(Discriminant) (Maximum Shared Variance) <
Phương sai trung bình được trích AVE
(Average Variance Extracted)
Square Root of AVE (SQRTAVE) >
Inter- Construct Correlations
Nguồn: Hair và cộng sự, 2006
3.3.2.5 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Mô hình hóa cấu trúc tuyến tính SEM cho phép người nghiên cứu đánh giá đồng thời các biến được sử dụng trong mô hình, từ đó có thể đưa ra suy luận tính nhân quả gần đúng, cụ thể giúp tác giả đánh giá xem liệu một nguyên nhân được giả thuyết trong mô hình có thực sự có tác động bằng cách tính toán hệ số đường dẫn giữa các biến hay không. Đồng thời cǜng giúp tác giả đo lường tác động trung gian một cách dễ dàng các đường dẫn bổ sung trong mô hình giả thuyết; hoặc, có thể cung cấp thông tin về mức độ phù hợp của mô hình giả thuyết. Mô hình này sẽ được tác giả thực hiện thông qua phân tích cấu trúc hiệp phương sai, nghĩa là các sai số đo lường và mối quan hệ cấu trúc giữa các biến nghiên cứu đều được mô hình hóa. Sự phù hợp tổng thể của mô hình nghiên cứu được đánh giá thông qua các chỉ số phù hợp. Kết quả phân tích SEM ở bước này sẽ giúp tác giả có thể kết luận việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết nghiên cứu đã đặt ra. Đồng thời cǜng sẽ xác định được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
3.3.2.6 Phân tích Bootstrap
Là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông, thực hiện với số mẫu lặp lại là N lần. Kết quả ước lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng của tổng thể. Phân tích bootstrap có một số lợi ích và hạn chế, do đó để sử dụng phương pháp bootstrap có hiệu quả, cần phải tuân thủ một số nguyên tắc liên quan đến kỹ thuật phân tích này.
3.3.2.7 Phân tích cấu trúc đa nhóm (multigroup analysis)
Phân tích cấu trúc đa nhóm nhằm để phân tích tác động điều tiết của 1 biến phân loại (phân nhóm), hay nói cách khác: xem mô hình có khác nhau giữa các đối tượng khác nhau hay không. Căn cứ vào chênh lệch giá trị Chi- square trong mối ràng buộc với bậc tự do df giữa mô hình khả biến (MHKB) và mô hình bất biến (MHBB),
các nhà nghiên cứu có thể đánh giá được sự khác biệt một mô hình giữa các đối tượng
khác nhau hay không (Trương Đình Thái, 2019).
Với giả thiết đặt ra:
H0: Không có sự khác biệt giữa hai MHBB và MHKB H1: Có sự khác biệt giữa hai MHBB và MHKB
Ta sẽ thực hiện kiểm định sự khác biệt Chi- square theo bậc tự do giữa hai mô hình này. Kết quả cho thấy:
(1) Nếu H0 không bị bác bỏ, chúng ta sẽ chọn MHBB (mô hình ràng buộc: nếu cần xem xét sự khác biệt ở đường dẫn nào, chúng ta sẽ cố định hệ số tác động của đường dẫn đó) để giải thích kết quả do mô hình có bậc tự do cao hơn;
(2) Nếu H0 bị bác bỏ, có nghĩa giữa hai mô hình có sự khác biệt đáng kể, chúng ta sẽ chọn MHKB (mô hình không ràng buộc: các hệ số tác động của đường dẫn được để tự do) để giải thích kết quả.
3.3.3 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Theo quy trình xây dựng và đánh giá thang đo đã trình bày ở đầu Chương 3, sau khi đã có được thang đo nháp (sơ bộ), thì ở bước này tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm đánh giá sơ bộ thang đo, cụ thể là đánh giá độ tin cậy thang đo và giá trị thang đo. Quy trình này giúp tác giả tránh được các biến rác vì chúng có thể tạo nên các nhân tố giả (có thể là biến đo lường nhưng không có quan hệ gì với các biến đo lường khác) khi phân tích EFA.
3.3.3.1 Phân tích đặc điểm của du khách qua khảo sát
Ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ này, nghiên cứu đã sử dụng một tập dữ liệu gồm 118 mẫu quan sát được thu thập tại các điểm đến du lịch tại 3 tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu và Sóc Trăng (Việt Nam).
Đặc điểm nhân khẩu học
Qua phân tích thống kê, ta thấy rằng trong tổng số 118 du khách tham gia trả lời bảng câu hỏi, về giới tính người trả lời trong đợt khảo sát thì có 76 du khách nam (64,4%) và 42 du khách là nữ (chiếm 35,6%); về tỉnh, thành phố mà du khách đang sinh sống và làm việc, nghiên cứu đã phân thành 3 vùng, miền: cụ thể là du khách đến
từ khu vực miền nam có 80 người (chiếm 67,8%), miền trung 23 người (chiếm 19,5%) và miền bắc là 15 người (chiếm 12,7%); về độ tuổi du khách, chiếm tỷ lệ từ 20% trở lên thuộc 2 nhóm tuổi từ 35- 44 tuổi và 45- 54 tuổi… và một số thông tin cá nhân cơ bản khác (xem Bảng 3.6).
Đặc điểm kinh tế- xã hội
Đối với địa bàn khảo sát, số khách du lịch tham gia khảo sát tại Cà Mau là 37 người (chiếm 31,4%), Bạc Liêu là 46 người (chiếm 39%) và Sóc Trăng là 35 (chiếm 29,7%); với nhiều đặc điểm khác nhau về mục đích chuyến đi, về số lần đến du lịch và một số đặc điểm khác. Nhìn chung, nguồn khách đến 3 địa phương này tương đối đa dạng về độ tuổi, giới tính, vùng miền của cả nước. (xem Bảng 3.6).
Stt | Nội dung | Số người | Tỷ lệ % | |
Nam | 76 | 64,4 | ||
Giới | Nữ | 42 | 35,6 | |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | ||
Miền nam | 80 | 67,8 | ||
Nơi sinh | Miền trung | 23 | 19,5 | |
sống | Miền bắc | 15 | 12,7 | |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | ||
18- 24 tuổi | 23 | 19,5 | ||
25-34 tuổi | 17 | 14,4 | ||
35-44 tuổi | 26 | 22,0 | ||
Độ tuổi | 45-54 tuổi | 33 | 28,0 | |
55-64 tuổi | 19 | 16,1 | ||
Tổng cộng | 118 | 100,0 | ||
Trung cấp | 15 | 12,7 | ||
Chuyên | Cao đẳng | 40 | 33,9 | |
môn | Đại học | 63 | 53,4 | |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | ||
Công chức | 30 | 25,4 | ||
Nghề | Viên chức | 10 | 8,5 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Hướng Tiếp Cận Sự Hài Lòng Và Giả Thuyết Nghiên Cứu -
Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định quay lại điểm đến du lịch của du khách: Trường hợp 3 tỉnh ven biển Tây Nam sông Hậu là Cà Mau, Bạc Liêu và Sóc Trăng Việt Nam - 8 -
Tóm Tắt Lại Bộ Thang Đo Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Quay Lại -
Thảo Luận Kết Quả Nghiên Cứu Định Lượng Sơ Bộ -
Phân Tích Đặc Điểm Du Khách Qua Khảo Sát Nghiên Cứu Chính Thức -
Thảo Luận Kết Quả Phân Tích Crobach’S Alpha Và Efa
Xem toàn bộ 217 trang tài liệu này.
Bảng 3.6. Đặc điểm du khách khi đến 3 tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu và Sóc Trăng
tính
nghiệp
Lĩnh vực kinh doanh 47 39,8
Không phải các lĩnh vực trên | 31 | 26,3 | |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | |
Cà Mau | 37 | 31,4 | |
Địa bàn | Bạc Liêu | 46 | 39,0 |
khảo sát | Sóc Trăng | 35 | 29,7 |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | |
Thăm bạn bè, người thân. Sau đó đến điểm du lịch này | 15 | 12,7 | |
Hội nghị, hội họp. Sau đó đến điểm du lịch này | 33 | 28,0 | |
Mục đích chuyến | Kinh doanh, thị trường. Sau đó đến điểm du lịch này | 24 | 20,3 |
đi | Chủ yếu đi thăm quan, du lịch nơi này | 40 | 33,9 |
Mục đích khác | 6 | 5,1 | |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | |
Lần đầu tiên | 55 | 46,6 | |
Số lần | Lần thứ hai | 26 | 22,0 |
đến nơi | Lần thứ ba | 4 | 3,4 |
này | Nhiều lần nên không nhớ rõ | 33 | 28,0 |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | |
Đến và về trong ngày, nên không lưu trú lại | 76 | 64,4 | |
Thời | Đến (lưu trú lại 1 đêm) và ngày sau mới về | 33 | 28,0 |
gian lưu trú | Đến (lưu trú lại 2 đêm) và ngày sau mới về | 9 | 7,6 |
Tổng cộng | 118 | 100,0 | |
Phương | Mua tour do công ty du lịch tổ chức | 0 | 0,0 |
thức | Tự tổ chức chứ không phải mua tour | 118 | 100,0 |
chuyến đi | Tổng cộng | 118 | 100,0 |
Xe gắn máy, môtô 2 bánh | 43 | 36,4 | |
Xe ô tô của cá nhân, người quen hoặc người thân | 19 | 16,1 | |
Phương tiện | Xe ô tô thuê bao hợp đồng | 26 | 22,0 |
chuyến | Mua vé xe ô tô khách | 12 | 10,2 |
đi | Máy bay | 18 | 15,3 |
Tổng cộng | 118 | 100,0 |
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
3.3.3.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo qua nghiên cứu sơ bộ
Đối chiếu với lý thuyết kiểm định Cronbach’s Alpha trên, tác giả sẽ dựa trên tiêu chuẩn phổ biến để chấp nhận dữ liệu nghiên cứu, cụ thể như sau: mức giá trị hệ số này từ 0,6 trở lên, và biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.
(1) Kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lập Kiểm định độ tin cậy thang đo thái độ AT
Các biến quan sát của thang đo AT đều có hệ số tương quan biến tổng (≥ 0,3) nên đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,845 ≥ 0,6 chứng tỏ thang đo tốt nên có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy. (xem Bảng 3.7).
Bảng 3.7. Kết quả kiểm định thang đo thái độ
Biến
Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Độ tin cậy nếu loại biến
Độ tin cậy Số biến
9,72 | 3,246 | ,761 | ,767 | ||
AT2 | 9,74 | 3,614 | ,629 | ,824 | |
AT3 | 9,69 | 3,581 | ,698 | ,797 | ,845 4 |
AT4 | 9,82 | 3,293 | ,646 | ,821 |
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
Kiểm định độ tin cậy thang đo chuẩn chủ quan SN
Các biến quan sát của thang đo SN đều có hệ số tương quan biến tổng (≥ 0,3) nên đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,841 ≥ 0,6 chứng tỏ thang đo tốt nên có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy. (xem Bảng 3.8).
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định thang đo tiêu chuẩn chủ quan
Biến
Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Độ tin cậy nếu loại biến
Độ tin cậy Số biến
12,77 | 4,810 | ,590 | ,823 | |||
SN2 | 12,62 | 4,255 | ,688 | ,797 | ||
SN3 | 12,05 | 4,596 | ,657 | ,806 | ,841 | 5 |
SN4 | 12,03 | 4,555 | ,628 | ,814 | ||
SN5 | 12,09 | 4,478 | ,667 | ,803 |
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
Kiểm định độ tin cậy thang đo kiểm soát hành vi nhận thức PBC
Kết quả kiểm định cho thấy, có 1 biến quan sát của thang đo PBC có hệ số tương quan biến tổng chưa đạt, đó là biến quan sát PBC5 (< 0,3). Mặt khác, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến PBC5 này sẽ tăng hơn từ 0,809 lên 0,850 ≥ 0,6 thì sẽ đạt yêu cầu về độ tin cậy hơn, nên tác giả quyết định loại bỏ biến PBC5 của thang đo (xem Bảng 3.9).
Bảng 3.9. Kết quả kiểm định thang đo kiểm soát hành vi nhận thức
Biến
Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Độ tin cậy nếu loại biến
Độ tin cậy Số biến
13,14 | 4,261 | ,672 | ,747 | |||
PBC2 | 13,76 | 4,439 | ,676 | ,746 | ||
PBC3 | 13,24 | 4,319 | ,702 | ,736 | ,809 | 5 |
PBC4 | 13,21 | 4,784 | ,662 | ,754 | ||
PBC5 | 12,88 | 5,900 | ,280 | ,850 |
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
Kiểm định độ tin cậy thang đo hình ảnh điểm đến
Thang đo hình ảnh điểm đến trong nghiên cứu này là loại thang đo đa hướng, được đo lường thông qua 3 thành phần hình ảnh điểm đến về tiếp cận tài nguyên và nguồn lực, chất lượng danh tiếng và hình ảnh tổng thể của điểm đến. Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát thuộc các nhóm nhân tố đều có hệ số tương quan biến
tổng ≥ 0,3 và giá trị Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 nên có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy. (xem Bảng 3.10).
Bảng 3.10. Kết quả kiểm định thang đo hình ảnh điểm đến
Biến
Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Độ tin cậy nếu loại biến
Độ tin cậy Số biến
TCTN1 | 9,88 | 3,456 | ,662 | ,820 | ||
TCTN2 | 9,93 | 3,500 | ,708 | ,798 | ||
TCTN3 | 9,92 | 3,746 | ,679 | ,848 4 | ||
TCTN4 | 9,90 | 3,596 | ,702 | ,801 | ||
Thang đo chất lượng và danh tiếng điểm đến CLDT | ||||||
CLDT1 | 13,50 | 5,620 | ,594 | ,831 | ||
CLDT2 | 13,48 | 5,055 | ,699 | ,803 | ||
CLDT3 | 13,54 | 5,242 | ,619 | ,826 | ,847 | 5 |
CLDT4 | 13,42 | 5,186 | ,657 | ,815 | ||
CLDT5 | 13,47 | 5,380 | ,715 | ,802 | ||
Thang đo tiếp cận tài nguyên và nguồn lực điểm đến TCTN
,811
HATT1 | 9,03 | 2,076 | ,694 | ,726 |
HATT2 | 8,75 | 1,935 | ,691 | ,723 |
HATT3 | 9,56 | 2,026 | ,593 | ,774 |
HATT4 | 8,82 | 2,267 | ,524 | ,802 |
Thang đo hình ảnh tổng thể điểm đến HATT
,807 4
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
(2) Kiểm định độ tin cậy thang đo các biến phụ thuộc Kiểm định độ tin cậy thang đo sự hài lòng SAT
Các biến quan sát của thang đo SAT đều có hệ số tương quan biến tổng (≥ 0,3) nên đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,942 ≥ 0,6 chứng tỏ thang đo tốt nên có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy. (xem Bảng 3.11).
Bảng 3.11. Kết quả kiểm định thang đo sự hài lòng
Biến
Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Độ tin cậy nếu loại biến
Độ tin cậy Số biến
9,60 | 4,618 | ,924 | ,904 | ||
SAT2 | 9,66 | 5,183 | ,764 | ,954 | |
SAT3 | 9,62 | 4,905 | ,858 | ,926 | ,942 4 |
SAT4 | 9,61 | 4,633 | ,906 | ,910 |
Nguồn: Kết quả khảo sát sơ bộ 118 du khách tại 3 tỉnh, thời điểm tháng 2 năm 2021
Về lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha = 0,942 càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha gần bằng 1 thì không thực sự như vậy. Nếu hệ số này quá lớn (> 0,95) chứng tỏ một số biến của thang đo cùng đo lường một nội dung của khái niệm nghiên cứu (nghĩa là thang đo không có khác biệt nhau), các nhà nghiên cứu gọi đây là hiện tượng trùng lắp trong đo lường. Có thể thấy, hệ số này biến thiên trong khoảng [0,7- 0,8] có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy rất tốt. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Như vậy, theo nhận xét của tác giả, thang đo SAT có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,942 tương đối cao, có thể làm cho các biến quan sát không có tính phân biệt, đồng thời kiểm tra lại nội dung câu hỏi của 4 biến quan sát nên tác giả quyết định loại bỏ biến quan sát SAT1 để hệ số Cronbach’s Alpha giảm xuống còn 0,904. Điều này cǜng không ảnh hưởng nhiều đến thang đo vì vẫn đảm bảo được số lượng biến quan sát.
Kiểm định độ tin cậy thang đo ý định quay trở lại INT
Các biến quan sát của thang đo INT đều có hệ số tương quan biến tổng (≥ 0,3) nên đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,986 ≥ 0,6 chứng tỏ thang đo tốt nên có thể khẳng định thang đo đạt được độ tin cậy. (xem Bảng 3.12).