Sau khi đo lường độ tin cậy của các yếu tố thông qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, không có biến quan sát nào bị loại. Có 29 biến quan sát của 05 yếu tố độc lập như sau:
Bảng 4.9 Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Yếu tố ảnh hưởng | Biến quan sát | Cronbach’s Alpha | |
1 | Môi trường du lịch | MT1, MT2, MT3, MT4, MT5, MT6 | 0,805 |
2 | Cơ sở vật chất | CS1, CS2, CS3, CS4, CS5, CS6 | 0,790 |
3 | Năng lực phục vụ | NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 | 0,824 |
4 | An ninh trật tự | AN1, AN2, AN3, AN4, AN5, AN6 | 0,834 |
5 | Hoạt động du lịch và giải trí | HD1, HD2, HD3, HD4, HD5, HD6 | 0,785 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Lý Thuyết Đề Xuất Về Chất Lượng Dịch Vụ Du Lịch Tại Tỉnh Phú Yên -
Quy Trình Nghiên Cứu Các Yếu Tố Tác Động Đến Chất Lượng Dịch Vụ Du Lịch Tại Tỉnh Phú Yên -
Hệ Số Cronbach’S Alpha Của Thang Đo “Môi Trường Du Lịch” -
Phân Tích Hồi Quy Và Kiểm Định Sự Phù Hợp Của Mô Hình -
Mô Hình Chính Thức Điều Chỉnh Về Cảm Nhận Của Khách Du Lịch Về Chất Lượng Dịch Vụ Du Lịch Tại Tỉnh Phú Yên -
Mức Độ Ảnh Hưởng Của Các Yếu Tố Đến Cảm Nhận Về Chất Lượng Dịch Vụ Du Lịch Tại Tỉnh Phú Yên
Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu đã được xử lý)
Các biến đo lường và thành phần ở bảng 4.9 đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê nên sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo của đề tài.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để thu nhỏ và làm gọn dữ liệu. Phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu này, khi đưa tất cả 33 biến thu thập được vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ du lịch tỉnh Phú Yên.
- Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, cần tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có chỉ số Eigenvalue > 1.
- Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin) phải lớn hơn 0,5 (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hair et al., 2006).
- Kiểm định Bartlett: phân tích có ý nghĩa khi giá trị sig. < 0,05 (Hair et al., 2006).
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0,5 (Hair et al., 2006), nếu nhỏ hơn sẽ bị loại khỏi mô hình.
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập như sau:
Hệ số KMO = 0,747 > 0,5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp, và dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Kết quả kiểm định Bartlett có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau.
Bảng 4.10 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett (lần 1)
0,747 | ||
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 3635,973 |
Bậc tự do (df) | 406 | |
Sig. (giá trị P-value) | 0,000 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Bảng 4.11 Bảng phương sai trích (lần 1)
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | |
1 | 6,321 | 21,795 | 21,795 | 6,321 | 21,795 | 21,795 | 3,395 | 11,705 | 11,705 |
2 | 2,838 | 9,787 | 31,582 | 2,838 | 9,787 | 31,582 | 3,160 | 10,898 | 22,603 |
3 | 2,513 | 8,666 | 40,249 | 2,513 | 8,666 | 40,249 | 3,143 | 10,837 | 33,440 |
4 | 2,298 | 7,923 | 48,172 | 2,298 | 7,923 | 48,172 | 3,102 | 10,697 | 44,137 |
5 | 1,852 | 6,387 | 54,558 | 1,852 | 6,387 | 54,558 | 2,022 | 10,421 | 54,558 |
6 | 0,975 | 3,361 | 57,919 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Từ phương pháp rút trích hệ số Principal component với phép quay Varimax lần thứ nhất, với kết quả bảng 4.11 ta có:
- Chỉ số Eigenvalues là 1,852 ( > 1 ) là đạt yêu cầu nên có 5 nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát.
- Tổng phương sai trích được là 54,558% ( > 50% ).
Như vậy, 5 nhân tố rút trích ra có thể giải thích được 54,565% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (lần 1)
Biến quan sát | Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
AN3 | 0,780 | ||||
AN2 | 0,744 | ||||
AN5 | 0,703 | 0,257 | |||
AN1 | 0,703 | ||||
AN4 | 0,670 | ||||
AN6 | 0,601 | ||||
MT3 | 0,760 | ||||
MT1 | 0,726 | ||||
MT5 | 0,700 | ||||
MT2 | 0,675 | ||||
MT4 | 0,649 | ||||
MT6 | 0,618 | ||||
NL1 | 0,869 | ||||
NL5 | 0,854 | ||||
NL2 | 0,802 | ||||
NL3 | 0,785 | ||||
NL4 | 0,496 | ||||
HD3 | 0,728 | ||||
HD1 | 0,725 | ||||
HD4 | 0,700 | ||||
Biến quan sát | Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
HD5 | 0,688 | ||||
HD2 | 0,626 | ||||
HD6 | 0,566 | ||||
CS3 | 0,748 | ||||
CS1 | 0,711 | ||||
CS2 | 0,686 | ||||
CS6 | 0,684 | ||||
CS4 | 0,642 | ||||
CS5 | 0,268 | 0,437 | |||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Như vậy, thang đo được chấp nhận và được phân thành 05 nhóm yếu tố. Biến quan sát CS5 có trọng số nhỏ nhất và hiệu số < 0,3 nên sẽ bị loại ở lần phân tích thứ
2. Tương tự như vậy, sau khi tiến hành phân tích lần thứ 2, biến quan sát NL4 tiếp tục bị loại vì có trọng số (Factor loading) < 0,5. Sau khi lần lượt loại hai biến CS5 và NL4, ta có kết quả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 3 như sau:
Bảng 4.13 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett (lần 3)
0,737 | ||
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 3458,194 |
Bậc tự do (df) | 351 | |
Sig. (giá trị P-value) | 0,000 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) Hệ số KMO = 0,737 > 0,5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp, và dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố. Kết quả kiểm định Bartlett có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên giữa các biến trong tổng thể có mối tương
quan với nhau.
Bảng 4.14 Bảng phương sai trích (lần 3)
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | |
1 | 6,008 | 22,252 | 22,252 | 6,008 | 22,252 | 22,252 | 3,361 | 12,448 | 12,448 |
2 | 2,722 | 10,081 | 32,333 | 2,722 | 10,081 | 32,333 | 3,154 | 11,682 | 24,130 |
3 | 2,494 | 9,236 | 41,569 | 2,494 | 9,236 | 41,569 | 3,078 | 11,400 | 35,530 |
4 | 2,283 | 8,456 | 50,025 | 2,283 | 8,456 | 50,025 | 3,961 | 10,965 | 46,496 |
5 | 1,818 | 6,732 | 56,757 | 1,818 | 6,732 | 56,757 | 2,771 | 10,261 | 56,757 |
6 | 0,963 | 3,568 | 60,325 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Từ phương pháp rút trích hệ số Principal component với phép quay Varimax lần thứ 3, với kết quả bảng 4.14 ta thấy:
- Chỉ số Eigenvalues là 1,818 ( > 1 ) là đạt yêu cầu nên có 5 nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát.
- Tổng phương sai trích được là 56,757% ( > 50% )
Như vậy, 5 nhân tố rút trích ra có thể giải thích được 56,757% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.15 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (lần 3)
Biến quan sát | Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
AN3 | 0,782 | ||||
AN2 | 0,747 | ||||
AN5 | 0,709 | 0,262 | |||
AN1 | 0,705 | ||||
Biến quan sát | Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
AN4 | 0,672 | ||||
AN6 | 0,608 | ||||
MT3 | 0,760 | ||||
MT1 | 0,727 | ||||
MT5 | 0,704 | ||||
MT2 | 0,676 | ||||
MT4 | 0,650 | ||||
MT6 | 0,618 | ||||
HD3 | 0,731 | ||||
HD1 | 0,729 | ||||
HD4 | 0,700 | ||||
HD5 | 0,689 | ||||
HD2 | 0,626 | ||||
HD6 | 0,569 | ||||
NL1 | 0,877 | ||||
NL5 | 0,873 | ||||
NL2 | 0,811 | ||||
NL3 | 0,796 | ||||
CS3 | 0,754 | ||||
CS1 | 0,705 | ||||
CS2 | 0,696 | ||||
CS6 | 0,691 | ||||
CS4 | 0,626 | ||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Sau khi phân tích nhân tố EFA lần thứ hai, với kết quả bảng 4.15, ta thấy các biến quan sát có trọng số (Factor loading) nhỏ nhất là 0,569 > 0,5 và được phân thành 5 nhóm.
4.4.2 Kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha lần 2
4.4.2.1 Yếu tố “Cơ sở vật chất” (CS)
Thang đo yếu tố “Cơ sở vật chất” được đo lường qua 05 biến quan sát CS1, CS2, CS3, CS4, CS6.
Bảng 4.16 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Cơ sở vật chất”
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan tổng biến | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
CS1 | 13,36 | 7,083 | 0,582 | 0,734 |
CS2 | 13,41 | 7,473 | 0,498 | 0,762 |
CS3 | 13,16 | 6,790 | 0,627 | 0,718 |
CS4 | 13,38 | 7,499 | 0,506 | 0,759 |
CS6 | 13,11 | 6,935 | 0,578 | 0,736 |
Cronbach’s Alpha = 0,783 | ||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.16, ta thấy độ tin cậy Cronbach‟s Alpha của thang đo là 0,783 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong yếu tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0,3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của yếu tố “Cơ sở vật chất” với 5 biến quan sát CS1, CS2, CS3, CS4, CS6 đáp ứng độ tin cậy.
4.4.2.2 Yếu tố “Năng lực phục vụ” (NL)
Thang đo yếu tố “Năng lực phục vụ” được đo lường qua 04 biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL5.
Bảng 4.17 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Năng lực phục vụ”
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan tổng biến | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
NL1 | 9,75 | 6,021 | 0,763 | 0,821 |
NL2 | 9,75 | 6,259 | 0,688 | 0,849 |
NL3 | 9,70 | 5,814 | 0,679 | 0,856 |
NL5 | 9,67 | 5,691 | 0,776 | 0,813 |
Cronbach’s Alpha = 0,871 | ||||
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.17, ta thấy độ tin cậy Cronbach‟s Alpha của thang đo là 0,871 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong yếu tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0,3; nên có sự tương quan giữa các biến trong thang đo. Như vậy, thang đo của yếu tố “Năng lực phục vụ” với 4 biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL5 đáp ứng độ tin cậy.
4.4.3 Kết luận sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi tiến hành phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha và thực hiện phương pháp rút trích Principal components với phép quay Varimax, có 5 yếu tố được hình thành gồm 29 biến quan sát có tác động đến cảm nhận của du khách về chất lượng dịch vụ du lịch tỉnh Phú Yên. Cụ thể như sau:
4.4.3.1 Yếu tố thứ nhất
Gồm 6 biến quan sát: MT1, MT2, MT3, MT4, MT5, MT6. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về môi trường du lịch tại tỉnh Phú Yên. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Môi trường du lịch” không thay đổi so với lần kiểm định đầu nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
4.4.3.2 Yếu tố thứ hai
Gồm 5 biến quan sát: CS1, CS2, CS3, CS4, CS6. Các biến quan sát trong yếu tố này thuộc về cơ sở vật chất phục vụ du lịch tại tỉnh Phú Yên. Vì vậy, tên của yếu tố này là “Cơ sở vật chất” không thay đổi so với lần kiểm định thứ hai nên các biến quan sát này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.