Bảng 4.17 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Phương tiện hữu hình” –
Lần 2
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan tổng biến | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
HH1 | 9.79 | 6.699 | .798 | .857 |
HH2 | 9.94 | 6.685 | .774 | .866 |
HH3 | 10.15 | 6.927 | .750 | .874 |
HH5 | 10.08 | 6.751 | .761 | .871 |
Cronbach’s Alpha = 0,897 | ||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Xác Định Kích Thước Mẫu Và Tiến Hành Khảo Sát -
Những Công Ty Du Lịch Khách Hàng Thường Đi Du Lịch Nhất -
Hệ Số Cronbach’S Alpha Của Thang Đo “Độ Tin Cậy” -
Đánh Giá Mức Độ Phù Hợp Của Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính Đa Biến -
Mức Độ Hài Lòng Của Khách Hàng Về Yếu Tố Khả Năng Đáp Ứng -
Theo Anh/ Chị, Ngoài Các Yếu Tố Trên Còn Có Các Yếu Tố Nào Khác Ảnh Hưởng Đến Chất Lượng Dịch Vụ Du Lịch Tại Công Ty Cổ Phần Dịch Vụ Du Lịch
Xem toàn bộ 124 trang tài liệu này.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,897 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong yếu tố này có tương quan với nhau. Hệ số tương quan tổng biến của các biến quan sát đều > 0,3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của yếu tố “Phương tiện hữu hình” với 04 biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH5 đáp ứng độ tin cậy.
4.3.7.5 Yếu tố “Giá cả dịch vụ” (GC)
Thang đo yếu tố “Phương tiện hữu hình” được đo lường qua 04 biến quan sát GC1, GC2, GC4, GC5.
Bảng 4.18 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Giá cả dịch vụ” – Lần 2
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan tổng biến | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
GC1 | 9.76 | 4.980 | 0,735 | 0,751 |
GC2 | 9.83 | 5.275 | 0,635 | 0,795 |
GC4 | 9.74 | 4.793 | 0,674 | 0,778 |
GC5 | 9.62 | 5.293 | 0,592 | 0,814 |
Cronbach’s Alpha = 0,830 | ||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,830 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong yếu tố này có tương quan với nhau. Hệ số tương quan tổng biến của các biến quan sát đều > 0,3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của yếu tố “Giá cả dịch vụ” với 04 biến quan sát GC1, GC2, GC4, GC5 đáp ứng độ tin cậy.
4.3.8 Biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ du lịch” (HL)
Thang đo biến phụ thuộc “Cảm nhận của du khách về chất lượng dịch vụ du lịch” được đo lường qua 03 biến quan sát HL1, HL2, HL3.
Bảng 4.19 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ du lịch”
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan tổng biến | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
HL1 | 7.84 | .872 | .462 | .446 |
HL2 | 7.65 | .873 | .389 | .540 |
HL3 | 8.03 | .763 | .400 | .535 |
Cronbach’s Alpha = 0,605 | ||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.19, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,605 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong yếu tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0,3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ du lịch” được đo lường qua 03 biến quan sát HL1, Hl2, HL3 đáp ứng độ tin cậy.
Kết quả sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
Sau khi đo lường độ tin cậy của các yếu tố thông qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, từ 30 biến ban đầu của 06 yếu tố độc lập đã loại đi năm biến
DC3, PV5, DU3, HH4 và GC3. Kết quả sau cùng còn lại 25 biến quan sát của 06 yếu tố độc lập như sau:
Bảng 4.20 Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Yếu tố ảnh hưởng | Biến quan sát | Cronbach’s Alpha | |
1 | Độ tin cậy | TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 | 0,896 |
2 | Khả năng đáp ứng | DU1, DU2, DU4, DU5 | 0,863 |
3 | Năng lực phục vụ | PV1, PV2, PV3, PV4 | 0,841 |
4 | Đồng cảm | DC1, DC2, DC4, DC5 | 0,824 |
5 | Phương tiện hữu hình | HH1, HH2, HH3, HH5 | 0,897 |
6 | Giá cả dịch vụ | GC1, GC2, GC4, GC5 | 0,830 |
Các biến đo lường và thành phần ở bảng 4.20 đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê nên sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo của đề tài.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair & cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình.
Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi sig. có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập như sau:
Hệ số KMO = 0,721> 0,5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp, và dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Kết quả kiểm định Bartlett có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau.
Bảng 4.21 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | 0,721 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 4340,041 |
Bậc tự do | 300 | |
Sig (giá trị P – value) | 0,000 | |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Bảng 4.22 Bảng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | |
1 | 4.034 | 16.134 | 16.134 | 4.034 | 16.134 | 16.134 | 3.578 | 14.311 | 14.311 |
2 | 3.401 | 13.602 | 29.737 | 3.401 | 13.602 | 29.737 | 3.088 | 12.354 | 26.664 |
3 | 3.190 | 12.760 | 42.496 | 3.190 | 12.760 | 42.496 | 2.949 | 11.796 | 38.460 |
4 | 2.716 | 10.863 | 53.359 | 2.716 | 10.863 | 53.359 | 2.785 | 11.139 | 49.599 |
5 | 2.298 | 9.192 | 62.551 | 2.298 | 9.192 | 62.551 | 2.715 | 10.862 | 60.461 |
6 | 2.189 | 8.757 | 71.309 | 2.189 | 8.757 | 71.309 | 2.712 | 10.847 | 71.309 |
7 | .782 | 3.128 | 74.436 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) Từ phương pháp rút trích hệ số Principal component với phép quay Varimax lần thứ nhất, với kết quả bảng 4.22 ta có:
- Chỉ số Eigenvalues là 2,189 ( > 1 ) là đạt yêu cầu nên có 5 nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát.
- Tổng phương sai trích được là 71,309% ( > 50% ).
Như vậy, 6 nhân tố rút trích ra có thể giải thích được 71,309% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.23 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Biến quan sát | Nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
TC4 | .882 | |||||
TC1 | .879 | |||||
TC5 | .832 | |||||
TC3 | .800 | |||||
TC2 | .792 | |||||
HH1 | .877 | |||||
HH2 | .870 | |||||
HH5 | .869 | |||||
HH3 | .861 | |||||
DU1 | .879 | |||||
DU5 | .840 | |||||
DU2 | .830 | |||||
DU4 | .797 | |||||
PV2 | .869 | |||||
PV1 | .862 | |||||
PV4 | .795 | |||||
PV3 | .733 | |||||
DC2 | .868 | |||||
DC1 | .857 | |||||
DC4 | .755 | |||||
DC5 | .732 | |||||
GC1 | .851 | |||||
GC4 | .831 | |||||
GC2 | .797 | |||||
GC5 | .754 | |||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Như vậy, thang đo được chấp nhận và được phân thành 06 nhóm yếu tố.
4.4.2 Kết luận sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi tiến hành phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và thực hiện phương pháp rút trích Principal components với phép quay Varimax, có 6 yếu tố được hình thành gồm 25 biến quan sát có tác động đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ của Công ty Bến Thành. Cụ thể như sau:
a. Yếu tố thứ nhất
Gồm 5 biến quan sát: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về độ tin cậy đối với Công ty Bến Thành. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Độ tin cậy” không thay đổi so với lần kiểm định đầu nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
b. Yếu tố thứ hai
Gồm 4 biến quan sát: DU1, DU2, DU4, DU5. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về khả năng đáp ứng yêu cầu của khách hàng khi lựa chọn dịch vụ của Công ty Bến Thành. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Khả năng đáp ứng” không thay đổi so với lần kiểm định thứ hai nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
c. Yếu tố thứ ba
Gồm 4 biến quan sát: PV1, PV2, PV3, PV4. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về năng lực phục vụ khách hàng của Công ty Bến Thành. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Năng lực phục vụ” không thay đổi so với lần kiểm định thứ hai nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
d. Yếu tố thứ tư
Gồm 4 biến quan sát: DC1, DC2, DC4, DC5. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về sự đồng cảm của Công ty Bến Thành đối với khách hàng. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Đồng cảm” không thay đổi so với lần kiểm định thứ hai nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
đ. Yếu tố thứ năm
Gồm 4 biến quan sát: HH1, HH2, HH3, HH5. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về các phương tiện hữu hình của Công ty Bến Thành. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Phương tiện hữu hình” không thay đổi so với lần kiểm định đầu nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
e. Yếu tố thứ sáu
Gồm 4 biến quan sát: GC1, GC2, GC4, GC5. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về giá cả của Công ty Bến Thành. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Giá cả dịch vụ” không thay đổi so với lần kiểm định thứ hai nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
4.5 Xây dựng mô hình hồi quy
Phần phân tích này nhằm xây dựng mô hình, xác định mối quan hệ giữa mức độ cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ du lịch với các yếu tố, cũng như khẳng định tầm quan trọng của từng yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ du lịch.
Việc phân tích hồi quy sẽ cho thấy sự thích hợp của mô hình đề xuất trong hoàn cảnh nghiên cứu cụ thể tại Công ty Bến Thành và tìm ra mô hình thích hợp nhất để giải thích mức độ ảnh hưởng giữa các yếu tố đến chất lượng dịch vụ du lịch. Đó là cơ sở cho việc đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện chất lượng dịch vụ du lịch được hợp lý.
4.5.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa từng biến độc lập với nhau, cũng như mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích hệ số tương quan (Pearson Correlation) như sau:
Kết quả của ma trận hệ số tương quan được trình bày ở bảng 4.24 cho thấy:
- Hệ số tương quan lớn nhất giữa các biến độc lập là 0,152 (tương quan giữa yếu tố Năng lực phục vụ và Khả năng đáp ứng), hệ số tương quan nhỏ nhất giữa các biến độc lập là -0,132 (tương quan giữa yếu tố Độ tin cậy và Khả năng đáp ứng).
- Hệ số tương quan lớn nhất giữa các yếu tố thành phần với biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng là 0,417 (tương quan giữa biến độc lập Phương tiện hữu hình với biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ du lịch) và hệ