B ng 3.7: Kt qu hi quy sau khi lo ib bin X3
2.1.2.2Ph ng pháp phân tíc hd l iu
V n đ nghiên c u đã đ c xác đ nh rõ là “Các nhân t tác đ ng đ n đ nh h ng khách hàng c a nhân viên ph c v m t s khách s n – nhà hàng Tp.HCM”. Mơ hình đ c ki m đ nh bao g m 5 bi n đ c l p và 5 gi thuy t, do đĩ nĩ địi h i ph i s d ng ph ng pháp phân tích h i qui đa bi n2. S d ng ph ng pháp phân tích nhân t (phân tích nhân t khám phá EFA) b ng ph n m m SPSS 15.0 đ phân tích d li u nh m t ng h p thơng tin t nhi u bi n c a mơ hình thành s l ng nh h n các nhân t 3
.
Sau khi đi u tra, các b n ph ng v n đ c s p x p và lo i đi nh ng b n ph ng v n khơng đ t yêu c u nh : khơng đúng b ph n ti p xúc tr c ti p khách hàng, thi u d li u thơng tin cá nhân, các câu đánh d u m t cách ch quan,…; sau đĩ tác gi ti n hành nh p li u và mã hố d li u b ng ph n m m SPSS for Windows 15.0. Tác gi s d ng ph n m m ch đ o đ phân tích d li u là SPSS for Windows 15.0. Vì th , quá trình phân tích d li u cho phép tính tốn m t s th ng kê mơ t , b ng t n s , xác đ nh m i quan h gi a 2 hay nhi u bi n, phân tích nhân t , ki m đ nh thang đo, xây d ng mơ hình h i quy.
a. ánh giá thang đo
M t thang đo đ c coi là cĩ giá tr khi nĩ đo l ng đúng cái c n đo, cĩ ngh a là ph ng pháp đo l ng đĩ khơng cĩ s sai l ch mang tính h th ng và sai l ch ng u nhiên. i u ki n đ u tiên c n ph i cĩ là thang đo áp d ng ph i đ t đ tin c y.
2 Hair, J. F, Bush, R.P. & Ortinau, D.J. 2000, Marketing Research: A Practical Approach for the New Millennium, McGraw-Hill, USA.
tin c y c a thang đo đ c đánh giá thơng qua h s Cronbach’s Alpha và
h s t ng quan bi n t ng (Item-total correlation)
Thang đo cĩ đ tin c y đáng k khi h s Cronbach’s Alpha l n h n 0,6
H s t ng quan bi n t ng là h s t ng quan c a m t bi n v i đi m trung bình c a các bi n khác trong cùng m t thang đo, do đĩ h s này càng cao, s t ng quan c a bi n v i các bi n khác trong nhĩm càng cao, theo Nunally & Burnstein (1994) thì các bi n cĩ h s t ng quan bi n t ng nh h n 0,3 đ c xem là bi n rác
và đ ng nhiên là b lo i kh i thang đo.
b. giá tr
giá tr h i t (convergent validity) và đ phân bi t (discriminant validity) c a thang đo đ c đánh giá s b thơng qua ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Các tham s th ng kê trong phân tích nhân t khám phá bao g m:
Ki m đ nh s thích h p c a phân tích nhân t v i d li u c a m u thơng qua giá tr th ng kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đĩ, tr s c a KMO l n h n 0,5 thì phân tích nhân t là thích h p (Garson, 2003)4, ng c l i n u tr s KMO nh h n 0,5 thì áp d ng ph ng pháp phân tích nhân t khơng thích h p v i d li u đang cĩ.
S l ng nhân t : S l ng nhân t đ c xác đ nh d a vào ch s eigenvalue đ i di n cho ph n bi n thiên đ c gi i thích b i m i nhân t . Theo tiêu chu n Kaiser thì nh ng nhân t cĩ eigenvalue nh h n 1 s b lo i kh i mơ hình nghiên c u
(Garson, 2003)
Ph ng sai trích (variance explained criteria): T ng ph ng sai trích ph i l n h n 50%.
giá tr h i t : thang đo đ t giá tr h i t thì h s t ng quan đ n gi a các bi n và các h s chuy n t i nhân t (factor loading) ph i l n h n ho c b ng 0,4 trong m t nhân t (Garbing & Anderson, 1988)5
giá tr phân bi t: đ t đ giá tr phân bi t thì khác bi t gi a các h s chuy n t i factor loading ph i l n h n ho c b ng 0,3 (Jabnoun, 2003)
466
Hu nh T. Kim Quyên, (2006), “Các y u t nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng b t dinhd ng tr em,
Nghiên c u này tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal component v i phép quay Varimax s cho ta k t qu là s l ng nhân t là ít nh t đ gi i thích ph ng sai chung c a t p h p các bi n quan sát trong s tác đ ng qua l i gi a
chúng.
c. H i qui tuy n tính
Sau khi thang đo c a các y u t kh o sát đã đ c ki m đ nh thì s đ c x lí ch y h i quy tuy n tính v i mơ hình c b n ban đ u là:
Y= 0 + 1X1 +2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + Y: nh h ng khách hàng
0: h ng s , 1……..5: h s t ng quan
X1: kinh nghi m làm vi c
X2: s hài lịng v thu nh p, đánh giá nhân viên (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
X3: mơi tru ng doanh nghi p
X4: Tính t ch trong cơng vi c
X5: Kh n ng làm vi c nhĩm : Sai s
d. Ki m đ nh gi thuy t
Thơng th ng chúng ta khơng th bi t tr c mơ hình sau khi phân tích h i quy
cĩ phù h p hay khơng, mơ hình ch a th k t lu n đ c là t t n u ch a ki m đ nh vi c vi ph m các gi thuy tđ c l ng các h s h i quy là khơng thiên l ch, nh t quán và hi u qu nh t.
Hi n t ng đa c ng tuy n:
a c ng tuy n là m t hi n t ng trong đĩ các bi n đ c l p cĩ t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng đa c ng tuy n là chúng cung c p cho mơ hình nh ng thơng tin gi ng nhau và r t khĩ tách nh h ng c a t ng bi n m t. i v i hi n t ng đa c ng tuy n, đ sai l ch cho phép (tolerance) ho c h s phĩng đ i ph ng sai VIF (variance inflation factor) đ c s d ng. Theo Hồng Tr ng & M ng Ng c (2005), khi VIF nh h n ho c b ng 10 ngh a là các bi n đ c l p khơng cĩ t ng quan tuy n tính v i nhau.
Ph ng sai c a sai s thay đ i:
Ph ng sai thay đ i là hi n t ng ph ng sai c a các s h ng này khơng gi ng nhau. Khi ph ng sai c a các sai s thay đ i thì các c l ng c a các h s h i quy khơng hi u qu , các ki m đ nh t và F khơng cịn đáng tin c y. N u đ l n c a ph n d chu n hĩa t ng ho c gi m theo giá tr d đốn thì cĩ kh n ng gi thuy t ph ng sai khơng đ i b vi ph m.
T ng quan chu i:
ây là m t d ng vi ph m các gi thuy t c b n s h ng nhi u, h qu khi b qua s t t ng quan là các d báo và c l ng v n khơng thiên l ch và nh t quán nh ng khơng hi u qu . Trong tr ng h p đĩ, ki m đ nh Durbin-Watson là ki m đ nh ph bi n nh t cho t ng quan chu i b c nh t.
Sau khi ki m tra k t qu cho th y các gi thuy t khơng b vi ph m thì cĩ th k t lu n c l ng các h s h i quy là khơng thiên l ch, nh t quán và hi u qu . Các k t lu n rút ra t phân tích h i quy là đáng tin c y.
K t qu c a mơ hình h i quy s giúp xác đ nh đ c m c đ nh h ng c a các y u t đ n đ nh h ng khách hàng trong Khách s n nhà hàng Tp.HCM. Y u t nào cĩ h s l n thì m c đ nh h ng c a y u t đĩ đ i v i đ nh h ng khách hàng càng
l n.