CHƢƠNG 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.2.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng để thu thập phân tích lý thuyết của SHL KH về CLDV và xây dựng quy trình, đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên mô hình RATER của Valarie Zeithaml, A. Parasuraman và Leonard Berry (1990) để đo lƣờng SHL KH về CLDV với năm thành phần cơ bản là: Sự tin cậy; Đảm bảo; Phƣơng tiện hữu hình; Sự đồng cảm và Năng lực phục vụ (hình 1.6). Đồng thời luận văn sử dụng phƣơng pháp định tính để xây dựng nên bảng khảo sát.
Bảng hỏi điều tra khảo sát đƣợc thiết kế theo 3 phần chính. (i) Phần thứ nhất khai thác các thông tin cơ bản của ngƣời đƣợc hỏi và đƣợc chia thành độ tuổi, giới tính, thu nhập, nghề nghiệp, thời gian tham gia tập luyện … Ngƣời trả lời thực hiện đánh dấu vào các ô có sẵn; (ii) Phần thứ hai dựa trên các biến quan sát đƣợc xây dựng trong nghiên cứu thiết kế, bảng hỏi đƣợc xây dựng nhằm hƣớng ngƣời trả lời đánh giá thực trạng cảm nhận của KH về CLDV của hệ thống phòng tập Everest Fitness & Yoga. Mỗi biến quan sát đƣợc thiết kế thành 1 câu hỏi theo thang đo Likert với 5 mức độ từ “Rất không hài lòng” => “Không hài lòng” => “Hài lòng một phần” => “Hài lòng” và => “Rất hài lòng”. Và phần thứ (iii) trong bảng hỏi để ngƣời trả lời góp ý thêm ý kiến về CLDV và đề xuất bổ sung nhằm nâng cao SHL KH khi sử dụng DV tại hệ thống Everest Fitness & Yoga.
Bảng hỏi đƣợc gửi tới các cá nhân đã và đang tham gia tập luyện tại hệ thống phòng tập Everest Fitness & Yoga thông qua nhân sự phụ trách các
44
mảng hoạt động của phòng tập. Trên cơ sở bảng hỏi đƣợc thiết kế nhƣ đã nêu trên, luận văn tiến hành hai giai đoạn khảo sát nhƣ sau:
Giai đoạn 1: Điều tra mẫu trên diện hẹp gồm 30 phiếu nhằm kiểm tra bảng hỏi và điều chỉnh bảng hỏi cho phù hợp với mục đích nghiên cứu. Nghiên cứu cũng tiến hành phỏng vấn sâu các chuyên gia trong ngành DV Fitness và nhà khoa học nhằm đảm bảo tính thống nhất giữa lý thuyết và thực tiễn thực hiện. Các cuộc phỏng vấn đƣợc thiết kế theo hƣớng bán cấu trúc (semi-Strucutre) giúp ngƣời đƣợc phỏng vấn chủ động và tích cực tham gia trao đổi. Việc phỏng vấn ở giai đoạn đầu của nghiên cứu khi xây dựng khung nghiên cứu, xây dựng các biến quan sát, thiết kế bảng hỏi và phỏng vấn KH sau khi phân tích thiết kế nghiên cứu nhằm giải đáp các cảm nhận của KH về CLDV và SHL KH về CLDV, các điểm KH mong muốn góp ý với hệ thống Everest Fitness & Yoga để cải thiện CLDV cũng nhƣ làm tăng SHL KH trong thời gian tiếp theo.
Giai đoạn 2: Tiến hành điều tra trên diện rộng, bảng khảo sát đƣợc gửi tới toàn bộ các KH sử dụng DV tại hệ thống Everest Fitness & Yoga.
2.2.2.2. Phương pháp phân tích định lượng
Sử dụng thống kê mô tả thể hiện những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập. Thống kê mô tả cung cấp những dữ liệu về mẫu, dữ liệu của khách hàng (giới tính, tuổi, thu nhập, nghề nghiệp…) và các thông số khác nhƣ: Tần suất, giá trị trung bình, tỉ lệ.
Thống kê suy diễn đƣợc dùng để mô hình hóa các thay đổi trong dữ liệu, giải thích những thay đổi đó và rút ra kết luận về vấn nghiên cứu mà chúng ta không có đủ điều kiện khảo sát hết. Những kết quả có thể là kiểm định các giả thuyết, ƣớc lƣợng, dự đoán các giá trị tƣơng lai, mô tả mối liên hệ (tƣơng quan) hay mô hình mối liên hệ (hồi quy) … bao gồm:
45
Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp nhất quán nội tại thông qua hệ số Alpha của Cronbach (Cronbach’s Alpha) và hệ số tƣơng quan biến - tổng (Item - Total correlation). Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.8 – 1. Một số nhà nghiên cứu đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Đối với nghiên cứu này hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên là chấp nhận đƣợc. Một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến - tổng (hiệu chỉnh) >= 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Burnstein 1994).
Phân tích khám phá nhân tố (Exploratory Factor Analysis – EFA) là kỹ thuật phân tích phụ thuộc lẫn nhau tức là không phân biệt đâu là biến độc lập, đâu là biến phụ thuộc, phân tích EFA đƣợc sử dụng để thu nhỏ và rút gọn dữ liệu. Nó đơn giản hóa một tập hợp các biến khảo sát phúc tạp ban đầu thành một tập hợp các biến ít hơn dƣới dạng các nhân tố (factors) mà vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al, 2009). Điểm cần chú ý trong phân tích EFA là nếu các hệ số tƣơng quan nhỏ hơn 0,3 thì không thích hợp khi sử dụng EFA (Hair et al. 2009). Ngoài ra còn một số tiêu chí khác để đánh giá mối tƣơng quan giữa các biến khảo sát.
Kiểm định Bartlet: Đƣợc sử dụng để xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến có phải là ma trận đơn vị (giá trị trên đƣờng chéo chính bằng 1 các giá trị khác bằng 0) hay không? Nếu kiểm định Bartlett cho thấy nếu không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố.
Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Dùng so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa hai biến với hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng. Kaiser (1974) đề nghị:
KMO > = 0,9 : Rất tốt 0,8 < = KMO < 0,9 : Tốt
46
0,7 < = KMO < 0,8 : Đƣợc 0,6 < = KMO < 0,7 : Tạm đƣợc 0,5 < = KMO < 0,6 : Xấu
< 0,5 : Không chấp thuận đƣợc
Quá trình thực hiện EFA đƣợc thực hiện theo các bƣớc: (1) Kiểm tra dữ liệu xem đã phù hợp đã sẵn sàng cho phân tích nhân tố (Kích thƣớc mẫu = 222, hệ số KMO tối thiểu là 0,5, kiểm định Bartlett có p-value < 0,05,); (2) Các nhân tố sẽ đƣợc rút trích theo cách nào (Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là phƣơng pháp phân tích thành phần chính PCA - Principal Component Analyse); (3). Những điều kiện cho việc rút trích nhân tố (hệ số Eingenvalue >= 1; Tổng phƣơng sai giải thích >= 50% (Hair và cộng sự, 2006); (4) Lựa chọn phƣơng pháp xoay (phép xoay Varimax); (5) Đặt tên cho nhân tố đã rút trích. Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng, các biến độc lập lần lƣợt là: Sự tin cậy; Khả năng đáp ứng; Sự cảm thông; Phƣơng tiện hữu hình; Sự đảm bảo.
Phƣơng pháp lựa chọn: Enter (đƣa vào cùng một lƣợt), Hệ số xác định R2 điều chỉnh, đƣợc dùng để xác định độ phù hợp của mô hình. Kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hìnhcó thể áp dụng đƣợc cho tổng thể cũng nhƣ giá trị sig (p value) của kiểm định t cho biết khả năng chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy và khả năng xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến.