Mục lục
Dưới đây là Phương Pháp Nghiên Cứu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng được Luận Văn Tốt soạn thảo từ nghiên cứu thực tiển và đúc kết từ những bài khóa luận đạt điểm cao của nhiều bạn sinh viên ở những khóa trước. Hôm nay chia sẻ lên đây giúp các bạn khóa sau tiết kiệm được nhiều thời gian và chi phí trong quá trình tìm kiếm tài liệu tham khảo trước khi tiến hành làm bài khóa luận tốt nghiệp với đề tài Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng. Hy vọng khi xem xong bài viết dưới đây các bạn sẽ tìm ra được phương hướng làm bài tốt nhất.
Không dừng lại ở việc luôn cung cấp những tài liệu tham khảo hữu dụng cho các bạn mà Luận Văn Tốt còn hỗ trợ các bạn dịch vụ viết khóa luận tốt nghiệp trọn gói, nếu các bạn gặp khó khăn hay bế tắc về bài làm của mình hãy gọi ngay zalo/tele : 0934573149 sẽ được hỗ trợ và hoàn thành bài khóa luận một cách hiệu quả nhất bạn nhé.
1.Phương pháp nghiên cứu định tính Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng
“Phương pháp nghiên cứu định tính được nhà nghiên cứu lựa chọn công cụ thu thập dữ liệu là thảo luận nhóm. Đối tượng tham gia thảo luận nhóm bao gồm 10 khách hàng đang lưu trú tại khách sạn Royal Hol Vũng Tàu. Những người được mời tham gia thảo luận nhóm đều là những người thường xuyên tiếp cận với khách hàng, lắng nghe những ý kiến của khách liên quan đến sản phẩm, dịch vụ của khách sạn. Trước khi bắt đầu vào thảo luận nhóm nhà nghiên cứu dành 1 phút để trình bày về mục đích cuộc thảo luận nhóm, giới thiệu mô hình nghiên cứu, sau đó tiến hành thảo luận nhóm giữa những người tham gia về sự phù hợp của mô hình nghiên cứu và thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đối với đối tượng khảo sát là các khách hàng đã từng sử dụng các sản phầm và dịch vụ của khách sạn Royal Hotel Vũng Tàu. Kết quả thu thập được từ cuộc thảo luận nhóm cho thấy đa số những người tham gia thảo luận nhóm cho rằng mô hình Phương Pháp Nghiên Cứu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng đề xuất của tác giả là phù hợp với thực tiễn hoạt động kinh doanh của công ty và các thang đo của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đều nhận được sự đồng thuận từ phần lớn những người tham gia thảo luận nhóm. Từ đó, mô hình nghiên cứu đề xuất được giữ nguyên và các thang đo được đưa vào nghiên cứu chính thức”
2.Phương pháp nghiên cứu định lượng
“Nhìn chung, các ý kiến thu được từ thảo luận nhóm điều đồng tình về nội dung biến quan sát đo lường về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ tại khách sạn Royal Hotel Vũng Tàu. Sau khi nghiên cứu định tính, kết quả cho ra bảng câu hỏi khảo sát định lượng có tổng cộng 18 biến quan sát cho các thành phần khái niệm của nghiên cứu được trình bày trong nghiên cứu định lượng. Mục đích của Phương Pháp Nghiên Cứu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng là khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát, được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Thông tin thu thập được dùng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình.”
3.Phương pháp thu thập dữ liệu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng
3.1.Phương pháp lấy mẫu
Áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện: Tác giả sẽ thực hiện khảo sát những khách hàng đã từng và và đang lưu trú tại khách sạn Royal Hotel Vũng Tàu và sau đó trao đổi, thu thập thông tin trực tiếp từ đáp viên thông qua bảng khảo sát
3.2.Cỡ mẫu
“Đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA và phân tích hồi qui tuyến tính để phân tích dữ liệu. Trong EFA, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Theo Hair (2006), đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá thì cỡ mẫu tối thiểu phải là 50 và tỉ lệ số biến quan sát/biến đo lường là 5:1 hoặc tốt hơn là từ 10:1 trở lên. Cỡ mẫu được xác định theo công thức:”
*N = 5 x m, với m là số lượng câu hỏi trong bài
Đối với phương pháp hồi qui tuyến tính, công thức xác định cỡ mẫu thường được sử dụng là:
*N 50 + 8p, với p là số lượng biến độc lập trong mô hình
Do trong bài sử dụng cả 2 phương pháp nên nguyên tắc chọn cỡ mẫu càng lớn càng tốt. Đề tài gồm 18 biến quan sát, như vậy cỡ mẫu được tính:
*N = 5 x 18 = 90 mẫu
XEM THÊM : Cơ Sở Lý Luận Về Sự Hài Lòng Của Khách Hàng
4.Phương pháp phân tích dữ liệu
4.1.Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
“Cronbach’s alpha là thước đo tính nhất quán của các câu hỏi nhỏ bên trong một bảng hỏi hoặc một nhóm các yếu tố thuộc về bảng hỏi, nghĩa là mức độ liên quan chặt chẽ giữa một tập hợp các mục như một nhóm hoặc nhóm con. Hệ số tin cậy được coi là thước đo độ tin cậy của thang đo. Giá trị cao cho hệ số tin cậy Cronbach’s alpha không có nghĩa là thước đo là đơn chiều. Nếu, ngoài việc đo lường tính nhất quán bên trong, bạn muốn cung cấp bằng chứng cho thấy thang đo được đề cập là đơn chiều, thì có thể thực hiện các phân tích bổ sung. Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp kiểm tra tính nhất quán. Về mặt kỹ thuật, Cronbach’s alpha không phải là một phép thử thống kê – nó là một hệ số của độ tin cậy (hoặc tính nhất quán).”
Cronbach’s alpha có thể được viết dưới dạng một hàm của số lượng mục thử nghiệm và mối tương quan giữa các mục trung bình. Dưới đây, với mục đích khái niệm, chúng tôi trình bày công thức cho Cronbach’s alpha:
Trong đó,
N = số lượng câu hỏi nhỏ (item).
= trung bình hiệp phương sai giữa các cặp câu hỏi nhỏ (item-pairs).
= trung bình phương sai.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), thang đo được đánh giá:
Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng rất tốt.
Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
“Theo Nunnally (1978), Peterson (1994), thang đo được đánh giá: hệ số tương quan quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.”
[Với 2 điều kiện trên thang đo được đánh giá chấp nhận là tốt.
ÊNếu hệ số Cronbanh’s Alpha < 0,6, lựa chọn loại biến quan sát để đạt tiêu chuẩn
4.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
“Phân tích nhân tố EFA là một công cụ quan trọng được sử dụng để phát triển, sàng lọc và đánh giá các thử nghiệm, thang đo và các biện pháp (Williams, Brown và cộng sự 2010). Mặc dù phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp thống kê có vẻ phức tạp, nhưng cách tiếp cận được thực hiện trong phân tích là tuần tự và tuyến tính, liên quan đến nhiều lựa chọn (Thompson 2004). Mục tiêu của Phân tích nhân tố khám phá (Pett, Lackey et al. 2003; Thompson 2004) là:”
- Giảm số lượng nhân tố (biến)
- Đánh giá đa cộng tuyến giữa các yếu tố có tương quan
- Tính thống nhất của đánh giá và phát hiện cấu trúc
- Đánh giá tính hợp lệ của cấu trúc trong một cuộc khảo sát
- Kiểm tra mối quan hệ hoặc cấu trúc của các nhân tố (biến)
- Phát triển các cấu trúc lý thuyết
- Chứng minh các lý thuyết được đề xuất
“Theo (Fabrigar, Wegener et al. 1999), có năm vấn đề phương pháp luận mà các nhà nghiên cứu nên xem xét để sử dụng EFA. Đầu tiên, nhà nghiên cứu nên xác định xem EFA có phải là phương pháp thống kê thích hợp nhất để đạt được mục đích của nghiên cứu hay không. Thứ hai, Các biến số của nghiên cứu, cỡ mẫu và bản chất nên được lựa chọn. Thứ ba, nên chọn quy trình chiết xuất và sau đó xác định phương pháp quyết định số lượng yếu tố cần giữ lại.. Thứ tư, nhà nghiên cứu cần lựa chọn phương pháp luân chuyển để đưa ra giải pháp cuối cùng có thể diễn giải được tiện ích của EFA (Hogarty, Kromrey et al. 2004).”
“Phân tích nhân tố là một Phương Pháp Nghiên Cứu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng rất hữu ích trong việc giảm độ phức tạp của dữ liệu bằng cách giảm số lượng biến đang được nghiên cứu. Để kiểm tra tính phù hợp của dữ liệu đối với phân tích nhân tố, các bước sau được thực hiện: (1) Các ma trận tương quan được tính toán và kiểm tra. Nó cho thấy rằng có đủ mối tương quan để tiến hành phân tích nhân tố; (2) Kaiser-Meyer Olkin đo lường mức độ đầy đủ của việc lấy mẫu cho các biến riêng lẻ được nghiên cứu từ đường chéo của ma trận tương quan từng phần. Nó được phát hiện là đủ cao cho tất cả các biến. Phép đo này có thể được hiểu theo các hướng dẫn sau: 0,80 hoặc cao hơn thành tích; 0,70 trở lên trung binh; 0,60 trở lên, tầm thường; 0,50 trở lên khốn khổ và dưới 0,50, không thể chấp nhận được (Hair và cộng sự 1995).Ý nghĩa tổng thể của ma trận tương quan được kiểm tra với kiểm nghiệm Barlett để hỗ trợ cho tính hợp lệ của phân tích nhân tố của tập dữ liệu. Giá trị p <0,05 cho thấy rằng nó có ý nghĩa để tiếp tục phân tích nhân tố.Có hai giai đoạn trong phân tích nhân tố. Giai đoạn I có thể được gọi là quy trình xác định các nhân tố chính, trong đó mục tiêu của chúng ta là xác định có bao nhiêu nhân tố sẽ được trích xuất từ dữ liệu. Phương pháp phổ biến nhất cho việc này là phân tích nhân tố chính, nó có thể dựa trên việc tính toán một giá trị riêng, để xác định có bao nhiêu yếu tố cần trích xuất. Giai đoạn II tiếp theo sau khi số lượng nhân tố trích xuất được quyết định ở giai đoạn I, nhiệm vụ tiếp theo là giải thích và đặt tên cho các nhân tố. Nó cho bức tranh ban đầu về tải của các biến lên các nhân tố, nhưng nó có thể được làm rõ ràng hơn bằng cách sử dụng phép quay varimax. Dùng ma trận Rotated để chỉ ra các biến khác nhau phụ thuộc vào các yếu tố khác nhau và chọn tên phù hợp cho các yếu tố.”
4.3.Phân tích hồi quy
Sử dụng là phương pháp đưa vào lần lượt “Enter”.“Các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai sẽ cho biết biến phụ thuộc có mối liên hệ với toàn bộ biến độc lập hay không (Sig. < 0,05, mô hình xây dựng phù hợp và ngược lại).”
Phân tích cộng tuyến
“Dựa vào hệ số VIF, khi thực hiện hồi quy đa biến, ta nhấn vào nút Statistics , xong chọn vào Collinearity diagnostics. Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) >4 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF <4: không bị đa cộng tuyến”
Trên đây là nội dung về Phương Pháp Nghiên Cứu Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng mong rằng sẽ giúp các bạn có thêm kiến thức hữu dụng để áp dụng vào bài khóa luận tốt nghiệp về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng. Nếu các bạn vẫn còn loay hoay với bài làm của mình thì đừng ngần ngại hãy gọi ngay Zalo/tele : 0934573149 để được tư vấn miễn phí.
