Tiêu chí Số mẫu GTTB SHH-1 105 4.504 SHH-2 105 3.590 SHH-3 105 4.123 SHH-4 105 4.400 SHH-5 105 4.323
Các phương tiện vật chất hữu hình mà APSC đang sở hữu được khách hàng đánh giá khá cao GTTB: 4.188. Cụ thể như sau: SHH-1: APSC có vị trí đắc
địa (gần trường quốc tế, cửa hàng, nhà hàng, cộng đồng người nước ngoài) và cơ sở hạ tầng liên tục được nâng cấp để đáp ứng nhu cầu khách hàng (GTTB: 4.504); SHH-2: Mỗi biệt thự là một cơng trình kiến trúc đẹp (GTTB: 3.590); SHH-3: Các phương tiện giải trí tại câu lạc bộ thể thao đạt tiêu chuẩn cao cấp (GTTB: 4.123); SHH-4: Trẻ em có mơi trường tốt để phát triển (GTTB: 4.400); SHH-5: Việc bố trí các trang thiết bị giải trí giúp khách hàng cảm thấy thoải mái (GTTB: 4.323).
Alpha = 0.7930
4.2.1.3 Kết quả thang đo sự hài lịng của khách hàng
Bảng 4.8: Thống kê mơ tả các thang đo sự hài lòng của khách hàng
Tiêu chí Số mẫu GTTB
SHL-1 111 4.018 SHL-2 111 4.459
58
Quý khách vẫn hài lòng về chất lượng dịch vụ tại APSC (GTTB: 4.018); SHL-2:
Quý khách sẵn sàng giới thiệu với bạn bè: APSC là nơi lựa chọn lý tưởng cho phong cách sống đẳng cấp cao (GTTB: 4.459).
Alpha = 0.7705
4.2.2 Đánh giá thang đo
4.2.2.1 Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Cụ thể là tương quan tương quan chính trong nội tại các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến do khách hàng đánh giá. Phương pháp này giúp cho người phân tích dữ liệu loại bỏ những biến khơng phù hợp và phịng ngừa việc để lọt các biến rác vào mơ hình nghiên cứu . Mục đích là để biết được chính xác độ biến thiên cũng như mức độ lỗi của của các biến. Cụ thể chỉ những biến có Hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item- Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận được và đủ điều kiện để đưa vào phân tích những bước tiếp theo. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu, dẫn theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2). Kết quả Bảng 4.1 cho thấy kết quả phân tích độ tin cậy như sau:
Điều kiện các biến quan sát có Hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và Cronbach’s alpha > 0.6. Căn cứ vào kết quả phân tích thì tất cả 20 biến của 5 thang đo chất lượng dịch vụ, cộng với 2 biến của thang đo sự hài lòng khách hàng trong nghiên cứu này đều đạt điều kiện để đưa vào phân tích tiếp theo.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố:
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lịng của khách hàng có độ kết dính cao khơng và chúng có thể gom gọn lại thành một số
59
nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đủ điều kiện sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA cần quan tâm như sau:
• Một hệ số cần quan tâm trong phân tích nhân tố đó là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa 0.5 và 1 (0.5<KMO<1) là đủ điều kiện để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 31).
• Kiểm định Barlett dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig. ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tập 2, trang 32).
• Ngồi ra, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.45 để đảm bảo độ hội tụ giữa các biến. Điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố, và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa u cầu của phân tích nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2). Khi thực hiện phân tích nhân tố trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là rút các thành phần chính – Principal components cùng với phương pháp xoay các nhân tố (Rotation) Varimax. (Vui lòng xem Phụ lục 3).
60
Bảng 4.9: Kết quả KMO và Bartlett’s Test lần 1
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.868 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 929.865
df 190
Sig. .000
Kết quả Bảng 4.9trên cho thấy KMO = 0,868 đủ điều kiện, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett cũng đạt.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1
Rotated Component Matrix(a)
Component 1 2 3 4 SDB2 .800 SDB1 .768 SDU3 .705 SDU1 .698 STC3 .665 STC4 .601 SDU2 .594 SDB3 .512 SHH3 .805 SDB5 .724 SDU4 .587 SHH2 .581 STC1 .785 STC2 .736 SDC2 .544 SDC1 .480 SHH1 .774 SHH4 .766 SHH5 .606 SDB4 .452
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 7 iterations.
Căn cứ vào kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 như trên, ta nhận thấy có 2 biến quan sát và SDC1và SDB4 có hệ số tải nhân tố < 0.5 nên bị loại. Chạy phân tích nhân tố khám phá lần 2 ta được kết quả như sau:
61
Bảng 4.11: Kết quả KMO và Bartlett’s Test lần 2
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.870 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 845.437
df 153
Sig. .000
Kết quả Bảng 4.11 trên cho thấy hệ số KMO = 0.870 lớn hơn lần 1 (KMO = 0.868) và mức ý nghĩa cũng đủ điều kiện.
Bảng 4.12: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
Rotated Component Matrix(a)
Component 1 2 3 4 SDB2 .768 SDB1 .767 SDU3 .687 SDU1 .671 STC3 .661 SDU2 .624 SDU4 .574 STC4 .564 SDB3 .533 STC1 .797 STC2 .758 SDC2 .571 SHH3 .819 SDB5 .752 SHH2 .568 SHH1 .790 SHH4 .779 SHH5 .630
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 9 iterations.
Bảng 4.12 trên cho thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá cuối cùng sau khi loại 2 biến rác cho thấy cịn 4 nhân tố có tổng phương sai trích được tăng lên 65.973% (Phụ lục 4), và cả 4 nhóm yếu tố có Eigenvalue vẫn đạt điều kiện, đồng thời các biến quan sát trong 4 nhóm đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
62
Do vậy, sau khi kiểm định và loại những biến rác thì thang đo chất lượng dịch vụ cịn lại 18 biến quan sát thuộc 4 thành phần. Do đó thang đo chất lượng dịch vụ được điều chỉnh theo kết quả kiểm định EFA như sau:
Nhóm 1: SDB2, SDB1, SDU3, SDU1, STC3, SDU2, SDU4, STC4, SDB3. Nhóm 2: STC1, STC2, SDC2.
Nhóm 3: SHH3, SDB5, SHH2. Nhóm 4: SHH1, SHH4, SHH5.
Diễn giải cụ thể như sau:
Sự đáp ứng (Responsiveness):
1 Nhân viên APSC được huấn luyện và có khả năng giải quyết công việc.
2 Quý khách tin tưởng APSC bởi chính thái độ của nhân viên 3 Nhân viên APSC có định hướng khách hàng
4 Các cơng việc sửa chữa, bảo trì được làm nhanh và hiệu quả 5 Các dịch vụ được thực hiện hiệu quả ngay từ lần đầu tiên
6 Nhân viên APSC có thể giao tiếp với khách hàng bằng Tiếng Anh. 7 Nhân viên APSC thân thiện và lịch sự
8 Nhân viên APSC báo cho quý khách rõ ràng và chính xác khi nào các dịch vụ được thực hiện
9 Quý khách cảm thấy thoải mái, thư giãn bởi an ninh và an toàn khi ở tại APSC
Sự tin cậy (Reliability):
10 APSC bàn giao biệt thự và cung cấp các dịch vụ đúng thời gian như đã ký trong hợp đồng cho thuê.
11 APSC quan tâm tới các yêu cầu và phàn nàn của quý khách 12 Nhân viên APSC luôn suy nghĩ tới phản hồi của quý khách
63
Sự đảm bảo(Assurance):
13 Các tiện ích giải trí như hồ bơi, sân quần vợt, phịng gym, phòng tắm hơi đạt tiêu chuẩn cao cấp.
14 Các khu vực công cộng (công viên, hồ bơi, sân quần vợt) sạch sẽ gọn gàng
15 Mỗi biệt thự là một cơng trình kiến trúc đẹp
Phương tiện vật chất hữu hình (Tangibles)
16 APSC có vị trí “đắc địa” gần các trường, cửa hàng, nhà hàng và trong cộng đồng người nước ngoài sinh sống và cơ sở vật chất liên tục được nâng cấp để phục vụ yêu cầu của quý khách.
17 APSC là nơi trẻ em có đầy đủ cơ sở vật chất để phát triển thể chất và tinh thần.
18 Quý khách cảm thấy thoải mái và thuận tiện bởi sự sắp xếp khoa học các tiện ích phục vụ nhu cầu giải trí tại APSC.
4.2.2.3 Kiểm định thang đo Cronbach’s alpha lần 2
• Sự đáp ứng: Mean = 3.7735
STT Tương quan biến tổng 1 0.7963 2 0.7091 3 0.6980 4 0.6885 5 0.6090 6 0.5670 7 0.6685 8 0.5651 9 0.4049
64
• Sự tin cậy: Mean = 3.7876
STT Tương quan biến tổng 10 0.5719 11 0.7145 12 0.5641 Alpha = 0.7752 • Sự đảm bảo: Mean = 4.099
STT Tương quan biến tổng 13 0.6400
14 0.4014 15 0.3831
Alpha = 0.6538
• Phương tiện vật chất hữu hình: Mean = 4.4057
STT Tương quan biến tổng 16 0.5758
17 0.7301 18 0.6316
Alpha = 0.7993
Kiểm định thang đo Cronbach’s alpha lần 2 cho thấy thang đo chất lượng dịch vụ sau kiểm định EFA. Kết quả cho thấy: 4 thành phần chất lượng dịch vụ đều thỏa điều kiện với hệ số Cronbach’s alpha thấp nhất là 0.6538, và các tương quan biến tổng của 18 biến quan sát cũng đạt yêu cầu, hệ số thấp nhất cũng đạt 0.3831.
4.2.2.4 Thang đo mức độ hài lịng của khách hàng:
Phân tích nhân tố khám phá thang đo mức độ hài lòng khách hàng, tổng phương sai trích được đạt khá cao 82.10% (Bảng 4.13). Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.9. Như vậy hai biến quan sát của thang đo mức độ hài lòng của khách hàng đều đạt điều kiện cho phân tích tiếp theo.
65
Bảng 4.13: Bảng kết quả tổng phương sai trích và chỉ số Eigenvalue của thang đo mức độ hài lòng của khách hàng
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 1.642 82.101 82.101 1.642 82.101 82.101
2 .358 17.899 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.14: Bảng kết quả EFA của thang đo mức độ hài lòng
Component Matrix(a) Componen t 1 SHL2 .906 SHL1 .906
Extraction Method: Principal Component Analysis. a 1 components extracted.
Hai biến quan sát trong nhóm sự hài lịng của khách hàng khơng thay đổi và đạt tiêu chuẩn kiểm định. Vậy các số liệu cịn lại sau khi chạy phân tích nhân tố khám phá đủ điều kiện và được sử dụng cho phần chạy hồi quy để đánh giá kết quả nghiên cứu .
4.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT 4.3.1 Phân tích hồi quy: 4.3.1 Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (SỰ HÀI LÒNG) và các biến độc lập (SỰ ĐÁP ỨNG, SỰ TIN CẬY, SỰ ĐẢM BẢO, PHƯƠNG TIỆN VẬT CHẤT HỮU HÌNH). Hay nói cách khác phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
66
Phương trình hồi quy tuyến tính bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố có dạng:
Yi = β0 + β1 X 1i + β2 X 2i + β3 X 3i + β4 X 4i + ei
Trong đó:
Yi : Sự hài lòng của khách hàng tại quan sát thứ i X 1i → X 5i :Giá trị biến độc lập tại quan sát thứ i
β0 → β5 : Hệ số hồi quy riêng phần
ei : Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
(Nguồn: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tập 1, trang 236). Kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 4.17.
4.3.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Các hệ số cần quan tâm:
• Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Sử dụng R2 điều chỉnh là vì R2 điều chỉnh có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1).
• Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1).
• Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
• Hệ số Beta (β) cho biết tác động mạnh hay yếu giữa các biến. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1).
67
Nhìn vào Bảng 4.15 ta thấy giá trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị sig. bằng 0 (Bảng 4.16) cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 4.15: Hệ số xác định sự phù hợp của mơ hình (lần 1) Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .826(a) .682 .670 .38895 a Predictors: (Constant), SHH, SDU, SDB, STC
Bảng 4.16: Kết quả phân tích độ phù hợp trong phân tích hồi quy (lần 1)
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio
n 34.757 4 8.689 57.438 .000(a)
Residual 16.187 107 .151
Total 50.944 111
a Predictors: (Constant), SHH, SDU, SDB, STC b Dependent Variable: SHL
Bảng 4.17: Kết quả phân tích hồi quy (lần 1)
Coefficients(a)
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant ) -.038 .312 -.121 .904 SDU .359 .081 .337 4.447 .000 .515 1.940 STC .276 .072 .306 3.864 .000 .473 2.114 SDB .131 .071 .122 1.844 .068 .673 1.486 SHH .304 .079 .270 3.848 .000 .602 1.662 a Dependent Variable: SHL
68
Tuy nhiên, căn cứ vào kết quả Bảng 4.17, ta nhận thấy thành phần SDB (Sự đảm bảo) có giá trị Sig. > 5% nên khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Vì vậy, để đảm bảo độ chính xác của mơ hình, ta nên loại bỏ thành phần SDB và thực hiện phân tích hồi quy lần 2.
Bảng 4.18: Hệ số xác định sự phù hợp của mơ hình (lần 2) Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .820(a) .672 .663 .39325 a Predictors: (Constant), SHH, SDU, STC
Bảng 4.19: Kết quả phân tích độ phù hợp của mơ hình trong phân tích hồi quy (lần 2)
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio
n 34.243 3 11.414 73.810 .000(a)
Residual 16.701 108 .155
Total 50.944 111
a Predictors: (Constant), SHH, SDU, STC b Dependent Variable: SHL
Bảng 4.20: Kết quả phần tích hồi quy (lần 2)
Coefficients(a)
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant ) .146 .299 .487 .627 SDU .358 .082 .336 4.380 .000 .516 1.940 STC .294 .072 .326 4.107 .000 .482 2.076 SHH .370 .071 .330 5.219 .000 .761 1.314 a Dependent Variable: SHL
Sau khi thực hiện phân tích hồi quy (lần 2), ta nhận thấy tất cả các chỉ số đều đạt và thậm chí cịn đạt tốt hơn so với kết quả (lần 1) ví dụ giá trị F tăng cao hơn so với lần 1 (Bảng 4.19), và các thành phần đều có ý nghĩa thống kê vì sig. < 0.05.
69
Ngồi ra, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua chỉ số VIF, ta nhận thấy các giá trị hệ số phóng đại VIF đều đạt u cầu (<10) nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. (Nguồn: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1).
Mối quan hệ giữa ba nhân tố SDU, SHH, STC, với sự hài lòng của khách hàng được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính như sau: