Phân Tích Cfa Chuẩn Hóa Thang Đo Hình Ảnh Điểm Đến

4.3. Kết quả đánh giá chính thức thang đo

Kết quả đánh giá sơ bộ thang đo với cỡ mẫu 137 cho thấy các khái niệm nghiên cứu đạt tính tin cậy cần thiết và phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Dữ liệu chính thức (n

= 551) được đánh giá chính thức bằng phân tích khẳng định nhân tố với mô hình đo lường và mô hình tới hạn. (1) Các chỉ số đánh giá tính thích hợp của mô hình bao gồm Chi-square/df, CFI, IFI, TLI, RMSEA; (2) xem xét các hệ số tải nhân tố, độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của mỗi biến tiềm ẩn nhằm kiểm định độ tin cậy và tính hội tụ của thang đo và (3) sử dụng kiểm định hệ số tương quan khác 1 bằng phương pháp bootstrap để đánh giá giá trị phân biệt.

4.3.1. Mô hình đo lường thang đo đa hướng

Hình 4.4. Phân tích CFA chuẩn hóa thang đo hình ảnh điểm đến

Nghiên cứu sử dụng một khái khái niệm bậc hai (thang đo đa hướng) là biến hình ảnh điểm đến. Kết quả phân tích mô hình đo lường cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu thực tế: Chi-square = 4,379 nhỏ hơn 5, CFI = 0,928, TLI = 0,907; TLI = 0,928 đều lớn hơn 0,9, RMSEA = 0,078 nhỏ hơn 0,08 (hình 4.4). Sau khi loại đi các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ (nhỏ hơn 0,5) các biến quan sát còn lại cho thấy đạt giá trị hội tụ.

Kết quả phân tích bootstrap với cỡ mẫu hoàn lại là 1000 cho thấy khoảng tin cậy 95% của các hệ số tương quan giữa các thành phần trong thang đo hình ảnh điểm đến đều không chứa giá trị 1 (bảng 4.5). Điều này cho thấy, các thành phần trong thang đo đa hướng hình ảnh điểm đến đạt giá trị phân biệt và là các thành phần đơn hướng trong thang đo đa hướng.

Bảng 4.5. Khoảng tin cậy 95% của các hệ số tương quan trong thang đo hình ảnh điểm đến

Quan hệ các biến

r	Khoảng tin cậy 95% của hệ số tương quan
	Phương pháp bias corrected percentile		Phương pháp Percentile
	Cận dưới	Cận trên	Cận dưới	Cận trên
ENV	<-->	CON	0,891	0,850	0,935	0,847	0,934
ENV	<-->	INF	0,779	0,710	0,819	0,718	0,834
ENV	<-->	SUP	0,849	0,761	0,910	0,763	0,921
CON	<-->	INF	0,841	0,793	0,889	0,709	0,878
CON	<-->	SUP	0,749	0,664	0,807	0,665	0,810
INF	<-->	SUP	0,851	0,790	0,906	0,788	0,902

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 199 trang tài liệu này.

Nguồn: Tính toán của tác giả với sự hỗ trợ của phần mềm AMOS

4.3.2. Đánh giá mô hình với các thang đo đơn hướng

Kết quả phân tích khẳng định nhân tố với các thang đo đơn hướng còn lại cũng cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu thực tế: Chi - square/df = 4,983 nhỏ hơn 5, CFI = 0.908, TLI = 0,898, IFI = 0,909 lớn hơn 0,85 và RMSEA =

0,085. Các trọng số nhân tố của từng biến quan sát trong các nhân tố được phân

tích sau khi loại đi những biến quan sát có trọng số nhỏ (nhỏ hơn 0,5) cho thấy

đạt giá trị hội tụ (hình 4.5).

Hình 4.5. Kết quả phân tích CFA các thang đo đơn hướng

Kết quả phân tích bằng bootstrap cho thấy hệ số tương quan của các nhân tố đưa vào phân tích có khoảng tin cậy 95% không chứa giá trị 1. Điều này cho thấy các thang đo đạt giá trị phân biệt và là thang đo đơn hướng.

Bảng 4.6. Khoảng tin cậy 95% hệ số tương quan các thang đo đơn hướng

Tương quan các biến

r	Khoảng tin cậy 95% của hệ số tương quan
	Phương pháp Bias corrected percentile		Phương pháp Percentile
	Cận dưới	Cận trên	Cận dưới	Cận trên
FAR	<-->	WOM	0,270	0,157	0,395	0,155	0,391
FAR	<-->	BEL	0,660	0,561	0,733	0,569	0,733
FAR	<-->	SAT	0,608	0,518	0,708	0,496	0,705
FAR	<-->	REV	0,685	0,595	0,755	0,595	0,755
WOM	<-->	BEL	0,267	0,151	0,370	0,151	0,37
WOM	<-->	SAT	0,470	0,357	0,580	0,346	0,576
WOM	<-->	REV	0,394	0,281	0,513	0,274	0,504
BEL	<-->	SAT	0,719	0,627	0,803	0,623	0,798
BEL	<-->	REV	0,703	0,638	0,771	0,629	0,766
SAT	<-->	REV	0,889	0,843	0,935	0,839	0,930

4.3.3. Kết quả phân tích mô hình tới hạn

Kết quả đánh giá sơ bộ thang đo cho thấy thang đo được thiết lập để đo lường các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đều đạt tính tin cậy cần thiết. Tác giả tiếp tục đánh giá độ tin cậy của từng thang đo trong mẫu nghiên cứu chính thức. Các thang đo được đánh giá bằng phân tích khẳng định nhân tố (CFA) với mô hình đo lường và mô hình tới hạn để đánh giá giá trị hội tụ, tính tương thích của mô hình nghiên cứu với dữ liệu thực tế và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Tính tin cậy của thang đo được đánh giá lại một lần nữa bằng hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích. Qua quá trình phân tích và xem xét mô hình tới hạn, tác giả tiến hành loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 (WOM1, WOM2, ENV1, EVN2) và các biến quan sát có hệ số tải nhỏ nhất trong các nhóm nhân tố có phương sai trích nhỏ hơn 50% (CON7, EVN7, SUP2) và điều chỉnh các quan hệ khả dĩ giữa các phần dư của các biến quan sát trong mô hình (Phụ lục 2). Kết quả đánh giá cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu điều tra với các chỉ số thích hợp mô hình đạt yêu cầu: Chi- square/df = 3, nhỏ hơn 5 ; CFI = 0,868; IFI = 0,869; TLI = 0,854, đều lớn hơn 0,85; RMSEA = 0,071 nhỏ hơn 0,08 (hình 4.7).

Hình 4.6. Kết quả phân tích mô hình tới hạn (chuẩn hóa)

Kết quả phân tích độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích cho thấy các nhân tố là thang đo đơn hướng và thành phần của nhân tố là thang đo đa hướng đều có hệ số tải lớn 0,5, đạt giá trị hội tụ. Các hệ số độ tin cậy tổng hợp của các nhân tố có giá trị trên 0,7 và phương sai trích (AVE) đều lớn hơn 50%, đạt yêu cầu. Điều này cho thấy các thang đo nhân tố ở phân tích mẫu chính thức đã đạt tính tin cậy cần thiết.

Bảng 4.7. Kết quả kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ

Nhân tố

Hệ số tải nhân số	Độ tin cậy tổng hợp	Phương sai trích
Tính quen thuộc (N = 4)
FAR4	<---	FAR	0,822	0,866	61,97%
FAR3	<---	FAR	0,845
FAR2	<---	FAR	0,761
FAR1	<---	FAR	0,714
Thông tin truyền miệng (N = 3)
WOM5	<---	WOM	0,741	0,787	55,31%
WOM4	<---	WOM	0,809
WOM3	<---	WOM	0,675
Môi trường và hoạt động du lịch (N = 4)
ENV2	<---	ENV	0,743	0,807	51,15%
ENV5	<---	ENV	0,716
ENV4	<---	ENV	0,663
ENV6	<---	ENV	0,736
Điều kiện tự nhiên và văn hóa (N = 6)
CON6	<---	CON	0,681	0,866	51,98%
CON5	<---	CON	0,732
CON4	<---	CON	0,725
CON3	<---	CON	0,707
CON2	<---	CON	0,728
CON1	<---	CON	0,751
Cơ sở hạ tầng (N = 4)
INF4	<---	INF	0,681	0,844	57,67%
INF3	<---	INF	0,751
INF2	<---	INF	0,819
INF1	<---	INF	0,780

Nhân tố

Hệ số tải nhân số	Độ tin cậy tổng hợp	Phương sai trích
Hỗ trợ của chính quyền (N = 4)
SUP4	<---	SUP	0,696	0,754	50,54%
SUP3	<---	SUP	0,700
SUP1	<---	SUP	0,736
Niềm tin tâm linh (N = 4)
BEL4	<---	BEL	0,785	0,882	65,20%
BEL3	<---	BEL	0,859
BEL2	<---	BEL	0,843
BEL1	<---	BEL	0,737
Hài lòng của du khách (N = 4)
SAT4	<---	SAT	0,776	0,828	54,81%
SAT3	<---	SAT	0,820
SAT2	<---	SAT	0,700
SAT1	<---	SAT	0,654
Lòng trung thành của du khách (N = 4)
REV4	<---	REV	0,701	0,846	57,89%
REV3	<---	REV	0,788
REV2	<---	REV	0,763
REV1	<---	REV	0,788

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ kết quả phân tích phần mềm AMOS

Để đánh giá giá trị phân biệt nghiên cứu sử dụng kiểm định hệ số tương quan giữa các quan hệ khác đơn vị (1). Phương pháp được sử dụng bằng kiểm định khoảng tin cậy 95% của các hệ số tương quan bằng bootstrap (bằng cả hai cách percentile method và bias – corrected percentile method). Kết quả phân tích từ dữ liệu cho thấy tất cả khoảng tin cậy 95% của các hệ số tương quan đều không chứa giá trị 1, điều đó cho thấy các nhân tố đạt giá trị phân biệt (bảng 4.8).

Bảng 4.8. Kết quả đánh giá giá trị phân biệt giữa các biến trong mô hình

Quan hệ tương quan

Giá trị ước lượng	Bias-corrected percentile method		Percentile method
Giá trị ước lượng	Cận dưới	Cận trên	Cận dưới	Cận trên
FAR	<-->	WOM	0,273	0,158	0,396	0,157	0,396
FAR	<-->	SAT	0,607	0,513	0,708	0,496	0,705
FAR	<-->	BEL	0,660	0,563	0,733	0,569	0,734
FAR	<-->	REV	0,684	0,596	0,753	0,596	0,753
FAR	<-->	ATR	0,596	0,513	0,684	0,503	0,682
WOM	<-->	SAT	0,477	0,377	0,593	0,355	0,576
WOM	<-->	BEL	0,269	0,147	0,371	0,151	0,372
WOM	<-->	REV	0,397	0,281	0,514	0,278	0,507
WOM	<-->	ATR	0,590	0,484	0,667	0,494	0,670
SAT	<-->	BEL	0,720	0,628	0,802	0,622	0,800
SAT	<-->	REV	0,888	0,842	0,935	0,838	0,929
SAT	<-->	ATR	0,721	0,635	0,823	0,632	0,819
BEL	<-->	REV	0,704	0,639	0,771	0,631	0,767
BEL	<-->	ATR	0,576	0,495	0,658	0,487	0,655
REV	<-->	ATR	0,667	0,580	0,764	0,573	0,758

Ghi chú: FAR- Tính quen thuộc, WOM- Thông tin truyền miệng, ATR- Tính hấp dẫn

điểm đến, BEL- Niềm tin tâm linh, SAT- Hài lòng của du khách, REV- Lòng trung thành Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả phân tích phần mềm AMOS

4.3.4. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính và kiểm định giả thuyết

Nghiên cứu sử dụng phân tích mô hình cấu trúc tuyến tích nhằm đánh giá tác động giữa các nhân tố trong các mối quan hệ đề xuất và kiểm định độ tin cậy, tính vững của mô hình ước lượng được. Kết quả phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính sau khi đã điều chỉnh một số quan hệ khả dĩ giữa các sai số của các biến quan sát trong các nhân tố cho thấy: Chi - square/df = 3,595 nhỏ hơn 5, CFI = 0,860, TLI = 0,846, IFI = 0,861 lớn hơn 0,85, RMSEA = 0,073 nhỏ hơn 0,08 (hình 4.7). Mặc dù không phải tất cả các chỉ số thích hợp mô hình đều đạt, tuy nhiên có thể kết luận mô hình tương thích với dữ liệu thị trường.