CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
2.2 Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Quy trình nghiên cứu
Để phân tích các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ tác giả thực hiện các bước thống kê kiểm định được khái quát như sau:
Nguồn: Tác giả tự đề xuất
Hình 2.21: Quy trình thực hiện nghiên cứu
2.2.2 Phương pháp thu thập số liệu
2.2.2.1 Số liệu thứ cấp
Số liệu của đề tài được thu thập từ các nguồn như sau: các dữ liệu báo cáo, số liệu thống kê từ các nguồn chính thống như Tổng cục thống kê Cần Thơ, báo cáo điều tra kinh tế xã hội Cần Thơ, thông tin từ các trang điện tử có liên quan tới nội dung nghiên cứu của đề tài.
2.2.2.2 Số liệu sơ cấp
Phỏng vấn những khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ tại các nhà hàng thức ăn nhanh thuộc quận Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ để làm cơ sở cho việc phân tích.
Mục tiêu
nghiên cứu Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu định tính
Điều chỉnh
bảng câu hỏi Phỏng vấn thử nghiệm bảng câu hỏiThiết kế
Nghiên cứu chính thức Phân tích số liệu Cronbach’s Alpha EFA Hồi quy Trình bày kết quả
a) Phương pháp chọn mẫu
Kế thừa từ những bài nghiên cứu trước đây, đề tài nghiên cứu này cũng sẽ sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện vì tiết kiệm được thời gian, chi phí điều tra đồng thời dễ tiếp xúc và có nhiều cơ hội để chọn mẫu.
b) Xác định cỡ mẫu
Trong phân tích nhân tố, Williams và cộng sự (2010) cho rằng cỡ mẫu nên chọn từ 100 quan sát trở lên (n ≥100); riêng Habing (2003) cho rằng số quan sát mẫu tối thiểu phải gấp 4,5 lần số biến độc lập; tương tự, Hair và cộng sự (1998) trình bày rằng số quan sát tối thiểu là 50 hay theo tỉ lệ 5:1 nghĩa là tổng số biến độc lập nhân với 5 sẽ được cỡ mẫu cần quan sát (Võ Thị Thành Lộc và Huỳnh Hữu Thọ, 2016). Như vậy ta sẽ được cơng thức tính như sau:
n = 5*m (m là số biến quan sát)
Vậy cỡ mẫu là n = 5*19 = 95, từ đó đề tài nghiên cứu này sẽ có cỡ mẫu tối thiểu là 95.
Ngồi ra, đối với kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n = 50 + 8*m Trong đó:
n: cỡ mẫu
m: số biến độc lập của mơ hình
Như vậy, căn cứ vào số biến độc lập thì cỡ mẫu đạt u cầu để phân tích hồi quy là n = 50 + 8*5 = 90 mẫu.
2.2.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
2.2.3.1 Phương pháp phân tích tần số (Frequency Analysis)
Phương pháp phân tích tần số là một trong những công cụ của thông kê mô tả, trong đề tài nghiên cứu này nó dược dùng để lập, tóm tắt và sắp xếp các dữ liệu theo dạng bảng hoặc biểu đồ để thể hiện một chỉ tiêu nào đó theo phần trăm, tần suất lặp lại của tổng số mẫu và sử dụng phương pháp này để thống kê các dữ liệu về độ tuổi, giới tính, thu nhập,…nhằm đánh giá thực trạng, hành vi tiêu dùng của khách hàng.
2.2.3.2. Phương pháp thống kê mô tả (Descriptive Statictis)
Phương pháp thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp đo lường, mơ tả, trình bày số liệu như số trung bình, tần số, tỷ lệ,...trong đề tài nghiên cứu này thì phương pháp thơng kê mô tả được sử dụng nhằm tổng quát đối tượng nghiên cứu cũng như phân tích thực trạng hoạt động của các nhà hàng thức ăn nhanh,
thực trạng khách hàng đến sử dụng dịch vụ tại các nhà hàng thức ăn nhanh ở quận Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ.
2.2.3.3 Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phương pháp này được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo và phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố đồng thời phương pháp này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng – tổng hiệu chỉnh (Corrected Item – Total Correlation) ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu.
Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
- Từ 0,8 đến gần bằng 1: Thang đo lường rất tốt. - Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: Thang đo lường sử dụng tốt. - Từ 0,6 trở lên: Thang đo lường đủ điều kiện.
Công thức của hệ số Cronbach’s Alpha là: α = Nρ/[1 + ρ( N – 1)]
Trong đó: ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục câu hỏi.
2.2.3.4 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Và phải chú ý đến tiêu chí KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến Xi và Xj với hệ số tương quan của chúng. Để sử dụng EFA thì kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) phải có Sig < 0,05 và KMO phải lớn hơn 0,5:
KMO >= 0,9: Rất tốt; 0,8 <= KMO < 0,9: Tốt; 0,7 <= KMO <0,8: Được; 0,6 <= KMO <0,7: Tạm được; 0,5 <= KMO <0,6: Xấu;
2.2.3.5 Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Mơ hình hồi quy đa biến là phương pháp bình phương bé nhất (OLS) trong đó khơng đặt ra bất kỳ giả thiết nào về phân phối xác suất, nó nghiên cứu về mối quan hệ của biến phụ thuộc và biến độc lập, trong đó biến phụ thuộc là yếu tố chịu ảnh hưởng còn biến độc lập là thành phần chịu tác động. Để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc, ta căn cứ vào hệ số Beta (β), nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó có tác động đến chất lượng dịch vụ càng nhiều.
Phương trình chạy hồi quy có dạng:
Y= β + β0 1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +…+βkXk
Trong đó: Y: Biến phụ thuộc
X1, X , X , X , X2 3 4 5,…, Xk : Biến độc lập
β0 : Hằng số, cho biết giá trị của biến Y khi các biến X , X …bằng 01 2 β β1, 2, β3, β , β4 5,… βk: Các hệ số hồi quy, đo lường độ lớn và chiều ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, được tính bằng phần mềm SPSS.
2.2.3.6 Thang đo Likert
Theo Lê Phạm Quế Chi, 2016. Thang đo Likert là thang đo do nhà tâm lí học người Mỹ Likert phát minh. Đặc điểm của thang đo này là thang đo định lượng: Xác định ý kiến hay thái độ, bao gồm mệnh đề tuyên bố.
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 1 là hồn tồn khơng đồng ý, 2 là khơng đồng ý, 3 là bình thường, 4 là đồng ý, 5 là hoàn toàn đồng ý. Nghiên cứu dựa trên điểm đánh giá các tiêu chí để tiến hành các phân tích thống kê.
Ý nghĩa trung bình của thang đo dược sử dụng thường là thang đo khoảng – Interval Scale để giúp cho việc phân tích số liệu với cơng thức tính như sau:
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum)/n = (5-1)/5 = 0,8
Ý nghĩa các mức như sau:
1,00 – 1,80: Rất khơng đồng ý/ Rất khơng hài lịng/ Rất không quan trọng…
1,81 – 2,60: Không đồng ý/ Không hài lịng / Khơng quan trọng… 2,61 – 3,40: Khơng ý kiến/ Bình thường/ Trung lập…
3,41 – 4,20: Đồng ý/ Hài lòng/ Quan trọng,..
4,21 – 5,00: Rất đồng ý/ Rất hài lịng/ Rất quan trọng,..
Tóm lại: Trong chương này tác giả trình bày các lý thuyết về chất lượng dịch
vụ, mơ hình chất lượng dịch vụ, các phương pháp chọn mẫu, phương pháp phân tích số liệu được sử dụng trong đề tài như: Tần số, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy.