Kết Quả Kiểm Định Cronbach’S Alpha Đối Với Các Biến Độc Lập

mang tính chất bắt buộc như làm việc, đi công tác hay tham gia sự kiện thì mọi người mới lựa chọn khách sạn làm nơi lưu trú.

Theo Hình thức chuyến đi:

[VALUE] (25,6%)

Hình thức chuyến đi

[VALUE] (22,4%)

Cá nhân (1 hoặc 2 người)

Nhóm (3 đến 6 người) Đoàn (7 người trở lên)

[VALUE] (52%)

(Nguồn: Xử lý SPSS & Excel)

Biểu đồ 2.10 Cơ cấu mẫu theo hình thức chuyến đi

Từ biểu đồ, thấy được: Có đến 52% khách hàng trả lời đi theo hình thức

“nhóm”, 25,6% đi theo hình thức “đoàn” và 22,4% hình thức “cá nhân”.

Theo lý do chọn Hữu Nghị:

Lý do chọn Hữu Nghị

[VALUE] (93,61%(2)4,8%)

[VALUE] (40%)

[VALUE]

(25,6%)

Giá rẻ

Chất lượng dịch vụ tốt Vị trí thuận tiện

Khác

(Nguồn: Xử lý SPSS & Excel)

Biểu đồ 2.11 Cơ cấu mẫu theo lý do chọn Hữu Nghị

Qua biểu đồ, ta thấy: Có lên đến 40% người tham gia khảo sát trả lời chọn hữu Nghị vì “vị trí thuận lợi”, 25,6% trả lời vì “chất lượng dịch vụ tốt”, 24,8% vì giá rẻ và ít nhất là “khác” với 9,6%.

Theo Số lần lưu trú ở Hữu Nghị:

[VALUE] (17,6%)

Số lần lưu trú

[VALUE] (13,6%)

[VALUE] (23,2%)

[VALUE] (45,6%)

Lần đầu tiên Lần thứ 2

Lần thứ 3

Lần thứ 4 trở lên

(Nguồn: Xử lý SPSS & Excel)

Biểu đồ 2.12 Cơ cấu mẫu theo số lần lưu trú

Từ biểu đồ, ta thấy: Có đến 45,6% khách hàng trả lời đã sử dụng dịch vụ lưu trú của Hữu Nghị đến “lần thứ 3”, 23,2% lưu trú “lần thứ 2”, 17,6% lưu trú “lần thứ 4” và 13.6% “lưu trú lần đầu”. Thấy rằng cơ bản khách hàng đều đã lựa chọn dịch vụ lưu trú của Hữu Nghị nhiều lần.

2.2.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát trong thang đo

Bảng 2. 6 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các biến độc lập

Biến quan sát

Có thể bạn quan tâm!

• Tình Hình Hoạt Động Kinh Doanh Của Khách Sạn Hữu Nghị Trong Giai Đoạn 2017 Đến 2019
• Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Khách Sạn Hữu Nghị Trong 3
• Kết Quả Khảo Sát Khách Hàng Về Chất Lượng Dịch Vụ Lưu Trú Tại Khách Sạn Hữu Nghị
• Kiểm Định Kmo Và Bartlett’S Efa Của Biến Phụ Thuộc
• Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến
• Kết Quả Kiểm Định One Sample T-Test Về Chất Lượng Dịch Vụ Lưu Trú

Xem toàn bộ 149 trang tài liệu này.

Khách sạn Hữu Nghị là điểm đến lưu trú tin cậy.

dàng sử dụng.

(Nguồn: Xử lý SPSS)

Qua bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy được: Tất cả biến quan sát của các nhân tố độc lập trong nghiên cứu đều thỏa mãn điều kiện, có hệ số tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6. Duy nhất chỉ có biến quan sát TC2 (khách sạn lưu trữ chính xác và an toàn thông tin của Anh/Chị.), có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 nên biến quan sát này bị loại khỏi mô hình.

Bảng 2. 7 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến phụ thuộc

Biến quan sát

(Nguồn: Xử lý SPSS)

Từ bảng kiểm định của biến phụ thuộc, ta thấy: Cả ba biến quan sát đều có tương quan biến tổng đều > 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha đều > 0.6, thỏa mãn điều kiện để tiếp tục thực hiện nghiên cứu.

2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập

Thang đo chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Hữu Nghị theo mô hình nghiên cứu gồm 5 nhân tố chính và được đo lường bằng 22 biến quan sát. Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha thì còn 21 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy và tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhân tố khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sát tải lên nhiều nhân tố hoặc các

Bảng 2. 8 Kiểm định KMO và Bartlett’s EFA của biến độc lập _ lần 1

KMO and Bartlett’s Test

biến quan sát bị phân sai nhân tố từ ban đầu.

(Nguồn: Xử lý SPSS)

Qua kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO bằng 0,821 > 0,5 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig=0,000), cho thấy thực hiện phân tích EFA là phù hợp.

Vì chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn Hữu Nghị chịu tác động của nhiều nhân tố khác nhau, vậy để xác định các nhân tố tác động cần tiến hành phân tích nhân tố khám phá dựa trên 21 biến quan sát sau khi đã kiểm định độ tin cậy. Việc phân tích nhân tố sẽ giúp xem xét có thể rút gọn tập 21 biến quan sát thành một tập F (F

Tiến hành phân tích nhân tố EFA lần 1:

Bảng 2. 9 Ma trận xoay nhân tố đối với các biến độc lập _ lần 1

Biến độc lập

Đội ngũ nhân viên luôn nhanh chóng thực hiện dịch

vụ cho Anh/Chị.

(Nguồn: Xử lý SPSS)

Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố trên, ta thấy: Kết quả sau khi xoay, rút ra được 5 nhân tố với giá trị hệ số tải Factor loading của mỗi biến quan sát đều > 0,5, thỏa mãn điều kiện của hệ số tải Factor loading, duy chỉ có biến quan sát DC2 (khách sạn luôn đặt lợi ích của Anh/Chị lên hàng đầu) được tải lên ở cả 2 nhân tố nên biến DC2 bị loại. Tiến hành xoay ma trận nhân tố lần 2:

Bảng 2. 10 Kiểm định KMO và Bartlett’s EFA của biến độc lập _ lần 2

KMO and Bartlett’s Test

(Nguồn: Xử lý SPSS)

Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố lần 2 cho thấy: Hệ số KMO bằng 0,811 > 0,5 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig=0,000), tức thực hiện phân tích EFA vẫn phù hợp.

Tiến hành phân tích nhân tố EFA lần 2:

Bảng 2. 11 Xoay ma trận nhân tố đối với các biến độc lập _ lần 2