Biến Nhân tố 1 2 3 4 TT11 0,806 TT4 0,801 TT1 0,798 TT10 0,797 TT6 0,794 TT8 0,792 TT12 0,791 TT5 0,79 TT3 0,787 TT2 0,766 TT9 0,757 TT7 0,723 VL4 0,862 VL3 0,837 VL1 0,832 VL7 0,828 VL8 0,81 VL6 0,8 VL2 0,792 VL5 0,769 VL9 0,733 VL10 0,706 TC5 0,933 TC6 0,911 TC4 0,897 TC3 0,828 TC2 0,815 TC1 0,814 HQ3 0,876
Biến Nhân tố 1 2 3 4 HQ2 0,837 HQ1 0,817 Eigenvalues 11,419 5,357 3,714 2,319 Phương sai trích (%) 35,683 52,425 64,032 71,28 Phương pháp rút trích (Extraction Method): Principal Component Analysis, Phương pháp xoay (Rotation Method): Varimax with Kaiser Normalization, a, Bốn nhân tố được rút trích (Rotation converged in 4 iterations),
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
3.2.3.2. Kết quả phân tích nhân tố thang đo chấti lượngi DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất
Thang đo về chấti lượngi DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất gồm 4 biến quan sát. Tương tự như nhóm thang đo các yếu tố tác động, ta tiến hành kiểm định phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt của các nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất như sau:
Kiểm định chỉ số KMO = 0,806 > 0,5 là đạt yêu cầu, kết quả trên với sig. = 0,000 < 0,05 đạt mức cho phép. Ta có thể sử dụng các hệ số của phân tích nhân tố này.
Bảng 3.5 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Test cho nhân tố chất lượng DVMĐ tại cảng hàng không Quốc tế Tân Sơn Nhất
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) 0,806 Kiểm định Bartlett's
Kiểm định Chi-Bình phương 386,453
df 6
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Bảng xoay các nhân tố để xác định số lượng nhân tố mới từ 4 biến gốc được trình bày dưới đây:
Bảng 3.6 Phân tích nhân tố của thang đo chất lượng DVMĐ tại cảng hàng không Quốc tế Tân Sơn Nhất
Ma trận nhân tố (Component Matrixa)
Nhân tố (Component) 1 CL2 0,878 CL3 0,835 CL1 0,832 CL4 0,769 Eigenvalues 2,752 Phương sai rút trích (%) 68,796 Phương pháp rút trích (Extraction Method): Principal Component Analysis.
a. Một nhân tố được rút trích (1 components extracted).
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Kết quả phân tích EFA cho thấy có 1 nhân tố được trích tại Eigenvalues = 2,752 > 1 và tổng phương sai trích được là 68,796% > 50%. Các hệ số tải nhân tố của thang đo đều đạt yêu cầu trên 0,50. Như vậy, thơng qua phân tích EFA các thang đo của chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất đều đạt yêu cầu.
3.2.4. Mơ hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố
Sau khi xử lý phân tích nhân tố EFA gồm 36 biến quan sát thuộc 4 nhóm nhân tố độc lập và 4 biến quan sát thuộc nhóm nhân tố phụ thuộc. Kết quả rút trích được bốn nhân tố ảnh đến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất giống như mơ hình lý thuyết ban đầu. Do đó, mơ hình lý thuyết ban đầu và các giả thuyết đặt ra được giữ nguyên.
Các giả thuyết nghiên cứu
H1: Chất lượng tương tác có tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ mặt đất. H2: Chất lượng mơi trường vật lý có tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ mặt đất.
H4: Chất lượng truy cập có tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ mặt đất.
Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
(Nguồn: Tác giả hiệu chỉnh, 2019)
3.2.5. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
3.2.5.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội, ký hiệu và các giả định
Mơ hình hồi quy xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất và mức độ tác động bao nhiêu. Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất có dạng như sau:
𝐂𝐋 = 𝛃𝟎+ 𝛃𝟏𝐓𝐓 + 𝛃𝟐𝐕𝐋 + 𝛃𝟑𝐇𝐐 + 𝛃𝟒𝐓𝐂 + µ𝐢 Trong đó:
CL: Biến phụ thuộc (Y) thể hiện chấtilượngidịchivụimặtiđấti tại Cảng hàngikhôngiquốcitếiTâniSơn Nhấti.
Các biến độc lập (𝐗𝐢): Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ) VÀ Chất lượng truy cập (TC).
𝛃𝟎: Hệ số tự do, thể hiện giá trị của CL khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0.
𝛃𝐢(𝒊 = 𝟏, 𝟒̅̅̅̅̅): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng TT, VL, HQ và TC.
µ𝐢: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi 𝝈𝟐
Chất lượng tương tác Chất lượng môi trường vật lý
Chất lượng hiệu quả Chất lượng truy cập Chất lượng dịch vụ mặt đất H1 H2 H3 H4
Các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính bội:
Có được các kết quả quan sát được trong mẫu, ta suy ra kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó.
Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2013).
Các giả định
Giả định 1: Biến phụ thuộc và biến độc lập có quan hệ tuyến tính.
Giả định 2: Biến phụ thuộc (Y) là biến định lượng: biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu là biến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất, đây là biến định lượng.
Giả định 3: Các quan sát 𝐘𝐢 phải độc lập: ln thỏa mãn vì người thứ nhất trả lời bảng câu hỏi độc lập với người thứ 2.
Giả định 4: X được đo lường khơng có sai số: điều này khơng bao giờ thỏa, vì thế khi xử lý bằng mơ hình hồi quy phải chấp nhận một mức độ sai số nhất định.
Giả định 5: Phần dư µ𝐢 có phân phối chuẩn.
Giả định 6: Phương sai của các phần dư không thay đổi (là hằng số).
Giả định 7: Các sai số độc lập với nhau tức là khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
Giả định 8: Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện tượng đa cộng tuyến).
3.2.5.2. Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Trước khi kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cần phải xem xét mối tương quan giữa các biến của mơ hình. Có nhiều quy tắc, kinh nghiệm khác nhau đề nghị mức độ tương quan theo giá trị tuyệt đối r, trong đó quy tắc Evans (1996) được sử dụng phổ biến.