Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,776 Approx. Chi-Square 2077,950 df 300 Kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) Sig. 0,000 Tổng phương sai trích 1,399
Tổng phần trăm phương sai trích 69,706
(Nguồn: Phỏng vấn 150 khách hàng năm 2016)
Từ bảng 4.7 cho thấy giá trị hệ số KMO là 0,776 hệ số này lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett là 0,00 nhở hơn 0,05 thoả điều kiện của nghiên cứu. Điều này cho thấy bộ số liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Tổng phương sai trích là 1,399 lớn hơn 1 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Tổng phần trăm phương sai trích đạt 69,706% lớn hơn 50% đạt yêu cầu của nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa với 6 nhóm nhân tố giải thích được 69,706% sự biến thiên của bộ dữ liệu. Bảng 4.8: Ma trận xoay nhân tố NHÂN TỐ Biến 1 2 3 4 5 6 SĐƯ5 0,827 SĐƯ1 0,821 SĐƯ3 0,812 SĐƯ2 0,738 SĐƯ4 0,704 SCT1 0,853 SCT4 0,786 SCT2 0,777 SCT5 0,769
SCT3 0,747 GC2 0,840 GC4 0,779 GC1 0,774 GC3 0,765 SĐB2 0,854 SĐB5 0,814 SĐB1 0,783 SĐB3 0,648 STC2 0,916 STC3 0,816 STC1 0,760 PTHH3 0,856 PTHH2 0,792 PTHH4 0,749 (Nguồn: Phỏng vấn 150 khách hàng năm 2016)
Từ bảng 4.8 cho thấy các hệ số tải đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Bộ dữ liệu với 25 biến quan sát được chia thành sáu nhân tố, với thành phần các nhân tố như sau:
Nhân tố thứ nhất được tạo thành từ các biến quan sát (SĐƯ5; SĐƯ1; SĐƯ3; SĐƯ2; SĐƯ4) thuộc nhân tố Sự đáp ứng. Trong đó số biến quan sát của nhân tố Sự đáp ứng nhiều hơn số biến quan sát của nhân tố Giá cả nên tác giả vẫn giữ nguyên tên là Sự đáp ứng ký hiệu SĐƯ.
Nhân tố thứ hai được tạo thành từ các biến quan sát (SCT1; SCT4; SCT2; SCT5; SCT3) thuộc nhân tố Sự cảm thông nên tác giả vẫn giữ nguyên tên là Sự cảm thông ký hiệu là SCT.
Nhân tố thứ ba được tạo thành từ các biến quan sát (GC2; GC4; GC1; GC3) thuộc nhân tố Giá cả nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố này là Giá cả ký hiệu là GC.
Nhân tố thứ tư được tạo thành từ các biến quan sát (SĐB2; SĐB5; SĐB1; SĐB3) thuộc nhân tố Sự đảm bảo nên tác giả vẫn giữ nguyên tên nhân tố là Sự đảm bảo ký hiệu là SĐB.
Nhân tố thứ năm được tạo thành từ ba biến quan sát (STC2; STC3; STC1) thuộc nhân tố Sự tin cậy nên tác giả vẫn giữ nguyên tên của nhân tố này là Sự tin cậy ký hiệu là STC.
Nhân tố thứ sáu được tạo thành từ ba biến quan sát (PTHH3; PTHH2; PTHH4) thuộc nhân tố Phương tiện hữu hình nên tác giả vẫn giữ nguyên tên của nhân tố là Phương tiện hữu hình ký hiệu là PTHH.
Tác giả xây dựng các phương trình cho từng nhân tố như sau:
Bảng 4.9: Ma trận trọng số NHÂN TỐ NHÂN TỐ BIẾN 1 2 3 4 5 6 STC1 0,334 STC2 0,431 STC3 0,408 SĐƯ1 0,271 SĐƯ2 0,263 SĐƯ3 0,289 SĐƯ4 0,226 SĐƯ5 0,251 SĐB1 0,324 SĐB2 0,365 SĐB3 0,241 SĐB5 0,349 SCT1 0,294 SCT2 0,275 SCT3 0,228 SCT4 0,241
SCT5 0,243 PTHH2 0,415 PTHH3 0,448 PTHH4 0,370 GC1 0,285 GC2 0,345 GC3 0,303 GC4 0,327 (Nguồn: Phỏng vấn 150 khách hàng năm 2016)
Tác giả xây dựng phương trình cho từng nhân tố như sau: - Nhân tố thứ nhất có phương trình như sau:
SĐƯ = 0,271SĐƯ1 + 0,263SĐƯ2 + 0,289SĐƯ3 + 0,226SĐƯ4 + 0,251SĐƯ5
Từ phương trình cho thấy biến quan sát SĐƯ3“Dịch vụ ăn uống ngủ nghỉ và
đi lại đầy đủ” có trọng số là 0,289 cao nhất trong phương trình. Điều này mang ý
nghĩa, biến quan sát SĐƯ3 góp phần cao nhất trong việc tạo thành nhân tố SĐƯ. Biến này được khách hàng cho là quan trọng hoàn toàn phù hợp, bởi vì dịch vụ này rất là quan trọng trong một Tour du lịch, chúng ta không thể nào nói chơi vui, hấp dẫn mà không cần ăn uống ngủ nghỉ. Nếu dịch vụ này không thực hiện tốt thì khách hàng không có đủ sức khỏe để thực hiện hết tour của mình và không khách hàng nào muốn mình di du lịch về mà mang bệnh trong người cả. Thứ hai và thứ ba lần lượt là hai biến SĐƯ1 “Luôn cập nhận các điểm tham quan mới lạ cho du khách”; SĐƯ2 “Các địa điểm đến tham quan hấp dẫn” với trọng số là 0,271 và 0,263.
Ngoài việc được ăn uống ngủ nghỉ thoải mái thì việc khách hàng luôn được đến những địa điểm tham quan mới lạ và hấp dẫn thì đây cũng là một điều không thể thiếu được trong một công ty du lịch. Công ty du lịch mà không có địa điểm tham quan mới, địa điểm không có gì hấp dẫn với khách hàng thì chắc sẽ không tồn tại được lâu. Thứ tư và thứ năm lần lượt là hai biến quan sát SĐƯ5 “Nhân viên công ty
thiết kế tour một cách nhanh chóng” với trọng số lần lượt là 0,251 và 0,226 hai điều
quan trọng cuối cùng đó là về nhân viên của công ty, nhân viên có năng lực và thái độ tốt thì sẽ làm cho khách hàng hài lòng hơn.
- Phương trình nhân tố thứ hai như sau:
SCT = 0,294SCT1 + 0,275SCT2 + 0,228SCT3 + 0,241SCT4 + 0,243SCT5
Từ phương trình trên cho thấy biến quan sát SCT1 “Nhân viên công ty luôn
chú ý đến du khách” có trọng số là 0,294 cao nhất trong phương trình điều này có
cho thấy biến quan sát này đóng góp cao nhất trong việc tạo nên nhân tố này. Biến quan sát SCT2 “Nhân viên công ty biết quan tâm đến du khách” có trọng số là 0,275 cao thứ hai trong phương trình nhân tố. Nhân viên là người rất quan trọng trong một tour du lịch, khách hàng hài lòng nhiều hay ít phụ thuộc rất nhiều về sự chú ý, quan tâm đến khách hàng. Bởi khi sử dụng dịch vụ không khách hàng nào muốn mình không được quan tâm chú ý chăm sóc, từ đó tạo nên một suy nghĩa lệch lạc trong khách hàng. Thứ ba, thứ tư, thư năm lần lượt là ba biến quan sát SCT5 “Nhân viên
công ty luôn hiểu rõ nhu cầu của du khách” với trọng số là 0,243, SCT4 “Nhân viên công ty luôn vui vẻ giải đáp thắc mắc của du khách” với trọng số là 0,241. Và
biến quan sát SCT3 “Công ty lấy lợi ích của du khách là điều tâm niệm của mình” với trọng số là 0,228. Như vậy ba biến quan sát giữ vai trò quan trọng thứ ba, thứ tư và thứ năm trong việc góp phần tạo nên nhân tố SCT.
- Phương trình nhân tố thứ ba như sau:
GC = 0,285GC1 + 0,345GC2 + 0,303GC3 + 0,327GC4
Từ phương trình nhân tố cho thấy biến quan sát GC2 “Thấp hơn đén bằng
các công ty khác” có trọng số 0,345 cao nhất trong nhân tố này. Như vậy biến này
góp phần quan trọng nhất trong việc tạo thành nhân tố GC. Do đặc điểm của người dân Đồng Bằng Sông Cửu Long thường có tính so sánh giá cả. Nên công ty nắm bắt được điều này nên giá cả công ty luôn thấp hơn đến bằng các công ty khác và điều này cũng được khách hàng đánh giá cao. Thứ hai biến quan sát GC4 “Giá cả linh
không kém phần quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Thứ ba và thứ tư lần lượt là biến quan sát G3 “Tỷ lệ hoa hồng cho khách hàng hợp lý” với trọng số 0,303. Cuối cùng là biến quan sát GC1 “Giá cả của công ty hợp lý”với trọng số 0,285. Việc chi hoa hồng và giá cả của tour thì đối với một số người đứng ra đại diện tổ chức thì quan trọng nhưng đối với những khách hàng đang sử dụng dịch vụ trong tour thì nó cũng không quan trọng. Nên việc hai biến này xếp thứ ba và thứ tư là hợp lý.
- Phương trình nhân tố thứ tư.
SĐB = 0,324SĐB1 + 0,365SĐB2 + 0,241SĐB3 + 0,349SĐB5
Từ phương trình cho thấy SĐB2 “Bạn thấy an toàn trong khi giao dịch với
công ty” với trọng số 0,365 cao nhất trong phương trình. Điều này có nghĩa biến
quan sát này đóng góp nhiều nhất trong việc tạo nên nhân tố SĐB này. Điều này hoàn toàn hợp lý bởi vì khi đi tour du lịch thì an toàn luôn được đặt lên hàng đầu. Không khách hàng nào đi du lịch với một công ty mà không đảm bảo được sự an toàn cho họ. Thứ hai là biến quan sát SĐB5 “Nhân viên công ty có đủ hiểu biết để
trả lời câu hỏi của bạn” với trọng số 0,349 cao thứ hai trong phương trình nhân tố
này. Thứ ba và thứ tư lần lượt là hai biến quan sát SĐB1 “Cách cư xử của nhân viên gây niềm tin cho bạn” với trọng số 0,324 và SĐB3 “Nhân viên công ty luôn niềm nở với bạn” với trọng số 0,241. Qua nhân tố này một lần nữa khẳng định trong
việc thực hiện tour du lịch thì nhân viên góp phần quan trọng trong việc tạo ra sự hài lòng của khách hàng.
- Phương trình nhân tố thứ năm
STC = 0,334STC1 + 0,431STC2 + 0,408STC3
Từ phương trình trên cho thấy biến quan sát STC2 “Công ty thực hiện dịch vụ đúng ngay từ lần đầu” với trọng số là 0,431. Người Miền Tây họ luôn xem trọng
lời hứa. Nên việc công ty thực hiện đúng lời hứa được khách hàng đánh giá rất cao. Đây có thể là kim chỉ nam cho công ty cần phát huy hơn nữa. STC3 “Thời gian thực
hiện tour chính xác” có trọng số là 0,408 cao thứ hai trong phương trình nhân tố.
Thời gian là thành phần không kém phần quan trọng của việc thực hiện tour du lịch công ty không thể giảm bớt thời gian của tour và cũng không thể thêm thời gian của tour nếu khách hàng không có nhu cầu. Thứ ba là biến quan sát STC1 “Công ty thực hiện đúng lời hứa” với trọng số là 0,334 điều này cho thấy biến quan sát góp
phần quan trọng thứ ba trong việc tạo thành nhân tố STC. - Phương trình nhân tố thứ sau:
PTHH = 0,415PTHH2 + 0,448PTHH3 + 0,370PTHH4
Từ phương trình trên cho thấy biến quan sát PTHH3 “Nhân viên công ty ăn
mặt tươm tất, lịch sự” có trọng số là 0,448 cao nhất trong phương trình. Thứ hai là
biến quan sát PTHH2 “Đội xe vận chuyển chất lượng cao” với trọng số là 0,415
đứng thứ hai trong việc góp phần tạo nên nhân tố này. Cuối cùng là biến quan sát PTHH4 “Trang trí trên xe tốt và đầy đủ” với trọng số 0,37 cao thứ ba trong nhân
tố. Phương tiện hữu hình là một trong chi tiêu mà khách hàng luôn quan tấm đến nhiều. Góp phần lớn trong việc tạo nên sự hài lòng khi thực hiện tour. Không khách hàng nào hài lòng khi được đi trên chiếc xe không đủ tiêu chuẩn chất lượng như không có máy lạnh, tivi …
4.3.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc * Kiểm định liên quan * Kiểm định liên quan
Bảng 4.10: Kiểm định liên quan
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,826
Approx. Chi-Square 666,422
df 10
Kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity)
Sig. 0,000
Giá trị Eigenvalues 3,936
Tổng phần trăm phương sai trích 78.718%
kiện nghiên cứu. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett là 0,000 < 0,05 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa bộ số liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Ta thấy giá trị Eigenvalues là 3,936 lớn hơn 1 nên thỏa điều kiện của nghiên cứu. Tổng phần trăm phương sai trích là 78.718% lớn hơn 50%. Điều này cho thấy 78.718% sự biến thiên của bộ dữ liệu được giải thích bởi một nhân tố.
Bảng 4.11: Ma trận nhân tố và trọng số
Biến Diễn giải Hệ số tải Trọng số
SHL2 Dịch vụ vui chơi giải trí có đáp ứng tốt nhu cầu du
khách 0,929 0,236
SHL1 Du khách hài lòng với chất lượng dịch vu vui chơi giải trí 0,915 0,232
SHL5 Du khách có đồng ý giới thiệu cho mọi người về
dịch vui chơi giải trí của công ty Vietsuntourist. 0,876 0,223 SHL4 Khách hàng có tiếp tục sử dụng dịch vụ của công ty trong tương lai. 0,867 0,220 SHL3 Chất lượng dịch vụ của công ty du lịch tốt hơn các
công ty khác 0,847 0,215
(Nguồn: Phỏng vấn 150 khách hàng năm 2016)
Từ bảng 4.11 cho thấy nhân tố sự hài lòng có hệ số tải điều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Hệ số tải cao nhất là 0,929 thuộc về biến quan sát SHL2 và hệ số tải thấp nhất là 0,847 thuộc về biến quan sát SHL3. Ta có phương trình nhân tố như sau. Do nhân tố này được tạo thành từ năm biến quan sát của nhân tố sự hài lòng nên tác giả vẫn giữ nguyên tên và ký hiệu là SHL
Từ phương trình nhân tố cho thấy biến quan sát SHL2 có trọng số là 0,262 cao nhất thể hiện sự đóng góp của biến quan sát này vào nhân tố rất cao. Biến có sự đóng góp ít nhất vào việc cấu thành nhân tố đó biến quan sát SHL3 với trọng số là 0,215.
Như vậy từ 29 biến quan sát chia thành sáu nhân tố sau khi phân tích Cronbach’s Alpha và phấn tích EFA thì mô hình nghiên cứu còn lại 24 biến chia thành sáu nhân tố như ban đầu, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của công ty Vietsun Tourist. Và 5 biến quan sát tạo thành nhân tố đo lường cho sự hài lòng của khách hàng đối với chát lượng dịch vụ của công ty Vietsun Tourist. Đề biết mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đối với sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của công ty Vietsun Tourist, tác giả tiến hành phân tích hôi quy tuyến tính bội.
4.4 PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
Kết quả hồi qui được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.12 Kết quả hồi qui
Tên Biến Hệ số hồi qui chuẩn hóa Mức ý nghĩa VIF
SĐƯ 0,.050 0,005 1,000 SCT 0,926 0,018 1,000 GC 0,073 0,000 1,000 SĐB 0,229 0,001 1,000 STC 0,129 0,000 1,000 PTHH 0,059 0,000 1,000 Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,935
Giá trị Sig. của kiểm định F Change 0,000
Giá trị Sig. của kiểm định F 0,000
Giá trị Durbin-Watson 2,219
Độ tin cậy lớn hơn 99% Độ tin cậy 99,5%
Độ tin cậy 98,2%
i) Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét giá trị F từ bảng phân tích phương sai (ANOVA). Kết quả ANOVA cho thấy trị thống kê F của mô hình = 358.064 với mức ý nghĩa 1% (sig = 0,000), điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng được.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì hệ số R2 hiệu chỉnh là thước đo mức độ phù hợp của mô hình hồi quy bội vì giá trị của hệ số này không phụ thuộc vào số lượng biến được đưa vào mô hình nghiên cứu. Mô hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,935. Như vậy, 93,5% mức độ biến thiên mức độ hài lòng được giải thích bởi các biến độc lập (Sự đáp ứng, Sự cảm thông, Giá cả, Sự đảm bảo, Sự tin cậy, Phương tiện hữu hình) trong mô hình.
ii) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Một trong những yêu cầu của mô hình hồi quy tuyến tính bội là các biến độc lập không có tương quan chặt với nhau, nếu yêu cầu này không được thỏa mãn thì mô hình đã xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Một trong những cách phát hiện mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến hay không mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) là sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF), nếu VIF bằng hoặc vượt quá 10 thì xem như có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả hồi quy tại bảng 4.12 cho thấy VIF của từng biến độc lập có giá trị nhỏ hơn ba chứng tỏ mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
iii) Kiểm định hệ số hồi quy
Từ bảng 4.12 cho thấy biến độ lập GC ,STC, PTHH có giá trị Sig. của thống kê t là 0,000 (nhỏ hơn 0,01) ba biến này có ý nghĩa trong thống kê với độ tin cậy hơn 99%. Biến độc lập SĐB có giá trị Sig. của thống kê t là 0,001 (nhỏ hơn 0,05)