Hình 2.5. Mô tả trực quan (Sơ ựồ hướng ựi) của mô hình phép ựo
thuyết ựược xác ựịnh và Xác ựịnh ựo lường hoàn chỉnh.
nối từ chất lượng chức năng ựến sự hài lòng của khách hàng, và ựược kắ hiệu là H2. Tương tự với H1 và H3. Các ựường cấu trúc xác ựịnh thể hiện cho mối tương quan giữa các biến tiềm ẩn cho mỗi mối liên hệ ựược giả thiết. đường quan hệ không ựược vẽ giữa 3 biến tiềm ẩn nguyên nhân với giả thiết mối quan hệ là không trực tiếp. Do vậy các mối liên hệ ựó trở thành bằng 0.
104
Mặc dù bước này tập trung vào mô hình cấu trúc, sự ước lượng mô hình SEM ựòi hỏi cả việc xác ựịnh ựo lường. Như vậy các ựường biểu ựồ sẽ ựồng thời thể hiện cả bước ựo lường và bước cấu trúc của SEM trong một mô hình gộp chung. Các ựường biểu ựồ trong Hình 2.3-5 thể hiện không chỉ thể hiện hoàn chỉnh 1 tập hợp các nhân tố và các chỉ báo trong mô hình ựo lường, nó còn áp ựặt một mối liên hệ cấu trúc giữa các biến tiềm ẩn. Mô hình có thể hoàn toàn dùng cho việc ước lượng tắnh toán.
Bước 6: đánh giá giá trị của mô hình cấu trúc
đây là bước cuối cùng, trong bước 6 này mục sẽ kiểm tra giá trị của mô hình cấu trúc và mối quan hệ giả thuyết tương ứng (H1-H2). Một mô hình ựo lường không vượt qua ựược kiểm tra giá trị ở bước 4 thì không ựược xem xét ựến ở các bước 5 và 6. Nếu như mô hình ựo lường vượt qua ựược kiểm tra của bước 4 có nghĩa là mô hình ựó có giá trị, có thể tiếp tục kiểm tra giá trị của các mối liên hệ cấu trúc.
Có 2 sự khác nhau rất quan trọng nảy sinh khi kiểm tra sự phù hợp của mô hình cấu trúc liên quan tới mô hình ựo lường. Thứ nhất, mặc dù sự phù hợp của mô hình gộp phải ựược thiết lập, các mô hình có thể chuyển ựổi hoặc cạnh tranh vẫn ựược so sánh nếu lựa chọn tiếp cận các mô hình ựó. Thứ 2 là tham số ựược ước lượng có tầm quan trọng ựặc biệt với mối liên hệ cấu trúc, bởi vì kinh nghiệm cho thấy nó cung cấp các bằng chứng liên quan tới mối quan hệ giả thuyết ựược miêu tả trong mô hình cấu trúc.
đánh giá tắnh hiệu lực (giá trị) của mô hình cấu trúc
Quy trình tắnh toán các tham số ựo tắnh hiệu lực của mô hình cấu trúc ựược làm như hướng dẫn trong bước 4. Mô hình ựo lường chấp nhận tất cả các nhân tố tương quan với các nhân tố khác (mối liên hệ tương quan). Trong một mô hình cấu trúc sự liên hệ giữa một số nhân tố ựược coi như bằng 0. Do vậy, hầu hết các mô hình SEM, X2 GOF cho mô hình ựo lường sẽ nhỏ hơn là X2 GOF cho mô hình cấu trúc. Khi giá trị X2 GOF khác nhau, sự phù hợp của mô hình cấu trúc phải ựược ựánh giá lạị
105
Sự phù hợp của mô hình cấu trúc có thể ựược xác ựịnh bằng cách sử dụng cùng các tiêu chuẩn giống như mô hình ựo lường: sử dụng giá trị X2 cho mô hình cấu trúc, một chỉ số tuyệt ựối, một chỉ số gia tăng, một chỉ số phù hợp tốt và một chỉ số phù hợp không tốt. Những thước ựo này xác ựịnh giá trị của mô hình cấu trúc nhưng vẫn nên so sánh giữa phù hợp của mô hình cấu trúc với mô hình ựo lường. Nhìn chung, mô hình cấu trúc GOF càng gần với mô hình ựo lường thì mức ựộ phù hợp của mô hình cấu trúc càng tốt hơn bởi vì sự phù hợp mô hình ựo lường cung cấp một giới hạn trên ựối với GOF của một mô hình cấu trúc quy ước
Sự cạnh tranh giữa các mô hình
Trên ựây ựã ựề cập về sự tồn tại của các mô hình cạnh tranh như là một cách tiếp cận trong phương pháp SEM. Có thể có nhiều mô hình biểu diễn quan hệ giữa các nhân tố. Giữa các mô hình có hiệu lực, mô hình nào phù hợp nhất với lý thuyết ựược ủng hộ hơn. So sánh mô hình có thể ựược thiết lập bằng ựánh giá sự khác nhau trong chỉ số phù hợp gia tăng (PNFI) hoặc chỉ số phù hợp chi tiết cùng với sự khác nhau trong giá trị X2 GOF cho mỗi mô hình.
Như phần trước ựã nói các mô hình bằng nhau có thể ựưa ra ựược cùng 1 ma trận hợp biến ước lượng. Do vậy mỗi mô hình ựưa ra, dù là với phù hợp tốt, chỉ là 1 giải thắch có tắnh tiềm năng; các cách sắp xếp khác theo kinh nghiệm có thể phù hợp như nhaụNói cách khác phù hợp theo kinh nghiệm tốt không chứng minh rằng 1 mô hình ựưa ra là cấu trúc ựúng duy nhất. Thống kê sự phù hợp ựược chấp thuận cũng ựã luôn ựược mong ựợi nhưng tuy nhiên cũng phải nhận thấy một ựiều quan trọng là mặc dù một thống kê phù hợp tốt ựược tìm thấy thì vẫn còn có những mô hình khác có thể biểu diễn dữ liệu thu thập ựược thậm chắ còn tốt hơn.
Tóm tắt chương 2
Trong chương hai, tác giả ựã ựề cấp ựến ba phương pháp nghiên cứu quan hệ tương quan và quan hệ phụ thuộc thường ựược sử dụng trong nghiên cứu chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Ba phương pháp ựó là hồi qui bội; phân tắch nhân tố và phương pháp mô hình cấu trúc. Hồi qui bội có thể ựược sử dụng khi nghiên cứu về mức ựộ ảnh hưởng của một số biến ựộc lập lên một biến phụ thuộc,
106
trong ựiều kiện số biến ựộc lập không quá lớn và không có quan hệ tương quan với nhaụ Phương pháp nhân tố ựược sử dụng trong ựiều kiện số lượng biến ựộc lập lớn và có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau, dẫn ựến sự cần thiết phải giảm số biến ựộc lập bằng cách nhóm một số biến ựộc lập có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau thành một nhân tố ựại diện. Tuy nhiên phương pháp này không cho phép nghiên cứu quan hệ nhân quả. Muốn biết ảnh hưởng của từng nhân tố ựại diện lên một nhân tố kết quả thi cần sử dụng kết hợp với phương pháp hồi qui bộị Phương pháp SEM khắc phục ựược nhược ựiểm trên của phân tắch nhân tố, và trên thực tế, ựược phát triển dựa trên cơ sở của phân tắch nhân tố. Mô hình ựo lường trong SEM chắnh là vận dụng phân tắch nhân tố ựể ựưa ra các tập hợp chỉ báo ựể ựo một nhân tố ựai diện, và tập hợp các nhân tố ựại diện là các yếu tố ảnh hưởng ựến một nhân tố kết quả ựang ựược nghiên cứu, chẳng hạn như chất lượng dịch vụ cảm nhận của khách hàng. Mô hình cấu trúc cho phép chỉ ra ảnh hưởng của từng nhân tố ựại diện ựó ựến nhân tố kết quả, cường ựộ của mối quan hệ và từ ựó có thể dự báo biến ựộng của nhân tố kết quả nếu có biến ựộng của các nhân tố nguyên nhân. Trong chương ba tác giả sẽ vận dụng kết hợp các phương pháp này ựể nghiên cứu ảnh hưởng của từng nhân tố ựến chất lượng dịch vụ mặt ựất và trên không của hãng Hàng không quốc gia Việt Nam.
107
Chương 3
VẬN DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ NGHIÊN CỨU
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ MẶT đẤT
VÀ TRÊN KHOANG CỦA HÃNG HÀNG KHÔNG QUỐC GIA
VIỆT NAM (VNA)
Trong chương này tác giả sẽ áp dụng ba phương pháp: hồi qui ựa biến; phân tắch nhân tố (sử dụng SPSS) và SEM (sử dụng AMOS) ựể tìm ra mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ cảm nhận theo từng yếu tố cấu thành và chất lượng tổng thể, từ ựó ựưa ra các kiến nghị nhằm giúp VNA tập trung vào cải thiện những yếu tố có ảnh hưởng lớn ựến sự hài lòng của khách hàng. Phần trình bày sẽ gồm hai phần i) mô hình lý thuyết về các giả thuyết về quan hệ nhân quả giữa các nhân tố ảnh hưởng ựến sự hài lòng của khách hàng và sự hài lòng của khách hàng và ii) mô hình thống kê biểu hiện mối quan hệ nhân quả giữa các nguyên nhân và kết quả (sự hài lòng của khách hàng). Khi vận dụng các phương pháp phân tắch nhân tố và SEM ựể phân tắch, tác giả sẽ ựi qua 2 bước i) xây dựng mô hình ựo, trong ựó các biến tiềm ấn sẽ ựược ựo thông qua một tập hợp các biến quan sát trực tiếp gắn với từng biến tiềm ẩn và ii) quan hệ nhân quả giữa các biến tiềm ẩn và sự hài lòng của khách hàng.
Các phương pháp thông kê sẽ ựược áp dụng ựể phân tắch các nhân tố ảnh hưởng ựến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ mặt ựất và dịch vụ trên máy baỵ
3.1. MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG đẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG
Như ựã trình bày ở trên, chương này phân tắch sự hài lòng của khách hàng trong mối quan hệ với các nhân tố ảnh hưởng. Hai sự hài lòng sẽ ựược sử dụng như là nhân tố kết quả gồm có sự hài lòng với chất lượng dịch vụ mặt ựất và sự hài lòng với chất lượng dịch vụ trên khoang máy baỵ
Chương một ựã ựề cập ựến việc quản trị chất lượng theo qui trình cung ứng và quản trị theo chất lượng kỹ thuật và chất lượng chức năng. Trong chương này,
108
tác giả sẽ áp dụng các lý luận này vào thực tiễn quản trị chất lượng dịch vụ hành khách tại VNA như sau:
Các mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng ựến chất lượng chung về dịch vụ mặt ựất 2 mô hình i) Ảnh hưởng của các nhân tố theo qui trình cung ứng dịch vụ bắt ựầu từ check-in tại sân bay, ựợi và ra máy bay ii) Ảnh hưởng của các nhân tố cấu thành dịch vụ bao gồm chất lượng chức năng (tiếp viên) và chất lượng kĩ thuật. Chất lượng kỹ thuật bao gồm thời gian ựợi tại quầy check-in, trật tự tại khu vưc check-in; sự rõ ràng của thông báo mời ra máy bay và sự thuận tiện của việc ra máy baỵ Chất lượng chức năng gồm có chất lượng của nhân viên tại khu vực check-in và hướng dẫn ra máy baỵ
đối với sự hài lòng về dịch vụ trên khoang, tác giả sử dụng một mô hình trong ựó chất lượng cảm nhận tổng thể là kết quả, và các nhân tố ảnh hưởng gồm có chất lượng kỹ thuật và chất lượng chức năng. Chất lượng kỹ thuật bao gồm tiện nghi trên máy bay, chất lượng vệ sinh trên máy bay; chất lượng giải trắ; chất lượng tạp chắ và chất lượng ựồ ăn uống. Chất lượng chức năng là chất lượng của tiếp viên ựược phản ánh trên các mặt: tắnh chuyên nghiệp, sự luôn có mặt lúc cần và thái ựộ của tiếp viên.
3.2. ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI BỘI đỂ NGHIÊN CỨU
CÁC NGUYÊN NHÂN ẢNH HƯỞNG đẾN CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ
HÀNG KHÔNG
3.2.1. Áp dụng phương pháp hồi qui bội ựể nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến nguyên nhân với chất lượng dịch vụ mặt ựất
3.2.1.1. Tóm tắt về cuộc ựiều tra về chất lượng dịch vụ mặt ựất
Hình thức thu thập thông tin là bảng hỏị Các bảng hỏi ựược chiêu ựãi viên phát cho các hành khách trên các chuyên bay nội ựịa và quốc tế trong năm 2006. Tổng số phiếu thu về là 5120 phiếu, trong ựó có 3639 phiếu hợp lệ có thể ựưa vào phân tắch.
109
Mô hình hồi qui bội nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc Ờ chất lượng chung về dịch vụ mặt ựất (cau81) với tập hợp 12 biến ựộc lập như sau:
Cau 64: Thời gian xếp hàng chờ làm thủ tục check-in, sử dụng thang ựo từ 1- 7, trong ựó 1 là rất lâu và 7 là rất nhanh.
Cau67a: Thái ựộ lịch sự nhã nhăn của nhân viên, sử dụng thang ựo từ 1-7 Cau 67b: Khả năng hiểu và nắm bắt nhu cầu một cách chắnh xác, sử dụng thang ựo từ 1-7
Cau 67c: Sự nhiệt tình chu ựáo, sẵn sàng khi phục vụ, sử dụng thang ựo từ 1-7 Cau 67d: Hướng dẫn chung về thủ tục cần ựược thực hiện tại sân bay khi khách có nhu cầu, sử dụng thang ựo từ 1-7.
Cau 68: đánh giá chung về thủ tục check-in, thang ựo 1-7
Cau 66: Trật tự của khu vực xếp hàng làm thủ tục check-in, sử dụng thang ựo từ 1-7, trong ựó 1 là rất mất trật tự và 7 là rất trật tự.
Cau 7a: Thái ựộ lịch sự nhã nhăn của nhân viên, sử dụng thang ựo từ 1-7 Cau 7b: Sự rõ ràng của thông báo mời ra máy bay, sử dụng thang ựo từ 1-7 Cau 7c: Sự ựầy ựủ chu ựáo, sẵn sàng của nhân viên khi hướng dẫn về qui trình, thủ tục ra máy bay, sử dụng thang ựo từ 1-7
Cau 7d: Sự tiện lợi của quá trình hành khách ựi từ phòng chờ ra máy bay, sử dụng thang ựo từ 1-7
Cau 7e: đánh giá chung về thủ tục ra máy bay, sử dụng thang ựo từ 1-7 3.2.1.2 Kết quả nghiên cứu
Bảng 3.1. Model Summary
Model R R Bình
phương R bình phương ựiều chỉnh Sai số ước lượng
10 .812(j) .659 .658 .7669
Các biến ựộc lâp : Cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1, cau67a_1, cau7c_1, cau7d_1, cau64_1
SPSS ựã ựưa ra 10 mô hình, trong ựó mô hình thứ 10 có hệ số quyết ựịnh ựiều chỉnh lớn nhất (0.658) và sai số mô hình nhỏ nhất (0.7669) (xem bảng 3.1 Phụ
110
lục 2). Mô hình này có biến phụ thuộc là mức ựộ hài lòng tổng thể (cau81) và các biến ựộc lập gồm có 10 biến nguyên nhân ựã ựưa vào mô hình, hai biến bị loại là cau 67b và cau 67c. Như vậy với hệ số quyết ựịnh ựiều chỉnh là 0.658, mô hình này ựã giải thắch ựược 65,8% sự biến ựộng về mức ựộ hài lòng chung của khách hàng về dịch vụ mặt ựất. Bảng 3.2. ANOVĂk) Mô hình Tổng bình phương (Sum of Square) độ tự do (df) Bình quân bình phương (Mean Square) F Sig. 10 Regression 4122.226 10 412.223 700.852 .000(j) Residual 2133.895 3628 .588 Total 6256.121 3638
Phân tắch ANOVA cho thấy sig.F xấp xỉ 0, như vây có thể kết luận có mối quan hệ thực tế giữa các biến nguyên nhân trong mô hình với biến kết quả mức ựộ hài lòng tổng thể. Bảng 3.3. Các hệ số Hệ số không chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) Hệ số chuẩn hóa (Standardized Coefficients) t Sig VIF Mô hình B Std. Error Beta (Constant) cau7e_1 cau68_1 cau66_1 cau7b_1 cau7a_1 cau67d_1 cau67a_1 cau7c_1 cau7d_1 cau64_1 .003 .258 .141 .081 .101 .087 .066 .076 .080 .053 .026 .067 .030 .024 .013 .023 .015 .020 .020 .023 .019 .011 .245 .135 .091 .096 .092 .068 .075 .079 .055 .034 .052 8.733 5.925 6.336 4.304 5.840 3.343 3.783 3.434 2.704 2.515 .958 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .001 .007 .012 8.373 5.528 2.211 5.277 2.626 4.375 4.140 5.612 4.408 1.917
111
Mô hình này có 10 biến ựộc lập, trong ựó tất cả các biến ựều có sig t gần bằng 0 (không tắnh ựến hệ số tư do sig t là 0.958). Nếu lấy mức ý nghĩa kiểm ựịnh 0.01, tất cả các biến này ựược chấp nhận ựưa vào mô hình. Tuy nhiên, phân tắch ựa cộng tuyến thông qua hệ số VIF cho thấy biến cau 7e; cau 68; cau 7b; va cau 7c có hệ số VIF quá lớn. điều ựó có nghĩa là các biến này có mức ựộ tương quan quá cao với các biến nguyên nhân còn lạị Do vậy những biến này nên loại ra khỏi danh sách các biến nguyên nhân của mô hình.
Sáu biến còn lại có thứ tự ảnh hưởng như sau:
Sự nhã nhặn của nhân viên làm thủ ra máy bay (cau 7a) có mức ựộ ảnh hưởng lớn nhất ựến mức ựộ hài lòng chung, tiếp ựó là trật tự của khu vực xếp hàng làm thủ tục check-in (cau 66). Hai biến về thái ựộ của nhân viên là sự sẵn sàng hướng dẫn qui trình ra máy bay và sự nhã nhặn, lịch sự của nhân viên check-in có ảnh hưởng ở mức ựộ yếu hơn, và hai biến có ảnh hưởng yếu nhất là sự tiện lợi của việc ựi từ phòng chờ ra máy bay và thời gian chờ làm thủ tục check-in. Như vậy thái ựộ của nhân viên mặt ựất và nhân viên hướng dẫn từ phòng chờ ra máy bay có ảnh hưởng khá lớn ựến ựánh giá chung về chất lượng dịch vụ mặt ựất.
