Biến Tìm kiếm và khẳng định giá trị bản thân: là nhân tố bậc 1 cấu thành nhân tố Động cơ du lịch và được đo lường bởi các biến quan sát SEL1, SEL2, SEL3 và SEL4. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (trình bày tại Phụ lục 4) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,659 đạt yêu cầu (>0,6). Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát SEL3 trong thang đo có giá trị nhỏ hơn 0,30 và không đạt yêu cầu, cần loại bỏ.
Sau khi loại bỏ biến SEL3 trong thang đo, kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS cho kết quả như sau:
Bảng 4.17 Kết quả đánh giá độ tin cậy của biến Tìm kiếm và khẳng định giá trị bản thân sau khi hiệu chỉnh
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | Cronbach's Alpha | |
SEL1 | 5,82 | 3,004 | 0,863 | 0,902 | 0,933 |
SEL2 | 5,89 | 3,015 | 0,866 | 0,900 | |
SEL4 | 5,84 | 2,964 | 0,857 | 0,907 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phương Áp Kiểm Định Phương Sai Giữa Các Nhóm Biến Kiểm Soát -
Các Nguồn Tìm Kiếm Thông Tin Phổ Biến Của Khách Du Lịch Việt Nam -
Kết Quả Đánh Giá Độ Tin Cậy Của Biến Hình Ảnh Điểm Đến -
Kết Quả Ước Lượng, Kiểm Định Bằng Bootstrap, N=800 -
So Sánh Trung Bình Ra Quyết Định Đi Du Lịch Nước Ngoài Giữa Các Nhóm Tuổi -
Khác Biệt Trung Bình Ra Quyết Định Đi Du Lịch Nước Ngoài Giữa Các Nhóm Theo Khu Vực Tour
Xem toàn bộ 252 trang tài liệu này.
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của tác giả
Kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,933 và tất cả các biến quan sát trong thang đo có hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu (>0,30). Thang do sử dụng cho đo lường nhân tố Tìm kiếm và khẳng định giá trị bản thân gồm SEL1, SEL2 và SEL4 là hợp lý, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận.
Biến Quyết định đi du lịch: được đo lường bởi các biến quan sát từ DEC1 đến DEC13. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (trình bày ở Phụ lục 4) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,886 đạt yêu cầu. Tuy nhiên, một số biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,30 và cần được loại bỏ khỏi thang đo. Các biến quan sát này bao gồm DEC2 và DEC6 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,095 và 0,099.
Kết quả chạy lại phân tích độ tin cậy của thang đo sau khi đã loại bỏ 2 biến DEC2 và DEC6 này như sau:
Bảng 4.18 Kết quả đánh giá độ tin cậy biến Quyết định đi du lịch
sau khi hiệu chỉnh
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | Cronbach's Alpha | |
DEC1 | 23,60 | 56,457 | 0,804 | 0,932 | 0,941 |
DEC3 | 23,61 | 56,070 | 0,780 | 0,933 | |
DEC4 | 23,75 | 58,195 | 0,729 | 0,936 | |
DEC5 | 23,72 | 56,902 | 0,774 | 0,934 | |
DEC7 | 23,72 | 57,985 | 0,738 | 0,935 | |
DEC8 | 23,64 | 57,229 | 0,735 | 0,935 | |
DEC9 | 23,25 | 58,869 | 0,522 | 0,945 | |
DEC10 | 23,69 | 56,791 | 0,788 | 0,933 | |
DEC11 | 23,68 | 57,327 | 0,731 | 0,935 | |
DEC12 | 23,67 | 56,225 | 0,806 | 0,932 | |
DEC13 | 23,69 | 56,466 | 0,810 | 0,932 |
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của tác giả
Từ bảng kết quả trên đây cho thấy sau khi loại bỏ biến quan sát không đạt yêu cầu, hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,941 (>0,6) và không có biến quan sát nào có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,30. Vì vậy, thang do sử dụng cho 11 biến nghiên cứu yếu tố Quyết định đi du lịch là hợp lý, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được giữ lại trong mô hình nghiên cứu ở các bước tiếp theo.
4.3.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng trong luận án này để đánh giá giá trị hội tụ của các biến tiềm ẩn. Mục đích làm thu gọn các biến quan sát thành tập các biến đại diện nhưng vẫn đảm bảo phản ánh được dữ liệu thu được. Các tiêu chí đánh giá được nêu ở Chương 3 gồm: (1) Hệ số tải nhân tố; (2) Trị số Eigenvalue; (3) Chỉ số KMO; (4) Kiểm định Bartlett; (5) và Phần trăm phương sai trích. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích thành phần trích PAF và phép quay không vuông góc (Promax) trong luận án này. Kết quả phân tích nhân tố khám phá được trình bày dưới đây, dựa trên tiêu chuẩn của Hair và cộng sự (2010) áp dụng với dữ liệu khảo sát sau khi đã loại bỏ những biến có hệ số tải thấp (dưới 0,3) và những biến không tạo ra giá trị phân biệt hay là biến tải trên nhiều thành phần.
Phân tích nhân tố khám phá tổng hợp đồng thời tất cả các biến quan sát giữ lại của bước trước được tiến hành. Kết quả cho thấy hệ số KMO là 0,937 đạt yêu cầu, hệ số Barlett’s Chi-square là 27768,289, với mức Sig = 0,000 có ý nghĩa thống kê. Kết quả phân tích lần 1 được trình bày tại Phụ lục 5 của luận án.
Từ kết quả phân tích ma trận xoay nhân tố (Pattern Matrix) ở lần phân tích lần 1 cho thấy tổng phương sai trích là 55,238% (>50%): Đạt yêu cầu, có thể nói rằng các nhân tố này giải thích 55,238% độ biến thiên của dữ liệu. Hệ số Eigenvalues > 1 có tất cả 6 nhân tố. Kết quả được trình bày tại Phụ lục 5 của luận án.
Kết quả phân tích thể hiện ở bảng ma trận xoay nhân tố lần 1 cho thấy biến quan sát ADS4 có hệ số tải <0,5 và tải trên nhiều thành phần. Biến DEC9 có hệ số tải nhân tố là 0,485 (<0,5) tức là không đạt yêu cầu. Sau khi xem xét về mặt ý nghĩa và đối chiếu với các hệ số tải tiêu chuẩn được đề cập trong Chương 3, tác giả tiến hành loại bỏ các biến quan sát ADS4 và DEC9 và lặp lại phân tích. Kết quả như sau:
Bảng 4.19 Kiểm định KMO và Bartlett sau hiệu chỉnh
0,937 | ||
Kiểm định Bartlett | Chi bình phương xấp xỉ | 26626,964 |
df | 861 | |
Sig. | 0,000 |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng kết quả phân tích trên đây cho thấy hệ số KMO là 0,937 (>0,6) và hệ số phương sai Sig. là 0,000 (< 0,05) có ý nghĩa thống kê. Để tiếp tục kiểm định tính độc lập của các nhân tố, tác giả xem xét trị số Eigenvalues và Phần trăm phương sai giải thích. Kết quả cho thấy ở bảng dưới đây:
Bảng 4.20 Tổng phương sai trích
Ei | genvalues khởi | tạo | Tổng bình phương hệ số tải nhân tố được trích | Tổng bình phương hệ số tải nhân tố xoay | |||
Tổng | % của phương sai | % tích lũy | Tổng | % của phương sai | % tích lũy | Tổng | |
1 | 14,241 | 33,908 | 33,908 | 13,902 | 33,100 | 33,100 | 11,384 |
2 | 5,015 | 11,939 | 45,847 | 4,665 | 11,107 | 44,207 | 8,673 |
3 | 4,338 | 10,328 | 56,175 | 4,069 | 9,687 | 53,895 | 6,787 |
4 | 2,387 | 5,683 | 61,858 | 2,104 | 5,010 | 58,905 | 7,258 |
5 | 1,941 | 4,621 | 66,478 | 1,498 | 3,567 | 62,472 | 7,105 |
6 | 1,671 | 3,979 | 70,458 | 1,426 | 3,394 | 65,866 | 5,575 |
... | ... | ... | ... |
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mền SPSS, tổng hợp bởi tác giả (Ghi chú: Bảng Tổng phần trăm phương sai giải thích đầy đủ được trình bày
tại Phụ lục 5 của luận án)
Dựa vào cơ sở phân tích trị số Eigenvalue từ giá trị khởi tạo cho tới khi đạt điểm dừng (giá trị Eigenvalues >1 và phần trăm tích lũy của tổng bình phương hệ số tải nhân tố trích >50%). Với điều kiện đặt ra như vậy, kết quả phân tích thể hiện ở bảng trên cho thấy có 6 nhân tố với giá trị Eigenvalues ở nhân tố cuối cùng đạt 1,671 (>1) và phần trăm tích lũy đạt 65,886% (>50%). Căn cứ vào kết quả phân tích trên từ phần mềm SPSS có thể khẳng định được các nhân tố có giá trị phân biệt đạt yêu cầu đề ra ở Chương 3. Sau khi đã phân tích giá trị phân biệt, tác giả tiến hành phân tích giá trị hội tụ thông qua kết quả phân tích dữ liệu thể hiện ở bảng dưới đây.
Bảng 4.21 Bảng ma trận xoay nhân tố (Pattern Matrix) sau khi chuẩn hóa
Nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
DES1 | 0,873 | |||||
DES2 | 0,881 | |||||
DES3 | 0,775 | |||||
DES4 | 0,904 | |||||
DES5 | 0,890 | |||||
ADS1 | 0,898 | |||||
ADS2 | 0,886 | |||||
ADS3 | 0,878 | |||||
ADS5 | 0,853 | |||||
SOC1 | 0,695 | |||||
SOC2 | 0,915 | |||||
SOC3 | 0,838 | |||||
SOC4 | 0,864 | |||||
SOC5 | 0,774 | |||||
ATT1 | 0,746 | |||||
ATT2 | 0,753 | |||||
ATT3 | 0,709 | |||||
ATT4 | 0,664 | |||||
DIS2 | 0,549 | |||||
DIS3 | 0,698 | |||||
DIS4 | 0,687 | |||||
DIS5 | 0,691 | |||||
SHA2 | 0,638 | |||||
SHA3 | 0,726 | |||||
SHA4 | 0,745 | |||||
FIN1 | 0,820 | |||||
FIN2 | 0,860 | |||||
FIN3 | 0,882 | |||||
FIN4 | 0,893 | |||||
SEL1 | 0,849 | |||||
SEL2 | 0,860 | |||||
SEL4 | 0,857 | |||||
DEC1 | 0,790 | |||||
DEC3 | 0,794 | |||||
DEC4 | 0,773 | |||||
DEC5 | 0,803 | |||||
DEC7 | 0,769 | |||||
DEC8 | 0,776 | |||||
DEC10 | 0,806 | |||||
DEC11 | 0,786 | |||||
DEC12 | 0,824 | |||||
DEC13 | 0,831 |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Kết quả phân tích tại bảng ma trận xoay nhân tố cho thấy không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0,5 và không biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố cao trên nhiều nhân tố. Từ 42 biến quan sát hội tụ về 6 nhân tố đại diện. Tác giả đặt tên các nhân tố này như sau:
Nhân tố thứ nhất: Động cơ du lịch (MOT). Bao gồm các biến quan sát DIS2, DIS3, DIS4, DIS5, SHA2, SHA3, SHA4, FIN1, FIN2, FIN3, FIN4, SEL1, SEL2, SEL4.
Mặc dù các biến quan sát này được phân chia thành các nhóm khác nhau, tuy nhiên chúng đều phản ánh về mặt ngữ nghĩa cùng một nhân tố lớn. Giá trị nhỏ nhất của hệ số tải nhân tố là 0,549 (>0,5) đạt yêu cầu. Đồng thời không có biến quan sát nào trong nhân tố chung này có hệ số hệ số tải trên nhân tố khác. So sánh với kết quả từ thang đo các biến quan sát cho thấy thực chất các biến quan sát trong nhân tố thứ nhất này bao gồm các quan sát trong thang đo bậc hai, đó là biến Khám phá những điểm mới, thu thập kiến thức, trải nghiệm mới (DIS2, DIS3, DIS4, DIS5); biến Chia sẻ kinh nghiệm và trải nghiệm của mình với người khác (SHA2, SHA3, SHA4); biến Tìm kiếm niềm vui (FIN1, FIN2, FIN3, FIN4); và biến Tìm kiếm và khẳng định giá trị bản thân (SEL1, SEL2,SEL4). Như vậy các biến quan sát có sự hội tụ tốt về một biến chung và được gọi tên “Động cơ du lịch”
Nhân tố thứ hai: Quyết định đi du lịch (DEC). Bao gồm các biến quan sát DEC1, DEC3, DEC4, DEC5, DEC7, DEC8, DEC10, DEC11, DEC12 và DEC13. Trong đó
biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là 0,79 (>0,5). Không có biến quan sát nào có hệ số tải trên nhân tố khác. Căn cứ vào tiêu chí đặt ra ở Chương 3 có thể khẳng định nhân tố Quyết định đi du lịch đạt tính hội tụ. Ý nghĩa thực tế của các biến quan sát trong nhân tố này cũng phù hợp thể hiện nội hàm nhân tố Quyết định đi du lịch.
Nhân tố thứ ba: Hình ảnh điểm đến. Bao gồm các quan sát từ DES1 đến DES5. Trong đó hệ số tải nhân tố nhỏ nhất quan sát trong nhóm này là 0,775 > 0,5. Không có quan sát nào có hệ số tải trên nhân tố khác. Kết quả phân tích trong bảng này cũng cho thấy nhóm biến được gọi tên này đạt đủ giá trị hội tụ thành một nhân tố duy nhất.
Nhân tố thứ tư: Nhóm tham khảo (SOC). Bao gồm các quan sát từ SOC1 đến SOC5 và hệ số tải nhân tố nhỏ nhất trong các quan sát này đạt 0,695 (>0,5) và không có quan sát nào được tải trên nhiều nhân tố khác. Các ý nghĩa thực tế của các biến quan sát trong nhóm này cũng phù hợp với tên gọi của nhân tố. Do vậy kết luận nhân tố thứ tư này đạt đủ giá trị hội tụ yêu cầu.
Nhân tố thứ năm: Hoạt động tiếp cận khách hàng (ADS). Bao gồm các quan sát từ ADS1 đến ADS3 và ADS5. Về mặt ý nghĩa thực tế các biến quan sát này phản ảnh
phù hợp nội dung về hoạt động khách hàng của doanh nghiệp. Hệ số tải nhân tố nhỏ nhất của quan sát trong nhóm này đạt 0,853 (>0,5) và không có quan sát nào được tải trên nhiều nhân tố khác. Do đó có đủ cơ sở để khẳng định các quan sát này đạt tính hội tụ về cùng nhân tố như đã gọi tên.
Nhân tố thứ sáu: Thái độ đối với du lịch nước ngoài (ATT). Kết quả kiểm định trong bảng ma trận xoay nhân tố cho thấy ở nhân tố thứ sau hội tụ bởi các biến quan sát từ ATT1 đến ATT4. Hệ số tải nhân tố nhỏ nhất trong các quan sát này là 0,664 (>0,5) và không có quan sát nào được tải ở nhân tố khác. Ý nghĩa thực tế của các quan sát cũng phản ảnh thống nhất với ý nghĩa tên gọi của nhân tố này. Vì vậy, có thể khẳng định các biến quan sát này đạt đủ giá trị hội tụ về nhân tố được gọi tên.
Để có thể tiếp tục phân tích, sẽ cần có phân tích nhân tố khẳng định và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để có thể kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu.
4.3.4. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu
4.3.4.1 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA
Kết quả kiểm định CFA cho thấy chỉ số Chi-square/df (cmin/df) đạt 3,217 (so sánh với mức tiêu chuẩn < 3 được coi là tốt, hoặc < 5 trong một số trường hợp vẫn được chấp nhận) có thể thấy rằng mức độ phù hợp mô hình với dữ liệu thực tế khi kiểm định đạt mức tương đối tốt. Chỉ số CFI đạt 0,933 (mức tiêu chuẩn là >0,9) phản ánh độ phù hợp của mô hình với bộ dữ liệu và so sánh với độ phù hợp của mô hình khác với chính bộ dữ liệu dùng trong nghiên cứu này. Kết quả cho thấy độ CFI ≥ 90% là đạt yêu cầu. Chỉ số TLI là 0,927 (>0,9) cho thấy độ phù hợp ban đầu của mô hình đạt yêu cầu. Mặc dù chỉ số RMSEA trong nghiên cứu này là 0,054, đạt mức xấp xỉ với độ tin cậy trên 95%, do đó vẫn được chấp nhận trong nghiên cứu này (Hair và cộng sự, 2010). Kết quả phân tích CFA cũng cho thấy chỉ số GFI hiện là 0,862 ở mức thấp hơn so với tiêu chuẩn đánh giá mức rất tốt (>0,9) của Hair và cộng sự (2010) nhưng so với tiêu chuẩn đánh giá (>0,8) của Baumgartner và Homburg (1996) được áp dụng trong bài này thì chỉ số GFI đạt yêu cầu và được chấp nhận áp dụng trong nghiên cứu này.
Với kết quả phân tích trên cho thấy mô hình đạt được các hệ số cần thiết để khẳng định mô hình này có độ phù hợp với bộ dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này. Bảng kết quả nghiên cứu nhân tố khẳng định CFA được trình bày tại Phụ lục 5.
Bảng 4.22 Bảng kết quả phân tích mức độ phù hợp của mô hình bằng CFA
Ngưỡng đánh giá | Kết quả phân tích dữ liệu | Kết luận | |
Chi-square/df (cmin/df) | < 3 là tốt < 5 được chấp nhận được | 3,217 | Được chấp nhận |
CFI | > 0,9 | 0,933 | Được chấp nhận |
GFI | > 0,8 | 0,862 | Được chấp nhận |
TLI | > 0,9 | 0,927 | Được chấp nhận |
RMSEA | < 0,08 | 0,054 | Được chấp nhận |
Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả
Để thuận tiện trong việc kiểm định giả thuyết theo khung nghiên cứu của luận án, tác giả sẽ gộp nhân tố bậc 1 là DIS, SHA, FIN, SEL thành biến thuộc nhân tố bậc 2 là MOT. Nhìn vào bảng kết quả phân tích hệ số ước lượng đã chuẩn hóa (Phụ lục 5) cho thấy tất cả các cặp biến quan sát đều cho kết quả hệ số ước lượng hồi quy đã chuẩn hóa
≥ 0,5 (mức tiêu chuẩn đánh giá). Giá trị thấp nhất là 0,677 thuộc cặp biết quan sát là DIS2 <--- DIS và giá trị cao nhất là DIS <--- MOT, có giá trị 0.954. Như vậy có thể khẳng định các biến quan sát đều có giá trị đạt độ tin cậy theo tiêu chí đề ra trong nghiên cứu này.
Tiếp tục kiểm định CFA thông quan xem xét các hệ số CR, AVE, MSV...vv. Bảng kết quả dưới đây cho thấy độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR) của nhân tố ATT có giá trị thấp nhất là 0,815 và biến MOT có giá trị cao nhất là 0,949. Hệ số CR của tất cả các nhân tố đều >0,7, đạt trên ngưỡng kiểm định. Vì vậy, có thể kết luận rằng tất cả các nhân tố đều đạt độ tin cậy tổng hợp tốt.
Cột phương sai trích (AVE) trong bảng kết quả phân tích dưới đây cũng cho thấy giá trị AVE thấp nhất là 0,524 của biến ATT và giá trị cao nhất là 0,822 của biến MOT. Không có giá trị AVE <0,5. Do đó có thể kết luận tất cả các biến đều có giá trị AVE đạt được trên ngưỡng kiểm định đề xuất trong nghiên cứu này. Nói cách khác, tất cả các nhân tố trong nghiên cứu này đều đạt tính hội tụ, đảm bảo cho bước phân tích SEM ở bước tiếp theo.
Tiếp tục xem xét giá trị phân biệt của các nhân tố thông qua hệ số Phương sai riêng lớn nhất (Maximum Shared Variance – MSV) và Căn bậc hai của phương sai trung bình trích (Square Root of AVE – SQRTAVE). Bảng kết quả phân tích CFA dưới đây cho thấy tất cả các nhân tố đều có giá trị phương sai riêng lớn nhất (cột MSV) nhỏ
hơn giá trị phương sai trung bình trích (cột AVE). Đạt yêu cầu ngưỡng kiểm định đã nêu trong nghiên cứu này. Giá trị căn bậc hai của phương sai trung bình trích (giá trị đầu tiên của các cột ATT, DEC, DES, SOC, ADS và MOT) đều lớn hơn các giá trị còn lại giữa nhân tố đó với từng nhân tố còn lại. Với kết quả phân tích này, có thể khẳng định tất cả các nhân tố trong nghiên cứu này đều đảm bảo tính phân biệt cần thiết.
Bảng 4.23 Kết quả phân tích giá trị hội tụ và phân biệt trong CFA
CR | AVE | MSV | ASV | ATT | DEC | DES | SOC | ADS | MOT | |
ATT | 0,815 | 0,524 | 0,189 | 0,135 | 0,724 | |||||
DEC | 0,945 | 0,634 | 0,163 | 0,107 | 0,404 | 0,796 | ||||
DES | 0,939 | 0,754 | 0,312 | 0,144 | 0,299 | 0,294 | 0,869 | |||
SOC | 0,920 | 0,697 | 0,268 | 0,160 | 0,337 | 0,244 | 0,358 | 0,835 | ||
ADS | 0,936 | 0,785 | 0,312 | 0,180 | 0,343 | 0,275 | 0,559 | 0,481 | 0,886 | |
MOT | 0,949 | 0,822 | 0,268 | 0,176 | 0,435 | 0,390 | 0,322 | 0,518 | 0,406 | 0,907 |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả Kết quả phân tích CFA được trình bày trên đây cho thấy có cơ sở để kết luận các nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu này đạt được độ tin cậy (đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp - CR), đạt được tính hội tụ (đo bằng hệ số phương sai trung bình trích - AVE), đạt được giá trị phân biệt (đo bằng hệ số phương sai riêng lớn nhất – MSV; Căn bậc hai của phương sai trung bình trích SQRTAVE).
Các nhân tố này tiếp tục được sử dụng trong các bước kiểm định bằng mô hình cấu trúc tuyến tính – SEM ở bước tiếp theo.
4.3.4.2 Kết quả kiểm định mô hình bằng Bootstrap
Để đánh giá độ tin cậy của ước lượng từ mẫu nghiên cứu, luận án sử dụng phương pháp lấy mẫu lặp lại Bootstrap có thay thế để so sánh.
Từ mẫu nghiên cứu của luận án có 754 quan sát, tác giả ước lượng được các hệ số hồi quy (estimation) như kết quả hình dưới đây (kết quả đã được chuẩn hóa). Phương pháp Bootstrap được sử dụng với mẫu lặp lại là 800 mẫu theo cách thức lặp lại và có thay thế. Từ 800 mẫu này máy tính sẽ ước lượng ra 800 bộ hệ số ước lượng và tính được trung bình của các ước lượng đó. Sai lệch giữa giá trị ước lượng từ mẫu ban đầu và giữa giá trị trung bình các ước lượng từ Bootstrap gọi là độ chênh lệch. Trị tuyệt đối các độ lệch này càng nhỏ thì càng tốt.