Thiết kế nghiên cứu, ựo lường các khái niệm trong lý thuyết nghiên cứu:

Một phần của tài liệu đánh giá sự thỏa mãn của khách hàng về dịch vụ du lịch sinh thái biển đảo tại công ty cổ phần du lịch long phú (Trang 59 - 129)

3.1.1. Thiết kế nghiên cứu:

3.1.1.1. Các bước quy trình nghiên cứu:

Một nghiên cứu thường ựược tiến hành qua các bước:

Vì vậy một nghiên cứu thường ựược tiến hành theo hai bước: nghiên cứu thử nghiệm và nghiên cứu chắnh thức. Mục ựắch của nghiên cứu thử nghiệm là kiểm tra ựộ chắnh xác trong bảng câu hỏi và ựiều chỉnh bảng câu hỏi cho phù hợp với mục tiêu cần ựạt ựược. đối với ựề tài này tôi ựã làm một nghiên cứu thử nghiệm trước ựó trong bài thực tập giáo trình và ựã có sự ựiều chỉnh trong bảng câu hỏi cho phù hợp. Vì ựề tài này nhằm mục ựắch ựánh giá sự thỏa mãn của khách du lịch sau khi ựi du lịch tại khu du lịch sinh thái biển ựảo Long Phú nên bảng câu hỏi chủ yếu tập trung vào các câu hỏi ựịnh lượng ựánh giá sự thỏa mãn của khách du lịch.

3.1.1.2. Chọn mẫu:

Có nhiều phương pháp chọn mẫu như chọn mẫu ngẫu nhiên, chọn mẫu theo phương pháp xếp tầng, hay phương pháp phân theo cụm-nhóm. Ở ựây tôi sử dụng phương pháp chọn mẫu phân cụm, ựiều này có nghĩa là chọn mẫu ngẫu nhiên theo

đặt vấn ựề Nêu ra giả thuyết Thiết lập mô hình Thu thập số liệu Phân tắch số liệu Chạy mô hình hồi quy

tour theo nhóm khách hàng là khách du lịch nội ựịa và tham gia tour du lịch sinh thái biển ựảo tại khu du lịch Long Phú, chắnh vì vậy mà các mẫu trong dữ liệu thu thập ựược chứa nhiều ựối tượng khách hàng nội ựịa khác nhau có tham gia tour.

Kắch thước mẫu (n) là số lượng ựối tượng quan sát phải thu thập thông tin cần thiết cho nghiên cứu ựạt ựộ tin cậy nhất ựịnh. Hoelter (1983) cho rằng kắch thước mẫu tới hạn phải là 200, còn Bollen (1989) cho rằng kắch thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 tham số cần ước lượng. Vì lấy mẫu theo phương pháp thuận tiện nên không thể tắnh ựược chắnh xác kắch thước mẫu. Nghiên cứu này có 30 tham số nên sẽ chọn 150 mẫu là phù hợp.

3.1.2. đo lường các khái niệm trong lý thuyết nghiên cứu :

* Chất lượng dịch vụvà giá cả cảm nhận :

Trong lĩnh vực khinh doanh dịch vụ thì yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng rất lớn ựến sự thỏa mãn của khách hàng nên ựã có rất nhiều nghiên cứu về lĩnh vực chất lượng dịch vụ ựược thực hiện bởi các nhà nghiên cứu kinh tế trước ựây. Một trong những nghiên cứu ựược nhiều người chấp nhận là thang ựo lường chất lượng dịch vụ của Parasuraman_thang ựo SERVQUAL! Dựa trên thang ựo này và mô hình nghiên cứu ựề xuất trên tôi ựã xây dựng thang ựo cho chất lượng dịch vụ và giá cả cảm nhận gồm những tiêu chắ sau :

Yếu tố vật chất-phương tiện hữu hình: ựội xe, ựội tàu, trang thiết bị vật chất khác, sự ựa dạng của các tour, hành trình tour thuận tiện hợp lý, nhiều trò chơi hấp dẫn thu hút, món ăn ngon hợp khẩu vị, nhân viên ăn mặc tươm tất, sản phẩm lưu niệm phong phú ựặc trưng.

điều kiện tự nhiên: phong cảnh trên ựảo ựẹp, môi trường biển ựảo xanh sạch trong lành, ựiều kiện tự nhiên ựặc trưng.

Thái ựộ phục vụ: xe ựưa ựón ựúng giờ, tàu sẵn sàng phục vụ, tàu xe an toàn, ựược hướng dẫn cụ thể về lịch trình tour, yêu cầu ựược ựáp ứng nhanh, nhân viên luôn sẵn sàng giúp ựỡ, nhân viên gây niềm tin cho du khách, nhân viên niềm nở với khách, hướng dẫn viên nắm bắt tốt nhu cầu du khách, nhân viên quan tâm tới du khách.

Giá cảm nhận: giá tour, giá ăn uống, giá trò chơi, giá hàng lưu niệm.

* Sự thỏa mãn của khách hàng :

đề tài này ựo lường sự thỏa mãn của khách hàng thông qua câu hỏi về sự hài lòng chung của họ ựối với khu du lịch Long Phú. đây là một câu hỏi gồm 5 cấp ựộ :

1-Nhìn chung hoàn toàn không hài lòng khi ựi du lịch tại KDL Long Phú. 2-Nhìn chung không hài lòng khi ựi du lịch tại KDL Long Phú.

3-Nhìn chung cảm thấy tạm ựược khi ựi du lịch tại KDL Long Phú. 4-Nhìn chung cảm thấy hài lòng khi ựi du lịch tại KDL Long Phú.

5-Nhìn chung cảm thấy hoàn toàn hài lòng khi ựi du lịch tại KDL Long Phú.

3.2. Phương pháp nghiên cứu :

Dữ liệu ựược thu thập bằng bảng câu hỏi phỏng vấn khách hàng và sử dụng phần mềm SPSS 15.0 ựể nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Sau ựó ta tiến hành những phân tắch sau :

3.2.1. Phân tắch thống kê mô tả

3.2.1.1. định nghĩa thống kê trong kinh doanh và kinh tế

Một cách tổng quát, thống kê ựược ựịnh nghĩa như là một tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế và kinh doanh bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin ựược thu thập trong ựiều kiện không chắc chắn.

Bước ựầu tiên ựể mô tả và tìm hiểu về ựặc tắnh phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau ựó, sử dụng một số hàm ựể làm rõ ựặc tắnh của mẫu phân tắch.

3.2.1.2. Bảng thống kê

Bảng thống kê là một hình thức biểu hiện các tài liệu tổng hợp thống kê một cách có hệ thống, hợp lý, rõ ràng nhằm nói lên ựặc trưng về mặt lượng của hiện tượng nghiên cứu.

Tác dụng: thông qua số liệu ựược trình bày một cách khoa học, gọn gàng, dễ hiểu, giúp cho người xem hiểu ựược mối liên hệ giữa các số liệu trong bảng thực hiện so sánh ựối chiếu ựể rút ra bản chất của hiện tượng nghiên cứu.

3.2.1.3. đồ thị thống kê

đồ thị thống kê là những hình vẽ, ựường nét hình học dùng ựể miêu tả có tắnh chất quy ước các tài liệu thống kê.

Tác dụng:

- Nêu lên sự phát triển của hiện tượng theo thời gian. - Trình bày mức ựộ phổ biến của hiện tượng.

- Trình bày mối liên hệ giữa các hiện tượng. - Trình bày tình hình thực hiện kế hoạch.

3.2.1.4. Các ựại lượng thống kê mô tả

- Mean: số trung bình cộng. - Sum: tổng cộng.

- Std.deviation: ựộ lệch chuẩn.

- Minimum, maximum: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - df: tần số.

- Std error: sai số chuẩn.

- Median: là lượng biến của tiêu thức của ựơn vị ựứng ở vị trắ giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số ựơn vị bằng nhau.

- Mode: là biểu hiện của tiêu thức ựược gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.

3.2.2. Phân tắch nhân tố

3.2.2.1. Khái niệm

Phân tắch nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục ựược sử dụng chủ yếu ựể thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập ựược một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng cần phải ựược giảm bớt xuống ựến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau ựược xem xét và trình bày dưới dạng một số nhân tố cơ bản. Trong phân tắch Anova hay hồi quy tất cả các biến nghiên cứu thì có một biến phụ thuộc còn các biến còn lại là biến ựộc lập

nhưng với phân tắch nhân tố thì không có sự phân biệt này.

Phân tắch nhân tố ựược sử dụng trong các trường hợp sau:

- Nhận diện các khắa cạnh hay nhân tố giải thắch ựược các liên hệ tương quan trong các tập hợp biến. Vắ dụ, có thể sử dụng một tập hợp các phát biểu về lối sống ựể ựo lường tiểu sử tâm lý của người tiêu dùng. Sau ựó, những phát biểu này ựược sử dụng trong phân tắch nhân tố ựể nhận diện các yếu tố tâm lý cơ bản.

- Nhận diện một tập hợp gồm một số lượng biến mới tương ựối ắt không có tương quan với nhau ựể thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau ựể thực hiện một phân tắch ựa biến tiếp theo sau. Chẳng hạn, như sau khi nhận diện các nhân tố thuộc về tâm lý thì ta có thể sử dụng chúng như những biến ựộc lập ựể giải thắch những khác biệt giữa những người trung thành và những người không trung thành với nhãn hiệu sử dụng.

- để nhận ra một tập hợp gồm một số ắt các biến nổi trội từ một tập hợp nhiều biến ựể sử dụng trong các phân tắch ựa biến kế tiếp.

Trong kinh doanh, phân tắch nhân tố có thể ựược ứng dụng trong nhiều trường hợp:

- Sử dụng trong phân khúc thị trường ựể nhận ra các biến quan trọng dùng ựể phân nhóm người tiêu dùng.

- Trong nghiên cứu sản phẩm, ta có thể sử dụng phân tắch nhân tố ựể xác ựịnh các thuộc tắnh nhãn hiệu có ảnh hưởng ựến sự lựa chọn của người tiêu dùng.

- Trong nghiên cứu quảng cáo, phân tắch nhân tố có thể dùng ựể hiểu thói quen sử dụng các phương tiện truyền thông mục tiêu.

- Trong nghiên cứu ựịnh giá, ta có thể sử dụng phân tắch nhân tố ựể nhận ra những ựặc trưng của những người nhạy cảm với giá.

3.2.2.2. Mô hình phân tắch nhân tố

Về mặt tắnh toán, phân tắch nhân tố hơi giống phân tắch hồi quy bội ở chỗ mỗi biến ựược biểu diễn như là một kết hợp tuyến tắnh của các nhân tố cơ bản. Lượng biến thiên của một biến ựược giải thắch bởi những nhân tố chung trong phân tắch gọi là communality. Biến thiên chung của các biến ựược mô tả bằng một số ắt các nhân tố chung cộng với một nhân tố ựặc trưng cho mỗi biến. Những nhân tố này

không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến ựược chuẩn hóa thì mô hình nhân tố ựược thể hiện bằng phương trình:

Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + Ầ + AimFm+ViUi

Trong ựó:

Xi: biến thứ i ựược chuẩn hóa.

Aim: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố m ựối với biến i. Fi: nhân tố chung.

Vi: các hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố ựặc trưng i ựối với biến i. Ui : nhân tố ựặc trưng của biến i.

m: số nhân tố chung.

Các nhân tố ựặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tắnh của các biến quan sát:

Fi = Wi1X1+ Wi2X2+ Wi3X3+Ầ+ WikXk

Trong ựó:

Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ i. Wi : quyền số hay trọng số nhân tố. k: số biến.

Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thắch ựược phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau ựó ta chọn một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thắch ựược phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất.

Nguyên tắc này ựược áp dụng như vậy ựể tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố ựược ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thắch ựược nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thắch ựược nhiều thứ nhìẦ

3.2.2.3.. Các tham số thống kê trong phân tắch nhân tố

- Barlett' test of sphericity: ựại lượng Bartlett là một ựại lượng thống kê dùng ựể xem xét giả thiết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách

khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận ựồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chắnh nó nhưng không tương quan với các biến khác.

- Correlation matrix: cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tắch.

- Communality: là lượng biến thiên của một biến ựược giải thắch chung với các biến khác ựược xem xét trong phân tắch.

- Eigenvalue: ựại diện cho phần biến thiên ựược giải thắch bởi mỗi nhân tố. - Factorloading: là những hệ số tương quan ựơn giữa các biến và các nhân tố. - Factor matrix: chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến ựối với các nhân tố ựược rút ra.

- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Là một số dùng ựể xem xét sự thắch hợp của phân tắch nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tắch nhân tố là thắch hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tắch nhân tố có khả năng không thắch hợp với các dữ liệu.

- Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ ựược giải thắch bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tắch nhân tố cô ựọng ựược bao nhiêu phần trăm.

3.2.2.4. Tiến hành phân tắch nhân tố

B1. Xác ựịnh vấn ựề

Xác ựịnh vấn ựề nghiên cứu gồm có nhiều bước. đầu tiên, ta phải nhận diện các mục tiêu của phân tắch nhân tố cụ thể là gì. Các biến tham gia vào phân tắch nhân tố phải ựược phân tắch dựa vào các nghiên cứu trong quá khứ, phân tắch lý thuyết và ựánh giá của các nhà nghiên cứu. Một vấn ựề là các biến này phải ựược ựo lường một cách thắch hợp bằng thang ựo ựịnh lượng và cỡ mẫu phải ựủ lớn. Thông thường thì số quan sát ắt nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến trong phân tắch nhân tố.

B2. Xây dựng ma trận tương quan

Quá trình phân tắch ựược dựa trên ma trận tương quan của các biến này. để có thể áp dụng ựược phân tắch nhân tố thì các biến phải có liên hệ với nhau. Trong thực tế thì thường chúng ta luôn có ựiều này. Nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ, phân tắch nhân tố có thể không thắch hợp. Chúng ta trông chờ rằng các biến

này có tương quan chặt chẽ với nhau và như vậy sẽ tương quan chặt với cùng một hay nhiều nhân tố.

Chúng ta có thể sử dụng Bartlett's test of sphericity ựể kiểm ựịnh giả thuyết không (H0) là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nói cách khác là ma trận tương quan tổng thể là một ma trận ựơn vị trong ựó các giá trị trên ựường chéo ựều bằng một còn các giá trị nằm ngoài ựường chéo ựều bằng 0. đại lượng kiểm ựịnh này dựa trên sự biến ựổi thành ựại lượng Chi-square từ ựịnh thức của ma trận tương quan. đại lượng này có giá trị càng lớn thì ta càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết H0 này. Nếu giả thuyết H0 không thể bị bác bỏ thì phân tắch nhân tố rất có khả năng không thắch hợp.

B3. Số lượng nhân tố

Chúng ta có thể tắnh ra một số lượng nhân tố nhiều bằng số biến. Nhưng làm như vậy thì không có tác dụng gì cho mục ựắch tóm tắt thông tin. để tóm tắt thông tin chứa ựựng trong các biến gốc, chúng ta cần rút ra số lượng nhân tố ắt hơn số biến. Vấn ựề là xác ựịnh có bao nhiêu nhân tố? Có 5 phương pháp nhằm xác ựịnh số lượng nhân tố: xác ựịnh từ trước, dựa vào eigenvalue, biểu ựồ dốc, phần trăm biến thiên giải thắch ựược, chia ựôi mẫu, kiểm ựịnh mức ý nghĩa. Ta tìm hiểu cụ thể hai phương pháp:

- Phương pháp xác ựịnh từ trước: ựôi khi từ kinh nghiệm và hiểu biết của mình, từ phân tắch lý thuyết hay từ kết quả của các cuộc nghiên cứu trướcẦ người nghiên cứu biết ựược có bao nhiêu nhân tố có thể rút ra và như vậy có thể chỉ ựịnh trước số lượng nhân tố có thể rút ra. Từ ựó, có thể chỉ ựịnh trước số lượng nhân tố có thể rút ra ựể báo cho chương trình máy tắnh.

- Phương pháp dựa vào eigenvalue: chỉ có nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới ựược giữ lại trong mô hình phân tắch. đại lượng eigenvalue ựại diện cho lượng biến thiên ựược giải thắch bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc vì sau khi chuẩn hóa mỗi

Một phần của tài liệu đánh giá sự thỏa mãn của khách hàng về dịch vụ du lịch sinh thái biển đảo tại công ty cổ phần du lịch long phú (Trang 59 - 129)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(129 trang)