- Quan điểm lãnh đạo của doanh nghiệp Theo quan điểm quản trị chất
2.2.5Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là Hệ số nhân tố (Factor loading). Hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
Phƣơng pháp nhân tố khám phá đƣợc sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá chất lƣợng dịch vụ tại các khách sạn 3 sao trên địa bàn thành phố Đà Nẵng. Phƣơng pháp này thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chƣơng trình SPSS), và tổng phƣơng sai dùng để giải thích bới nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Phân tích tổ hợp 23 biến quan sát, kết quả thu đƣợc có hệ số KMO = 0,827, sig.= 0,000 trong kiểm định. Nhƣ vậy các biến có tƣơng quan chặt chẽ với cùng một hay nhiều nhân tố và ma trận tƣơng quan tổng thể là một ma trận đơn bị bị bác bỏ theo kết quả kiểm định, thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
61
Năm nhân tố rút ra với phƣơng trích là 75,942% (giải thích đƣợc 75,942% biến thiên của dữ liệu).
Biến có giá trị chuyển tải nhân tố nằm ở hai nhân tố khác nhau nhƣ A2 ở nhân tố 2 và 3. Điều đó thể hiện tƣơng quan của các biến này với hai nhân tố đó chƣa thật rõ ràng dứt khoát. Sau khi thực hiện xoay nhân tố, biến có hệ số nhân tố nào lớn hơn chứng tỏ nó tƣơng quan chủ yếu với nhân tố đó, vì thế, nó thuộc nhân tố đó (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Biến A2 thuộc về nhân tố 2.
Bảng 2.3 Kết quả phân tích nhân tố
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .827 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 8.136E3
Df 253
Sig. .000
Rotated Component Matrixa
Yếu tố Component 1 2 3 4 5 T1 .809 T2 .730 T3 .674 T4 .858 T5 .861 T6 .753 R1 .778 R2 .635 R3 .552 R4 .567 S3 .553 S1 .838 S2 .712
62 A1 .734 A2 .574 .551 A3 .781 A4 .665 A5 .682 A6 .683 E1 .765 E2 .755 E3 .806 E4 .845
Sau khi thực hiện phép phân tích nhân tố với 23 biến nhƣ trên, ta có 5 nhân tố đƣợc rút ra kết quả nhƣ sau: (Phụ lục 3)
- Nhân tố 1 bao gồm 6 biến như sau:
Khách sạn có cơ sở hạ tầng hiện đại (T1)
Khuân viên của khách sạn sạch sẽ, thoáng mát (T2)
Nhân viên khách sạn có trang phục gọn gàng, lịch sự (T3) Đồ nội thất trong phòng tiện nghi và thoải mái (T4)
Cách bố trí trang thiết bị của khách sạn đáp ứng yêu cầu của khách hàng (T5)
Nhà ăn của khách sạn thoáng mát, sạch sẽ (T6)
Ta đƣa 6 biến vào phân tích nhân tố cho ta thấy: Hệ số KMO = 0,873, sig. = 0,000 trong kiểm định. Phƣơng sai trích là 74,993%. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
- Nhân tố 2 bao gồm 4 biến như sau:
Xe đƣa đón của khách sạn đón khách hàng đúng nhƣ đã hẹn (R1) Nhân viên chuẩn bị bữa sáng cho khách hàng đúng giờ (R2) Khách sạn thực hiện tốt việc bảo mật thông tin khách hàng (R3)
63
Nhân viên khách sạn tƣ vấn cho bạn qua điện thoại những thông tin chính xác với thực tế (R4)
Ta đƣa 4 biến vào phân tích nhân tố cho ta thấy: Hệ số KMO = 0,819, sig. = 0,000 trong kiểm định. Phƣơng sai trích là 68,905%. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
- Nhân tố 3 bao gồm 3 biến như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các yêu cầu của khách hàng đƣợc xử lý kịp thời (S1)
Nhân viên khách sạn sẵn sàng đáp ứng nhanh chóng yêu cầu của khách hàng tại bất kỳ thời điểm nào trong ngày (S2)
Khách sạn luôn phản hồi nhanh cho khách hàng chính xác khi nào dịch vụ đƣợc thực hiện (S3)
Ta đƣa 3 biến vào phân tích nhân tố cho ta thấy: Hệ số KMO = 0,650, sig. = 0,000 trong kiểm định. Phƣơng sai trích là 60,353%. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
- Nhân tố 4 bao gồm 6 biến như sau:
Nhân viên khách sạn luôn lịch sự, nhãn nhặn khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng (A1)
Nhân viên lễ tân làm thủ tục check-in cho khách chính xác (A2)
Nhân viên thực hiện hóa đơn thanh toán khi check-out chính xác (A3)
Nhân viên khách sạn luôn xác nhận lại thông tin với khách hàng sau khi khách hàng đặt phòng (A4)
Nhân viên khách sạn luôn tận tình khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng (A5)
Nhân viên khách sạn hiểu rõ về các dịch vụ khách sạn để tƣ vấn, giải đáp cho khách hàng (A6)
64
Ta đƣa 6 biến vào phân tích nhân tố cho ta thấy: Hệ số KMO = 0,843, sig. = 0,000 trong kiểm định. Phƣơng sai trích là 68,183%. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
- Nhân tố 5 bao gồm 4 biến như sau:
Nhân viên khách sạn luôn thể hiện sự quan tâm đến từng cá nhân khách hàng (E1)
Nhân viên khách sạn tập trung đáp ứng yêu cầu của khách hàng (E2) Nhân viên khách sạn có thái độ hợp tác khi nhận đƣợc góp ý (E3)
Nhân viên khách sạn đòi hỏi khách về mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ (E4)
Ta đƣa 4 biến vào phân tích nhân tố cho ta thấy: Hệ số KMO = 0,783, sig. = 0,000 trong kiểm định. Phƣơng sai trích là 71,823%. Nhƣ vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
Kết luận:
Các biến đƣợc nhóm thành 5 nhân tố. Với mỗi một nhóm nhân tố có các biến đều thể hiện một nội dung nhất định và có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Các biến đƣợc chia thành 5 nhân tố phù hợp với 5 nhân tố của mô hình Servqual. Và qua kết quả ta có thể thấy đƣợc các biến có thể tiếp tục đƣa vào nghiên cứu.