Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với
điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng nhưđộ lỗi của các biến.
Khi sử dụng công cụ Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt. Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng
3% 8%
75% 14%
TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN
pho thong trung cap, cao dang dai hoc
tren dai hoc
11% 47% 23% 19% MỨC THU NHẬP duoi 4 trieu tu 4 - 7 trieu tu 7 - 10 trieu tren 10 trieu
40
được. Từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu [3, tập 2, trang 24]. Trường hợp tác giả đang nghiên cứu được xem là mới ở Việt Nam cho nên với kết quả Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên thì có thể chấp nhận được. Ngoài ra, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnaly & Burtien, 1994) [23].
Kết quả Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao được trình bày ở bảng sau.
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến An toàn – tiện nghi: Alpha = 0,772
Nhân viên lái xe an toàn 18,37 9,937 ,482 ,747
Dễ tìm lại hành lý để quên 18,70 9,605 ,538 ,734 Có màn hình LCD 18,22 9,012 ,551 ,728 Nước suối, khăn lạnh 18,25 9,119 ,562 ,726 Giúp khách mang hành lý 18,65 8,762 ,553 ,728 Đưa đón tận nơi 18,53 9,662 ,422 ,762 Giao tiếp với hành khách: Alpha = 0,873
Dễ biết thông tin qua điện thoại, internet
17,48 11,490 ,514 ,879
Thông tin về chuyến xe luôn cập nhật 17,63 10,624 ,615 ,864
Nhân viên tiếp nhận nhanh thông tin 17,52 10,151 ,778 ,833
Nhân viên vui vẻ khi khách thay đổi vé 17,84 10,471 ,742 ,840
Giải quyết thỏa đáng thắc mắc 18,04 11,103 ,700 ,849
Giao tiếp thân thiện 17,74 10,366 ,727 ,843
Khả năng tiếp cận: Alpha = 0,814
41
Thời gian làm việc thuận tiện 14,21 7,254 ,586 ,783
Số tổng đài dễ nhớ 14,58 7,078 ,576 ,787
Dễ liên lạc với tổng đài 14,37 6,841 ,651 ,764
Giá cước cạnh tranh 14,57 7,060 ,569 ,789
Mạng lưới các điểm dừng chân, điểm đi và điểm đến: Alpha = 0,886
Các điểm đủ tiện nghi 17,61 12,701 ,762 ,857 Nhà ăn vệ sinh 17,67 12,558 ,812 ,849 Thức ăn, nước uống phong phú 17,75 12,778 ,691 ,867 Nhà vệ sinh sạch sẽ 17,77 12,329 ,725 ,862 Giờ khởi hành đúng lịch trình 17,35 12,636 ,684 ,869 30 phút nghỉ ngơi hợp lý 17,48 13,373 ,546 ,891
Hệ thống tuyến đường: Alpha = 0,869
Tuyến đường đa dạng 18,89 11,042 ,589 ,861 Khởi hành thường xuyên 18,53 10,839 ,709 ,840 1 hay 2 khách, vẫn khởi hành 18,83 10,486 ,615 ,859 Tốc độ hợp lý 18,78 10,960 ,698 ,842 Nhiều xe 18,56 10,600 ,762 ,831 Xe đời mới 18,58 10,933 ,661 ,848 (Nguồn: Phụ lục 7) Kết quả kiểm định cho thấy:
Thành phần an toàn – tiện nghi có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,772 > 0,6 và hệ
số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, thấp nhất là 0,422. Như vậy, các biến đo lường thành phần này được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thành phần giao tiếp với hành khách có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,873 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, thấp nhất là 0,514. Như
vậy, các biến đo lường thành phần này được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
42
Thành phần khả năng tiếp cận có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,814 > 0,6 và hệ số
tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, thấp nhất là 0,569. Như vậy, các biến đo lường thành phần này được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thành phần mạng lưới các điểm dừng chân, điểm đi và điểm đến có hệ số
Cronbach’s Alpha là 0,886 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, thấp nhất là 0,546. Như vậy, các biến đo lường thành phần này được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thành phần hệ thống tuyến đường có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,869 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, thấp nhất là 0,589. Như vậy, các biến đo lường thành phần này được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.2.2 Đánh giá thang đo sự thỏa mãn của hành khách
Thang đo sự thỏa mãn gồm 3 biến TM1, TM2,TM3. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,900 (lớn hơn 0,6); ngoài ra, cả 3 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (xem bảng 4.2) nên thang đo sự thỏa mãn đạt yêu cầu. Các biến này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha của thang đo sự thỏa mãn hành khách Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Hài lòng cung cách phục vụ 7,55 1,715 ,848 ,819 Hài lòng trang bị vật chất 7,49 1,844 ,727 ,919 Hài lòng chất lượng dịch vụ 7,54 1,607 ,837 ,827 (Nguồn: Phụ lục 9)
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ
43
Các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau và được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố
(Factor loading), hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ
thuộc về nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA yêu cầu cần thiết là: (1) hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; (2) hệ
số tải nhân tố ≥ 0,5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại; (3) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%; và (4) hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998) [16].
• Trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị
số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
• Hệ số tải nhân tố biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn hoặc bằng 0,5 thì mới đạt yêu cầu.
• Phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Hệ số này đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có hệ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao liên tỉnh chất lượng cao
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha thì thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao vẫn giữ nguyên 29 biến quan sát. Theo mô hình lý thuyết, 29 biến quan sát này được dùng để đo lường 5 thành phần của thang đo. Phân tích nhân tố khám phá đểđánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
44
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao theo phương pháp mặc định là rút các thành phần chính và loại bỏ dần những biến có factor loading không đủ mạnh, cụ thể biến nào có factor loading không
đạt nhất sẽ bị loại ra trước (Xem phụ lục 8).
Lần 1: thang đo được trích thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 63,475% tại hệ số Eigenvalue là 1,053, hệ số KMO bằng 0,902 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Có 7 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, trong đó biến CD5 (Giờ khởi hành tại các điểm luôn đúng như lịch trình) có trọng số thấp nhất (0,439).
Lần 2: tác giả loại bỏ biến CD5 và phân tích lại EFA. Lần này EFA gom lại thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 63,574% tại hệ số Eigenvalue là 1,042, hệ số KMO bằng 0,904 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Có 5 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, trong đó biến CD6 (30 phút nghỉ ngơi tại điểm dừng chân là hợp lý) có trọng số thấp nhất (0,454).
Lần 3: tác giả loại bỏ biến CD6 và phân tích lại EFA. Lần này EFA gom lại thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 64,100% tại hệ số Eigenvalue là 1,042, hệ số KMO bằng 0,901 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Có 4 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, trong đó biến TC2 (Công ty có thời gian làm việc thuận tiện (24/7)) có trọng số thấp nhất (0,471).
Lần 4: tác giả loại bỏ biến TC2 và phân tích lại EFA. Lần này EFA gom lại thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 64,461% tại hệ số Eigenvalue là 1,010, hệ số KMO bằng 0,895 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Có 2 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, trong đó biến GT2 (Tại điểm dừng chân, điểm đi và
điểm đến, tất cả thông tin về chuyến xe luôn được cập nhật) có trọng số thấp nhất (0,478).
Lần 5: tác giả loại bỏ biến GT2 và phân tích lại EFA. Lần này EFA gom lại thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 65,030% tại hệ số Eigenvalue là 1,005, hệ số KMO bằng 0,893 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Có 2 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, và trọng số của cả hai biến đều là 0,480, đó là hai biến AT5 và AT2. Tác giả quyết định loại bỏ biến AT5 (Nhân viên luôn giúp đỡ
45
khách hàng mang hành lý khi lên / xuống xe) vì sau 5 lần EFA, biến AT5 đều có trọng số nhỏ hơn 0,5; trong khi đây là lần đầu tiên biến AT2 có trọng số nhỏ hơn 0,5.
Lần 6: tác giả loại bỏ biến AT5 và phân tích lại EFA. Lần này EFA gom lại thành 5 thành phần, với tổng phương sai trích được là 65,951% tại hệ số Eigenvalue là 1,005, hệ số KMO bằng 0,900 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000. Chỉ có 1 biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, đó là biến AT2 (Khách hàng dễ dàng tìm lại hành lý để quên trên xe) với trọng số 0,442.
Lần 7: tác giả loại bỏ biến AT2 và phân tích lại EFA. Qua bảy lần rút trích nhân tố, kết quả thể hiện trong bảng 4.3, cho thấy sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo
độ tin cậy, thang đo còn lại 23 biến được trích thành 5 thành phần với tổng phương sai trích được là 67,009% tại hệ số Eigenvalue là 1,003 (Xem phụ lục 8). Hệ số KMO bằng 0,897 nên EFA phù hợp với dữ liệu và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 67,009% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra giải thích được 67,009% sự biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue đạt 1,003.
Như vậy các thang đo rút ra là chấp nhận được, các biến quan sát của thang đo mới đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo. Các biến quan sát CD5, CD6, TC2, GT2, AT5 và AT2 lần lượt bị loại sau 7 lần chạy phân tích nhân tố. Qua 7 lần EFA, tác giả
nhận thấy tổng phương sai trích được đều tăng dần, điều này chứng tỏ càng về sau, các thành phần rút ra được càng giải thích tốt hơn cho mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.3: Kết quả EFA của thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao lần cuối
Biến quan sát Component
1 2 3 4 5
GT4 Nhân viên vui vẻ khi khách thay đổi vé 0,814
GT6 Giao tiếp thân thiện 0,736
GT5 Giải quyết thỏa đáng thắc mắc 0,725
46
AT6 Nhân viên tiếp nhận nhanh thông tin 0,643
TD5 Nhiều xe 0,788 TD2 Khởi hành thường xuyên 0,705 TD1 Tuyến đường đa dạng 0,641 TD3 1 hay 2 khách, vẫn khởi hành 0,592 TD4 Tốc độ hợp lý 0,549 TD6 Xe đời mới 0,507 CD3 Thức ăn, nước uống phong phú 0,752 CD4 Nhà vệ sinh sạch sẽ 0,748 CD2 Nhà ăn vệ sinh 0,747 CD1 Các điểm đủ tiện nghi 0,663
AT1 Nhân viên lái xe an toàn 0,701
AT4 Dễ biết thông tin qua điện thoại, internet 0,663
AT3 Nước suối, khăn lạnh 0,651
GT1 Có màn hình LCD 0,568
TC4 Dễ liên lạc với tổng đài 0,715
TC3 Số tổng đài dễ nhớ 0,647
TC1 Phòng vé ở khu trung tâm 0,614
TC5 Giá cước cạnh tranh 0,539
Eigenvalue 10,170 1,801 1,421 1,018 1,003
Phương sai trích (%) 44,216 7,829 6,176 4,424 4,363
Cronbach’s Alpha sau EFA 0,870 0,869 0,883 0,759 0,783
KMO = 0,897
(Nguồn: Phụ lục 8, 10)
Tiếp tục kiểm định lại năm thành phần được rút trích bằng hệ số Cronbach’s Alpha sau khi phân tích nhân tố EFA, kết quả được thể hiện ở bảng 4.3 và phụ lục 10 cho thấy cả năm thành phần đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và các biến quan sát
đều có tương quan tổng biến > 0,3. Thang đo đã được kiểm định và đã đạt yêu cầu về
các thông số. Như vậy, thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao sau khi đã được điều chỉnh bao gồm 5 thành phần với 23 biến quan sát.
47
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo sự thỏa mãn của hành khách
Kết quả phân tích EFA cho thấy ba biến quan sát của thang đo sự thỏa mãn của hành khách vẫn giữ nguyên trong một nhóm. Hệ số KMO = 0,721 nên EFA phù hợp với dữ liệu và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 83,476% thể
hiện rằng nhân tố rút ra giải thích được 83,476% sự biến thiên của dữ liệu, tại hệ số
Eigenvalue 2,504. Do đó thang đo rút ra chấp nhận được.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA thang đo sự thỏa mãn của hành khách
Biến quan sát Component 1 Hài lòng cung cách phục vụ ,937 Hài lòng chất lượng dịch vụ ,933 Hài lòng trang bị vật chất ,870 Eigenvalue 2,504 Phương sai trích (%) 83,476 Cronbach’s Alpha 0,900 KMO = 0,721 (Nguồn: Phụ lục 9) Điều chỉnh thang đo chất lượng dịch vụ
Sau khi đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố
EFA, số lượng thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao vẫn giữ nguyên 5 thành phần nhưng số biến quan sát đạt yêu cầu bị giảm xuống từ 29 biến còn lại 23 biến. Trên cơ sởđó, tác giảđã điều chỉnh lại thang đo chất lượng dịch vụ xe khách liên tỉnh chất lượng cao và các giả thuyết nghiên cứu để phục vụ cho phần nghiên cứu tiếp theo. Cụ thể thang đo chất lượng dịch vụ sau khi đã điều chỉnh như sau:
48
GT3 Nhân viên tổng đài tiếp nhận nhanh chóng, chính xác thông tin, yêu cầu của khách hàng