trường (Chi-square = 2863,435; df = 1414; Chi-square /df = 2,025; GFI = 0,856; TLI
= 0,910; CFI = 0,914; RMSEA = 0,039), chứng tỏ mô hình cạnh tranh phù hợp với
các dữ liệu thị trường.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm trong
mô hình cạnh tranh (chuẩn hóa)
Ước lượng trung bình | Sai lệch chuẩn (S.E.) | Giá trị tới hạn (C.R.) | Mức ý nghĩa (P) | |
RAOCAN ---> DONGCO | -0,622 | 0,028 | -8,238 | *** |
RAOCAN ---> HADDEN | -0,169 | 0,037 | -2,306 | 0,021 |
RAOCAN ---> LUACHON | -0,112 | 0,030 | -2,306 | 0,021 |
DONGCO ---> HADDEN | 0,774 | 0,177 | 6,105 | *** |
DONGCO ---> LUACHON | 0,440 | 0,298 | 2,534 | 0,011 |
DONGCO ---> THUGIAN | 0,491 | |||
DONGCO ---> KIENTHUC | 0,302 | 0,117 | 5,529 | *** |
DONGCO ---> QUANHE | 0,428 | 0,219 | 7,001 | *** |
DONGCO ---> UYTIN | 0,737 | 0,214 | 8,849 | *** |
HADDEN ---> LUACHON | 0,402 | 0,196 | 2,525 | 0,012 |
HADDEN ---> TUNHIEN | 0,599 | |||
HADDEN ---> VANHOA | 0,524 | 0,076 | 8,479 | *** |
HADDEN ---> MTRUONG | 0,667 | 0,102 | 9,392 | *** |
HADDEN ---> HTCHUNG | 0,763 | 0,112 | 9,759 | *** |
HADDEN ---> HTDLICH | 0,698 | 0,112 | 10,703 | *** |
HADDEN ---> BKKHI | 0,704 | 0,111 | 10,025 | *** |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Rào Cản Du Lịch Của Điểm Đến Du Lịch Bình Định -
Kết Quả Hệ Số Tin Cậy Cronbach’S Alpha Thang Đo Các Thành Phần -
Kết Quả Kiểm Định Giá Trị Phân Biệt Thang Đo Hình Ảnh Điểm Đến -
Sự Khác Biệt Giữa Các Chỉ Tiêu Tương Thích Theo Thu Nhập -
Mức Độ Tác Động Của Từng Yếu Tố Trong Mô Hình -
Hàm Ý 1: Từ Mối Quan Hệ Giữa Động Cơ Du Lịch Và Hình Ảnh Điểm Đến Cần Phân Khúc Khách Du Lịch Để Có Chiến Lược Tiếp Thị Phù Hợp
Xem toàn bộ 290 trang tài liệu này.
***: p < 0,001
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích SEM của cả mô hình lý thuyết và mô hình cạnh tranh đều tương thích với dữ liệu thị trường và các giả thuyết đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, so với mô hình nghiên cứu lý thuyết thì mô hình cạnh tranh có sự khác biệt khi so sánh giá trị Chi – bình phương và số bậc tự do. Thật vậy, nếu so sánh giá trị Chi – bình phương thì sự khác biệt của hai mô hình là 141,321 (3004,756
– 2863,435) với 1 (1415 – 1414) bậc tự do. Kết quả của mô hình cạnh tranh cho thấy có nhiều mối quan hệ khả dĩ được ủng hộ bởi lý thuyết hơn. Đồng thời, cũng theo kết quả ước lượng, chỉ số bình phương tương quan bội (Squared Multiple Correlations) của lựa chọn điểm đến bằng 0,799 nghĩa là các khái niệm trên giải thích được 79,9%
biến thiên của lựa chọn điểm đến. Điều quan trọng hơn nữa là giả thuyết xây dựng trong mô hình cạnh tranh (H7: Có một mối quan hệ nghịch chiều giữa rào cản du lịch của khách du lịch và động cơ du lịch) có ý nghĩa thống kê với p = 0,000 (Bảng 4.12) vì vậy ta quyết định chấp nhận giả thuyết này. Đây là phát hiện mới của nghiên cứu này vì mối quan hệ giữa rào cản du lịch và động cơ du lịch chưa được kiểm định trong các nghiên cứu trước đây đối với lĩnh vực du lịch.
Như vậy, mô hình cạnh tranh làm tăng sự thích hợp của mô hình đối với dữ liệu và một mối quan hệ mới được bổ sung trong mô hình cạnh tranh đã được chấp nhận. Do vậy, so với mô hình nghiên cứu lý thuyết, mô hình cạnh tranh phù hợp hơn và toàn diện hơn để giải thích thực tế thị trường. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình cạnh tranh thay cho mô hình lý thuyết ban đầu. Mặt khác, trong quá trình ước lượng các mô hình đo lường và mô hình cấu trúc (mô hình lý thuyết và cạnh tranh) không xuất hiện một hay nhiều phương sai của sai số có giá trị âm do đó hiện tượng Heywood không xuất hiện ở bất kỳ mô hình nào.
4.4.3. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Như đã trình bày trong Mục 4.2 và 4.3, kết quả đánh giá các thang đo thông qua Cronbach’s alpha, EFA và CFA, các giả thuyết nghiên cứu ban đầu không có gì thay đổi. Kết quả kiểm định mô hình cạnh tranh (thay cho mô hình lý thuyết chính thức ban đầu) không có khái niệm nào bị loại bỏ đồng thời tất cả các mối quan hệ đều có ý nghĩa về mặt thống kê ở độ tin cậy 95% nên ta giữ nguyên mô hình cạnh tranh (Hình 4.6) với 7 giả thuyết nghiên cứu: H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7.
Kết quả ước lượng (Bảng 4.12), ngoại trừ tác động của yếu tố rào cản có trọng
số mang dấu âm thì các trọng số của các yếu tố còn lại đều mang dấu dương (+) và tất cả có ý nghĩa thống kê (p≤ 0,05), cho thấy rào cản du lịch (RAOCAN) có tác động ngược chiều đến động cơ du lịch (DONGCO), hình ảnh điểm đến (HADDEN) và lựa chọn điểm đến (LUACHON); ngược lại, các khái niệm động cơ du lịch (DONGCO) có tác động cùng chiều đến hình ảnh điểm đến (HADDEN) cũng như lựa chọn điểm đến (LUACHON); và cuối cùng hình ảnh điểm đến (HADDEN) có tác động cùng chiều đến lựa chọn điểm đến (LUACHON). Chứng tỏ:
H1: Có một mối quan hệ thuận chiều giữa động cơ du lịch và hình ảnh điểm đến: được chấp nhận.
H2: Có một mối quan hệ thuận chiều giữa động cơ du lịch và lựa chọn điểm đến: được chấp nhận.
H3. Có một mối quan hệ thuận chiều giữa hình ảnh điểm đến và lựa chọn điểm đến: được chấp nhận.
H4: Có một mối quan hệ nghịch chiều giữa rào cản du lịch và hình ảnh điểm đến: được chấp nhận.
H5: Có một mối quan hệ nghịch chiều giữa rào cản du lịch và lựa chọn điểm đến: được chấp nhận.
H7: Có một mối quan hệ nghịch chiều giữa rào cản du lịch và động cơ du lịch:
được chấp nhận.
Riêng giả thuyết H6 sẽ được kiểm định trong Mục 4.5 tiếp theo.
4.5. Phân tích cấu trúc đa nhóm
4.5.1. Kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm nhân khẩu xã hội học của khách du lịch
4.5.1.1. Kiểm định sự khác biệt theo quốc tịch
Theo quốc tịch của khách du lịch, dữ liệu về khách du lịch được phân thành hai nhóm: (1) khách du lịch nội địa và (2) khách du lịch quốc tế.
Kết quả SEM mô hình khả biến cho hai nhóm khách du lịch theo quốc tịch: Chi-square = 4.505,393; df = 2828; p = 0,000; Chi-square/df = 1,593; GFI = 0,802; TLI = 0,898; CFI = 0,903; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.1a).
Kết quả SEM mô hình bất biến cho hai nhóm khách du lịch theo quốc tịch: Chi-square = 4.524,464; df = 2834; p = 0,000; Chi-square/df = 1,596; GFI = 0,801; TLI = 0,897; CFI = 0,902; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.1b).
Chứng tỏ cả hai mô hình khả biến và bất biến từng phần của hai nhóm khách
du lịch theo quốc tịch đều phù hợp với dữ liệu thị trường.
Kết quả kiểm định sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần (Bảng 4.13) cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình có ý nghĩa thống kê (p = 0,004 < 0,05). Vì thế mô hình khả biến được chọn và cho phép
kết luận sự khác biệt về quốc tịch của khách du lịch có tác động khác nhau đến mối
quan hệ giữa động cơ du lịch, hình ảnh điểm đến và lựa chọn điểm đến du lịch.
Bảng 4.13: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích theo quốc tịch
χ2 | df | p | NFI | RFI | IFI | TLI | CFI | |
Mô hình khả biến | 4505,393 | 2828 | 0 | 0,777 | 0,766 | 0,904 | 0,898 | 0,903 |
Mô hình bất biến từng phần | 4524,464 | 2834 | 0 | 0,777 | 0,766 | 0,903 | 0,897 | 0,902 |
Giá trị khác biệt | 8,439 | 6 | 0,004 | -0,000 | -0,000 | -0,001 | -0,001 | -0,001 |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.14: Ước lượng mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình khả biến theo quốc tịch (chuẩn hóa)
Khách du lịch nội địa | Khách du lịch quốc tế | |||||||
λ | S.E. | C.R. | P | λ | S.E. | C.R. | P | |
RAOCAN ---> DONGCO | -0,577 | 0,029 | -6,345 | *** | -0,709 | 0,061 | -5,368 | *** |
RAOCAN ---> HADDEN | -0,291 | 0,034 | -3,758 | *** | 0,154 | 0,146 | ,695 | ,487 |
RAOCAN ---> LUACHON | -0,125 | 0,038 | -2,069 | 0,039 | -0,298 | 0,174 | -1,096 | 0,273 |
DONGCO ---> HADDEN | 0,680 | 0,186 | 4,983 | *** | 1,045 | 0,464 | 3,213 | ,001 |
DONGCO ---> LUACHON | 0,542 | 0,352 | 3,018 | 0,003 | -0,477 | 1,510 | -0,436 | 0,663 |
DONGCO ---> THUGIAN | 0,487 | 0,508 | ||||||
DONGCO ---> KIENTHUC | 0,290 | 0,155 | 4,312 | *** | 0,319 | 0,174 | 3,519 | *** |
DONGCO ---> QUANHE | 0,460 | 0,338 | 5,850 | *** | 0,323 | 0,230 | 3,503 | *** |
DONGCO ---> UYTIN | 0,781 | 0,314 | 7,045 | *** | 0,667 | 0,263 | 5,490 | *** |
HADDEN ---> LUACHON | 0,327 | 0,247 | 1,908 | 0,056 | 1,120 | 0,882 | 1,229 | 0,219 |
HADDEN ---> TUNHIEN | 0,555 | 0,673 | ||||||
HADDEN ---> VANHOA | 0,453 | 0,083 | 5,582 | *** | 0,660 | 0,140 | 6,733 | *** |
HADDEN ---> MTRUONG | 0,645 | 0,154 | 7,372 | *** | 0,704 | 0,129 | 5,538 | *** |
HADDEN ---> HTCHUNG | 0,762 | 0,162 | 7,372 | *** | 0,746 | 0,149 | 6,377 | *** |
HADDEN ---> HTDLICH | 0,736 | 0,179 | 8,406 | *** | 0,635 | 0,127 | 6,302 | *** |
HADDEN ---> BKKHI | 0,704 | 0,155 | 7,478 | *** | 0,707 | 0,155 | 6,732 | *** |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả ước lượng mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình khả biến (Bảng 4.14) cho thấy sự khác nhau chủ yếu giữa các khách du lịch có quốc tịch khác nhau là ở chỗ:
Trong khi động cơ du lịch, hình ảnh điểm đến và rào cản du lịch có vai trò quan trọng (lần lượt λ = 0,542; 0,3278 và -0.125) quyết định đến sự lựa chọn điểm đến đối với khách du lịch trong nước ở mức ý nghĩa 5% (10% đối với hình ảnh điểm đến) thì đối với khách du lịch quốc tế các yếu tố này lại không có ý nghĩa thống kê (lần lượt p = 0,663; 0,219; 0,273 đều lớn hơn 0,05). Kết luận này có nghĩa là nếu như có cùng yếu tố quyết định lựa chọn điểm đến theo quốc tịch của khách du lịch thì có sự khác nhau về tác động (tầm quan trọng) của các yếu tố này giữa các nhóm khách du lịch có quốc tịch khác nhau.
4.5.1.2. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Theo giới tính của khách du lịch, dữ liệu về khách du lịch được phân thành hai nhóm: (1) khách du lịch nam và (2) khách du lịch nữ.
Kết quả SEM mô hình khả biến cho hai nhóm khách du lịch theo giới tính: Chi-square = 4553,183; df = 2828; p = 0,000; Chi-square/df = 1,610; GFI = 0,799; TLI = 0,895; CFI = 0,900; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.2a).
Kết quả SEM mô hình bất biến cho hai nhóm khách du lịch theo giới tính: Chi-square = 4558,939; df = 2834; p = 0,000; Chi-square/df = 1,609; GFI = 0,798; TLI = 0,895; CFI = 0,900; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.2b).
Chứng tỏ cả hai mô hình khả biến và bất biến từng phần của hai nhóm khách
du lịch theo giới tính đều phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.15: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích theo giới tính
χ2 | df | p | NFI | RFI | IFI | TLI | CFI | |
Mô hình khả biến | 4553,183 | 2828 | 0 | 0,774 | 0,763 | 0,901 | 0,895 | 0,9 |
Mô hình bất biến từng phần | 4558,939 | 2834 | 0 | 0,774 | 0,763 | 0,901 | 0,895 | 0,9 |
Giá trị khác biệt | 5,756 | 6 | 0,451 | -0,000 | -0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần (Bảng 4.15) cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình không có ý nghĩa thống kê (p = 0,451 > 0,05). Vì thế mô hình bất biến được chọn và cho phép kết luận sự khác biệt về giới tính của khách du lịch không có tác động khác
nhau đến mối quan hệ giữa động cơ du lịch, hình ảnh điểm đến và lựa chọn điểm đến
du lịch.
4.5.1.3. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Theo độ tuổi của khách du lịch, dữ liệu về khách du lịch được phỏng vấn được chia thành ba nhóm tuổi: từ 18 đến 35, từ 36 đến 55 và trên 55. Trong đó, số lượng khách du lịch tập trung chủ yếu vào nhóm khách du lịch có độ tuổi từ 18 đến 35 (416 khách du lịch, chiếm 62%); tiếp đến là nhóm khách du lịch có độ tuổi từ 36 đến 55 (197 khách du lịch, chiếm 29,36% ); còn lại là nhóm khách du lịch có độ tuổi trên 56 (58 khách du lịch, chiếm 8,64% ). Vì vậy, để tăng độ tin cậy của phép kiểm định, tác giả gom vào hai nhóm: (1) từ 18 đến 35 và (2) 36 tuổi trở lên.
Kết quả SEM mô hình khả biến cho hai nhóm khách du lịch theo độ tuổi: Chi- square = 4534,341; df = 2828; p = 0,000; Chi-square/df = 1,603; GFI = 0,801; TLI = 0,896; CFI = 0,901; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.3a).
Kết quả SEM mô hình bất biến cho hai nhóm khách du lịch theo độ tuổi: Chi- square = 4539,449; df = 2834; p = 0,000; Chi-square/df = 1,602; GFI = 0,800; TLI = 0,896; CFI = 0,901; RMSEA = 0,030 (Phụ lục 8.3b).
Chứng tỏ cả hai mô hình khả biến và bất biến từng phần của hai nhóm khách
du lịch theo độ tuổi đều phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.16: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích theo độ tuổi
χ2 | df | p | NFI | RFI | IFI | TLI | CFI | |
Mô hình khả biến | 4534,341 | 2828 | 0 | 0,775 | 0,764 | 0,902 | 0,896 | 0,901 |
Mô hình bất biến từng phần | 4539,449 | 2833 | 0 | 0,775 | 0,764 | 0,902 | 0,896 | 0,901 |
Giá trị khác biệt | 5,108 | 6 | 0,530 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần (Bảng 4.16) cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình không có ý nghĩa thống kê (p = 0,530 > 0,05). Vì thế mô hình bất biến được chọn và cho phép kết luận sự khác biệt về độ tuổi của khách du lịch không có tác động khác nhau đến mối quan hệ giữa động cơ du lịch, hình ảnh điểm đến và lựa chọn điểm đến du lịch.
4.5.1.4. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Theo trình độ học vấn của khách du lịch, dữ liệu về khách du lịch được phỏng vấn được chia thành bốn nhóm: trung học; trung cấp, cao đẳng; đại học; sau đại học. Trong đó, số lượng khách du lịch tập trung chủ yếu vào nhóm khách du lịch có trình độ học vấn đại học (332 khách du lịch, chiếm 49,48%); tiếp đến là nhóm khách du lịch có trình độ học vấn trung cấp, cao đẳng (159 khách du lịch, chiếm 23,69% ) và nhóm khách du lịch có trình độ học vấn trung học (93 khách du lịch, chiếm 13,86%); còn lại là nhóm khách du lịch có trình độ học vấn sau đại học (87 khách du lịch, chiếm 12,97% ). Vì vậy, để tăng độ tin cậy của phép kiểm định, tác giả gom vào hai nhóm: (1) chưa học qua đại học và (2) đã học qua đại học.
Kết quả SEM mô hình khả biến cho hai nhóm khách du lịch theo trình độ học vấn: Chi-square = 4602,721; df = 2828; p = 0,000; Chi-square/df = 1,628; GFI = 0,799; TLI = 0,892; CFI = 0,897; RMSEA = 0,031 (Phụ lục 8.4a).
Kết quả SEM mô hình bất biến cho hai nhóm khách du lịch theo trình độ học vấn: Chi-square = 4611,151; df = 2834; p = 0,000; Chi-square/df = 1,627; GFI = 0,799; TLI = 0,892; CFI = 0,897; RMSEA = 0,031 (Phụ lục 8.4b).
Chứng tỏ cả hai mô hình khả biến và bất biến từng phần của hai nhóm khách
du lịch theo trình độ học vấn đều phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.17: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích theo trình độ học vấn
χ2 | df | p | NFI | RFI | IFI | TLI | CFI | |
Mô hình khả biến | 4602,721 | 2828 | 0 | 0,773 | 0,761 | 0,898 | 0,892 | 0,897 |
Mô hình bất biến từng phần | 4611,151 | 2834 | 0 | 0,772 | 0,761 | 0,898 | 0,892 | 0,897 |
Giá trị khác biệt | 8,430 | 6 | 0,208 | -0,001 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần (Bảng 4.17) cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình không có ý nghĩa thống kê (p = 0,208 > 0,05). Vì thế mô hình bất biến được chọn và cho phép kết luận sự khác biệt về trình độ học vấn của khách du lịch không có tác động khác nhau đến mối quan hệ giữa động cơ du lịch, hình ảnh điểm đến và lựa chọn điểm đến du lịch.
4.5.1.5. Kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp
Theo nghề nghiệp của khách du lịch, dữ liệu về khách du lịch được phỏng vấn được chia thành bốn nhóm: doanh nhân; nhân viên nhà nước; công nhân; thành phần khác. Trong đó, số lượng khách du lịch tập trung chủ yếu vào nhóm khách du lịch là thành phần nghề nghiệp khác (309 khách du lịch, chiếm 46,05%); tiếp đến là nhóm khách du lịch là nhân viên nhà nước (195 khách du lịch, chiếm 29,06%) và nhóm khách du lịch là công nhân (89 khách du lịch, chiếm 13,26%); còn lại là nhóm khách du lịch là doanh nhân (78 khách du lịch, chiếm 11,63% ). Ban đầu khi kiểm định SEM với 4 nhóm riêng lẻ, kết quả các giá trị không đạt yêu cầu (Chi-square = 8818,657; df = 5656; p = 0,000; Chi-square/df = 1,559; GFI = 0,705; TLI = 0,822;
CFI = 0,831; RMSEA = 0,029). Vì vậy, để tăng độ tin cậy của phép kiểm định, tác giả gom vào hai nhóm: (1) Nhân viên nhà nước và công nhân và (2) Doanh nhân và thành phần khác.
Kết quả SEM mô hình khả biến cho hai nhóm khách du lịch theo nghề nghiệp: Chi-square = 4643,974; df = 2828; p = 0,000; Chi-square/df = 1,642; GFI = 0,796; TLI = 0,890; CFI = 0,895; RMSEA = 0,031 (Phụ lục 8.5a).
Kết quả SEM mô hình bất biến cho hai nhóm khách du lịch theo nghề nghiệp: Chi-square = 4652,625; df = 2834; p = 0,000; Chi-square/df = 1,642; GFI = 0,796; TLI = 0,890; CFI = 0,895; RMSEA = 0,031 (Phụ lục 8.5b).
Chứng tỏ cả hai mô hình khả biến và bất biến từng phần của hai nhóm khách
du lịch theo nghề nghiệp đều phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.18: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích theo nghề nghiệp
χ2 | df | p | NFI | RFI | IFI | TLI | CFI | |
Mô hình khả biến | 4643,974 | 2828 | 0 | 0,771 | 0,76 | 0,896 | 0,89 | 0,895 |
Mô hình bất biến từng phần | 4652,625 | 2834 | 0 | 0,771 | 0,76 | 0,896 | 0,89 | 0,895 |
Giá trị khác biệt | 8,651 | 6 | 0,194 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần (Bảng 4.18) cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình không có ý nghĩa thống kê (p = 0,194 > 0,05). Vì thế mô hình bất biến được chọn và