Bảng 2.15: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Biến quan sát | Nhân tố | ||||
Cơ sở vật chất | Giá cả | Đội ngũ nhân viên | Sản phẩm dịch vụ | Quảng cáo | |
CSVC1 | 0.812 | ||||
CSVC2 | 0.793 | ||||
CSVC3 | 0.679 | ||||
GC1 | 0.915 | ||||
GC2 | 0.888 | ||||
GC3 | 0.869 | ||||
ĐNNV1 | 0.925 | ||||
ĐNNV2 | 0.590 | ||||
ĐNNV3 | 0.920 | ||||
ĐNNV4 | 0.610 | ||||
SPDV1 | 0.828 | ||||
SPDV2 | 0.931 | ||||
SPDV3 | 0.917 | ||||
SPDV4 | 0.910 | ||||
QC1 | 0.718 | ||||
QC2 | 0.883 | ||||
QC3 | 0.893 | ||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Hoạt Động Marketing Của Khách Sạn: -
Mô Hình Nghiên Cứu Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Marketing - Mix -
Mô Tả Biến Định Tính – Giới Tính -
Một Số Giải Pháp Marketing – Mix Nhằm Thu Hút Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ Của Bộ Phận F&b Tại Khách Sạn Continental Saigon -
Giải pháp Marketing – Mix nhằm thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ của bộ phận F&B tại khách sạn Continental Saigon - 19 -
Cơ Cấu Tạo Động Lực Cho Người Lao Động
Xem toàn bộ 189 trang tài liệu này.
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Kết quả ma trận xoay nhân tố chia thành 5 nhóm yếu tố chính như mô hình và giả thuyết ban đầu. Hệ số tải nhân tố (factors loading) trong ma trận xoay các biến đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, cả 17 biến này đều đạt yêu cầu và sẽ được đưa vào mô hình phân tích tương quan và hồi quy trong các bước tiếp theo.
Bảng 2.16: Kiểm tra KMO và Bartlett cho Marketing–Mix thu hút khách hàng
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 366.235 |
Bậc tự do (Df) | 3 | |
Giá trị P-value (Sig.) | .000 |
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Kết quả cho KMO = 0.638 lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1, Bartlett Sig =0.000 nhỏ hơn 0.05. Theo phương pháp “Principal Compoment Analysis” kết quả thống kê cho nhân tố Marketng – Mix thu hút khách hàng gôm thành 1 yếu tố giống giả thuyết ban đầu với phương sai trích là 65.024% cụ thể.
Bảng 2.17: Tổng số phương sai giải thích
Thành phần | Giá trị riêng ban đầu | Tổng phương sai trích | ||||
Tổng | % Biến thiên giải được | % Tích luỹ | Tổng | % Biến thiên giải được | % Tích luỹ | |
1 | 2.483 | 82.761 | 82.761 | 2.483 | 82.761 | 82.761 |
2 | .441 | 14.714 | 97.475 | |||
3 | .076 | 2.525 | 100.000 | |||
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Bảng 2.18: Ma trận nhân tố của biến phụ thuộc
Nhân | |
1 | |
MKTM1 | .953 |
MKTM2 | .946 |
MKTM3 | .825 |
(Nguồn: Dữ liệu SPSS) Kết quả ma trận xoay nhân tố có 1 nhóm yếu tố chính như mô hình và giả thuyết ban đầu. Hệ số tải nhân tố trong ma trận xoay các biến đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, 6 biến này đều đạt yêu cầu sẽ đưa vào mô hình phân tích tương quan và hồi qui
trong các bước tiếp theo.
Mô hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh, các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu như sau:
H1: Cơ sở vật chất tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H2: Giá cả tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh.
H3: Đội ngũ nhân viên tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh. H4: Sản phẩm dịch vụ tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh.
H5: Quảng cáo tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh.
2.7.3 Phân tích hệ số tương quan:
Bảng 2.19: Phân tích hệ số tương quan
Cơ sở vật chất | Giá cả | Đội ngũ nhân viên | Sản phẩm dịch vụ | Quảng cáo | |
Cơ sở vật chất | 1 | .982** | .000 | -.004 | .122 |
Giá cả | .982** | 1 | .000 | .000 | .000 |
Đội ngũ nhân viên | .000 | .000 | 1 | .000 | .000 |
Sản phẩm dịch vụ | -.004 | .000 | .000 | 1 | .000 |
Quảng cáo | .122 | .000 | .000 | .000 | 1 |
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
*: tương quan ở mức ý nghĩa 0.01 (2- đuôi)
** : tương quan ở mức ý nghĩa 0.05 (2- đuôi)
Kết quả phân tích cho thấy có sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình đó tương quan giữa biến Cơ sở vật chất và biến Giá cả là cao nhất 0.982 và thấp nhất là biến Sản phẩm/ dịch vụ là -0.04.
Biến Động lực có tương quan tuyến tính tới biến Trách nhiệm, Lương thưởng và Kiến thức lần lượt là 0.468, 0.456, 0.313. Như vậy, Động lực có sự tương quan mạnh với Trách nhiệm, Lương thưởng và Kiến thức . Điều này cho thấy nếu xét 3 thành phần này trong quan hệ độc lập không bị ảnh hưởng bởi các thành phần khác, khi Động lực gia tang thì kéo theo Trách nhiệm, Lương thưởng và Kiến thức bị ảnh hưởng và có xu hướng tang theo.
Biến Động lực có tương quan tuyến tính với biến Thông tin, Quan hệ và Phản hồi lần lượt là 0.249, 0.168, 0.116. Cả 3 biến này đều có sự tương quan cùng chiều với biến Động lực nhưng mức độ tương quan có yếu hơn .
Các hệ số tương quan đều nằm trong khoảng -1<= r <= 1. Giá trị nhỏ nhất là
-0.55 và lớn nhất là 0.468 đều hướng gần tới r=1. Chứng tỏ mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt. Giá trị r=1 khi nó tương quan hoàn toàn với chính nó, do đó hệ số tương quan nằm tren đường chéo đều bằng 1 và rõ
rang hệ số tương quan mang tính đối xứng nên lấy đường chéo là chuẩn ta có kết quả 2 nửa tam giác là đối xứng nhau qua đường chéo.
Mô hình sẽ nghiên cứu sự ảnh hưởng của các biến độc lập (Cơ sở vật chất, giá cả, đội ngũ nhân viên, sản phẩm/dịch vụ, quảng cáo) tác động đến biến Cơ sở vật chất như thế nào. Các giả thuyết đều ước lượng tuyến tính, không chênh lệch và có phương sai bé nhất.
2.7.4 Phân tích hồi quy bội:
Bảng 2.20: Mô hình hồi quy của hệ số Beta
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | T | Ý nghĩa | Chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến | |||
Hệ số Beta | Sai số chuẩn | Beta | Độ chấp nhận | Hệ số phóng đại phương sai | |||
Hằng số | 9.392E- 018 | .010 | .000 | 1.000 | |||
CSVC | .982 | .011 | .982 | 93.246 | .000 | .982 | .992 |
GC | .000 | .011 | .000 | -.017 | .987 | .000 | -.001 |
ĐNNV | -.004 | .011 | -.004 | -.340 | .735 | -.004 | -.028 |
SP/DV | .122 | .011 | .122 | 11.579 | .000 | .122 | .696 |
QC | .005 | .011 | .005 | .512 | .610 | .005 | .043 |
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện với 5 biến độc lập là: Cở sở vật chất, giá cả, đội ngũ nhân viên, sản phẩm/ dịch vụ và quảng cáo. Giá trị của các yếu tố được dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện theo phương pháp chọn từng bước (Stepwise).
Với giả thuyết đã hiệu chỉnh cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
MKTM = + *[CSVC] + *[GC] + *[ĐNNV] + *[SPDV] + *[QC]
Kết quả cho ta thấy, hệ số Sig của cả 6 biến độc lập trên đều = 0,000 < 0,05 (Dựa vào bảng Coefficientsa ) nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H4, H5, đều không thể bác bỏ.
Nhận xét:
Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy nhân tố Cơ sở vật chất có hệ số Beta cao nhất là 0.982, tiếp theo là nhân tố Sản phẩm/ dịch vụ có hệ số Beta là 0.122, hệ số Beta thấp nhất là –0.004 thuộc về nhân tố Đội ngũ nhân viên. Từ hệ số Beta dễ dàng nhận thấy cơ sở vật chất quyết định rất lớn đến chiến lược Marketing – Mix trong việc thu hút khách hàng của khách sạn. Chính cơ sở vật chất sẽ quyết định đến việc khách hàng có quay trở lại và sử dụng dịch vụ của khách sạn hay không.
Giá trị Sig. của các nhân tố này đều nhỏ hơn 0.05 nên chúng có ý nghĩa về mặt thống kê(trừ biến Cơ sở vật chất và Sản phẩm/ dịch vụ), có nghĩa các nhân tố này có ảnh hưởng đến chiến lược Marketing – Mix thu hút khách hàng của khách sạn.
Ngoài ra giá trị hồi qui chuẩn hoá (Standardized Coefficients Beta) cho ta biết tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Cụ thể:
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Cơ sở vật chất ảnh hưởng 18.8% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Giá cả ảnh hưởng 31.5% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Đội ngũ lao động ảnh hưởng 10.9 đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Sản phẩm/dịch vụ ảnh hưởng 11.8% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B - Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Quảng cáo ảnh hưởng 14.5% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn continental Saigon.
Bảng 2.21: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Dự báo độ lệch chuẩn | Hệ số Durbin- Watson | |
.992a | .984 | .983 | .12851309 | 1.621 | |
Dự đoán: (Hằng số), CSVC, GC, ĐNNV, SPDV, QC | |||||
Biến phụ thuộc: MKTM | |||||
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Các giá trị biến độc lập được tính bằng cách tính trung bình các thang đo quan sát của các biến độc lập. Theo bảng Model Summary ta thấy, R2 hiệu chỉnh = 0,983 có nghĩa là 5 biến trong mô hình hồi quy giải thích được 39.9% các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên. Chỉ số Durbin – Watson = 1.621< 4 nên không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Bảng 2. 22 Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVA
Y | |||||
Tổng bình phương | Df | Bình phương trung bình | F | Sig. | |
Hồi quy | 146.638 | 6 | 24.440 | 1479.794 | .000b |
Phần dư | 2.362 | 143 | .017 | ||
Tổng | 149.000 | 149 | |||
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Dựa vào bảng ANOVA ta thấy Sig. F = 0.00 cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết. Ta thấy, hệ số Sig. của cả 5 thành phần này đều
< 0,05 nên các thành phần này có tương quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình phân tích. Hệ số phóng đại phương sai VIF của cả 5 thành phần đều < 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa 5 biến độc lập không đáng kể.
- H1: Cơ sở vật chất tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi quy giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.982 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H1 được chấp nhận
hay mối tương quan giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trươc khi khẳng định rằng thương hiệu có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng
- H2: Giá cả tác động cùng chiều Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.000 và mức ý nghĩa là 0.987< 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H2 được chấp nhận hay mối tương quan giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng cơ sở vật chất có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
- H3: Sản phẩm/dịch vụ tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa sản phẩm/dịch vụ và Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B t có hệ số Beta là 0.269 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H3 được chấp nhận hay mối tương quan giữa sản phẩm/dịch vụ và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng sản phẩm/dịch vụ có tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh của bộ phận F&B.
- H4: Đội ngũ nhân viên tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa đội ngũ nhân viên và Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.122 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H4 được chấp nhận hay mối tương quan giữa đội ngũ nhân viên và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng đội ngũ nhân viên có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
120
- H5: Quảng cáo tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa chất lượng phục vụ và năng lực cạnh tranh của bộ phận Banquet có hệ số Beta là 0.005 và mức ý nghĩa là 0.610
< 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H5 được chấp nhận hay mối tương quan giữa chất lượng phục vụ và năng lực cạnh tranh có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng chất lượng phục vụ có tác động cùng chiều đến Marketing - Mix thu hút khàng của bộ phận F&B.
Biều đồ 2.4: Histogram
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Theo tác giả Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Bởi vì mô hình hồi quy mà đưa ra luôn có giới hạn một số biến nhất định, có thể sẽ bỏ qua một số nhân tố ảnh hưởng đến chiến lược Marketing – Mix hay những sai số trong quá trình kiểm định… gọi là những sai lệch giữa giá trị thực tế và lý thuyết mà SPSS gọi là phần dư”. Vì vậy, cần kiểm định phần dư có phân phối chuẩn để tránh những tác động của yếu tố khác không liệt kê trong mô hình lên biến phụ thuộc. Trong biểu đồ Histogram phần dư chuẩn hoá có giá trị trung bình là -3.90-16 xấp xỉ bằng 0 và độ