4.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo các thuộc tính (hệ số Cronbach’s Alpha).
Đánh giá độ tin cậy của thang đo là việc rất quan trọng và cần thiết trước khi phân tích hồi quy. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo. Đây là một phép kiểm định thống kê để xem xét các hệ số tương quan biến tổng. Nếu các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì sẽ bị loại và thang đo được chọn khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
4.3.1 Nhân tố 1: Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất
Bảng 4.11: Thang đo nhóm nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất: N = 8; Cronbach’s Alpha = 0.761
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | TN1 | 0.450 | 0.738 |
2 | TN2 | 0.310 | 0.769 |
3 | TN3 | 0.465 | 0.738 |
4 | TN4 | 0.462 | 0.736 |
5 | TN5 | 0.518 | 0.726 |
6 | TN6 | 0.561 | 0.716 |
7 | TN7 | 0.521 | 0.725 |
8 | TN8 | 0.435 | 0.741 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thang Đo Các Nhân Tố Trong Mô Hình Nghiên Cứu -
Sơ Lược Về Tp.vũng Tàu, Tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu -
Kết Quả Thống Kê Mô Tả Về Đặc Điểm Của Du Khách. -
Bảng Ma Trận Tương Quan Giữa Biến Phụ Thuộc Và Các Biến Độc Lập -
Kiểm Định T – Test Về Sự Hài Lòng Của Du Khách Theo Giới Tính -
Kiểm Định Anova Về Sự Hài Lòng Của Du Khách Theo Thu Nhập
Xem toàn bộ 169 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất gồm 8 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.761 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là
0.310 (biến TN2) và lớn nhất là 0.561 (TN6).
Như vậy, thang đo nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.2 Nhân tố 2: Môi trường.
Thang đo nhân tố Môi trường gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.803, lớn hơn 0.6 và khá cao nên thang đo này tốt.
Bảng 4.12: Thang đo nhóm nhân tố Môi trường lần 1: N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.803
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | MT1 | 0.272 | 0.826 |
2 | MT2 | 0.525 | 0.780 |
3 | MT3 | 0.576 | 0.768 |
4 | MT4 | 0.701 | 0.736 |
5 | MT5 | 0.683 | 0.741 |
6 | MT6 | 0.591 | 0.765 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Qua Bảng 4.12 ta thấy, chỉ có 1 biến MT1 có hệ số tương quan biến tổng là
0.272 nhỏ hơn 0.3 nên sẽ loại ra khỏi thang đo. Các biến còn lại có hệ số tương quan biến tổng tương đối cao nên sẽ được giữ lại.
Bảng 4.13: Thang đo nhóm nhân tố Môi trường lần 2: N = 5; Cronbach’s Alpha = 0.826
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | MT2 | 0.487 | 0.825 |
2 | MT3 | 0.578 | 0.803 |
3 | MT4 | 0.707 | 0.764 |
4 | MT5 | 0.719 | 0.761 |
5 | MT6 | 0.615 | 0.793 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Sau khi loại bỏ biến MT1 và tiến hành phân tích lại thì thang đo nhân tố Môi trường còn 5 biến quan sát và có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.826, lớn hơn 0.6 và khá cao nên thang đo này tốt. Các biến có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó thấp nhất là 0.487 (biến MT2) và cao nhất là 0.719 (biến MT5).
Như vậy, sau hai lần kiểm định và loại bỏ biến MT1, thang đo nhân tố Môi trường đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát của nhân tố này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố EFA.
4.3.3 Nhân tố 3: Di sản và văn hóa.
Bảng 4.14: Thang đo nhóm nhân tố Di sản và văn hóa: N = 5; Cronbach’s Alpha = 0.748
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | DS1 | 0.539 | 0.694 |
2 | DS2 | 0.524 | 0.699 |
3 | DS3 | 0.551 | 0.693 |
4 | DS4 | 0.535 | 0.695 |
5 | DS5 | 0.428 | 0.737 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Di sản và văn hóa gồm 5 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.748 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Các hệ số tương quan biến tổng khá đồng đều và lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.428 (biến DS5) và lớn nhất là 0.551 (DS3).
Như vậy, thang đo nhân tố Di sản và văn hóa đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.4 Nhân tố 4: Dịch vụ lưu trú.
Bảng 4.15: Thang đo nhóm nhân tố Dịch vụ lưu trú: N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.827
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | LT1 | 0.486 | 0.822 |
2 | LT2 | 0.658 | 0.789 |
3 | LT3 | 0.676 | 0.784 |
4 | LT4 | 0.650 | 0.790 |
5 | LT5 | 0.570 | 0.810 |
6 | LT6 | 0.585 | 0.802 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Dịch vụ lưu trú gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.827 lớn hơn 0.6, khá cao nên thang đo này tốt. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và khá cao nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.486 (biến LT1) và lớn nhất là 0.676 (LT3).
Như vậy, thang đo nhân tố Dịch vụ lưu trú đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.5 Nhân tố 5: Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm.
Bảng 4.16: Thang đo nhóm nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm: N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.794
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | AU1 | 0.570 | 0.758 |
2 | AU2 | 0.638 | 0.743 |
3 | AU3 | 0.543 | 0.767 |
4 | AU4 | 0.478 | 0.778 |
5 | AU5 | 0.500 | 0.774 |
6 | AU6 | 0.577 | 0.756 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.794 lớn hơn 0.6 nên thang đo này chấp nhận được. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.478 (biến AU4) và lớn nhất là 0.63 (AU2).
Như vậy, thang đo nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.6 Sự hài lòng của du khách.
Bảng 4.17: Thang đo nhóm nhân tố Sự hài lòng của du khách: N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.846
Biến quan sát | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1 | SHL1 | 0.686 | 0.811 |
2 | SHL2 | 0.615 | 0.825 |
3 | SHL3 | 0.500 | 0.843 |
4 | SHL4 | 0.584 | 0.829 |
5 | SHL5 | 0.639 | 0.819 |
6 | SHL6 | 0.772 | 0.796 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo Sự hài lòng của du khách gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.846 lớn hơn 0.6 và khá cao nên thang đo này tốt. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.5 (biến SHL3) và lớn nhất là 0.772 ( biến SHL6).
Như vậy, thang đo Sự hài lòng của du khách đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.7 Kết luận về thang đo.
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo được tổng hợp ở bảng 4.18 như sau:
Bảng 4.18: Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha các nhân tố
Nhân tố | Hệ số Cronbach's Alpha | Số biến | Ghi chú | ||
Trước khi phân tích Cronbach's Alpha | Sau khi phân tích Cronbach's Alpha | ||||
1 | Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất | 0.761 | 8 | 8 | |
2 | Môi trường | 0.826 | 6 | 5 | Loại biến MT1 |
3 | Di sản và văn hóa | 0.748 | 5 | 5 | |
4 | Dịch vụ lưu trú | 0.827 | 6 | 6 | |
5 | Dịch vụ ăn uống, mua sắm, giải trí | 0.794 | 6 | 6 | |
6 | Sự hài lòng của du khách | 0.846 | 6 | 6 | |
7 | Tổng cộng | 37 | 36 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Như vậy, sau khi tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả loại bỏ 1 biến (MT1) không đạt yêu cầu, còn lại 36 biến (bao gồm cả biến đo lường nhân tố độc lập và biến đo lường nhân tố phụ thuộc) đảm bảo độ tin cậy và giải thích được sự biến thiên của các nhân tố.
Qua bảng 4.18, chúng ta có thể thấy được hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố khá cao và đồng đều, từ 0.748 đến 0.846, phù hợp để tiến hành phân tích ở các bước tiếp theo.
4.4 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm khám phá cấu trúc thang đo, kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Với 36 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy sau khi được kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám
phá EFA bằng phương pháp trích Principal Analysis với phép xoay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và chỉ hiển thị các trọng số lớn hơn 0.5.
4.4.1 Phân tích nhân tố đối với biến độc lập.
Trước hết, tác giả kiểm tra điều kiện của phân tích nhân tố bằng hệ số KMO. Theo đó, hệ số KMO phải trong khoảng từ 0.5 đến 1. Kaiser đề nghị KMO ≥ 0.90: rất tốt; KMO ≥ 0.80: tốt; KMO ≥ 0.70: được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO ≥ 0.50: xấu và KMO ≤ 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Trong lần đầu tiên phân tích, KMO = 0.897 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp, với mức ý nghĩa sig 0.00 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA thu được 6 nhân tố tại Eigenvalue là 1.103 và phương sai trích là 58.3% có nghĩa là 6 nhân tố giải thích được 58.3% biến thiên của dữ liệu (chi tiết trong phụ lục 10).
Bảng 4.19: Kết quả xoay nhân tố biến độc lập lần 1
|
Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ
..... Xem trang tiếp theo? Ngày đăng: 19/09/2023
|