung bình nhóm của biến đƣợc phân chia đó.
+ Nếu sig của ANOVA < thì bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là có sự khác biệt giữa trung bình các nhóm của biến đó một cách có ý nghĩa thống kê.
- Phương pháp phân tích hồi quy tương quan
Nhiệm vụ của phân tích hồi quy tƣơng quan là: xác định các phƣơng trình (mô hình) hồi quy để phản ánh mối liên hệ (mô hình hồi quy đơn phản ánh mối liên hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa 2 tiêu thức; mô hình hồi quy bởi phản ánh mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả); Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tƣơng quan thông qua việc tính toán các hệ số tƣơng quan tuyến tính, tỷ số tƣơng quan, hệ số
55
tƣơng quan bội, hệ số xác định…
Phƣơng pháp này nhằm xác định mối liên hệ giữa các biến là: Biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách du lịch nội địa đối với chất lƣợng dịch vụ và các biến độc lập là nhân viên, các dịch vụ, yếu tố hữu hình, an toàn – an ninh, vệ sinh, sự tiện lợi, giá cảm nhận, sự tín nhiệm.
56
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
3.1.1. Kích cỡ mẫu nghiên cứu sau khảo sát
Theo kế hoạch lấy mẫu ở chƣơng 2, cỡ mẫu cần thu về là 300 mẫu với tổng số bảng câu hỏi phát ra là 400 tƣơng ứng với tỷ lệ hồi đáp dự kiến là 75%. Thực tế với 400 bảng câu hỏi phát ra và đã thu về đƣợc 295 bảng tƣơng ứng với tỷ lệ hồi đáp 74%. Trong số 295 mẫu thu về có 06 mẫu không hợp lệ và bị loại bỏ do thiếu thông tin, kết quả là có 289 mẫu hợp lệ đƣợc dùng làm dữ liệu cho nghiên cứu.
3.1.2. Thông tin nhân khẩu học
Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp chọn thuận tiện với các biến kiểm soát là giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, chức vụ công tác đƣợc thống kê theo tần suất và phần trăm trên tổng thể ở bảng 3.1.
Bảng 3.1. Thông tin về mẫu nghiên cứu
Thông tin Tần suất
(Ngƣời) Phần trăm (%) Giới tính Nam 155 53.6 Nữ 134 46.4 Độ tuổi Dƣới 20 tuổi 5 1.7 20 đến 35 tuổi 134 46.4 36 đến 50 tuổi 104 36.0 51 đến 65 tuổi 36 12.5 Trên 65 tuôi 10 3.5
57
Ngành nghề
Thƣơng mại, du lịch, dịch vụ 97 33.6
Các ngành sản xuất hoặc xây dựng 123 42.6
Học sinh/sinh viên 11 3.8
Nghỉ hƣu/nội trợ 34 11.8
Khác 24 8.3
Chức vụ công tác
Chủ tịch, giám đốc, quản lý cấp cao 75 26.0
Chuyên viên quản lý 114 39.4
Thƣ ký/trợ lý 0 0 Nhân viên 59 20.4 Khác 41 14.2 Thu nhập Dƣới 6 triệu 52 18.0 6 triệu -> 10 triệu 75 26.0 Trên 10 triệu 162 56.1 Tổng 289 100.0
Trong 289 khách hàng trả lời có 155 nam chiếm tỉ lệ 53.6%, 134 khách hàng nữ chiếm 46.4%. Tỉ lệ giới tính trong mẫu nghiên cứu khá đồng đều nhau.
Tỉ lệ độ tuổi khách hàng trả lời chiếm cao nhất là nhóm tuổi từ 20 đến 35 tuổi với 42.6%. Nhóm tuổi 36 đến 50 tuổi cũng có tỉ lệ lớn với 36%. Đây cũng là nhóm khách hàng chính của khu nghỉ mát Furama. Thứ ba là nhóm tuổi từ 51 đến 65 chiếm 12.5%, trên 65 tuổi có 10 ngƣời chiếm 3.5%. Nhóm tuổi dƣới 20 chiếm tỉ lệ thấp nhất với 1.7%. Nhìn chung cơ cấu nhóm tuổi của các khách hàng trong mẫu nghiên cứu có tỉ lệ gần với tổng thể khách hàng nội
58
địa đến nghỉ tại khu nghỉ mát Furama.
Các khách hàng ở mẫu nghiên cứu chủ yếu thuộc nhóm ngành nghề sản xuất và xây dựng (42.6%) và thƣơng mại, du lịch, dịch vụ (33.6%). Có một số ít khách hàng là học sinh/sinh viên và những ngƣời thuộc nhóm nội trợ/hƣu trí.
Qua kết quả thống kê về chức vụ công tác ở bảng 3.1 cũng cho thấy hầu hết các khách hàng này là chuyên viên quản lý (39.4%) hoặc quản lý cấp cao (26%).
Tỉ lệ khách hàng ở nhóm thu nhập trên 10 triệu là cao nhất với 56.1%. Nhóm khách hàng ở mức thu nhập 6 triệu đến 10 triệu là 26%. Có 18% khách hàng thuộc nhóm thu nhập dƣới 6 triệu.
Nhìn chung tỉ lệ các biến nhân khẩu học ở mẫu nghiên cứu xấp xỉ
tổng thể khách hàng nội địa ở khu nghỉ mát Furama Đà Nẵng. Mẫu nghiên cứu này đảm bảo được tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
3.1.3 Mục đích chính của khách hàng khi lƣu trú tại Furama Đà Nẵng Nẵng
Bảng 3.2. Mục đích chính khi lưu trú tại Furama Đà Nẵng
Mục đích chính khi lƣu trú tại Furama Đà Nẵng Tần suất (ngƣời) Phần trăm (%) Kinh doanh/Công vụ 70 24.2
Đi học/Đi lao động 11 3.8
Đi tham dự hội nghị, hội thảo 82 28.4
Đi du lịch, đi nghỉ 115 39.8
Đi thăm họ hàng,bạn bè 11 3.8
Mục đích khác 0 0
59
Hầu hết mục đích chỉnh của khách hàng đến Furama Đà Nẵng là đi du lịch, nghỉ mát chiếm 39.8%. Cũng có một số lƣợng khách hàng khá lớn đi tham dự hội nghị, hội thảo (28.4%) và đi kinh doanh/công vụ (24.2%). Chỉ có một số ít khách hàng đi thăm họ hàng, bạn bè và đi học.
3.1.4. Số lần khách hàng đến Đà Nẵng
Hình 3.1. Số lần khách hàng đến Đà Nẵng
Tần suất khách hàng đến Đà Nẵng cao nhất là 2-3 lần chiếm 31.14%, tỉ lệ khách hàng đến lần đầu tiên là 30.1%. Có 38.75% khách hàng đến Đà Nẵng với tần số cao là 4-5 lần và trên 5 lần. Có thể thấy hầu hết khách hàng đƣợc hỏi đến Đà Nẵng nhiều lần. Nếu khu nghỉ dƣỡng làm hài lòng khách hàng thì có thể biến nhóm khách hàng này thành nhóm khách hàng trung thành với Furama Đà Nẵng.
3.2. ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA KHÁM PHÁ EFA
3.2.1. Phân tích EFA đối với các biến số ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng của khách hàng
60
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.714>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Từ 31 biến quan sát trích đƣợc 8 nhân tố với phƣơng sai trích 75.4%>50%, trị số Eigenvalue =1.109>1.
Các hệ số Factor loading >0.5. Duy nhất có 1 biến quan sát SE5 - Đồ
ăn/thức uống đa dạng có hệ số Factor loading <0.5 nên bị loại ra khỏi mô
hình.
* Kết quả phân tích EFA lần 2
Sau khi loại biến SE5 - Đồ ăn/thức uống đa dạng bị loại ra khỏi mô hình, số biến đƣa vào phân tích lại còn 30 biến. Kết quả nhƣ sau:
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.705>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Từ 36 biến quan sát trích đƣợc 8 nhân tố với phƣơng sai trích 76.1%>50%, trị số Eigenvalue =1.106>1. Các hệ số Factor loading đều lớn hơn 0.5.
Bảng 3.3. Kết quả phân tích EFA các biến số ảnh hưởng sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của khu nghỉ mát Furama Đà Nẵng
Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 EM1 .784 EM2 .826 EM3 .772 EM4 .895 EM5 .793 SE1 .880 SE2 .801 SE3 .633 SE4 .696 SE6 .625 PF1 .739 PF2 .764
61 PF3 .780 PF4 .831 PF5 .791 SS1 .866 SS2 .853 SS3 .796 HY1 .743 HY2 .810 HY3 .784 HY4 .750 CO1 .880 CO2 .656 CO3 .729 PR1 .689 PR2 .774 PR3 .798 TR1 .752 TR2 .855
Kết quả phân tích EFA các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng nội địa đối với chất lƣợng dịch vụ của khu nghỉ mát Furama Đà Nẵng cho thấy nhân tố EM4 – nhân viên cung cấp dịch vụ đúng như cam kết
gộp vào nhân tố tín nhiệm với TR1 – Khách hàng tin tưởng chất lượng phục vụ của khu nghỉ mát, TR2 – Khách hàng tin tưởng khu nghỉ mát tính giá hợp lý. Với đặc tính vô hình, không thể lƣu trữ trong dịch vụ, con ngƣời cụ thể là nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc tạo nên chất lƣợng dịch vụ, qua đó nhân viên cũng là ngƣời chuyển tải phần lớn cam kết chất lƣợng dịch vụ của khu nghỉ mát đến với khách hàng. Vì vậy lòng tin của khách hàng về nhân viên cung cấp dịch vụ đúng nhƣ cam kết cũng là một phần của sự tín nhiệm. Điều này cũng hợp lý với nghiên cứu của tác giả Lê Hữu Trang. Nhƣ vậy, theo lý thuyết đề xuất thì biến số này thuộc nhân tố nhân viên. Tuy nhiên,
62
theo thực tiễn nghiên cứu thì biến số EM4 – nhân viên cung cấp dịch vụ đúng
như cam kết gộp với nhân tố “Tín nhiệm” . Dựa vào đặc điểm của các biến số
này, tác giả giữ nguyên tên nhân tố với ba biến số EM4, TR1, TR2 là “Tín nhiệm”.
Tóm lại sau khi phân tích EFA các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng nội địa đối với chất lƣợng dịch của Furama Đà Nẵng kết quả nhƣ sau:
- Các hệ số KMO, hệ số loading, Eigenvalues cumulative đều đảm bảo về mặt thống kê.
- Biến số SE5 – Đồ ăn/thức uống đa dạng có hệ số loading nhỏ hơn 0.5 nên bị loại. Còn lại 30 biến số thuộc các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
- Biến số EM4 – nhân viên cung cấp dịch vụ đúng như cam kết gộp vào nhân tố “Tín nhiệm”.
- Thành phần “Nhân viên” còn lại 4 biến số: EM1 – Nhân viên thực hiện các dịch vụ nhanh chóng, chính xác; EM2 – Nhân viên giao tiếp thân thiện, lịch sự, nhã nhặn; EM3 – Nhân viên có trang phục gọn gàng, ưu nhìn; EM5 – Nhân viên hiểu các yêu cầu của khách hàng.
- Thành phần “Các dịch vụ” còn lại 5 biến số: SE1 – Phòng nghỉ thoải mái, yên tĩnh; SE2 – Các thiết bị trong phòng hoạt động tốt; SE3 - Dịch vụ buồng phòng phục vụ tốt; SE4 – Đồ ăn, thức uống ngon, đẹp mắt; SE6 – Các dịch vụ bổ sung hấp dẫn, đa dạng.
- Thành phần “Tín nhiệm” gồm ba yếu tố: EM4 – nhân viên cung cấp dịch vụ đúng như cam kết ; TR1 – Khách hàng tin tưởng chất lượng phục vụ của khu nghỉ mát; TR2 – Khách hàng tin tưởng khu nghỉ mát tính giá hợp lý.
=> Các dữ liệu này đủ độ tin cậy và là cơ sở cho những phân tích tiếp