- Về mặt lý luận
3.4.2Phân tích hồi quy
Mô hình lý thuyết cuối cùng có 9 khái niệm nghiên cứu, trong đó sự hài lòng có hai thành phần là sự hài lòng và sự trung thành là các biến phụ thuộc, còn 7 khái niệm còn lại là biến độc lập và được giả thuyết là có quan hệ với sự hài lòng của khách hàng. Do đó khi phân tích hồi quy phải phân tích hai lần với hai biến phụ thuộc
Phương pháp kiểm định được sử dụng là hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (enter).
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định và hiệu chỉnh
(Adjusted R square) được xem xét.sẽ tăng lên khi đưa thêm biến độc lập vào mô
hình nên dùng hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình.
hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Kết quả nhận được
cho thấy mức ý nghĩa sig rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định . và hiệu chỉnh
= 0.355 chứng minh mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao (xem bảng 3.9).
Bảng 3.8: Hệ số xác định độ phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1 .611a .373 .355 .80298816
Hệ số Beta (chuẩn hóa) của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng được thể hiện trong bảng 3.8
Bảng 3.9: Kết quả phân tích hồi quy với biến phụ thuộc sự hài lòng Coefficientsa mô hình Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -2.391E- 18 .051 .000 1.000 DC .239 .051 .239 4.689 .000 1.000 1.000 DB .294 .051 .294 5.774 .000 1.000 1.000 NV .171 .051 .171 3.361 .001 1.000 1.000 TC .420 .051 .420 8.236 .000 1.000 1.000 DU .144 .051 .144 2.822 .005 1.000 1.000
Phương trình hồi quy tuyến tính được tích theo hệ số Beta chuẩn có dạng như sau:
HL = 0.239 DC + 0.294 DB + 0.171 NV + 0.420 TC + 0.144 DU
Kết quả trên cho thấy yếu tố sự tin cậy có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (=0.420) nên có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Kế tiếp là các yếu tố sự đảm bảo (=0.294) và sự đồng cảm (= 0.230) cũng có tác động đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng nhưng ít hơn các yếu tố khác
Ngoài ra, kết quả trên cũng cho thấy mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng đều có ý nghĩa thống kế (Sig. <0.05).Từ đó có thể kết luận rằng mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H5, H6, H7 đều được chấp nhận; còn H3 và H4 không được chấp nhận vì không có không có ý nghĩa thống kê
- H1 – Sự đồng cảm có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn
- H2: Sự đảm bảo có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn trên địa bàn thị xã Cửa Lò.
- H5: Nhân viên phục vụ có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn trên địa bàn thị xã Cửa Lò.
- H6: Sự tin cậy có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn trên địa bàn thị xã Cửa Lò.
- H7: Sự đáp ứng có tác động dương lên sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn trên địa bàn thị xã Cửa Lò
Hình 3.9 : Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết sự hài lòng 3.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
3.5.1. Kiểm định tự tương quan trong phần dư
Dựa vào bảng ModelSummary vừa chạy được khi xây dựng mô hình hồi quy bội của hai biến phụ thuộc hài lòng và trung thành (cột Durbin – Watson) ta thấy đối với mô hình nên mô hình không có tự tương quan trong phần dư. Mô hình xây dựng được có khả năng dự báo tốt
3.5.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc, nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm trị thống kêt của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến khi hệ số xác định Rsquare vẫn khá cao.
Dựa vào bảng 3.10 và 3.12 Hệ số hồi qui vừa chạy được xây dựng mô hình hồi qui bội, ta thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều bằng 1 nên không có mối tương quan giữa các biến độc lập
0.239 0.294 0.171 0.420 Sự đồng cảm Sự đáp ứng Mức độ tin cậy Nhân viên phục vụ Sự đảm bảo Sự hài lòng 0.114 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.5.3.Kiểm định phương sai sai số không đổi
Hiện tượng “phương sai thay đổi” (“Heteroskedasticity”) gây ra khá nhiều hậu quả tai hại đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải là ước lượng của các phương sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi qui tuyến tính.
Tác giả sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman để kiểm định phương sai của sai số không đổi.Dựa vào kết quả ở phụ lục 11 và 12 ta thấy hệ số tương quan hàng tổng thể giữa phần dư và các biến độc lập khác không. Như vậy, kết luận phương sai của sai số là không đổi
3.5.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích … Vì vậy, ở đây tác giả sử dụng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm định phân phối chuẩn phần dư.
Hình 3.10 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Ta có:
-Trung bình Mean = - 1.18E-16 ≈ 0 -Độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.986 ≈ 1
Tác giả kết luận, phần dư có phân phối chuẩn hay mô hình được xây dựng đã chuẩn hóa.
3.6. Phân tích ANOVA
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình, phương pháp phân tích phương sai 1 yếu tố (Oneway ANOVA) được sử dụng để kiểm định có sự khác biệt của một số yếu tố như: Nghề Nghiệp, Giới tính Thu nhập Nhóm tuổi, Bàng cấp đến sự hài lòng và trung thành của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của hệ thống khách sạn trên địa bàn thị xã Cửa Lò tỉnh Nghệ An.
- Về Giới tính:
Phân tích sau Anova với kiểm định Bonferroni để xem xét sự khác biệt về mức độ hài lòng của Nhóm giới tính khác nhau
Bảng 3.10: ANOVA theo giới tính đối với sự hài lòng Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene Statistic df1 df2 Sig. .018 1 247 .892 ANOVA Hai Long Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 7.409 1 7.409 7.607 .006 Within Groups 240.591 247 .974 Total 248.000 248
Kết quả phân tích Homoganeity of variances cho thấy sig.=0.892> 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhóm yếu tố giới tính khác nhau không có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng tôt.
Kết quả phân tích ANOVA ở trên cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.=0,006<0,05 Ta có thể kết luận rằng có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng
- Về Nghề nghiệp của khách hàng:
Bảng 3.11: ANOVA theo nghề nghiệp đối với sự hài lòng Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene Statistic df1 df2 Sig. .173a 3 243 .915 ANOVA Hai Long Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 4.253 5 .851 .848 .517 Within Groups 243.747 243 1.003 Total 248.000 248
Kết quả phân tích Homoganeity of variances cho thấy sig.=0.915> 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhóm yếu tố nghề nghiệp không khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng tôt.
Kết quả phân tích ANOVA ở trên cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.=0,517>0,05 Ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng theo nghề nghiệp
- Về thu nhập:
Bảng 3.12: ANOVA theo thu nhập đối với sự hài lòng
Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene Statistic df1 df2 Sig. 1.901 4 244 .111 ANOVA Hai Long Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 14.983 4 3.746 3.922 .004 Within Groups 233.017 244 .955 Total 248.000 248
Kết quả phân tích Homoganeity of variances cho thấy sig.=0,111> 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhóm yếu tố thu nhập khác nhau không có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng tôt.
Kết quả phân tích ANOVA ở trên cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.=0,004<0,05 Ta có thể kết luận rằng có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng
- Về nhóm tuổi:
Bảng 3.13: ANOVA theo nhóm tuổi đối với sự hài lòng Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene
Statistic df1 df2 Sig.
2.971 3 245 .032
Kết quả phân tích Homoganeity of variances cho thấy sig.=0,032< 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhóm yếu tố nhóm tuổi khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA không được sử dụng .
- Về bằng cấp
Bảng 3.14: ANOVA theo bằng cấp đối với sự hài lòng Test of Homogeneity of Variances
Hai Long Levene Statistic df1 df2 Sig. .491 2 245 .612 ANOVA Hai Long Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 10.690 2 5.345 5.545 .004 Within Groups 236.156 245 .964 Total 246.846 247
Kết quả phân tích Homoganeity of variances cho thấy sig.=0,612> 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhóm yếu tố bằng cấp khác nhau không có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng tôt.
Kết quả phân tích ANOVA ở trên cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.=0,004<0,05 Ta có thể kết luận rằng có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng
3.7. Tóm tắt chương 3
Việc nghiên cứu thực hiện qua hai bước nghiên cứu định tính và định lượng. Nghiên cứu định tính được sử dụng khám phá, điều chỉnh và bổ sung các thang đo cho phù hợp với loại hình dịch vụ. Sau khi điều chỉnh bổ sung các biến câu hỏi.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện theo phương pháp lấy mẫu phân tầng kết hợp với chọn ngẫu nhiên đơn giản, với mẫu là 180 và thu về được 249 mấu để kiểm định thang đo và mô hình lý thuyết. Trong đó, nam 51,4% và nữ là 48,6%; nhân viên văn phòng là 50,6%, công nhân là 17,3%, sinh viên là 16,9% và nghề khác là 15,3%; số người trong độ tuổi từ 18-30 tuổi là 32,1%, 31-40 tuổi là 46,2%, trên 41 tuổi là 21,7%.
Dữ liệu thu được, được xử lý bằng phần mềm SPSS 1.8, qua các phân tích phân tích EFA và tiến hành loại bỏ các biến không hợp kệ ra khỏi thang đo, tác giả thu được kết quả là có 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, thõa mãn của khách hàng về chất lượng dịch vụ của hệ thống khách sạn và đặt tên như sau: sự đồng cảm, sự đảm bảo, cơ sở vật chất, giá cả khách sạn, sự tin cậy, nhân viên phục vụ và sự đáp ứng.
Sau khi có kết quả phân tích nhân tố tác giả đã xây dựng mô hình phân tích hồi quy và rút ra phương trình hồi quy cho 2 biến phụ thuộc là sự hài lòng và sự thõa mãn của khách hàng từ đó xác định trọng số của các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc để xem xét yếu tố nào có tác động thuận chiều, yếu tố nào có tác động ngược chiều so với biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy hầu hết các yếu tố có tác động thuận chiều tuy nhiên cũng có một số biến tác động ngược chiều.
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
4.1 Kết quả chính và đóng góp của nghiên cứu
Mục đích chính của nghiên cứu là xác định các yếu tố trong dịch vụ khách sạn tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của hệ thống khách sạn trên địa bàn Thị xã Cửa Lò, xây dựng và đánh giá các thang đo của các thành phần. để có cơ sở khảng định sự tác động của các thành phần này đến sự thõa mãn của khách hàng, tác giả đã tiến hành xây dựng mô hình lý thuyết và kiểm định mô hình này. Việc xây dựng mô hình lý thuyết được dựa trên cơ sở lý thuyết vầ chất lượng dịch vụ, sự thõa mãn của khách hàng nói chung và đối tượng khách hàng nói riêng cùng với những lý thuyết về các thành phần tác động đến những yếu tố này.
Như chương 2 đã trình bày, phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng mô, đo lường các thang đo và kiểm định mô hình bao gồm hai bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính thông qua phương pháp thảo luận nhóm. Chính cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng thông qua kỹ thuật phóng vấn dựa vào bảng câu hỏi trực tiếp để thu thập thông tin từ 280 khách hàng sử dụng dịch vụ của từ các khách sạn khác nhau trên địa bàn Thị xã Cửa Lò. Kết quả nghiên cứu chính thức được sử dụng tiến hành phân tích tại chương 3. Ở chương 3 tác giả đã phân tích, đánh giá thang đo lường các thành phần tác động đến sự hài lòng, thõa mãn của khách hàng thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, kiểm định mô hình lý thuyết.
Sau quá trình phân tích nhân tố và kiểm định mô hình, tác giả xây dựng được hai phương trình hồi quy như sau:
Phương trình 1:
HL = 0.239 DC + 0.294 DB + 0.171 NV + 0.420 TC + 0.144 DU
Kết quả kiểm định cho thấy có5 yếu tố tác động đến sự hài lòng và có 3 yếu tố tác động đến sự trung thành của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn. Trong đó yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách là yếu tố về sự tin cậy (Beta = 0.420), thứ hai là yếu tố sự đảm bảo (beta = 0.294); thứ ba là sự đồng cảm (beta = 0.239); thứ tư là nhân viên phục vụ (beta = 0.171), thứ năm là dự đáp ứng (beta = 0.144).
Như vậy nghiên cứu này đã đề xuất ra mô hình để đánh giá các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi lưu trú tại các khách sạn trên địa bàn Thị xã Cửa Lò. Thông qua kết quả nghiên cứu để có thể đề xuất ra một số giải pháp nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng dịch vụ tại các khách sạn để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
4.2 Giải pháp nâng cao sự hài lòng cho khách hàng
Cơ sở để tác giả đề xuất ra giải pháp để nâng cao sự hài lòng cho khách hàng đối với hệ thống khách sạn trên địa bàn Thị xã Cửa lò là:
- Dựa vào cơ sở lý luận về dịch vụ và chất lượng dịch vụ đã được trình bày ở phần trên
- Dựa vào thực trạng và đặc điểm của hoạt động du lịch trên địa bàn Thị xã Cửa Lò đó
- Dựa vào kết quả xử lý và phân tích số liệu ở nội dung chương 3 Từ 3 cơ sở trên thì tác giả có đê xuất một số giải pháp như sau
4.2.1. Tạo ra sự tin cậy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Muốn mang lại lòng tin cho khách hàng, khách sạn cần phải thực hiện đúng theo đúng cam kết, phải có kiến thức địa phương để hướng dẫn và giúp đỡ khách.