Nghiên cứu sơ bộ:thảo luận nhóm Điềuchỉnh Nghiên cứu chính thức: Nghiên cứu định lượng, n=200 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích hồi quy Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp Thang đo chính Cronbach alpha Thang đo hoàn chỉnh
- Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ.
- Kiểm tra hệ số alpha.
- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ.
- Kiểm tra yếu tố trích được.
- Kiểm định mô hình. - Kiểm định giả thuyết.
Sau khi thu thập được dữ liệu, ta tiến hành xử lý số liệu trên hai phần mền
EXCEL và SPSS 16.0 như sau:
Với phần mền EXCEL, dữ liệu thu thập được sẽ được thực hiện bằng phương pháp tính điểm trung bình cho mỗi nhóm đối tượng sau:
Nhóm 1: 20 tiêu chuẩn chất lượng, đại diện cho 20 biến quan sát chất lượng dịch vụ.
Nhóm 2: 5 hệ số chất lượng.
Nhóm 3: hệ số chất lượng toàn phần.
Lần lượt tính giá trị trung bình cho mỗi nhóm đối tượng theo hai nhóm điểm số nhận thức và điểm số mong đợi. Sau đó, đánh giá chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách sạn Yasaka – Sài Gòn – Nha Trang theo điểm số SERVQUAL = điểm số nhận thức - điểm số mong đợi.
Với phần mền SPSS, trước hết thang đo sẽ được mã hóa theo như Bảng 2.1 sau:
Bảng 2.1: Mã hóa các thang đo chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Yasaka – Sài Gòn – Nha Trang.
STT Mã hóa Diễn giải
Thành phần hữu hình
1 Huuhinh1 Vệ sinh trong khách sạn luôn sạch sẽ 2 Huuhinh2 Thiết bị trong khách sạn hiện đại
3 Huuhinh3 Cách trang trí khách sạn vừa bắt mắt, vừa thoáng mát. 4 Huuhinh4 Nhân viên trong khách sạn ăn mặc gọn gàng, lịch sự. 5 Huuhinh5 Thức ăn ở nhà hàng vệ sinh an toàn.
6 Huuhinh6 Hành lang các tầng đều rộng rãi và luôn có ánh sáng.
Thành phần đáp ứng
7 Dapung1 Nhân viên khách sạn phục vụ nhanh nhẹn và tận tình 8 Dapung2 Nhân viên khách sạn có kỷ luật lao động cao.
Thành phần cảm thông
10 Cthong1 Nhân viên khách sạn luôn lắng nghe và giải đáp tận tình những thắc mắc của quý khách.
11 Cthong2 Nhân viên khách sạn hiểu được nhu cầu của quý khách.
12 Cthong3 Nhân viên khách sạn luôn có thái độ tôn trọng mọi quý khách.
Thành phần năng lực phục vụ
13 Nangluc1 Quý khách luôn cảm thấy thân thiện khi tiếp xúc với nhân viên của khách sạn.
14 Nangluc2 Nhân viên khách sạn sẵn sàng nhận lỗi khi sai và không bao giờ tranh cãi với khách.
15 Nangluc3 Nhân viên khách sạn luôn biết cách làm vui lòng khách. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thành phần tin cậy
16 Tincay1 Khi lưu trú tại khách sạn quý khách không lo bị mất tài sản. 17 Tincay2 Cung cấp các dịch vụ kèm theo đúng như khách sạn đã cam
kết.
18 Tincay3 Quý khách bỏ quên đồ khi check out sẽ được nhân viên báo và nhận lại ngay.
19 Tincay4 Dịch vụ đặt buồng, đổi hoặc hủy đặt buồng được thực hiện dễ dàng
20 Tincay5 Dịch vụ đặt buồng qua tổng đài được thực hiện dễ dàng.
Thang đo sự thõa mãn
21 Tman1 Quý khách hài lòng với chất lượng dịch vụ của khách sạn 22 Tman2 Quý khách cho rằng quyết định lưu trú tại khách sạn là đúng.
23 Tman3 Quý khách sẵn sàng giới thiệu bạn bè, người thân đến lưu trú tại khách sạn.
24 Tman4 Quý khách sẵn sàng đến ở tại khách sạn khi có nhu cầu.
Các dữ liệu sau khi thu thập được sẽ được sử dụng và xử lý bằng phần mền SPSS 16.0. Một số phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu như sau:
Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như giới tính, tuổi, trình độ học vấn, v.v...
Cronbach alpha:
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thông thường thang đo có Cronbach alpha từ 0.6 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis): Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích lợi cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal component nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Xây dựng phương trình hồi quy:
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định không bị vi phạm thì mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy bội được xây dựng phù hợp đến mức nào.