CHƢƠNG 2 : MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phân tích thang đo
3.4.1. Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời.
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 không thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s alpha đạt từ 0.8 trở lên thì thang đo lƣờng là tốt và mức độ tƣơng quan sẽ càng cao hơn. Nhìn vào Bảng 3.5, chúng ta có thể thấy đƣợc kết quả phân tích độ tin cậy nhƣ sau:
Về nhân tố độ tin cậy, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.870) đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
Về nhân tố độ phản hồi, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng quan tổng
biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.901) đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
Về nhân tố sự đảm bảo, biến SDB3 không đạt yêu cầu vì Hệ số Cronbach’s Alpha nếu lại bỏ biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) 0.856 > Hệ số Alpha 0.775. Các biến quan sát còn lại SDB1, SDB2 đều có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.856) đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
Về nhân tố sự cảm thông, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.665). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu lại
bỏ biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) 0.673 > Hệ số Alpha 0.665, tuy nhiên sai số nhỏ nên ta vẫn giữ lại đủ 3 biến
Về nhân tố phƣơng tiện hữu hình, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng
quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.869) đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
Về nhân tố giá cả, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.831); Hệ số Cronbach’s Alpha nếu lại bỏ biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) không tính đƣợc vì chỉ có 2 biến đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.5. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DTC1 12.23 5.431 .750 .823 DTC2 12.13 5.504 .710 .839 DTC3 12.24 5.123 .698 .846 DTC4 12.34 5.411 .740 .827 Cronbach's Alpha = 0.870 DPH1 12.50 3.792 .781 .872 DPH2 12.47 3.829 .799 .865 DPH3 12.48 3.954 .770 .876 DPH4 12.52 3.763 .768 .877 Cronbach's Alpha = 0.901 SDB1 3.89 1.135 .750 .a SDB2 3.84 1.026 .750 .a Cronbach's Alpha = 0.856 SCT1 8.20 1.931 .462 .587 SCT2 8.02 1.976 .399 .673 SCT3 8.10 1.803 .577 .436 Cronbach's Alpha = 0.665 SHH1 15.58 9.240 .720 .835 SHH2 15.41 9.142 .727 .833
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DTC1 12.23 5.431 .750 .823 DTC2 12.13 5.504 .710 .839 DTC3 12.24 5.123 .698 .846 SHH3 15.59 8.999 .745 .828 SHH4 15.77 9.603 .586 .868 SHH5 15.80 9.003 .693 .841 Cronbach's Alpha = 0.869 GC1 3.88 .961 .716 .a GC2 4.01 .741 .716 .a Cronbach's Alpha = 0.831 SHL1 8.45 2.412 .714 .828 SHL2 8.43 2.457 .778 .768 SHL3 8.40 2.518 .721 .820 Cronbach's Alpha = 0.861
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích số liệu)
Về nhân tố sự hài lòng, các biến quan sát đều có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp > 0.3 và Hệ số Alpha > 0.6 (0.861) đạt yêu cầu nên thỏa mãn điều kiện đƣa vào phân tích nhân tố.
3.4.2. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0,5≤KMO≤1) thể hiện phân tích nhân tố là thích
hợp, còn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chƣơng trình SPSS), và tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn để phân tích là Principal components với phép xoay varimax và cách tiến hành thực hiện nhƣ sau:
Phân tích tổ hợp 20 biến quan sát, kết quả thu đƣợc là (Phụ lục 2): Hệ số KMO = 0,830, sig.= 0,000 trong kiểm định Bartlett. Nhƣ vậy các biến có tƣơng quan chặt chẽ với cùng một hay nhiều nhân tố và ma trận tƣơng quan tổng thể là một ma trận đơn vị bị bác bỏ theo kết quả kiểm định Barlett, thỏa mãn điều kiện của phân tích nhân tố.
Bốn nhân tố đƣợc rút ra với phƣơng sai trích 67.814% (giải thích đƣợc 67.814% biến thiên của dữ liệu), trong đó tất cả các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5 vì vậy không có biến nào bị loại
Các biến có giá trị chuyển tải nhân tố nằm ở hai nhân tố khác nhau nhƣ DTC1 ở nhân tố 1, 2; điều đó thể hiện tƣơng quan của các biến này với hai nhân tố đó chƣa thật rõ ràng dứt khoát. Sau khi thực hiện xoay nhân tố, biến có hệ số ở nhân tố nào lớn chứng tỏ nó có tƣơng quan chủ yếu với nhân tố đó, vì thế, nó thuộc về nhân tố đó. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Biến DTC1 thuộc về nhân tố 2. Sau khi thực hiện phép phân tích nhân tố với 20 biến nhƣ trên, ta có 4 nhân tố đƣợc rút ra:
+ Nhân tố 1 bao gồm 8 biến như sau:
SHH3 Cách bố trí trang thiết bị của khách sạn đáp ứng yêu cầu quý khách SHH5 Khu vực sảnh lễ tân thoáng mát, sạch sẽ và tiện lợi
SHH1 Nhân viên có trang phục gọn gàng, lịch sự
SHH2 Trang thiết bị khách sạn tƣơng xứng với tiêu chuẩn sao của khách sạn SHH4 Khách sạn tạo đƣợc sự yên tĩnh cho khách nghỉ ngơi
SCT3 Khách sạn xử lý tình huống một cách thuận tiện cho quý khách SCT1 Khách sạn thể hiện sự quan tâm, thân thiện với quý khách SCT2 Khách sạn tập trung đáp ứng yêu cầu của quý khách
+ Nhân tố 2 bao gồm 6 biến như sau:
GC2 Chính sách ƣu đãi về giá
DTC4 Thức ăn, thức uống tại khách sạn đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm DTC2 Khách sạn giải quyết công việc nhanh gọn, chuyên nghiệp
DTC3 Khách sạn giải thích rõ ràng và thuyết phục các vấn đề có liên quan DTC1 Các dịch vụ của khách sạn đạt theo tiêu chuẩn sao của khách sạn GC1 Giá cả tƣơng xứng với chất lƣợng
+ Nhân tố 3 bao gồm 4 biến như sau:
DPH2 Khách sạn luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng
DPH3 Thủ tục tại quầy lễ tân đƣợc thực hiện nhanh chóng
DPH1 Khách hàng đƣợc nhân viên đón tiếp ngay từ lúc bƣớc vào khách sạn DPH4 Khách sạn phản hồi nhanh các thông tin đáp ứng yêu cầu của bạn
+ Nhân tố 4 bao gồm 2 biến như sau:
SDB1 Nhân viên KS có đủ hiểu biết để trả lời câu hỏi của bạn. SDB2 Nhân viên KS luôn niềm nở với bạn
Sự hài lòng cũng đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố với 3 biến cho thấy (phụ lục 3). Hệ số KMO = 0.727, sig.= 0,000 trong kiểm định Bartlett. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Một nhân tố đƣợc rút ra với phƣơng sai trích 78.378%, tất cả các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5