a/. Phân tích thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Để đạt được mẫu thì 385 bảng câu hỏi được gởi cho khách hàng, tổng số bảng câu hỏi thu về được là 385. Sau khi loại bỏ 8 bảng do có quá nhiều ô trống, tổng số bảng câu hỏi được đưa vào xử lý là 377
b/. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo có tương quan với nhau, giúp loại bỏ các biến quan sát hoặc thang đo không phù hợp.
Tiêu chuẩn chọn thang đo khi bộ thang đo có độ tin cậy Alpha từ 0.6 trở lên (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Còn các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected itemtotal correlation) phải lớn hơn 0.3, nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại ra khỏi bộ thang đo để đảm bảo các biến trong cùng một nhóm yếu tố có tương quan về ý nghĩa (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hay nói cách khác, nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach’s Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach’s Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó.
c/. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Việc phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu, kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu hay nói 1 cách dễ hiểu là thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Phương pháp dùng để xác định cấu trúc thang đo là phương pháp Principal Components cùng với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Fixed number of factor là 1.
Kết quả phân tích EFA của các nhân tố:
Kiểm định thông số KMO (Kaiser Meyer Olkin): thông số KMO có giá trị từ 0 đến 1; dùng để kiểm định sự phù hợp của tập dữ liệu khảo sát. Theo Hair & ctg (1995), KMO phải ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0.05 thì tập dữ liệu mới phù hợp cho các phân tích thống kê hồi quy tiếp theo.
d/. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi qui bội là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
Sau quá trình kiểm định trên, thang đo được đưa vào phân tích đánh giá chất lượng dịch vụ tại công ty SDmedia thông qua các mô hình đo lường hài lòng khách hàng. Kiểm định Ttest và kiểm định One way ANOVA được dùng để xem xét ảnh hưởng của các biến đinh tính đến các yếu tố cần phải cải thiện mức độ hài lòng khách hàng.
Tóm tắt chương 3: Chương này tác giả đưa ra phương pháp nghiên cứu trên cơ sở lý thuyết, đưa ra mô hình và các giả thuyết nghiên cứu, xây dựng thang đo dự kiến và thảo luận nhóm đưa ra thang đo chính thức và phương pháp kiểm định Cronbach’s và phân tích EFA, ANOVA sẽ được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 4.
Nhà hàng, khách sạn, 16%
CHƯƠNG IV: K
Trên cơ sở lý thuy trước, chương này sẽ tậ
tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng v SDmedia. Chương này bao g
cứu, (2) Đánh giá độ tin c Kết quả phân tích nhân t quy tuyến tính bội, (6) Ki hình dịch vụ QC khách hàng