3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.3. Phân tích hệ số nhân tố khám phá EFA
3.2.3.1. Kết quả phân tích nhân tố thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến chấti lượngi
DVMĐ tại Cảng hàng khơng quốc tế Tân Sơn Nhất
Phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA được áp dụng để đánh giá các thang đo sau khi đã phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích yếu tố Principal Component với phép quay Varimax được dùng để phân tích nhân tố.
Hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) có giá trị lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) thì phân tích nhân tố được sử dụng. Kiểm định Bartlett's có Sig = 0.000 nhỏ hơn mức 0.05 đạt độ tin cậy với mức ý nghĩa cho phép, cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,883 > 0,5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả EFA cho thấy có 4 nhân tố được trích tại Eigenvalues là 2,319 và tổng phương sai trích được là 71,280% > 50%, điều này nói lên rằng 4 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 71,280% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
Các hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại khỏi nhóm biến để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố, điểm dừng khi eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 (Gerbing & Anderson, 1998). Tuy nhiên, trong bảng 4.3 thì các hệ số tải nhân tố của thang đó đều đạt yêu cầu > 0.5, trong đó hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là của biến quan sát VL10 của thang đo VL với giá trị là 0,706 (xem bảng 4.3). Như vậy, thơng qua phân tích EFA các thang đo đều đạt yêu cầu.
Kết quả 04 nhân tố được rút trích như sau:
Nhân tố thứ nhất, Chất lượng tương tác (TT) gồm mười hai biến quan sát TT1,TT2,TT3,TT4,TT5,TT6,TT7,TT8,TT9,TT10,TT11,TT12. Nhân tố thứ hai, Chất lượng môi trường vật lý (VL) gồm mười biến
quan sát VL1,VL2,VL3,VL4,VL5,VL6,VL7,VL8,VL9,VL10.
Nhân tố thứ ba, Chất lượng hiệu quả (HQ) gồm bốn biến quan sát HQ1,HQ2,HQ3,HQ4.
Nhân tố thứ tư, Chất lượng truy cập (TC) gồm bốn biến quan sát TC1,TC2,TC3,TC4,TC5,TC6.
Việc giải thích và đặt tên các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến có trọng số nhân tố lớn ở cùng một nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2013). Trong nghiên cứu này, sau khi rút trích thì tên các nhân tố vẫn giữ nguyên không đổi.
Bảng 3.3 Kiểm định KMO và Bartlet (KMO and Bartlett's Test)
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) 0,883 Kiểm định Bartlett's
Kiểm định Chi-Bình phương 7909,669
df 496
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Bảng 3.4 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
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.
Bảng 3.7 Hệ số tương quan CL TT VL HQ TC CL TT VL HQ TC CL Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) TT Pearson Correlation 0,507** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 VL Pearson Correlation 0,520** 0,323** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 HQ Pearson Correlation 0,690** 0,360** 0,399** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 TC Pearson Correlation 0,446** 0,169** 0,330** 0,319** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,010 0,000 0,000
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Kết quả phân tích trong bảng đã chỉ ra rằng các hệ số tương quan giữa các biến đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05), có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Kết quả phân tích cũng cho thấy các biến độc lập có hệ số tương quan đáng kể (> 0,40) với biến phụ thuộc CL. Vì vậy, tất cả các biến độc lập đều được sử dụng trong kiểm định hồi quy bội.
Bảng 3.8 Kết quả hệ số 𝑹𝟐 hiệu chỉnh
𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐒𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐲𝐛
Model R 𝐑𝟐 𝐑𝟐 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 ,794a ,631 ,624 0,41462 2,217
a. Dự báo: (hằng số), Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ), Chất lượng truy cập (TC)
b. Biến phụ thuộc: Chất lượng dịch vụ mặt đất (CL)
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Kết quả bảng 3.8 cho thấy R2 hiệu chỉnh (0,624) < R2 (0,624) có nghĩa là các yếu tố độc lập khơng khơng giải thích thêm cho yếu tố phụ thuộc. Với hệ số 𝐑𝟐 hiệu chỉnh = 0,624 chứng tỏ độ phù hợp của mơ hình là cao, giải thích được 62,4% cho bộ dữ liệu khảo sát hay 62,4% khác biệt của các mức chấti lượngi DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất (CL) quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập (Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ), Chất lượng truy cập (TC)). 𝐑𝟐 hiệu chỉnh thể hiện gần đúng hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội vì 𝐑𝟐 hiệu chỉnh khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của 𝐑𝟐 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)). Hệ số Durbin-Watson là 2,217 nên tính độc lập của sai số được đảm bảo.
3.2.5.4 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giả thiết 𝐇𝟎: 𝛃𝟏 = 𝛃𝟐 = 𝛃𝟑 = 𝛃𝟒 = 𝟎 𝐇𝟏: Tồn tại ít nhất một 𝛃 ≠ 𝟎
Để kiểm định giả thiết 𝐇𝟎 ta dùng đại lượng F. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thiết 𝐇𝟎 bị bác bỏ. Giá trị F được lấy từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Kết quả kiểm định giá trị F = 95,985 với mức ý nghĩa sig.=0,000 nên ta bác bỏ giả thiết 𝐇𝟎. Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc nên mơ hình có thể sử dụng được.
Bảng 3.9 Kết quả phân tích phương sai ANOVA 𝐀𝐍𝐎𝐕𝐀𝐚 𝐀𝐍𝐎𝐕𝐀𝐚 Model Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Regression 66,002 4 16,500 95,985 ,000b Residual 38,679 225 0,172 Total 104,680 229
a. Dự báo: (hằng số), Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ), Chất lượng truy cập (TC)
b. Biến phụ thuộc: Chất lượng dịch vụ mặt đất (CL)
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
3.2.5.5 Phân tích mơ hình hồi quy
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định trọng số cụ thể của từng yếu tố tác động đến chất lượng DVMĐ tại cảng hàng khơng Quốc tế Tân Sơn Nhất, từ đó đo lường và đánh giá được chất lượng dịch vụ phục vụ mặt đất . Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 4 biến độc lập: Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ), Chất lượng truy cập (TC) và biến phụ thuộc Chất lượng dịch vụ mặt đất (CL). Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến với phần mềm SPSS 25.
Dựa vào bảng 4.9, ta thấy giá trị sig. hệ số 𝛃 của bốn biến rất nhỏ (đều có sig.= 0,000). Tất cả các giá trị sig. của bốn biến đều thỏa mãn nhỏ hơn 0,05 nên có độ tin cậy cao và bốn hệ số hồi quy trên đều có ý nghĩa trong mơ hình. Hệ số 𝛃 tự do có độ tin cậy thấp, với mức ý nghĩa sig.=0,091 (> 0,05), nên bác bỏ giả thuyết và không sử dụng được.
Các hệ số 𝛃 > 0 đúng như kỳ vọng, có nghĩa là các yếu tố Chất lượng tương tác (TT), Chất lượng môi trường vật lý (VL), Chất lượng hiệu quả (HQ), Chất lượng truy cập (TC) có tác động đều có tác động thuận chiều lên Chất lượng dịch vụ mặt đất (CL).
Bảng 3.10 Hệ số hồi quy của các thang đo về chất lượng DVMĐ tại cảng hàng không Quốc tế Tân Sơn Nhất
Hệ số hồi quy (Coefficientsa)
Biến độc lập Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Mức ý nghĩ a (Sig. ) Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF Hệ số tự do (Constant) 0,302 0,178 1,698 0,091 Chất lượng tương tác (TT) 0,203 0,037 0,246 5,530 0,000 0,832 1,202 Chất lượng môi trường vật lý (VL) 0,162 0,039 0,192 4,135 0,000 0,763 1,310 Chất lượng hiệu quả (HQ) 0,401 0,041 0,464 9,903 0,000 0,748 1,337 Chất lượng truy cập (TC) 0,179 0,041 0,193 4,387 0,000 0,849 1,177
a. Biến phụ thuộc: Chất lượng dịch vụ mặt đất (CL)
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội thể hiện nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất là:
𝐂𝐋 = 𝟎, 𝟐𝟒𝟔 ∗ 𝐓𝐓 + 𝟎, 𝟏𝟗𝟐 ∗ 𝐕𝐋 + 𝟎, 𝟒𝟔𝟒 ∗ 𝐇𝐐 + 𝟎, 𝟏𝟗𝟑 ∗ 𝐓𝐂 + µ𝐢 Trong đó:
CL: Biến phụ thuộc (Y) thể hiện Chất lượng DVMĐ tại cảng hàng không Quốc tế Tân Sơn Nhất.
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).
µ𝐢: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi 𝝈𝟐
Qua phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội, 4 yếu tố tác động đến chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất được thể hiện theo mơ hình dưới đây:
Hình 3.2: Mơ hình nâng cao chất lượng DVMĐ tại cảng hàng không Quốc tế Tân Sơn Nhất
(Nguồn: Tác giả kiểm định, 2019)
Ý nghĩa của các hệ số 𝛃:
Hệ số của Chất lượng tương tác (TT) (𝛃𝟏 = 𝟎, 𝟐𝟒𝟔): Có nghĩa là khi Chất lượng tương tác (TT) tăng 1 đơn vị thì chất lượngidịchivụimặtiđấti tạiiCảngihàngikhơngiquốcitếiTâniSơniNhấtităng 0,246 đơn vị (trong điều kiện các nhân tố khác không đổi).
Hệ số của Chất lượng mơi trường vật lý (VL) (𝛃𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟗𝟐): Có nghĩa là khi Chất lượng mơi trường vật lý (VL) tăng 1 đơn vị thì chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất tăng 0,192 đơn vị (trong điều kiện các nhân tố khác không đổi).
Hệ số của Chất lượng hiệu quả (HQ) (𝛃𝟑 = 𝟎, 𝟒𝟔𝟒): Có nghĩa là khi Chất lượng hiệu quả (HQ) tăng 1 đơn vị thì chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng khơng quốc tế Tân Sơn Nhất tăng 0,464 đơn vị (trong điều kiện các nhân tố khác không đổi).
Chất lượng tương tác Chất lượng môi trường vật lý
Chất lượng hiệu quả
Chất lượng truy cập Chất lượng dịch vụ mặt đất 0,246 0,192 0,464 0,193
Hệ số của Chất lượng truy cập (TC) (𝛃𝟒 = 𝟎, 𝟏𝟗𝟑): Có nghĩa là khi Chất lượng truy cập (TC) tăng 1 đơn vị thì chất lượng DVMĐ tại Cảng hàng khơng quốc tế Tân Sơn Nhất tăng 0,193 đơn vị (trong điều kiện các nhân tố khác không đổi).
3.3. Các kiểm định
3.3.1. Kiểm định về liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự