Mô hình này gồm 4 biến tiềm ẩn, trong đó có hai biến tiềm ẩn được xác định là nguyên nhân ảnh hưởng đến mức độ hài lòng tổng thể về chất lượng dịch vụ mặt đất. Hai nguyên nhân này là chất lượng check-in (hlci) và chất lượng qui trình ra máy bay. Biến tiềm ẩn hay nhân tố hlci lại được cấu tạo bởi hai nhân tố là chất lượng tổ chức check-in (tcci) và chất lượng qui trình ra máy bay (ttmb). Biến kết quả là mức độ hài lòng tổng thể HLTT_1. Mục tiêu của việc nghiên cứu là đưa ra một mô hình đo tốt nhất, và sau đó đưa ra một mô hình cấu trúc tốt nhất về các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng tổng thể về dịch vụ mặt đất.
3.3.1.2.2 Kiểm tra tính hiệu lực của mô hình đo
1
1
z1
hlxh
e11 e10 e9
e8
1
1
hlci
1
1
CAU67C_1
1
CAU67D_1
1
tdci
1
d2
ttmb
1
CAU67A_1
CAU67B_1
HLTTHE_1
Trước khi tính toán các chỉ số đo tính hiệu lực của mô hình, các quan hệ giữa các biến được biểu diễn dưới dạng các mũi tên hai chiều như sau:
e12
1
CAU64_1
1e13
CAU66_1
CAU7A_1 | |
1 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 13 -
Tóm Tắt Về Cuộc Điều Tra Về Chất Lượng Dịch Vụ Mặt Đất -
Mô Hình Đo Các Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Chất Lượng Dịch Vụ Mặt Đất -
Xây Dựng Mô Hình Đo Lường Và Mô Hình Cấu Trúc -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 18 -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 19
Xem toàn bộ 204 trang tài liệu này.
CAU7B_1 | |
1 | |
CAU7C_1 | |
1 | |
CAU7D_1 | |
1 | |
CAU7E_1 | |
1 | |
e1
e2
e3
e4
e5
Hình 3.2. Mô hình đo
Các mũi tên hai chiều thể hiện quan hệ tương quan giữa các biến. Trong mô hình này các quan hệ nhân quả chưa được xác định.
Các tham số đo tính hiệu lực của mô hình như sau:
Bảng 3.17. Hệ số RMR và GFI
GFI | AGFI | PGFI | |
Default model | .926 | .885 | .594 |
Bảng 3.18. Các hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons)
RFI rho1 | IFI Delta2 | TLI rho2 | CFI | |
.967 | .956 | .968 | .957 | .968 |
Bảng 3.19. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.091 | .087 | .095 | .000 |
Bảng 3.20. Hệ số HOELTER
HOELTER .01 | |
158 | 179 |
Giá trị của GFI, TLI đều xấp xỉ 1, cho thấy mô hình có độ phù hợp rất cao. Tuy nhiên giá trị RMSEA và Holter chưa thực sự tốt (lớn hơn 0.8 và nhỏ hơn 200), do vậy cần phải điều chỉnh mô hình để có các chỉ số đo độ phù hợp cao hơn. Việc này được thực hiện bằng việc nhìn vào bảng MI. Xem chi tiết giá trị của MI trong bảng 3.21 ở phụ lục 2.
1
1
z1
hlxh
e11 e10 e9
e8
1
1
hlci
CAU67A_1
1
1
CAU67C_1
1
CAU67D_1
1
tdci
1
d2
ttmb
CAU67B_1
CLTTMD
Bảng MI cho thấy phần dư e4 xuất hiện nhiều lần với giá trị MI khá lớn. Phần dư e1 tương ứng với biến 7e_1cũng có giá trị MI khá cao. Do vậy có thể loại bỏ biến 7b_1 và 7e_1 tương ứng với các phần dư này sẽ làm cho mô hình tốt hơn. Mô hình mới như sau:
e12
1
CAU64_1
1e13
CAU66_1
1
e3
CAU7C_1
CAU7A_1 | |
1 | |
CAU7D_1 | |
1 | |
e2
e5
Hình 3.3. Mô hình A_1.2
Hệ số tương quan giữa ba biến tiềm ẩn hlci; ttmb và hlltt như sau:
Bảng 3.22. Hệ số tương quan (Correlations)
Estimate | |||
clci | <--> | CLTTMD | .784 |
ttmb | <--> | CLTTMD | .793 |
ttmb | <--> | Clci | .794 |
Mô hình mới này có RMSEA và Holter như sau:
Bảng 3.23. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.069 | .064 | .074 | .000 |
Bảng 3.24. Hệ số HOELTER
HOELTER .01 | |
286 | 332 |
e12 1
CAU64_1
1
1
z1
hlxh
e11 CAU67A_1
1
hlci
1
e10
1
CAU67B_1
1
e9 CAU67C_1
1
tdci
1
e8
1
CAU67D_1
d2
ttmb
CLTTMD
RMSEA dưới 0.7 và Holter cao hơn 200. Như vậy mô hình thứ hai tốt hơn mô hình thứ nhất rất nhiều. Do vậy có thể xây dựng mô hình cấu trúc từ mô hình thứ hai .
1e13
CAU66_1
1
e3
CAU7C_1
CAU7A_1 | |
1 | |
CAU7D_1 | |
1 | |
e2
e5
Hình 3.4. Mô hình cấu trúc quan hệ A- 1.3
Mô hình này thể hiện quan hệ nhân quả, trong đó CLTTMD là kết quả của hai nguyên nhân là Clci và ttmb. Kết quả đo tính hiệu lực của mô hình cấu trúc này như sau:
Bảng 3.25. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.157 | .152 | .162 | .000 |
Bảng 3.26. Hệ số HOELTER
HOELTER .01 | |
59 | 68 |
Hai hệ số RMSEA và Holter cho thấy mô hình không có sự phù hợp cao. Do vậy mặc dù mô hình đo có độ phù hợp cao nhưng mô hình cấu trúc này chưa biểu diễn đúng quan hệ giữa các biến tiềm ẩn. Cần điều chỉnh mô hình thông qua bảng MI. Chi tiết bảng MI xem ở bảng 3.27 phụ lục 2.
e12 1
CAU64_1
1
1
z1
CLXH
e11 CAU67A_1
e10 CAU67B_1
1
Clci
1
1
1
e9
1
tdci
1
d3
e8
1
d2
ttmb
CLTTMD
Quan sát bảng MI cho thấy hai biến ttmb và Clci có MI rất lớn. Điều này cho phép nghĩ đến giả thuyết hai biến này có quan hệ tương quan rất chặt chẽ với nhau, và do vậy cần phải vẽ lại mô hình. Có thể vẽ quan hệ tương quan giữa hai biến sẽ làm cho mô hình phù hợp hơn hoặc phải xóa bỏ một trong hai biến ra khỏi mô hình.
1e13
CAU66_1
CAU67C_1 |
CAU67D_1 |
1
e3
CAU7C_1
CAU7A_1 | |
1 | |
CAU7D_1 | |
1 | |
e2
e5
Hình 3.5. Mô hình A_1.4
Trong mô hình này hlci ảnh hưởng tới cảm nhận về chất lượng thủ tục ra máy bay và thủ tục ra máy bay lại ảnh hưởng tới mức độ hài lòng tổng thể về dịch vụ mặt đất. Kết quả kiểm tra tính hiệu lực của mô hình như sau:
Bảng 3.28. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.086 | .081 | .091 | .000 |
Bảng 3.29. Hệ số HOELTER
HOELTER .01 | |
188 | 218 |
Hai chỉ số này đã có mức độ cải thiện rõ rệt ở mô hình này. Ngoài hệ số RMSEA, các chỉ số GFI; TLI và CFI đều rất cao tương ứng với 0.95; 0.963 và 0.974, có thể nói mô hình có độ phù hợp tốt và có thể sử dụng để biểu diễn cấu trúc quan hệ của các biến clci; ttmb và CLTTMD.
Hệ số hồi qui giữa các biến như sau:
Bảng 3.30. Hệ số hồi qui
Hệ số (Estimate) | Sai số (S.E.) | P | |||
clxh | <--- | Clci | .861 | .027 | *** |
tdci | <--- | Clci | 1.000 | ||
ttmb | <--- | Clci | .871 | .022 | *** |
ttmb | <--- | z15 | .651 | .017 | *** |
CAU67D_ | <--- | Tdci | 1.000 | ||
CAU67C_1 | <--- | Tdci | 1.044 | .013 | *** |
CAU67A_ | <--- | Tdci | 1.024 | .011 | *** |
CAU64_1 | <--- | Clxh | 1.000 | ||
CAU66_1 | <--- | Clxh | 1.039 | .025 | *** |
CLTTMD | <--- | ttmb | .933 | .016 | *** |
CLTTMD | <--- | z10 | .747 | .011 | *** |
CAU67B_1 | <--- | e10 | .397 | .008 | *** |
CAU67B_1 | <--- | Tdci | 1.069 | .011 | *** |
CAU7D_1 | <--- | ttmb | 1.000 | ||
CAU7A_1 | <--- | ttmb | .950 | .017 | *** |
CAU7C_1 | <--- | ttmb | 1.009 | .015 | *** |
Ttmb | <--- | Clci | .871 | .022 | *** |
CLTTMD | <--- | ttmb | .933 | .016 | *** |
Như vậy nhân tố trực tiếp ảnh hưởng đến chất lượng chung là chất lượng của thủ tục ra máy bay, tuy nhiên chất lượng cảm nhận về thủ tục ra máy bay lại bị chất lượng cảm nhận về thủ tục check-in ảnh hưởng. Hai nhân tố đo chất lượng check- in là thái độ nhân viên check-in (tdci) và chất lượng tổ chức check-in (tcci) gồm có thời gian chờ và trật tự tại khu xếp hàng.
Như vậy, mô hình cấu trúc cho thấy biến clci hay chất lượng của quá trình check-in là xuất phát điểm cho VNA trong các nỗ lực nâng cao mức độ hài lòng chung với chất lượng dịch vụ mặt đất. Chất lượng check-in nâng lên được 1 điểm sẽ làm cho chất lượng của thủ tục ra máy bay tăng thêm được 0.871 điểm. Tuy nhiên, do hệ số tương quan giữa clci và ttmb là 0.794, tương đương với hệ số quyết định là 0.63; có nghĩa là chất lượng của check-in quyết định 63% sự biến động của thủ tục ra máy bay. Hệ số tương quan giữa ttmb và CLTTMD là 0.793, cũng tương ứng với hệ số quyết định 63%. Do vậy để mức độ hài lòng tổng thể với dịch vụ mặt đất được cao, VNA cũng phải nâng cao chất lượng của thủ tục ra máy bay. Đối với thủ tục ra máy bay, hai thang đo quan trọng là sự thuận tiện của việc đi từ phòng chờ ra máy bay và sự nhiệt tình của nhân viên trong việc hướng dẫn các thủ tục ra máy bay.
3.3.1.3 Mô hình nghiên cứu quan hệ của chất lượng kĩ thuật và chất lượng chức năng với chất lượng dịch vụ mặt đất
Tập hợp chỉ báo đo các yếu tố của chất lượng mặt đất có thể được kết hợp theo một cách khác để đo chất lượng kĩ thuật và chất lượng chức năng. Cụ thể như sau:
Biến tiềm ẩn chất lượng kĩ thuật được đo bằng ba chỉ báo i) cau 64 Thời gian chờ làm thủ tục check-in; ii) cau 66 Trật tự tại khu vực check-in; iii) cau 7d Sự thuận tiện của việc đi từ phòng chờ ra sân bay.
Biến chất lượng kĩ năng gồm có các chỉ báo i) cau67a; ii) cau 67b; iii) cau 67c; iv) cau 67d; v) cau 7a; vi) cau 7b; vii) cau 7c và viii) cau 68.
Qui trình xây dựng mô hình đo tổng thể được thực hiện qua các bước sau: Bước 1: Kiểm tra tính hiệu lực của từng tập hợp chỉ báo đo từng biến tiềm ẩn Kiểm tra tính hiệu lực của tập hợp đo biến chất lượng kĩ thuật
Bảng 3.31. Phương sai được giải thích bằng biến tiềm ẩn (Communalities)
Ban đầu (Initial) | Sau khi chiết xuất (Extraction) | |
cau64_1 | .452 | .564 |
cau66_1 | .493 | .786 |
cau7d_1 | .229 | .275 |
Bảng 3.32. Tổng phương sai được giải thích (Total Variance Explained)
Giá trị Eigen ban đầu (Initial Eigenvalues) | Tổng hệ số tải bình phương sau khi chiết xuất (Extraction Sums of Squared Loadings) | |||||
Tổng (Total) | % phương sai (% of Variance) | % tích lũy (Cumulative %) | Tổng (Total) | % phương sai (% of Variance) | % tích lũy (Cumulative %) | |
1 | 2.025 | 67.510 | 67.510 | 1.624 | 54.141 | 54.141 |
2 | .647 | 21.581 | 89.091 | |||
3 | .327 | 10.909 | 100.000 |
Bảng 3.33. Ma trận nhân tố (Factor Matrix)
Nhân tố (Factor) | |
1 | |
cau64_1 | .751 |
cau66_1 | .886 |
cau7d_1 | .524 |
Ba bảng trên cho thấy cau 7d có hệ số communality rất thấp, tuy nhiên sau vẫn có 1 nhân tố được tạo ra với hệ số tải (loading) của cả ba chỉ báo đều lớn hơn 0.5, mặc dù cau7d vẫn có hệ số tải thấp nhất. Do vậy tác giả vẫn giữ cau7d lại trong mô hình đo chất lượng kĩ thuật.
Bảng 3.34. Thống kê mức tin cậy (Reliability Statistics)
Số biến (N of Items) | |
.756 | 3 |