Bảng Độ Tin Cậy Của Thang Đo Cronbach’Alpha

Từ bảng 4.3 cho thấy khách hàng thường biết đến công ty du lịch qua kênh Internet là 257 ý kiến (du khách có thể đánh nhiều ý kiến) trong tổng 285 khách hàng chiếm 49,1%, có 200 ý kiến khách hàng biết đến công ty du lịch qu giới thiệu của người thân và bạn bè chiếm 38,2%, có 31 ý kiến biết đến công ty du lịch qua sách, báo chí chiếm 5,9%, có 19 ý kiến biết đến công ty qua tivi, radio chiếm 3,6% và 5 ý kiến biết đến công ty qua các sự kiện chiếm 1,0%.

Từ kết quả trên cho thấy phần đông khách hàng biết đến và lựa chọn Công ty Vietravel là qua Internet chứng tỏ cho thấy đối tượng khách hàng của Công ty đa phần là những người tri thức và sử dụng công nghệ thông tin tốt. Do vậy , Công ty nên đánh mạnh quảng cáo vào các kênh trên, để nâng cao sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ của Vietravel trên thị trường.

Bên cạnh đó, cũng phần đông khách hàng biết đến và lựa chọn Công ty là do người thân và bạn bè giới thiệu chứng tỏ Công ty đã có uy tín cao trên thị trường và được khách hàng tin cậy lựa chọn và còn giới thiệu cho bạn bè, người thân của mình tiếp tục sử dụng dịch vụ của Công ty, từ đây cũng cho thấy phương thức quảng cáo bằng truyền miệng là rất có hiệu quả và ít tốn kém, vì thế Công ty nên tạo lập uy tính cho tốt và chăm sóc khách hàng của mình chu đáo thì lượng khách hàng của Công ty ngày càng nhiều.

4.2. Phân tích kết khảo sát quả

4.2.1. Đánh giá thang đo

Mức độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua 2 công cụ là hệ số Cronbach’Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số Conbach’ Alpha dùng để loại biến, nếu biến nào có số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’Alpha từ 0,7 trở lên (Nunaly & bernsteri, 1994; slater, 1995).

Bảng 4.4: Bảng độ tin cậy của thang đo Cronbach’Alpha

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

Có thể bạn quan tâm!

• Mô Hình Chỉ Số Hài Lòng Khách Hàng Của Các Quốc Gia Châu Âu (European Customer Satisfaction Index – Ecsi)
• Xây Dựng Mô Hình Nghiên Cứu Và Các Giả Thiết Nghiên Cứu
• Thống Kê Mô Tả Anh/chị Thường Đi Du Lịch Vào Thời Điểm Nào?
• Kết Quả Phân Tích Hồi Quy, Đánh Giá Mô Hình Và Kiểm Định Giả Thuyết Kết Quả Phân Tích Hồi Quy
• Một Số Gợi Ý Nâng Cao Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ Du Lịch Tại Công Ty Du Lịch Vietravel
• Nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ du lịch tại Công ty Du lịch Vietravel - 10

Xem toàn bộ 137 trang tài liệu này.

CHẤT LƯỢNG

CL1	14,2737	9,228	,627	,783
CL2	14,3719	9,692	,557	,803
CL3	14,3439	9,374	,601	,791
CL4	14,3193	9,591	,587	,795
CL5	14,3263	8,763	,702	,760
Cronbach's Alpha= ,822
GIÁ TOUR
GT1	13,0737	10,477	,534	,809
GT2	13,1228	9,439	,664	,772
GT3	13,0877	9,418	,685	,766
GT4	13,1298	9,458	,655	,775
GT5	13,1579	9,817	,542	,809
Cronbach's Alpha= ,822
LOẠI HÌNH TOUR
LHT1	17,4000	10,297	,453	,718
LHT2	17,6561	9,762	,464	,716
LHT3	17,4596	9,658	,579	,684
LHT4	17,4596	9,594	,608	,676
LHT5	17,5228	9,905	,532	,697
LHT6	17,3965	10,846	,298	,762
Cronbach's Alpha= ,746
UY TÍNH THƯƠNG HIỆU
UT1	17,6737	13,361	,579	,808
UT2	17,6035	12,022	,674	,788
UT3	17,6035	13,825	,485	,827
UT4	17,6351	13,197	,637	,797
UT5	17,6175	13,054	,601	,804
UT6	17,6912	12,552	,642	,795
Cronbach's Alpha= ,831
THÔNG TIN TOUR
TTT1	13,8175	9,783	,724	,756
TTT2	13,8281	10,418	,630	,785
TTT3	13,8491	10,805	,570	,802
TTT4	13,9193	10,293	,606	,792
TTT5	13,8211	10,831	,559	,805
Cronbach's Alpha= ,823

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 6)

Thang đo thành phần chất lượng (CL): có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha là 0.822 là khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

Thang đo thành phần giá tour và các dịch vụ khác (GT): có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha là 0.822 là khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

Thang đo thành phần loại hình tour và các dịch vụ khác (LHT): có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha là 0.746 đạt yêu cầu. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến LHT6 = 0.298 (<0.3), không đạt yêu cầu. Nếu xét về nội dung của biến LHT6 (Vietravel có nhiều loại hình tour và các dịch vụ kèm theo tốt) khi loại biến này cũng không ảnh hưởng nhiều đến nội dung của thang đo loại hình tour. Đồng thời nếu loại biến này sẽ làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này tăng lên là 0.762 (Phụ lục 6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến còn lại đều > 0.3. Do vậy, tác giả quyết định loại biến LHT6, 5 biến còn lại LHT1, LHT2, LHT3, LHT4, LHT5 được sử dụng cho phân tich nhân tố khám phá EFA.

Thang đo thành phần uy tính thương hiệu (UT): có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha là 0.831 là khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

Thang đo thành phần thông tin tour phong phú và chính xác (TTT): có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha là 0.823. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha ở bảng 4.4 cho thấy dữ liệu của nghiên cứu này là đáng tin cậy và đủ điều kiện tiến hành phân tích nhân tố ở bước tiếp theo. Phân tích nhân tố sẽ đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.

Với giả thuyết H0 đặt ra cho nghiên cứu này là giữa 27 biến (có 1 biến bị loại là LHT6) không có mối quan hệ với nhau. Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) phải có giá trị lớn (0.5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9 rất tốt, KMO ≥ 0.8 tốt, KMO ≥ 0.7 được, KMO ≥ 0.6 tạm được, KMO ≥ 0.5 xấu và KMO < 0.5 là không chấp nhận được.

Bảng 4.5: KMO và kiểm định Bartlett

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

,896
Mô hình kiểm tra của Bartlett	Hệ số chi bình phương	3049,580
	Df (Bậc tự do)	325
	Sig (Giá trị P-value)	,000

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 7)

Từ bảng 4.5 cho thấy, giá trị KMO = 0,896 điều này chứng tỏ dữ liệu phù hợp với nghiên cứu, Bartlett’s Test cho biết ma trận tương quan có phải là ma trận đồng nhất hay không, nếu là ma trận đồng nhất thì các biến quan sát không có mối quan hệ với nhau. Ở đây Sig. = 0,000 chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ chặc chẽ với nhau và giả thuyết H0 bị bác bỏ, phân tích EFA phù hợp với nghiên cứu này.

Bảng 4.6. Xoay nhân tố Matrixa

Xoay yếu tố
1	2	3	4	5
UT2	,789
UT1	,741
UT6	,729				,255
UT4	,620	,253	,287
UT5	,575	,387

UT3

,489	,393
LHT1	,461			,276	,414
TTT1	,251	,797
TTT3		,731
TTT2		,726
TTT4		,715
TTT5	,275	,647
GT3			,778
GT2			,776
GT4			,765
GT1			,572	,355
GT5			,520		,486
CL5				,809
CL4				,780
CL1				,741
CL3			,333	,615
CL2			,447	,579
LHT4	,278				,723
LHT3	,257				,713
LHT2			,295		,652
LHT5					,633
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Xoay hội tụ lặp lại 7 lần.

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 7)

4.2.3. Phân tích hồi quy bội

Theo giả thuyết nghiên cứu các biến tác động đến mức độ cảm nhận của khách du lịch đối với Vietravel là do các yếu tố về chất lượng, giá tour và giá các dịch vụ khác; loại hình tour và các dịch vụ khác; uy tín thương hiệu; thông tin tour phong phú và chính xác. Để tìm hiểu sự tác động của các yếu tố này đến mức độ cảm nhận của khách du lịch như thế nào, tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy tổng thể với tất cả các biến nhờ sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.

Trong bảng 4.6 ta thấy LHT1 có  < 0.3 bị đa cộng tuyến  tác giả khắc phục đa cộng tuyến bằng cách loại biến LHT1  tác giả chạy EFA lại

Bảng 4.7: KMO và kiểm định Bartlett

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

,891
Mô hình kiểm tra của Bartlett	Hệ số chi bình phương	2925,627
	Df (Bậc tự do)	300
	Sig (Giá trị P-value)	,000

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 7)

Bảng 4.8. Xoay nhân tố Matrixa

Xoay yếu tố
1	2	3	4	5
TTT1	,796	,255
TTT3	,734
TTT2	,729
TTT4	,718
TTT5	,645	,280
UT2		,785
UT1		,741
UT6		,734			,266
UT4		,626	,275
UT5	,380	,583
UT3	,383	,501
GT3			,781
GT2			,780
GT4			,762
GT1			,589	,342
GT5			,515		,491
CL5				,813
CL4				,782
CL1				,747
CL3			,324	,621
CL2			,458	,572
LHT3		,261			,725
LHT4		,274			,724
LHT2			,285		,660
LHT5					,641
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Xoay hội tụ lặp lại 7 lần.

Trong bảng 4.8 ta thấy Loại lần 2 GT5, Loại lần 3 UT3, Loại lần 4 CL2, Loại lần 5 UT5, Loại lần 6 CL3 (phụ lục 7) đều có  < 0.3 bị đa cộng tuyến  tác giả khắc phục đa công tuyến bằng cách loại biến  tác giả chạy EFA lại.

Bảng 4.9: KMO và kiểm định Bartlett

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

,864
Mô hình kiểm tra của Bartlett	Hệ số chi bình phương	2153,124
	Df (Bậc tự do)	190
	Sig (Giá trị P-value)	,000

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 7)

Bảng 4.10. Xoay nhân tố Matrixa

Xoay yếu tố
1	2	3	4	5
TTT1	,810
TTT2	,744
TTT3	,738
TTT4	,729
TTT5	,655
GT2		,809
GT3		,805
GT4		,786
GT1		,615			,275
UT2			,813
UT1			,780
UT6			,745
UT4	,264	,287	,590
LHT3				,756
LHT4			,268	,735
LHT2		,293		,668
LHT5				,644
CL4					,834
CL5					,827
CL1					,764
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
a. a. Xoay hội tụ lặp lại 6 lần.

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra (phụ lục 7)

Sau khi chạy EFA lại chia làm 5 nhóm nhân tố (Component) như sau: Nhóm 1 gồm 5 biến chất lượng: TTT1, TTT2, TTT3, TTT4, TTT5 Nhóm 2 gồm 4 biến giá tour: GT1,GT2,GT3,GT4

Nhóm 3 gồm 4 biến uy tính thương hiệu: UT1,UT2,UT4,UT6 Nhóm 4 gồm biến Loại hình tour: LHT2,LHT3,LHT4,LHT5 Nhóm 5 gồm 3 biến chất lượng tour: CL1, CL4, CL5

Các giá trị của các biến độc lập ở mỗi nhân tố ở trên sẽ được tính trung bình từ các biến quan sát đã được kiểm định. Sau đó sẽ được phân tích hồi quy cùng với biến đánh giá mức độ cảm nhận của khách hàng.

4.2.4. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu

Trên sơ sở lý thuyết và nghiên cứu định tính mô hình đề xuất gồm 5 yếu tố chính: (1) Chất lượng, (2) Giá tour, (3) Loại hình tour, (4) Uy tính, (5) Thông tin tour.

UT1

Qua kiểm định thang đo và phân tích nhân tố đã giúp loại các biến rác ra khỏi mô hình, đồng thời xác định được số nhân tố theo tính chất đặc trưng. Kết quả kiểm tra hệ số tin cậy cho 2 thang đo trên hoàn toàn đạt yêu cầu. Vậy, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:

Thông tin tour	TTT1,TTT2,TTT3,TTT4,TTT5
GT1,GT2,GT3,GT4
Giá tour
Uy tính thương hiệu	UT1,UT2,UT4,UT6
LHT1,LHT3,LHT4,LHT5
Loại hình tour
Chất lượng	CL1,CL4,CL5

Sự hài lòng

Hình 4.6: Mô hình nghiên cứu chính thức