Trang chủ / Dịch Vụ Du Lịch

Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Efa) Cho Sự Hài Lòng Của Du Khách


+ Nhân tố 6: Được trích lại thành 4 biến quan sát gồm PTVC1, PTVC2, PTVC3, PTVC5. So với mô hình nghiên cứu đề xuất, thành phần các biến quan sát vẫn không đổi nên vẫn giữ tên nhóm nhân tố là dịch vụ vận chuyển du lịchvà các giá trị hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều thỏa điều kiện, thỏa mãn để đưa vào phân tích hồi quy.

Kết luận: Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì mô hình khảo sát không có sự thay đổi, tuy nhiên có 1 biến quan sát (HDDL4) bị loại do có hệ số tải nhân tố <0.5.

4.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho sự hài lòng của du khách

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy 3 biến quan sát được gom thành 1 nhân tố, với hệ số mức độ phù hợp của mô hình phân tích nhân tố KMO=0.726>0.5 nên phân tích nhân tố hoàn toàn phù hợp, đáng tin cậy và Sig.(Bartlett’s Test of Sphericity) = 0.000 (sig.<0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau tổng thể.

Kết quả cho thấy, tất cả các biến số có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) >

0.5 cho nên không có biến nào bị loại.

Bảng 4.16 Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc



Mã Hóa

Thành phần

1

MDHL2

.887

MDHL3

.869

MDHL1

.863

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 140 trang tài liệu này.

Dịch vụ du lịch và lữ hành Các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách nội địa tại điểm đến du lịch tỉnh An Giang - 10

Nguồn: Kết quả kiểm định SPSS 20.0

Kết luận: sau khi phân tích yếu tố khám phá EFA, biến HDDL4 (trong hướng dẫn viên du lịch –HDDL) bị loại do có hệ số tải nhân tố <0.5 và các biến khác không thay đổi. Như vậy mô hình còn 27 biến quan sát cho biến độc lập. Do chỉ có một (1) biến quan sát có sự thay đổi nên mô hình không bị ảnh hưởng và mô hình khảo sát vẫn được giữ nguyên như mô hình đề xuất ban đầu.


4.3.4 Phân tích hồi quy

Từ kết quả phân tích nhân tố EFA mô hình được gom lại thành 6 nhóm nhân tố độc lập với 27 biến quan sát và một nhóm phụ thuộc với 3 biến quan sát.

Gọi biến độc lập gồm 6 biến: “Cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch”, “Cơ sở lưu trú”, “Dịch vụ vận chuyển du lịch”, “An ninh trật tự, an toàn trong du lịch”, “Hướng dẫn viên du lịch”, “Giá cả các loại dịch vụ”.

Gọi biến phụ thuộc: “Mức độ hài lòng của du khách nội địa” Để phân tích hồi quy, tác giả gọi:

+ Nhân tố 1: CSVC là cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch (là trung bình của các biến CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4, CSVC5).

+ Nhân tố 2: CSLT là cơ sở lưu trú (là trung bình của các biến CSLT1, CSLT2, CSLT3, CSLT5).

+ Nhân tố 3: PTVC là dịch vụ vận chuyển du lịch (là trung bình của các biến PTVC1, PTVC2, PTVC3, PTVC5).

+ Nhân tố 4: ANTT là an ninh trật tự, an toàn trong du lịch (là trung bình của các biến ANTT1, ANTT2, ANTT3, ANTT4, ANTT5).

+ Nhân tố 5: HDDL là hướng dẫn viên du lịch (là trung bình của các biến HDDL1, HDDL2, HDDL3, HDDL5).

+ Nhân tố 6: GCDV là giá cả các loại dịch vụ (là trung bình của các biến GCDV1, GCDV2, GCDV3, GCDV4, GCDV5).

Gọi MDHL là mức độ hài lòng của khách nội địa (là trung bình của các biến MDHL1. MDHL2, MDHL3).

Ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc mức độ hài lòng của du khách và 6 biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy có dạng sau:

Y= a0 +a 1X1 + a 2X2 + a 3X3 + a 4X4 + a 5X5 + a 6X6

Hay MDHL= a0 +a 1* Cơ sở vật chất kỹ thuật + a 2* Cơ sở lưu trú + a 3 * Dịch vụ vận chuyển du lịch + a 4* An ninh trật tự, an toàn trong du lịch + a 5* Hướng dẫn viên du lịch + a 6* Giá cả các loại dịch vụ


4.3.4.1 Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter).

Bảng 4.17 Tóm tắt mô hình



Mô hình


Hệ số R


Hệ

số R2


Hệ số R2 hiệu

chỉnh


Sai số chuẩn của

ước lượng

Thống kê thay đổi


Hệ só R2 sau khi

thay đổi


Hệ số F khi

đổi


Bậc tự do

1


Bậc tự do

2

Hệ số Sig.F sau thay

đổi

1

.741a

.549

.540

.421

.549

61.350

6

302

.000

Predictors: (Constant), HDDL, PTVC, GCDV, CSVC, ANTT, CSLT

Nguồn: Kết quả kiểm định SPSS 20.0

Bảng Model Summary (tóm tắt mô hình) cho ta thấy:

+ Hệ số tương quan R (0.741) đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (6 biến).

+ R2 = 0.549 đã thể hiện thực tế của mô hình.

+ R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến (0,540) vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.

+ Như vậy, với R2 điều chỉnh là 0,540 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là rất lớn và biến phụ thuộc sự hài lòng của du khách gần như hoàn toàn được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình.

Theo như kết quả bảng ANOVA, ta thấy giá trị của Sig.= 0.00 < 0.05 ta có thể kết luận phương trình hồi quy được đưa ra là phù hợp với cả mẫu và tổng thể nghiên cứu.( Xem phần phụ lục 3).

4.3.4.2 Phân tích hồi quy

Từ bảng tóm tắt mô hình (model summary), ta thấy có 6 biến tác động được đưa vào mô hình phân tích hồi quy, các biến đều có quan hệ tuyến tính với biến mức độ hài lòng có các sig. 5%. Hệ số beta chuẩn hóa của các biến đều >0 chứng tỏ


các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đều đúng, các biến “Cơ sở vật chất kỹ thuật, Cơ sở lưu trú, Dịch vụ vận chuyển, An ninh trật tự, an toàn, Giá cả dịch vụ” đều tác động đến “Mức độ hài lòng của khách du lịch nội địa”. Tuy nhiên, hệ số Beta chuẩn hóa của biến hướng dẫn viên du lịch (-0.026) < 0 nên bác bỏ giả thuyết H5. Điều này chứng tỏ biến “Hướng dẫn viên du lịch” không ảnh hưởng đến “Mức độ hài lòng của khách du lịch nội địa”. Điều này có thể giải thích được là những thông tin về địa điểm du lịch tại An Giang đều được cập nhật trên trang mạng hay được ghi ở bảng thông tin tại các địa điểm tham quan du lịch, nơi du khách có thể đọc hay tìm hiểu. Mặt khác, các nhân viên phục vụ tại các khu du lịch, điểm tham quan đều ân cần giải thích nếu du khách có câu hỏi hay chưa hiểu bất cứ vấn đề gì liên quan đến nơi đó. Ngoài ra, các địa điểm tham quan du lịch ở An Giang không rộng lớn lắm nên du khách thường tự tổ chức đi du lịch theo nhóm, gia đình đến các nơi họ đã biết để vui chơi, hay tham quan như các đền, miếu, chùa…mà ít tham gia vào các chương trình du lịch của công ty du lịch hay đoàn lớn có hướng dẫn viên du lịch. Với xu hướng mới trong du lịch hiện nay của giới trẻ là đi du lịch “phượt” nghĩa là tự tổ chức đi du lịch theo nhóm, tự sắp xếp chương trình, tự đặt phòng… trong hành trình của nhóm. Nên hướng dẫn viên du lịch là không cần thiết đối với nhóm du lịch này. Loại hình đi du lịch “phượt” này thường là có chi phí cho du lịch rất hạn chế nên phương châm tiết kiệm tối đa chi phí thường được áp dụng khi đi du lịch” bụi”.


Bảng 4.18 Thông số thống kê trong mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter



Mô hình

Hệ số

chưa chuẩn hóa

Hệ số

chuẩn hóa


t


Sig.

Thống kê

đa cộng tuyến

B

Sai số

chuẩn

Beta

Hệ số

Tolerance

Hệ số

VIF


1

(Constant)

-.221

.257


-.861

.390



CSVC

.111

.056

.095

1.979

.049

.648

1.543

CSLT

.174

.052

.173

3.377

.001

.566

1.767

PTVC

.202

.064

.145

3.150

.002

.706

1.416

ANTT

.218

.068

.164

3.230

.001

.579

1.726

HDDL

-.028

.048

-.026

-.583

.560

.757

1.320

GCDV

.397

.047

.401

8.386

.000

.653

1.532

a. Dependent Variable: MDHL

Nguồn: Kết quả kiểm định SPSS 20.0

Từ bảng phân tích hồi quy, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc mức độ hài lòng của khách du lịch nội địa và 5 biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy sau.

Y= a0 +a 1X1 + a 2X2 + a 3X3 + a 4X4 + a 6X6

MDHL= a 1* Cơ sở vật chất kỹ thuật + a 2* Cơ sở lưu trú + a 3 * Dịch vụ vận chuyển du lịch + a 4* An ninh trật tự, an toàn trong du lịch + a 6* Giá cả các loại dịch vụ

Giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.320 – 1.767 của các nhân tố đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và các biến trong mô hình được chấp nhận.

Từ thông số thống kê trong mô hình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính đa biến cuả các nhân tố quyết định đến sự hài lòng của du khách nội địa tại An Giang như sau:


Y=0.095* X1 + 0.173X2 + 0.145X3 + 0.164X4 + 0.401X6

Với X1 , X2 , X3 , X4 , X6 lần lượt là CSVC, CSLT, PTVC, ANTT, GCDV

Hay

Mức độ hài lòng của du khách = 0.095* Cơ sở vật chất lỹ thuật du lịch + 0.173* Cơ sở lưu trú + 0.145* Dịch vụ vận chuyển du lịch + 0.164* An ninh trật tự, an toàn trong du lịch + 0.401 * Giá cả các loại dịch vụ

Như vậy cả 5 nhân tố: cơ sở vật chất lỹ thuật, cơ sở lưu trú, dịch vụ vận chuyển du lịch, an ninh trật tự, an toàn, giá cả các loại dịch vụ đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách nội địa tại An Giang. Tức là khi CSVC, CSLT, PTVC, ANTT, GCDV càng cao thì du khách càng hài lòng khi đến du lịch tại An Giang. Trong 5 nhân tố thì có 1 nhân tố ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của du khách là GCDV (do chỉ số Sig. nhỏ =0.000) và nhân tố GCDV là quan trọng nhất trong mô hình hồi quy, thứ tự tiếp theo lần lượt là ANTT, CSLT, PTVC và CSVC. Như vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H6 cho mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức được chấp nhận.

+ Nhóm GCDV có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất (0.401) tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của du khách nội địa nên cần có chính sách kiểm soát giá tốt để thu hút du khách ngày càng nhiều hơn. Qua đó, cho thấy giá cả các dịch vụ tác động ngược chiều với mức độ hai lòng của du khách. Giá càng cao thì mức độ hài lòng sẽ càng giảm. Ngược lại, giá giảm thì mức độ hài lòng tăng.

+ Nhóm CSLT có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ 2 (0.173) tác động mạnh thứ 2 đến sự hài lòng của du khách nên cần có các dịch vụ phòng, cảnh quang tốt, nhân viên phục vụ nhiệt tình để nhằm đáp ứng nhu cầu nghỉ ngơi của du khách. Qua đó, các doanh nghiệp kinh doanh hay Tỉnh cần có một kế hoạch đầu tư các cơ sở lưu trú mới nhiều hơn và nâng cấp các cơ sở lưu trú hiện có để đáp ứng nhu cầu cũng như làm tăng sự hài lòng của du khách nhằm thu hút khách du lịch đến An Giang ngày càng nhiều.


+ Nhóm ANTT có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ 3 (0.164) tác động mạnh thứ 3 đến sự hài lòng của khách nội địa nên cần đảm bảo an ninh tốt tại địa phương nhằm giúp du khách có cảm giác an toàn khi đi du lịch tại An Giang.

+ Nhóm PTVC có hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ 4 (0.145) tác động mạnh thứ 4 đến sự hài lòng của khách nội địa nên cần chú ý đến việc đầu tư các phương tiện vận chuyển hiện đại hơn bên cạnh đó cũng cần quan tâm đến phát triển các phương tiện vận chuyển công cộng nhằm đảm bảo đáp ứng được nhu cầu của du khách.

+ Nhóm CSVC có hệ số Beta chuẩn hóa thứ 5 (0.095) tác động yếu nhất đến sự hài lòng của khách nội địa nhưng cũng cần chú trọng đến các công trình hạ tầng như đường xá đi lại, hạ tầng thông tin liên lạc… nhằm đảm bảo nhu cầu của du khách.

+ Nhóm HDDL có hệ số Beta chuẩn hóa âm (-0.026) và có hệ số Sig (0.560)

> 0.05 nên nhóm HDDL sẽ không ảnh hướng đến mức độ hài lòng của du khách nội địa.

Cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch

0.095



Cơ sở lưu trú

0.173


0.145

Dịch vụ vận chuyển

An ninh trật tự an toàn trong du lịch

0.164



Giá cả các loại dịch vụ

0.401


Thông qua kết quả kiểm định mô hình lý thuyết chính thức mà cụ thể là kết quả hồi quy tuyến tính đa biến, mô hình lý thuyết chính thức điều chỉnh như sau:


Các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách nội địa tại điểm đến du lịch tỉnh An Giang


Hình 4.19 Mô hình lý thuyết chính thức điều chỉnh về các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách nội địa tại điểm đến du lịch tỉnh An Giang

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả 2017


4.3.5 Phân tích phương sai ANOVA

Các giả thuyết đưa ra để kiểm định

Giả thuyết A1: không có sự khác biệt về sự hài lòng của du khách nội địa giữa các nhóm khách có giới tính khác nhau.

Giả thuyết A2: không có sự khác biệt về sự hài lòng của du khách nội địa giữa các nhóm khách có học vấn khác nhau.

Giả thuyết A3: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của du khách nội địa giữa các nhóm khách có độ tuổi khác nhau.

Giả thuyết A4: không có sự khách biệt về sự hài lòng của du khách nội địa giữa các nhóm khách có thu nhập khác nhau.

Kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%)

4.3.5.1 Kiểm định giả thuyết A1

Kiểm định Levence cho thấy sig. = 0.042 < 0.05 nên giả thuyết phương sai của mức độ hài lòng là khác nhau giữa các nhóm du khách có giới tính khác nhau ở độ tin cậy 95%.

Lúc này, không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch.

Kết quả thống kê Welch, ta thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.559 (> 0.05). Nên chấp nhận giả thuyết và kết luận rằng không có sự khác biệt về ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa các nhóm du khách có giới tính khác nhau.

4.3.5.2 Kiểm định giả thuyết A2

Kiểm định Levence cho thấy sig. = 0.565 > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết phương sai của mức độ hài lòng là bằng nhau giữa các nhóm du khách có trình độ học vấn khác nhau ở độ tin cậy 95%.

Do vậy, bảng ANOVA sẽ được sử dụng. Kết quả Sig. = 0.520 > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết ở độ tin cậy 95% có nghĩa là không có sự khác biệt về ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng là bằng nhau giữa các nhóm du khách có trình độ học vấn khác nhau.

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 22/07/2022