.584 | 2.015 | 79.066 | |
14 | .567 | 1.954 | 81.020 |
15 | .545 | 1.881 | 82.900 |
16 | .525 | 1.811 | 84.711 |
17 | .477 | 1.646 | 86.357 |
18 | .452 | 1.559 | 87.915 |
19 | .413 | 1.425 | 89.341 |
20 | .392 | 1.353 | 90.693 |
21 | .383 | 1.320 | 92.014 |
22 | .372 | 1.282 | 93.295 |
23 | .353 | 1.217 | 94.512 |
24 | .309 | 1.066 | 95.579 |
25 | .300 | 1.035 | 96.614 |
26 | .281 | .969 | 97.583 |
27 | .249 | .859 | 98.442 |
28 | .244 | .842 | 99.284 |
29 | .208 | .716 | 100.000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Giả Thiết Liên Quan Đến Mô Hình: -
Thang Đo 2: Thang Đo Được Điều Chỉnh Lần Thứ Nhất -
Biểu Đồ Phân Loại Thông Tin Chọn Du Lịch Cà Mau -
Kiểm Định Một Mẫu Độc Lập ( Independent Samples Test) -
Những Đánh Giá Trực Tiếp Của Du Khách Về Những Điều Hài Lòng Và Không Hài Lòng Khi Đi Du Lịch Tại Cà Mau. -
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách đối với chất lượng dịch vụ du lịch trên địa bàn tỉnh Cà Mau - 13
Xem toàn bộ 140 trang tài liệu này.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Hình 4.1 Scree Plot
Nguồn: tổng hợp của tác giả
Qua hình 4.1, ta thấy cũng có 6 nhân tố được rút trích vì chúng có Eigenvalues > 1.
Bảng 4.9 Ma trận nhân tố đã xoay (Rotated Component Matrix)
Component | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
Giao thông thuận tiện đến Cà Mau | .719 | |||||
Cà Mau có nhiều cảnh quan sinh thái đặc trưng | .759 | |||||
Môi trường ở Cà Mau trong sạch, mát mẽ | .556 | |||||
Hệ thồng hạ tầng phụ trợ đáp ứng yêu cầu | .639 | |||||
Trang thiết bị vật tư trong khách sạn đáp ứng yêu cầu | .788 | |||||
Có nhiều tour du lịch phục vụ nhiều mục đích trải nghiệm | .811 | |||||
Hành trình các tour là thuận tiện | .863 | |||||
Hệ thống nhà hàng quán ăn đảm bảo vệ sinh, an toàn thực phẩm | .801 | |||||
Có nhiều hải đặc sản tươi ngon hợp khẩu vị | .782 | |||||
Giá cả các dịch vụ hợp lý, không chặt chém | .669 | |||||
Hành trinh đến và đi từ Cà Mau dễ dàng | .715 | |||||
Sản phẩm, dịch vụ du lịch đúng như nhà làm DL cam kết | .750 | |||||
Thông tin sản phẩm, DV DL cung cấp đầy đủ cho du khách | .794 | |||||
Mọi sự phản hồi của du khách đều được xử lý nhanh chóng | .806 | |||||
Các tour du lịch đều đảm bảo an toàn | .734 | |||||
Du khách được thông tin đầy đủ về hành trình tour | .823 | |||||
Các nhân viên phục vụ tận tình, chu đáo | .759 |
.793 | |||
Nhân viên giải thích rò ràng để khách am hiều khi sử dụng DV tham quan, vui chơi, giải trí | .735 | ||
Cà Mau không quá rộng nên không đòi hỏi mất nhiều thời gian tham quan, giải trí | .733 | ||
Cơ sở lưu trú không xa với các điểm tham quan | .792 | ||
Có nhiều phương tiện phục vụ cho việc đi lại của du khách đến địa điểm mình cần | .789 | ||
Cà Mau không xa với tuyến điểm DL địa phương lân cận nên dễ kết hợp | .731 | ||
Có nhiều điểm vui chơi giải trí (bar, vũ trường) để khách giải trí về đêm | .736 | ||
Người dân Cà Mau thân thiện, hiền hoà, mến khách | .667 | ||
Du khách ít bị phiền hà, quấy nhiểu, chèo kéo | .793 | ||
Các công ty DL lấy lợi ich du khách làm trọng tâm phục vụ | .786 | ||
Nhân viên hiểu rò nhu cầu của khách du lịch | .642 | ||
Người dân Cà Mau thể hiện sự quan tâm cá nhân đối với khách du lịch | .725 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Nhìn kết quả bảng 4.9 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát tiếp tục được sử dụng trong mô hình nghiên cứu.
Bên cạnh đó, thông qua việc phân tích nhân tố thu được kết quả là các biến quan sát trong thang đo không tách thành các yếu tố (thành phần) mới, điều này đồng nghĩa với các thang đo đạt tiêu chuẩn, có độ tin cậy cao.
Từ bảng 4.9, ta cũng thấy có 6 nhân tố có hệ số tải nhân tố lớn, gồm: Một, nhân tố “Cơ sở vật chất và phương tiện hữu hình” gồm 5 biến: Giao thông thuận tiện đến Cà Mau; Cà Mau có nhiều cảnh quan sinh thái đặc trưng; Môi trường ở Cà Mau trong sạch, mát mẽ; Hệ thồng hạ tầng phụ trợ đáp ứng yêu cầu; Trang thiết bị vật tư trong khách sạn đáp ứng yêu cầu. Hai, nhân tố “Tính đáp ứng của dịch vụ” gồm 5 biến gồm: Có nhiều tour du lịch phục vụ nhiều mục đích trải nghiệm; Hành trình các tour là thuận tiện; Hệ thống nhà hàng quán ăn đảm bảo vệ sinh, an toàn thực phẩm; Có nhiều hải đặc sản tươi ngon hợp khẩu vị; Giá cả các dịch vụ hợp lý, không chặt chém. Ba, nhân tố:”Độ tin cậy” với 5 biến, gồm: Hành trình đến và đi từ Cà Mau dễ dàng; Sản phẩm, dịch vụ du lịch đúng như nhà làm Du lịch cam kết; Thông tin sản phẩm, DV DL cung cấp đầy đủ cho du khách; Mọi sự phản hồi của du khách đều được xử lý nhanh chóng; Các tour du lịch đều đảm bảo an toàn. Bốn, nhân tố: “Năng lực phục vụ” gồm 4 biến: Du khách được thông tin đầy đủ về hành trình tour; Các nhân viên phục vụ tận tình, chu đáo; Phong cách, thái độ nhân viên thể hiện sự chuyên nghiệp; Nhân viên giải thích rò ràng để khách am hiều khi sử dụng DV tham quan, vui chơi, giải trí. Năm, nhân tố:”Sự thuận tiện” gồm: Cà Mau không quá rộng nên không đòi hỏi mất nhiều thời gian tham quan, giải trí; Cơ sở lưu trú không xa với các điểm tham quan; Có nhiều phương tiện phục vụ cho việc đi lại của du khách đến địa điểm mình cần; Cà Mau không xa với tuyến điểm DL địa phương lân cận nên dễ kết hợp; Có nhiều điểm vui chơi giải trí (bar, vũ trường) để khách giải trí về đêm và sáu, nhân tố:” Sự cảm thông” với 5 biến, gồm: Người dân Cà Mau thân thiện, hiền hoà, mến khách; Du khách ít bị phiền hà, quấy nhiểu, chèo kéo; Các công ty DL lấy lợi ich du khách làm trọng tâm phục vụ; Nhân viên hiểu rò nhu cầu của khách du lịch; Người dân Cà Mau thể hiện sự quan tâm cá nhân đối với khách du lịch.
Thang đo sự hài lòng (xem bảng 4.10) của du khách có hệ số KMO =
0.560 và Sig. = 0.000, hệ tải nhân tố đều > 0,3.
Bảng 4.10 Kiểm định KMO (KMO and Bartlett's Test)
KMO and Bartlett's Test | ||
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .560 | |
Approx. Chi-Square | 151.662 | |
Bartlett's Test of Sphericity | df | 3 |
Sig. | .000 | |
Component | |
1 | |
nhin chung cac DV lien quan den du khach khien toi hai long | .525 |
toi se tiep tuc den Ca Mau du lich neu co dip | .874 |
toi se gioi thieu nguoi quen den Ca Mau du lich de trai nghiem | .867 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. | |
a. 1 components extracted. |
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1.Mô hình hồi quy và tính phù hợp của mô hình
Nhằm xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng của du khách) với 6 biến độc lập (ảnh hưởng đến sự hài lòng), trong luận văn sử dụng mô hình hồi quy đa biến như sau:
Y = β0 + β1*VCPTHH + β2*DUDV +β3*DTC + β4*NLPV + β5*STT +
β6*SCT
Trong đó:
Y – Biến phụ thuộc thể hiện sự hài lòng của du khách βi (i=1,2,3,4,5,6) – Các hệ số hồi quy
VCPTHH, DUDV, DTC, NLPV, STT và SCT – Các biến độc lập Thực
hiện hồi quy với phương pháp Enter ta có kết quả dưới đây:
Bảng 4.11 Tóm tắt mô hình hồi quy (Model Summary)b
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .716a | .513 | .501 | .25722 | 2.038 |
a. Predictors: (Constant), SCT, VCPTHH, DUDV, DTC, NLPV, STT
b. Dependent Variable: Y
Bảng 4.12 Kiểm định ANOVA (ANOVA)a
ANOVAa
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Regression | 16.925 | 6 | 2.821 | 42.633 | .000b | |
1 | Residual | 16.078 | 243 | .066 | ||
Total | 33.002 | 249 |
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), SCT, VCPTHH, DUDV, DTC, NLPV, STT
Bảng 4.13 Hệ số hồi quy (Coefficients)a
Unstandardize d Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | Collinearity Statistics | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | 1.156 | .149 | 7.747 | .000 | |||
VCPTHH | .094 | .026 | .174 | 3.657 | .000 | .886 | 1.129 | |
DUDV | .126 | .025 | .233 | 5.063 | .000 | .943 | 1.061 | |
DTC | .153 | .022 | .341 | 7.005 | .000 | .846 | 1.182 | |
NLPV | .069 | .023 | .141 | 2.980 | .003 | .899 | 1.113 | |
STT | .100 | .026 | .188 | 3.805 | .000 | .820 | 1.220 |
SCT | .096 | .023 | .188 | 4.079 | .000 | .943 | 1.061 |
a. Dependent Variable: Y
Từ bảng 4.11, ta có R2 = 0,513 và Adjusted R Square = 0,501. Với Adjusted R Square = 0,501 > 0,5, mô hình được đánh giá là phù hợp trên 50 % nghĩa là trên 50 % biến thiên sự hài lòng của du khách được giải thích bởi các biến độc lập được đưa vào mô hình.
Từ bảng 4.12 và 4.13, kết quả kiểm định F – kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể với Sig. = 0,000 (< 0,05) nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trong khi F cho thấy mối liên hệ hồi quy tổng thể là có ý nghĩa, cũng từ bảng 4.13, ta thấy yếu tố cơ sở vật chất và phương tiện hữu hình (Sig. =0,000 < 0,05); tính đáp ứng của các dịch vụ (Sig. = 0,000 < 0,05); độ tin cậy (Sig. =0,000 < 0,05); năng lực phục vụ (Sig. = 0,003 < 0,05); sự thuận tiện và sự cảm thông cũng có Sig. = 0,000 < 0,05; Nghĩa là 6 thành phần trên đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.4.2.Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến
Từ kết quả trên, ta cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến thông qua chỉ tiêu hệ số phóng đại phương sai (VIF), tất cả VIF trong bảng 4.13 đều có VIF < 5, cho thấy mô hình là không có dấu hiệu đa cộng tuyến.
4.4.3.Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lương phần dư không đủ nhiều để phân tích,…
Trong luận án, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P Plot để xem xét.
Hình 4.2 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Histogram, P-P Plot
Xem xét tần suất của phần dư chuẩn hóa ở hình 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn có St. Dev = 0.988 tức là gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.