CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu nhận đƣợc bảng câu hỏi trả lời, làm sạch thông tin, lọc bảng câu hỏi và mã hóa những thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu, sau đó tiến hành kiểm định và đánh giá các thang đo kết hợp phân tích hồi quy tuyến tính. Trong đó, phân tích hồi quy tƣơng sử dụng để xác định các mối quan hệ nhân quả giữa các nhóm nhân tố
2.3.1 Thống kê mô tả
Để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu nhƣ: Thông tin về độ tuổi, giới tính, thu nhập hàng tháng…
2.3.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
2.3.2.1 Phương pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Trƣớc khi đi vào phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả sử dụng chƣơng trình phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định độ tin cậy của các thang đo các thành phần chất lƣợng dịch vụ và sự tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng phƣơng pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha. Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta sẽ không thể biết chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, yêu cầu đặt ra đối với hệ số Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0.6 nhƣng tốt nhất là lớn hơn 0.7(Nunnally & Burnstein,1994). Ngoài ra các biến quan sát có hệ số tƣơng quan giữa biến tổng nhỏ hơn 0.3 cũng bị loại.
Trong mô hình nghiên cứu đề nghị gồm tất cả 26 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc. Để đánh giá tính nhất quán nội tại và tính đơn hƣớng của từng khái niệm nghiên cứu, nghiên cứu thực hiện kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu. Quy trình đánh giá thang đo đƣợc thực hiện thông qua hai bƣớc:
- Kiểm định thang đo bằng công cụ phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Trong quy trình đánh giá, biến quan sát, biến nào không đạt độ tin cậy và giá trị sẽ bị loại
2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA( exploratory factor analysis) là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm 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 nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu( Hair&ctg,1998).
Trong nghiên cứu này, với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0, tác giả sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố principal với phép xoay varimax. Phƣơng pháp phân tích này đƣợc coi là phù hợp khi đảm bảo các điều kiện sau:
Thứ nhất: Hệ số KMO( Kaiser – Meyer – Olkin) không nhỏ hơn 0.5 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig<0.05)
Thứ hai: Hệ số nhân tố tải( Factor – Loading) lớn hơn 0.5(do cỡ mẫu lớn hơn 100) Thứ ba: Tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50%( Hair & ctg,1998)
Thứ tƣ: hệ số Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1(Gerbing & Anderson,1988)
2.3.3 Phân tích tương quan
Để chỉ ra mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu, cần tiến hành kiểm tra mối tƣơng quan theo từng cặp biến. Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các cặp biến chạy từ -1 đến 1, nếu kết quả càng gần 1 sẽ cho thấy hai biến có mối tƣơng quan thuận, cùng chiều và tƣơng quan càng mạnh. Kết quả càng gần 0 là giữa hai biến có mối liên hệ yếu dần. Nếu giữa hai biến độc lập có mối tƣơng quan lớn hơn 0.8 thì thƣờng đƣợc xem là quan hệ tƣơng quan mạnh, có khả năng dẫn đến sự đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy sau này.
2.3.4 Phân tích hồi quy
Sau khi hiệu chỉnh thang đo các nhân tố của thang đo chất lƣợng dịch vụ y tế đƣợc đƣa vào xem xét các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của khách hàng.
Yi = β° + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + e Trong đó :
Yi : Mức độ hài lòng của khách hàng ( biến phụ thuộc )
X1i – X5i : Sự tin tƣởng, sự hữu hình, sự đảm bảo, sự cảm thông và hiệu quả phục vụ ( biến độc lập)
Để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc, ta căn cứ vào hệ số Beta (β). Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hƣởng càng quan trọng đến mức độ hài lòng của khách hàng. Từ kết quả của phân tích hồi quy, doanh nghiệp sẽ chú ý và nâng cao chất lƣợng của các thành phần này để làm gia tăng sự hài lòng của khách hàng. Đây chính là những căn cứ và tiền đề để xây dựng một loạt các giải pháp nhằm nâng cao chất lƣợng dịch vụ nhằm phục vụ tốt hơn nhu cầu của khách hàng, giúp khách hàng có sự hài lòng tốt hơn.
Tóm tắt chƣơng 2
Chƣơng này là phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mô hình lý thuyết về chất lƣợng dịch vụ và sự thõa mãn của khách hàng. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc:nghiên cứu khám phá và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu định tính đƣợc sử dụng làm bƣớc nghiên cứu khám phá, nghiên cứu chính thức là một nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu đƣợc sử dụng với kích thƣớc mẫu n=300 khách hàng. Các thang đo lƣờng các thành phần dịch vụ đƣợc điều chỉnh và bổ sung. Cuối cùng thang đo bao gồm 23 biến quan sát đo lƣờng 5 thành phần của chất lƣợng dịch vụ và 3 biến quan sát dùng đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ NHÀ HÀNG TẠI CÔNG TY CPDV
HÀNG KHÔNG SÂN BAY NỘI BÀI