Tổng phương sai trích ( Rotation Sums of Squared Loadings Cumulative %) = 72,592 % > 50% , điều này chứng tỏ 72,592% biến thiên dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố
Hệ số Factor Loading của biến D3 có giá trị nhỏ hơn 0,5. Thêm vào đó biến D3 và B1 giải thích cùng lúc hai nhân tố và có sự chênh lệch bé hơn 0,3 nên không xác định nó giải thích cho nhóm nhân tố nào nên loại hai biến đó ra khỏi mô hình xoay nhân tố tiếp theo.
Như vậy ta tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố lần 2, tuy nhiên việc trình bày kết quả phân tích khá dài cho mỗi lần xoay nhân tố nên tác giả sẽ tóm tắt kết quả xoay nhân tố lần cuối cùng còn các lần xoay khác được đưa vào phụ lục
Sau khi thực hiện xoay lần 2, lần 3 và loại bỏ các biến C1, C5, A2, A3.Thì kết quả cuối cùng như sau.
Bảng 2.14 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Kết quả phân tích | So sánh | |
Hệ số KMO | 0,866 | 0,5 < 0,866 <1 |
Giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s | 0,000 | 0,000 < 0,05 |
Phương sai trích | 65,072% | 65,072% > 50% |
Giá trị Eligenvalue | 1,454 | 1,454> 1 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Nghiên Cứu Đánh Giá Sự Thoả Mãn Của Du Khách Nội Địa Tại Nha Trang -
Số Lượng Khách Du Lịch Tại Thừa Thiên Huế Từ 2013 – 2015 -
Cơ Cấu Mẫu Theo Thời Gian Lưu Trú Của Du Khách Ở Huế Bảng 2.3 Thời Gian Lưu Trú Theo Ngày Của Du Khách -
Định Hướng Phát Triển Du Lịch Của Thừa Thiên Huế Trong Tương Lai -
Mục Đích Chính Của Chuyến Đi Này Của Quý Khách? (Chỉ Chọn 01 Phương Án Trả Lời) -
Đánh Giá Của Du Khách Sau Khi Đến Du Lịch Tại Thừa Thiên Huế
Xem toàn bộ 161 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả) Kết quả chạy EFA cuối cùng được thực hiện qua 3 lần rút trích nhân tố theo phương pháp Enter, rút các thành phần chính và loại bỏ dần các biến có loading factor không đủ mạnh(Trích dẫn phụ lục). Sau khi đã loại bỏ các biến D3, B1, C1, C5, A2,
A3, thang đo còn lại 12 biến được trích thành 2 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 65,072% đạt yêu cầu (vì > 50%).
Hệ số KMO = 0,866 > 0,5 phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s là 1465,386 với mức ý nghĩa 5% thì Sig. = 0,00 <
0,05 chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
Ngoài ra hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến quan sát trong ma trận tương quan ( Correlation matrix) đếu có giá trị lớn hơn 0,5. Và các điều kiện khác đều thoã mãn.
Bảng 2.15 Ma trận xoay nhân tố
X1 | X2 | |
Dịch vụ giải trí phong phú (C2) | 0,910 | |
Mua sắm được nhiều hàng hoá ưa thích (C4) | 0,833 | |
Hướng dẫn viên am hiểu, ngoại ngữ tốt (D1) | 0,820 | |
Các dịch vụ liên quan (ngân hàng, y tế…) sẵn có (C7) | 0,806 | |
Nhân viên tại nhà hàng, khách hàng, điểm đên nhiệt tình trung thực (D2) | 0,790 | |
Người bán hàng rong, xích lô lịch sự, trung thực (D4) | 0,768 | |
Đường xá, phương tiện đi lại thuận tiện (B2) | 0,764 | |
Bãi biển đẹp, hấp dẫn (A4) | 0,783 | |
Lễ hội dân gian/ festival thu hút (A5) | 0,705 | |
Phong cảnh thiên nhiên đa dạng (A1) | 0,629 | |
An ninh trật tự được đảm bảo (B4) | 0,627 | |
Dịch vụ lưu trú nghĩ dưỡng tiện lợi (B3) | 0,581 | |
Eligenvalue | 6,354 | 1,454 |
Cronbach Alpha | 0,938 | 0,740 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Nhân tố số 1 gồm các biến B2, C2, C4, C7, D1, D2, D4. Nhóm nhân tố 2 gồm các biến A1, A4, A5, B3, B4. Sau đó tác giả tiến hành kiểm định lại 2 nhóm nhân tố được rút trích từ kết quả ở bảng trên bằng hệ số Cronbach Alpha. Kết quả cho thấy cả 2 nhóm nhân tố đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 và các biến quan sát trong mỗi nhóm đều có hệ số tươn quan biến tổng lớn hơn 0.3, có đầy đủ điều kiện để phân tích tiếp theo.
2.2.5 Xây dựng mô hình hồi quy đa biến
2.2.5.1 Mô hình điều chỉnh
Như vậy dựa trên kết quả phân tích EFA cho ta kết quả của các biến quan sát của 2 nhóm nhân tố như sau. Từ 18 biến quan sát sau khi phân tích còn lại 12 biến được chia làm 2 nhóm với tên gọi mới như sau:
Bảng 2.16 Các nhóm biến mới sau khi xoay nhân tố
Ký hiệu biến quan sát | Tên biến quan sát | Tên nhóm biến mới | |
Nhóm 1 | C2 | Dịch vụ giải trí phong phú | Dịch vụ - Con người |
C4 | Mua sắm được nhiều hàng hoá ưa thích | ||
C7 | Các dịch vụ liên quan (ngân hàng, y tế…) sẵn có | ||
D1 | Hướng dẫn viên am hiểu, ngoại ngữ tốt | ||
D2 | Nhân viên tại nhà hàng, khách hàng, điểm đên nhiệt tình trung thực | ||
D4 | Người bán hàng rong, xích lô lịch sự, trung thực | ||
B2 | Đường xá, phương tiện đi lại thuận tiện | ||
Nhóm 2 | A1 | Phong cảnh thiên nhiên đa dạng | Môi trường tự nhiên – Xã hội |
A4 | Bãi biển đẹp, hấp dẫn | ||
A5 | Lễ hội dân gian/ festival thu hút | ||
B3 | Dịch vụ lưu trú nghĩ dưỡng tiện lợi | ||
B4 | An ninh trật tự được đảm bảo |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích)
Do đó, mô hình lý thuyết phải được điều chỉnh lại cho phù hợp và để thực hiện các kiểm nghiệm tiếp theo. Mô hình lý thuyết sau khi được điều chỉnh:
Sự hài lòng của du khách nội địa du lịch tại Thừa Thiên Huế
Dịch vụ - Con người
Môi trường tự nhiên – Xã hội
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
2.2.5.2 Phân tích tương quan và hồi quy
Phân tích tương quan
Tác giả sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 2 thành phần đo lường và sự hài lòng.
Bảng 2.17 Hệ số tương quan
Môi trường tự nhiên – Xã hội | Dịch vụ - Con ngừoi | Hài lòng | ||
Môi trường tự nhiên – Xã hội | Pearson Correlation | 1 | 0,593 | 0,629 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | ||
N | 180 | 180 | 180 | |
Dịch vụ - Con ngừoi | Pearson Correlation | 0,593 | 1 | 0,514 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | ||
N | 180 | 180 | 180 | |
Hài lòng | Pearson Correlation | 0,629 | 0,514 | 1 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 1 | |
N | 180 | 180 | 180 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả) Phân tích tương quan ở bảng cho thấy mối tương quan giữa 2 nhân tố cấu thành thang đo và nhân tố hài lòng. Các giá trị Sig. < 0,05 do vậy chúng có ý nghĩa về mặt thống kê. Đông thời những mối quan hệ này có cùng chiều và có tương quan giữa các
thành phần thang đo đối với sựu hài lòng của du khách.
Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp của các thành phần thang đo và sự hài lòng của du khách, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy, 2 thành phần độc lập – Independents và sự hài lòng của du khách là biến phụ thuộc – Dependent sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng 1 lúc.
Kết quả nhận được cho thấy R2 = 0,426 (hay R2 hiệu chỉnh = 0,420 ) chứng minh
cho sự phù hợp của mô hình và mô hình đã giải thích được 42,6% mức độ hài lòng của du khách nội địa khi du lịch tại Huế.
Bảng 2.18 Độ phù hợp của mô hình
R | R square | Adjusted R Square | Std.error of the Estimate | Durbin – Watson | |
1 | 0,653 | 0,426 | 0,420 | 0,659 | 1,880 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: để kiểm định độ phù hợp củ mô hình ta sử dụng công cụ kiểm định F, tiến hành kiểm định cặp giả thuyết:
Ho: R2 = 0 (Mô hình không phù hợp)
H1 : R2 ≠ 0 (Mô hình phù hợp )
Bảng 2.19 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
1 Regression | 57,132 | 2 | 28,566 | 65,725 | 0,000 |
Residual | 76,929 | 177 | 0,435 | ||
Total | 134,061 | 179 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Ta có F = 65,725 > F0,05 và Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được.
Mô hình hồi quy: Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện ở bảng với Y – Sự hài lòng của du khách nội địa đối với điểm đến du lịch TTHuế X1 – Môi trường tự nhiên – xã hội
X2 – Dịch vụ - Con người
Bảng 2.20 Hệ số phương trình hồi quy
Unstandardized Coeffcients | Standardized Coefficients | T | Sig. | VIF | ||
B | Std. Error | Beta | ||||
1 (Constant) | 0,463 | 0,192 | 2,412 | 0,017 | ||
Môi trường tự nhiên - xã hội | 0,500 | 0,071 | 0,500 | 7,072 | 0,000 | 1,542 |
Dịch vụ – Con người | 0,324 | 0,105 | 0,217 | 3,075 | 0,002 | 1,542 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Từ kết quả trên phương trình hồi quy thực tế có dạng như sau :
Y = 0,463 + 0,5* X1 + 0,324* X2
Như vậy cả 2 nhân tố đều ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của du khách nội địa khi du lịch tại Huế. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá
trị tuyệt đối của hệ số Beta. Nhân tố nào có hệ số Beta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều. Từ kết quả của phương trình trên cho thấy nhóm nhân tố Môi trường tự nhiên – xã hội tác động đến sự hài lòng của du khách nội địa tại Huế nhiều nhất với hệ số Beta là 0,5, hệ số hồi quy B1 = 0,5 nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi mức độ thoã mãn về Môi trường tự nhiên – xã hội tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng về du lịch tại Huế của du khách tăng bình quân 0,5 đơn vị. Nhóm nhân tố Dịch vụ - con người với hệ số hồi quy B2 = 0,324 và hệ số Beta
= 0,217 như vậy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi mức độ thoã mãn
về Dịch vụ - con người tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng về du lịch ở Huế tăng bình quân 0,324 đơn vị.
Ngoài ra kết quả của giá trị Sig. của hai nhóm nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 nên giá trị của hai nhóm này đều đạt ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Để đảm bảo mô hình có ý nghĩa hay không ta cần tiến hành kiểm tra thêm về hiện tượng Đa cộng tuyến và Tự tương quan
Kiểm tra đa cộng tuyến
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): ;Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến”, đó chỉ mô hình lý thuyết khi mô hình thực tế thì VIF lớn hơn 2. Kết quả ở bảng cho thấy các thang đo đều có VIF <10 nên có thể nói mô hình không xảy ra hiện tượng Đa cộng tuyến.( Xem bảng 2.20)
Kiểm tra tự tương quan
Hệ số thống kê Durbin – Watson là một thống kê kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) hay không trong phần dư (Residuals) của một phép phân tích hồi quy (Estimation). Hệ số này nhỏ hơn 2 thì không có hiện tượng tự tương quan. Vậy Durbin – Watson của dữ liệu nghiên cứu là 1,880 gần tiến tới 2 nên phần dư không có hiện tượng tự tương quan.(Xem bảng 2.18)
2.2.6 Kiểm định giá trị trung bình
2.2.6.1 Kiểm định giá trị trung bình của các nhân tố
Theo 5 mức độ của thang đo Likert thì ý nghĩa của các giá trị trung bình được thể hiện như sau
- Từ 1.00 đến 1.80 : Rất cần thiết
- Từ 1.81 đến 2.60 : Cần thiết
- Từ 2.61 đến 3.40 : Bình thường
- Từ 3.41 đến 4.20 : Không cần thiết
- Từ 4.21 đến 5.00 : Rất không cần thiết
Để kiểm định giá trị trung bình của 2 nhóm nhân tố trong mô hình hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định One Sample T Test với giá trị Test Value = 2.
Bảng 2.21 Kết quả kiểm định One – Sample T-Test
N | Giá trị trung bình | Giá trị kiểm định | t | Sig. (2 tailed) | |
Môi trường tự nhiên – xã hội | 180 | 2,5635 | 2 | 8,734 | 0,000 |
Con người– dịch vụ | 180 | 2,1067 | 2 | 2,466 | 0,015 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
+ Nếu Sig. >0,05 thì kết luận chưa có cơ sở bác bỏ Ho:
+ Nếu Sig. < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả bảng 2.21 cho thấy:
- Nhóm môi trường tự nhiên – xã hội có giá trị Sig. <0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho “Mức độ đánh giá bằng 2”. Mặt khác dựa theo giá trị trung bình (Mean) ta thấy có giá trị Mean = 2,5653 thuộc khoảng (1.81 – 2.60), hay nói cách khác nhóm nhân tố này là cần thiết và có ý nghĩa đối với mức độ hài lòng của du khách khi du lịch ở Huế.
- Đối với nhóm Con người – dịch vụ, Sig. <0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1: “Mức độ đánh giá khác 2”. Mặt khác có giá trị Mean = 2,1067 thuộc khoảng (1.81-2.60), vậy với nhóm con người – dịch vụ có ý nghĩa cho việc nghiên cứu mức độ hài lòng của du khách khi đến Huế.
2.2.6.2 Mức độ tác động của từng nhân tố lên sự hài lòng của du khách
Bằng việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách nội địa tại Huế; nghiên cứu cũng phân tích mức độ các nhân tố, từ đó rút ra những lợi thế và hạn chế còn tồn tại nhằm đề xuất những giải pháp trong thời gian đến.
Dùng kiểm định One Sample T Test để đánh giá mới mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%) (Chú thích : thang đó lirket:1- rất tốt, 2 - tốt, 3 - bình thường, 4- kém, 5 - rất kém)
+ Gỉa thuyết Ho: Đánh giá của khách du lịch về các biến = 2
+ Giả thuyết H1: Đánh giá của khách du lịch về các biến ≠ 2
Bảng 2.22 Kết qủa kiểm định One Sample T Test cho nhóm Môi trường tự nhiên – xã hội
Biến quan sát | Trung bình | Sig. (2 tailed) |
Phong cảnh thiên nhiên đa dạng | 1,81 | 0,000 |
Bãi biển đẹp hấp dẫn | 2,27 | 0,000 |
Lễ hội dân gian/ festival | 1,89 | 0,049 |
Dịch vụ lưu trú, nghĩ dưỡng | 2,43 | 0,000 |
An ninh trật tự đảm bảo | 2,13 | 0,065 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Từ bảng 2.22 cho thấy biến An ninh trật tự đảm bảo, thì tất cả các biến còn lại của nhóm biến Môi trường tự nhiên – xã hội đều có giá trị Sig. (2tailed) đều nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Đều này có nghĩa là đánh giá của du khách về các biến quan sát của nhóm là khác 2.
Mặt khác dựa vào cột giá trị trung bình (Mean) có giá trị Mean đều nằm trong khoảng từ 1.81 đến 2.60 nên có thể nói các biến này có ảnh hưởng đến sự hài long của du khách đến du lịch tại Huế.
Còn biến An ninh trật tự có giá trị Sig.=0,065 > nên chấp nhận H0, bác bỏ H1, điều này có nghĩa đánh giá của du khách về biến này ở mức độ 2, mức độ Tốt.
Bảng 2.23 Kết quả kiểm định One Sample T Test cho nhóm biến con người – dịch vụ
Biến quan sát | Trung bình | Sig. (2 tailed) |
Đường xá, phương tiện đi lại thuận tiện | 2,63 | 0,000 |
Dịch vụ giả trí phong phú | 2,57 | 0,000 |
Mua sắm nhiều hàng ưa thích | 2,48 | 0,000 |
Hướng dẫn viên am hiểu, ngoại ngữ tốt | 2,50 | 0,000 |
Nhân viên nhà hàng, khách sạn, điểm đến nhiệt tình trung thực | 2,55 | 0,000 |
Người bán hàng rong, xích lô lịch sự trung thực | 2,86 | 0,000 |
Các loại dịch vụ liên quan sẵn có. | 2,37 | 0,000 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
Kết quả bảng 2.23, ta thấy tất cả các gái trị Sig. của các biến quan sát đều nhỏ hơn 0,05. Nên bác bỏ Ho, chấp nhận H1. Mặt khác nhìn vào cột giá trị trung bình (Mean) cho thấy :