Ký hiệu Mục hỏi Tham khảo
CSKM1
Khách sạn có nhiều chương trình khuyến mại cho khách hàng
Phát triển của tác giả
CSKM2 Các sản phẩm dịch vụ trong chương trình khuyến mại có chất lượng tốt
Phát triển của tác giả
CSKM3 Giá cả của dịch vụ trong chương trình khuyến mại phù hợp
Phát triển của tác giả
CSKM4 Ln có các chương trình ưu đãi cho khách hàng khi sử dụng nhiều dịch vụ tại khách sạn
Phát triển của tác giả
Thang đo sự hài lòng chung của khách hàng
Sự hài lòng của khách là biến số cuối cùng trong mơ hình và mang tính quyết định đến sự tồn vong của doanh nghiệp trong tương lai, nó được đo lường bởi các kỳ vọng của khách hàng về sự đáp ứng của khách sạn, việc khách hàng hạnh phúc với các dịch vụ của cơ sở lưu trú và sự cảm nhận của khách hàng về các dịch vụ của đơn vị tốt hơn những nơi khác. Sự hài lòng của khách hàng được xem như một tài sản của doanh nghiệp, vì vậy, các doanh nghiệp cần phải tạo ra sự hài lòng đối với khách hàng bằng cách nâng cao khả năng quay trở lại của khách hàng hoặc là những người khác được giới thiệu bởi các khách hàng hài lòng đối với doanh nghiệp.
Sự hài lòng chung của khách hàng được xây dựng dựa trên bảng câu hỏi của tác giả Nguyễn Duy Quang (2011) và bổ sung mới của tác giả.
Bảng 3. 10. Thang đo sự hài lòng chung của khách hàng
Ký hiệu Mục hỏi Tham khảo
HL1
Anh/chị hạnh phúc với các dịch vụ tại khách
sạn Nguyễn Duy Quang (2011)
HL2
Các kỳ vọng của anh/chị về dịch vụ của một
khách sạn đã được đáp ứng Nguyễn Duy Quang (2011)
HL3
Các dịch vụ của khách sạn tốt hơn những nơi
khác Nguyễn Duy Quang (2011)
HL4
Anh/chị sẽ tiếp tục sử dụng các dịch vụ của khách sạn trong thời gian đến
Phát triển của tác giả
HL5
Anh/chị sẽ giới thiệu khách sạn cho bạn bè và người thân của bạn biết
Phát triển của tác giả
3.3. Phương pháp xử lý và phân tích số liệu 3.3.1. Chọn mẫu 3.3.1. Chọn mẫu
Đối tượng nghiên cứu là khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ của khách sạn Fivitel Danang. Bằng cách phát bảng câu hỏi cho khách hàng. Trong đó có 31 biến quan sát và một số câu hỏi thông tin liên quan đến khách hàng.
Một số nhà nghiên cứu không đưa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà chỉ đưa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số cần ước lượng. Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố. Gorsuch
(1983, được trích bởi MacClallum và đồng tác giả 1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần so với số lượng biến.
Theo Hair & ctg (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 398) thì để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cũng cho rằng tỷ lệ giữa số mẫu tối thiểu trên số biến đo lường ít nhất phải là 4 hay 5.
Trong đề tài này có tất cả 31 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là: 31 x 5 = 155 mẫu.
3.3.2. Phương pháp phân tích thống kê mơ tả
Thống kê mơ tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen, 1990). Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mơ tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng trong nghiên cứu này. Do đó, để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (Mean) đánh giá mức độ hài lịng đối với từng yếu tố và sự thỏa mãn chung được quy ước:
- Mean < 3.00 mức thấp
- Mean = 3.00 – 3.24 mức trung bình
- Mean = 3.50 – 3.74 mức khá cao
- Mean = 3.75 – 3.99 mức cao
- Mean > 4.00 mức rất cao
3.3.3. Phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach‘salpha alpha
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) thơng qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy. Trong đó:
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.257, 258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s alpha có giá trị từ 0,7 trở lên là sử dụng được. Về mặt lý thuyết, Cronbach’s alpha càng cao thì càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha quá lớn (0,95%) thì xuất hiện hiện tượng trùng lắp (đa cộng tuyến) trong đo lường, nghĩa là nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.350-351).
Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Với đề tài này Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Tuy nhiên, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation), do hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên
kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Do đó những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ
(Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.4.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì "Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân
tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence Techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó phụ thuộc vào mối tương quan giữa các biến với nhau (Interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát)".
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser – Mayer – Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA là phù hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.262).
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cummulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Theo Nguyễn
Đình Thọ (2011), các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phương sai trích là bao nhiêu cịn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố.
3.3.5. Phương pháp phân tích hồi quy tương quan
Để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, nghiên cứu này cần thực hiện hai kiểm định sau:
(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy : Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. <0.05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
(2) Mức độ phù hợp của mơ hình : Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay khơng. Mơ hình được xem là khơng phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Căn cứ bảng câu hỏi khảo sát đã được xây dựng ở Chương 3, tác giả đã tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu đối với khách hàng tại khách sạn Fivitel Danang. Với tổng số mẫu phát ra 200 mẫu, sau khi khảo sát và loại bỏ các mẫu khảo sát không phù hợp, cơ sở dữ liệu đưa vào xử lý và phân tích là 192 mẫu hợp lệ.
Số mẫu hợp lệ được tiến hành xử lý và phân tích qua phần mềm SPSS Statistics 20 (SPSS 20). Trước hết, cần thực hiện việc kiểm tra và làm sạch dữ liệu do quá trình nhập sai, trả lời không phù hợp với nội dung hỏi hoặc trả lời khơng đầy đủ, ... Sử dụng bảng phân tích tần số để rà sốt tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có những thơng tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng phần mềm SPSS 20. Kết quả cho thấy, khơng tìm thấy biến nào có thơng tin sai lệch. Như vậy, dữ liệu đã được làm sạch và được đưa vào phân tích.
Bảng 4.1. Mơ tả các đặc điểm của mẫu khảo sát
TT Các đặc điểm của mẫu khảo sát Tần suất Tỷ lệ (%)
Giới tính 1 Nam 64 33.3 2 Nữ 128 66.7 Tổng cộng 192 100.0 Độ tuổi của khách hàng 1 Dưới 30 tuổi 33 17.2
2 30 đến dưới 40 tuổi 33 17.2 3 40 đến dưới 50 tuổi 69 35.9 4 50 đến dưới 60 tuổi 31 16.1 5 Trên 60 tuổi 26 13.5 Tổng cộng 192 100.0 Tình trạng gia đình của khách hàng 1 Độc thân 65 33.9
2 Có gia đình nhưng chưa có con 66 34.4
3 Có gia đình và đã có con 61 31.8 Tổng cộng 192 100.0 Thu nhập của khách hàng 1 Dưới 10 triệu/tháng 78 40.6 2 Từ 10 đến dưới 15 triệu/tháng 66 34.4 3 Từ 15 đến dưới 20 triệu/tháng 29 15.1 4 Trên 20 triệu/tháng 19 9.9 Tổng cộng 192 100.0 Lĩnh vực công việc 1 Cán bộ công chức nhà nước 56 29.2
2 Cán bộ CNV doanh nghiệp 65 33.9 3 Tự kinh doanh 71 37.0 Tổng cộng 192 100.0 Số lần sử dụng dịch vụ tại Khách sạn 1 Mới lần đầu 100 52.1 2 2 lần 55 28.6 3 3 lần 22 11.5 4 Trên 3 lần 15 7.8 Tổng cộng 192 100.0 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
4.2. Kết quả phân tích mơ hình
Các biến quan sát để đo lường sự hài lòng của khách hàng theo từng nhân tố được thể hiện qua các câu hỏi nghiên cứu để hình thành nên các thang đo cho từng nhân tố. Trước hết cần phải kiểm định độ tin cậy của các thang đo đối với các nhân tố mà chúng cấu thành.
Đề tài thực hiện việc phân tích các thang đo lường qua 03 bước:
(1) Thực hiện việc phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha nhằm loại bỏ các biến quan sát khơng phù hợp.
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA cho tất cả các biến quan sát để trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để đánh giá sự hài lòng của khách hàng có độ kết dính cao khơng? Bao nhiêu nhân tố cần xem xét trong mơ hình nghiên cứu? Có cần điều chỉnh nhân tố nào không?... Sau cùng, hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để kiểm tra lại độ tin cậy của các biến đo lường từng nhân tố khám phá EFA.
(3) Thực hiện phân tích hồi quy để xây dựng hàm hồi quy, kiểm định các giả thiết cho hàm hồi quy tuyến tính vừa xây dựng.
4.2.1. Đo lường độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach ‘s alpha
Theo lý thuyết ở chương 3, đối với nghiên cứu này thì hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay khơng là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Các biến có hệ số tương quan với biến tổng < 0.3 và các biến nếu xoá bỏ đi sẽ làm hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn được xem là biến rác và sẽ bị loại .
4.2.1.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach‘s alpha cho biến độc lập
(1) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Nhân viên- Quản lý”.
Bảng 4.2. Độ tin cậy của thang đo "Nhân viên- Quản lý"
Cronbach’s Alpha = 0.857
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan
với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
NVQL2 14.3906 7.580 .685 .823
NVQL3 14.3490 7.652 .636 .836
NVQL4 14.4062 7.499 .698 .820
NVQL5 14.3073 7.303 .718 .814
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Nhân viên- Quản lý" là 0.857 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
(2) Độ tin cậy của thang đo "Cơ sở vật chất"
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Cơ sở vật chất" là 0.888 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 4.3. Độ tin cậy của thang đo “cơ sở vật chất”
Cronbach’s Alpha = 0.888
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CSVC1 16.6198 8.237 .739 .860
CSVC3 16.6615 8.058 .752 .857
CSVC4 16.5677 8.226 .799 .848
CSVC5 16.7292 8.471 .629 .887
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
(3) Đo lường độ tin cậy của thang đo “An ninh- An toàn”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "An ninh- an toàn" là 0.838 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 4. 4. Độ tin cậy của thang đo” An ninh- an toàn”
Cronbach’s Alpha = 0.838
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
ANAT1 10.6198 3.912 .821 .722
ANAT2 10.4323 4.561 .592 .831
ANAT3 10.2448 5.160 .663 .808
ANAT4 10.7344 4.322 .646 .808
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
(4) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Giá cả”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Giá cả" là 0.823 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 4. 5. Độ tin cậy của thang đo " Giá cả "
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
GC1 11.8594 1.828 .639 .780
GC2 11.7969 1.807 .645 .777
GC3 11.8333 1.920 .583 .805
GC4 11.8229 1.780 .721 .743
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
(5) Đo lường độ tin cậy của thang đo “Các dịch vụ GTGT”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "Các dịch vụ GTGT" là 0.901 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Như vậy, độ tin cậy của thang đo này đạt yêu cầu.
Bảng 4.6. Độ tin cậy của thang đo " Các dịch vụ GTGT "
Cronbach’s Alpha = 0.901
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
GTGT1 11.0365 4.517 .875 .838
GTGT3 10.9271 4.801 .702 .901
GTGT4 11.0156 4.738 .795 .867
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS 20)
(6) Độ tin cậy của thang đo "Chính sách khuyến mại"