Bạn sẽ chia sẽ những trải nghiệm tích cực về homestay cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp | 0.715 | 0.703 | |
YD3 | Bạn sẽ giới thiệu homestay cho những người cần thông tin về chỗ ở trong chuyến du lịch của họ | 0.628 | 0.793 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Bảng Kết Quả Tóm Tắt Thảo Luận Nhóm Tập Trung -
Kết Quả Thang Đo Sau Khi Nghiên Cứu Định Tính -
Bảng Hệ Số Tin Cậy Cronbach's Alpha Của Các Thang Đo Sau Khi Loại Bỏ Biến Rác -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Giữa Các Nhóm Nhân Khẩu Học -
Một Số Hàm Ý Quản Trị Và Hàm Ý Chính Sách -
Cathy H.c. Hsu1 , Songshan Huang (2010). Formation Of Tourist Behavioral Intention And Actual Behavior
Xem toàn bộ 129 trang tài liệu này.
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018)
Dựa vào kết quả khảo sát bảng 4.7 ta thấy hệ số Cronbach ‘s Alpha của các thang đo thái độ, chuẩn chủ quan, động lực, phương tiện hữu hình, tính kinh tế, quảng cáo, ý định chọn homestay đều lớn hơn 0.6. Bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến đo lường cũng đều lớn hơn 0.3, đồng thời nếu loại bất kỳ một biến nào cũng không làm hệ số Cronbach ‘s Alpha tăng lên. Và ta cũng thấy hệ số Cronbach ‘s Alpha của các thang đo đều bé hơn 0.95 nên không có hiện tượng trùng lắp trong đo lường, chính vì thế thang đo lúc này đạt độ tin cậy.
Để có thang đo đạt độ tin cậy được trình này trong bảng 4.7 thì ta trước đó đã phải loại bỏ các biến rác từ các thang đo thái độ, chuẩn chủ quan, động lực và kinh tế. Cụ thể như sau:
- Với biến thái độ ta thực hiện kiểm định Cronbach ‘s Alpha lần 1 thì có hệ số Cronbach ‘s Alpha là 0.679 > 0.6 tuy nhiên biến TD2: “Bạn nghĩ rằng sẽ hài lòng nếu chọn homestay” có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh là 0.048 < 0.3 và nếu loại biến này và chạy lại Cronbach ‘s Alpha lần 2 thì hệ số Cronbach ‘s Alpha sẽ tăng từ 0.697 lên 0.828 (Kết quả cụ thể được trình bày trong phụ lục 6.2.1)
- Với biến tính kinh tế ta thực hiện kiểm định Cronbach ‘s Alpha lần 1 thì có hệ số Cronbach ‘s Alpha là 0.656 > 0.6 tuy nhiên biến KT3: “Mang lại thu nhập cho người dân địa phương” có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh là 0.201 < 0.3 và nếu loại biến này và chạy lại Cronbach ‘s Alpha lần 2 thì hệ số Cronbach ‘s Alpha sẽ tăng từ 0.656 lên 0.787 (Kết quả cụ thể được trình bày trong phụ lục 6.2.5)
- Với biến chuẩn chủ quan ta thực hiện kiểm định Cronbach ‘s Alpha lần 1 thì có hệ số Cronbach ‘s Alpha là 0.620 > 0.6 tuy nhiên biến CQ1: “Những người quan trọng đối với bạn sẽ chọn homestay ” có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh là 0.153 <
0.3 và nếu loại biến này và chạy lại Cronbach ‘s Alpha lần 2 thì hệ số Cronbach ‘s
Alpha sẽ tăng từ 0.620 lên 0.790 (Kết quả cụ thể được trình bày trong phụ lục 6.2.2)
- Với biến động lực ta thực hiện kiểm định Cronbach ‘s Alpha lần 1 thì có hệ số Cronbach ‘s Alpha là 0.667 > 0.6 tuy nhiên biến DL3: “Chọn homestay sẽ giúp bạn tìm mua được các sản phẩm lưu niệm, quà tặng địa phương” có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh là 0.133 < 0.3 và nếu loại biến này và chạy lại Cronbach ‘s Alpha lần 2 thì hệ số Cronbach ‘s Alpha sẽ tăng từ 0.667 lên 0.786 (Kết quả cụ thể được trình bày trong phụ lục 6.2.3)
Kết quả sau khi kiểm định Cronbach ‘s Alpha ta loại bỏ được 4 biến quan sát. Như vậy ta có tất cả 27 biến quan sát trong đó 24 biến quan sát cho 6 biến độc lập và 3 biến quan sát cho 1 biến phụ thuộc để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Biến độc lập
Bảng 4.8: Giá trị KMO và kiểm định Bartlett’s test các biến độc lập
.773
3420.801
276
.000
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. (Giá trị KMO)
Bartlett's Test of Sphericity (Kiểm định Bartlett's Test)
Approx. Chi-Square df
Sig.
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018) Từ kết quả bảng 4.8 ta có
* 0.5 < Hệ số KMO = 0.773 < 1 -> Phân tích nhân tố là thích hợp
* Kiểm định Bartlett
H0: Các biến không tương quan với nhau trong tổng thể H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Tại mức ý nghĩa 5% giá trị sig = 0.000 < 0.05 => bác bỏ H0 Kết luận: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
* Ngoài ra dựa vào bảng Communalites trong phụ lục 6.3 phần trích cuối cùng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.5
=> Phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.9: Tổng phương sai giải thích
Hệ số Eigenvalues khởi tạo | Tổng bình phương nhân tố tải mở rộng | |||||
Tổng | % Phương sai | Tích lũy % | Tổng | % Phương sai | Tích lũy % | |
1 | 5.436 | 22.649 | 22.649 | 5.436 | 22.649 | 22.649 |
2 | 2.594 | 10.808 | 33.457 | 2.594 | 10.808 | 33.457 |
3 | 2.417 | 10.071 | 43.528 | 2.417 | 10.071 | 43.528 |
4 | 2.175 | 9.064 | 52.593 | 2.175 | 9.064 | 52.593 |
5 | 1.759 | 7.330 | 59.922 | 1.759 | 7.330 | 59.922 |
6 | 1.647 | 6.861 | 66.784 | 1.647 | 6.861 | 66.784 |
7 | .825 | 3.438 | 70.222 |
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018)
Dựa vào bảng 4.9 ta thấy từ 24 biến quan sát, qua phân tích EFA đã gom lại và rút trích ra được 6 nhân tố tại eigenvalues =1.647 > 1. Tổng phương sai trích 66.784
% > 50%. Cho nên mô hình EFA là phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu và 6 nhân tố được trích ra giải thích được 66.784 % sự biến thiên của dữ liệu. Cụ thể nhân tố 1 có khả năng giải thích được 22.649 % sự biến thiên của dữ liệu, nhân tố 2 có khả năng giải thích được 10.808 % sự biến thiên của dữ liệu, nhân tố 3,4,5,6 lần lượt có khả năng giải thích được 10.071 %, 9.064 %, 7.330 %, 6.861 % sự biến thiên của dữ liệu. Cả 6 nhân tố giải thích lũy kế lên 66.784 % tổng biến thiên của dữ liệu.
Dựa vào bảng 4.10 ma trận xoay ta có các hệ số nhân tố tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, đồng thời chỉ đo lường cho 1 nhân tố.
- Đặt tên các nhân tố
Nhân tố thứ nhất được kết hợp từ các biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 của thang đo “Phương tiện hữu hình” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Phương tiện hữu hình” và mã hóa là “HH”.
Nhân tố thứ hai được kết hợp từ các biến quan sát QC1, QC2, QC3, QC4 của thang đo “Quảng cáo” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Quảng cáo” và mã hóa là “QC”.
Nhân tố thứ ba được kết hợp từ các biến quan sát TD1, TD3, TD4, TD5 của thang đo “Thái độ” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Thái độ” và mã hóa là “TD”.
Nhân tố thứ tư được kết hợp từ các biến quan sát DL1, DL2, DL4, DL5 của
thang đo “Động lực” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Động lực” và mã hóa là “DL”.
Nhân tố thứ năm được kết hợp từ các biến quan sát KT1, KT2, KT4, KT5 của thang đo “Tính kinh tế” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Tính kinh tế” và mã hóa là “KT”.
Nhân tố thứ sáu được kết hợp từ các biến quan sát CQ2, CQ3, CQ4 của thang đo “Chuẩn chủ quan” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Chuẩn chủ quan” và mã hóa là “CQ”.
Bảng 4.10: Ma trận xoay thành phần các nhân tố
Nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
HH5 | .801 | |||||
HH4 | .780 | |||||
HH1 | .776 | |||||
HH3 | .757 | |||||
HH2 | .707 | |||||
QC2 | .879 | |||||
QC3 | .849 | |||||
QC4 | .811 | |||||
QC1 | .777 | |||||
TD1 | .807 | |||||
TD5 | .790 | |||||
TD4 | .771 | |||||
TD3 | .736 | |||||
DL5 | .866 | |||||
DL2 | .782 | |||||
DL1 | .740 | |||||
DL4 | .662 | |||||
KT1 | .820 | |||||
KT5 | .777 | |||||
KT4 | .754 | |||||
KT2 | .720 | |||||
CQ4 | .820 | |||||
CQ2 | .812 | |||||
CQ3 | .798 |
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018)
4.3.2. Biến phụ thuộc
Bảng 4.11: Giá trị KMO và kiểm định Bartlett’s test các biến phụ thuộc
.707 | |
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square | 344.236 |
(Kiểm định Bartlett's Test) df | 3 |
Sig. | .000 |
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018) Từ kết quả bảng 4.11 ta có:
* 0.5 < Hệ số KMO = 0.707 < 1
-> Phân tích nhân tố là thích hợp
* Kiểm định Bartlett
H0: Các biến không tương quan với nhau trong tổng thể H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Tại mức ý nghĩa 5% giá trị sig = 0.000 < 0.05 => bác bỏ H0 Kết luận: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
* Ngoài ra dựa vào bảng Communalites trong phụ lục 6.3 phần trích cuối cùng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.5
=> Phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.12: Tổng phương sai giải thích
Hệ số Eigenvalues khởi tạo | Tổng bình phương nhân tố tải mở rộng | |||||
Tổng | % Phương sai | Tích lũy % | Tổng | % Phương sai | Tích lũy % | |
1 | 2.201 | 73.361 | 73.361 | 2.201 | 73.361 | 73.361 |
2 | .464 | 15.453 | 88.814 | |||
3 | .336 | 11.186 | 100.000 |
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018) Dựa vào kết quả bảng 4.12: tổng phương sai giải thích, ta có từ 3 biến quan sát, qua phân tích EFA đã gom lại và rút trích ra được 1 nhân tố tại eigenvalues =2.201
> 1 và phương sai trích 73.361 % > 50%. Cho nên mô hình EFA là phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu và 1 nhân tố được trích ra giải thích được 73.361 % sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.13: Ma trận xoay thành phần
Nhân tố | |
1 | |
YD2 YD1 YD3 | .882 .859 .829 |
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018)
Dựa vào bảng 4.13 ma trận xoay ta thấy chỉ có 1 nhân tố được trích ra với các hệ số nhân tố tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, đồng thời chỉ đo lường cho 1 nhân tố đó.
- Đặt tên nhân tố
Nhân tố này được kết hợp từ các biến quan sát YD1, YD2, YD3 của thang đo “Ý định chọn homestay làm nơi lưu trú” nên tác giả sẽ đặt tên cho nhân tố này là “Ý định chọn homestay làm nơi lưu trú” và mã hóa là “YD”.
4.3.3 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Thái độ
H1’+
Chuẩn chủ quan
H2’+
Động lực
H3’+
Phương tiện hữu hình
H4’+
Ý định chọn homestay làm nơi lưu trú
H5’+
Tính kinh tế
Các yếu tố nhân khẩu học
Quảng cáo
Hình 4.7: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Nguồn: Tác giả (2018)
Các giải thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh
- H1’: Thái độ có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi
du lịch (nhân tố thứ 3)
- H2’: Chuẩn chủ quan có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch (nhân tố thứ 6)
- H3’: Động lực có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch (nhân tố thứ 4)
- H4’: Phương tiện hữu hình có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch (nhân tố thứ 1)
- H5’: Tính kinh tế có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch (nhân tố thứ 5)
- H6’: Quảng cáo có tác động tích cực đến ý định chọn homestay làm nơi lưu trú khi du lịch (nhân tố thứ 2)
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1 Phân tích tương quan
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.
Trước khi phân tích hệ số tương quan ta cần tính giá trị của các nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố khám phá EFA.
* Giá trị của nhân tố phương tiện hữu hình (mã hóa là HH) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5
* Giá trị của nhân tố quảng cáo (mã hóa QC) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát QC1, QC2, QC3, QC4
* Giá trị của nhân tố thái độ (mã hóa là TD) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát TD1, TD3, TD4, TD5
* Giá trị của nhân tố động lực (mã hóa là DL) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát DL1, DL2, DL4, DL5
* Giá trị của nhân tố tính kinh tế (mã hóa là KT) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát KT1, KT2, KT4, KT5
* Giá trị của nhân tố chuẩn chủ quan (mã hóa là CQ) chính là giá trị trung bình của
các biến quan sát CQ2, CQ3, CQ4
* Giá trị của nhân tố ý định chọn homestay làm nơi lưu trú (mã hóa là YD) chính là giá trị trung bình của các biến quan sát YD1, YD2, YD3
Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson - Correlations thể hiện trong bảng 4.14
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson - Correlations
Phương tiện hữu hình | Quảng cáo | Thái độ | Động lực | Tính kinh tế | Chuẩn chủ quan | Ý định chọn homestay | ||
Phương | Pearson Correlation | 1 | .211** | .291** | .173** | .176** | .239** | .393** |
tiện hữu hình | Sig. (2-tailed) N | 324 | .000 324 | .000 324 | .002 324 | .001 324 | .000 324 | .000 324 |
Quảng | Pearson Correlation | .211** | 1 | .230** | .093 | .198** | .154** | .419** |
cáo | Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .095 | .000 | .006 | .000 | |
N | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | |
Thái độ | Pearson Correlation | .291** | .230** | 1 | .303** | .202** | .287** | .534** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | |
Động lực | Pearson Correlation | .173** | .093 | .303** | 1 | .205** | .233** | .451** |
Sig. (2-tailed) | .002 | .095 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | |
Tính | Pearson Correlation | .176** | .198** | .202** | .205** | 1 | .061 | .426** |
kinh tế | Sig. (2-tailed) | .001 | .000 | .000 | .000 | .272 | .000 | |
N | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | |
Chuẩn | Pearson Correlation | .239** | .154** | .287** | .233** | .061 | 1 | .406** |
chủ quan | Sig. (2-tailed) | .000 | .006 | .000 | .000 | .272 | .000 | |
N | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | 324 | |
Ý định | Pearson Correlation | .393** | .419** | .534** | .451** | .426** | .406** | 1 |
chọn homestay | Sig. (2-tailed) N | .000 324 | .000 324 | .000 324 | .000 324 | .000 324 | .000 324 | 324 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). - **: Tương quan có mức ý nghĩa 1%
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). - *: Tương quan có mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp kết quả khảo sát (2018)
Dựa vào bảng 4.14. Với mức ý nghĩa 1% ta có các giá trị Sig. (2-tailed) đều nhỏ hơn 0.01 => Có sự tương quan giữa biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập.
Bên cạnh đó hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập khá cao và các biến độc lập này có hệ số tương quan dương với biến phụ thuộc.
4.4.2. Phân tích hồi quy
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