DONGCAM5 | 16.61 | 9.105 | .910 | .946 | |
Phương tiện hữu hình Cronbach’s Alpha=0.986 | PTHH1 | 12.38 | 5.431 | .980 | .977 |
PTHH2 | 12.40 | 5.434 | .959 | .983 | |
PTHH3 | 12.37 | 5.380 | .970 | .980 | |
PTHH4 | 12.35 | 5.500 | .947 | .986 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Về Chất Lượng Dịch Vụ Khách Sạn Liberty Central Saigon Riverside -
Kết Quả Điều Tra Ý Kiến Khách Hàng Về Trình Độ Nghiệp Vụ Của Lễ Tân -
Xây Dựng Thang Đo, Mô Hình Nghiên Cứu Và Giả Thuyết Nghiên Cứu -
Giải Pháp Nâng Cao Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch Về Khách Sạn Liberty Central Saigon Riverside -
Đối Với Chính Quyền Địa Phương Và Sở Văn Hóa - Thể Thao Và Du Lịch -
Giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách du lịch về khách sạn Liberty Central Saigon Riverside - 21
Xem toàn bộ 182 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
2.7.4 Phân tích nhân tố
Sau khi đánh giá thang đo nghiên cứ u tiếp tuc
thưc
hiện phân tích nhân tố khám
phá EFA. Kiểm điṇ h Bartlett’s đươc
dùng để kiểm điṇ h giả thuyết Ho là các biến
không có tưo
g quan với nhau trong tổng thể còn KMO dùng để kiểm tra xem kích
thu
́c mẫu ta có đươc
có phù hơp
với phân tích nhân tố hay không. Kết quả sau khi
phân tích EFA cho thấy hệ số KMO của sự hài lòng là 0.584, thỏa điều kiện 0.5 < KMO < 1 với mức ý nghĩa là Sig.= 0.000 trong kiểm định Barlett’s (Sig<0.05) (bảng 2.27). Điểm dừng khi rút trích các nhân tố tại eigenvalues =2.287, tổng phương sai trích được là 76.244%, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0.5; điều này thể hiện kết quả phân tích nhân tố là phù hợp và các biến tương quan với nhau trong tổng thể và số nhân tố trích được là 1 hoàn toàn phù hợp với lý thuyết về sự hài lòng.
Bảng 2.27: Kết quả kiểm điṇ h KMO và mứ c ý nghiã
Kết quả | Đánh giá | |
Kaise- Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy | 0.584 | Chấp nhận |
Mứ c ý nghiã (Sig) | 0.000 | Chấp nhận |
Bả ng 2.28: Kết quả phân tích nhân tố SHL
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Nhân tố | |
Sự hài lòng | |
SHL3 | .953 |
SHL1 | .908 |
SHL2 | .744 |
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến độc lập cho thấy: Kiểm
điṇ h Bartlett’s đươc
dùng để kiểm điṇ h giả thuyết Ho là các biến không có tương quan
với nhau trong tổng thể còn KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có đươc có
phù hơp
với phân tích nhân tố hay không. Tri ̣số KMO của biến các biến độc lập trong
nghiên cứ u này là 0,800 với mứ c ý nghia 0,000 cho thấy các nhân tố có độ kết dính với
nhau và hoàn toàn phù hơp
với phân tích nhân tố.
Kết quả sau khi phân tích EFA cho thấy hệ số KMO của các nhóm biến là 0.800, thỏa điều kiện 0.5 < KMO < 1 với mức ý nghĩa là Sig.= 0.000 trong kiểm định Barlett’s (Sig<0.05). Điểm dừng khi rút trích các nhân tố tại eigenvalues =1.020, tổng phương sai trích được là 89.409%, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0.5; điều này thể hiện kết quả phân tích nhân tố là phù hợp và các biến tương quan với nhau trong tổng thể và số nhân tố trích được là 5 hoàn toàn phù hợp với lý thuyết về các nhân tố tác động đến sự hài lòng đưa ra.
Bảng 2.29: Kết quả kiểm điṇ h KMO và mứ c ý nghiã
Kết quả | Đánh giá | |
Kaise- Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy | 0.800 | Chấp nhận |
Mứ c ý nghiã (Sig) | 0.000 | Chấp nhận |
Bả ng 2.30: Kết quả phân tích các nhân tô
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Nhân tố | |||||
Sư đồng cảm | Phương tiện hữu hình | Khả năng đáp ứng | Độ tin cậy | Năng lực phục vụ | |
DONGCAM5 | .816 | ||||
DONGCAM1 | .810 | ||||
DONGCAM4 | .798 | ||||
DONGCAM3 | .788 | ||||
DONGCAM2 | .772 | ||||
PTHH1 | .895 | ||||
PTHH3 | .893 | ||||
PTHH2 | .891 | ||||
PTHH4 | .863 | ||||
DAPUNG1 | .896 | ||||
DAPUNG2 | .883 | ||||
DAPUNG3 | .882 | ||||
DAPUNG4 | .877 |
.873 | |||||
DTC4 | .827 | ||||
DTC5 | .825 | ||||
DTC3 | .690 | ||||
DTC1 | .581 | ||||
NLPV2 | .835 | ||||
NLPV4 | .832 | ||||
NLPV1 | .796 | ||||
NLPV3 | .743 |
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Mô hình lý thuyết được giữ nguyên gồm 5 biến độc lập tác động đến sự hài lòng.
Sau đó, nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy bội.
2.7.5 Phân tích hồi quy bội
Nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy bội với từng mô hình nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp enter) khi phân tích hồi quy bội. Cụ thể:
Bảng 2.31: Các thông số thống kê từng biến độc lập của mô hình
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 | |||
(Constant) | .158 | .195 | .808 | .421 | |||
DOTINCAY | .476 | .060 | .495 | 7.919 | .000 | .415 | 2.409 |
DAPUNG | .107 | .044 | .128 | 2.448 | .016 | .589 | 1.698 |
NANGLUCPHUCVU | .154 | .058 | .169 | 2.668 | .009 | .405 | 2.469 |
DONGCAM | .143 | .060 | .149 | 2.393 | .018 | .417 | 2.395 |
PHUONGTIENHUUHINH | .112 | .052 | .121 | 2.144 | .034 | .511 | 1.958 |
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Ta thấy tất cả các biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê vì có mức ý nghĩa nhỏ hơn
0.05. Ngoài ra, ta cũng thấy rằng hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương trình hồi quy thể hiện sự hài lòng dự đoán theo tất cả các biến độc lập là:
Sự hài lòng = 0.158 + 0.476 (Độ tin cậy) + 0.107 (Đáp ứng) + 0.154 (Năng lực phục vụ) + 0.143 (Đồng cảm) + 0.112 (Phương tiện hữu hình)
2.2.6 Kiểm định mô hình nghiên cứu:
Kiểm định giả thuyết:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy 5 biến gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và phương tiện hữu hình đều có mức ý nghĩa < 0.05 nghĩa là năm biến này đều có ý nghĩa thống kê. Cả năm biến này đều tác động dương đến sự hài lòng. Do đó, nghiên cứu chấp nhận 5 giả thuyết đặt ra.
Kết quả cũng cho ta thấy được mức độ tác động của các biến độc lập đến sự hài lòng: biến độ tin cậy có hệ số beta là 0.476, biến sự đáp ứng có hệ số beta là 0.107, biến năng lực phục vụ có hệ số beta 0.154, biến sự đồng cảm có hệ số beta là 0.143, biến phương tiện hữu hình có hệ số beta là 0.112.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, ta dùng hai hệ số là hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F
Bảng 2.32: Chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Dự báo độ lệch chuẩn | Durbin- Watson | |
1 | .895a | .801 | .793 | .32829 | 2.094 |
a. Dự đoán: (Hằng số), độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình | |||||
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Qua bảng 2.32, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.793. Hệ số R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 vì vậy dùng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp
để giải thích các nhân tố độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình tác động đến sự hài lòng.
Ý nghĩa của hệ số R2 hiệu chỉnh là 79,3% sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bởi năm biến độc lập đưa ra trong mô hình.
Kiểm định Durbin – Watson
Kiểm định Durbin – Watson dùng để kiểm tra tính tương quan chuỗi trong sai số đo lường, khi giá trị Durbin – Watson gần bằng 3 thì phần dư không có tương quan chuỗi với nhau. Kết quả trong mô hình Durbin – Watson là 2.094 cho thấy không có sư
tương quan giữa các phần dư. Điều này có ý nghia giả điṇ h về tính độc lập của sai số.
là mô hình hồi quy không vi pham
Bảng 2.33: Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Tổng bình phương | Df | Giá trị trung bình bình phương | F | Ý nghĩa | |
Hồi quy | 53.272 | 5 | 10.654 | 98.856 | .000b |
Phần dư | 13.257 | 123 | .108 | ||
Tổng | 66.529 | 128 | |||
a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng | |||||
b. Dự đoán: (Hằng số), độ tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình | |||||
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017) Từ kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (bảng 2.33), ta thấy giá trị F là 98.856 và có mức ý nghĩa rất nhỏ 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hay nó cách khác, mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu và các biến độc
lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Kiểm tra liên hệ tuyến tính
Theo Hoàng Troṇ g và Chu Nguyên
Mộng Ngoc
(2008) thì sự thay đổi có hẹ
thống giữa các giá tri ̣dự đoán và phần dư chứ ng tỏ rằng giả điṇ h có quan hệ tuyến tính
đã bi ̣vi pham
và nếu giả điṇ h tuyến tính đươc
thỏa mãn (đúng) thì phần dư phải phân
tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0.
Biểu đồ 2.10: Biểu đồ phân tán phần dư và giá tri ̣dự đoán của mô hình hồi quy bội
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá tri ̣dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ta thấy các giá tri ̣phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ ng tỏ rằng giả điṇ h liên hệ tuyến tính không bi
vi pham.
Kiểm điṇ h bằng biểu đồ Histogram
Biểu đồ 2.11: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2017)
Trong biểu đồ Histogram phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (có giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0.980 xấp xỉ bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả điṇ h về phân phối chuẩn của phần dư không bi ̣vi
pham.
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCH VỀ KHÁCH SẠN LIBERTY CENTRAL SAIGON RIVERSIDE
3.1 Phương hướng và mục tiêu phát triển của khách sạn Liberty Central Saigon Riverside
Với xu hướng chung của ngành kinh doanh khách sạn tại thành phố Hồ Chí Minh, những tiến bộ của ngành khách sạn, sự xuất hiện của hàng loạt khách sạn trên thị trường và sự cạnh tranh gay gắt. Trước tình hình đó khách sạn Liberty Central Saigon Riverside đã đề ra phương hướng và mục tiêu phát triển kinh doanh như sau:
3.1.1 Phương hướng phát triển
Trong kinh doanh du lịch thì làm thế nào để thu hút khách đến khách sạn của mình là một vấn đề đặc biệt quan tâm của những nhà quản lý. Nó quyết định sự tồn tại và phát triển của khách sạn. Do vậy cần phải có các phương hướng sau:
- Đầu tư trang bị thêm một số bộ phận, đưa doanh thu từng bộ phận cũng như doanh thu của khách sạn không ngừng nâng cao, hàng năm trích quỹ lợi nhuận tập trung tu sửa cơ sở hạ tầng.
- Quan tâm đến chế độ tiền lương và tìm cách nâng cao tiền lương, thưởng cho nhân viên, khuyến khích nhân viên trong quá trình phục vụ, tạo niềm tin cho nhân viên với khách sạn.
- Đón nhận nguồn nhân lực mới, sử dụng nguồn nhân lực hiện có và nhân viên mới tuyển vào, đồng thời tổ chức đào tạo, nâng cao tay nghề cho nhân viên, khuyến khích nhân viên tự học, tạo điều kiện cho nhân viên có thời gian học hỏi.
- Hoàn thiện công tác quản lý và cơ sở vật chất kỹ thuật, không ngừng nâng cao chất lượng phục vụ của khách sạn, nhằm đáp ứng thoả mãn nhu cầu của khách trên cơ sở giữ vững uy tín cho khách sạn.
- Tích cực nghiên cứu thị trường để xác định xu hướng biến động nguồn khách, xác định đặc điểm nguồn khách làm cơ sở cho việc xác định các giải pháp thu hút khách.
- Tăng cường công tác quảng bá, củng cố và mở rộng quan hệ với các hãng lữ hành, các công ty du lịch quốc tế để duy trì nguồn khách và tìm bạn hàng mới để củng cố, gia tăng nguồn khách.
- Những giải pháp về hoạt động kinh doanh nói chung và thu hút khách nói riêng