6. Kết cấu của đề tài
2.6 Phương pháp nghiên cứu:
2.6.4.2 Cách thức thu thập và xử lý các dữ liệu nghiên cứu:
Thực tế, tác giả đã tiến hành gửi 200 bảng câu hỏi khảo sát đến khách hàng để đánh giá. Khảo sát được tiến hành trong khoảng thời gian từ tháng 5/2017 – 6/2017. Sau đó, tác giả thu về được 150 bảng câu hỏi và tiến hành phân tích và xử lý số liệu trên 150 bảng câu hỏi trả lời hợp lệ.
Nhằm đảm bảo tính bảo mật của người trả lời, tác giả cam kết thông tin khảo sát và thông tin người trả lời được bảo mật và chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Sau khi thu thập bảng câu hỏi, tác giả tiến hành phân tích theo các bước sau:
- Bước 1: Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), trước tiên chúng ta cần đánh giá độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy thường dung nhất quán nội tại, nói lên mối quan hệ các biến quan sát trong cùng một thang đo. Độ tin cậy thường sử dụng nhất đó là hệ số
α của Cronbach’s Alpha. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rẳng khi Cronbach's Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); nếu ngược lại thì biến được xem là biến rác và sẽ bị loại khỏi mơ hình.
- Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích nhân tố tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt 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 chúng phải được giảm bớt xuống một lượng mà chúng ta có thể phân tích. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Theo Gerbing và Aderson (1998) trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mia Trang (2007) các biến quan sát có trọng lượng < 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ và kiểm tra tổng phương sai trích được (>=50%). Các biến quan sát cịn lại (thang đo hoàn chỉnh) sẽ được đưa vào phân tích hồi quy.
Các tham số thống kê đuợc sử dụng trong phân tích nhân tố là:
+ Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
+ Eigenvalue: Là đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. + Factor loading ( hệ số tải nhân tố ): Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5 để đảm bảo sự tương quan đơn giữa biến và các nhân tố.
+ Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
+ Factor scores: Là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng biến quan sát trên các nhân tố được rút ra.
+ Kaiser - Meyer - Olkin (KMO): Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, trị số KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 và hệ số Sig. của kiểm định Bartlett < 0,5 để xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố. Nếu như trị
số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng phù hợp với các dữ liệu.
+ Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích nhân tố “Principal Components”. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Bước 3: Phân tích hồi quy bội.
Mơ hình hồi quy bội (Multiple Linear Regression) biểu diễn mối quan hệ của hai hay nhiều biến độc lập định lượng với một biến phụ thuộc định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Các biến độc lập định lượng trong luận văn này là cơ sở vật chất, giá cả, đội ngũ nhân viên, sản phẩm/ dịch vụ và quảng cáo. Biến phụ thuộc định lượng chính là chiến lược Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B tại khách sạn Continental Saigon so với các khách sạn cùng đẳng cấp khác.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), để ước lượng các trọng số hồi quy βk (k=1, 2, 3, 4, 5) trong mơ hình hồi quy bội ta dùng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Squares - OLS). Một thước đo sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường sử dụng là hệ số xác định R2
. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp. Hệ số xác định R2 này đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy Nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải quy trình càng có nhiều biến phụ thuộc sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình. Trong tình huống này R2 hiệu chỉnh để đánh giá phù hợp của mô hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình.
Sử dụng mơ hình hồi quy đa biến để đánh giá ảnh hưởng của từng nhân tố đến năng lực cạnh tranh của bộ phận Banquet với các điều kiện: Độ phù hợp của mơ hình (Sig. của kiểm định Anova nhỏ hơn hoặc bằng 0,05). Hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến không đáng kể (1,5 < DW < 2,5; hệ số VIF < 10) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).