Theo bảng 4.14 thì tiêu chí Eigenvalue có giá trị bằng 1,476 và 26 biến được chia thành 6 nhóm nhân tố thành phần. Tổng phương sai trích là 65,045%>50% là đạt yêu cầu, cho thấy 6 nhóm nhân tố trên có thể giải thích mức độ ảnh hưởng của 26 biến là 65,045%. Phân tích ma trận xoay thành phần, hệ số factor loading biểu diễn liên quan giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặc chẽ với nhau. Vì vậy, các biến quan sát có trọng số factor loading
<0,5 và có phân bổ Δ<0,3 sẽ bị loại.
Bảng 4.15. Ma trận xoay thành phần lần thứ nhất
Thành phần | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
NC2 | .814 | |||||
NC5 | .806 | |||||
NC1 | .731 | |||||
NC3 | .710 | |||||
NC4 | .683 | |||||
CL5 | .790 | |||||
CL3 | .756 | |||||
CL4 | .754 | |||||
CL1 | .702 | |||||
CL2 | .641 | |||||
TK1 | .752 | |||||
TK4 | .749 | |||||
TK3 | .736 | |||||
TK2 | .714 | |||||
TH4 | .545 | .687 | ||||
GC1 | .795 | |||||
GC4 | .775 |
Có thể bạn quan tâm!
- Bảng Tổng Hợp Thang Đo Về Yếu Tố Quyết Định Chọn Tour Nội Địa Của Du Khách Tại Công Ty Du Lịch Lửa Việt.
- Cơ Cấu Nhân Sự Và Trình Độ Nhân Viên Của Công Ty Du Lịch Lửa Việt
- Đồ Thị Doanh Thu Nội Địa Đạt Được Của Doanh Nghiệp Trong 4 Năm
- Hàm Ý Nhằm Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ Tour Nội Địa Của Công Ty Tnhh Du Lịch Lửa Việt
- Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch tour nội địa của du khách nghiên cứu tại công ty TNHH du lịch Lửa Việt - 12
- Hoàn Toàn Không Đồng Ý 2: Không Đồng Ý 3: Bình Thường 4: Đồng Ý 5: Hoàn Toàn Đồng Ý
Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.
.742 | ||||||
GC2 | .718 | |||||
MK1 | .774 | |||||
MK4 | .740 | |||||
MK2 | .734 | |||||
MK3 | .713 | |||||
TH1 | .832 | |||||
TH2 | .789 | |||||
TH3 | .756 | |||||
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. | ||||||
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization. |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Loại biến TH4 do Δ<0,3.
sau:
Do biến TH4 không thỏa điều kiện, vì vậy kiểm định lại lần 2 có kết quả như
Bảng 4.16. Hệ số KMO và Bartlett lần thứ hai
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). | .873 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett. | Giá trị Chi - bình phương | 2499.958 |
Bậc tự do | 300 | |
Sig (giá trị P – value) | .000 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
KMO = 0.884 nên phân tích nhân tố là phù hợp
>> Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.17. Tổng phương sai trích lần thứ hai
Eigenvalues ban đầu | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | % phương sai | Tích lũy % | Tổng | % phương sai | Tích lũy % | Tổng | % phương sai | Tích lũy % | |
1 | 7.302 | 29.210 | 29.210 | 7.302 | 29.210 | 29.210 | 3.129 | 12.518 | 12.518 |
2 | 2.153 | 8.612 | 37.822 | 2.153 | 8.612 | 37.822 | 3.089 | 12.357 | 24.874 |
3 | 1.851 | 7.404 | 45.226 | 1.851 | 7.404 | 45.226 | 2.644 | 10.577 | 35.451 |
4 | 1.750 | 7.000 | 52.226 | 1.750 | 7.000 | 52.226 | 2.506 | 10.024 | 45.476 |
5 | 1.574 | 6.294 | 58.520 | 1.574 | 6.294 | 58.520 | 2.496 | 9.984 | 55.460 |
6 | 1.428 | 5.713 | 64.233 | 1.428 | 5.713 | 64.233 | 2.193 | 8.773 | 64.233 |
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Eigenvalues = 1.428 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý ghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) =
64.233 % > 50 %. Điều này chứng tỏ 64.233 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố.
Bảng 4.18 Ma trận xoay thành phần lần cuối
Thành phần | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
NC2 | .824 | |||||
NC5 | .805 | |||||
NC1 | .741 | |||||
NC3 | .703 | |||||
NC4 | .671 | |||||
CL5 | .792 |
Thành phần | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
CL3 | .759 | |||||
CL4 | .754 | |||||
CL1 | .700 | |||||
CL2 | .641 | |||||
GC1 | .797 | |||||
GC4 | .776 | |||||
GC3 | .742 | |||||
GC2 | .720 | |||||
TK1 | .766 | |||||
TK4 | .741 | |||||
TK3 | .723 | |||||
TK2 | .715 | |||||
MK1 | .776 | |||||
MK4 | .742 | |||||
MK2 | .735 | |||||
MK3 | .711 | |||||
TH1 | .832 | |||||
TH2 | .789 | |||||
TH3 | .756 | |||||
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. | ||||||
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization. |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Sau khi thực hiện các phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả còn lại 25 biến được phân bổ theo 6 nhóm nhân tố như sau:
Nhu cầu: NC1, NC2, NC3, NC4, NC5
Tham khảo: TK1, TK2, TK3, TK4
Thương hiệu: TH1, TH2, TH3
Chất lượng: CL1, CL2, CL3, CL4, CL5 Giá cả: GC1, GC2, GC3, GC4
Marketing: MK1, MK2, MK3, MK4
Bảng 4.19. Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA cho quyết định lựa chọn tour du lịch nội địa
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). | .818 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett. | Giá trị Chi - bình phương | 384.375 |
Bậc tự do | 6 | |
Sig (giá trị P – value) | .000 |
Component | |
1 | |
QĐ1 | .846 |
QĐ4 | .819 |
QĐ3 | .818 |
QĐ2 | .812 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
Bốn biến quan sát của “Quyết định lựa chọn” được thực hiện theo phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax. Hệ số KMO = 0.818 > 0.5, phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett là 384.375 với mức ý nghĩa sig < 0.05 (bác bỏ giả thuyết Ho là các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
4.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo về yếu tố quyết định lựa chọn tour nội địa của du khách, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích các yếu tố tác động đến sự lựa chọn của khách du lịch tại công ty du lịch Lửa Việt. Biến phụ thuộc là sự quyết định và biến độc lập là các yếu tố nhu cầu, tham khảo, thương hiệu, chất lượng, giá cả và marketing.
Gọi biến độc lập gồm 6 biến: “Nhu cầu”, “tham khảo”, “thương hiệu”, “chất lượng”, “giá cả”, “marketing”.
Gọi biến phụ thuộc : “Quyết định lựa chọn” Để phân tích hồi quy, tác giả gọi:
+ Nhân tố 1: NC là nhu cầu (là trung bình của các biến NC1, NC2, NC3, NC4, NC5)
+ Nhân tố 2: TK là tham khảo (là trung bình của các biến TK1, TK2, TK3,
TK4)
+ Nhân tố 3: TH là thương hiệu (là trung bình của các biến TH1, TH2, TH3)
+ Nhân tố 4: CL là chất lượng (là trung bình của các biến CL1, CL2, CL3,
CL4, CL5)
+ Nhân tố 5: GC là nhóm giá cả (là trung bình của các biến GC1, GC2, GC3, GC4)
+ Nhân tố 6: MK là sự thuận tiện (là trung bình của các biến MK1, MK2, MK3, MK4)
Gọi QĐ là quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách (là trung bình của các biến QĐ1, QĐ2, QĐ3, QĐ4). Hàm số các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của du khách là:
QĐ = 𝜷1NC + 𝜷2TK + 𝜷3TH + 𝜷4CL + 𝜷5GC + 𝜷6MK
Các biến độc lập sẽ được đo lường thông qua các kết quả phân tích hồi quy đa biến như bảng bên dưới.
Mô hình | R | R bình phương | R bình phương hiệu chỉnh | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson |
1 | .856 | .732 | .725 | .38942 | 2.094 |
Bảng 4.20. Kết quả hồi quy đa biến Mô hình tóm tắt
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 4
R bình phương hiệu chỉnh là 0.725 = 72.5%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 72.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.21. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số không tiêu chuẩn | Hệ số chuẩn | t | Sig. | Thống kê cộng tuyến | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | -.131 | .138 | -.949 | .344 | |||
NC | .243 | .032 | .291 | 7.695 | .000 | .769 | 1.300 | |
MK | .082 | .029 | .104 | 2.777 | .006 | .787 | 1.271 | |
CL | .183 | .031 | .234 | 5.843 | .000 | .691 | 1.448 | |
TK | .083 | .031 | .107 | 2.685 | .008 | .700 | 1.428 | |
GC | .200 | .032 | .243 | 6.249 | .000 | .728 | 1.373 | |
TH | .203 | .028 | .272 | 7.152 | .000 | .764 | 1.308 |
Phương trình hồi quy:
QĐ = 0.291*NC + 0.104*MK + 0.234*CL + 0.107*TK + 0.243*GC + 0.272*TH
Từ bảng trên ta thấy, giá trị VIF được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập, giá trị VIF nếu nhỏ hơn 10 thì không có hiện tượng đa
cộng tuyến. Theo kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập nhỏ hơn nhiều so với giá trị cho phép là 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữ các biến độc lập.
Hệ số tương quan R đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (6 biến)
R2 = 0.732 đã thể hiện thực tế của mô hình
R2 điều chỉnh từ R2 là 0.725 được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến và R2 điều chỉnh cũng không phụ thuộc vào độc lệch phóng đại của R2 .
Như vậy, R2 điều chỉnh là 0.725 cho thấy sự tương thích của mô hình với bến quan sát là rất lớn và biến phụ thuôc hành vi đưa ra quyết định của du khách hoàn toàn được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình: nhu cầu, tham khảo, thương hiệu, chất lượng, giá cả và marketing.
Bảng 4.22. Kết quả phân tích hồi quy tổng hợp
Kí hiệu | Tên nhóm | Hệ số Beta | Hệ số Beta chuẩn hóa | Hệ số Sig | |
1 | NC | Nhu cầu | .243 | .291 | .000 |
2 | MK | Marketing của công ty du lịch | .082 | .104 | .006 |
3 | CL | Chất lượng cung cấp cho khách hàng | .183 | .234 | .000 |
4 | TK | Tham khảo ý kiến | .083 | .107 | .008 |
5 | GC | Giá cả | .200 | .243 | .000 |
6 | TH | Thương hiệu công ty | .203 | .272 | .000 |
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Từ bảng tổng hợp trên cho thấy:
+ Nhóm NC (nhu cầu) có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (0.291) tác động mạnh nhất đến quyết định lựa chọn chương trình du lịch nội địa của du khách, vì