1.6.1 Sơ lược về phần mềm SPSS
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Ngọc Mộng (2008) đã khái quát về lịch sử hình thành cũng như một số chức năng chính của phần mềm SPSS như sau.
1.6.1.1 Lịch sử phát triển phần mềm
SPSS là tên viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences, là một phần mềm máy tính phục vụ cơng tác phân tích thống kê.
Năm 1968, tại Đại học Stanford, nhà nghiên cứu xã hội học Norman H. Nie và hai nghiên cứu sinh tiến sĩ C. Hadlai (Tex) Hull, Dale H. Ben thực hiện dự án phát triển một hệ thống phần mềm dựa trên ý tưởng của việc sử dụng dữ liệu thô từ số liệu thống kê chuyển thành thông tin cần thiết cho việc ra quyết định dành cho nhà quản lý. Hệ thống phần mềm được lấy tên từ viết tắt của "Statistical Package for the Social Sciences" gọi là phần mềm SPSS.
Năm 1975, Công ty SPSS Inc được thành lập nhằm thương mại hoá phần mềm này. Các thế hệ đầu tiên của SPSS chỉ sử dụng cho các máy chủ do năng lực tính tốn của các máy tính cá nhân cịn hạn chế.
SPSS được giới thiệu như là các phần mềm thống kê đầu tiên cho máy tính, làm việc trên nền tảng MS-DOS (năm 1984), Microsoft Windows 3.1 (năm 1992). Phiên bản thế hệ 18 được giới thiệu vào tháng 8 năm 2008, có phiên bản cho các hệ điều hành Microsoft Windows, Mac, và Linux / UNIX.
Ngày 28 tháng 7 năm 2009, công ty PASW (Predictive Analytics SoftWare Statistics) sở hữu phần mềm này đã được IBM mua lại với giá 1,2 tỷ đô la. Đến tháng 1 năm 2010, thương hiệu của phần mềm được đổi thành "SPSS: An IBM Company", nêu rõ SPSS thuộc về IBM.
1.6.1.2 Chức năng của phần mềm
SPSS là phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến cho các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng. SPSS có giao diện thân thiện với người dùng, dễ sử dụng bởi sử dụng chủ yếu các thao tác click chuột dựa trên các các công cụ (Tool) mà rất ít dùng lệnh (Khác với R hay Stata). SPSS rất mạnh cho các phân tích như kiểm định phi tham số (Chi-square, Phi, Lamda...), thống kê mô tả, kiểm định sự tin
cậy của thang đo bằng Cronbach‘s Alpha, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính đơn và bội, kiểm định trung bình (T-test), kiểm định sự khác nhau giữa các biến phân loại (Định danh) bằng phân tích phương sai (ANOVA), vẽ bản đồ nhận thức (Dùng trong marketing) hay sử dụng biến giá (Hồi quy với biến phân loại), hồi quy nhị thức (Logistic)...
SPSS được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi cho các nghiên cứu trong các lĩnh vực như:
Tâm lý học, tội phạm học.
Điều tra xã hội học: Đánh giá chất lượng dịch vụ công, xác định các yếu tố
ảnh hưởng đến cảm nhận của người dân...
Nghiên cứu kinh doanh: Dự định mua sản phẩm, xu hướng chấp nhận một
sản phẩm, dịch vụ. Định vị thương hiệu trên các thuộc tính sản phẩm, dịch vụ.
Nghiên cứu trong y sinh: Các ảnh hưởng của thuốc tới một nhóm bệnh lý,
phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sâu hại trong nông nghiệp…
SPSS cùng với AMOS còn cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng các kỹ
thuật phân tích định lượng bậc cao như phân tích bằng phương tình cấu trúc (SEM) cho phép đo lường và kiểm định nhiều mơ hình lý thuyết.
Hiện nay, phần mềm SPSS đang được sử dụng rộng rãi trong thống kê phân tích số liệu. Đặc biệt trong các trường đại học, việc sử dụng SPSS làm công cụ nghiên cứu đang hết sức phổ biến.
1.6.2 Các tiêu chí dự kiến đánh giá bằng phần mềm SPSS
1.6.2.1 Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả (Descriptive statistics): là phương pháp tổng hợp và xử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin. Thể hiện qua biểu diễn dữ liệu: dùng bảng biểu, đồ thị và tổng hợp dữ liệu: tính các tham số mẫu như trung bình mẫu, phương sai mẫu, trung vị.
1.6.2.2 Phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu. Theo Nunnally (1978) và Peterson (1994), thang đo được đánh giá chấp nhận và tốt đòi hỏi đồng thời 2 điều kiện:
+ Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0.6. Theo Peterson (1994) thì hệ số Cronbach’s Anpha phải từ 0.7 trở lên, thậm chí là từ 0.77 thì thang đo được xem là tin cậy và hiệu quả. Tuy nhiên, đối với “Trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là cho phép đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) > 0.3. Với 2 điều kiện trên thang đo được đánh giá chấp nhận là tốt. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha < 0.6 thì lựa chọn loại biến quan sát để đạt tiêu chuẩn.
1.6.2.3 Phương phân tích nhân tố pháp EFA
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu để xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu.
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay nhân tố Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Do đó, nghiên cứu này cũng sử dụng phương pháp trích Pricipal Components Analysis với phép ma trận xoay nhân tố Varimax trong phân tích nhân tố EFA.
Các tiêu chuẩn trong kiểm định EFA là: Thước đo hệ số tải nhân tố (Factor Loading): + Factor Loading ≥ 0.3: cỡ mẫu ít nhất là 350.
+ Factor Loading ≥ 0.55: cỡ mẫu khoảng 100 đến 350. + Factor Loading ≥ 0.75: cỡ mẫu khoảng 50 đến 100.
(Theo Hair & ctg (1998, 111), Multivariate Data Analysis, Prentice – Hall International)
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp (Hair & ctg, 1998). Cụ thể là KMO >= 0.9 (rất tốt), KMO >= 0.8 (tốt), KMO >= 0.7 (chấp nhận), KMO >= 0.6 (tạm chấp nhận), KMO >= 0.5 (không tốt), KMO < 0.5 (khơng chấp nhận).
Kiểm định Bartlett (Barlett’s test) có ý nghĩa thống kê (sig. < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA ≥ 0.5.
Theo Gerbing và Anderson (1988) thì các thang đo của mơ hình chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt giá trị từ 50% trở lên. Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
1.6.2.4 Phương pháp phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy cho phép rút ra phương trình hồi quy cuối cùng bao gồm các nhân tố tác động mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ tại nhà hàng The LOG.
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và cho biết các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.
Hàm hồi quy tổng thể:
Yi = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3+ β4*X4 +…. + βn*Xn
Phương pháp phân tích được lựa chọn là phương pháp Enter.
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình (mức độ giải thích) bằng hệ số R2 (hay R2 hiệu chỉnh) cho biết mức độ phù hợp của mơ hình.
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mơ hình tương quan hồi quy là: + Kiểm định F phải có giá trị Sig. < 0.05
+ Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị là Tolerance > 0.0001
+ Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3), nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
TÓM TẮT CHƯƠNG 1
Trong chương này tác giả đã khái quát các vấn đề cơ bản về dịch vụ, đặc tính dịch vụ, chất lượng cũng như chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực kinh doanh ăn uống. Bên cạnh đó, tác giả cịn trình bày về đặc điểm chất lượng dịch vụ và ý nghĩa Của việc nâng cao chất lượng dịch vụ trong kinh doanh ăn uống.
Ngoài ra, tác giả cũng đề cập về dịch vụ kinh doanh ăn uống và lịch sử hình thành của nó. Khái niệm nhà hàng và quy trình phục vụ một số loại hình tiệc trong một nhà hàng.
Với đề tài là nâng cao chất lượng dịch vụ tại nhà hàng The LOG – GEM Cen- ter (PQC), các lý thuyết về chất lượng dịch vụ và các mơ hình liên quan đến chất lượng dịch vụ được sử dụng. Trong đó, nhận thấy các biến trong mơ hình Servqual có sự hợp lý cao nên tác giả đã chọn làm mơ hình đề xuất. Các yếu tố được chọn bao gồm: độ tin cây, tính đáp ứng, năng lực phục vụ, tác phong, sự tín nhiệm, thấu hiểu khách hàng, phương tiện hữu hình. Tuy nhiên, từ mơ hình sẵn có tác giả đã khái quát lại để phù hợp với điều kiện thực tế gồm các yếu tố: chất lượng sản phẩm, đội ngũ nhân viên và khơng gian.
Mơ hình này sẽ được áp dụng vào việc phân tích chất lượng dịch vụ tại nhà hàng The LOG trong chương 2. Bên cạnh đó, tác giả cũng sơ lược về lịch sử phát triển phần mềm, chức năng cũng như các tiêu chí tác giả sẽ sử dụng để đánh giá trên phần mềm.
Chương 2 THỰC TRẠNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ TẠI NHÀ HÀNG THE LOG – GEM CENTER (PQC)