Luận văn Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn ninh kiều 2 thành phố Cần Thơ

về chất lượng dịch vụ thì 5 thành phần Servperf có phải đều có tác động như nhau hay không và trong mỗi thành phần Servperf thì yếu tố nào thật sự có tác động đến sự hài lòng của khách hàng về từng thành phần Servperf riêng lẻ? Điều này sẽ được phân tích ở phần tiếp theo. 4.2.2 Phân tích các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của khách sạn Ninh Kiều 2: 4.2.2.1 Mối quan hệ giữa Sự hài lòng của khách hàng với 5 thành phần Servperf: Giả thuyết ban đầu đưa ra là: tất cả 5 yếu tố trong Servperf đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, những yếu tố nào thực tế có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại địa bàn Khách sạn Ninh Kiều 2? và mức độ ảnh hưởng khác biệt như thế nào? sẽ được kiểm định qua phân tích hồi quy. Trong đề tài nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy từng bước để tìm ra phương trình hồi quy phù hợp nhất. Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tại khách sạn Ninh Kiều 2 với biến phụ thuộc là Sự hài lòng và các biến độc lập là 05 thành phần Servperf: Yếu tố hữu hình, Sự đáng tin cậy, Sự nhiệt tình, Sự đảm bảo và Lòng thông cảm được đưa vào mô hình hồi quy bội để phân tích. sat = C + β1*tan + β2*rel + β3*res + β4*ass + β5*emp Để phân tích mô hình hồi quy, trước hết ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các biến độc lập là 05 thành phần Servperf được thiết lập. Mục đích là để xem xét mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 56 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Bảng 16: MA TRẬN TƯƠNG QUAN – SAT, TAN, REL, RES, ASS, EMP Sự hài lòng Yếu tố hữu hình Sự đáng tin cậy Sự nhiệt tình Sự đảm bảo Lòng thông cảm Sự hài lòng sat 1 Yếu tố hữu hình tan 0,601** 1 Sự đáng tin cậy rel 0,620** 0,490** 1 Sự nhiệt tình res 0,632** 0,373** 0,471** 1 Sự đảm bảo ass 0,621** 0,381** 0,467** 0,469** 1 Lòng thông cảm emp 0,722** 0,441** 0,431** 0,503** 0,507** 1 ** : tương quan đạt mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Ma trận tương quan thể hiện Sự hài lòng có tương quan chặt với tất cả 05 thành phần của Servperf và 05 thành phần này cũng tương quan chặt với nhau. Vậy, tất cả 05 thành phần đều được xem là biến độc lập trong mô hình hồi qui tiếp sau. Do sự tương quan chặt của chính các thành phần này, các kiểm định đa cộng tuyến sẽ được chú ý. Kết quả hồi quy cho thấy chỉ có 4 biến độc lập đạt mức ý nghĩa α = 5% là lòng thông cảm (0,44), Sự đáng tin cậy (0,26), Sự nhiệt tình (0,23) và yếu tố hữu hình (0,26). Như vậy, đối với khách hàng lưu trú tại khách sạn Ninh Kiều 2 thì chỉ có 04 trong số 05 yếu tố của Servperf là có ảnh hưởng đến sự hài lòng của họ. Hệ số 2R = 0,694, cho thấy mối liên hệ giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng với các biến độc lập lòng thông cảm, sự đáng tin cậy, sự nhiệt tình và yếu tố hữu hình là khá chặt chẽ, 69,4% phương sai của Sự hài lòng được giải thích bởi 04 biến độc lập trên. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 57 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Bảng 17: KẾT QUẢ HỒI QUY SAT = f(TAN, REL, RES, ASS, EMP) Hệ số chưa chuẩn hóa Beta t Sig. B Std. Error Lòng thông cảm 0,444 0,102 0,408 4,351 0,000 Sự đáng tin cậy 0,256 0,109 0,222 2,351 0,023 Sự nhiệt tình 0,234 0,091 0,239 2,558 0,014 Yếu tố hữu hình 0,263 0,107 0,223 2,443 0,018 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Các kiểm tra khác (phân phối phần dư, các biểu đồ …) cho thấy các giả thiết cho hồi quy không bị vi phạm, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (độ chấp nhận lớn và VIF <10) và tự tương quan (giá trị của kiểm định Durbin- Watson 1<d = 2,1<3). Vậy, phương trình hồi quy bội sau đây đặc trưng cho mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu thị trường: Sự hài lòng = 0,44* Lòng thông cảm + 0,26* Sự đáng tin cậy + 0,23* Sự nhiệt tình + 0,26* Yếu tố hữu hình. Có thể thấy rằng, cả 04 yếu tố lòng thông cảm, sự đáng tin cậy, sự nhiệt tình và yếu tố hữu hình đều có quan hệ thuận chiều với Sự hài lòng, nghĩa là khi khách hàng đánh giá các yếu tố lòng thông cảm, sự đáng tin cậy, sự nhiệt tình và yếu tố hữu hình càng cao thì Sự hài lòng của họ càng cao. Cụ thể mối quan hệ trên như sau: Đối với yếu tố Lòng thông cảm, đây là yếu tố có mức ảnh hưởng mạnh nhất đối với sự hài lòng của khách hàng, khi khách hàng đánh giá mình được khách sạn quan tâm ân cần, chu đáo (lòng thông cảm) hơn 1 điểm thì mức độ hài lòng của họ sẽ tăng lên 0,44 điểm. Đối với yếu tố Sự đáng tin cậy thì với mỗi một điểm tăng thêm trong đánh giá của khách hàng sẽ làm cho Sự hài lòng của họ tăng lên 0,26 điểm. Trong khi đó, Sự hài lòng của khách hàng chỉ tăng lên 0,23 điểm khi yếu tố Sự nhiệt tình được khách hàng đánh giá tốt hơn 1 điểm. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 58 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Cuối cùng, yếu tố hữu hình cũng giống như yếu tố Sự đáng tin cậy, sẽ làm cho Sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0,26 điểm khi sự đánh giá của khách hàng tăng lên 1 điểm. Tóm lại, tại khách sạn Ninh Kiều 2, qua phân tích hồi quy, thì yếu tố sự đảm bảo không ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ mà sự hài lòng của khách hàng chỉ phụ thuộc vào 4 yếu tố: lòng thông cảm, sự đáng tin cậy, yếu tố hữu hình và sự nhiệt tình. Thứ tự này cũng thể hiện mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp. Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn những nhân tố thực tế tác động đến sự hài lòng của khách hàng tại khách sạn thì cần thiết phân tích tiếp mô hình hồi quy với các biến phụ thuộc là lòng thông cảm, sự đáng tin cậy, yếu tố hữu hình và sự nhiệt tình. 4.2.2.2 Sự hài lòng của khách hàng về yếu tố lòng thông cảm: Ma trận hệ số tương quan thể hiện rằng biến phụ thuộc Lòng thông cảm có mối quan hệ chặt chẽ với 2 biến độc lập là Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng (0,855) và Thấu hiểu những gì khách cần (0,802). Mối tương quan này đạt mức ý nghĩa 1%. Do đó trong phân tích hồi quy tiếp sau, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được đặc biệt chú ý. Bảng 18: MA TRẬN TƯƠNG QUAN – LÒNG THÔNG CẢM Lòng thông cảm Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng Thấu hiểu những gì khách cần Lòng thông cảm 1 Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng 0,855** 1 Thấu hiểu những gì khách cần 0,802** 0,611** 1 ** : tương quan đạt mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Kết quả hồi quy cho thấy, ở mức ý nghĩa α = 5% cả 2 biến Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng (emp_1) và Thấu hiểu những gì khách cần (emp_2) Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 59 SVTH: Trần Thị Trúc Linh đều có ý nghĩa với mức giá trị sig.=0,000. Điều đáng lưu ý là với giá trị sig.=0,049, hệ số C cũng có ý nghĩa trong mô hình hồi quy này. Bảng 19: KẾT QUẢ HỒI QUY EMP = f(EMP_1, EMP_2) Hệ số chưa chuẩn hóa Beta t Sig. B Std. Error (Constant) -0,348 0,173 -2,018 0,049 Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng 0,626 0,072 0,582 8,671 0,000 Thấu hiểu những gì khách cần 0,450 0,068 0,446 6,647 0,000 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Từ kết quả xử lý như trên, phương trình hồi quy được viết lại như sau: emp = -0,35 + 0,63* Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng + 0,45* Thấu hiểu những gì khách cần Các kiểm định khác đã được tiến hành để dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội. Kết quả cho thấy không có sự vi phạm các giả định của phương tình hồi quy. Kiểm định d Durbin-Watson cho giá trị 1<d = 1,893<3 có thể kết luận rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Do sự tương quan chặt giữa các biến trong mô hình nên việc kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả thể hiện trong bảng sau: Bảng 20: KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG ĐA CỘNG TUYẾN – LÒNG THÔNG CẢM Collinearity Statistics Tolerance VIF Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng 0,627 1,596 Thấu hiểu những gì khách cần 0,627 1,596 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 60 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Nhận thấy rằng, độ chấp nhận của biến (Tolerance) là khá lớn (0,627) và hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ (1,596 < 10) nên có thể kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong phương trình hồi quy này. Giải thích phương trình hồi quy: Hệ số R2 điều chỉnh 2R = 0,85 cho thấy mức giải thích của hai biến độc lập Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng và Thấu hiểu những gì khách cần cho biến phụ thuộc Lòng thông cảm là khá cao, 85% sự biến thiên trong đánh giá của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm có thể được giải thích từ mối liên hệ tuyến tính giữa hai yếu tố Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng và Thấu hiểu những gì khách cần mà khách sạn thể hiện với khách hàng. Hệ số β1 = +0,63 có nghĩa là sự quan tâm đến từng cá nhân khách hàng của khách sạn có quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm. Nếu sự quan tâm của khách sạn đến từng cá nhân của khách hàng tăng lên 1 điểm thì khi đó sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm sẽ tăng lên 0,63 điểm. Đối với biến Thấu hiểu những gì khách cần thì có thể giải thích như sau khi khách sạn càng thấu hiểu những gì khách hàng cần thì khách hàng càng hài lòng về yếu tố Lòng thông cảm, cụ thể khi sự thấu hiểu của khách sạn tăng lên một điểm thì sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm tăng lên tương ứng 0,45 điểm. Đặc biệt, khi khách sạn không quan tâm đến từng cá nhân khách hàng (β1 = 0) và không thấu hiểu những gì khách cần (β2 = 0) thì khi đó sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm là -0,35, hay có thể nói rằng khách hàng cảm thấy bất mãn đối với yếu tố Lòng thông cảm của khách sạn. Như vậy, có thể kết luận rằng sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Lòng thông cảm chịu ảnh hưởng của 2 nhân tố là Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng và Thấu hiểu những gì khách cần. Trong đó yếu tố Quan tâm đến từng cá nhân khách hàng đóng vai trò quan trọng hơn yếu tố Thấu hiểu những gì khách cần. Kết quả phân tích cũng cho một kết quả đáng chú ý là nếu như khách sạn không quan tâm đến 2 yếu tố trên thì có thể dẫn đến sự bất mãn nơi khách hàng về yếu tố lòng thông cảm. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 61 SVTH: Trần Thị Trúc Linh 4.2.2.3 Sự hài lòng của khách hàng về yếu tố sự đáng tin cậy: Ma trận hệ số tương quan thể hiện sự đáng tin cậy có mối quan hệ khá chặt chẽ với 2 biến Sự tin tưởng vào khách sạn và Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác, 2 biến này cũng có mối quan hệ khá chặt với nhau. Còn biến Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách có mối quan hệ với các biến khác thấp hơn nhưng vẫn ở mức chấp nhận được (>0,4). Như vậy, có thể kết luận các biến này có thể đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho biến sự đáng tin cậy. Bảng 21: MA TRẬN TƯƠNG QUAN – SỰ ĐÁNG TIN CẬY Sự đáng tin cậy Sự tin tưởng vào khách sạn Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách Sự đáng tin cậy 1 Sự tin tưởng vào khách sạn 0,703** 1 Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác 0,787** 0,587** 1 Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách 0,574** 0,479** 0,429** 1 ** : tương quan đạt mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Kết quả hồi quy được ghi nhận ở bảng sau: Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 62 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Bảng 22: KẾT QUẢ HỒI QUY REL = f(REL_1, REL_2, REL_3) Hệ số chưa chuẩn hóa Beta t Sig. B Std. Error Sự tin tưởng vào khách sạn 0,566 0,098 0,525 5,761 0,000 Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác 0,296 0,094 0,295 3,139 0,003 Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách 0,256 0,104 0,207 2,466 0,017 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Cả 3 biến đưa vào đều có ý nghĩa giải thích và có thể viết lại phương trình như sau: rel = 0,57* Sự tin tưởng vào khách sạn + 0,30* Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác + 0,26* Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách. Đối với biến Sự tin tưởng vào khách sạn: ta thấy giá trị sig.=0,000 là rất nhỏ chứng tỏ biến Sự tin tưởng vào khách sạn có ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng về Sự tin tưởng và mức ảnh hưởng này là khá lớn, với mỗi 1 điểm tăng thêm khi khách hàng đánh giá về sự tin tưởng vào khách sạn sẽ làm cho sự hài lòng về yếu tố sự tin tưởng tăng lên tới 0,57 điểm. Đối với biến Nhân viên cung cấp thông tin đầy đủ chính xác thì sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Sự tin tưởng tăng lên 0,3 điểm nếu như biến này được khách hàng đánh giá hài lòng tăng lên 1 điểm. Đối với biến Sự thành thật khi giải quyết các khó khăn của khách, tuy đây là biến có mức ảnh hưởng nhỏ nhất trong cả 3 biến nhưng mức ảnh hưởng của nó nhìn chung không phải là nhỏ khi 1 điểm tăng thêm của nó làm sự hài lòng tăng lên 0,26 điểm. Tóm lại, cả 3 biến trên theo kết quả hồi quy là có thể giải thích tới 72,4% sự biến thiên của sự hài lòng của khách hàng về yếu tố Sự tin tưởng Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 63 SVTH: Trần Thị Trúc Linh ( 2R =0,724). Các kiểm định khác cũng cho thấy rằng các vi phạm về giả định của mô hình hồi quy cũng không tồn tại trong phương trình này. 4.2.2.4 Sự hài lòng của khách hàng về yếu tố hữu hình: Bảng 23: MA TRẬN TƯƠNG QUAN – YẾU TỐ HỮU HÌNH Yếu tố hữu hình Cở sở vật chất và trang thiết bị Diện mạo của nhân viên Địa điểm tọa lạc Môi trường cảnh quang Chất lượng món ăn Chất lượng phòng Yếu tố hữu hình 1 Cở sở vật chất và trang thiết bị 0,597** 1 Diện mạo của nhân viên 0,573** 0,568** 1 Địa điểm tọa lạc 0,648** 0,571** 0,424** 1 Môi trường cảnh quang 0,621** 0,469** 0,461** 0,504** 1 Chất lượng món ăn 0,545** 0,489** 0,487** 0,476** 0,400** 1 . Chất lượng phòng 0,644** 0,584** 0,486** 0,473** 0,664** 0,610** 1 ** : tương quan đạt mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 64 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Ma trận tương quan – Yếu tố hữu hình được trình bày ở bảng 21 cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Yếu tố hữu hình với các biến độc lập và mối quan hệ giữa các biến độc lập là tương đối chặt Do đó, có thể đưa các biến này vào phương trình hồi quy để phân tích. Bảng 24: KẾT QUẢ HỒI QUY TAN = f(TAN_1, TAN_2, TAN_3, TAN_4, TAN_5, TAN_6) Hệ số chưa chuẩn hóa Beta t Sig. B Std. Error Địa điểm tọa lạc 0,455 0,105 0,415 4,313 0,000 Chất lượng phòng 0,427 0,110 0,388 3,895 0,000 Diện mạo của nhân viên 0,231 0,113 0,209 2,046 0,046 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Từ kết quả hồi quy ta có phương trình như sau: tan = 0,46*Địa điểm tọa lạc + 0,43*Chất lượng phòng + 0,23*Diện mạo của nhân viên. Phân tích hồi quy cho thấy 3 biến Cở sở vật chất và trang thiết bị của khách sạn, Môi trường cảnh quang của khách sạn và Chất lượng món ăn của khách sạn không ảnh hưởng đến sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng về yếu tố hữu hình. Chỉ có 3 biến là Địa điểm tọa lạc (sig.=0,000), Chất lượng phòng (sig.=0,000) và Diện mạo của nhân viên (sig.=0,046) là đạt mức ý nghĩa α= 5%. Thứ tự này cũng biểu diễn mức độ quan trọng từ cao đến thấp của các biến trong mối quan hệ với sự hài lòng về yếu tố hữu hình. Và 61,6% sự biến thiên của sự hài lòng về yếu tố hữu hình có thể được giải thích thông qua mối quan hệ tuyến tính với Địa điểm tọa lạc, Chất lượng phòng và Diện mạo của nhân viên ( 2R =0,616). Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 65 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Phương trình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến qua các kiểm định được thực hiện. Như vậy, mối quan hệ này có thể được giải thích như sau: Khi chất lượng phòng và diện mạo nhân viên không đổi thì mỗi 1 điểm tăng thêm khi khách hàng đánh giá hài lòng về địa điểm tọa lạc của khách sạn sẽ làm cho sự hài lòng về yếu tố hữu hình tăng lên 0,46 điểm. Khi khách hàng đánh giá hài lòng về chất lượng phòng của khách sạn tăng lên thêm 1 điểm thì khi đó sự hài lòng về yếu tố hữu hình của họ sẽ tăng lên 0,43 điểm. Nếu diện mạo của nhân viên khách sạn được đánh giá là đẹp hơn tức là sự hài lòng của khách hàng diện mạo của nhân viên tăng lên 1 điểm sẽ có thể làm tăng sự hài lòng về yếu tố hữu hình lên 0,23 điểm. 4.2.2.5 Sự hài lòng của khách hàng về yếu tố sự nhiệt tình: Theo ma trận hệ số tương quan – Sự nhiệt tình thì biến phụ thuộc Sự hài lòng về yếu tố sự nhiệt tình có mối liên hệ chặt chẽ với các biến khác. Trong khi đó, sự liên hệ giữa các biến độc lập nhận thấy có thấp hơn nhưng vẫn ở mức tương quan chặt, có thể đưa vào mô hình để phân tích. Tuy nhiên, cần lưu ý việc xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Bảng 25: MA TRẬN TƯƠNG QUAN – SỰ NHIỆT TÌNH Sự nhiệt tình Dịch vụ có mau mắn Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách Sự sẵn lòng đáp lại yêu cầu của khách Sự nhiệt tình 1 Dịch vụ có mau mắn 0,763** 1 Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách 0,723** 0,479** 1 Sự sẵn lòng đáp lại yêu cầu của khách 0,665** 0,531** 0,599** 1 ** : tương quan đạt mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 66 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Kết quả hồi quy được thể hiện như sau: Bảng 26: KẾT QUẢ HỒI QUY RES = f(RES_1, RES_2, RES_3) Hệ số chưa chuẩn hóa Beta t Sig. B Std. Error (Constant) -0,724 0,325 -2,231 0,030 Dịch vụ có mau mắn 0,616 0,091 0,541 6,764 0,000 Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách 0,553 0,095 0,464 5,806 0,000 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Các kiểm định khác cho thấy mô hình hồi quy với 2 biến độc lập trên không vi phạm các giả định của mô hình hồi quy, do đó phương trình được viết lại như sau: res = -0,72 + 0,62* Dịch vụ có mau mắn + 0,55* Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách. Khách hàng đánh giá cao sự mau mắn của dịch vụ và Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hơn là Sự sẵn lòng đáp lại yêu cầu của khách. Bằng chứng là chỉ có 2 yếu tố Dịch vụ có mau mắn và Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách là có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% trong phương trình này. Điều đặc biệt là nhận thấy hệ số C với sig.=0,03 < 0,05 cũng có ý nghĩa trong phương trình hồi quy Sự nhiệt tình và mối quan hệ là nghịch chiều. Điều này cũng có nghĩa là khi khách sạn không có 2 yếu tố Dịch vụ có mau mắn và Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách (β1 =0 và β2 =0) thì khi đó sự hài lòng của khách hàng về yếu tố sự nhiệt tình là -0,724, tức là khách hàng bất mãn về yếu tố sự nhiệt tình và mức bất mãn này khá cao. Khách sạn cần chú ý đến điều này. Trong khi đó, Dịch vụ có mau mắn được khách hàng đánh giá hài lòng thêm 1 điểm sẽ làm tăng sự hài lòng của họ về yếu tố sự nhiệt tình lên 0,62 điểm. Và tương tự đối với yếu tố Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách, khi sự hài lòng của khách hàng về yếu tố này tăng 1 điểm sẽ làm cho sự hài lòng về yếu tố sự nhiệt tình tăng 0,55 điểm. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 67 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Hệ số điều chỉnh 2R = 0,739 cho thấy 73,9% sự biến thiên của sự hài lòng về yếu tố sự nhiệt tình có thể được giải thích thông qua mối quan hệ tuyến tính với Dịch vụ có mau mắn và Sự luôn sẵn sàng giúp đỡ khách. 4.3 Phân tích sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng theo một số biến nhân khẩu học: Để đạt được mục tiêu đã đề ra, phân tích Anova sẽ được tiến hành tiếp theo để so sánh xem có sự khác biệt hay không về sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ của khách sạn Ninh Kiều 2 theo các biến nhân khẩu học: loại khách, giới tính, trình độ, độ tuổi và thu nhập. Tuy nhiên, phương pháp phân tích Anova chỉ giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên do đó đối với các biến chỉ có 2 nhóm phân loại như loại khách và giới tính thì sẽ dùng kiểm định T-test đối với mẫu độc lập. Các giả thuyết được đặt ra như sau: H1: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo loại khách. H2: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo giới tính. H3: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo trình độ. H4: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo độ tuổi. H5: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo thu nhập. Trong đó, mỗi giả thuyết Hi gồm 5 giả thuyết nhánh, ký hiệu Hi1… Hi5, tương ứng với 5 thành phần của Servperf. Chẳng hạn: H11: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố hữu hình theo loại khách. H12: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố sự đáng tin cậy theo loại khách. H13: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố sự nhiệt tình theo loại khách. H14: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố sự đảm bảo theo loại khách. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 68 SVTH: Trần Thị Trúc Linh H15: Không có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố lòng thông cảm theo loại khách. 4.3.1 Phân tích khác biệt theo loại khách: Kết quả kiểm định t cho thấy Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ có giá trị sig. = 0,144 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là không có khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ giữa khách quốc tế và khách nội địa. Bảng 27: KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT VỀ SỰ HÀI LÒNG THEO LOẠI KHÁCH Kiểm định t t df Sig. Sự hài lòng 1,482 52 0,144 Yếu tố hữu hình 0,094 52 0,925 Sự đáng tin cậy 2,426 52 0,019 Sự nhiệt tình 1,028 52 0,308 Sự đảm bảo 2,398 52 0,020 Lòng thông cảm 1,289 52 0,203 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Phân tích khác biệt về sự hài lòng của khách hàng đối với 5 thành phần Servperf cho thấy H12 và H14 bị bác bỏ, H11, H13 và H15 được chấp nhận. Nghĩa là, chỉ có sự khác biệt hài lòng về yếu tố Sự đáng tin cậy và sự đảm bảo giữa khách quốc tế và khách nội địa. Nhìn vào bảng thống kê bên dưới có thể thấy rằng sự hài lòng của khách nội địa cao hơn của khách quốc tế cả về yếu tố Sự đáng tin cậy và sự đảm bảo. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 69 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Bảng 28: TRUNG BÌNH SERVPERF THEO LOẠI KHÁCH Loại khách Số quan sát Trung bình Sự đáng tin cậy Khách nội địa 22 3,1818 Khách quốc tế 32 2,6875 Sự đảm bảo Khách nội địa 22 3,8182 Khách quốc tế 32 3,3125 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) 4.3.2 Phân tích khác biệt theo giới tính: Kết quả kiểm định t cho thấy Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ có giá trị sig. = 0,077 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết H2, nghĩa là không có khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ giữa nam và nữ. Các phân tích khác biệt đối với 5 thành phần Servperf cũng cho thấy giá trị sig. đều lớn hơn mức ý nghĩa 0,05 cho nên các giả thuyết H21, H22, H23, H24 và H25 đều được chấp nhận. Có nghĩa là không có khác biệt có ý nghĩa thống kê trong sự hài lòng về 5 thành phần Servperf giữa nam và nữ. Bảng 29: KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT VỀ SỰ HÀI LÒNG THEO GIỚI TÍNH Kiểm định t t df Sig. Sự hài lòng -1,809 49.486 0,077 Yếu tố hữu hình 0,509 52 0,613 Sự đáng tin cậy -0,481 52 0,633 Sự nhiệt tình -0,748 52 0,458 Sự đảm bảo -1,095 52 0,279 Lòng thông cảm 0,566 52 0,574 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 70 SVTH: Trần Thị Trúc Linh 4.3.3 Phân tích khác biệt theo trình độ: Bảng 30: KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT VỀ SỰ HÀI LÒNG THEO TRÌNH ĐỘ Số quan sát Trung bình Dưới đại học 8 3,7500 Đại học 21 3,4762 Sau đại học 25 2,8800 Total 54 3,2407 sig.=0,014 (Nguồn: Kết quả phân tích số liệu) Phân tích Anova kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ của khách sạn theo trình độ cho thấy giá trị sig. nhận được là 0,014 < 0,05 do đó có thể kết luận rằng có sự khác biệt trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ theo trình độ, tức là bác bỏ giả thuyết H3. Có thể thấy rằng mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ của khách sạn càng giảm khi trình độ học vấn càng cao: sự hài lòng cao nhất ở trình độ dưới đại học tiếp theo là ở trình độ đại học và giảm mạnh ở trình độ sau đại học. Phân tích khác biệt theo trình độ về sự hài lòng của khách hàng đối với 5 thành phần Servperf cho ta kết quả là chỉ có sự khác biệt trong sự hài lòng về yếu tố hữu hình giữa những nhóm người có trình độ khác nhau. Các yếu tố khác không có sự khác biệt. Tức là chấp nhận các giả thuyết H32, H33, H34 và H35, bác bỏ giả thuyết H31. Luận văn tốt nghiệp GVHD: ThS.Nguyễn Thanh Nguyệt ÄTrang 71 SVTH: Trần Thị Trúc Linh Bảng 31: KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT VỀ SỰ HÀI LÒNG ĐỐI VỚI 5 THÀNH PHẦN SERVPERF THEO TRÌNH ĐỘ df F Sig. Yếu tố hữu hình 2 3,353 0,043 Sự đáng tin cậy 2 1,140 0,328 Sự nhiệt tình 2