Đề tài Vận dụng các phương pháp thống kê nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ mặt đất và trên khoang của hãng hàng không quốc gia Việt Nam

số HOELTER Model HOELTER .05 HOELTER .01 Default model 428 453 Independence model 16 17 Mặc dù bảng CMIN cho thấy p xấp xỉ bằng 0, tuy nhiên do mẫu rất lớn nên đây là điều chấp nhận được. Các tham số khác như TLI; CFI đều rất cao, xấp xỉ 1 và RMSEA rất thấp, và Hoelter có giá trị rất cao (lớn hơn nhiều so với yếu cầu 200) cho thấy mô hình chấp nhận được. Mô hình B-1.2 là mô hình hoàn toàn tương tự như mô hình B-1.1, chỉ có một sự khác biệt là ở mô hình này tập hợp biến cau73a-73c và cau 86 sẽ được chia làm 2 nhóm : từ cau73a đến cau73c đo chất lượng đồ ăn và cau86 đo chất lượng đồ uống. Nhân tố chất lượng đồ ăn kí hiệu là CLA và chất lượng đồ uống được kí hiệu là CLU. CLTTTK 0, CLCN CAU5E_1 0, e1 1 1 CAU5D_1 0, e2 1 CAU5H_1 0, e3 1 CAU5B_1 0, e4 1 CAU5I_1 0, e5 1 0, Tiennghi CAU4D_1 0, e8 1 1 CAU4C_1 0, e9 1 CAU4B_1 0, e10 1 CAU4A_1 0, e11 1 0, Giaitri CAU102_B 0, e14 1 1 CAU102_C 0, e15 1 CAU102_D 0, e16 1 CAU102_A 0, e17 1 0, CLVS CAU4E_1 0, e18 1 1 CAU4F_1 0, e19 1 CAU4G_1 0, e20 1 CAU4H_1 0, e21 1 0, CLA CAU73A_1 0, e22 1 CAU73B_1 0, e23 1 CAU73C_1 0, e24 1 CLU 1 CAU5G_1 CAU5J_1 0, 1 e27 0, 1 e28 TAPCHI Hình 3.9. Mô hình B-1.2 149 Kết quả đo sự phù hợp của mô hình như sau: Bảng 3.72. Hệ số CMIN NPAR CMIN DF P CMIN/DF 100 3077.290 250 .000 12.309 Bảng 3.73. Hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons) NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI .972 .966 .974 .969 .974 Bảng 3.74. Hệ số RMSEA RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE .047 .046 .049 .999 Bảng 3.75. Hệ số HOELTER HOELTER .05 HOELTER .01 479 507 Bước 4: Lựa chọn mô hình đo tốt nhất So sánh với các tham số đo độ phù hợp của mô hình trước có thể thấy tất cả các chỉ số đều tốt hơn. Do vậy, có thể kết kuận mô hình B-1.2 phù hợp hơn mô hình B-1.1. Có thể dựa trên mô hình này để xây dựng mô hình cấu trúc. Bước 5: xây dựng mô hình cấu trúc Trong mô hình cấu trúc các nhân tố CLCN; CLVS; CLA; CLU; Giải trí; Tiện nghi; CLTT là biến kết quả. Mô hình cấu trúc như sau: 150 CLTT 0, CLCN CAU5E_1 0, e1 1 CAU5D_1 0, e2 1 CAU5H_1 0, e3 1 CAU5B_1 0, e4 1 CAU5I_1 0, e5 1 0, Tiennghi CAU4D_1 0, e8 1 1 CAU4C_1 0, e9 1 CAU4B_1 0, e10 1 CAU4A_1 0, e11 1 0, Giaitri CAU102_B 0, e14 1 1 CAU102_C 0, e15 1 CAU102_D 0, e16 1 CAU102_A 0, e17 1 0, CLVS CAU4E_1 0, e18 1 CAU4F_1 0, e19 1 CAU4G_1 0, e20 1 CAU4H_1 0, e21 1 0, CLA CAU73A_1 0, e22 1 CAU73B_1 0, e23 1 CAU73C_1 0, e24 1 CLU 1 CAU5G_1 CAU5J_1 0, 1 e27 0, 1 e28 TAPCHI 1 1 Hình 3.10. Mô hình B-2.1 Mô hình này có các chỉ số đo sự phù hợp như sau: Bảng 3.76. Các hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons) NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI .740 .713 .753 .727 .752 Bảng 3.77. Hệ số RMSEA RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE .141 .138 .145 .000 151 Các chỉ số TLI; CFI đều khá thấp, nhỏ hơn 0.9 và RMSEA quá cao 0.141 cho thấy mô hình này không phù hợp. Do vậy cần có những sự điều chỉnh để mô hình phù hợp hơn. Điều này được thực hiện thông qua việc quan sát bảng MI. Chi tiết bảng MI xem bảng 3.78 ở phần phụ lục 2. Kết quả bảng MI (Modification indexes) cho thấy các nhân tố tiềm ẩn có MI rất cao. Điều này cho phép đặt giả thuyết các nhân tố này có quan hệ tương quan với nhau. Các phần dư e22; e23; e27; e28 cũng có hiệp phương sai rất cao với các biến tiềm ẩn. Tác giả xóa các biến này khỏi mô hình. CLTTTK 0, CLCN CAU5E_1 0, e1 1 CAU5D_1 0, e2 1 CAU5H_1 0, e3 1 CAU5B_1 0, e4 1 CAU5I_1 0, e5 1 0, Tiennghi CAU4D_1 0, e8 1 1 CAU4C_1 0, e9 1 CAU4B_1 0, e10 1 CAU4A_1 0, e11 1 0, Giaitri CAU102_B 0, e14 1 1 CAU102_C 0, e15 1 CAU102_D 0, e16 1 CAU102_A 0, e17 1 0, CLVS CAU4E_1 0, e18 1 CAU4F_1 0, e19 1 CAU4G_1 0, e20 1 CAU73C_1 CLU TAPCHI 0, 1 e35 1 1 Hình 3.11. Mô hình B-2.2 Các tham số đo độ phù hợp của mô hình mới như sau: 152 Bảng 3.79. Hệ số CMIN NPAR CMIN DF P CMIN/DF 79 682.082 151 .000 4.517 Bảng 3.80. Hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons) NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI .944 .929 .955 .944 .955 Bảng 3.81. Hệ số RMSEA RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE .069 .064 .075 .000 Bước 6: Với CMIN nhỏ hơn 5; CFI và TLI có các giá trị .955 và .943; RMSEA 0.07 có thể nói mô hình có độ phù hợp rất cao. Sử dụng mô hình này để tính toán các hệ số tương quan và hệ số hồi qui giữa các biến. kết quả như sau: Bảng 3.82. Hệ số hồi qui (Regression Weights) Estimate S.E. C.R. P Label CLTTTK <--- CLCN .316 .051 6.219 *** par_13 CLTTTK <--- CAU96_1 .079 .035 2.216 .027 par_15 CLTTTK <--- CLVS .089 .047 1.894 .058 par_16 CLTTTK <--- CAU86_1 .166 .039 4.316 *** par_17 CLTTTK <--- CAU73C_1 .055 .034 1.606 .108 par_28 CLTTTK <--- Giaitri .184 .032 5.756 *** par_32 CLTTTK <--- Tiennghi .129 .038 3.345 *** par_36 Bảng trên cho thấy hệ số hồi qui giữa CLCN với CLTTTK cao nhất, sau đó là nhân tố giải trí, tiếp theo là chất lượng đồ uống; sau đó là tiện nghi chỗ ngồi. Sau đó lần lượt là chất lượng vệ sinh, chất lượng tạp chí và hương vị thức ăn có ảnh hưởng khá yếu ớt đến chất lượng chung của toàn bộ dịch vụ. 153 Trong mô hình này chất lượng tiếp viên (CLCN) được phản ánh qua 5 biến quan sát trực tiếp là: Cau5e_1: Luôn sẵn sàng phục vụ khi quí khách yêu cầu Cau5d_1: Thái độ nghiêm túc khi làm việc Cau5h_1: Tính chuyên nghiệp khi làm việc Cau5b_1: Sự nhã nhặn, lịch sự khi giao tiếp Cau5i_1: Hiện diện thường xuyên trong suốt chuyến bay Các hệ số hồi qui cho thấy các biến này đều có mức độ hồi qui gần như tương đương nhau cho thấy tầm quan trọng như nhau của các biến này khi khách hàng đánh giá chất lượng tiếp viên. Tuy nhiên, các tiêu chí thái độ nghiêm túc; sự nhã nhặn lịch sự; và luốn sẵn sang phục vụ có hệ số hồi qui cao hơn, cho thấy dường như khách hàng quan tâm đến các nhân tố này nhiều hơn khi đánh giá về chất lượng tiếp viên. Kết luận này khá trùng hợp với kết quả của mô hình hồi qui bội ở phần trên. Nhân tố Tiện nghi được đo bằng các biến sau: Cau4a_1: Sự rộng rãi, thoải mái của ghế ngồi Cau4b_1: Độ ngả thân ghế Cau4c_1: Mức độ tiện lợi khi sử dụng các thiết bị tại ghế ngồi Cau4d_1: Sự rộng rãi của chỗ để chân Hệ số hồi qui của các biến này cũng không chênh lệch nhau nhiều, tuy nhiên cao nhất là sự rộng rãi của ghế ngồi. Nhân tố chất lượng vệ sinh được đo bằng các biến Cau4e_1: Sự sạch sẽ trong khoang hành khách Cau4g_1: Sự sạch sẻ trong buồng vệ sinh Trong hai nhân tố này sự sạch sẽ trong buồng vệ sinh có hệ số hồi qui cao hơn, thể hiện sự cảm nhận của hành khách đối với chất lượng vệ sinh. Nhân tố giải trí Cau102a_1: Khả năng lựa chọn chương trình phim theo sở thích Cau102b_1: Chất lượng âm thanh, hình ảnh trình chiếu Cau 102c_1: Khả năng lựa chọn kênh âm thanh theo sở thích Cau102d_1: Chất lượng âm thanh phục vụ Trong bốn biến này hệ số hồi qui của chất lượng âm thanh, hình ảnh và lựa 154 chọn kênh theo ý thích có hệ số hồi qui cao hơn, cho thấy các tiêu chí hành khách chú trọng khi đánh giá về chất lượng giải trí trên máy bay. Nhân tố chất lượng thức ăn chỉ còn lại một chỉ báo được chấp nhận là cau73c Hương vị thức ăn Nhân tố chất lượng đồ uống được đo bằng một chỉ báo là chất lượng chung của đồ uống cau86 Nhân tố sách báo tạp chí được đo bằng một chỉ báo chất lượng chung của tạp chí cau96. Việc các biến tiềm ẩn có hiệp phương sai cao cho thấy có nhiều khả năng các biến này đều là kết quả của cùng một nguyên nhân nào đó. Từ giả thuyết này tác giả đã thiết lập một mô hình cấu trúc khác trong đó tất cả các biến tiềm ẩn là kết quả của cùng một nhân tố tiềm ẩn, được gọi là nhân tố tiềm ẩn cấp hai, và chất lượng tổng thể cũng là kết quả của nhân tố này. CLTTTK 0 CLCN CAU5E_1 0, e1 1 CAU5D_1 0, e2 1 CAU5H_1 0, e3 1 CAU5B_1 0, e4 1 CAU5I_1 0, e5 1 0 Tiennghi CAU4D_1 0, e8 1 1 CAU4C_1 0, e9 1 CAU4B_1 0, e10 1 CAU4A_1 0, e11 1 0 Giaitri CAU102_B 0, e14 1 1 CAU102_C 0, e15 1 CAU102_D 0, e16 1 CAU102_A 0, e17 1 0 CLVS CAU4E_1 0, e18 1 CAU4G_1 0, e20 1 CAU4H_1 0, e21 1 0 CLA CAU73A_1 0, e22 1 CAU73B_1 0, e23 1 CAU73C_1 0, e24 1 CLU 0, e25 1TAPCHI 0, 1 e29 0, 1 e35 0, XYZ0, 1 e41 0, 1 e43 0, 1 e42 1 0, 1 e40 1 1 1 Hình 3.12. Mô hình B-3.1 155 Trong mô hình này XYZ được dùng để kí hiệu cho một biến tiềm ẩn chưa được biết, và là nguyên nhân ảnh hưởng đến sự cảm nhận của hành khách về chất lượng của từng nhân tố cũng như chất lượng tổng thể. Độ phù hợp của mô hình như sau: Bảng 3.83. Độ phù hợp của mô hình NPAR CMIN DF P CMIN/DF 70 981.301 205 .000 4.787 Bảng 3.84. Các hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons) Bảng 3.85. Hệ số RMSEA Các chỉ số đo độ phù hợp rất cao cho thấy đay là mô hình tốt. Thêm nữa, so sánh PNFI của hai mô hình B-2.2 và B-3.1 cho thấy mô hình B-3.1 có PNFI cao hơn, chứng tỏ mô hình thứ hai thậm chí còn tốt hơn mô hình B-2.2. Bảng 3.86. Hệ số so sánh độ phù hợp nhất giữa các mô hình (Parsimony-Adjusted Measures (Mô hình B-3.1)) PRATIO PNFI PCFI .887 .823 .835 Bảng 3.87. Hệ số so sánh độ phù hợp nhất giữa các mô hình (Parsimony-Adjusted Measures (Mô hình B-2.2)) PRATIO PNFI PCFI .800 .754 .764 NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI .927 .918 .941 .934 .941 RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE .072 .067 .076 .000 156 Với kết quả mô hình như trên có thể kết luận về sự tồn tại của nhân tố tiềm ẩn XYZ, nhân tố quyết định việc đánh giá của hành khách về chất lượng dịch vụ của từng yếu tố cũng như chất lượng tổng thể. Ở đây, tác giả phỏng đoán XYZ có thể là “định kiến”, tức là cảm giác “yêu” hoặc “ghét” hành khách đã có từ trước khi bước lên máy bay. Để kiểm tra giả thuyết này tác giả thực hiện việc so sánh chất lượng cảm nhận của hai nhóm: nhóm hành khách chọn VNA do đã từng hài lòng với dịch vụ hoặc được bạn bè giới thiệu và nhóm không chọn VNA không vì hai nguyên nhân trên. Bảng 3.88. Điểm bình quân của từng nhóm (Group Statistics) cau39 N Điểm bình quân (Mean) Độ lệch chuẩn (Std. Deviation) Cau4a_1 0 575 5.043 1.4688 .0613 1 158 5.744 1.1499 .0915 Cau4b_1 0 575 4.965 1.4444 .0602 1 158 5.569 1.2415 .0988 Cau4c_1 0 575 5.039 1.5843 .0661 1 158 5.711 1.3100 .1042 Cau4d_1 0 575 5.118 1.5888 .0663 1 158 5.710 1.4401 .1146 Cau4e_1 0 575 5.585 1.2414 .0518 1 158 6.188 1.0191 .0811 Cau4f_1 0 575 5.511 1.3089 .0546 1 158 6.136 .9687 .0771 Cau4g_1 0 575 5.301 1.3161 .0549 1 158 5.787 1.1842 .0942 157 Cau4h_1 0 575 5.339 1.2874 .0537 1 158 6.089 1.0213 .0812 Cau4i_1 0 575 5.392 1.1663 .0486 1 158 5.944 .8717 .0693 Cau5a_1 0 575 5.636 1.2535 .0523 1 158 6.323 1.0124 .0805 Cau5b_1 0 575 5.753 1.2306 .0513 1 158 6.425 .8945 .0712 Cau5c_1 0 575 5.622 1.2918 .0539 1 158 6.362 .9260 .0737 Cau5d_1 0 575 5.755 1.2034 .0502 1 158 6.358 .8954 .0712 Cau5e_1 0 575 5.751 1.2227 .0510 1 158 6.353 1.0014 .0797 Cau5f_1 0 575 5.971 1.0921 .0455 1 158 6.364 .8141 .0648 Cau5g_1 0 575 6.077 1.0778 .0449 1 158 6.500 .8440 .0671 Cau5h_1 0 575 5.690 1.1885 .0496 1 158 6.231 .8635 .0687 Cau5i_1 0 575 5.709 1.2008 .0501 1 158 6.278 .8819 .0702 Cau5j_1 0 575 5.693 1.2250 .0511 1 158 6.263 .9668 .0769 Cau5k_1 0 575 5.782 1.1162 .0466 158 1 158 6.411 .7713 .0614 Cau73a_1 0 575 5.359 1.2410 .0518 1 158 5.610 1.2880 .1025 Cau73b_1 0 575 5.345 1.1746 .0490 1 158 5.734 1.1326 .0901 Cau73c_1 0 575 5.161 1.1990 .0500 1 158 5.486 1.1980 .0953 Cau86_1 0 575 5.300 1.0864 .0453 1 158 5.753 1.0679 .0850 Cau96_1 0 575 5.099 1.0796 .0450 1 158 5.656 1.0933 .0870 Cau101_1 0 575 1.776 .9871 .0412 1 158 1.868 1.0103 .0804 cau102a_1 0 575 4.449 1.2246 .0511 1 158 4.701 1.1561 .0920 cau102b_1 0 575 4.508 1.5059 .0628 1 158 5.038 1.3045 .1038 cau102c_1 0 575 4.571 1.4313 .0597 1 158 5.046 1.3125 .1044 cau102d_1 0 575 4.700 1.3724 .0572 1 158 5.178 1.2592 .1002 CLTTTK 0 575 5.163 1.2743 .0531 1 158 5.792 1.0560 .0840 Kết quả tính chất lượng bình quân của các biến quan sát được cho thấy nhóm 2 là nhóm đã từng hài lòng với VNA hoặc được người quen giới thiệu cho điểm cao 159 hơn nhóm 1 ở tất các tiêu chí đánh giá. Tác giả kiểm định lại giả thuyết rằng các kết quả đánh giá của nhóm 2 cao hơn nhóm 1 bằng cách sử dụng T test. Kết quả kiểm định xem bảng 3.89 phụ lục 2. Kết quả kiểm định với tiêu chuẩn Alpha 0.05 cho Sig t =.000 trên tất cả các tiêu chí. Như vậy có thể khẳng định rằng nhóm 2 đánh giá cao hơn nhóm 1 trên tất cả các tiêu chí đánh giá. Điều này cho phép khẳng định nhân tố tiềm ẩn ảnh hưởng rất lớn đến các đánh giá của hành khách là cảm giác “yêu” hoặc” ghét” hành khách đã có từ trước khi sử dụng dịch vụ. Do vậy, tác giả đặt tên cho nhân tố XYZ là “Định kiến”. Tương quan giữa định kiến và các nhân tố chất lượng như sau: Bảng 3.90. Hệ số hồi qui (Regression Weights) Hệ số (Estimate) Sai số S.E. P CLCN <--- XYZ 1.672 .105 *** Tiennghi <--- XYZ 1.216 .101 *** CLVS <--- XYZ 1.335 .094 *** Giaitri <--- XYZ .927 .092 *** CLA <--- XYZ .980 .082 *** HLTTHE_1 <--- XYZ 1.272 .094 *** CAU96_1 <--- XYZ .920 CAU86_1 <--- XYZ 1.026 .080 *** Kết quả cho thấy sự “định kiến” có ảnh hưởng rất lớn đến đánh giá của hành khách về chất lượng tiếp viên, chất lượng vệ sinh, chất lượng tổng thể và chất lượng tiện nghi. “Định kiến” có ảnh hưởng yếu hơn đến đánh giá và chất lượng đồ uống. 160 Các nhân tố chịu ảnh hưởng ít hơn của sự “định kiến” là chất lượng đồ ăn, các phương tiện giải trí và tạp chí trên máy bay. Tóm tắt chương 3 Trong chuơng 3 tác giả đã sử dụng phương pháp hồi qui tương quan để nghiên cứu ảnh hưởng của từng biến trong bảng hỏi đến chất lượng dịch vụ cảm nhận nói chung về dịch vụ mặt đất và trên không của VNA. Tác giả cũng kết hợp phân tích nhân tố với SEM để đưa ra mô hình đo gồm 12 chỉ báo, được rút gọn lại thành 3 nhân tố là chất lượng check-in, chất lượng nhân viên và chất lượng quá trình ra máy bay để đo mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến chất lượng dịch vụ mặt đất tổng thể. Tác giả cũng đưa ra mô hình đo gồm bảy nhân tố đo các yếu tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ trên không. Mô hình bảy nhân tố này được rút gọn từ tập hợp 33 chỉ báo trong bảng hỏi. Từ các kết quả của mô hình đo và cấu trúc, phần dưới đây tác giả sẽ đưa ra các kết luận và các kiến nghị cho VNA nhằm giúp VNA nâng cao được chất lượng dịch vụ cảm nhận. 161 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Dưới đây là một số tóm tắt từ kết quả phân tích trên đây: Đối với chất lượng dịch vụ mặt đất: 1. Có thể dùng mô hình gồm 12 chỉ báo như trên để đo mức độ hài lòng đối với từng bước trong qui trình cung ứng dịch vụ (mặt đất) của VNA. 2. Sự nhã nhặn của nhân viên làm thủ tục ra máy bay , trật tự của khu vực xếp hàng làm thủ tục check-in , sự sẵn sàng hướng dẫn qui trình ra máy bay và sự nhã nhặn của nhân viên check-in là các biến có ảnh hưởng lớn đến đánh giá về chất lượng chung về dịch vụ mặt đất. 3. Nghiên cứu chất lượng từng bước trong qui trình cung ứng dịch vụ để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến chất lượng chung là một mô hình hợp lý. 4. Tập hợp các chỉ báo từ câu 67a đến 67d là một tập hợp đo đáng tin cậy cho chất lượng nhân viên check-in, gồm có thái độ nhã nhặn của nhân viên; khả năng hiểu và nắm bắt nhu cầu chính xác; sự nhiệt tình chu đáo; và hướng dẫn tận tình. Tập hợp các chỉ báo đáng tin cậy đánh giá chất lượng của thủ tục ra máy bay gồm có cau 7a Thái độ nhã nhặn; 7c Sự chu đáo khi hướng dẫn thủ tục và 7d Sự tiện lợi của việc đi từ phòng chờ ra máy bay. Tuy nhiên tập hợp chỉ báo đánh giá việc tổ chức hoạt động check-in hiện mới chỉ có hai chỉ báo, nên bổ sung thêm một chỉ báo nữa là mức độ đầy đủ của số lượng các quầy làm thủ tục. Việc đánh giá chất lượng chung hiện tại chỉ dùng 1 chỉ báo là “đánh giá chung về chất lượng dịch vụ mặt đất”. VNA nên đưa thêm 2 chỉ báo nữa vào tập hợp đo là “ sẽ tiếp tục lựa chọn VNA” và “sẽ giới thiệu VNA với bạn bè và người thân”, sử dụng thang đo Likert từ 1-7 thay vì thang đo 3 mức độ “chắc chắn”, “không chắc chắn” và “không” như hiện nay. 5. Ảnh hưởng đến chất lượng chung về dịch vụ mặt đất bao gồm hai nhân tố i) chất lượng check-in và chất lượng quá trình ra máy bay. Chất lượng check-in lại là một biến tiềm ẩn được đo bằng hai biến tiềm ẩn là chất lượng tổ chức hoạt đông check-in và chất lượng nhân viên làm thủ tục check-in. Tuy nhiên chất lượng check- 162 in không có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng chung mà ảnh hưởng thông qua chất lượng thủ tục ra máy bay. Điều này có nghĩa là mức độ hành khách đánh giá chất lượng dịch vụ check-in sẽ ảnh hưởng đến sự đánh giá của họ về chất lượng quá trình ra máy bay. Việc hành khách đánh giá quá trình ra máy bay cao hay thấp sẽ ảnh hưởng đến sự đánh giá chất lượng chung. Như vậy có thể kết luận cảm nhận về chất lượng của hành khách về từng bước trong toàn bộ qui trình cung ứng dịch vụ có liên quan mật thiết với nhau, và sự hài lòng của bước đứng trước sẽ quyết định mức độ hài lòng của bước tiếp theo. Do vậy không thể có mức độ đánh giá về chất lượng chung cao nếu hành khách không đánh giá cao về một bước nào đó trong qui trình. Đối với dịch vụ mặt đất, bước đầu tiên trong qui trình là hoạt động check-in bao gồm nhân viên check-in và thời gian xếp hàng cũng như trật tự tại khu vực xếp hàng. Chất lượng cảm nhận tại bước này sẽ có ảnh hưởng đến chất lượng cảm nhận về toàn bộ qui trình tiếp theo. 6. Nhân tố chất lượng check-in có hệ số hồi qui với chất lượng thủ tục ra máy bay là 0.871, có nghĩa là chất lượng check-in tăng lên 1 điểm sẽ làm cho chất lượng thủ tục ra máy bay tăng thêm được 0.87 điểm. Hệ số hồi qui giữa chất lượng thủ tục ra máy bay và chất lượng tổng thể là 0.933, có nghĩa là chất lượng của thủ tục ra máy bay tăng thêm được 1 điểm sẽ dẫn đến chất lượng chung tăng thêm được 0.933 điểm. Như vậy có thể thấy được sự ảnh hưởng gián tiếp của chất lượng check-in đối với chất lượng tổng thể. Đối với dịch vụ trên không 7. Sự nhiệt tình chu đáo của tiếp viên có ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng chung của dịch vụ trên không. Tiếp theo là chất lượng âm thanh hình ảnh của các chương trình giải trí trên máy bay, sau đó là chất lượng đồ uống và sự sạch sẽ của ghế ngồi. Cuối cùng là hương vị món ăn và sự tiện lợi của thiết bị tại ghế ngồi. 8. Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tổng thể của dịch vụ trên không được chia thành các nhân tố thuộc chất lượng chức năng (chất lượng tiếp viên) và chất lượng kĩ thuật là một mô hình phù hợp để nghiên cứu chất lượng trên không. 163 9. Mô hình đo tốt về chất lượng từng nhân tố và chất lượng tổng thể gồm có các nhân tố tiềm ẩn sau i) Chất lượng tiếp viên (chức năng); ii) Tiện nghi ghế ngồi; iii) Chất lượng sách báo tạp chí; iv) Chất lượng vệ sinh; v) Chất lượng ăn; vi) Chất lượng đồ uống; vii) Chất lượng giải trí và viii) Chất lượng tổng thể dịch vụ trên không. 10. Tập hợp chỉ báo đo tốt cho từng nhóm nhân tố như sau: Tiếp viên Cau5e_1: Luôn sẵn sàng phục vụ khi quí khách yêu cầu Cau5d_1: Thái độ nghiêm túc khi làm việc Cau5h_1: Tính chuyên nghiệp khi làm việc Cau5b_1: Sự nhã nhặn, lịch sự khi giao tiếp Cau5i_1: Hiện diện thường xuyên trong suốt chuyến bay Tiện nghi ghế ngồi Cau4a_1: Sự rộng rãi, thoải mái của ghế ngồi Cau4b_1: Độ ngả thân ghế Cau4c_1: Mức độ tiện lợi khi sử dụng các thiết bị tại ghế ngồi Cau4d_1: Sự rộng rãi của chỗ để chân Chất lượng vệ sinh Cau4e_1: Sự sạch sẽ trong khoang hành khách Cau4f_1: Sự sạch sẽ của ghế ngồi Cau4g_1: Sự sạch sẽ trong buồng vệ sinh Cau4h_1: Cảm giảc trong sạch, dễ chịu của bầu không khí trong máy bay Chất lượng ăn Cau73c_1: Hương vị các món ăn Chất lượng giải trí Cau102a_1: Khả năng lựa chọn chương trình phim theo sở thích Cau102b_1: Chất lượng âm thanh, hình ảnh trình chiếu Cau 102c_1: Khả năng lựa chọn kênh âm thanh theo sở thích Cau102d_1: Chất lượng âm thanh phục vụ 164 Ba nhân tố chất lượng uống, chất lượng tạp chí và chất lượng tổng thể chưa có tập hợp đo tốt do ngay từ trước điều tra mỗi nhân tố này chỉ được đo bằng một chỉ báo thay vì một tập hợp chỉ báo. 11.Trong các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tổng thể trên không chất lượng tiếp viên có ảnh hưởng lớn nhất, sau đó là chất lượng giải trí, tiếp theo là chất lượng đồ uống, tiện nghi; chất lượng vệ sinh và cuối cùng là chất lượng tạp chí và hương vị thức ăn. Như vậy đối với cả dịch vụ mặt đất và dịch vụ trên không chất lượng của đội ngũ nhân viên và tiếp viên đều có ảnh hưởng rất lớn đến đánh giá chung về chất lượng tổng thể. 12. Các nhân tố chất lượng tiếp viên, giải trí, đồ uống, tiện nghi, vệ sinh, tạp chí và hương vị thức ăn có quan hệ tương quan rất chặt chẽ với nhau, do vậy mặc dù mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến chất lượng cuối cùng có thể khác nhau, song không thể chỉ tập trung vào nâng cao chất lượng của tiếp viên mà bỏ qua các yếu tố khác như chất lượng vệ sinh, đồ uống. 13. Đánh giá của khách hàng hoàn toàn không khách quan . Điều này được khẳng định qua hiệp phương sai giữa các nhân tố cao, chứng tỏ rằng việc hành khách đánh giá cao hoặc thấp một nhân tố đầu tiên khách hàng trải nghiệm trong quá trình thực hiện dịch vụ nhiều khả năng sẽ dẫn đến việc hành khách đánh giá các nhân tố tiếp theo cũng cao hoặc thấp chứ không phải do các tiêu chuẩn kĩ thuật khách quan quyết định. 14. Việc khách hàng không khách quan còn được quan sát thấy thông qua việc những khách hàng đã hài lòng với VNA hoặc đã được bạn bè hoặc người quen giới thiệu về VNA có đánh giá cao hơn hẳn so với những người chưa từng đi VNA hoặc đã từng đi nhưng không hài lòng với VNA. Như vậy cảm giác “yêu ghét” mang tính định kiến của hành khách trước khi trải qua dịch vụ có ảnh hưởng rất lớn đến đánh giá của hành khách về chất lượng dịch vụ. Một số kiến nghị cho VietnamAirlines 1.Trong các cuộc điều tra thị trường và phân tích kết quả, VNA thường tập trung vào phân tích biến “đánh giá chất lượng chung” như một chỉ tiêu duy nhất đo 165 chất lượng tổng thể. Tuy nhiên mục tiêu của VNA là đo sự hài lòng của hành khách, vì sự hài lòng của hành khách sẽ dấn đến việc hành khách tiếp tục sử dụng dịch vụ của VNA. Do vậy, VNA nên đo “mức độ hài lòng của hành khách”, và tập hợp đo của nhân tố này gồm có ba chỉ báo thay vì một chỉ báo. Tập hợp chỉ báo đó là “Mức độ hài lòng chung với dịch vụ”; “giới thiệu với bạn bè người thân” và “tiếp tục bay với VNA” . Tất cả các chỉ báo đều được đo bằng thang đo Likert từ 1-5 hoặc từ 1-7. 2. Tập hợp chỉ báo đo chất lượng sách báo tạp chí khá đầy đủ, tuy nhiên cần bổ sung câu hỏi về “sự phù hợp của ngôn ngữ trong các tạp chí và sách báo đó”. Hiện nay các chỉ báo này đang được đo bằng các thang đo khác nhau (“có”, “không” và Likert), do vậy không thể đưa vào tập hợp chỉ báo để đánh giá chất lượng sách báo. 3. Tập hợp chỉ báo cho đồ uống nên được bổ sung thêm câu hỏi về “sự đa dạng trong các lựa chọn về đồ uống”. Như vậy tập hợp đo sẽ gồm 3 chỉ báo i) có nhiều lựa chọn cho đồ uống; ii) chất lượng đồ uống và iii) được cung cấp đồ uống đúng lựa chọn. Tất cả ba chỉ báo này được đo bằng thang Likert từ 1-5 hoặc 1-7. 4. Dịch vụ mặt đất còn bao gồm cả phòng chờ cho VIPs và khách hạng thương gia và các tiện nghi. VNA nên có phiếu thiết kế riêng cho khách hạng thương gia trong đó có thêm các chỉ báo đo tiện nghi phòng cho khách VIPs. 5. Tập hợp các chỉ báo đo các nhân tố khác (check-in; thủ tục ra máy bay; tiện nghi chỗ ngồi trên máy bay; vệ sinh, tiếp viên; chất lượng ăn, giải trí) là đáng tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng trong các cuộc nghiên cứu trong tương lai. 6. VNA có thể áp dụng các phương pháp và các mô hình đo và mô hình cấu trúc ở trên để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ trong tương lai. 7. Từ kết quả phân tích dữ liệu cho thấy VNA cần đặt trọng tâm vào việc đào tạo nhân viên mặt đất và tiếp viên. Sự nhã nhặn lịch sư, chu đáo, tính chuyên nghiệp có ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng chung. Các mô hình cấu trúc cũng cho thấy chất lượng chức năng (tiếp viên) có ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng chung. 8. Đối với dịch vụ mặt đất check-in là bước đầu tiên hành khách trải nghiệm và như kết quả phân tích ở trên, đánh giá về check-in có ảnh hưởng tới toàn 166 bộ các bước về sau. Trong hoat động check-in gồm có thái độ và sự chuyên nghiệp của nhân viên check-in, đồng thời có sự trật tự của xếp hàng cũng như thời gian chờ. VNA nên đào tạo đội ngũ này thật tốt về khả năng giao tiếp cũng như sự chuyên nghiệp trong chuyên môn, đồng thời tổ chức tốt việc xếp hàng để tạo ra ấn tượng tốt nhất ngay từ bước đầu tiên cho hành khách. 9. Đối với dịch vụ trên không chất lượng tiếp viên là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng chung, do vậy đào tạo đội ngũ tiếp viên về khả năng giao tiếp, sự chu đáo và chuyên nghiệp cũng là điều rất quan trọng. Tiếp theo đối với các chuyến bay đường dài, giải trí là nhân tố quan trọng thư hai cần được tập trung cải thiện chất lượng và đồ uống là nhân tố thứ ba cần được chú ý. 10. Đối với các chuyến bay dài loại máy bay có thể là một mối quan tâm của hành khách đối với chất lượng kĩ thuật. Do vậy VNA nên bổ sung vào bảng hỏi tập hợp đo chất lượng của máy bay, sử dụng thang đo Likert. 11. VNA nên thiết kế các cuộc điều tra chuyên đề để tìm hiểu sâu hơn các nhân tố ảnh hưởng đến từng nhóm hành khách. Ví dụ: nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách Nhật Bản; hoặc các yếu tố ảnh hưởng mức độ hài lòng của khách hạng thương gia. Hiện tại bộ dữ liệu đang được sử dụng đánh giá hành khách thuộc rất nhiều đường bay khác nhau nên kết quả có thể không hữu ích bằng nghiên cứu chuyên sâu cho một đường bay hoặc một nhóm khách hàng cụ thể. 12. Như trên đã nói sự đánh giá của hành khách hoàn toàn không mang tính khách quan mà bị chi phối bởi cảm xúc và “định kiến”. Dựa trên kết luận này tác giả đưa ra hai kiến nghị liên quan đến marketing và chăm sóc khách hàng cho VNA. Thứ nhất, VNA nên tập trung vào xây dựng hình ảnh như một hãng hàng không quốc gia thân thiện, chu đáo và thấu hiểu khách hàng. Việc khách hàng có ấn tượng tốt về hãng trước khi thử nghiệm dịch vụ sẽ dẫn đến những đánh giá tốt, và khách hàng đã có những ấn tượng xấu về hãng nhiều khả năng sẽ có những đánh giá xấu về dịch vụ. Thứ hai, VNA cần đặc biệt tập trung vào nhóm khách hàng đã sử dụng VNA và đã hài lòng với VNA. Chương trình hành khách thường xuyên (FFP) là 167 một cách rất tốt để giữ chân khách hàng đã sử dụng dịch vụ, tuy nhiên vẫn còn nhiều vấn đề liên quan đến chương trình này. Ngoài FFP, VNA nên có thêm những chương trình chăm sóc khách hàng đặc biệt khác, chẳng hạn như gửi thiệp sinh nhật. Do số lượng hành khách của VNA rất lớn nên để phát hiện được ai là hành khách thỏa mãn, trung thành VNA cần có hệ thống phần mềm CRM để quản trị hành khách. Trên đây là các kiến nghị tác giả đã rút ra sau khi áp dụng tổng hợp các phương pháp thống kê nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ mặt đất và trên không của VNA. 168 KẾT LUẬN CHUNG Sau quá trình tổng hợp hệ thống lý thuyết và áp dụng vào nghiên cứu chất lượng dịch vụ hành khách của VNA, tác giả có một số kết luận chung như sau: 1. Khi xây dựng phiếu thăm dò sự cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ, doanh nghiệp nên dựa trên việc phân tích toàn bộ qui trình cung cấp dịch vụ, từ đó đưa ra tập hợp các câu hỏi bao trùm toàn bộ các bước trong qui trinh cung ứng. Như kết quả nghiên cứu đã chỉ ra, sự hài lòng của khách hàng với dịch vụ ở bước sau thường bị chi phối bởi mức độ hài lòng bởi các dịch vụ ở bước trước đó, do vậy nên nghiên cứu toàn bộ các bước trong qui trình để xác định mức độ ảnh hưởng dây chuyền của các bước và xác định các bước có mức độ ảnh hưởng lớn nhất trong toàn bộ các mắt xích. 2. Khi nghiên cứu chất lượng dịch vụ, tùy từng tình huống cụ thể mà có thể nghiên cứu theo qui trình hoặc nghiên cứu theo các yếu tố cấu thành, tức là chất lượng kĩ thuật bao gồm các yếu tố hữu hình của dịch vụ và chất lượng chức năng (yếu tố con người ). Việc nghiên cứu theo qui trình sẽ phù hợp khi nghiên cứu chất lượng tổng thể như là kết quả cuối cùng của một chuỗi các bước cung ứng, còn khi nghiên cứu sâu vào một bước cụ thể trong chuỗi các bước cung ứng nên nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ theo các yếu tố cấu thành, mà bao trùm nhất là cách phân loại theo chất lượng kĩ thuật và chất lượng chức năng. 3. Trong các cuộc thăm dò ý kiến khách hàng tại Việt nam trước đây khi đề nghị khách hàng đánh giá về chất lượng tổng thể các nhà nghiên cứu thị trường thường chỉ dùng một câu hỏi là “Anh (Chị) hãy đánh giá về chất lượng tổng thể của dịch vụ”. Tuy nhiên để tăng độ chính xác cũng như sự nhất quán trong câu trả lời, ít nhất hai biến khác nên được bổ sung là “Anh (Chị) có tiếp tục sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp nghiệp không” và “Anh (Chị) có giới thiệu dịch vụ của doanh nghiệp với người thân và bạn bè không”. Cả ba biến đều được đo qua thang Likert từ 1-5 hoặc từ 1-7. Ba biến này là các chỉ báo của nhân tố tiềm ẩn đánh giá chính xác hơn mức độ hài lòng của khách hàng. 169 4. Một qui trình tương tự như tác giả đã làm khi nghiên cứu chất lượng dịch vụ hàng không có thể được áp dụng trong các ngành dịch vụ khác như ngân hàng, tài chính, khách sạn, giáo dục. Trước khi thu thập thông tin thông qua phiếu hỏi, cần phải dựng được mô hình gồm các bước trong qui trình cung ứng dịch vụ cụ thể, và các yếu tố thuộc chất lượng kĩ thuật và chất lượng chức năng. Các tiêu chí đo chất lượng chức năng rất quan trọng, đặc biệt đối với những ngành như giáo dục, tài chính, do vậy cần đưa đủ các biến quan sát được trực tiếp dưới dạng các câu hỏi vào trong phiếu thăm dò khách hàng. 5. Hai phương pháp phân tích nhân tố và SEM có thể sử dụng được để nghiên cứu các vấn đề trìu tượng và mang tính tâm lý như chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn, định hướng khách hàng vvv tại Việt nam. Một phương pháp thường hay được sử dụng trước đây là hồi qui đa biến vẫn có thể sử dụng được khi nghiên cứu các hiện tượng này, tuy nhiên sử dụng phương pháp này thường mất dữ liệu nhiều do ảnh hưởng của đa cộng tuyến, do các yếu tố tâm lý thường có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau, do vậy không thể đưa vào thành các biến độc lập trong mô hình hồi qui đa biến. Phương pháp phân tích nhân tố và SEM cho phép giải quyết vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình. 170 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 1. Trần Phương Lan (2003), “Tăng cường năng lực cạnh tranh thông qua liên kết ngành”, Tạp chí Kinh tế phát triển, Số 78, tháng 12/2003, Hà Nội. 2. Trần Phương Lan (2004), “Chất lượng dịch vụ và một số phương pháp quản lý chất lượng dịch vụ đang được áp dụng trên thế giới”, Tạp chí Kinh tế phát triển, Số 84, tháng 6/2004, Hà Nội. 3. Trần Phương Lan (2007), “Một số vấn đề cơ bản trong quan niệm hiện đại về quản trị chất lượng dịch vụ”, Tạp chí Kinh tế phát triển, Số 122, tháng 8/2007, Hà Nội. 4. Trần Phương Lan (2007), “Biến tiềm ẩn và ứng dụng trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng”, Tạp chí Thương mại, Số 19, tháng 8/2007, Hà Nội. 171 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Asubonteng et al., (2001), “Servqual Revisited: A critical Review of Service Quality”, Journal of Service Marketing, Vol 10, No. 6. 2. Bitner, Mary, Bernard and Tetreault (1990), “The service Encounter: Dianosing the favorable and unfavorable Incidents”, Journal of Marketing, Pg 71-84. 3. Bollen, K.A (1989, 2003). Correlation and causality. New York:Wiley 4. Bolton and Drew (1991), “A Multistages Model of customers’ Assessment of service quality and Value”, Journal of Consumer Research. Vol 17, No. 4, 375-384 5. Byrne, (2001). Non recursive causal models. Beverly Hills, CA:Sage 6. Byrne, M.B.(2001). Structural Equation Modeling with AMOS. Lawrence Erlbaum Assocociate Publishers. London 7. Carmen, James M. and Eric Langeard (1980), "Growth Strategies of Service Firms," Strategic. Management Journal, 1 (January-March), pp. 7-22 8. Chandon, Leo et Philippine (1997), “Service Encounter Dimension-a dyadic perspective: measuring the dimensions of service encounters as perceived by customers and personnel”, International Journal of Service Industry Marketing, Vol 18 9. Churchill, G.A. Jr. and C. Suprenaut (1982), "An Investigation into the Determinants of Customer. Satisfaction," Journal of Marketing Research, 19 (November), pp. 491-504 10. Colgate (2001), “Switching barrier in consumer markets: an investigation of the financial service industry”, Journal of consumer marketing, Jul 2001, Vol 18 11. Cronin and Taylor, (1992), “Measuring Service quality: A re-examination & extension”, Journal of Marketing. Vol 56, No 3, 55-68 12. D.Randall Brandt (1996), “Customer satisfaction indexing”, Conference Paper, American Marketing Association 172 13. Edwards, J.R & Bagozzi, R.P. (2000). “On the nature & direction of relationships between construct and measures”. Psychological Methods 14. Fornell, C. and Larcker, D.F.(1981). Evaluating Structural Equation Modelling in Marketing and Consumer research: A review. International Journal of research in marketing 15. Ganesh, Arnolds & Reynolds (2000), “Understanding the customer base of service providers:An examination of differences between switchers and stayers”, Journal of marketing. Vol 64, 65-67 16. Gower Publishing (1994), Gower handbook of quality management. Dennis Lock, editor. Brookfield, VT 17. Hair, Jr.J.F., Anderson, R.E. , Tatham, R.L. and Black, W.C.(1998). Mutivariate data analysis, 5th ed. Upper Saddle River:NJ. Prentice Hall 18. Joreskog KG (1969), Ageneral approach to confirmary maximum likehood factor analysis. Psychometicka 34 19. Kenny, D.C (1979). Correlation and Causality. New York: Wiley 20. Lewis, B.R. (1989), "Quality in the service sector: a review", International Journal of Bank Marketing, Vol. 7 No.5 21. Lewis, Robert C. and Bernard H. Booms (1983), "The Marketing Aspects of Service Quality", in Emerging Perspectives on Services Marketing, L. Berry, G. Shostack and G. Upah, eds., Chicago:American Marketing, pp. 99-107 22. .Mac Callum RC, AustinJT (2000). Applications of structural equation modeling in psychological research. Anunu.Rev. Psycho. 51 23. Melville (1995), “The transition to customer service: the IT department challenge”, Managing Service Quality. Vol 18 24. Mohr, Kathrin. "Service Works from the Inside Out" Making, Serving, Keeping Customers, October 12, 1992 25. Nunnally JC. (1978). Psychometric Theory. New York:McGraw Hill 26. Parasuraman, A., et al. "A Conceptual Model of Service Quality and its Implications for Future Research." Journal of Marketing, Fall 1985 173 27. Philips Kotler (2001), “Marketing Management”. Pearson Custom Publishing 28. Rossi, Peter, et al. (eds.), (1983) Handbook of Survey Research. San Diego, CA: Academic Press Inc. 29. Rubenstein D.I. & R. W. Wrangham (1986). Sociecology: Origins and trends. In: Ecological aspect of social evolution . Princeton University Press, Princeton, NJ 30. Stostack, G.Lynn (1984), “Designing services that deliver”, Harvard Business Review. Jan-Feb. Pg 133-139 31. Takeuchi, Hirotaka and John A Quelch (1983), "Quality Is More Than Making a Good Product”, Harvard Business Review, 61 (July-augus)t 32. University of Houston (1995), Report of round table disscusion on Service quality management at College of Business 33. Upah, Gregory D. (1980), "Mass Marketing in Service Retailing: A Review and Synthesis of Major, Methods," Journal of Retailing, 56 (Fall), pp. 56-76 34. Wisniewski (2005), “Measring service quality in a hospital colposcopy clinic”, International Journal of Health Care Quality Assurance. ISSN: 0952-6862. Vo 18, ISS 3, 217-228 35. Zeithaml, Valerie A., et al., (1990) Delivering Quality Service: Balancing Customer Perceptions and Expectations. New York: Free Press 36. Zeithhaml, Valerie A. (1981) "How Consumer Evaluation Processes Differ Between Goods and Services in Marketing of Services”, J. Donnelly and W. George, eds., Chicago: American Marketing 174 PHỤ LỤC I 175 176 177 178 179 180 181 182 183 PHỤ LỤC II 184 Bảng 3.1. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .754(a) .568 .568 .8616 2 .794(b) .631 .631 .7970 3 .800(c) .641 .640 .7866 4 .806(d) .649 .649 .7771 5 .808(e) .653 .652 .7732 6 .809(f) .655 .655 .7707 7 .810(g) .656 .656 .7694 8 .811(h) .658 .657 .7682 9 .811(i) .658 .657 .7675 10 .812(j) .659 .658 .7669 a Predictors: (Constant), cau7e_1 b Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1 c Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1 d Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1 e Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1 f Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1 g Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1, cau67a_1 h Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1, cau67a_1, cau7c_1 i Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1, cau67a_1, cau7c_1, cau7d_1 j Predictors: (Constant), cau7e_1, cau68_1, cau66_1, cau7b_1, cau7a_1, cau67d_1, cau67a_1, cau7c_1, cau7d_1, cau64_1 185 Bảng 3.4. Model Summary Change Statistics Mode l R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df 1 df2 Sig. F Change 1 .351 .350 1.0136 .351 394.488 1 731 .000 2 .441 .439 .9413 .090 117.590 1 730 .000 3 .480 .478 .9084 .039 54.720 1 729 .000 4 .496 .493 .8948 .016 23.433 1 728 .000 5 .504 .500 .8882 .008 11.726 1 727 .001 6 .509 .505 .8842 .005 7.643 1 726 .006 7 .512 .507 .8822 .003 4.263 1 725 .039 8 .515 .509 .8804 .003 4.025 1 724 .045 9 .513 .508 .8813 -.002 2.518 1 724 .113 a Predictors: (Constant), cau5c_1 b Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1 c Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1 d Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4a_1 e Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4a_1, cau4f_1 f Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4a_1, cau4f_1, cau96_1 g Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4a_1, cau4f_1, cau96_1, cau4c_1 h Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4a_1, cau4f_1, cau96_1, cau4c_1, cau73c_1 i Predictors: (Constant), cau5c_1, cau102b_1, cau86_1, cau4f_1, cau96_1, cau4c_1, cau73c_1 186 Bảng 3.21. Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change z1 HLTTHE_1 18.625 .058 z1 Ttmb 19.027 -.055 d2 HLTTHE_1 6.661 -.024 d2 Ttmb 6.838 .023 e13 HLTTHE_1 9.085 .038 e12 Ttmb 9.264 -.044 e11 Hlci 9.676 .020 e11 Ttmb 6.781 -.016 e11 d2 6.905 .017 e10 HLTTHE_1 11.686 -.022 e10 Hlci 17.382 .026 e10 Ttmb 6.846 -.015 e10 z1 29.203 -.047 e10 d2 52.930 .044 e10 e13 4.707 -.018 e10 e12 12.124 -.035 e10 e11 122.487 .043 e9 Hlci 8.009 -.024 e9 Ttmb 9.203 .024 e9 z1 31.746 .065 e9 d2 38.526 -.050 e9 e12 41.754 .086 e9 e11 37.314 -.033 e9 e10 21.388 -.024 e8 HLTTHE_1 8.345 .025 e8 Hlci 52.060 -.062 e8 Ttmb 40.979 .051 e8 d2 57.486 -.063 e8 e11 66.598 -.046 e8 e10 16.780 -.022 e8 e9 93.093 .069 e5 HLTTHE_1 10.791 .036 e5 Hlci 12.019 -.039 e5 d2 15.958 -.043 e5 e13 16.014 .057 e5 e12 15.265 -.069 187 M.I. Par Change e5 e11 4.232 -.015 e5 e10 8.258 -.021 e5 e8 11.052 .032 e4 Hlci 48.722 .053 e4 Ttmb 15.788 -.027 e4 z1 27.263 -.054 e4 d2 100.350 .073 e4 e13 12.046 -.034 e4 e11 26.209 .026 e4 e10 15.754 .019 e4 e5 20.742 .038 e3 HLTTHE_1 4.093 -.015 e3 z1 16.493 -.041 e3 d2 19.302 .032 e3 e12 14.188 -.044 e3 e8 6.027 .016 e3 e4 373.369 .106 e2 Hlci 13.028 -.033 e2 Ttmb 7.074 .022 e2 z1 26.437 .064 e2 d2 44.820 -.059 e2 e13 5.844 .028 e2 e12 8.115 .041 e2 e11 16.361 -.025 e2 e10 19.221 -.026 e2 e9 14.108 .029 e2 e5 48.538 -.071 e2 e4 216.408 -.100 e2 e3 86.662 -.062 e1 Hlci 6.914 -.016 e1 d2 7.955 -.016 e1 e12 5.261 .021 e1 e4 104.007 -.043 e1 e3 66.391 -.034 e1 e2 519.807 .119 188 Bảng 3.27. Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change ttmb clci 1632.185 .887 z1 ttmb 38.872 .130 d2 ttmb 701.319 .454 e13 ttmb 35.098 .115 e10 e15 5.653 -.021 e10 hlci 4.723 -.020 e10 z1 45.166 -.059 e10 d2 26.307 .036 e10 e13 6.890 -.021 e10 e12 19.063 -.043 e10 e11 68.290 .031 e9 ttmb 54.135 .094 e9 z1 45.789 .080 e9 d2 22.184 -.046 e9 e12 43.140 .088 e9 e11 31.808 -.031 e9 e10 21.317 -.024 e8 e15 8.434 .036 e8 ttmb 113.459 .140 e8 z1 7.896 .034 e8 d2 9.265 -.030 e8 e11 49.158 -.040 e8 e10 10.137 -.017 e8 e9 129.863 .084 189 M.I. Par Change e5 e15 5.729 .040 e5 clci 20.847 .078 e5 e13 16.237 .061 e5 e12 8.048 -.052 e5 e8 7.966 .029 e3 e15 10.420 -.041 e3 clci 165.301 .173 e3 z1 10.822 -.042 e3 d2 216.206 .154 e3 e11 8.173 .017 e3 e10 17.343 .024 e2 clci 70.944 .132 e2 z1 42.156 .097 e2 e13 5.349 .032 e2 e12 19.920 .075 e2 e10 4.698 -.015 e2 e9 17.952 .039 e2 e5 7.694 -.034 Bảng 3.78. Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change e27 e28 9.728 -.127 CLVS e28 7.870 .132 CLVS e27 4.102 .090 CLVS CLA 111.930 .173 Giaitri CLA 75.581 .165 190 M.I. Par Change Giaitri CLVS 117.797 .641 Tiennghi e28 4.235 .107 Tiennghi CLA 83.897 .167 Tiennghi CLVS 281.418 .950 Tiennghi Giaitri 147.665 .799 CLCN CLA 118.856 .168 CLCN CLVS 350.580 .897 CLCN Giaitri 109.936 .583 CLCN Tiennghi 217.844 .786 CAU86_1 e27 12.821 .149 CAU86_1 CLA 147.345 .186 CAU86_1 CLVS 182.089 .642 CAU86_1 Giaitri 104.728 .565 CAU86_1 Tiennghi 126.353 .595 CAU86_1 CLCN 228.353 .676 CAU96_1 CLA 98.676 .153 CAU96_1 CLVS 174.397 .633 CAU96_1 Giaitri 149.633 .681 CAU96_1 Tiennghi 165.143 .685 CAU96_1 CLCN 172.908 .593 CAU96_1 CAU86_1 142.326 .534 e24 e27 5.928 .104 e24 CLVS 83.984 .446 e24 Giaitri 66.987 .462 e24 Tiennghi 70.775 .455 191 M.I. Par Change e24 CLCN 82.354 .415 e24 CAU86_1 120.207 .499 e24 CAU96_1 70.794 .386 e23 e27 19.549 .184 e23 CLVS 113.879 .507 e23 Giaitri 60.111 .427 e23 Tiennghi 76.013 .460 e23 CLCN 126.029 .501 e23 CAU86_1 128.490 .503 e23 CAU96_1 101.354 .450 e23 e24 426.922 .938 e22 e27 9.078 .137 e22 CLVS 78.066 .458 e22 Giaitri 59.476 .464 e22 Tiennghi 59.319 .445 e22 CLCN 86.115 .453 e22 CAU86_1 114.676 .519 e22 CAU96_1 71.813 .414 e22 e24 324.209 .893 e22 e23 401.936 .970 e21 Giaitri 11.232 .138 e21 Tiennghi 45.231 .264 e21 CLCN 34.349 .195 e21 CAU86_1 21.783 .154 e21 CAU96_1 10.433 .108 192 M.I. Par Change e21 e24 5.742 .081 e21 e23 4.520 .070 e20 e27 5.064 -.072 e20 Giaitri 8.655 .126 e20 Tiennghi 16.150 .165 e20 CLCN 18.391 .148 e20 CAU86_1 4.929 .076 e20 CAU96_1 12.729 .124 e20 e24 14.874 .136 e20 e23 4.802 .075 e20 e21 35.948 .152 e19 CLA 4.669 .019 e19 e22 5.666 .067 e19 e21 4.374 -.039 e18 e27 4.552 .047 e18 e19 5.073 .027 e17 e22 5.258 .094 e16 CLVS 7.144 .083 e16 Tiennghi 5.370 .080 e16 CLCN 4.695 .063 e16 CAU96_1 5.423 .068 e16 e23 7.798 .081 e16 e21 5.644 .051 e15 e27 5.661 .070 e15 CAU96_1 6.006 .077 193 M.I. Par Change e15 e23 6.738 .081 e15 e22 8.051 .097 e15 e18 5.203 .038 e14 CLA 16.706 .046 e14 CLVS 7.846 .098 e14 Tiennghi 9.006 .116 e14 CLCN 4.736 .071 e14 CAU86_1 8.809 .097 e11 CLVS 4.436 .067 e11 e22 8.518 .094 e10 CLVS 4.178 .065 e10 CAU86_1 4.738 .065 e10 CAU96_1 4.603 .065 e10 e21 9.097 .067 e9 CLA 12.728 .052 e9 CLVS 27.477 .237 e9 Giaitri 24.850 .261 e9 CLCN 25.574 .215 e9 CAU86_1 12.242 .148 e9 CAU96_1 6.094 .105 e9 e24 4.024 .087 e9 e23 14.019 .158 e9 e21 11.255 .105 e9 e18 5.234 .052 e9 e16 7.117 .074 194 M.I. Par Change e8 CLVS 5.010 .099 e8 CLCN 5.471 .097 e8 CAU96_1 4.222 .085 e8 e9 5.335 .089 e5 e28 31.110 .130 e5 CAU96_1 9.921 .076 e5 e24 4.305 .051 e4 e28 23.428 -.117 e4 CLA 7.457 .023 e4 CLVS 7.042 .070 e4 Tiennghi 8.663 .087 e4 CAU96_1 10.442 .080 e4 e21 4.618 .039 e4 e20 7.879 .054 e4 e19 10.700 -.047 e3 e27 32.747 .121 e3 e24 5.164 .053 e3 e23 4.649 .049 e3 e14 4.240 -.034 e3 e8 4.371 -.044 e3 e5 5.997 .030 e2 e28 13.943 -.075 e2 CLA 4.151 .015 e2 e20 4.889 .036 e2 e5 11.073 -.037 195 M.I. Par Change e2 e4 24.750 .057 e1 e28 28.807 .121 e1 e27 19.503 -.095 e1 e15 5.711 -.039 e1 e5 10.874 -.040 e1 e3 11.277 -.039 e1 e2 11.883 .037 Bảng 3.89. Independent Samples Test F t Df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference cau4a _1 Equal variances assumed .041 731 .000 -.7012 .1263 -.9492 Equal variances not assumed 312.152 .000 -.7012 .1101 -.9178 cau4b _1 Equal variances assumed .565 731 .000 -.6035 .1260 -.8510 Equal variances not assumed 284.735 .000 -.6035 .1157 -.8312 cau4c _1 Equal variances assumed .052 731 .000 -.6716 .1374 -.9413 Equal variances not assumed 295.499 .000 -.6716 .1234 -.9144 cau4d _1 Equal variances assumed .296 731 .000 -.5922 .1399 -.8669 Equal variances not assumed 271.288 .000 -.5922 .1323 -.8527 196 cau4e _1 Equal variances assumed .004 731 .000 -.6030 .1075 -.8141 Equal variances not assumed 297.601 .000 -.6030 .0962 -.7923 cau4f_ 1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.6244 .1117 -.8437 Equal variances not assumed 331.222 .000 -.6244 .0944 -.8102 cau4g _1 Equal variances assumed .029 731 .000 -.4859 .1158 -.7132 Equal variances not assumed 273.060 .000 -.4859 .1090 -.7005 cau4h _1 Equal variances assumed .001 731 .000 -.7495 .1109 -.9673 Equal variances not assumed 307.988 .000 -.7495 .0974 -.9411 cau4i_ 1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.5526 .0997 -.7483 Equal variances not assumed 327.756 .000 -.5526 .0847 -.7192 cau5a _1 Equal variances assumed .002 731 .000 -.6867 .1083 -.8994 Equal variances not assumed 302.458 .000 -.6867 .0960 -.8757 cau5b _1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.6720 .1048 -.8777 Equal variances not assumed 337.774 .000 -.6720 .0877 -.8446 197 cau5c _1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.7404 .1098 -.9560 Equal variances not assumed 342.966 .000 -.7404 .0913 -.9199 cau5d _1 Equal variances assumed .003 731 .000 -.6029 .1028 -.8047 Equal variances not assumed 329.350 .000 -.6029 .0871 -.7743 cau5e _1 Equal variances assumed .006 731 .000 -.6020 .1059 -.8099 Equal variances not assumed 298.296 .000 -.6020 .0946 -.7882 cau5f_ 1 Equal variances assumed .015 731 .000 -.3934 .0933 -.5765 Equal variances not assumed 328.670 .000 -.3934 .0792 -.5491 cau5g _1 Equal variances assumed .003 731 .000 -.4235 .0927 -.6055 Equal variances not assumed 312.114 .000 -.4235 .0808 -.5825 cau5h _1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.5406 .1012 -.7393 Equal variances not assumed 337.962 .000 -.5406 .0847 -.7072 cau5i_ 1 Equal variances assumed .002 731 .000 -.5695 .1024 -.7705 Equal variances not assumed 334.013 .000 -.5695 .0862 -.7391 198 cau5j_ 1 Equal variances assumed .011 731 .000 -.5695 .1055 -.7766 Equal variances not assumed 309.598 .000 -.5695 .0923 -.7512 cau5k _1 Equal variances assumed .000 731 .000 -.6285 .0945 -.8140 Equal variances not assumed 357.337 .000 -.6285 .0770 -.7800 cau73 a_1 Equal variances assumed .556 731 .026 -.2510 .1124 -.4717 Equal variances not assumed 242.996 .030 -.2510 .1148 -.4771 cau73 b_1 Equal variances assumed .872 731 .000 -.3891 .1047 -.5946 Equal variances not assumed 257.368 .000 -.3891 .1026 -.5910 cau73 c_1 Equal variances assumed .208 731 .003 -.3248 .1077 -.5362 Equal variances not assumed 250.138 .003 -.3248 .1076 -.5368 cau86 _1 Equal variances assumed .763 731 .000 -.4527 .0972 -.6436 Equal variances not assumed 253.400 .000 -.4527 .0963 -.6423 cau96 _1 Equal variances assumed .071 731 .000 -.5569 .0972 -.7478 Equal variances not assumed 247.546 .000 -.5569 .0979 -.7498 199 cau10 2a_1 Equal variances assumed 1.000 731 .020 -.2525 .1087 -.4659 Equal variances not assumed 261.908 .017 -.2525 .1052 -.4597 cau10 2b_1 Equal variances assumed .191 731 .000 -.5298 .1316 -.7882 Equal variances not assumed 282.664 .000 -.5298 .1213 -.7686 cau10 2c_1 Equal variances assumed .578 731 .000 -.4756 .1263 -.7236 Equal variances not assumed 268.524 .000 -.4756 .1203 -.7124 cau10 2d_1 Equal variances assumed .974 731 .000 -.4781 .1212 -.7160 Equal variances not assumed 268.400 .000 -.4781 .1154 -.7053 CLTT TK Equal variances assumed .061 731 .000 -.6295 .1105 -.8465 Equal variances not assumed 294.859 .000 -.6295 .0994 -.8251