• Không có kết quả nào được tìm thấy

Phân tích nhân tố đối với biến độc lập

2.3 Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ lưu trú tại khách sạn

2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.3.3.1 Phân tích nhân tố đối với biến độc lập

khi loại biến quan sát nhỏ hơn Cronbach’s Alpha của thàng đo nên đảm bảo sự phù hợp.

2.3.3.3. Kiểm định độ tin cậy của trong thang đo sự hài lòng của khách hàng lưu trú

Bảng 2.16: Kiểm định độ tin cậy của trong thang đo sự hài lòng của khách hàng lưu trú

Biến quan sát

Tương quan

biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu

loại biến

Sự hài lòng 0,701

SHL1 Quý khách cảm thấy an toàn khi lưu trú tại

khách sạn 0,453 0,698

SHL2 Quý khách hài lòng về chất lượng dịch vụtại

khách sạn 0,585 0,526

SHL3

Trong thời gian tới, nếu quý khách quay lại Huế, quý khách sẽ tiếp tục đến và lưu trú tại khách sạn Moonlight Huế

0,523 0,605

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Kết quả đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát trong thang đo cho hệ số Cronbach’s Alpha tổng = 0.878. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, nó cũng đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.

thông tin của tập biến ban đầu (Hair,1998). Các biến trong cùng một nhân tố sẽ được tính giá trị trung bình đại diện cho nhân tố đó để thực hiện các phân tích như phân tích tương quan, hồi quy, ANOVA,…

Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J (2000) đề cập rằng:

Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Principal Components Analysis đi cùng với phép xoay Vairimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Theo Hair & ctg (1998,111), Factor loading (hệ sốtải nhân tốhay trọng sốnhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.

- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu - Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng

- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn

 Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:

 Hệsốtải nhân tố(Factor loading) > 0.5

 0.5≤ KMO ≤ 1

KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Năm 2008, NXB Hồng Đức).

Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig <0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trịnày cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Năm 2008, NXB Hồng Đức).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Điểm dừng Eigenvalue (đại diên cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).

Thang đo CLDV của khách sạn Moonlight Huế theo mô hình gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 24 biến đều đảm bảo độtin cậy được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độhội tụcủa các biến quan sát theo thành phần.

Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO bằng 0,767 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.00) cho thấy phân tích EFA là phù hợp.

Bảng 2.17 : Kiểm định KMO Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. 0,767

Bartlett's Test of Sphericity

Approx.

Chi-Square 1786,638

df 276

Sig. 0,000

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Tại các mức giá trịEigenvalue > 1 và với phương pháp rút trích Principal Component và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút tríchđược 5 nhân tố từ24 biến quan sát với phương sai trích là 61,837% ( lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.

Dựa trên bảng ma trận xoay nhân tố ta có kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo CLDV du lịch khách sạn.

Bảng 2.18 : Ma trận xoay nhân tố

1 2 3 4 5

PTHH2: Khách sạn có vị trí đẹp và thuận

tiện 0,836

PTHH3: Trang thiết bịhiện đại, đầy đủvà

đồng bộ 0,828

Trường Đại học Kinh tế Huế

PTHH1: Phòng ngủrộng rãi và thoáng

mát 0,788

PTHH5: Thức ăn, thức uống tại khách sạn

đảm bảo an toàn vệsinh thực phẩm 0,782 PTHH4: Khu vực công cộngđảm bảo vệ

sinh, sạch sẽ 0,732

STC3: Khách sạn không đểxảy ra bất cứ

sai sót gì trong quá trình phục vụ 0,882 STC2: Khách sạn cung cấp dịch vụ như đã

giới thiệu 0,848

STC1: Các dịch vụcủa khách sạn đạt theo

tiêu chuẩn sao của khách sạn 0,833

STC4: Giải quyết nhanh chóng và linh

hoạt những khiếu nại của quý khách 0,814 STC5: Cung cấp những thông tin gợi ý về

dịch vụvà giải thích rõ ràng cho quý khách

0,531 SDU3: Khách sạn luôn đón tiếp và phục

vụkhách 24/24 giờ 0,838

SDU2: Khách sạn luôn sẵn sàng giúp đỡ

khách 0,824

SDU4: Cung cấp nhiều dịch vụ đa dạng 0,820

SDU5: Quý khách cảm thấy an tâm khi ở

tại khách sạn này 0,724

SDU1:Quý khách được nhân viên đón

tiếp ngay từ lúc bước vào khách sạn 0,663

SCT3: Nhân viên khách sạn luôn hiểu rõ

những nhu cầu của khách 0,788

SCT1: Khách sạn luôn đặt lợi ích của quý

khách lên hàng đầu 0,773

SCT4: Lắng nghe và cung cấp các thông

tin kịp thời, chính xác cho quý khách 0,748

SCT2: Khách sạn thể hiện sựquan tâm đến từng cá nhân quý khách hàng Kiến thức của nhân viên khi trảlời những câu

0,739

Trường Đại học Kinh tế Huế

hỏi của quý khách tốt

NLPV5:Đội ngũ nhân viên giao tiếp lịch

sự, thân thiện 0,747

NLPV3: Nhân viên có trìnhđộchuyên

môn nghiệp vụtốt 0,698

NLPV2: Kiến thức của nhân viên khi trả

lời những câu hỏi của quý khách tốt 0,666

NLPV4: Trang phục của nhân viênấn

tượng, lịch sự 0,617

NLPV1: Trìnhđộngoại ngữ của nhân viên 0,609

Eigenvalue 4,959 3,244 2,883 2,030 1,725

Phương sai rút trích (%) 20,663 13,516 12,014 8,458 7,187 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Kết quả EFA cho thấy, có 5 nhân tố được rút ra, với giá trị Factor loading của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng đều lớn 0.5, đảm bảo điều kiện của Factor loading, vì vậy các biến quan sát của 5 nhân tố trên đều có thể sử dụng tốt cho các bước phân tích tiếp theo.

Có thể thấy, thứ tự các nhân tố trong thang đo có sự xáo trộn vị trí so với ban đầu khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo không thay đổi và vẫn giữ nguyên. Vì vậy, qua phân tích EFA, giữ được 24 biến quan sát ban đầu và rút trích được 5 nhân tố có tác động đến sự hài lòng của khách hàng về CLDV lưu trú khách sạn, các nhân tốnày có thể được mô tả như sau:

 Nhân tố1: có giá trị Eigenvalue bằng 4,959 > 1, bao gồm 5 biến quan sát đó là:

 Khách sạn có vị trí đẹp và thuận tiện

 Phòng ngủrộng rãi và thoáng mát

 Khu vực công cộng đảm bảo vệ sinh, sạch sẽ

Trang thiết bịhiện đại, đầy đủ và đồng bộ

 Thức ăn, thức uống tại khách sạn đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hệ số tương quan của từng nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, nhân tố này được đặt thành một biến PTHH với tên biến là Phương tiện hữu hình, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này. Nhóm nhân tốnày giải thích được 20,663% biến thiên của số liệu điều tra và là nhân tố có tỷ lệ giải thích biến thiên lớn nhất của số liệu điều tra. Trong các biến quan sát thì biến quan sát “Khách sạn có vị trí đẹp và thuận tiện” là biến có giá trị hệ số tải nhân tố lớn nhất, đạt 0,836, tức là nhân tố có khả năng giải thích cao nhất cho biến động chung của nhóm nhân tốthứ nhất này.

 Nhân tố2: Có giá trị Eigenvalue bằng 3,244 >1, gồm 5 biến quan sát đó là các biến:

 Các dịch vụcủa khách sạn đạt theo tiêu chuẩn sao của khách sạn

 Khách sạn cung cấp dịch vụ như đã giới thiệu

 Khách sạn không để xảy ra bất cứ sai sót gì trong quá trình phục vụ quý khách

 Giải quyết nhanh chóng và linh hoạt những khiếu nại của quý khách

 Cung cấp những thông tin gợi ý về dịch vụvà giải thích rõ ràng cho quý khách.

Hệ số tương quan của từng nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, nhân tố này được đặt thành một biến STC với tên biến là Sựtin cậy, giá trịbình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

Nhóm nhân tố này giải thích được 13,516% biến thiên của số liệu điều tra.

Trong các biến quan sát thì biến quan sát “Khách sạn không để xảy ra bất cứ sai sót gì trong quá trình phục vụ quý khách” là biến có giá trịhệ số tải nhân tố lớn nhất, đạt 0,882; tức là nhân tố có khả năng giải thích cao nhất cho biến động chung của nhóm nhân tốthứhai này.

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Nhân tố3: Có giá trị Eigenvalue bằng 2,883 >1, gồm 5 biến quan sát đó là các biến:

 Quý khách được nhân viên đón tiếp ngay từ lúc bước vào khách sạn

Khách sạn luôn sẵnsàng giúp đỡquý khách

Khách sạn luôn đón tiếp và phục vụkhách 24/24 giờ

Khách sạn cung cấp nhiều dịch vụ đa dạng

Quý khách cảm thấy an tâm khi ởtại khách sạn này

Hệ số tương quan của từng nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, nhân tố này được đặt thành một biến SDU với tên biến là Sự đáp ứng, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

Nhóm nhân tố này giải thích được 12,014% biến thiên của số liệu điều tra.

Trong các biến quan sát thì biến quan sát Khách sạn luôn đón tiếp và phục vụ khách 24/24 giờ” là biến có giá trị hệ số tải nhân tố lớn nhất, đạt 0,838; tức là nhân tốcó khả năng giải thích cao nhất cho biến động chung của nhóm nhân tố thứ ba này.

 Nhân tố4: Có giá trị Eigenvalue bằng 2,030 >1, gồm 4 biến quan sát đó là các biến:

 Khách sạn luôn đặt lợi ích của quý khách lên hàng đầu

 Khách sạn thể hiện sự quan tâm đến từng cá nhân quý khách hàng

 Nhân viên khách sạn luôn hiểu rỏnhững nhu cầu của quý khách

 Lắng nghe và cung cấp các thông tin kịp thời, chính xác cho quý khách.

Hệ số tương quan của từng nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, nhân tố này được đặt thành một biến SCT với tên biến là Sựcảm thông, giá trịbình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này. Nhóm nhân tố này giải thích được 8,458% biến thiên của số liệu điều tra.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong các biến quan sát thì biến quan sát “Nhân viên khách sạn luôn hiểu rõ những nhu cầu của quý khách” là biến có giá trị hệ số tải nhân tố lớn nhất, đạt 0,788; tức là nhân tố có khả năng giải thích cao nhất cho biến động chung của nhóm nhân tốnày.

 Nhân tố5: Có giá trị Eigenvalue bằng 1,725 >1, gồm 5 biến quan sát đó là các biến:

 Trìnhđộngoại ngữcủa nhân viên tốt

 Đội ngũ nhân viên giao tiếp lịch sự, thân thiện

 Nhân viên có trìnhđộchuyên môn nghiệp vụtốt

 Trang phục của nhân viênấn tượng, lịch sự

 Kiến thức của nhân viên khi trả lời những câu hỏi của quý khách tốt.

Hệsố tương quan của từng nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, nhân tốnày được đặt thành một biến NLPV với tên biến là Năng lực phục vụ, giá trịbình quân của các nhân tốthành viên sẽcho ta giá trịbiến mới dùng để phân tích hồi quy sau này. Nhóm nhân tốnày giải thích được 7,187% biến thiên của sốliệu điều tra. Trong các biến quan sát thì biến quan sát “Đội ngũ nhân viên giao tiếp lịch sự, thân thiện” là biến có giá trịhệsốtải nhân tốlớn nhất, bằng 0,747; tức là nhân tốnày có khả năng giải thích cao nhất cho biến động chung của nhóm nhân tốnày.