CHƢƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.5.2 Các giả thuyết nghiên cứu
H1: Thương hiệu tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H2: Cơ sở vật chất tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H3: Sản phẩm/dịch vụ tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H4: Đội ngũ nhân viên tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H5: Chất lượng phục vụ tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H6: Vệ sinh tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh.
2.6 Phƣơng pháp nghiên cứu
2.6.1 Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu khám phá trong đó dữ liệu thu thập ở dạng định tính (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Trước tiên nghiên cứu dựa vào các lý thuyết, các mơ hình nghiên cứu trước, tra cứu tài liệu về tình hình năng lực cạnh tranh của bộ phận Banquet – Khách sạn The Reverie Saigon, chọn ra các thang đo nháp cho các nhân tố. Tiếp theo, tiến hành khảo sát 200 khách hàng thường xuyên sử dụng các dịch vụ tiệc, hội nghị, hội thảo tại bộ phận Banquet của khách sạn The Reverie Saigon.
2.6.2 Nghiên cứu định lượng
Thương hiệu Cơ sở vật chất Sản phẩm/dịch vụ
Năng lực cạnh tranh
Đội ngũ nhân viên Chất lượng phục vụ
Vệ sinh
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng và số liệu thu thập được bằng cách gửi 200 bảng câu hỏi khảo sát để khách hàng đánh giá. Từ dữ liệu thu được, tác giả tiến hành phân tích thơng qua các bước như thống kê mô tả, phương pháp kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thơng qua phần mềm xử lý số liệu thống kê SPSS thế hệ hai mươi mốt. Sau khi kiểm định thang đo, các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích tương quan Pearson’s nhằm phân tích các mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến trước khi đưa vào phân tích hồi quy bội.
2.6.3 Thiết kế thang đo
Dựa vào cơ sở lý thuyết, các thang đo từ các nghiên cứu trước đã được các nhà nghiên cứu chứng minh có độ tin cậy và có ý nghĩa trong các nghiên cứu. Các biến quan sát trong bảng câu hỏi được sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, cụ thể như sau:
Hồn tồn khơng đồng ý
Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý Hồn tồn
đồng ý Các thang đo dùng để đo lường các yếu tố tác động đến năng lực cạnh tranh. Mơ hình nghiên cứu đề xuất do tác giả tự tổng hợp. Theo đó, năng lực cạnh tranh của bộ phận Banquet – Khách sạn The Reverie Saigon bao gồm 6 yếu tố cơ bản sau:
Bảng 2.10 Thang đo các yếu tố tác động đến năng lực cạnh tranh
Ký hiệu Câu hỏi các biến quan sát Mức độ đồng ý
Thƣơng hiệu
TH1 The Reverie Saigon được đánh giá là một trong những
khách sạn đẳng cấp bậc nhất thế giới.
TH2 Bộ phận Banquet – Khách sạn The Reverie Saigon được
đánh giá cao.
TH3 Bộ phận Banquet – Khách sạn The Reverie Saigon có
uy tín.
Cơ sở vật chất
CSVC1 Hệ thống âm thanh, ánh sáng tốt, chất lượng
CSVC2 Phòng lớn và đủ sức chứa khối lượng lớn khách tham dự
tiệc và khách hội nghị
CSVC3 Hệ thống điều hòa, máy chiếu tốt, đúng tiêu chuẩn
Sản phẩm/dịch vụ
SPDV1 Bộ phận Banquet cung cấp đầy đủ các dịch vụ tiệc, hội
nghị, hội thảo,.. cho khách hàng
SPDV2 Banquet cung cấp cho khách hàng nhiều cách set up đa dạng cho các buổi tiệc, hội nghị, hội thảo
SPDV3 Các món ăn phục vụ cho các buổi tiệc, hội nghị, hội
thảo phong phú
SPDV4 Đồ uống với nhiều chủng loại cho khách hàng lựa chọn
để phục vụ cho các buổi tiệc, hội nghị, hội thảo
Đội ngũ nhân viên
DNNV1 Nhân viên phục vụ thân thiện, vui vẻ
DNNV2 Nhân viên phục vụ chuyên nghiệp
DNNV3 Nhân viên phục vụ chu đáo, tận tụy và luôn sẵn sàng giúp đỡ khách bất cứ lúc nào khách cần
DNNV4 Nhân viên có thể hiểu và giao tiếp tiếng anh với khách nước ngoài
DNNV5 Nhân viên ăn mặc lịch sự, nhã nhặn, đúng đồng phục
Chất lƣợng phục vụ
CLPV1 Khách sạn thực hiện đúng cam kết với khách hàng về tổ
chức tiệc, hội nghị, hội thảo,…
CLPV2 Khách sạn luôn đáp ứng tối đa nhu cầu của khách hàng
CLPV3 Khách hàng được đón tiếp và phục vụ một cách chu đáo
CLPV4 Khách sạn luôn giải quyết tốt nhất những phàn nàn của
khách
Vệ sinh
VS1 Vệ sinh cá nhân của người phục vụ sạch sẽ, ngoại hình
tác phong, trang phục, đầu tóc chỉnh tề
VS2 Vệ sinh khu vực tổ chức tiệc, hội nghị, hội thảo sạch sẽ
VS3 Các món ăn, đồ uống được đảm bảo vệ sinh an toàn thực
phẩm
VS4 Các khu vực cơng cộng ln sạch sẽ, thơng thống
VS5 Nhà vệ sinh sạch sẽ được vệ sinh liên tục
Năng lực cạnh tranh
NLCT1 Bộ phận Banquet – Khách sạn The Reverie Saigon được
nhiều khách hàng biết đến.
NLCT2 Bộ phận Banquet của khách sạn The Reverie Saigon
đang cạnh tranh tốt với các đối thủ trong cùng ngành.
NLCT3 Bộ phận Banquet của khách sạn The Reverie Saigon có
khả năng cạnh tranh với doanh nghiệp nuớc ngoài.
2.6.4 Dữ liệu nghiên cứu
2.6.4.1 Mẫu nghiên cứu
Hiện nay, theo nhiều nhà nghiên cứu, kích thước mẫu càng lớn càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Hair và ctg (2006) trích bởi Nguyễn Đình Thọ (2012) cho rằng để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Ngồi ra, theo Tabachnick và Fidell (1991) trích bởi Nguyễn Đình Thọ (2012), để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích thước mẫu phải thỏa mãn cơng thức tính kích thước mẫu: n ≥ 50 + 8p. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu và p là số lượng biến độc lập trong mơ hình.
Cụ thể, trong mơ hình nghiên cứu tác giả đề xuất có 6 biến độc lập tương đương 24 biến quan sát có thể được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá. Ta tính được số mẫu tối thiểu cần thiết của nghiên cứu là 24 x 5 = 120. Nếu dựa theo công thức n ≥ 50 + 8p ta tính được n ≥ 50 + 8 x 6 = 98. Do EFA ln địi hỏi kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với dùng hồi quy nên ta chọn kích thước mẫu tối thiểu là 120. Như vậy, số liệu được thu thập đảm bảo thực hiện tốt mơ hình nghiên cứu.
Từ những phân tích trên, nhằm đạt được kích thước mẫu đề ra và đảm bảo cho kết quả nghiên cứu đại diện được cho tổng thể, 200 bảng câu hỏi khảo sát được gửi đi phỏng vấn trực tiếp. Sau đó dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 21.
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 không 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 thương hiệu, cơ sở vật chất, sản phẩm/dịch vụ, đội ngũ nhân viên, chất lượng phục vụ và vệ sinh. Biến phụ thuộc định lượng chính là năng lực cạnh tranh của Banquet – Khách sạn The Reverie 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 mơ 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).