Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's alpha nếu loại
biến
Lịch trình chuyến bay (LT) Cronbach alpha = 0.781
LT2 5.60 3.802 0.754 0.554
LT3 5.43 4.015 0.699 0.617
LT4 5.29 4.548 0.436 0.905
4.3.2.2 Thang đo Truyền miệng, tiếp tục sử dụng dịch vụ, và phản hồi
Kết quả phân tích nhân tố cho các thang đo Truyền miệng, thang đo Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, và thang đo Phản hồi cho thấy từ 10 biến quan sát của ba nhóm nhân tố ban đầu sau khi tiến hành phân tích được rút gọn lại cịn 09 biến quan sát với hai nhân tố. Với hệ số KMO = 0.812 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1566.526 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Điểm dừng trích của hai nhân tố tại Eigenvalue= 2.344 với phương sai trích đạt 70.67 thể hiện nhân tố giải thích được gần 70.67% biến thiên của dữ liệu. Hơn nữa các trọng số đều lớn hơn 0.5 (xem Bảng 4.5), do đó các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho bước phân tích tiếp theo.
Trong q trình phân tích, biến quan sát “IU3 - Tôi sẽ bay với bất kỳ một hãng hàng không giá rẻ trong những lần bay khác” (IU3=0.405) có trọng số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 và bị loại khỏi các thang đo. (xem kết quả chi tiết tại Phụ lục 4).
Nhân tố được tạo thành từ 04 biến quan sát của thang đo truyền miệng và 02 biến quan sát của thang đo Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ được đặt tên lại là
Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (ký hiệu là WI).
Bảng 4.5: Kết quả EFA của các thang đo truyền miệng, ý định tiếp tục sử dụng, và phản hồi
STT Tên biến Nhân tố WI FB 1 WOM1 0.875 2 WOM2 0.869 3 WOM3 0.720 4 WOM4 0.510 5 IU1 0.845 6 IU2 0.830 7 FB1 0.934 8 FB2 0.914 9 FB3 0.900 Eigenvalue 4.016 2.344 Phương sai trích 41.771 70.666 Cronbach alpha 0.873 0.909
- Nhân tố Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (ký hiệu là WI)
Bao gồm 06 biến quan sát:
WOM1 Tơi sẽ giới thiệu gia đình và người thân bay với hãng hàng không giá rẻ X. WOM2 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè của tôi bay với hãng hàng không giá rẻ X.
WOM3 Tơi hầu như nói những điều tốt đẹp về hãng hàng không giá rẻ X cho những người khác.
WOM4 Tôi đã thông tin cho các khách hàng khác những phàn nàn của tôi về các dịch vụ mà hãng hàng không giá rẻ X cung cấp.
IU1 Tơi có ý định sẽ tiếp tục bay với hãng hàng không giá rẻ X cho những lần bay khác.
Nhân tố này được kiểm định lại độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach alpha. Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Cronbach alpha của nhân tố WI = 0.873, các hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn mức giới hạn (0.3). Do đó độ tin cậy của thang đo được chấp nhận. (Xem chi tiết Bảng 4.6)
- Nhân tố Phản hồi (ký hiệu là FB)
Bao gồm 03 biến quan sát:
FB1 Khi gặp vấn đề xảy ra liên quan đến hãng X. Tôi sẽ phản ánh với đại diện của hãng hàng không này.
FB2 Tơi sẽ u cầu được nói chuyện với nhà quản lý khi có tình huống xảy ra liên quan đến hãng này.
FB3 Khi gặp vấn đề xảy ra liên quan đến hãng X. Tôi sẽ yêu cầu được hỗ trợ tài chính từ hãng này.
Nhân tố này vẫn giữ nguyên các biến quan sát nên hệ số Cronbach alpha khơng thay đổi (FB=0.909). Do đó độ tin cậy của thang đo được chấp nhận.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lại độ tin cậy của thang đo Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (WI) Cronbach Alpha = 0.903
WOM1 17.32 9.595 0.813 0.826 WOM2 17.34 9.729 0.799 0.829 WOM3 17.57 10.380 0.626 0.859 WOM4 17.46 11.417 0.379 0.902 IU1 17.28 9.971 0.751 0.838 IU2 17.29 10.063 0.722 0.843
MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐIỀU CHỈNH
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
ĐIỀU CHỈNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU: Ký
hiệu
Giả thuyết
H1 Chất lượng dịch vụ ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng
H1a Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lịng của khách hàng.
H1b Lịch trình bay có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lịng của khách hàng. H1c Sự tin cậy có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng H1d Những dịch vụ được cung cấp bởi nhân viên mặt đất có ảnh hưởng cùng
chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H1e Những dịch vụ được cung cấp bởi tiếp viên hàng khơng có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H2 Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều với hành vi truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ của khách hàng.
H3 Sự hài lịng khách hàng có ảnh hưởng ngược chiều với hành vi phản hồi tiêu cực của khách hàng. Lịch trình bay (LT) Sự hài lòng (HL) Truyền miệng & sử dụng lại dịch vụ (WI) H2 H1a Phương tiện hữu hình (PTHH) Tin cậy (TC) Nhân viên mặt đất (NV) H1b H1c H1d Phản hồi (FB) H3 Tiếp viên hàng không (TV) H1e
Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có tám nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi qui. Kết quả của phân tích hồi qui sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H3.
Các mơ hình hồi qui trong nghiên cứu:
o Mơ hình hồi qui 1: Sự hài lịng = o + 1 x Phương tiện hữu hình + 2 x
Lịch trình chuyến bay + 3 x Tin cậy + x Tiếp viên hàng không + x Nhân viên mặt đất +
o Mơ hình hồi qui 2: Truyền miệng & sử dụng lại dịch vụ = o + 1 x Sự
hài lòng khách hàng +
o Mơ hình hồi qui 3: Phản hồi= o + 1 x Sự hài lòng khách hàng+
(Trong đó: o : hằng số hồi qui, i: trọng số hồi qui, : sai số)
4.4.1 Mơ hình Hồi qui 1
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui.
4.4.1.1 Phân tích tương quan:
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.001. Hệ số tương quan biến phụ thuộc là Sự hài lòng với các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó Nhân viên mặt đất có tương quan cao nhất với Sự hài lòng khách hàng (0.588). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến Sự hài lịng khách hàng. (xem bảng 4.7)