Analysis of SERVQUAL Application to Service Quality Measurement and Its Impact on Loyalty in Ghanaian Private Universities
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to use an adapted SERVQUAL method to measure service quality in Ghanaian Private Universities. The study use graphical technique for data presentation.The methodological approach follows the traditional SERVQUAL method of service quality perception and expectation as well as the difference scores determination. This approach is intended to improve SERVQUAL method analysis to achieve quality decision making based on graphical view of different relationships among the concepts used in the method. The study is on 321 students’ perception and expectations of five different Private Universities in Ghana.The study finds that students’ perception on Private Universities’ performance predict their loyalty better than the expectations. Managerial action can be better taken on service quality variables when the difference scores are used as percentage on perception. However, different service quality measurement methods such as SERVPERF and HEdPERF should be used and compared the results with this modified SERVQUAL method in Ghanaian Private Universities.This research finding has the strength to equip marketing professionals and researchers to increase SERVQUAL method adoption among different academic institutions.The value in this study is found in highlighting the importance of difference scores and the graphical demonstration of relationships among service quality perception and expectation as well as loyalty constructs in Ghanaian Private Universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».