Trong tổng số bảng câu hỏi được phát ra là 200 bảng, thu về là 196 bảng. Trong số 196 bảng thu về có 4 bảng không hợp lệ do bị thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 192 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu.
3.2.1.1 Về giới tính
Hình 3.1: Giới tính của mẫu nghiên cứu
Kết quả cho thấy có 134 nam và 58 nữ trả lời phỏng vấn, số lượng nam nhiều gấp đôi nữ. Nam chiếm 69.8%, nữ chiếm 30.2%. Cho thấy việc lấy mẫu có sự chênh lệch về giới tính nhưng kết quả có thể chấp nhận được vì thực tế khách hàng là nam nhiều hơn nữ.
3.2.1.2 Về tuổi
Qua phân tích thông tin ta thấy:
Khách hàng của khách sạn đa số là khách hàng trung niên như ta thấy ở bảng trên khách hàng từ độ tuổi từ 31 đến 40 chiếm 49% và khách hàng ở độ tuổi từ 41 đến 50 chiếm 26%. Còn khách hàng ở độ tuổi từ 18 đến 30 chiếm 14%, khách hàng ở độ tuổi từ 51 đến 60 chiếm 8%và khách hàng ở độ tuổi từ 61 tuổi trở lên chiếm một tỷ lệ rất nhỏ 3%. Điều này cho thấy nhu cầu lưu trú tại khách sạn giữa các nhóm tuổi là khác nhau.
61 tuổi trở lên; 6; 3% Từ 51 đến 60 tuổi; 16; 8% Từ 41 đến Từ 18 đến 30 tuổi; 27; 14% Nữ; 58; 30% Nam; 134; 70%
Hình 3.2 : Độ tuổi của mẫu nghiên cứu 3.2.1.3 Về thu nhập
Qua số liệu nhận được từ hình 3.3 ta thấy:
Thu nhập phổ biến của mẫu nghiên cứu là từ 5 đến 8 triệu/tháng chiếm 42% và những người có thu nhập từ 2 triệu đến dưới 5 triệu đồng/ tháng chiếm 31%, những khách hàng có thu nhập từ 8 triệu trở lên chiếm 21%, còn những người có mức thu nhập dưới 2 triệu đồng/tháng chiếm tỷ lệ rất nhỏ 6%, họ chủ yếu là những người nội trợ trong gia đình.
Từ 8 triệu trở lên; 40; 21% Dưới 2 triệu đồng; 12; 6% Từ 2 triệu đến dưới 5 triệu; 60; 31%
Hình 3.3 : Thu nhập của mẫu nghiên cứu 3.2.1.4 Về trình độ học vấn
Theo tiêu chí trình độ học vấn, tỷ lệ mẫu khảo sát có trình độ đại học và trên đại học chiếm tỷ lệ cao nhất 52%, kế tiếp là trình độ cao đẳng, trung cấp chiếm 36%, trình độ phổ thông chiếm 12%.
Hình 3.4 : Trình độ học vấn của mẫu nghiên cứu
3.2.1.5 Về số lần sử dụng dịch vụ trong 12 tháng gần đây
Theo hình 3.5 với tiêu chí số lần sử dụng dịch vụ trong 12 tháng gần đây thì số người ở lần đầu tại khách sạn Yasaka – Sài Gòn – Nha Trang chiếm tỷ
3 lần; 16; 8% 4 lần trở lên; 4; 2% Đại học, trên đại học; 100; 52% Phổ thông; 23; 12% Cao đẳng, trung cấp; 69; 36%
lệ cao nhất 54%, kế tiếp là hai lần chiếm tỷ lệ 36%, ba lần chiếm 8% và 4 lần trở lên chiếm tỷ lệ thấp nhất 2%.
Hình 3.5: Số lần sử dụng dịch vụ trong 12 tháng
3.2.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
3.2.2.1 Kết quả phân tích thang đo chất lượng dịch vụ theo mô hình SERVQUAL SERVQUAL
Bảng 3.2 :Hệ số Cronbach Alpha của các thành phần thang đo theo mô hình SERVQUAL Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai Thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Thành phần hữu hình: Alpha = 0.708 Huuhinh1 20.29 5.357 .277 .712 Huuhinh2 21.06 4.258 .416 .687 Huuhinh3 20.86 4.226 .579 .621 Huuhinh4 20.64 4.694 .574 .634 Huuhinh5 20.43 4.948 .452 .667 Huuhinh6 20.81 4.792 .394 .683
Thành phần đáp ứng: Alpha =0.528 Dapung1 8.07 .948 .399 .333 Dapung2 8.60 .942 .295 .514 Dapung3 8.19 1.054 .338 .434 Thành phần cảm thông: Alpha =0.619 Cthong1 8.31 1.022 .405 .554 Cthong2 8.67 1.019 .423 .528 Cthong3 8.29 1.087 .460 .480 Thành phần năng lực phục vụ: Alpha =0.586 Nangluc1 7.81 1.420 .328 .578 Nangluc2 8.53 1.277 .375 .516 Nangluc3 8.33 1.103 .489 .332 Thành phần tin cậy: Alpha =0.687 Tincay1 16.32 4.199 .324 .682 Tincay2 16.43 3.828 .491 .620 Tincay3 16.57 3.722 .343 .685 Tincay4 16.57 3.367 .560 .581 Tincay5 16.58 3.333 .516 .602
Thành phần hữu hình gồm 6 biến quan sát là huuhinh1,huuhinh2 , huuhinh3, huuhinh4, huuhinh5, huuhinh6. Trong đó, chỉ có biến quan sát huuhinh1 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 (0.277<0.3) nên bị loại và khi loại biến này ta thấy hệ số Alpha đã tăng lên là 0.712 , năm biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach Alpha 0.708 ( lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần hữu hình đạt yêu cầu. Năm biến được chấp nhận sẽ tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần đáp ứng gồm ba biến quan sát là: dapung1, dapung2, dapung3. Trong 3 biến chỉ có 2 biến dapung1, dapung3 là có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận, còn biến dapung2 bị loại do có hệ số tương quan biến tổng bằng 0.295 nhỏ hơn 0.3. Ngoài ra, hệ số Cronbach alpha của thành phần đáp ứng có giá trị khá thấp bằng 0.528 (nhỏ hơn 0.6), cho thấy đây là một thang đo lường chưa đạt yêu cầu. Tuy nhiên, thang đo này vẫn có thể được sử dụng. Các biến dapung1, dapung2 được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần cảm thông gồm 3 biến quan sát: cthong1, cthong2, cthong3. Cả ba biến này đề có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach alpha là 0.619 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần cảm thông đạt yêu cầu. Các biến này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần năng lực phục vụ gồm 3 biến quan sát: nangluc1, nangluc2, nangluc3. Cả ba biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach alpha là 0.568 ( nhỏ hơn 0.6) cho thấy thang đo thành phần năng lực phục vụ là một thang đo yếu. Tuy nhiên, vẫn có thể sử dụng thang đo này. Vì vậy, các biến này được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Thành phần tin cậy gồm 5 biến quan sát ( tincay1, tincay2, tincay3, tincay4, tincay5). Cả 5 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach alpha là 0.687 (lớn hơn 0.6) nên thang đo tin cậy đạt yêu cầu. Các biến này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhìn chung, hệ số Cronbach alpha của các thành phần chất lượng dịch vụ theo mô hình SERVQUAL đều nhỏ hơn 0.8, đặc biệt thành phần đáp ứng và
năng lực phục vụ có hệ số Cronbach alpha nhỏ hơn 0.6 cho thấy đây là một thang đo lường chưa tốt lắm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.2.2.2 Kết quả phân tích thang đo sự thõa mãn
Thang đo sự thõa mãn gồm 4 biến (tman1, tman2, tman3, tman4). Cả bốn biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, có hệ số Cronbach alpha khá cao 0.861 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần thõa mãn đạt yêu cầu và là thang đo lường tốt( lớn hơn 0.8). Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 3.3: Hệ số Cronbach Alpha của thành phần thang đo sự thõa mãn của khách hàng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai Thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến này
Thanh phần sự thõa mãn: Alpha =0.861
Tman1 12.42 2.277 .651 .845
Tman2 12.53 2.052 .764 .798
Tman3 12.62 2.195 .689 .830
Tman4 12.49 2.220 .726 .815
3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Thang đo chất lượng dịch vụ khách sạn theo mô hình SERVQUAL gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 20 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach alpha, trong 20 biến quan sát chỉ có 18 biến đảm bảo độ tin cậy, hai biến huuhinh1,dapung2 đã bị loại. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Sau khi thực hiện factor lần 1 cho thấy:
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.851> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 18 biến quan sát và với phương sai trích là 56.406 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Tuy nhiên, dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) thuộc phụ lục 4.
Biến huuhinh2 có hai hệ số tải nhân tố là 0.634 (nhóm 2) và 0.457 (nhóm 3), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) nhưng không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố trên (chênh lệch giữa 2 hệ số tải nhân tố là nhỏ hơn 0.3) nên có khả năng biến huuhinh2 tạo nên việc rút trích nhân tố giả. Do đó, biến huuhinh2 bị loại.
Biến huuhinh5 có hai hệ số tải nhân tố là 0.588 (nhóm 1) và 0.455 (nhóm 2), mặc dù hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) nhưng không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố trên (chênh lệch giữa hai hệ số tải nhân tố là nhỏ hơn 0.3) nên có khả năng biến huuhinh5 tao nên việc rút trích nhân tố giả. Vì vậy mà biến huuhinh5 bị loại.
Biến cthong2 bị loại do có hai hệ số tải nhân tố là 0.539 (nhóm 1) và 0.514 (nhóm 2), mặc dù ở cả hai nhóm đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nhưng giữa hai hệ số tải nhân tố này không có sự chênh lệch nhiều nhỏ hơn 0.3.
Biến nangluc2 bị loại do có hai hệ số tải nhân tố là 0.406 (nhóm 2) và 0.571 (nhóm 4), tuy có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 4) nhưng không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 4 ( nhỏ hơn 0.3) nên có khả năng biến nangluc2 tạo nên việc rút trích nhân tố giả.
Biến tincay1 bị loại do có hệ số tải nhân tố là 0.426 nhỏ hơn 0.5.
Biến tincay2 bị loại do có hệ số tải nhân tố là 0.413 nhỏ hơn 0.5.
Sau khi loại 7 biến này,ta thực hiện factor lần 2 cho thấy:
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.779 lớn hơn 0.5 và với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 3 nhân tố từ 11 biến quan sát với phương sai trích là 57.913% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Tuy nhiên dựa vào phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (phụ lục 4).
Biến tincay3 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi loại một biến không đạt yêu cầu, ta thực hiện factor lần 3:
Sau khi loại các biến không đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang đo chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Yasaka – Sài Gòn – Nha Trang theo mô hình SERVQUAL được đo lường bằng 10 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 3 cho thấy tổng phương sai rút trích dựa trên 3 nhân tố có Eigenvalues lớn hơn 1 là bằng 62,035%, cho thấy phương sai rút trích đạt chuẩn (lớn hơn 50%)
Bảng 3.4 : Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo chất
lượng dịch vụ lưu trú khách sạn theo mô hình SERVQUAL lần 3.
Bảng 3.4.1: Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulative % 1 3.738 37.378 37.378 2.724 27.243 27.243 2 1.300 12.996 50.374 1.767 17.669 44.913 3 1.166 11.661 62.035 1.712 17.123 62.035 4 .741 7.414 69.449 5 .679 6.794 76.243 6 .587 5.866 82.110 7 .531 5.309 87.419 8 .511 5.115 92.534 9 .462 4.618 97.151 10 .285 2.849 100.000
Bảng 3.4.2: Rotated Component Matrix
Yếu tố Biến quan sát
1 2 3
luon cam thay than thien khi tiep xuc vơi nhan vien .826 luon lang nghe va giai đap tan tinh nhưng thac mac .731 nhan vien khach san phuc vu nhanh nhen va tan tinh .616 nhan vien khach san luon biet cach lam khach vui .598
nhan vien khach san co thai do ton trong .590
nhan vien luon co mat kip thoi .566
dich vu dat doi phong de dang .870
dich vu dat buong qua tong dai de dang .867
cach trang tri khach san bat mat .819
nhan vien trong khach san an mac gon gang .814
Bảng 3.4.2 cho thấy, thang đo thành phần đáp và thành phần cảm thông và thành phần năng lực phục vụ gộp chung lại thành một yếu tố do ba thành phần này không đạt được giá trị phân biệt. Như vậy, 5 thành phần chất lượng dịch vụ theo mô hình SERVQUAL trở thành 3 thành phần khi đánh giá chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn như sau: đáp ứng & cảm thông & năng lực phục vụ, tin cậy,hữu hình. Với tổng phương sai rút trích được 62.035% cho biết 3 nhân tố này giải thích được 62.035% sự biến thiên của dữ liệu.
3.2.3.2 Thang đo sự thõa mãn
Thang đo sự thõa mãn gồm 4 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Gronbach alpha. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.819 (> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 3.4.3 : Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo sự thõa mãn của khách hàng. Component Matrix Yếu tố Biến quan sát 1
quy khach hai long voi dich vu cua khach san .799 su dung dich vu cua khach san la dung dan .878 san sang gioi thieu nguoi than su dung dich vu cua khach san .828 san sang su dung dich vu cua khach san khi co nhu cau .853
Với phương pháp rút trích nhân tố principal components và phép quay varimax đã trích được một nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao.
3.2.3.3 Mô hình hiệu chỉnh lần 1
Theo phân tích EFA ở các phần trên, ba thành phần đáp ứng, cảm thông và năng lực phục vụ của mô hình SERVQUAL gộp lại thành một thành phần do chúng không đạt được giá trị phân biệt. Do vậy, mô hình được hiệu chỉnh lại cho phù hợp với chất lượng dịch vụ lưu trú và để thực hiện kiểm nghiệm tiếp theo.
Mốt số giả thuyết khi tiến hành nghiên cứu mô hình hiệu chỉnh:
Giả thuyết 1: Thành phần tin cậy được khách hàng đánh giá càng cao thì
sự thõa mãn của khách hàng càng nhiều và ngược lại. Hay nói cách khác thành phần tin cậy và sự thõa mãn của khách hàng có quan hệ cùng chiều.
Giả thuyết 2: Thành phần đáp ứng, năng lực phục vụ và cảm thông được
khách hàng đánh giá càng cao thì sự thõa mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần đáp ứng, năng lực phục vụ và cảm thông có quan hệ cùng chiều với sự thõa mãn của khách hàng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả thuyết 1
Giả thuyết 2
Giả thuyết 3
Hình 3.6 : Mô hình mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ lưu trú ở khách sạn với sự thõa mãn của khách hàng – hiệu chỉnh lần 1.
Giả thuyết 3: Thành phần hữu hình được khách hàng đánh giá càng cao thì sự thõa mãn của khách hàng càng cao và ngược lại. Hay nói cách khác, thành phần phương tiện hữu hình có quan hệ cùng chiều với sự thõa mãn của khách hàng.
3.2.4 Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội 3.2.4.1 Xem xét ma trận tương quan giữa các biến 3.2.4.1 Xem xét ma trận tương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội cần phải xem xét mối tương quan giữa tất cả các biến trong mô hình. Vì vậy, ta cần tính ma trận hệ số tương quan giữa các biến, ma trận này sẽ cho ta thấy mối tương quan giữa