4.2.6 Kiểm định độ tin cậy thang đo “Tính hấp dẫn của điểm đến đối với nhà
Với kết quả phát triển thang đo bằng nghiên cứu định lượng sơ bộ ở chương 3, thang đo “Tính hấp dẫn của điểm đến đối với nhà đầu tư” vẫn gồm 5 biến quan sát như sau:
HD1 | Tôi nghĩ doanh thu công ty sẽ tăng trưởng theo mong muốn | |
HD2 | Tôi nghĩ lợi nhuận của công ty sẽ đạt như mong muốn | Ajzen (1991) Carpenter và Reimers |
HD3 | Đầu tư du lịch vào địa phương đó là một ý | (2005) |
tưởng tốt | Paramita và cộng sự | |
HD4 | Nhìn chung tôi nghĩ công ty chúng tôi rất hài | (2018) |
lòng về việc đầu tư tại địa phương này | ||
HD5 | Nhìn chung địa phương đó rất hấp dẫn đầu tư | |
du lịch |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Phát Triển Thang Đo Định Tính Về “Ý Định Đầu Tư” Kí Hiệu Tên Biến Đo Lường Nguồn -
Tổng Hợp Kết Quả Nghiên Cứu Định Lượng Sơ Bộ -
Kiểm Định Thang Đo Chính Thức Bằng Phân Tích Cronbach’S Alpha -
Kết Quả Kiểm Định Độ Tin Cậy Thang Đo Trong Phân Tích Cfa -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Giữa Nhà Đầu Tư Trong Nước Và Ngoài Nước -
Tính Điểm Trung Bình Cho Biến Quan Sát Và Nhân Tố
Xem toàn bộ 178 trang tài liệu này.
Bảng 4.22 Kết quả phát triển thang đo định tính về “Hấp dẫn nhà đầu tư” Kí hiệu Tên biến đo lường Nguồn
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ bằng phần mềm SPSS 22.0
Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức, với kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 22.0 để đánh giá thang đo “Tính hấp dẫn của điểm đến đối với nhà đầu tư” như sau:
Bảng 4.23: Tính hấp dẫn của điểm đến đầu tư - Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items | N of Items | |
,903 | ,903 | 5 |
Bảng 4.24: Tính hấp dẫn của điểm đến đầu tư - Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item- Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
HD1 | 15,16 | 6,622 | ,769 | ,879 |
HD2 | 15,16 | 6,384 | ,828 | ,866 |
HD3 | 15,30 | 6,562 | ,747 | ,884 |
HD4 | 15,29 | 6,660 | ,777 | ,878 |
HD5 | 15,22 | 6,874 | ,671 | ,900 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức bằng phần mềm SPSS 22.0
Ta thấy rằng hệ số Cronbach’s Alpha = 0,903 lớn hơn 0,7 là rất tốt (Hair và cộng sự, 2010; Meyers và cộng sự, 2016); hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0,5 là rất tốt (theo yêu cầu chỉ cần lớn hơn 0,3). Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,903. Vậy thang đo này các biến đo lường cho nhân tố “Tính hấp dẫn của điểm đến đối với nhà đầu tư” là rất tốt, ta không loại biến nào.
4.2.7 Kiểm định độ tin cậy thang đo “Ý định đầu tư du lịch”
Với kết quả phát triển thang đo bằng nghiên cứu định lượng sơ bộ ở chương 3, thang đo “Ý định đầu tư du lịch” vẫn gồm 3 biến quan sát như sau:
Bảng 4.25 Kết quả phát triển thang đo định tính về “Ý định đầu tư du lịch” Kí hiệu Tên biến đo lường Nguồn
AT1 Tôi nghĩ công ty chúng tôi sẽ đầu tư hoặc tiếp tục
đầu tư kinh doanh dài hạn tại địa phương này
AT2 Tôi sẽ giới thiệu địa phương này cho bạn bè người thân có mong muốn đầu tư
AT3 Tôi sẽ nói tốt về địa phương này với bất cứ ai muốn tìm hiểu.
Ajzen (1991)
Paramita và cộng sự
(2018)
Đinh Phi Hổ (2012)
Ali (2011)
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ bằng phần mềm SPSS 22.0
Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức, với kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 22.0 để đánh giá thang đo “Ý định đầu tư du lịch” như sau:
Bảng 4.26: Ý định đầu tư du lịch - Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items | N of Items | |
,823 | ,825 | 3 |
Bảng 4.27: Ý định đầu tư du lịch - Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted | Scale Variance if Item Deleted | Corrected Item- Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | |
HD1 | 7,98 | 1,290 | ,732 | ,700 |
HD2 | 8,11 | 1,303 | ,657 | ,782 |
HD3 | 7,86 | 1,513 | ,655 | ,782 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức bằng phần mềm SPSS 22.0
Ta thấy rằng hệ số Cronbach’s Alpha = 0,823 lớn hơn 0,7 là rất tốt (Hair và cộng sự, 2010; Meyers và cộng sự, 2016); hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0,5 là rất tốt (theo yêu cầu chỉ cần lớn hơn 0,3). Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,823. Vậy thang đo này các biến đo lường cho nhân tố “Ý
định đầu tư du lịch” là rất tốt, ta không loại biến nào.
Tựu chung lại, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 22.0 dùng để kiểm định thang đo bằng phân tích hệ số Conbach’s Alpha cho thấy các biến đo lường cho nhân tố đều đạt yêu cầu, không loại thêm biến nào. Thang đo này chúng ta tiếp tục kiểm định thêm lần nữa bằng phân tích nhân tố khám phá ở phần tiếp theo.
4.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Bảng 4.28: KMO and Bartlett's Test
,918 | |
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square | 7662,477 |
Df | 378 |
Sig. | ,000 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Kết quả kiểm định hệ số KMO = 0,918 thì chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu này rất tốt, đạt yêu cầu để phân tích EFA (Kaiser, 1974; Kaiser và Rice, 1974). Kết quả kiểm định Bartlett có hệ số Sig =0,000 < 0,05, điều này có nghĩa các biến quan sát dùng để đo lường biến tổng có tương quan với nhau (Bartlett, 1937; Bartlett, 1950).
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá với dữ liệu chính thức
4.3.2.1 Phân tích nhân tố khám phá với các biến độc lập
Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,5. Các biến đo lương có giá trị nhỏ hơn thì tiến hành loại bỏ (Hair và cộng sự, 2010). Kết quả phép xoay nhân tố như sau:
Bảng 4.29: Rotated Component Matrixa
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
KT4 | ,879 | ||||
KT3 | ,865 | ||||
KT5 | ,862 | ||||
KT2 | ,848 | ||||
KT1 | ,844 |
,781 | |||||
TN7 | ,855 | ||||
TN4 | ,820 | ||||
TN3 | ,814 | ||||
TN1 | ,813 | ||||
TN5 | ,805 | ||||
TN2 | ,787 | ||||
MT5 | ,860 | ||||
MT4 | ,840 | ||||
MT1 | ,816 | ||||
MT2 | ,737 | ||||
MT3 | ,723 | ||||
MT6 | ,671 | ||||
TN6 | |||||
HT3 | ,889 | ||||
HT5 | ,872 | ||||
HT4 | ,866 | ||||
HT2 | ,853 | ||||
HT1 | ,800 | ||||
CP2 | ,779 | ||||
CP1 | ,774 | ||||
CP3 | ,770 | ||||
CP4 | ,718 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích EFA từ phần mềm SPSS 22.0
Kết quả phân tích cho thấy hệ số trích xuất nhân tố Eigenvalue = 1,849 > 1 là đạt yêu cầu (Hair và cộng sự, 2010; Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả phân tích hệ số Total Variance Explained = 71,547% chứng tỏ 5 nhân tố biến độc lập giải thích được cho sự thay đổi của biến phụ thuộc được 71,547%. Chỉ số này như vậy là rất tốt (Hair và cộng sự, 2010).
Với kết quả phép xoay nhân tố trên ta nhận thấy rằng gần như tất cả các biến đo lường của các nhân tố đều đạt giá trị nội dung, giá trị hội tụ, giá trị khác biệt. Chỉ duy nhất biến đo lường cho nhân tố “Lợi thế tài nguyên” đó là biến TN6: “Ẩm thực đa dạng và hấp dẫn thu hút nhiều du khách” là có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn < 0,5. Tuy nhiên, theo Hair và cộng sự (2010) thì với quy mô mẫu lớn thì biến có hệ số tải nhân tố gần bằng 0,5 và biến đó là quan trọng thì chấp nhận được. Tuy nhiên, sau khi tham khảo ý kiến chuyên gia thì tác giả quyết định loại biến TN6. Như vậy, về cơ bản các biến đo lường đều nằm trong nhóm nhân tố đo lường được đề xuất sau khi nghiên cứu định lượng sơ bộ. Tóm lại các thang đo lường cho các nhân tố độc lập là phù hợp và đạt yêu cầu.
4.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá với biến phụ thuộc
a. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc “Tính hấp dẫn tổng thể của điểm đến đầu tư”
Bảng 4.30: KMO and Bartlett's Test – Nhân tố hấp dẫn đầu tư
,848 | |
Bartlett's Test of Approx. Chi-Square | 1154,255 |
Sphericity Df | 10 |
Sig. | ,000 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Bảng 4.31: Total Variance Explained – Nhân tố hấp dẫn đầu tư
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | |||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 3,612 | 72,238 | 72,238 | 3,612 | 72,238 | 72,238 |
2 | ,481 | 9,613 | 81,851 | |||
3 | ,440 | 8,799 | 90,650 | |||
4 | ,295 | 5,894 | 96,544 | |||
5 | ,173 | 3,456 | 100,000 |
Extraction Method: Principal Component Analysis,
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Kết quả kiểm định Bartlett có hệ số Sig =0,000 < 0,05, điều này có nghĩa các biến quan sát dùng để đo lường biến tổng có tương quan với nhau (Bartlett, 1937; Bartlett, 1950).
Dựa vào kết quả trên ta nhận thấy, kết quả kiểm định hệ số KMO = 0,848 thì chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu này rất tốt, đạt yêu cầu để phân tích EFA (Kaiser, 1974; Kaiser và Rice, 1974).
Kết quả phân tích ở bảng 4.31 cho thấy hệ số trích xuất nhân tố Eigenvalue = 3,612 > 1 là đạt yêu cầu (Hair và cộng sự, 2010; Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả phân tích hệ số Total Variance Explained = 72,238% chứng tỏ 5 biến quan sát giải thích được cho sự thay đổi của nhân tố “Tính hấp dẫn tổng thể của điểm đến đầu tư” đạt 72,238%, chỉ số này như vậy là rất đạt yêu cầu (Hair và cộng sự, 2010).
Bảng 4.32: Component Matrixa – Nhân tố hấp đẫn đầu tư
Component | |
1 | |
HD2 | ,900 |
HD4 | ,862 |
HD1 | ,859 |
HD3 | ,842 |
HD5 | ,782 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Nhìn vào bảng 4.32 chúng ta thấy rằng hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đo lường cho nhân tố “Tính hấp dẫn tổng thể của điểm đến đầu tư” đều lớn hơn 0,7; trong khi yêu cầu chỉ cần đạt là lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2010) như vậy là rất tốt.
b. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc “Ý định đầu tư du lịch”
Bảng 4.33: KMO and Bartlett's Test – Ý định đầu tư du lịch
,707 | |
Bartlett's Test of Approx. Chi-Square | 399,330 |
Sphericity Df | 3 |
Sig. | ,000 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Bảng 4.34: Total Variance Explained – Ý định đầu tư du lịch
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | |||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 2,223 | 74,094 | 74,094 | 2,223 | 74,094 | 74,094 |
2 | ,455 | 15,160 | 89,255 | |||
3 | ,322 | 10,745 | 100,000 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Kết quả kiểm định Bartlett có hệ số Sig =0,000 < 0,05, điều này có nghĩa các biến quan sát dùng để đo lường biến tổng có tương quan với nhau (Bartlett, 1937; Bartlett, 1950).
Bảng 4.35: Component Matrixa – Ý định đầu tư du lịch
Component | |
1 | |
AT1 AT3 AT2 | ,890 ,846 ,845 |
Nguồn: Kết quả tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0
Dựa vào kết quả trên ta nhận thấy, kết quả kiểm định hệ số KMO = 0,707; hệ số trích xuất nhân tố Eigenvalue = 2,223 > 1 là đạt yêu cầu (Hair và cộng sự, 2010; Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả phân tích hệ số Total Variance Explained = 74,094% chứng tỏ 3 biến quan sát giải thích được cho sự thay đổi của nhân tố “Ý định đầu tư du lịch” đạt 74,094%; tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,7 là rất tốt.
4.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
4.4.1 Kiểm định tính đơn hướng
Hình 4.1: Kết quả phân tích CFA – Mô hình chuẩn hóa
Kết quả kiểm tra tính đơn hướng cho thấy các chỉ số P=0,000 < 0,05 đạt yêu cầu; CMIN/df = 1,975 < 0,3 và lớn hơn 1 nên đạt yêu cầu; GFI = 0,851 > 0,8; CFI = 0,939, TLI = 0,945 đều lớn hơn 0,9; RMSEA = 0,052 < 0,08 đều đạt yêu cầu (Taylor và cộng sự, 1993; Hair và cộng sự, 2010).
Với kết quả trên kiểm chứng tính đơn hướng của thang đo là đạt yêu cầu. Đồng thời mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thực tế.