Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) nhỏ hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được đưa vào sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett
≤ 0.05.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue>1.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Phương pháp trích hệ số yếu tố Principal components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất.
4.3.2.1 Thang đo các thành phần Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng khách hàng:
Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo các thành phần Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng khách hàng cho thấy từ 27 biến quan sát của sáu thành phần bao gồm phương tiện hữu hình (PTHH), lịch trình chuyến bay (LT), tin cậy (TC), tiếp viên hàng không (TV), nhân viên mặt đất (NV), và sự hài lòng khách hàng (HL) sau khi tiến hành phân tích được rút lại còn 26 biến quan sát với sáu nhân tố. Với hệ số KMO = 0.874 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 3338.041 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Điểm dừng trích của sáu nhân tố tại Eigenvalue= 1.114 với phương sai trích đạt 63.24 thể hiện sáu nhân tố giải thích được gần 63.24% biến thiên của dữ liệu. Hơn nữa các trọng số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (xem chi tiết Bảng 4.3), do đó các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho bước phân tích tiếp theo.
Trong quá trình phân tích, biến có trọng số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 và bị loại khỏi các thang đo là Hãng X có lịch trình chuyến bay thuận tiện (LT1 = 0.478).
(xem kết quả phân tích chi tiết tại Phụ lục 4).
Bảng 4.3: Kết quả EFA của thang đo các thành phần Chất lượng dịch vụ và Sự hài lòng khách hàng
STT Tên biến Nhân tố
PTHH LT TC TV NV HL
1 PTHH1 0.747
2 PTHH2 0.826
3 PTHH3 0.672
4 LT2 0.875
5 LT3 0.842
6 LT4 0.616
7 TC1 0.587
8 TC2 0.715
9 TC3 0.750
10 TV1 0.550
11 TV2 0.670
12 TV3 0.784
13 TV4 0.744
14 TV5 0.642
15 TV6 0.721
16 TV7 0.663
17 NV1 0.514
18 NV2 0.742
19 NV3 0.822
20 NV4 0.772
21 NV5 0.759
22 NV6 0.752
23 NV7 0.628
24 HL1 0.790
25 HL2 0.681
26 HL3 0.593
Eigenvalue 8.228 2.182 1.949 1.508 1.407 1.114 Phương sai trích 16.625 31.911 40.390 48.361 56.027 63.235 Cronbach alpha 0.721 0.781 0.613 0.859 0.891 0.750
- Nhân tố Phương tiên hữu hình (ký hiệu: PTHH) Bao gồm 3 biến quan sát như sau:
PTHH1 Hãng X có các máy bay thế hệ mới.
PTHH2 Hệ thống máy lạnh của máy bay dễ chịu.
PTHH3 Ghế ngồi trên máy bay rộng rải.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, thang đo Phương tiện hữu hình không thay đổi, do đó hệ số Cronbach alpha của thang đo PTHH vẫn là 0.721.
- Nhân tố Lịch trình chuyến bay (ký hiệu LT) Bao gồm 3 biến quan sát như sau:
LT2 Máy bay xuất phát đúng giờ theo lịch bay.
LT3 Máy bay đến nơi đúng giờ theo lịch bay.
LT4 Tôi chưa bao giờ gặp chuyến bay bị hủy của hãng X
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, biến LT1 bị loại khỏi thang đo Lịch trình chuyến bay, do đó việc kiểm định lại độ tin cậy của thang đo được tiến hành. Kết quả cho thấy hệ số Cronbach alpha của thang đo LT là 0.781 và hệ số tương quan biến tổng đều đạt chuẩn. (Xem Bảng 4.4)
- Nhân tố Tin cậy (ký hiệu TC) Bao gồm 3 biến quan sát như sau:
TC1 Máy bay xuất phát đúng giờ theo lịch bay.
TC2 Máy bay đến nơi đúng giờ theo lịch bay.
TC3 Tôi chưa bao giờ gặp chuyến bay bị hủy của hãng X
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, thang đo Tin cậy không thay đổi, do đó hệ số Cronbach alpha của thang đo TC vẫn là 0.613.
- Nhân tố Tiếp viên hàng không (ký hiệu: TV) Bao gồm 7 biến quan sát như sau:
TV1 Tiếp viên hàng không có đồng phục đẹp.
TV2 Dễ dàng liên hệ với tiếp viên hàng không khi cần.
TV3 Tiếp viên hàng không nhiệt tình thực hiện yêu cầu của tôi.
TV4 Tiếp viên hàng không sẵn lòng giúp đỡ hành khách.
TV5 Tiếp viên hàng không luôn luôn đáp ứng yêu cầu của tôi.
TV6 Tiếp viên hàng không thân thiện với hành khách.
TV7 Tiếp viên hàng không có kiến thức trong việc trả lời những câu hỏi của tôi.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, thang đo Tiếp viên hàng không không thay đổi, do đó hệ số Cronbach alpha của thang đo TV vẫn là 0.859.
- Nhân tố Nhân viên mặt đất (ký hiệu: NV) Bao gồm 7 biến quan sát như sau:
NV1 Nhân viên mặt đất có đồng phục đẹp.
NV2 Dễ dàng liên hệ với nhân viên mặt đất khi cần.
NV3 Nhân viên mặt đất nhiệt tình thực hiện yêu cầu của tôi.
NV4 Nhân viên mặt đất sẵn lòng giúp đỡ hành khách.
NV5 Nhân viên mặt đất luôn luôn đáp ứng yêu cầu của tôi.
NV6 Nhân viên mặt đất thân thiện với hành khách.
NV7 Nhân viên mặt đất có kiến thức trong việc trả lời những câu hỏi của tôi.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, thang đo Nhân viên mặt đất không thay đổi, do đó hệ số Cronbach alpha của thang đo TV vẫn là 0.891.
- Nhân tố Sự hài lòng khách hàng (ký hiệu HL) Bao gồm 3 biến quan sát như sau:
HL1 Giá vé máy bay hợp lý.
HL2 Tôi hài lòng với sự phục vụ, chăm sóc của hãng.
HL3 Tôi hài lòng với hãng hàng không giá rẻ này so với các hãng hàng không giá rẻ khác.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, thang đo Sự hài lòng khách hàng không thay đổi, do đó hệ số Cronbach alpha của thang đo HL vẫn là 0.750.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lại độ tin cậy của thang đo Lịch trình chuyến bay
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến
Tương quan
biến tổng
Cronbach's alpha nếu loại
biến
Lịch trình chuyến bay (LT) Cronbach alpha = 0.781
LT2 5.60 3.802 0.754 0.554
LT3 5.43 4.015 0.699 0.617
LT4 5.29 4.548 0.436 0.905
4.3.2.2 Thang đo Truyền miệng, tiếp tục sử dụng dịch vụ, và phản hồi
Kết quả phân tích nhân tố cho các thang đo Truyền miệng, thang đo Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, và thang đo Phản hồi cho thấy từ 10 biến quan sát của ba nhóm nhân tố ban đầu sau khi tiến hành phân tích được rút gọn lại còn 09 biến quan sát với hai nhân tố. Với hệ số KMO = 0.812 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1566.526 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Điểm dừng trích của hai nhân tố tại Eigenvalue= 2.344 với phương sai trích đạt 70.67 thể hiện nhân tố giải thích được gần 70.67% biến thiên của dữ liệu. Hơn nữa các trọng số đều lớn hơn 0.5 (xem Bảng 4.5), do đó các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho bước phân tích tiếp theo.
Trong quá trình phân tích, biến quan sát “IU3 - Tôi sẽ bay với bất kỳ một hãng hàng không giá rẻ trong những lần bay khác” (IU3=0.405) có trọng số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 và bị loại khỏi các thang đo. (xem kết quả chi tiết tại Phụ lục 4).
Nhân tố được tạo thành từ 04 biến quan sát của thang đo truyền miệng và 02 biến quan sát của thang đo Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ được đặt tên lại là Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (ký hiệu là WI).
Bảng 4.5: Kết quả EFA của các thang đo truyền miệng, ý định tiếp tục sử dụng, và phản hồi
STT Tên biến Nhân tố
WI FB
1 WOM1 0.875
2 WOM2 0.869
3 WOM3 0.720
4 WOM4 0.510
5 IU1 0.845
6 IU2 0.830
7 FB1 0.934
8 FB2 0.914
9 FB3 0.900
Eigenvalue 4.016 2.344
Phương sai trích 41.771 70.666
Cronbach alpha 0.873 0.909
- Nhân tố Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (ký hiệu là WI) Bao gồm 06 biến quan sát:
WOM1 Tôi sẽ giới thiệu gia đình và người thân bay với hãng hàng không giá rẻ X.
WOM2 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè của tôi bay với hãng hàng không giá rẻ X.
WOM3 Tôi hầu như nói những điều tốt đẹp về hãng hàng không giá rẻ X cho những người khác.
WOM4 Tôi đã thông tin cho các khách hàng khác những phàn nàn của tôi về các dịch vụ mà hãng hàng không giá rẻ X cung cấp.
IU1 Tôi có ý định sẽ tiếp tục bay với hãng hàng không giá rẻ X cho những lần bay khác.
IU2 Tôi sẽ chọn lại hãng hàng không giá rẻ X để bay cho những lần bay khác.
Nhân tố này được kiểm định lại độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach alpha.
Kết quả kiểm định cho thấy, hệ số Cronbach alpha của nhân tố WI = 0.873, các hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn mức giới hạn (0.3). Do đó độ tin cậy của thang đo được chấp nhận. (Xem chi tiết Bảng 4.6)
- Nhân tố Phản hồi (ký hiệu là FB) Bao gồm 03 biến quan sát:
FB1 Khi gặp vấn đề xảy ra liên quan đến hãng X. Tôi sẽ phản ánh với đại diện của hãng hàng không này.
FB2 Tôi sẽ yêu cầu được nói chuyện với nhà quản lý khi có tình huống xảy ra liên quan đến hãng này.
FB3 Khi gặp vấn đề xảy ra liên quan đến hãng X. Tôi sẽ yêu cầu được hỗ trợ tài chính từ hãng này.
Nhân tố này vẫn giữ nguyên các biến quan sát nên hệ số Cronbach alpha không thay đổi (FB=0.909). Do đó độ tin cậy của thang đo được chấp nhận.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lại độ tin cậy của thang đo Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến Truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ (WI) Cronbach Alpha = 0.903
WOM1 17.32 9.595 0.813 0.826
WOM2 17.34 9.729 0.799 0.829
WOM3 17.57 10.380 0.626 0.859
WOM4 17.46 11.417 0.379 0.902
IU1 17.28 9.971 0.751 0.838
IU2 17.29 10.063 0.722 0.843
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐIỀU CHỈNH
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh ĐIỀU CHỈNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU:
Ký hiệu
Giả thuyết
H1 Chất lượng dịch vụ ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng
H1a Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H1b Lịch trình bay có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H1c Sự tin cậy có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng H1d Những dịch vụ được cung cấp bởi nhân viên mặt đất có ảnh hưởng cùng
chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H1e Những dịch vụ được cung cấp bởi tiếp viên hàng không có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
H2 Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều với hành vi truyền miệng và sử dụng lại dịch vụ của khách hàng.
H3 Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng ngược chiều với hành vi phản hồi tiêu cực của khách hàng.
Lịch trình bay (LT)
Sự hài lòng (HL)
Truyền miệng
& sử dụng lại dịch vụ (WI)
H2 H1a
Phương tiện hữu hình
(PTHH)
Tin cậy (TC)
Nhân viên mặt đất (NV)
H1b
H1c
H1d
Phản hồi (FB)
H3
Tiếp viên hàng không (TV)
H1e
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có tám nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi qui. Kết quả của phân tích hồi qui sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H3.
Các mô hình hồi qui trong nghiên cứu:
o Mô hình hồi qui 1: Sự hài lòng = o + 1 x Phương tiện hữu hình + 2 x Lịch trình chuyến bay + 3 x Tin cậy + x Tiếp viên hàng không + x Nhân viên mặt đất +
o Mô hình hồi qui 2: Truyền miệng & sử dụng lại dịch vụ = o + 1 x Sự hài lòng khách hàng +
o Mô hình hồi qui 3: Phản hồi= o + 1 x Sự hài lòng khách hàng+ (Trong đó: o : hằng số hồi qui, i: trọng số hồi qui, : sai số)