3.2.1.1 Phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Công thức của hệ số Cronbach là :
= N[ 1 + (N – 1)]
Trong đó là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.Ký tự Hy Lạp trong công thức tượng trưng cho tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra.
Vì hệ số Cronbach chỉ là giới hạn dưới độ tin của thang đo (Theo GS.TS Nguyễn Đình Thọ ), và còn nhiều đại lượng tin cậy , độ hiệu lực của thang đo nên ở giai đoạn đầu khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 là chấp nhận được.
Muốn đạt được hệ số ≥ 0,8 cho một danh mục ít các mục hỏi , mà các mục hỏi này đi liền với nhau một cách mạch lạc và đo lường cùng một vấn đề. Hệ số của Cronbach sẽ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không. Nhưng nó sẽ không cho biết mục hỏi nào cần phải bỏ đi và mục hỏi nào cần phải giữ lại.Để làm
được điều này cần phải xác định mục hỏi nào không phân biệt giữa những người cho điểm số lớn và những người cho điểm số nhỏ trong toàn bộ các mục.
3.2.1.2 Phương pháp phân tích nhân tố (EFA)
Khái niệm và ứng dụng:
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản.
Mô hình phân tích nhân tố:
Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích được gọi là communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung ( common factor) cộng với một nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng, nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng mô hình sau:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 +…+ AimFm + ViUi. Trong đó:
Xi : biến thứ i chuẩn hóa
Aij : hệ số hồi qui bội chuẩn hóa F: các nhân tố chung
Vi : hệ số hồi qui chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng đối với biến i Ui : nhân tố đặc trưng của biến i
M : nhân tố chung
Các nhân tố đặc trưng có liên quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát.
Trong đó:
Fi : ước lượng trị số của nhân tố i Wt : quyết số hay trọng số nhân tố k : biến số
Chúng ta có thể chọn quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn ra một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất. Nguyên tắc này được tiếp tục áp dụng như vậy để tiếp tục chọn ra các quyền số của nhân tố tiếp theo. Do vậy các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng không giống như các giá trị của các biến gốc, là không có tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì.
3.2.1.3 Phương pháp hồi quy bội
Nếu kết luận được hai biến có liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời giả định rằng đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến, và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi qui tuyến tính . Trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc ( hay biến được giải thích – Y ) và biến kia là biến độc lập ( hay biến được giải thích – X ). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mưc độ của biến phụ thuộc ( với độ chính xác trong phạm vi giới hạn ) khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình hồi quy bội mở rộng mô hình hồi qui tuyến tính hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc . Mô hình có dạng như sau:
Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + …+ pXpi + ei Trong đó:
Xpi : biểu hiện gía trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i k : hệ số hồi quy riêng phần
Ei : là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn đối với bất kì kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng không được chứng minh rằng không phải chương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu ( tức là tốt hơn ).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.Ở đây biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không? Giả thuyết H0 là 1 = 2 = 3 = 4=….p=0
Nếu giả thuyết H0 được bác bỏ thì ta kết luận rằng: kết hợp các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được những thay đổi của Y, điều này có nghĩa là mô hình ta xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu.
Xác định tầm quan trọng của các biến mô hình.
Trong hồi quy bội có nhiều biến độc lập, ta có thể muốn xác định với các biến được đưa vào mô hình . Biến nào có vai trò quan trọng hơn trong việc dự đoán giá trị lý thuyết của Y hay chúng quan trọng như nhau.
3.2.2 Quy trình nghiên cứu
Kiểm tra hệ số alpha Loại các biến có hệ số
tương quan biến- tổng thể nhỏ .
Loại biến có hệ số
tương quan với nhân tố thấp. Kiểm định nhân tố
trích được.
Kiểm định mô hình Kiểm định giả thuyết.
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu 3.2.2.1 Nghiên cứu định tính
Thang đo được xây dựng trên cơ sở lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng trong dịch vụ, lý thuyết về thang đo sự hài lòng khách hàng đã có, cụ thể là thang Cơ sở lý thuyết Phân tích nhân tố khám phá EFA Cronbach alpha Nghiên cứu định lượng n=200 Thảo luận nhóm Điều chỉnh Thang đo thấp Thang đo chính
Thang đo hoàn chỉnh
Đề xuất giải pháp Phân tích hồi quy tuyến tính
đo SERVQUAL ( Parasuraman & ctg, 1988 ). Tuy nhiên do đặc thù của từng ngành dịch vụ và sự khác nhau về văn hóa cũng như sự phát triển kinh tế của từng khu vực. Do đó, cần có nghiên cứu định tính để điều chỉnh thang đo cho phù hợp là điều kiện cần thiết.
Nghiên cứu định tính này sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi kết hợp với thảo luận nhóm tập trung. Mục đích của nghiên cứu này là khám phá ra những yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với tour du lịch teambuilding của công ty. Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng là thảo luận nhóm thông qua một dàn bài thảo luận được chuẩn bị sẵn. Từ kết quả của nghiên cứu định tính này kết hợp với cơ sở lý thuyết là thang đo SERQUAL, từ đó xây dựng lên thang đo đo lường cho nghiên cứu này.
3.2.2.2 Nghiên cứu định lượng
Mục đích của nghiên cứu này là kiểm định mô hình lý thuyết đã đặt ra , đo lường các yếu tố tác động vào sự hài lòng của khách hàng về tour du lịch teambuilding của công ty CPDL Long Phú.
Đối tượng nghiên cứu là tất cả các khách hàng đã và đang tham gia tour du lịch teambuilding của công ty.
Phương pháp thu thập thông tin được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn trực tiếp theo bảng câu hỏi chi tiết được soạn sẵn. (xem phụ lục 3)
Dữ liệu sau khi thu thập về sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch, sử dụng phần mềm SPSS for Window 16.
3.2.2.3 Mẫu nghiên cứu
Theo kinh nghiệm các nhà nghiên cứu cho rằng, nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 ( Hair& ctg, 1988). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 ( Hoelter , 1983 ). Ngoài ra theo Bollen (1989) thì kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng.Với bảng câu hỏi sử dụng trong nghiên cứu này là 200 mẫu, trong đó số mẫu phát ra là 250, thu về 230 mẫu và số mẫu hợp lệ là 200.
3.3 Thiết kế thang đo
Thang đo được xây dựng trên cơ sở lý thuyết về xây dựng thang đo và về sự thỏa mãn của khách hàng, tham khảo các thang đo đã được phát triển trên thế giới như thang đo SERVQUAL, các nghiên cứu mẫu về chất lượng dịch vụ và hài lòng của khách hàng (Parasuraman & ctg ). Chúng được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với loại hình du lịch teambuilding của công ty và dựa vào kết quả của nghiên cứu định tính. Thang đo về sự hài lòng của khách du lịch đối với tour du lịch teambuilding của công ty du lịch Long Phú bao gồm 28 biến quan sát với 5 thành phần của nó.Thành phần phương tiện hữu hình gồm 6 biến quan sát. Thành phần mức độ tin cậy gồm 5 biến quan sát. Thành phần mức độ đáp ứng gồm 6 biến quan sát. Thành phần mức độ đồng cảm gồm 6 biến quan sát. Thành phần phong cách phục vụ gồm 5 biến quan sát.
3.3.1 Phương tiện hữu hình
Dựa vào thang đo SERVQUAL và thảo luận nhóm ta có thang đo về phương tiện hữu hình gồm 6 biến quan sát , được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ và được ký hiệu từ QA1 đến QA.(xem bảng 3.1).
Bảng 3.1: Thang đo phương tiện hữu hình Ký hiệu
biến Phương tiện hữu hình
QA1 Phương tiện vận chuyển tiện nghi, rộng rãi và an toàn QA2 Nhân viên công ty có đồng phục lịch sự, đẹp mắt.
QA3 Phương tiện liên lạc với công ty thuận tiện và nhanh chóng.
QA4 Các điểm vui chơi trên đảo có cơ sở vật chất hiện đại, hình thức hấp dẫn QA5 Các dụng cụ hỗ trợ trò chơi nhóm phù hợp, tiện lợi và sáng tạo.
3.3.2 Mức độ tin cậy
Mức độ tin cậy được ký hiệu từ QB1 đến QB. Dựa vào thang đo SERVQUAL ta thấy thang đo đo lường về mức độ tin cậy gồm 5 biến quan sát ( xem bảng 3.2), và được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.2 : Thang đo mức độ tin cậy Ký hiệu
biến Mức độ tin cậy
QB1 Công ty thực hiện đúng chương trình tour như đã cam kết. QB2 Xe , tàu đưa đón khách đúng giờ, đúng địa điểm.
QB3 An toàn khi sử dụng các dịch vụ ăn uống, vui chơi giải trí trên tàu và trên đảo.
QB4 Công ty có thông báo kịp thời về mọi sự thay đổi của tour. QB Bạn hoàn toàn tin tưởng các dịch vụ của Team-building.
3.3.3 Mức độ đáp ứng
Mức độ đáp ứng được ký hiệu từ QC1 đến QC. Kết hợp giữa thang đo SERVQUAL và thảo luận nhóm ta có mức độ đáp ứng gồm 6 biến quan sát, và cũng được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.( Bảng 3.3).
Bảng 3.3: Thang đo mức độ đáp ứng
Ký hiệu biến
Mức độ đáp ứng
QC1 Mọi phản hồi của quý khách đều được tiếp thu và xử lý nhanh chóng. QC2 Lịch trình tour được sắp xếp một cách hợp lý, thuận tiện.
QC3 Chương trình trò chơi đáp ứng được mục đích du lịch của khách. QC4 Chương trình gala dinner thu hút, hấp dẫn.
QC5 Hướng dẫn viên (HDV) và nhân viên trên đảo luôn sẵn sàng giúp đỡ quý khách.
3.3.4 Mức độ đồng cảm
Mức độ đồng cảm được ký hiệu từ QD1 đến QD. Dựa vào thang đo SERVQUAL và thảo luận nhóm ta có thang đo đo lường mức độ đồng cảm
gồm 6 biến quan sát.(Bảng 3.4) và cũng được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.4: Thang đo mức độ đồng cảm
Ký hiệu biến
Mức độ đồng cảm
QD1 Nhân viên niềm nở và quan tâm đến từng nhu cầu của từng du khách QD2 Bạn cảm thấy an toàn và thỏa mái khi tham gia tour của công ty. QD3 Nhân viên công ty có trách nhiệm và linh hoạt trong xử lý tình huống. QD4 Nhân viên tâm lý và nắm bắt tốt nhu cầu của quý khách.
QD5 HDV hướng dẫn cụ thể và nhiệt tình giúp đỡ các đội chơi. QD HDV hướng dẫn cụ thể và nhiệt tình giúp đỡ các đội chơi.
3.3.5 Phong cách phục vụ
Phong cách phục vụ được ký hiệu từ QE1 đến QE . Dựa vào thang đo SERVQUAL và nghiên cứu định tính ta có thang đo lường về phong cách phục vụ gồm 5 biến quan sát ( Bảng 3.5) và được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bảng 3.5: Phong cách phục vụ
Ký hiệu
biến Phong cách phục vụ
QE1 Nhân viên công ty có khả năng giao tiếp tốt, lịch sự và gần gũi.
QE2 HDV có đầy đủ kiến thức và kỹ năng hướng dẫn loại hình du lịch team- building.
QE3 Nhân viên trên đảo thân thiện, phục vụ chuyên nghiệp. QE4 HDV luôn biết cách khích lệ và cổ vũ tinh thần các đội chơi
Chương IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu chọn mẫu ngẫu nhiên với 6 thuộc tính kiểm soát gồm: Giới tính; Tuổi; Nhóm ngành; Thu nhập bình quân; Kênh thông tin và Số lần đi du lịch.
4.1.1 Giới tính
Kết quả cho thấy có 81 nam và 119 nữ tham gia trả lời bảng câu hỏi. Số lượng nữ giới nhiều hơn nam giới ( nữ: 59.5 % , nam: 40.5%). Điều này cho thấy việc thu thập số liệu có sự chênh lệch về giới tính là do số lượng du khách nữ ở các đoàn tham gia teambuilding cao hơn số lượng nam .
4.1.2 Tuổi tác
Độ tuổi của mẫu nghiên cứu qua phân tích thông tin cho thấy:
Khách du lịch tham gia tour teambuilding của công ty phân bố ở mọi lứa tuổi. Trong đó khách có độ tuổi từ 20 – 35 tuổi chiếm 47.5 % và độ tuổi từ 35 – 55 tuổi chiếm 45% là chủ yếu. Khách có độ tuổi dưới 20 tuổi ( chiếm 3.5% ) và trên 55 tuổi (chiếm 4%) , hai độ tuổi này chiếm tỷ lệ khá thấp. Vì khách tham gia tour team building của công ty chủ yếu là các cơ quan nhà nước và các đơn vị kinh doanh nên hầu như rơi vào độ tuổi từ 20 đến 55 tuổi.
Giá trị Tần số Phần trăm (%) Giá trị % Tỷ lệ % tích lũy. Nam 81 40.5 40.5 40.5 Nữ 119 59.5 59.5 100.0 Tổng 200 100.0 100.0 Gía trị Tần số Phần trăm (%) Giá trị % Tỷ lệ % tích lũy