SS1 0,641 0,720
SS2 0,633 0,724
SS3 0,561 0,761
SS4 0,571 0,754
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến - tổng. Hệ số alpha (α) của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và hệ số tương quan biến-tổng (corrected item-total correlation) thể hiện sự tương quan chặt chẽ các biến để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ,2011).
Theo đó những biến có hệ số tương quan biến tổng (Item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 là những biến không phù hợp hay những biến rác sẽ bị loại khỏi mô hình.
vào phân tích nhân tố EFA.
Từ bảng 9, ta có thể thấy rằng với mỗi nhân tố đóng vai trò là biến tổng trong kiểm định độ tin cậy đều có Cronbach’s Alpha >0,6 và không có biến nào có hệ số tương quan biến tổng <0,3 nên không cần loại bỏ biến nào ra khỏi mô hình trên.
Căn cứ vào bảng 10, kết quả phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc của nhân tố “Sự hài lòng” cho hệ số Cronbach’s Alpha=0,782. Hệ số tương quan của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 10
Độ tin cậy thang đo đối với các biến phụ thuộc
Biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’ Alpha nếu loại biến Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0,782
HL1 0,585 0,753
HL2 0,745 0,559
HL3 0,570 0,759
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xét hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1và giá trị Sig của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 mới chứng tỏ bước phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Bảng 11
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .692 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 806.184 df 190 Sig. .000
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả) Kết quả thu được như sau:
- Giá trị KMO bằng 0,692 lớn hơn 0,05 cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo và kiểm định điều kiện để phân tích nhân tố (kiểm định KMO & Bartlett’s Test), phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 và sắp xếp chúng thành những nhóm nhân tố chính đó là những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng bán chương trình du lịch nội địa trực tuyến tại Công ty du lịch Sơn Tùng – Top Travel.
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập Bảng 12 Ma trận xoay nhân tố Biến Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 TK1 0,816 TK4 0,766 TK3 0,729
TK2 0,729 BM3 0,811 BM2 0,806 BM1 0,802 BM4 0,677 SS1 0,837 SS3 0,781 SS2 0,772 SS4 0,711 TT2 0,805 TT3 0,766 TT1 0,730 TT4 0,727 GC3 0,778 GC4 0,757 GC2 0,748 GC1 0,672 Hệ số Eigenvalue 3,368 2,969 2,565 1,904 1,681 Tổng phương sai trích 16,838 14,843 12,826 9,520 8,405
Phương sai trích tích lũy 16,838 31,681 44,507 54,026 62,432
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading >0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading >0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading >0,5 với cỡ mẫu là 120.
Căn cứ vào bảng 12, thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Tổng phương sai trích là 62,492% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập.
Bảng 13
Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,627
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 115,881
df 3
Sig. ,000
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung sự hài lòng qua 3 biến quan sát (xem bảng 13), kết quả cho chỉ số KMO là 0,627 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
4.5. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Bảng 14
Phân tích tương quan Pearson
TK GC BM TT SS Sự hài lòng Tương quan Pearson 0,384 0,430 0,443 0,511 0,329 Mức ý nghĩa 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Nguồn:(Kết quả xử lý của tác giả)
Mức ý nghĩa của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
4.6. Xây dựng và phân tích mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến sự hài lòng.
biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Thiết kế website” (TK), “Giá cả cạnh tranh” (GC) , “Tính bảo mật” (BM), “Thanh toán trực tuyến” (TT) và “Tính sẵn sàng của hệ thống” (SS) với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5. Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
Sự hài lòng = β0 + β1TK + β2GC + β3BM + β4TT + β5SS
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig tương ứng để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng bán chương trình du lịch nội địa trực tuyến của Công ty Du lịch Sơn Tùng – Top Travel.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Tiến hành phân tích hồi quy một biến phụ thuộc và năm biến độc lập theo phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise).
Bảng 15
Đánh giá phù hợp của mô hình theo phương pháp Stepwise
Model R R Square
(R2)
R2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn
Durbin-Watson
1 ,815a ,665 ,650 ,32131 1,702
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Căn cứ vào bảng 15, theo hệ số tương quan hiệu chỉnh, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng bởi sáu biến độc lập, giải thích được 65% biến động trong sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng bán chương trình du lịch nội địa trực tuyến tại công ty du
lịch Sơn Tùng – Top Travel, còn lại 35% do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình.
Bảng 16
Hệ số phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số
t Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta (Constant ) 0,162 0,242 0,672 0,503 TK 0,167 0,033 0,295 5,124 0,000 1,130 GC 0,193 0,039 0,280 4,876 0,000 1,123 BM 0,196 0,036 0,306 5,502 0,000 1,052 TT 0,262 0,034 0,429 7,658 0,000 1,068 SS 0,141 0,034 0,232 4,160 0,000 1,053
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2 nên các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến. Mức ý nghĩa của phép kiểm định ý nghĩa với các hệ số hồi quy ở các biến độc lập: “Thiết kế website”, “Giá cả cạnh tranh”, “Tính bảo mật”, “Thanh toán trực tuyến”, “Tính sẵn sàng của hệ thống” đều có Sig < 0,05 .Ta kết luận, năm biến độc lập có khả năng sử dụng hệ số hồi quy để giải thích hay lượng hóa mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Như vậy, phương trình hồi quy theo hệ số chuẩn hóa xác định như sau:
Sự hài lòng = 0,295*TK + 0,280 *GC + 0,306*BM + 0,429*TT + 0,232*SS
Nhìn vào mô hình hồi quy (bảng 16), ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố đó là “Thiết kế website”, “Giá cả cạnh tranh”, “Tính bảo mật”, “Thanh toán trực tuyến”, “Tính sẵn sàng của hệ thống” có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng bán chương trình du lịch nội địa trực tuyến của công ty du lịch Sơn Tùng – Top Travel.
Đề tài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệ số bê-ta như sau:
- Hệ số β1 = 0,295 có nghĩa là khi biến “Thiết kế website” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,295 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,280 có nghĩa là khi biến “Giá cả cạnh tranh” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “ Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,280 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,306 có nghĩa là khi biến “Tính bảo mật” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,306 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,429 có nghĩa là khi biến “Thanh toán trực tuyến” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,429 đơn vị.
- Hệ số β5 = 0,232 có nghĩa là khi biến “Tính sẵn sàng của hệ thống” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,232 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng đồng biến đến biến phụ thuộc là “Sự hài lòng ”, sự hài lòng sẽ có xu hướng tăng nếu một trong các yếu tố này thay đổi theo xu hướng tăng. Điều này cho thấy Công ty Du lịch Sơn Tùng – Top Travel cần phải tìm hiểu kĩ những yếu tố liên quan đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bán chương trình nội địa trực truyến để từ đó xây dựng những chính sách kinh doanh, chiến lược marketing hợp lý, làm thỏa mãn nhu cầu của khách, từ đó có thể làm gia tăng được sự hài lòng của họ đối với chất lượng bán chương trình du lịch trực tuyến , mang lại nguồn doanh thu cho công ty.
Dựa vào mô hình hồi quy (xem bảng 16), ta có hệ số Bê-ta chuẩn hóa của nhân tố “thanh toán trực tuyến” có ảnh hưởng nhiều nhất (β=0,429), nhân tố “tính sẵn sàng của hệ thống” có ảnh hưởng ít nhất (β= 0,232), nhân tố “tính bảo mật” ảnh hưởng thứ 2 (β=0,306), ảnh hướng thứ 3 là nhân tố “thiết kế website” (β= 0,295) và nhân tố ảnh hưởng thứ 4 là “giá cả cạnh tranh” (β= 0,280). Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 5 nhân tố đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 5 nhân tố ở trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với sự hài lòng của khách hàng.
4.7. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Bảng 17
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Tương quan (Regression) 23,341 5 4,668 45,216 0,000 b Phần dư (Residua)l 11,769 114 0,103 Total 35,110 119
Nguồn: (Kết quả xử lý của tác giả)
Kết quả từ bảng 17 cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
CHƯƠNG 5. ĐỀ XUẤT CÁC GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO CHẤT