8. Những người mà bạn coi trọng ý kiến của họ thì đồng ý với việc bạn chọn homestay | ||
Động lực | 9. Chọn homestay sẽ cho bạn được trải nghiệm một lối sống khác | Cathy H.C. Hsu1, Songshan (2010) |
10. Chọn homestay sẽ giúp bạn hiểu rõ nền văn hóa tại địa điểm du lịch | ||
11. Chọn homestay sẽ giúp bạn tìm mua được các sản phẩm lưu niệm, quà tặng địa phương | ||
12. Chọn homestay sẽ giúp bạn tham quan được nhiều cảnh đẹp đặc sắc | ||
13. Chọn homestay sẽ cho bạn được thưởng thức các món ăn đặc trưng địa phương | ||
Phương tiện hữu hình | 14. Cơ sở vật chất, trang thiết bị đầy đủ, tiện nghi | Mohd Noor Ismawi Ismail và cộng sự (2016) |
15. Phòng ở trong homestay sạch sẽ | ||
16. Giao thông thuận tiện | ||
17. Chủ nhà sống gọn gàng, ngăn nắp | ||
18. Môi trường, cảnh vật xung quanh trong lành | ||
Tính kinh tế | 19. Chỗ ở với giá cả hợp lý | Elizabeth Agyeiwaah (2013) |
20. Mang lại thu nhập cho người dân địa phương | ||
21. Giá trị cảm nhận cao hơn chi phỉ bỏ ra | ||
22. Ở homestay giúp bạn tiết kiệm tiền hơn | ||
Quảng cáo | 23. Bạn thường nhìn thấy các quảng cáo về homestay trên mạng xã hội | Shree bavani và cộng sự (2015) |
24. Bạn thường nhìn thấy các giới thiệu về homestay trên các trang báo điện tử | ||
25. Bạn thường thấy các phản hồi đánh giá homestay trên các diễn đàn du lịch | ||
Ý định chọn homestay làm nơi lưu trú | 26. Bạn sẽ chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch | Cathy H.C. Hsu1, Songshan (2010); Mohd Noor Ismawi Ismail và cộng sự (2016) |
27. Bạn sẽ chia sẽ những trải nghiệm tích cực về homestay cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp | ||
28. Bạn sẽ giới thiệu homestay cho những người cần thông tin về chỗ ở trong chuyến du lịch của họ |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Thái Độ Và Tiến Trình Ra Quyết Định Của Moutinho -
Tổng Hợp Kết Quả Các Yếu Tố Có Ảnh Hưởng Đến Ý Định Chọn Homestay Làm Nơi Lưu Trú -
Bảng Kết Quả Tóm Tắt Thảo Luận Nhóm Tập Trung -
Bảng Hệ Số Tin Cậy Cronbach's Alpha Của Các Thang Đo Sau Khi Loại Bỏ Biến Rác -
Giá Trị Kmo Và Kiểm Định Bartlett’S Test Các Biến Độc Lập -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Giữa Các Nhóm Nhân Khẩu Học
Xem toàn bộ 129 trang tài liệu này.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả (2018)
Thang đo điều chỉnh sau khi nghiên cứu định tính
Sau phỏng vấn với chuyên gia và thảo luận nhóm tập trung, tác giả có được bảng thang đo chính thức cho đề tài nghiên cứu “các nhân tố tác động đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú” với tổng cộng 31 biến quan sát, cụ thể trong đó 28 biến quan sát đo lường cho 6 biến độc lập và 3 biến quan sát đo lường cho 1 biến phụ thuộc. Kết quả trình bày trong bảng dưới:
Bảng 3.3: Kết quả thang đo sau khi nghiên cứu định tính
Thang đo gốc | Thang đo được điều chỉnh | |
Thái độ | Bạn nghĩ rằng sẽ thú vị nếu chọn homestay | Không thay đổi |
Bạn nghĩ rằng sẽ hài lòng nếu chọn homestay | ||
Bạn nghĩ rằng sẽ có lợi nếu chọn homestay | Loại bỏ | |
Bạn nghĩ rằng sẽ thư giãn nếu chọn homestay | Không thay đổi | |
Bạn nghĩ rằng sẽ bổ ích nếu chọn homestay | ||
Thêm mới | Bạn cảm thấy rằng khi ở homestay cũng rất là an toàn | |
Chuẩn chủ quan | Những người quan trọng đối với bạn sẽ chọn homestay | Không thay đổi |
Những người quan trọng đối với bạn nghĩ rằng bạn nên chọn homestay | ||
Những người mà bạn coi trọng ý kiến của họ thì đồng ý với việc bạn chọn homestay | ||
Thêm mới | Bạn thấy hầu hết mọi người xung quanh bạn đều từng lưu trú tại homestay | |
Động lực | Chọn homestay sẽ cho bạn được trải nghiệm một lối sống khác | Chọn homestay sẽ cho bạn được trải nghiệm một lối sống khác (ăn uống, sinh hoạt cùng người dân địa phương) |
Chọn homestay sẽ giúp bạn hiểu rõ nền văn hóa tại địa điểm du lịch | Không thay đổi | |
Chọn homestay sẽ giúp bạn tìm mua được các sản phẩm lưu niệm, quà tặng địa phương | ||
Chọn homestay sẽ giúp bạn tham quan được nhiều cảnh đẹp đặc sắc | ||
Chọn homestay sẽ cho bạn được thưởng thức các món ăn đặc trưng địa phương | ||
Phương tiện hữu hình | Cơ sở vật chất, trang thiết bị đầy đủ, tiện nghi | Không thay đổi |
Phòng ở trong homestay sạch sẽ | ||
Giao thông thuận tiện | Giao thông thuận tiện (đường sá dễ đi, có cho thuê các phương tiện đi lại như xe đạp, xe máy) | |
Chủ nhà sống gọn gàng, ngăn nắp | Chủ nhà luôn giữ mọi thứ gọn |
gàng ngăn nắp trong các không gian sinh hoạt chung giữa chủ nhà và du khách | ||
Môi trường, cảnh vật xung quanh trong lành | Môi trường cảnh quan thiên nhiên xung quanh đẹp | |
Tính kinh tế | Chỗ ở với giá cả hợp lý | Không thay đổi |
Thêm mới | Giá phù hợp với chất lượng dịch vụ | |
Mang lại thu nhập cho người dân địa phương | Không thay đổi | |
Giá trị cảm nhận cao hơn chi phỉ bỏ ra | ||
Ở homestay giúp bạn tiết kiệm tiền hơn | Chi phí ở homestay rẻ hơn so với ở khách sạn | |
Quảng cáo | Bạn thường nhìn thấy các quảng cáo về homestay trên mạng xã hội | Không thay đổi |
Bạn thường nhìn thấy các giới thiệu về homestay trên các trang báo điện tử | ||
Bạn thường thấy các phản hồi đánh giá homestay trên các diễn đàn du lịch | ||
Thêm mới | Bạn thấy homestay có trên các website đặt phòng online uy tín | |
Ý định chọn homestay làm nơi lưu trú | Bạn sẽ chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch | Không thay đổi |
Bạn sẽ chia sẽ những trải nghiệm tích cực về homestay cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp | ||
Bạn sẽ giới thiệu homestay cho những người cần thông tin về chỗ ở trong chuyến du lịch của họ |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả (2018)
Mã hóa thang đo
Sau khi có bảng thang đo hoàn chỉnh, tác giả mã hóa để có thể chạy phân tích trong phần mềm SPSS.
Bảng 3.4: Bảng mã hóa thang đo
Thang đo | |
I. THÁI ĐỘ | |
TD1 | Bạn nghĩ rằng sẽ thú vị nếu chọn homestay |
TD2 | Bạn nghĩ rằng sẽ hài lòng nếu chọn homestay |
TD3 | Bạn nghĩ rằng sẽ thư giãn nếu chọn homestay |
TD4 | Bạn nghĩ rằng sẽ bổ ích nếu chọn homestay |
Bạn cảm thấy rằng khi ở homestay cũng rất là an toàn | |
II. CHUẨN CHỦ QUAN | |
CQ1 | Những người quan trọng đối với bạn sẽ chọn homestay |
CQ2 | Những người quan trọng đối với bạn nghĩ rằng bạn nên chọn homestay |
CQ3 | Những người mà bạn coi trọng ý kiến của họ thì đồng ý với việc bạn chọn homestay |
CQ4 | Bạn thấy hầu hết mọi người xung quanh bạn đều từng lưu trú tại homestay |
III. ĐỘNG LỰC | |
DL1 | Chọn homestay sẽ cho bạn được trải nghiệm một lối sống khác (ăn uống, sinh hoạt cùng người dân địa phương) |
DL2 | Chọn homestay sẽ giúp bạn hiểu rõ nền văn hóa tại địa điểm du lịch |
DL3 | Chọn homestay sẽ giúp bạn tìm mua được các sản phẩm lưu niệm, quà tặng địa phương |
DL4 | Chọn homestay sẽ giúp bạn tham quan được nhiều cảnh đẹp đặc sắc |
DL5 | Chọn homestay sẽ cho bạn được thưởng thức các món ăn đặc trưng địa phương |
IV. PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH | |
HH1 | Cơ sở vật chất, trang thiết bị đầy đủ, tiện nghi |
HH2 | Phòng ở trong homestay sạch sẽ |
HH3 | Giao thông thuận tiện (đường sá dễ đi, có cho thuê các phương tiện đi lại như xe đạp, xe máy) |
HH4 | Chủ nhà luôn giữ mọi thứ gọn gàng ngăn nắp trong các không gian sinh hoạt chung giữa chủ nhà và du khách |
HH5 | Môi trường cảnh quan thiên nhiên xung quanh đẹp |
V. TÍNH KINH TẾ | |
KT1 | Chỗ ở với giá cả hợp lý |
KT2 | Giá phù hợp với chất lượng dịch vụ |
KT3 | Mang lại thu nhập cho người dân địa phương |
KT4 | Giá trị cảm nhận cao hơn chi phỉ bỏ ra |
KT5 | Chi phí ở homestay rẻ hơn so với ở khách sạn |
VI. QUẢNG CÁO | |
QC1 | Bạn thường nhìn thấy các quảng cáo về homestay trên mạng xã hội |
QC2 | Bạn thường nhìn thấy các giới thiệu về homestay trên các trang báo điện tử |
QC3 | Bạn thường thấy các phản hồi đánh giá homestay trên các diễn đàn du lịch |
QC4 | Bạn thấy homestay có trên các website đặt phòng online uy tín |
BIẾN PHỤ THUỘC | |
Ý ĐỊNH CHỌN HOMESTAY LÀM NƠI LƯU TRÚ | |
YD1 | Bạn sẽ chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch |
YD2 | Bạn sẽ chia sẽ những trải nghiệm tích cực về homestay cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp |
YD3 | Bạn sẽ giới thiệu homestay cho những người cần thông tin về chỗ ở trong chuyến du lịch của họ |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả (2018)
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1. Thiết kế mẫu
- Đơn vị mẫu: các đối tượng đã và đang chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch
- Phạm vị mẫu: khảo sát các đối tượng tại khu vực TP.HCM
- Kích thước mẫu:
Khi phân tích định lượng kích thước mẫu càng lớn càng có tính đại diện cho tổng thể, nhưng lớn bao nhiêu mới đủ, vì thế ta cần phải biết kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được.
Tùy theo các phương pháp phân tích mà lấy mẫu khác nhau. Nếu sử dụng nhiều phương pháp trong một bài nghiên cứu thì sẽ chọn kích thước mẫu lớn nhất trong các phương pháp. Với mô hình này tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Vì thế 2 phương pháp này lần lượt có cách tính mẫu như sau:
Phương pháp phân tích nhân tố EFA
Theo Hair & ctg (2006) kích thước mẫu tối thiểu theo tỷ lệ 5:1 tức một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát cần tối thiểu 5 bảng trả lời hợp lệ, tức bảng khảo sát có bao nhiêu câu hỏi thì kích thước mẫu N >=5*số câu hỏi. Tuy nhiên Hair & ctg cũng cho rằng kích thước mẫu tốt nhất nên là tỷ lệ 10:1 tức một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát cần 10 bảng trả lời hợp lệ, tức bảng khảo sát có bao nhiêu câu hỏi thì kích thước mẫu N >=10*số câu hỏi.
Mô hình tác giả có 31 biến quan sát đo lường cho 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, cho nên có 31 câu hỏi đo lường, tác giả áp dụng theo tỷ lệ tốt nhất của Hair & ctg là 10:1 nên kích thước mẫu mà tác giả cần đạt được là N >= 10*31 = 310 đối tượng khảo sát với bảng trả lời hợp lệ.
Phân tích hồi quy
Theo Tabachnick & Fidell (2007) trong phân tích hồi quy kích thước mẫu cần đạt được tính theo công thức: N >= 8*số lượng biến độc lập + 50.
Mô hình tác giả có 6 biến độc lập nên kích thước mẫu cần đạt là N >= 8*6+50=98 đối tượng khảo sát với bảng trả lời hợp lệ.
-> Nếu sử dụng nhiều phương pháp trong một bài nghiên cứu thì sẽ chọn kích thước mẫu lớn nhất trong các phương pháp. Nên sau 2 phương pháp phân tích EFA và hồi quy kích thước mẫu của tác giả cần tối thiểu là 310 đơn vị mẫu.
Phương pháp điều tra chọn mẫu
Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (chọn mẫu phi xác suất). Bởi vì đây là phương pháp dễ tiếp cận đối tượng ở những nơi tác giả nghĩ sẽ dễ bắt gặp được đối tượng, cũng như đây là phương pháp tiết kiệm về thời gian và chi phí. Tác giả sẽ đến những địa điểm với các bảng câu hỏi khảo sát và phỏng vấn các đối tượng.
3.3.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi dùng để khảo sát gồm 3 phần
- Phần 1: Câu hỏi gạn lọc, tác giả dùng câu hỏi gạn lọc để lựa ra được các đối tượng khảo sát phù hợp. Những đối tượng đáp ứng đúng yêu cầu phải là đối tượng biết đến homestay và từng chọn homestay làm nơi trú trong 1 năm qua. Với những đối tượng không thỏa tác giả sẽ bỏ qua và dừng phỏng vấn.
- Phần 2: Sau khi đã tìm được các đối tượng phù hợp thì với phần 2 các đối tượng sẽ cho các đánh giá của họ, tác giả sử dụng thang đo Liker với 5 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý đối với mỗi phát biểu.
- Phần 3:Các thông tin nhân khẩu học, tác giả cần các đối tượng cho các câu trả lời với các khảo sát về nhân khẩu học như giới tính, hôn nhân, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, tần suất. Đề từ đó tác giả mô tả được mẫu nghiên cứu của mình cũng như dùng thông tin từ nhân khẩu học để kiểm tra có sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học với các nhân tố hay không. Bảng câu hỏi khảo sát được thể hiện trong phụ lục 5: Bảng câu hỏi khảo sát định lượng.
3.3.3. Phương pháp phân tích
Sau khi tác giả thu thập xong các bảng khảo sát, tác giả tiến hành loại bỏ các bảng trả lời không đúng yêu cầu. Tiếp tục tác giả nhập và mã hóa dữ liệu và sử dụng phần mềm SPSS 23 để chạy dữ liệu.
- Thống kê mô tả
Tác giả thống kê mô tả các yếu tố nhân khẩu học về giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, hôn nhân, tần suất để khái quát và mô tả về dữ liệu nghiên cứu cũng như các đối tượng được khảo sát.
- Phân tích Cronbach ‘s Alpha
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo thì lúc này thang đo được xây dựng phải có ít nhất 3 biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Với kiểm định Cronbach ‘s Alpha sẽ giúp loại bỏ các biến rác. Ta sẽ thực hiện kiểm định Cronbach ‘s Alpha lần lượt cho thang đo của các biến độc lập và biến phụ thuộc. Sau khi kiểm định kết quả cuối cùng phải thỏa mãn hệ số Cronbach ‘s Apha > 0.6 tức các biến quan sát nào đó thuộc về một nhân tố đó thì phù hợp, đồng thời các biến đo lường phải có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh > 0.3 đây cũng là hệ số làm căn cứ để loại biến, và khi loại bất kỳ một biến nào cũng sẽ không làm hệ số Cronbach ‘s Alpha tăng lên, cũng như không xảy ra hiện tượng trùng biến khi hệ số Cronbach ‘s Alpha > 0.95. Như vậy thì thang đo mới đạt độ tin cậy cũng như các biến quan sát là những biến đo lường tốt.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Đây là phân tích giúp tác giả rút trích gom biến lại với nhau, với tất cả các biến quan sát thì tổng cộng bao nhiêu nhân tố được trích ra. Dựa vào lý thuyết cơ sở, các mô hình thực nghiệm cũng như trải qua nghiên cứu định tính tác giả có được mô hình nghiên cứu với các biến quan sát. Tuy nhiên thực tế có thể không hoàn toàn giống với các tác giả đã đề xuất. Chính vì thế nhờ phân tích EFA mà tác giả đang kiểm định lại lý thuyết từ dữ liệu thực tế.
Tác giả sử dụng phương pháp rút trích các thành phần chính PCA và phương pháp xoay vuông góc Varimax để có các kết quả. Và các kết quả đạt được phải thỏa mãn các điều kiện sau:
0.5 < Hệ số KMO < 1 để phân tích nhân tố là thích hợp. Với hệ số KMO càng lớn thì thể hiện phần chung giữa các biến càng lớn nên hệ số này càng lớn càng tốt.
Kiểm định Bartlett: với giả thuyết H0: Các biến không tương quan với nhau
trong tổng thể. Để Phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thì bắt buộc phải bác bỏ H0. Tức các biến phải có tương quan với nhau trong tổng thể.
Giá trị eigenvalues > 1
Tổng phương sai trích > 50%.
Hệ số nhân tố tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, đồng thời chỉ đo lường cho 1 nhân tố.
Sau phân tích EFA tác giả tính giá trị của các nhân tố được trích ra bằng cách tính giá trị trung bình của các biến quan sát đo lường cho nhân tố đó.
- Phân tích hồi quy
Trước khi phân tích hồi quy ta phải phân tích hệ số tương quan giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc để xác định được những nhân tố độc lập nào thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc để sau đó đưa những nhân tố này vào phân tích hồi quy.
Với mức ý nghĩa 1% ta kiểm tra các giá trị Sig có nhỏ hơn 0.01 không. Nếu đều nhỏ hơn 0.01 thì kết luận có sự tương quan giữa biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập.
Sau phân tích tương quan, tìm được những biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc, ta đem những biến này vào phân tích hồi quy nhằm xác định mức tác động, mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc ra sao, cũng như đưa ra được phương trình hồi quy.
R2 hiệu chỉnh càng cao thì thì mô hình càng phù hợp. R2 hiệu chỉnh thể hiện phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Hệ số Durbin- Waston ∈ (1,3) để mô hình không có tự tương quan.
Kiểm định F với giả thuyết H0: hệ số β của tất cả các biến độc lập đều bằng 0. Giá trị sig phải < 0.05 => bác bỏ giả thuyết Ho để mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến nếu lớn hơn 10 chắc chắn sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì thế hệ số VIF phải < 10
Kiểm định giả thuyết H0 : βi = 0 (i lần lượt là các biến độc lập), H1 : βi ≠ 0.