Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Khóa Luận Tốt Nghiệp

% > 50 %. Điều Này Chứng Tỏ 64.233 % Biến Thiên Của Dữ Liệu Được Giải Thích Bởi 6 Nhân Tố.


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!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

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 - 10


GC3




.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


Kiểm tra của KMO và Bartlett

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


Thành phần

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

Kiểm tra của KMO và Bartlett

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



Mã hóa

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


Mô hình

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


STT

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

Xem tất cả 123 trang.

Ngày đăng: 15/07/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí