MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH

6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

3.3. MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH

Sau quá trình phân tích Cronbach’Alpha và phân tích nhân tố EFA, mô hình nghiên cứu sự hài lòng của khác hàng đối với dịch vụ mặt đất tại nhà ga sân bay quốc tế Đà Nẵng chịu ảnh hưởng của 06 nhân tố, đó là: Giao thông mặt đât (GTMĐ), Quy trình thủ tục (QTTT), Thông tin (TT), Trang thiết bị (TTB), Giá trị gia tăng (GTGT), Nhân viên dịch vụ (NVDV).

Như vậy, kết quả phân tích nhân tố xác định có 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của hành khách về dịch vụ mặt đất tại nhà ga sân bay quốc tế Đà Nẵng. Vậy 6 nhân tố này có mối tương quan như thế nào đối với mức độ hài lòng của hành khách? Từng nhân tố có ảnh hưởng như thế nào đến mức độ hài lòng của hành khách? Vấn đề này sẽ được nghiên cứu trong phần phân tích hồi quy bội dưới đây

* Một số giả thiết của mô hình:

- Giả thiết H1: Thành phần “Giao thông mặt đất” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Giao thông mặt đất” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

- Giả thiết H2: Thành phần “Quy trình thủ tục” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách

khác, thành phần “Quy trình thủ tục” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

- Giả thiết H3: Thành phần “Thông tin” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Thông tin” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

- Giả thiết H4: Thành phần “Trang thiết bị” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Trang thiết bị” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

- Giả thiết H5: Thành phần “Giá trị gia tăng” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Giá trị gia tăng” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

- Giả thiết H6: Thành phần “Nhân viên dịch vụ” được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Nhân viên dịch vụ” và sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều.

3.3.1. Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các nhân tố

Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.

Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 07 biến, gồm 06 biến độc lập và một biến phụ thuộc (mức độ hài lòng) với hệ số Pearson và kiểm định 02 phía (two-tailed) với mức ý nghĩa 0.05 trước khi tiến hành phân tích hồi qui đa biến cho các nhân tố thuộc mô hình điều chỉnh sau khi hoàn thành việc phân tích EFA và kiểm tra độ tin cậy Cronbach’Alpha. Bảng mô phỏng tính độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0.01( xác suất chấp nhận giả thiết sai là 1%) thì tất cả các biến có tương quan với biến phụ thuộc, cụ thể giá trị: Thành phần Giao thông mặt đất (GTMĐ) có Pearson Correlation = 0.221, Thành phần Quy trình thủ

tục (QTTT) có Pearson Correlation = 0.200, Thành phần Thông tin (TT) có Pearson Correlation = 0.278, Thành phần Trang thiết bị (TTB) có Pearson Correlation = 0.369 và Thành phần Giá trị gia tăng (GTGT) có Pearson Correlation = 0.004 và Thành phần Nhân viên dịch vụ (NVDV) có Pearson Correlation = 0.200. TPHL GTMĐ QTTT TT TTB GTGT NVDV TPH L Pearson Correlatio n 1 .221* * .200* * .278* * .369* * .314* * .200* * Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 325 325 325 325 325 325 325 GTMĐ Pearson Correlatio n .221* * 1 .010 - .052 - .005 -.045 .412* * Sig. (2- tailed) .000 .864 .364 .933 .432 .450 N 325 325 325 325 325 325 325 QTTT Pearson Correlatio n .200* * .010 1 .025 .103 -.174** .042 Sig. (2- tailed) .000 .864 .668 .074 .52 .470 N 325 325 325 325 325 325 325 TT Pearson Correlatio n .278* * - .052 .025 1 .025 .016 .020 Sig. (2- tailed) .000 .364 .668 .662 .779 .734 N 325 325 325 325 325 325 325 TTB Pearson Correlatio n .369* * - .005 .103 .025 1 .068 .032 Sig. (2- tailed) .000 .933 .074 .662 .240 .585 N 325 325 325 325 325 325 325 GTGT Pearson Correlatio n .004 - .045 - .174* * .016 .068 1 .010 Sig. (2- tailed) .944 .432 .52 .779 .240 .865 N 325 325 325 325 325 325 325 NVD V Pearson Correlatio n .200* * .412* * .042 .020 .032 .010 1 Sig. (2- tailed) .000 .450 .470 .734 .585 .865 N 325 325 325 325 325 325 325

Bảng 3.16 Ma trận tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.

Nhìn vào ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập ta thấy tất cả các mức ý nghĩa của các nhân tố đều thoả mãn yêu cầu là giá trị Sig nhỏ

hơn mức ý nghĩa Alpha (Sig < 0.05) do đó các biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan với nhau.

3.3.2. Phân tích hồi qui Thống kê mô tả các biến hồi qui Thống kê mô tả các biến hồi qui

Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation GTMĐ 325 4.52 .45491 QTTT 325 3.59 .46044 TT 325 3.75 .51048 TTB 325 4.36 .66957 GTGT 325 3.12 .50186 NVDV 325 3.2 .47053 Valid N (listwise) 325

Bảng 3.17: Thống kê mô tả các biến hồi qui

Thực hiện phân tích hồi qui để khẳng định tính đúng đắn và phù hợp của các giả thiết và mô hình nghiên cứu. Quy trình hồi qui đa biến với 6 nhân tố phù hợp sau khi kiểm định hệ số tương quan là: Giao thông mặt đât (GTMĐ), Quy trình thủ tục (QTTT), Thông tin (TT), Trang thiết bị (TTB), Giá trị gia tăng (GTGT), Nhân viên dịch vụ (NVDV). Ứng với giá trị trung bình của các nhân tố độc lập là 4.0963; 3.9815; 4.0195; 3.8316; 3.9262và 4.2021 cho thấy đa số khách hàng chưa thật sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ mặt đất

• Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi kiểm tra ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, vậy, mô hình hồi qui gồm 01 biến phụ thuộc (HL) và 06 biến độc lập đó là: Giao thông mặt đât (GTMĐ), Quy trình thủ tục (QTTT), Thông tin (TT), Trang thiết bị (TTB), Giá trị gia tăng (GTGT), Nhân viên dịch vụ (NVDV). Kết quả hồi qui như sau:

Unstandardized Standardized Collinearity

Model Coefficients Coefficients t Sig. Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 1.486 0.233 6.37 0 GTMĐ 0.094 0.026 0.195 3.647 0 0.826 1.211 QTTT 0.103 0.033 0.152 3.11 0.002 0.987 1.013 TT 0.188 0.034 0.274 5.605 0 0.994 1.006 TTB 0.201 0.029 0.344 7.033 0 0.988 1.012 GTGT 0.044 0.025 0.097 1.803 0 0.826 1.21 NVDV 0.202 0.029 0.347 7.067 0.00 0.989 1.011

Bảng 3.18: Kết quả hồi quy

Hệ số hồi qui lần thứ nhất

Trong lần hồi qui thứ nhất, hệ số Sig của mô hình đạt giá trị bằng 0 đảm bảo cho mô hình có ý nghĩa, và hệ số Sig của các nhân tố độc lập đều đạt ở giá trị nhỏ hơn mức ý nghĩa Alpha vài vậy đảm bảo yêu cầu trong phân tích. Vậy, mô hình hồi qui sau cùng gồm 07 biến trong đó có 06 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc tương ứng với các giá trị hồi qui như sau: GTMĐ = 0.094, QTTT = 0.103 và TT = 0.188, TTB = 0.201, GTGT= 0.044, NVDV=0.202

Mô hình hồi qui được viết lại như sau:

Y= 1.486 + 0.094*GTMĐ + 0.103*QTTT + 0.188*TT + 0,201*TTB+ 0.044*GTGT + 0.202*NVDV

3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUI BỘI

Mô hình hồi qui sau khi được sử dụng để kiểm định mô hình như sau: Y= 1.486 + 0.094*GTMĐ + 0.103*QTTT + 0.188*TT + 0,201*TTB+ 0.044*GTGT + 0.202*NVDV

Kết quả kiểm tra các hiện tượng như sau:

3.4.1. Hiện tƣợng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi qui. Để phát hiện hiện tượng đa cộng

tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor -VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi qui.

Hệ số VIF và Tolerance

Unstandardized Standardized Collinearity

Model Coefficients Coefficients t Sig. Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

3.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình Model Summaryb Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .879a .858 .857 .20713088 2.112 a. Predictors: (Constant), GTMĐ,TT, TTB, NV, GTMĐ, GTGT, QTTT b. Dependent Variable: HL

Bảng 3.19: Tóm tắt các hệ số của mô hình hồi quy cuối cùng.

Từ bảng ta thấy trị thống kê F được tính từ R bình phương của mô hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0.000) cho thấy mô hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.857 nghĩa là mô hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 85.7%. Nói cách khác, khoảng 85.7% mức độ hài lòng quan sát có thể được giải thích bởi sự khác

biệt của 06 thành phần: Giao thông mặt đât (GTMĐ), Quy trình thủ tục (QTTT), Thông tin (TT), Trang thiết bị (TTB), Giá trị gia tăng (GTGT), Nhân viên dịch vụ (NVDV).

3.4.3. Kiểm định giả thiết

Vậy, mô hình nghiên cứu sau cùng tồn tại 06 giả thiết. Đó là:

- Giả thiết H1: Thành phần “Giao thông mặt đất” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Giao thông mặt đất” và Sự hài lòng của hàng khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố GTMĐ = 0.094 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và Thành phần giao thông là cùng chiều. Sự hài lòng của khách hàng tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.094% Thành phần giao thông mặt đất .

- Giả thiết H2: Thành phần “Quy trình thủ tục” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần “Quy trình thủ tục” và Sự hài lòng khách hàng có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố QTTT = 0.103 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng khách hàng và Thành phần quy trình thủ tục là cùng chiều. Sự hài lòng của khách hàng tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.103% Thành phần quy trình thủ tục.

- Giả thiết H3: Thành phần “Thông tin” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Thông tin” và Sự hài lòng hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố TT = 0.188 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng của hành khách và Thành phần thông tin cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.188% Thành phần thông tin.

- Giả thiết H4: Thành phần “Trang thiết bị” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Trang thiết bị” và Sự hài lòng của khách hàng có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố TTB = 0.201 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và trang thiết bị là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.201% Thành phần trang thiết bị.

- Giả thiết H5: Thành phần “Giá trị gia tăng” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Giá trị gia tăng” và Sự hài lòng của hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố GTGT = 0.044 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và giá trị gia tăng là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.044% Thành phần giá trị gia tăng.

- Giả thiết H6: Thành phần “Nhân viên dịch vụ” được hành khách đánh giá càng cao thì sự thoả mãn của hành khách càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, Thành phần “Nhân viên dịch vụ” và Sự hài lòng của hành khách có quan hệ cùng chiều. Giả thiết này phù hợp với mô hình vì hệ số Bêta chuẩn hoá của nhân tố NVDV = 0.202 > 0 chứng tỏ mối quan hệ giữa sự hài lòng hành khách và giá trị gia tăng là cùng chiều. Sự hài lòng của hành khách tăng lên 1% là do có sự tăng lên của 0.202% Thành phần nhân viên dịch vụ.

3.4.4. Hiện tƣợng tự tƣơng quan

Tự tương quan được hiểu như là sự tương quan giữa các thành phần của dãy số thời gian hoặc không gian. Nguyên nhân của hiện tượng này có thể là khách quan (do quán tính, do độ trễ của dữ liệu) hoặc có thể là chủ quan (do chọn mô hình sai, do quá trình xử lý số liệu).

nhất vẫn là ước lượng tuyến tính, không chệch nhưng không phải là ước lượng hiệu quả hoặc là phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương bé nhất thường bị chệch, các kiểm định T và F không đáng tin cậy. Có nhiều phương pháp để phát hiện hiện tượng này. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định Durbin - Watson. Với cỡ mẫu n = 325, với 6 bậc tự do, tra bảng kết quả Durbin - Watson với n = 325, k = 6 ta có dL = 1.507, dU = 1.847. Ta có: dU = 1.847< d = 2.112< 4 – 1.847= 2.153 nên có thể kết luận mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan.

Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .879a .858 .857 .20713088 2.112 a. Predictors: (Constant), GTMĐ, QTTT, TT, TTB, GTGT, NV b. Dependent Variable: HL

CHƢƠNG 4

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

4.1. KẾT LUẬN

4.1.1. Kết quả nghiên cứu

Qua kết quả nghiên cứu được trình bày ở chương 3 cho thấy có thể khẳng định tồn tại 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hành khách khi sử dụng dịch vụ mặt đất tại nhà ga sân bay quốc tế đà Nẵng. Các nhân tố gồm:

1. Giao thông mặt đất (GTMĐ) 2. Quy trình thủ tục (QTTT) 3. Thông tin (TT)

4. Trang thiết bị (TTB) 5. Giá trị gia tăng (GTGT) 6. Nhân viên dịch vụ (NVDV)

Tuy các nhân tố này có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng nhưng phần cảm nhận đánh giá của khách hàng không cao, khách hàng chưa thật sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ mặt đất tại nhà ga sân bay. Trong các nhân tố trên thì nhân tố có mức cảm nhận về sự hài lòng đối vói dịch vụ mặt đất cao nhất là nhân tố Giao thông mặt đất với mean= 4.52, tiếp đến là nhân tố trang thiết bị có mean= 4.36, Thông tin với mean=3.75, quy trình thủ tục có mean= 3.59, nhân tố nhân viên dịch vụ có mean= 3.2, thành phần giá trị gia tăng có mean=3.12.

Thang đo lường các nhân tố tác động đến sự hài lòng của hành khách khi sử dụng dịch vụ mặt đất tại nhà ga sân bay quốc tế đà Nẵng đã được kiểm định

STT Ký hiệu Câu hỏi các biến quan sát I Giao thông mặt đất

MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

Nội dung nghiên cứu định tính