Dữ liệu đươc phân tích dựa trên phương pháp phân tích thống kê để trả lời cho các giả thuyết của nghiên cứu. Sử dụng các công cụ thống kê như phân tích độ tinh cậy ( Reliability analysis), thống kê mô tả ( Description Statistic), phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định mô hình, các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi qui tuyến tính.
3.4.3.1 Phân tích độ tin cậy (Reliability analysis)
Hệ số kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Kiểm định độ tin cậy của các biến trong thang đo chất lượng dịch vụ hàng không, sự hài lòng, hành vi truyền miệng, ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, ý định chuyển đổi dịch vụ, và phản hồi của khách hàng dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đo lường.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biết mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn 0.3.
Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70–0.80]. Nếu Cronbach alpha > hoặc = 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy. (Nunnally& Burnstein, 1994 dẫn từ Thọ & Trang, 2007)
3.4.3.2 Thống kê mô tả (Description statictis)
Thống kê mô tả thực tế sử dụng để báo cáo các đặc tính của dữ liệu như ý nghĩa, tần suất, độ lệch chuẩn, tỉ lệ và phạm vi. Trong nghiên cứu này, các số liệu thống kê mô tả được sử dụng để mô tả dữ liệu mẫu về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và mục đích chuyến đi bằng cách kiểm tra tuần suất và tỉ lệ phần trăm của mỗi biến.
3.4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ hàng không, sự hài lòng, hành vi truyền miệng, ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, ý định chuyển đổi dịch vụ, và phản hồi. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không phân biệt biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. Phương pháp EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố ý nghĩa hơn (Hair và cộng sự, 2007). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu như sau:
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0.5 thì phân tích nhân tố khám phá EFA là thích hợp (Garson, 2002), ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì áp dụng phương pháp phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu đang có.
Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2002).
Phương sai trích (variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.(Hair & cộng sự, 1998).
Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Phương pháp trích hệ số yếu tố Principal components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Trọng & Ngọc, 2008).
3.4.3.4 Phương pháp phân tích hồi qui
Phương pháp phân tích hồi qui được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất.
Các giả thuyết nghiên cứu bao gồm:
H1: Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng khách hàng.
o H1a: Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
o H1b: Lịch trình bay có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
o H1c: Sự tin cậy có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
o H1d: Những dịch vụ được cung cấp bởi nhân viên mặt đất có ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng.
o 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 đến hành vi truyền miệng tích cực của khách hàng.
H3: Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ của khách hàng.
H4: Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến ý định chuyển đổi dịch vụ của khách hàng.
H5: Sự hài lòng khách hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến hành vi phản hồi tiêu cực của khách hàng.
Hình 3.3: Mô hình nghiên cứu chính thức chi tiết
V2 V3
V4 V5 V6 V7
V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14
V15 V16 V17
H4
Lịch trình chuyến bay (LT)
Sự hài lòng khách hàng
(HL)
Ý định tiếp tục sử dụng
(IU)
Phản hồi (FB)
H1a
Tiếp viên hàng không (TV)
Nhân viên mặt đất (NV)
H1b
H1e
H1d
H2
V27 V26
V25
V32 V33
V37 V38 V34
V39 Ý định chuyển
đổi (SI)
V35 V36
H3
H1c
Truyền miệng (WOM) V1
V18 V19 V20 V21
Phương tiện hữu hình (PTHH)
Sự tin cậy (TC)
V22 V23 V24
H5
V28 V29 V30 V31
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Giới thiệu
Mục đích của chương 4 là trình bày kết quả kiểm định các thang đo và mô hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết đưa ra trong mô hình đã được trình bày trong chương 3. Nội dung của chương 4 bao gồm bốn phần chính, cụ thể bao gồm những nội dung chính sau:
(1) Mô tả và phân tích dữ liệu mẫu thu được.
(2) Đánh giá thang đo thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
(3) Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu thông qua phương pháp hồi qui tuyến tính.
(4) Tóm tắt kết quả kiểm định.
Mô tả mẫu
Mẫu của nghiên cứu bao gồm các hành khách đã từng sử dụng dịch vụ hàng không giá rẻ tại Việt Nam trong vòng 6 tháng trở lại đây (khoảng từ tháng 3 đến tháng 9, 2015) cụ thể là hai hãng Jetstar Pacific và Vietjet Air.
Tổng cộng có 300 bảng câu hỏi khảo sát được in ra và phát chủ yếu cho các hành khách đang chờ tại khu vực cảng hàng không nội địa nhà ga Sân bay quốc tế Đà nẵng, cảng hàng không nội địa sân bay quốc tế Tân Sơn Nhất, và các khách hàng tại tỉnh Bình Dương, Việt Nam. Số lượng bảng khảo sát thu về đạt giá trị để tiến hành phân tích thống kê là 270 mẫu quan sát. (Bảng thống kê mẫu được trình bày chi tiết trong Bảng 4.1).
Dữ liệu sau khi thu thập được tác giả thiết kế, mã hóa và nhập liệu thông qua phần mềm thống kê SPSS, sau đó tiến hành làm sạch chúng. Trong quá trình thực hiện thu thập dữ liệu thường có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đưa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Từ đó, việc phân tích số liệu sẽ giúp đưa ra những thông tin chính xác và có độ tin cậy cao.
Bảng 4.1: Thông kê mẫu khảo sát chi tiết
Đặc điểm nhân khẩu học Tần số Tỷ lệ % % Tích lũy Giới tính
Nam 93 34.4% 37.1%
Nữ 158 58.5% 62.9%
Tổng cộng 251 93% 100%
Lỗi 19 7%
Tổng cộng 270 100%
Tuổi
Dưới 18 2 0.7% 0.7%
Từ 18 đến 25 60 22.2% 22.5%
Từ 26 đến 40 159 58.9% 59.6%
Từ 41 đến 60 41 15.2% 15.4%
Trên 60 5 1.9% 1.9%
Tổng cộng 267 98.9% 100%
Lỗi 3 1.1%
Tổng cộng 270 100%
Nghề nghiệp
Sinh viên 13 4.8% 4.9%
Về hưu 9 3.3% 3.4%
Tự doanh 41 15.2% 15.4%
Đi làm 191 70.7% 71.5%
Khác 13 4.8% 4.9%
Tổng cộng 267 98.9% 100%
Lỗi 3 1.1%
Tổng cộng 270 100%
Mục đích chuyến đi
Công tác 64 19.3%
Thăm gia đình 66 19.9%
Du lịch 196 59.2%
Khác 5 1.5%
Tổng cộng 331 100.0%
Hãng máy bay
Jetstar Pacific 93 34.4 VietJet Air 177 65.6 Tổng cộng 270 100%
Kiểm định thang đo
Như đã trình bày trong Chương 3, có mười thang đo cho mười khái niệm nghiên cứu, đó là (1) Phương tiện hữu hình (PTHH), (2) Lịch trình chuyến bay (LT), (3) Sự tin cậy, (4) Tiếp viên hàng không (TV), (5) Nhân viên mặt đất (NV), (6) Sự hài lòng (HL), (7) Truyền miệng (WOM), (8) Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ (IU), (9) Ý định chuyển đổi dịch vụ (SI), và (10) Phản hồi (FB). Các thang đo được kiểm định thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha và đánh giá giá trị nhờ kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA.