CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Thiết kế nghiên cứu
2.3.1. Thiết lập thang đo
Trong bước này của nghiên cứu, tác giả dựa trên cơ sở các mơ hình nghiên cứu trước đây đã cơng bố và được trình bày trong phần các mơ hình nghiên cứu trong và ngồi nước về sự hài lòng khách hàng. Trong lĩnh vực du lịch, thang đo sử dụng để đánh giá sự hài lòng của du khách với dịch vụ du lịch điểm đến nào đó thường là SERVQUAL và có thể bổ sung hoặc thay đổi một số yếu tố để phù hợp với đặc điểm, văn hóa ở mỗi vùng miền khác nhau. Do vậy việc điều chỉnh các biến quan sát của thang đo là đặc biệt quan trọng để phù hợp với địa bàn nghiên cứu, đảm bảo cho kết quả nghiên cứu đạt độ tin cậy cao.
Kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung được tiến hành gồm 2 người là các chuyên gia trong lĩnh vực du lịch và khách du lịch đã từng đến phố đi bộ Hà Nội. Sau đó dựa vào câu hỏi đã hiệu chỉnh, tiến hành phỏng vấn thử 20 du khách và tham khảo ý kiến chuyên gia để hiệu chỉnh từ ngữ bảng câu hỏi lần hai. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hai dạng câu hỏi trong bảng hỏi. Dạng câu hỏi đầu tiên là dạng mở, nghĩa là người trả lời có thể tùy theo ý kiến của mình mà trả lời về cảm nhận của họ đối với khu phố đi bộ Hà Nội. Dạng câu hỏi thứ hai là dạng câu hỏi đóng, nghĩa là người thiết kế sẽ đưa ra luôn những lựa chọn trả lời với các tuyên bố của người trả lời như hoàn toàn đồng ý, đồng ý, khơng đồng ý, hồn tồn khơng đồng ý. Ứng dụng phương pháp nghiên cứu khám phá, từ thang đo sơ bộ đề xuất ban đầu, tác giả đã loại bỏ một số biến trùng lặp, điều chỉnh và bổ sung thêm các biến mới xác định
có ảnh hưởng đến sự hài lịng của du khách, đồng thời phù hợp với tình hình thực tiễn du lịch tại Hà Nội, kết quả điều chỉnh từ thang đo sơ bộ được thể hiện như sau:
2.3.1.1. Thang đo Độ tin cậy
Theo mơ hình nghiên cứu, độ tin cậy là một trong các biến số có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng. Kết quả thảo luận thang đo độ tin cậy qua hai lần hiệu chỉnh cụ thể như sau:
Bảng 2.2 Thang đo Độ tin cậy STT 1 2 Độ tin cậy 3 4 2.3.1.2. Thang đo Sự đáp ứng
Sự đáp ứng là biến số bao hàm các đặc tính như phục vụ nhanh chóng, tận tình giúp đỡ và chu đáo. Thang đo Sự đáp ứng được trình bày cụ thể như sau:
STT
1 2
2.3.1.3. Thang đo Sự đồng cảm
Trong nghiên cứu này, Sự đồng cảm được xem là biến số có ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Kết quả thảo luận thang đo Sự đồng cảm qua hai lần hiệu chỉnh cụ thể như sau: Bảng 2.4 Thang đo Sự đồng cảm STT Biến độc lập 1 Sự đồng cảm 2
2.3.1.4. Thang đo Năng lực phục vụ
Năng lực phục vụ trong mơ hình nghiên cứu này là biến số có ảnh hưởng đến sự hài lịng khách hàng, bao hàm các nội dung về thái độ, trình độ kỹ năng của nhân viên đối với khách du lịch. Thang đo Năng lực phục vụ cụ thể như sau:
Bảng 2.5 Thang đo Năng lực phục vụ STT
1
2
3
2.3.1.5. Thang đo Phương tiện hữu hình
Phương tiện hữu hình là nhân tố cấu thành chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách khi đến phố đi bộ Hà Nội. Kết quả thang đo Phương tiện hữu hình qua hai lần hiệu chỉnh cụ thể như sau:
Bảng 2.6 Thang đo Phƣơng tiện hữu hình STT 1 2 3 5 6 7 8
2.3.1.6. Thang đo Đặc thù địa phương
Trong nghiên cứu này, Đặc thù địa phương là biến số có ảnh hưởng đến sự hài lịng của du khách đối với phố đi bộ Hà Nội, bao hàm các nội dung về môi trường tự nhiên, ẩm thực, bầu không kh điểm đến, người dân địa phương, giá cả dịch vụ, chương trình văn hóa, nghệ thuật. Thang đo Đặc thù địa phương cụ thể như sau:
Bảng 2.7 Thang đo Đặc thù địa phƣơng STT
2 3
6 8 10
2.3.1.7. Thang đo Sự hài lòng khách hàng
Trong nghiên cứu này, sự hài lòng là biến số phụ thuộc. Sự hài lịng có một tác động tích cực vào việc duy trì khách hàng. Thang đo Sự hài lịng khách hàng cụ thể như sau:
Bảng 2.8 Thang đo sự hài lòng khách hàng
STT Biến độc lập 1 2 3 2.3.2. Chọn mẫu 2.3.2.1. Tổng th
Do hạn chế về thời gian cũng như nhân lực cho nghiên cứu nên trong nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thuận lợi. ảng câu hỏi sẽ được phát đến các du khách trong và ngồi nước đang có mặt tại khu phố đi bộ Hà Nội cho đến khi thu đủ số mẫu trả lời cần thiết thì dừng lại.
2.3.2.2. Phương pháp ch n m u
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả thực hiện chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu ngẫu nhiên thuận lợi được xem là hợp lý để tiến hành nghiên cứu này. Lý do để lựa chọn phương pháp chọn mẫu này vì người trả lời dễ tiếp cận, họ sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi nghiên cứu, cũng như t tốn kém về thời gian và chi ph để thu thập thông tin cần nghiên cứu.
Theo Cooper và Schindler (1998), lý do quan trọng khiến ngừời ta sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất là tính tiết kiệm về chi phí và thời gian. Về mặt này thì phương pháp chọn mẫu phi xác suất vượt trội so với chọn mẫu xác suất. Ngoài ra, hai tác
hiện được. Tuy nhiên, hai tác giả này cũng khẳng định nhược điểm lớn nhất của phương pháp chọn mẫu phi xác suất là sự chủ quan thiên vị trong q trình chọn mẫu và làm méo mó biến dạng kết quả nghiên cứu. Nguyễn Thị Cành (2007) cho rằng chọn mẫu phi xác suất là dễ phác thảo và thực hiện nhưng nó có thể cho kết quả sai lệch bất chấp sự phán đoán của chúng ta, do ngẫu nhiên nên có thể chúng khơng đại diện cho tổng thể.
Vì đây là nghiên cứu khám phá cùng với phân tích như trên, phương pháp chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện là phù hợp nhất. Các bảng câu hỏi nghiên cứu sẽ được gửi trực tiếp đến các du khách tại phố đi bộ Hà Nội cho đến khi đạt được số mẫu cần thiết. Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy cho khảo sát thì trong quá trình khảo sát, phỏng vấn viên sẽ đếm số phiếu là du khách nước ngoài và du khách trong nước với tỉ lệ khoảng 50-50 để khảo sát mang t nh khách quan nhất.
2.3.2.3. K ch thư c m u
K ch thước mẫu sẽ phụ thuộc vào việc ta muốn gì từ những dữ liệu thu thập được và mối quan hệ ta muốn thiết lập là gì (Kumar, 2005). Đối với phân t ch nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và lack (1998) cho tham khảo về k ch thước mẫu dự kiến. Theo đó k ch thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân t ch nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). Như vậy, đối với nghiên cứu ch nh thức này có tổng cộng 31 biến quan sát, do vậy k ch thước mẫu tối thiểu cần là 31 x 5 = 155 mẫu. Dựa theo k ch thước mẫu tối thiểu này k ch thước mẫu được tác giả chọn cho nghiên cứu này là 250 mẫu, vì trong quá trình đến phỏng vấn du khách thì gặp khó khăn trong vấn đề nhờ du khách giúp đỡ nên chỉ có được 250 khách giúp hồn thành bảng câu hỏi.
2.3.3. C ng cụ thu thập th ng tin – ảng c u h i
ảng câu hỏi tự trả lời đã được sử dụng để thu thập thông tin cần nghiên cứu trong đề tài này. Việc sử dụng bảng câu hỏi để thu thập thơng tin cần nghiên cứu có những lợi ch sau (Ranjit Kumar, 2005):
- Tiết kiệm chi
nguồn nhân lực. 30
- Đảm bảo được tính ẩn danh cao vì người nghiên cứu và đối tượng khảo sát khơng cần phải gặp mặt nhau.
Ngồi ra, cũng dễ thấy rằng với công cụ bảng câu hỏi nghiên cứu chúng ta có thể có được những thơng tin cần thiết từ số lượng lớn người trả lời một cách nhanh chóng và hiệu quả.
2.4. Phƣơng pháp ph n tích dữ liệu
Dữ liệu được làm sạch và tiến hành phân t ch với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0 bằng các thủ tục thống kê. ao gồm:
2.4.1. hống tả
Mẫu thu thập được sẽ được tiến hành thống kê phân loại theo các biến phân loại theo các tiêu ch phân loại du khách như: Giới t nh, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, quốc tịch. Đồng thời t nh điểm trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các câu trả lời trong bảng hỏi thu thập được.
2.4.2. iế đ nh độ tin cậ của thang đo
Anstasi (1990, dẫn lại từ Luddy, 2005) cho chằng, độ tin cậy là t nh thống nhất của số điểm đánh giá thu được từ những người tương tự khi kiểm tra lại với những thử nghiệm khác nhau. Nói cách khác, độ tin cậy của thang đo nhân tố hay mơ hình nghiên cứu được đánh giá dựa trên các nghiên cứu lặp lại của nó vẫn đảm bảo được t nh tin cậy. Để đánh giá độ tin cậy của từng khái niệm nghiên cứu, người ta sử dụng nhiều phương pháp khác nhau như: kỹ thuật phân đôi (Split – half technique); phân tích chỉ báo (item analysis) và phổ biến hơn cả là sử dụng hệ số Cronbach Alpha.
Một trong những mục tiêu của đề tài này là xây dựng và kiểm định độ tin cậy của các thang đo của từng nhân tố của sự thỏa mãn công việc cũng như thang đo sự thỏa mãn cơng việc nói chung. Hai cơng cụ xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân t ch nhân tố EFA sẽ giúp chúng ta thực hiện mục tiêu này.
Cronbach’s Alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lường từng nhân tố của sự thỏa mãn công việc. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và sẽ không xuất hiện ở phần phân t ch nhân tố.
Sau khi loại biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ được xem xét t nh phù hợp thông qua phân t ch nhân tố EFA. Phân t ch nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến (chỉ số) dùng để đánh g a sự thỏa mãn cơng việc có độ kết d nh cao khơng và chúng có thể gom gọn lại thành một nhân tố t hơn để xem xét không.
2.4.3. Ph n t ch h ph nh n tố
Sau khi các khái niệm (nhân tố) được kiếm định thang đo bằng Cronbach s Alpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân t ch khám phá nhân tố (EFA). Phân t ch khám phá nhân tố sẽ giúp tác giả thu gọn các biến quan sát thành các biến tiềm ẩn t hơn, có ý nghĩa hơn trong việc giải th ch mơ hình nghiên cứu. Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân t ch EFA trong nghiên cứu như sau:
- Kiểm định sự th ch hợp của phân t ch nhân tố với dữ liệu của mẫu thơng qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2002), ngược lại, nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phương pháp phân t ch nhân tố khơng th ch hợp với dữ liệu đang có. - Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải th ch bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại bỏ khỏi mơ hình nghiên cứu (Garson, 2003).
- Phương sai tr ch (variance explained criteria): Tổng phương sai tr ch phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
- Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Garbing & Anderson, 1988).
- Phương pháp tr ch hệ số yếu tố Principal components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Trọng và Ngọc 2008).
2.4.4. iể đ nh sự h c nhau của gi tr trung nh của c c t ng thể
Trong đề tài này thống kê suy diễn sau đây sẽ được sử dụng
- Kiểm định xem giá trị trung bình của mẫu về sự thỏa mãn cơng việc chung có thể suy rộng ra tổng thể hay không.
- Kiểm định sự khác nhau về trung bình của các tổng thể con: Có hay khơng sự khác nhau về sự hài lòng giữa các du khách chia theo giới t nh, độ tuổi, quốc tịch, thu nhập bình quân, trình độ học vấn.
Để kiểm định sự khác nhau của sự thỏa mãn công việc của các tổng thể con chia theo đặc điểm nhất định các kiểm định Independent Samples T-Test và OneWay ANOVA đã được sử dụng. Cụ thể để kiểm định sự khác nhau về sự thỏa mãn công việc giữa nam và nữ, quốc tịch phương pháp kiểm định là kiểm định Independent samples T-Test đã được sử dụng. Tương tự, để kiểm định sự khác nhau về sự thỏa mãn giữa các tổng thể con chia theo độ tuổi, thu nhập bình quân, trình độ học vấn, phương pháp kiểm định One-Way ANOVA được sử dụng. Ngoài ra, Levene Test cũng được thực hiện trước đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai của các tổng thể con trước khi tiến hành kiểm định sự khác nhau của giá trị trung bình.
2.4.5. ệ số tư ng quan v ph n t ch h i qu tu ến t nh
Trước hết hệ số tương quan giữa sự thỏa mãn công việc chung với các nhân tố của sự thỏa mãn sẽ được xem xét. Nếu Sig.2 2-tailed lớn hơn 0.05 thì khơng có mối tương quan giữa các biến đang phân t ch. Tiếp đến phân t ch hồi quy tuyến t nh đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinal Least Squares – OLS) cũng được thực hiện.
Phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến t nh cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ tần số của phần dư chuẩn), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P-P plot), t nh độc lập của phần dư (dùng đại lượng
thống kê Durbin- Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (t nh độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
2.4.6. Giả thuyết nguyên cứu
- Gỉa thuyết 1 (H1): Cảm nhận của du khách về "Độ tin cậy" với phố đi bộ Hà Nội
tăng hay giảm, thì mức độ hài lịng của du khách đối với phố đi bộ cũng tăng hoặc giảm theo. - Giả thuyết 2 (H2): Cảm nhận của du khách về "Sự đáp ứng" với phố đi bộ Hà Nội
tăng hay giảm, thì mức độ hài lịng của du khách đối với phố đi bộ cũng tăng hoặc giảm theo. - Giả thuyết 3 (H3): Cảm nhận của du khách về "Sự đồng cảm " với phố đi bộ Hà Nội tăng hay giảm, thì mức độ hài lịng của du khách đối với phố đi bộ cũng tăng hoặc giảm theo.
- Giả thuyết 4 (H4): Cảm nhận của du khách về "Năng lực phục vụ " với phố đi bộ
Hà Nội tăng hay giảm, thì mức đơh hài lịng của du khách đối với phố đi bộ cũng tăng hoặc