4.5.1 Phân tích tƣơng quan (Pearson)
Trong bài nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp phân tích tƣơng quan hệ số Pearson nhằm lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng trƣớc khi phân tích hồi quy.
Dạng phƣơng trình hồi quy đa biến:
Y= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6
Đặt các biến trong phƣơng trình hồi quy đa biến nhƣ sau:
X1: Tin cậy (là trung bình của các biến TC1, TC2, TC3, TC4, TC5) X2: Đáp ứng (là trung bình của các biến DU1, DU2, DU3, DU4) X3: Đảm bảo (là trung bình của các biến DB1, DB2, DB3, DB4)
X4: Hữu hình (là trung bình của các biến HH2, HH3, HH4, HH5, HH6) X5: Cảm thông (là trung bình của các biến CT1, CT2, CT3, CT4) X6: Giá cả (là trung bình của các biến G1, G2, G3)
YTB: Hài lòng (là trung bình của các biến HL1, HL2, HL3, HL4)
Bảng 4.4 Ma trận hệ số tƣơng quan Correlations Sự hài lòng Tin cậy Đáp ứng Đảm bảo Hữu hình Cảm thông Giá cả Pearson Correlation Sự hài lòng 1,000 0,577 0,344 0,307 0,540 0,184 0,225 Tin cậy 0,577 1,000 0,035 0,007 0,468 -0,061 0,137 Đáp ứng 0,344 0,035 1,000 0,291 -0,029 -0,046 0,028 Đảm bảo 0,307 0,007 0,291 1,000 0,041 -0,032 0,015 Hữu hình 0,540 0,468 -0,029 0,041 1,000 -0,022 0,008 Cảm thông 0,184 -0,061 -0,046 -0,032 -0,022 1,000 -0,172 Giá cả 0,225 0,137 0,028 0,015 0,008 -0,172 1,000
Sig. (1-tailed) Sự hài lòng . 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 Tin cậy 0,000 . 0,275 0,452 0,000 0,145 0,009 Đáp ứng 0,000 0,275 . 0,000 0,306 0,214 0,312 Đảm bảo 0,000 0,452 0,000 . 0,242 0,293 0,399 Hữu hình 0,000 0,000 0,306 0,242 . 0,354 0,445 Cảm thông 0,001 0,145 0,214 0,293 0,354 . 0,001 Giá cả 0,000 0,009 0,312 0,399 0,445 0,001 .
Các giá trị sig đều nhỏ hơn 0,05 do vậy các biến đều tƣơng quan với biến tổng và có ý nghĩa thống kê.
Hệ số tƣơng quan của các biến Xi tƣơng tác nhau cũng khá thấp < 0,3 nên khi phân tích hồi quy sẽ ít chú ý đến hiện tƣơng tự tƣơng quan của các biến độc lập.
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, ta thấy biến Y có tƣơng quan thuận với tất cả các nhân tố. Nhân tố tƣơng quan mạnh nhất với biến Y là biến TC (X1) có (R= 0,577), tƣơng quan yếu nhất là biến CT (X5)có (R= 0,184).
4.5.2 Phân tích hồi quy đa biến
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.5 Đánh giá độ phù hợp của mô hình Model Summaryg
Model R R Square Hệ số R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin Watson 1 0,577a 0,333 0,331 0,336 2 0,662b 0,438 0,435 0,309 3 0,736c 0,542 0,537 0,279 4 0,772d 0,596 0,590 0,263 5 0,798e 0,637 0,631 0,249 6 0,823f 0,677 0,670 0,236 2,093
Dựa vào hệ số tƣơng quan R cho thấy hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình mà ngƣợc lại đƣa thêm biến vào hệ số R lại tăng lên từ 0,577 đến 0,823.
R2 điều chỉnh là 0,670 cho thấy sự tƣơng thích của mô hình với biến quan sát cực kỳ tốt, và biến hài lòng đƣợc lý giải bởi 6 nhân tố, 67% sự biến thiên của hài lòng đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố này.
Hệ số Durbin Watson bằng 2,093 (nằm trong khoảng từ 1 tới 3) nghĩa là mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội và không xuất hiện tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.6 Bảng phân tích phƣơng sai ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
6
Regression 34,131 6 5,688 102,342 0,000g Residual 16,286 293 ,056
Total 50,417 299
Các giá trị sig đều rất nhỏ (sig.=0,00) chứng tỏ các biến có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.7 : Bảng tóm tắt các hệ số hồi qui Coefficientsa
Mô hình Hệ số chƣa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Kiểm định - t Mức ý nghĩa thống kê Sig. Thống kê β Độ lệch chuẩn β chuẩn hóa Dung sai VIF 6 Hằng số 0,036 0,158 0,225 0,822 Tin cậy 0,206 0,020 0,384 10,092 0,000 0,760 1,316 Đáp ứng 0,170 0,021 0,286 8,213 0,000 0,909 1,100
Hữu hình 0,220 0,023 0,364 9,630 0,000 0,773 1,294 Cảm
thông 0,125 0,016 0,270 7,997 0,000 0,967 1,034 Đảm bảo 0,154 0,025 0,212 6,087 0,000 0,911 1,097 Giá cả 0,125 0,021 0,204 5,993 0,000 0,950 1,052
a. Dependent Variable: Sự hài lòng
Cả 6 biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, cụ thể là VIF thỏa điều kiện 1,000<VIF<3,107. Điều này chứng tỏ rằng tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình chấp nhận đƣợc.
4.6 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Vì đây là một nghiên cứu thực nghiệm và để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình tác giả sử dụng thống kê t với các giá trị sig tƣơng ứng, chiều của mối quan hệ thông qua dấu của hệ số Beta ƣớc lƣợng đƣợc. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Kiểm định giả thuyết H1: Nhân tố Mức độ tin cậy có ảnh hƣởng tích cực đến
sự hài lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến TC dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến TC β = 0,206 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố mức độ tin cậy có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H1.
Kiểm định giả thuyết H2 : Mức độ đáp ứng có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài
lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DU dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DU β = 0,170 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng
nhân tố mức độ đáp ứng có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H2.
Kiểm định giả thuyết H3: Sự đảm bảo có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng
khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DB dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DB β = 0,154 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố sự đảm bảo có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H3.
Kiểm định giả thuyết H4: Sự cảm thông có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài
lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến CT dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến CT β = 0,125 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố sự cảm thông có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H4.
Kiểm định giả thuyết H5: Phƣơng tiện hữu hình có ảnh hƣởng tích cực đến
sự hài lòng khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến HH dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến HH β = 0,220 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố hữu hình có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H5.
Kiểm định giả thuyết H6: Nhân tố giá có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng
khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến G dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến G β = 0,125 > 0, thống kê t tƣơng ứng có sig = 0,000 < 0,05 (bảng). Nhƣ vậy với hệ số tin cậy 95% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng nhân tố giá cả có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H6.
4.7 Phân tích kết quả nghiên cứu
Thông qua kết quả phân tích hồi quy và đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy ở phần trƣớc, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc đánh giá chung và 6 nhân tố đƣợc hồi qui (theo hệ số beta chƣa chuẩn hóa) nhƣ sau:
Y=0,036 + 0,206X1 + 0,170 X2 + 0,220 X4 + 0,125 X5+ 0,154X3+ 0,125 X6
Hay hiệu quả của quản trị khách sạn = 0,036 + 0,206 Tin cậy + 0,170 Đáp ứng + 0,220 Hữu hình + 0,125 Cảm thông + 0,154 Đảm bảo + 0,125 Giá cả.
Dựa vào kết quả hồi qui ta thấy đƣợc, sự tác động của các nhân tố nhƣ thế nào tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn. Nhân tố nào tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ khách sạn, nhân tố nào tác động ít nhất sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ khách sạn.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự tin cậy của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,206 đơn vị.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự đánh giá về khả năng đáp ứng của khách sạn về chất lƣợng dịch vụ tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,170 đơn vị.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự đánh giá về phƣơng tiện hữu hình của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,220 đơn vị.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự đánh giá về lòng cảm thông của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,125 đơn vị.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự đánh giá về sự đảm bảo của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,154 đơn vị.
- Không xét đến các nhân tố khác khi sự đánh giá về giá cả của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki tăng hay giảm 1 đơn vị, thì sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki cũng tăng giảm tƣơng ứng 0,125 đơn vị. Vậy nếu xét theo hệ số β chƣa chuẩn hóa thì nhân tố phƣơng tiện hữu hình tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ tại khách sạn Kaiteki và nhân tố tác động ít nhất đến sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của khách sạn Kaiteki là sự cảm thông và giá cả.
4.8 Tầm quan trọng của các nhân tố trong mô hình
Kết quả phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu cho thấy cả 6 biến là mức độ tin cậy (TC), mức độ đáp ứng (DU), sự đảm bảo (DB), sự cảm thông (CT), phƣơng tiện hữu hình (HH) và yếu tố giá (G) đều có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng khách hàng. Tuy nhiên mức độ ảnh hƣởng của từng biến đến sự hài lòng khách hàng là khác nhau. Để đánh giá mức độ ảnh hƣởng lớn hay nhỏ (thể hiện tầm quan trọng của các biến) ta sử dụng hệ số Beta chuẩn hóa từ kết quả phân tích hồi quy. Kết quả phân tích cho thấy ảnh hƣởng lớn nhất là biến TC mức độ tin cậy (β chuẩn hóa bằng 0,384), tiếp theo lần lƣợt là nhân tố HH- hữu hình (β chuẩn hóa bằng 0,364), nhân tố DU-đáp ứng (β chuẩn hóa bằng 0,286), nhân tố CT-cảm thông (β chuẩn hóa bằng 0,270), nhân tố DB-đảm bảo (β chuẩn hóa bằng 0,212) và cuối cùng là nhân tố G-giá (β chuẩn hóa bằng 0,204) (bảng 4.7). Ta có thể mô tả tác động hay tầm ảnh hƣởng của các biến lên sự hài lòng khách hàng nhƣ sau:
Sơ đồ 4.1: Mức độ ảnh hƣởng của các biến lên sự hài lòng khách hàng
Mức ý nghĩa 5% (0,05)
4.9 Kiểm định Anova
Xem phụ lục 10
Đặt giả thiết:
H0: Việc đánh giá trung bình của nhân tố cũng nhƣ đánh giá sự hài lòng không ảnh hƣởng bởi nghề nghiệp của khách hàng.
H1: Việc đánh giá trung bình của nhân tố cũng nhƣ đánh giá sự hài lòng ảnh hƣởng bởi nghề nghiệp của khách hàng.
Ở bảng “Test of homogeneity of variances”. Kiểm định Leven Statistic có các giá trị sig đều >0,05 nên chấp nhận giả thiết phƣơng sai bằng nhau giữa các nhóm. (trừ 2 nhân tố cảm thông và giá cả ta phải kiểm định Tamhe cho 2 nhân tố này) Do đó bảng phân tích ANOVA sử dụng tốt.
Ở bảng ANOVA. Kiểm định anova có mức ý nghĩa các giá trị sig đều >0,05 cho nên chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là sự đánh giá trung bình các nhân tố (trừ 2 nhân tố cảm thông và giá cả) và sự hài lòng chung không ảnh hƣởng nghề nghiệp của khách hàng.
Sự tin cậy (reliability) Phƣơng tiện hữu hình
(tangibles) Sự hài lòng khách hàng Khả năng đáp ứng (resposiveness) Cảm thông (empathy) (assurance) 0,384 Giá (Price) 0,204 0,364 0,286 0,270 0,212 2
Ở bảng “Test of homogeneity of variances”. Kiểm định Leven Statistic có 2 giá trị sig của nhân tố giá cả và cảm thông < 0,05 nên bác bỏ giả thiết phƣơng sai bằng nhau giữa các nhóm. Do đó bảng phân tích ANOVA sử dụng không tốt cho nên ta sử dụng phép kiểm định Tamhane‟s T2.
Ở bảng tamhe. Kiểm định tamhe có mức ý nghĩa các giá trị sig đều >0,05 cho nên chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là việc đánh giá trung bình của giá cả và sự cảm thông không ảnh hƣởng bởi nghề nghiệp của khách hàng.
4.10 Kiểm định T-Test
Xem phụ lục 10
4.10.1 Giới tính và trung bình về tin cậy
Giả thiết: H0: không có sự khác biệt đánh giá trung bình về tin cậy giữa nam và nữ. Kiểm định Levene’s Test có sig = 0,765> 0,05 cho nên chấp nhận giả thiết phƣơng sai của các nhóm bằng nhau.
Do đó, sử dụng kết quả kiểm định T ở dòng phƣơng sai bằng nhau. Kết quả kiểm định t- test cho thấy sig = 0,530> 0,05 nên chấp nhận giả thiết H0, kết luận : không có sự khác biệt đánh giá trung bình về tin cậy giữa nam và nữ.
4.10.2 Giới tính và trung bình về đáp ứng
Giả thiết: H0: không có sự khác biệt đánh giá trung bình về đáp ứng giữa nam và nữ.
Kiểm định Levene’s Test có sig = 0,957>0,05 cho nên chấp nhận giả thiết phƣơng sai của các nhóm bằng nhau.
Do đó, sử dụng kết quả kiểm định T ở dòng phƣơng sai bằng nhau. Kết quả kiểm định t- test cho thấy sig = 0,631> 0,05 nên chấp nhận giả thiết H0, kết luận rằng đánh không có sự khác biệt đánh giá trung bình về đáp ứng giữa nam và nữ.
4.10.3 Giới tính và trung bình về đảm bảo
Giả thiết: H0: không có sự khác biệt đánh giá trung bình về đảm bảo giữa nam và nữ.
Kiểm định Levene’s Test có sig = 0,258> 0,05 cho nên chấp nhận giả thiết phƣơng sai của các nhóm bằng nhau.
Do đó, sử dụng kết quả kiểm định T ở dòng phƣơng sai bằng nhau. Kết quả kiểm định t- test cho thấy sig = 0,348> 0,05 nên chấp nhận giả thiết H0, kết luận rằng không có sự khác biệt đánh giá trung bình về đảm bảo giữa nam và nữ.
4.10.4 Giới tính và trung bình về phƣơng tiện hữu hình
Giả thiết: H0: không có sự khác biệt về đánh giá trung bình về phƣơng tiện hữu hình giữa nam và nữ
Kiểm định Levene’s Test có sig = 0,468> 0,05 cho nên chấp nhận giả thiết phƣơng