Bộ dữ liệu PROCESS: công bằng trong xử lý khiếu nại, sự hài lòng và lòng trung thành với hãng hàng không (mô hình Khôi phục dịch vụ, 8 nhân tố), 510 quan sát

Khảo sát mô phỏng hành khách từng gặp sự cố chuyến bay về chủ đề công bằng trong xử lý khiếu nại, sự hài lòng và lòng trung thành với hãng hàng không, chọn mẫu thuận tiện có kiểm soát hạn ngạch, thu thập năm 2026. Bộ dữ liệu gồm 510 quan sát mô phỏng, 8 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên PROCESS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên lý thuyết công bằng trong khôi phục dịch vụ (Smith, Bolton và Wagner, 1999). Công bằng kết quả, công bằng thủ tục và công bằng tương tác khi hãng hàng không xử lý sự cố quyết định sự hài lòng sau khiếu nại; sự hài lòng khôi phục niềm tin, dẫn đến lòng trung thành và truyền miệng tích cực. Mức độ nghiêm trọng của sự cố làm suy yếu tác động của công bằng kết quả.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,85 đến 0,91, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là \(\beta\) chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Sự hài lòng: các biến trong mô hình giải thích 53,2% biến thiên của sự hài lòng. Nhân tố tác động mạnh nhất là công bằng kết quả (\(\beta = 0{,}409\)), tiếp theo là công bằng tương tác (\(\beta = 0{,}335\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Niềm tin: các biến trong mô hình giải thích 56,7% biến thiên của niềm tin. Nhân tố tác động mạnh nhất là sự hài lòng (\(\beta = 0{,}658\)), tiếp theo là công bằng tương tác (\(\beta = 0{,}167\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Lòng trung thành: các biến trong mô hình giải thích 63,9% biến thiên của lòng trung thành. Nhân tố tác động mạnh nhất là niềm tin (\(\beta = 0{,}471\)), tiếp theo là sự hài lòng (\(\beta = 0{,}386\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Truyền miệng tích cực: các biến trong mô hình giải thích 65,0% biến thiên của truyền miệng tích cực. Nhân tố tác động mạnh nhất là lòng trung thành (\(\beta = 0{,}682\)), tiếp theo là sự hài lòng (\(\beta = 0{,}160\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Công bằng kết quả → Sự hài lòng → Niềm tin ≈ 0,269; Công bằng kết quả → Sự hài lòng → Lòng trung thành ≈ 0,158; Công bằng kết quả → Sự hài lòng → Truyền miệng tích cực ≈ 0,065 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên PROCESS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

\(R^2_{\text{hc}} = 0{,}649\), các biến độc lập giải thích 64,9% biến thiên của truyền miệng tích cực. Kiểm định \(F = 470{,}750\) với \(\text{Sig.} < 0{,}001\), mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. \(\text{Durbin-Watson} = 1{,}951\) nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

\(\text{VIF}_{\max} = 2{,}164\) (dưới 5), đa cộng tuyến ở mức chấp nhận được. TT có \(\text{Beta} = 0{,}682\), \(\text{Sig.} < 0{,}001\) nên có tác động cùng chiều đến TTDT; HL có \(\text{Beta} = 0{,}160\), \(\text{Sig.} < 0{,}001\) nên có tác động cùng chiều đến TTDT.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa:

Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: TT > HL.

Đọc output PROCESS

Model 4 (CBPP → HL → NT): tác động gián tiếp \(= 0{,}4672\), khoảng tin cậy bootstrap 95% [0,3922; 0,5438] không chứa 0, vai trò trung gian của HL được xác nhận. Tác động trực tiếp \(c' = 0{,}0021\) (\(p = 0{,}959\)), đây là trung gian toàn phần. Model 4 (CBPP → HL → TT): tác động gián tiếp \(= 0{,}4916\), khoảng tin cậy bootstrap 95% [0,4108; 0,5653] không chứa 0, vai trò trung gian của HL được xác nhận. Tác động trực tiếp \(c' = 0{,}0187\) (\(p = 0{,}673\)), đây là trung gian toàn phần. Model 1: hệ số tương tác Int_1 (CBPP × NGHIEMTRONG) \(= -0{,}0964\), \(p = 0{,}031\), NGHIEMTRONG có vai trò điều tiết; đọc thêm bảng conditional effects và Johnson-Neyman để biết vùng tác động có ý nghĩa.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 25 trở lên và PROCESS v4
• Lĩnh vực: Dịch vụ
• Định dạng: file .zip, khoảng 298 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.