2.3 Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách sạn
2.3.4 Đánh giá ảnh hưởng của từng nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tốkhám phá EFA, mô hình nghiên cứu gồm 5 nhân tố: Sựtin cậy, năng lực phục vụ, sự đáp ứng, sự cảm thông, phương tiên hữu hình tác động đến CLDV của khách sạn
Đề tài nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy biểu diễn mối quan hệ của các yếu tố đến cảm nhận của khách hàng về CLDV tại khách sạn Moonlight như sau:
Mô hình hồi quy có dạng:
Y =β0+ β1.X1+ β2.X2+ β3.X3+ β4.X4+ β5.X5
Trong đó:
- Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về sự hài lòng về CLDV của khách sạn được lập nên bởi quá trình phân tích nhân tố3 biến quan sát trong thang đo đánh giá ý kiến chung.
- β0,β1,β2,β3,β4,β5: là các hệsốhồi quy hay còn gọi là biến độc lập.
- X1, X2, X3, X4, X5: là các yếu tố tác động được xác định sau khi phân tích nhân tốkhám phá của mô hình.
X1: Sựtin cậy
X2: Năng lực phục vụ X3: Sự đáp ứng
X4: Sự cảm thông
X5: Phương tiện hữu hình
Trước khi phân tích hồi quy bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần được xem xét thông qua bảng ma trận tươngquan giữa các biến.
Xém xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Bảng 2.21 : Ma trận tương quan giữa các biến
Trường Đại học Kinh tế Huế
Phương tiện hữu
hình
Sự tin cậy
Sự đáp ứng
Sựcảm thông
Phương tiện hữu
hình Sự
hài lòng
Hệsố tương quan
Pearson
0,294 0,164 0,155 0,376 0,462
Sig. (2 phía) 0,00 0,039 0,050 0,00 0,00
N 160 160 160 160 160
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Qua bảng 2.21 , ta thấy giá trị Sig ở biến phụ thuộc nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Do vậy có thể khẳng định có mối mối quan hệ tương quan giữa biến phụthuộc (thể hiện sự hài lòng) với từng biến độc lập. Các biến độc lập này có thể đưa vào mô hìnhđểphân tích giải thích cho biến phụthuộc Y.
Tiến hành hồi quy 5 nhân tố được rút trích như đã giới thiệu ở phần trên và nhân tố Sự hài lòng bằng phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter).
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính Bảng 2.22 : Mô hình hồi quy tóm tắt
Mô hình R R2 R2hiệu
chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
1 .701a 0,492 0,475 0,7244
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Mô hình hồi quy xây dựng có hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,475 cho biết trong mô hình này các biến độc lập giải thích được 45.7% sự thay đổi của biến phụthuộc. Sự phù hợp của mô hình sẽ được kiểm địnhởphần sau:
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số xác định R2 để kiểm tra. Tiến hành so sánh giá trị R2 và R2hiệu chỉnh. So sánh giá trị R2 và R2
Trường Đại học Kinh tế Huế
hiệu chỉnh ta thấy R2 hiệu chỉnh (0,475) < R2 (0,492) cho thấy mô hìnhđánh giá độphù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình lên mà cho ta kết luận rằng mô hình này là hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến thái độ đặt phòng của người dùng
Kết quả phân tích mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là “Sự hài lòng của khách lưu trú”
Bảng 2.23: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
B Sai số
chuẩn hóa Hệ số Beta Phương tiện hữu
hình 0,294 0,057 0,294 5,112 0,000
Sự tin cậy 0,164 0,057 0,164 2,849 0,005
Sự đáp ứng 0,155 0,057 0,155 2,702 0,008
Sự cảm thông 0,376 0,057 0,376 6,541 0,000
Năng lực phục vụ 0,462 0,057 0,462 8,038 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Mức ý nghĩa t (Sig) của các nhân tố đều đạt yêu cầu là Sig < 0,05 cho thấy nó có ý nghĩ trong mô hình, nghĩa là sự biến thiên tăng hay giảm về hệ số của từng nhân tố đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách lưu trú đối với CLDV.
Hệ số Beta càng cao càng thể hiện tính quan trọng của thành phần liên quan đến CLDV càng cao, hay nói cách khác là hệ số Beta thể hiện mức độ tác động của từng thành phần liên quan đến sự hài lòng của khách lưu trú về chất CLDV.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Theo bảng trên cho thấy, biến số tác động có ý nghĩa vào sự hài lòng là
“Phương tiện hữu hình”, Sự tin cậy”, “Sự đáp ứng”, “Sự cảm thông”, “Năng lực phục vụ”.
Và như vậy, trong các yếu tố tác động vào thái độ mua hàng thì yếu tố quan trọng nhất vẫn là “Năng lực phục vụ” (Beta = 0,462), tiếp theo là “Sự cảm thông” (Beta = 0,376), “Phương tiện hữu hình” (Beta= 0,294), “Sự tin cậy”
(Beta =0,164) và cuối cùng “Sự đáp ứng” (Beta = 0,155).
Ý nghĩa kinh tế như sau: khi năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vịthì sự hài lòng sẽ theo chiều hướng tích cực tăng lên 0,462 đơn vị, hoặc khi sự cảm thông tăng lên 1 đơn vị thì thái độ người tiêu dùng sẽ theo chiều hướng tích cực tăng lên 0,376đơn vị.
Như vậy khách hàng quan tâm đến các thành phần có hệ số Beta lớn thì sẽ có sự hài lòng tích cực khi thành phần đó thỏa mãn họ. Đối với tình huống của nghiên cứu này, khách hàng sử dụng dịch vụ quan tâm nhiều nhất đến nhân tố năng lực phục vụ, tiếp đến sẽ là sự cảm thông và phương tiện hữu hình của khách sạn. Đây chính là một trong những căn cứ để đề tài xây dựng một số nhóm giải pháp nhằm tạo sự hài lòng của khách lưu trú đến CLDV. Mức độ ưu tiên của các nhóm giải pháp cũng sẽ dựa vào thứ tự quan tâm từ cao đến thấp của khách hàng đối với từng nhân tố.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Cặp giả thiết kiểm định:
H0: Mô hình không phù hợp H0: μ= R2
H1: Mô hình phù hợp H1: μ ≠R2
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.24 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình bình
phương F Sig.
Hồi quy 78,172 5 15,634 27,78
8 .000a
Phần dư 80,828 154 0,525
Tổng 159 159
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig = 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05. Vì vậy, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và đưa ra kết luận mô hình hồi quy là phù hợp.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 2.25: Kiểm định hiện đa cộng tuyến
Mô hình Đo lường tự tương quan
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
STC 1.00 1.00
NLPV 1.00 1.00
SDU 1.00 1.00
SCT 1.00 1.00
PTHH 1.00 1.00
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor– VIF) của các biến nhỏ(≤2), mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 2.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết luận: Mô hình hồi quy được xây dựng và viết dưới dạng sau:
Y = 0,462*NLPV + 0,376*SCT + 0,294*PTHH + 0,164*STC + 0,155*SDU Hay Sựhài lòng về chất lượng dịch vụbằng 0,462 xNăng lực phục vụ+ 0,376 x Sự cảm thông + 0,294 xPhương tiện hữu hình + 0,164 x Sự tin cậy + 0,155 x Sự đáp ứng.
Kết quả kiểm định giả thuyết:
- Chấp nhận giả thuyết H1: Sự tin cậy có tác động tích cực đối với sự hài lòng của khách lưu trú.
- Chấp nhận giả thuyết H2: Năng lực phục có tác động tích cực đối với sự hài lòng của khách lưu trú.
- Chấp nhận giả thuyết H3: Sự đáp ứng có tác động tích cực đối với sựhài lòng của khách lưu trú.
- Chấp nhận giả thuyết H4: Sự đáp ứng có tác động tích cực đối với sựhài lòng của khách lưu trú.
- Chấp nhận giả thuyết H5: Phương tiện hữu hình có tácđộng tích cực đối với sựhài lòng của khách lưutrú.