Hệ Số Tin Cậy Cronbach Alpha Của Các Thành Phần Thang Đo Mức Độ Hài Lòng

28.8547	23.7556	.7322	.8732
C9		28.9701	23.7630	.6807	.8779
C10		28.9444	24.0870	.6430	.8816
C11		28.8333	24.5000	.6618	.8799
C12		28.8974	23.5173	.7172	.8744
Alpha = .8925
Năng lực phục vụ
C13		25.0470	19.5986	.5580	.8999
C14		24.6496	19.2329	.6740	.8855
C15		24.8376	18.2139	.7629	.8749
C16		24.8205	18.8003	.7623	.8756
C17		24.8205	18.4569	.7077	.8819
C18		24.5684	18.7099	.7652	.8752
C19		24.5897	19.6421	.6989	.8833
Alpha = .8976
Đồng cảm
C20		11.7650	6.9102	.6935	.8650
C21		11.9487	5.9974	.8209	.8144
C22		11.8974	5.9551	.7771	.8326
C23		11.7479	6.5756	.6809	.8697
Alpha = .8804
Phương tiện hữu hình
C24		45.0812	57.7917	.7147	.9228
C25		45.3932	58.3855	.6001	.9276
C26		45.1154	57.2270	.7362	.9219
C27		45.0684	57.8494	.6777	.9242
C28		45.0214	58.5446	.7037	.9233
C29		45.0513	57.6798	.7317	.9221
C30		45.0513	57.5768	.7354	.9220
C31		45.2479	57.6636	.6615	.9250
C32		45.2650	58.3415	.7064	.9232
C33		45.1410	57.3663	.7574	.9211
C34		45.1197	57.8826	.7756	.9207
C35		45.2650	58.5733	.5862	.9282
Alpha =	.9294

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 172 trang tài liệu này.

Tiến hành kiểm định hệ số tin cậy của 40 biến quan sát, kết quả thể hiện tại (bảng 2.5), cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các yếu tố thang đo đều đạt. Tất cả các biến đều được sử dụng trong phân t ch EFA tiếp theo.

Thang đo mức độ hài lòng

Bảng 2.5. Hệ số tin cậy Cronbach Alpha của các thành phần thang đo mức độ hài lòng

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến – tổng	Anpha loại biến
C36	16.5299	8.6193	.7085	.8734
C37	16.4188	8.6994	.7563	.8629
C38	16.3889	8.7279	.7466	.8650
C39	16.4274	8.5634	.7444	.8652
C40	16.4744	8.4135	.7198	.871

Alpha = .8912

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo mức độ hài lòng đạt giá trị cao (.8912). Và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến này cũng cao. Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân t ch EFA tiếp theo.

2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân t ch nhân tố EFA là một phương pháp phân t ch thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) t hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chưa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.

2.3.4.1. Thang đo chất lượng dịch vụ

Sau khi kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha thì số biến được giữ nguyên là 35 biến. Thang đo chất lượng dịch vụ được đánh giá bằng 35 biến quan sát. Và mức độ hội tụ của các biến quan sát thành phần tiếp tục được đánh giá thông qua phương pháp phân t ch nhân tố khám phá EFA.

Mục đ ch phân t ch EFA để loại dần các biến có trọng số (factor loading) <

0.5. (Trong đó: Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa. Vì cỡ mẫu là 234 nên chỉ nhận các biến có factor loading > 0.5). Đồng thời:

0.5 = < KMO = < 1, Sig < 0.05 thì thang đo được chấp nhận.

Lần 1:

1. Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố

Bảng 2.6. Kiểm định so sánh độ lớn của hệ số tương quan KMO and Bartlett's Test (1)

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.952
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	5872.285
	Df	595
	Sig.	.000

KMO = 0.952 > 0.5: đạt

Sig = .000 < 0.05: đạt

2. Xác định số lượng nhân tố

 Tương ứng với việc chọn Eigenvalues > 1

+ Phương sai trích > 0,5 (50%)

+ Eigenvalues > 1

 Chọn số lượng nhân tố cố định trước:

Bảng 2.7. Ma trận rút trích nhân tố - Rotated Component Matrix(a) (1)

Nhân tố
1	2	3	4
C8	.739
C7	.675
C10	.639
C5	.622
C2	.612
C9	.606
C16	.604
C14	.581
C12	.550
C15	.545
C18	.541
C1	.528
C19	.519
C6	.509
C11	.486
C21		.724
C22		.711

C25

	.676
C32		.647
C23		.645
C33		.604
C31		.593
C20		.592
C17		.578
C35		.576
C29			.721
C30			.704
C24			.674
C28			.659
C26			.623
C27			.611
C34			.606
C3				.683
C4				.665
C13				3.66

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 8 iterations

Trong bảng 2.7 chỉ hiển thị Factor loanding lớn nhất của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng (để đơn giản). Trên một dòng nhất định, chỉ có 1 con số. Con số này ch nh là factor loading lớn nhất của biến quan sát nằm ở dòng đó. Biến quan sát có var1 có factor loading lớn nhất nằm tại cột nào thì biến quan sát var1 thuộc về nhân tố đó. Sau đó, tiến hành bỏ các items có giá trị < 0.5. Trong bảng cho thấy, Foading

lớn nhất của 3 biến quan sát c11, c13 < 0.5 nên các biến này không thỏa mãn tiêu chuẩn trên. Tiến hành loại biến có factor loading lớn nhất mà không đạt nhất sẽ bị loại trước. Factor loading lớn nhất của c13 bằng 3.66 nhỏ hơn c11 bằng 0.486. Loại biến c13 có thể tình hình sẽ được cải thiện hơn. Thực hiện EFA tương tự như các bước trên, nhưng không có biến c13, ta có kết quả như bảng 2.8 (Phụ lục 6)

Lần 2:

Vì factor loading lớn nhất của c18 bằng 0.464 (Bảng 2.8 tại Phụ lục 6) nhỏ hơn factor loading lớn nhất của c15, c19 nên tiếp tục loại c18 ta được kết quả như bảng 2.9 (Phụ lục 6)

Lần 3:

Vì factor loading lớn nhất của c19 bằng 0.481 nhỏ hơn factor loading lớn nhất của c15 nên tiếp tục loại c19 ta được kết quả như bảng 2.10 (Phụ lục 6)

Lần 4:

Vì factor loading của c15 < 0.5 nên loại biến c15. Ta có kết quả như bảng 2.11 (Phụ lục 6)

Lần 5:

Vì C16 có sự xuất hiện factor loading ở cả hai nhân tố, có hiện tượng đa trọng tuyến nên loại bỏ câu 16.

Theo phương pháp mặc định là rút các thành phần ch nh và loại bỏ dần những biến có loading factor không đủ mạnh thì đến lần rút tr ch lần thứ 5 là bảng cuối cùng vì không có sự loại bỏ các biến tiếp tục. (Vì foading factor đề lớn hơn 0.5 – phụ lục 6 ). Ta có kết quả như bảng 2.8 dưới đây:

Bảng 2.8: Kết quả phân tích EFA của thang đo chất lượng dịch vụ

Biến quan sát

Nhân tố
1	2	3
c8	.739
c7	.714
c2	.697
c5	.672
c3	.649
c9	.647
c14	.641
c1	.635
c6	.620
c12	.591
c10	.586
c11	.566
c4	.541
c21		.739
c22		.727
c25		.680
c23		.661

c32

	.654
c33		.612
c20		.604
c31		.600
c17		.589
c35		.580
c29			.727
c30			.707
c24			.680
c28			.666
c26			.633
c34			.612
c27			.610
Eligenvalue	14.413	2.035	1.373
Phương sai tr ch	48.044	6.782	4.575
Cronbach Alpha	.926	.920	.912

Qua 4 lần rút tr ch nhân tố, kết quả cho thấy có một số thay đổi về biến quan sát giữa các yếu tố đánh giá chất lượng dịch vụ kinh doanh khách sạn ban đầu theo mô hình nghiên cứu lý thuyết. Thang đo lúc này chỉ còn 30 biến với các chỉ số KMO và Eigenvalues đạt, tổng phương sai tr ch được là 59,401% (Con số này cho biết 3 nhân tố giải th ch được 59,401% biến thiên của các biến quan sát).

Sau đó, tiến hành kiểm định lại hệ số Cronbach’s Alpha nhận được kết quả là 3 nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và các biến quan sát tương quan biến tổng > 0.3. Thang đo, đã được kiểm định và đạt yêu cầu về các thông số. Trong đó:

Nhân tố thứ nhất gồm có 13 biến quan sát sau:

Bảng 2.9: Nhân tố thứ nhất sau khi được điều chỉnh

1. Khách sạn đảm bảo cung cấp dịch vụ giống như đã giới thiệu

2. Khách sạn có sự thông báo kịp thời khi có sự thay đổi trong dịch vụ tiệc cưới

3. Khi bạn khiếu nại phàn nàn về dịch vụ, khách sạn giải quyết nhanh chóng và linh

hoạt

4. Khi bạn cần giúp đỡ khách sạn nhiệt tình giúp đỡ bạn

5. Khách sạn giải quyết nhanh chóng kịp thời khi khách đến đông hơn dự định

6. Nhân viên khách sạn có phong cách phục vụ chuyên nghiệp

7. Nhân viên phục vụ đáp ứng một cách nhanh chóng

8. Nhân viên có khả năng đáp ứng tốt việc phân chia trách nhiệm và phục vụ

9. Nhân viên quản lý làm việc chặt chẽ, đáng tin cậy, xử lý tình huống phát sinh

nhạy bén

10. Nhân viên khách sạn phục vụ bạn chu đáo dù vào mùa cao điểm của du lịch

11. Nhân viên khách sạn luôn sẵn sàng giúp đỡ bạn

12. Nhân viên khách sạn giao tiếp với bạn thân thiện

13. Khách sạn đảm bảo an ninh, an toàn cho khách hàng

Mô hình lý thuyết thì các biến quan sát này thuộc thành phần: Mức độ tin cậy và mức độ đáp ứng, nên ta có thể đặt tên cho nhân tố thứ nhất là “Mức độ tin cậy và đáp ứng”.

Nhân tố thứ hai gồm có 10 biến quan sát sau:

Bảng 2.10: Nhân tố thứ 2 sau khi được điều chỉnh

1. Khách sạn thể hiện sự quan tâm đến bạn

2. Khách sạn chú ý những gì bạn quan tâm nhiều nhất

3. Nhân viên khách sạn hiểu được những nhu cầu đặc biệt của bạn

4. Nhân viên quản lý cố gắng làm vui lòng giữa khách trong đoàn

5. Đội ngũ lễ tân hướng dẫn khách lưu trú tận tình, giúp khách không bối rối

6. Vũ đoàn, MC, múa, ban nhạc, ca sỹ chuyên nghiệp

7. Chương trình nghi thức đón tiếp chuyên nghiệp

8. Giá cả hợp lý với khách hàng và có khuyến mãi

9. Đội ngũ lễ tân, khánh tiết đẹp, ưa nhìn

10. Đường đến các khách sạn thuận tiện với bạn

Theo mô hình lý thuyết thì các biến trên thuộc thành phần: Mức độ đồng cảm và năng lực phục vụ, có 5 biến thuộc phương tiện vật cất hữu hình. Qua lý thuyết và

điều chỉnh thì ta có thể đặt tên cho nhân tố thứ hai là: “Mức độ đồng cảm và năng lực phục vụ”.

Nhân tố thứ ba gồm 7 biến quan sát như sau:

Bảng 2.11: Nhân tố thứ ba sau khi được điều chỉnh

1. Khách sạn có khung cảnh đẹp, mặt tiền thu hút khách

2. Khách sạn có trang thiết bị hiện đại: âm thanh, ánh sáng, màn hình máy chiếu,

hiệu ứng tốt

3. Trang phục của nhân viên lịch sự, nhã nhặn

4. Nhà vệ sinh luôn sạch sẽ

5. Nhiệt độ máy lạnh đều khắp

6. Bãi xe thuận tiện

7. Trang tr sảnh, phòng ngủ, bàn tiệc, món ăn đẹp mắt

Theo như mô hình lý thuyết thì nhân tố thứ ba có tên là: “Phương tiện vật chất hữu hình”.

Thang đo mức độ hài lòng

Cũng tương tự như phân t ch EFA bên trên: 0.5 = < KMO = < 1, Sig < 0.05 thì thang đo được chấp nhận và factor loading > 0.5.

Kết quả như sau:

Bảng 2.12. Bảng KMO And Bartlett’s Test (Sự hài lòng)

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.880
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	622.555
	Df	10
	Sig.	.000

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ