Đánh giá độtin cậy của thang đo và phân tích nhân tố

2.3 .Đánh giá của du khách vềchất lượng dịch vụlưu trú của khách sạn

2.3.2. Đánh giá độtin cậy của thang đo và phân tích nhân tố

 Kiểm định độ tin cậy thang đo nhóm biến độc lập Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo nhưsau:

Bảng 19: Kết quả Cronbach’s alpha của nhóm biến độc lập

Nhóm nhân tốBiến quan sát Tương quan biến tổng

Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại

biến Sựtin cậy Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,859 TC1 0,705 0,823 TC2 0,665 0,833 TC3 0,597 0,850 TC4 0,687 0,828 TC5 0,742 0,813 Sự đápứng HệsốCronbach’s Alpha = 0,758 DU1 0,594 0,669 DU2 0,572 0,694 DU3 0,599 0,663 Sự đảm bảo HệsốCronbach’s Alpha = 0,751 DB1 0,527 0,702 DB2 0,564 0,691 DB3 0,494 0,717 DB4 0,531 0,701 DB5 0,479 0,720 Sự đồng cảm HệsốCronbach’s Alpha = 0,657 DC1 0,517 0,536 DC2 0,452 0,580 DC3 0,412 0,612 DC4 0,405 0,631

Phương tiện hữu hình

HệsốCronbach’s Alpha = 0,742

PT2 0,583 0,513 PT3 0,426 0,582 PT4 0,448 0,574 PT5 0,464 0,562 PT6 0,452 0,573 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22 )

Độtin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệsốCronbach’s Alpha. Sửdụng phương pháp hệsốtin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tốEFA đểloại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tốgiả(Nguyễn Đình Thọ, Nguyễn ThịMai Trang, 2009).

Hệsốtin cậy Cronbach’s Alpha chỉcho biết các đo lường có liên kết với nhau hay khơng; nhưng khơng cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữlại. Khi đó, việc tính tốn hệsốtương quan giữa biến- tổng sẽgiúp loại ra những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều cho sựmơ tảcủa khái niệm cầnđo (Hoàng

Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Mức giá trịhệsốCronbach’s Alpha(Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng

Ngọc (2008), phân tích dữliệu nghiên cứu với SPSS tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24).

Từ0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt. Từ0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sửdụng tốt. Từ0,6 trởlên: thang đo lường đủ điều kiện.

Qua kết quảxửlý SPSS cho thấy, giá trịCronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0,6 thang đo lường đủ điều kiện. Trong nhóm nhân tốthứ5 “phương tiện hữu hình”, biến “khách sạn có vịtrí thuận lợi” tương quan biến tổng của biến này = -,060 (không thỏa điều kiện hệsốtương quan biến tổng > 0,3 ) do đó sẽloại biến này ra khỏi mơ hìnhđể đảm bảo yếu tốthực tiễn.

Kết luận:Vậy sau khi kiểm định độtin cậy của thang đo bằng hệsố

Cronbach’s Alpha, “tác giả” đã quyết định loại biến “Khách sạn có vịtrí thuận lợi” ra khỏi mơ hình.

Sau khi loại bỏbiến ra khỏi mơ hình, nhóm nhân tố“Phương tiện hữu hình” như sau:

Bảng 20: Kết quảCronbach’s Alpha của nhóm nhân tố“ Phương tiệu hữu hình” sau khi loại biến “Khách sạn có vịtrí thuận lợi”

HệsốCronbach’s Alpha = 0,739

Phương tiện hữu hình

PT2 0,589 0,659 PT3 0,508 0,693 PT4 0,480 0,703 PT5 0,507 0,697 PT6 0,444 0,715 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22)

2.3.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)

Phương pháp phân tích nhân tốEFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụthuộc lẫn nhau (independence techniques), nghĩa là khơng có biến phụthuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng đểrút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F biến quan sát (F<k) các nhân tốcó ý nghĩa hơn. Cơ sởcủa việc rút gọn này dựa vào mối quan hệtuyến tính của các nhân tốvới các biến nguyên thủy (biến quan sát).

Các tác giảMayers, L.S., Gamst, Guarino A.J. (2000) đềcập rằng: trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.

Theo Hair & Ctg (1998, 111). Factor loading (hệsốtải nhân tốhay trọng số nhân tố) là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

•Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu •Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng

•Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.

Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là đểthỏa mãn các yêu cầu: Hệsốtải nhân tố(Factor loading) > 0.5

0.5≤KMO≤ 1 : HệsốKMO là chỉsố được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tốlà thích hợp.

Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): đây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

Phần trăm phương sai toàn bộ(Percentage of variance ) > 50%: thểhiện phần tram biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên của 100% thì giá trịnày cho biết phân tích nhân tốgiải thích được bao nhiêu %.

 Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA với 23 biến quan sát:

Bảng 21: Kiểm định sốlượng mẫu thích hợp KMOKiểm định KMO, Bartlett Kiểm định KMO, Bartlett

TrịsốKMO 0,696

Đại lượng kiểm định thống kê Bartlett

Approx. Chi-Square 983,310

Df 231

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS 22)

HệsốKMO = 0.696 > 0.5: Phân tích nhân tốthích hợp với dữliệu nghiên cứu. Kết quảkiểm định Bartlett’s là 983.310 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0.05 (bác bỏ giảthuyết Ho, các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giảthuyết vềmơ hình nhân tốlà khơng phù hợp và sẽbịbác bỏ, điều này chứng tỏ dữliệu dùng đểphân tích nhân tốlà hồn tồn thích hợp.

Kết quảphân tích EFA đã cho ra các nhân tốcơ bản của mơ hình nghiên cứu, 5 nhân tốnày giải thích được 56,947% của biến động, tất cảcác hệsốtải nhân tố đều lớn hơn 0,5.

Theo kết quảphân tích EFA:

Bảng 22: Ma trận xoay nhân tốkhi tiến hành EFANhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 TC5 0,842 TC1 0,815 TC4 0,800 TC2 0,787 TC3 0,738 DB2 0,743 DB1 0,710 DB3 0,706 DB4 0,705 DB5 0,665 PT2 0,782 PT5 0,693 PT4 0,691 PT3 0,682 PT6 0,634 DC1 0,730 DC2 0,728 DC3 0,687 DC4 0,646 DU1 0,822 DU3 0,817 DU2 0,793 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22 )

Từkết quảphân tích nhân tố ởbảng trên ta thấy trong số22 đều có hệsốFactor loading > 0,5 nên được giữlại mơ hình vàđưa vào phân tích các bước tiếp theo mà khơng cần phải tiến hành phân tích EFA lần 2. Các biến quan sát được rút gọn thành 5

nhân tốtác động đến cảm nhận của du khách vềchất lượng dịch vụlưu trú tại khách sạn Asia Huế. Và theo kết quảnghiên cứu tổng phương sai trích = 56,947% > 50% đạt yêu cầu. Phương sai tổng hợp của 5 nhân tố đều thỏa mãn lớn hơn 1.

 Đặt tên và giải thích nhân tố:

Việc giải thích nhân tố được thực hiện trên cơ sởnhận ra các biến quan sát có hệsốtải nhân tố(Factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thểgiải thích bằng các biến có hệsốlớn nằm trong nó.

+Nhóm nhân tốthứnhất : đó là “Sựtin cậy” kí hiệu là TC gồm 5 biến quan sát:

“Khách sạn cung cấp dịch vụnhư đã thông tin tới khách hàng”, “Khách sạn cung cấp dịch vụtheo yêu cầu của khách hàng”, “giải quyết phàn nàn của khách hàng một cách nhanh chóng và chuyên nghiệp”, “Khách sạn luôn đảm bảo thời gian hoạt động 24/24 giờ”, “Thức ăn, đồuống, dụng cụ, thiết bịphục vụ đảm bảo vệsinh an tồn thực phẩm”.

+Nhóm nhân tốthứhai: đó là “ Sự đápứng” kí hiệu là DU gồm 3 biến quan

sát: “ Khách sạn luôn đápứng những yêu cầu của du khách một cách nhanh chóng”, “ Khách sạn đápứng đúng những yêu cầu về đặt phòng và cung cấp dịch vụphịng”, “ Khách sạn ln đápứng được sự đa dạng trong thức ăn và đồuống hàng ngày”.

+Nhóm nhân tốthứba: đó là “ Sự đảm bảo” kí hiệu là DB gồm 5 biến quan

sát: “Nhân viên khách sạn có phong cách phục vụchuyên nghiệp”, “ Nhân viên khách sạn ln có thái độlịch sự, thân thiện”, “ Nhân viên khách sạn nhanh chóng hiểu và trả lời chính xác những thắc mắc của quý khách”, “Nhân viên khách sạn luôn tạo được sự tin tưởng cho q khách”, “ Quy trìnhđón tiếp và phục vụkhách chuyên nghiệp, nhanh chóng”.

+Nhân tốthứtư: đó là “ Sự đồng cảm” kí hiệu là DC gồm 4 biến quan sát: “

Khách sạn luôn chú ý tới những mong muốn mà quý khách quan tâm nhiều nhất”, “Khách sạn ln đặt lợi ích của du khách lên hàng đầu”, “ Nhân viên khách sạn thể hiện sựquan tâm đến du khách”, “Nhân viên khách sạn luôn hiểu rõ những nhu cầu của du khách”.

+Nhân tốthứnăm : đó là “Phương tiện hữu hình” kí hiệu là PT gồm 5 biến

quan sát: “ Trang thiết bịcơ sởvật chất trong phịngđược trang bịhiện đại, hoạt động tốt”, “Phiếu thanh tốn sau khi sửdụng dịch vụtại khách sạn rõ ràng, dễhiểu cho du

khách”, “Các vật dụng trong phịngđều hữu ích”, “Tất cảcác con đường hành lang ra vào đều sạch sẽ, thoáng mát và dễchịu đối với du khách”, “Nhân viên dọn dẹp vệsinh sạch sẽ, gọn gàng ngay khi nhận phòng”.

2.3.2.3. Đánh giá độtin cậy của thang đo với biến độc lập

Bảng 23: Kết quảkiểm định Cronbach’s Alpha sau khi tiến hành EFANhân tốSốbiến HệsốCronbach’s Alpha Nhân tốSốbiến HệsốCronbach’s Alpha

TC 5 0,859 DU 3 0,758 DB 5 0,751 DC 4 0,657 PT 5 0,739 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22 )

Kết quảkiểm định mức độtin cậy Cronbach’s Alpha cho kết quảhệsố Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0,6. Như vậy thang đo đảm bảo độtin cậy và khơng có biến nào bịloại thêm.

2.3.3. Phân tích hồi quy và tương quan

Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến mức độ cảm nhận của du khách. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đãđược kiểm định. Phân tích hồi quyđược thực hiện bằng phương pháp hồi quy bội với phần mềm SPSS 22.

Ta có hàm hồi quy sau:

Y =β 0 +β 1*TC +β 2*DU +β 3*DB +β 4*DC +β 5*PT + e

Trong đó:

Y : Mức độ cảm nhận chung về chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách

sạn TC : Sự tin cậy DU: Sự đáp ứng

DB : Sự đảm bảo DC: Sự đồng cảm

PT: Phương tiện hữu hình

e : là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi.

Các giả thuyết nghiên cứu:

Hօ : Các nhân tố khơng có mối quan hệ tương quan với mức độ cảm nhận chung (MDCNC) về chất lượng dịch vụ lưu trú (CLDVLT) tại khách sạn.

H1: Nhân tố TC có tương quan với MDCNC về CLDVLT tại khách sạn. H2: Nhân tố DU có tương quan với MDCNC về CLDVLT tại khách sạn. H3: Nhân tố DB có tương quan với MDCNC về CLDVLT tại khách sạn. H4: Nhân tố DC có tương quan với MDCNC về CLDVLT tại khách sạn. H5: Nhân tố PT có tương quan với MDCNC về CLDVLT tại khách sạn.

Trước hết, chúng ta kiểm định sự phù hợp của mơ hình thơng qua ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc sự hài lòng với các biến độc lập (các nhóm nhân tố).

Bảng 24: Kết quả kiểm định hệ sốtương quanTương quan Tương quan

Y TC DU DB DC PT

Y

Tương quan pearson 1 0,330** 0,366** 0,340** 0,296** 0,281**

Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001

Mẫu 150 150 150 150 150 150

TC

Tương quan pearson 0,330** 1 -0,064 -0,128 -0,031 -0,095

Sig.(2 đầu) 0,000 0,436 0,119 0,704 0,246

Mẫu 150 150 150 150 150 150

DB

Tương quan pearson 0,366** -0,064 1 -0,026 -0,008 0,091

Sig.(2 đầu ) 0,000 0,436 0,753 0,926 0,266

Mẫu 150 150 150 150 150 150

PT

Tương quan pearson 0,340** -0,128 -0,026 1 -0,075 0,101

Sig.(2 đầu ) 0,000 0,119 0,753 0,363 0,217

Mẫu 150 150 150 150 150 150

DC

Tương quan pearson 0,296** -0,031 -0,008 -0,075 1 -0,073

Sig.(2 đầu ) 0,000 0,704 0,926 0,363 0,372

Mẫu 150 150 150 150 150 150

DU

Tương quan pearson 0,296** -0,031 -0,008 -0,075 1 -0,073

Sig.(2đầu ) 0,000 0,704 0,926 0,363 0,372

Mẫu 150 150 150 150 150 150

Bảng ma trận tương quan cho thấy các nhóm nhân tố quan sát và biến phụ thuộc có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Như vậy 5 nhóm nhân tố trong bộ thang đo phù hợp là các biến độc lập trong việc thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá mức độ giải thích của các nhóm nhân tố đến mức độ hài lòng của khách hàng.

Hồi quy tuyến tính:

Sau khi phân tích tương quan ta có mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:

Y =β օ +β 1*TC +β 2*DU +β 3*DB +β 4*DC +β 5*PT + e

Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quả phân tích hồi quy như sau:

Bảng 25: Kết quả phân tích hồi quyHệ số chưa chuẩn Hệ số chưa chuẩn

hóa

Giá trị t Mức ý nghĩa

Thống kê đa cộng tuyến Hệ số β Độ lệch chuẩn Hệ số Tolerance Chỉ số đa cộng tuyến VIF Hệ số chặn 0,439 -4,662 0,000 TC 0,443 0,040 8,387 0,000 0,971 1,030 DB 0,383 0,051 7,303 0,000 0,987 1,013 PT 0,406 0,051 7,664 0,000 0,969 1,032 DC 0,364 0,046 6,936 0,000 0,988 1,012 DU 0,274 0,045 5,171 0,000 0,970 1,031 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22 )

Kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy cả 5 thành phần sự tin cậy, sự đảm bảo, phương tiện hữu hình, sự đồng cảm, sự đáp ứng đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 nên tất cả sẽ được giữ lại mơ hình. Cả 5 nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến mức độ cảm nhận chung của du khách đối với chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn.

Vậy ta có thể biểu diễn mơ hình hồi quy theo phương trình sau: Y = 0,443*TC + 0,383*DB + 0,406*PT + 0,364*DC + 0,274*DU +e

Mặt khác khi chúng ta nhìn vào hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên có thể khẳng định rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình nghiên cứu. (Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc hướng dẫn SPSS trong nghiên cứu kinh doanh NXB thống kê 2005).

Kiểm định các giả thuyết:

Sự tin cậy: là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ cảm nhận chung của

khách hàng đối với dịch vụ lưu trú tại khách sạn Asia Huế. Mối quan hệ giữa hệ số tin cậy và mức độ cảm nhận chung là mối quan hệ cùng chiều (Vìβ> 0). Kết quả hồi quy cho thấy,β= 0,443 và Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ rằng, khi các yếu tố khác không đổi, nếu sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì mức độ cảm nhận chung tăng 0,443 đơn vị.

Giả thiết H1 được chấp nhận.

Sự đảm bảo: Mối quan hệ giữa hệ số đảm bảo và mức độ cảm nhận chung

là mối quan hệ cùng chiều (vìβ> 0). Kết quả hồi quy cho thấy,β= 0,383 và Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ rằng, khi các yếu tố khác không đổi, nếu sự đảm bảo tăng lên 1 đơn vị thì mức độ cảm nhận chung tăng lên 0,383 đơn vị.

Giả thiết H2 được chấp nhận.

Phương tiện hữu hình: Mối quan hệ giữa hệ số phương tiện hữu hình và mức

độ cảm nhận chung là mối quan hệ cùng chiều (vìβ> 0). Kết quả hồi quy cho thấy,β= 0,406 và Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ rằng, khi các yếu tố khác không đổi, nếu phương tiện hữu hình tăng lên 1 đơn vị thì mức độ cảm nhận chung tăng lên 0,406 đơn vị.

Giả thiết H3 được chấp nhận.

Sự đồng cảm: Mối quan hệ giữa hệ số đồng cảm và mức độ cảm nhận

chung là mối quan hệ cùng chiều (vìβ> 0). Kết quả hồi quy cho thấy,β= 0,364 và Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ rằng, khi các yếu tố khác không đổi, nếu sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì mức độ cảm nhận chung tăng lên 0,364 đơn vị.

Giả thiết H4 được chấp nhận.

Sự đáp ứng: Mối quan hệ giữa hệ số đáp ứng và mức độ cảm nhận chung là

mối quan hệ cùng chiều (vìβ>0 ). Kết quả hồi quy cho thấy,β= 0,274 và Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ rằng, khi các yếu tố khác không đổi, nếu sự đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì mức độ cảm nhận chung tăng lên 0,274 đơn vị.

Giả thiết H5 được chấp nhận.

2.3.3.1.Đánh giá sự phù hợp của hàm hồi quy

Bảng 26.1: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy

Mơ hình R R² R² hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng

1 0,780a 0,609 0,595 0,335

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22)

Bảng 26.2: Kiểm định Anova về độ phù hợp của mơ hình hồi quyMơ hình Tổng sốDf Trung bình Kiểm định Mơ hình Tổng sốDf Trung bình Kiểm định

F Mức ý nghĩa Hồi quy 25,172 5 5,034 44,857 0,000 Số dư 16,161 144 0,112 Tổng 41,333 149 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 22 )

Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy nêu trên, ta sử dụng hệ số xác định R² để kiểm tra. Tiến hành so sánh giá trị R² và R² hiệu chỉnh.

Ta thấy R² hiệu chỉnh < R² mơ hìnhđánh giá độ phù hợp này an tồn, nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Ta kết luận rằng mơ hình này là hợp lý để đánh giá mức độ cảm nhận dịch vụ lưu trú của du khách đối với khách sạn.

R = 0,780 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có mối quan hệ tương quan chấp nhận được.

R² hiệu chỉnh = 0,595 kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng