Kiểm Định Độ Tin Cậy, Độ Hội Tụ Và Giá Trị Phân Biệt

- Bước 3: Xác định nhóm văn hóa trong tổng bốn nhóm có số điểm cao nhất. Đây chính là nhóm văn hóa chủ đạo của khách du lịch đó.

- Bước 4: Xác định số khách du lịch cùng thuộc về một nhóm văn hóa.

4.2 Kiểm định thang đo chính thức

Các thang đo được đánh giá trước khi thực hiện EFA thông qua chỉ tiêu Cronbach’s Alpha như đã trình bày. Phần mềm SPSS là công cụ phân tích chính trong trường hợp này. Quá trình kiểm đinh cho thấy các chỉ số chi tiết tại Bảng 4.2.

Tóm lại, kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3. Tất cả các thang đo này đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,6. Đồng thời, nếu loại bất kỳ thành phần nào cũng đều làm giảm hệ Alpha. Với kết quả này, các thang đo đều đạt yêu cầu, có thể thực hiện EFA.

Bảng 4.2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến	Cronbach's Alpha nếu loại biến
Ý định quay lại: Cronbach's Alpha = 0,912
YD1	15,34	8,846	0,775	0,893
YD2	15,35	8,901	0,778	0,893
YD3	15,34	9,002	0,807	0,887
YD4	15,37	8,864	0,784	0,891
YD5	15,40	9,022	0,744	0,900
Nhận thức rủi ro: Cronbach's Alpha = 0,900
NT1	10,32	10,067	0,700	0,889
NT2	10,25	9,856	0,754	0,878
NT3	10,22	9,490	0,789	0,870
NT4	10,15	9,656	0,782	0,871
NT5	10,12	9,839	0,733	0,882

Có thể bạn quan tâm!

• Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro, hạnh phúc chủ quan và ý định quay lại của khách du lịch tại Việt Nam - Trường hợp nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh - 14
• Thiết Kế Bảng Câu Hỏi Khảo Sát Chính Thức
• Thống Kê Mẫu Theo Giới Tính Hình 4.4: Thống Kê Mẫu Theo Tình
• Kiểm Định Vai Trò Điều Tiết Của Biến Văn Hóa
• Thảo Luận Về Mối Quan Hệ Giữa Công Bằng Dịch Vụ, Nhận Thức Rủi Ro, Hạnh Phúc Chủ Quan Và Ý Định Quay Lại.
• Gia Tăng Ý Định Quay Lại Của Các Nhóm Du Khách Khác Nhau

Xem toàn bộ 320 trang tài liệu này.

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến	Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hạnh phúc chủ quan: Cronbach's Alpha = 0,878
HP1	13,73	9,209	0,682	0,860
HP2	13,75	9,190	0,722	0,849
HP3	13,71	9,409	0,719	0,850
HP4	13,69	9,300	0,740	0,845
HP5	13,66	9,510	0,689	0,857
Công bằng dịch vụ: Cronbach's Alpha = 0,922
CB1	12,48	7,508	0,752	0,916
CB2	12,38	7,685	0,820	0,900
CB3	12,30	7,704	0,829	0,899
CB4	12,26	7,755	0,815	0,901
CB5	12,24	7,851	0,784	0,907

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

4.3 Phân tích nhân tố khám phá

Dựa vào kết quả sau khi đánh giá thang đo cho các khái niệm nghiên cứu, các thang đo đạt chuẩn là cơ sở để tiến hành phân tích EFA. Trong giai đoạn này, mềm SPSS cũng được lựa chọn sư dụng. Với tổng cộng 20 biến quan sát được đưa vào vào phân tích EFA, trong đó nhân tố ý định quay lại của khách du lịch gồm 5 biến quan sát, nhận thức rủi ro gồm 5 biến quan sát, hạnh phúc chủ quan gồm 5 biến quan sát và công bằng dịch vụ gồm 5 biến quan sát. Kết quả phân tích EFA được trình bày như sau:

Qua bảng kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy:

- Với 0,5 < KMO = 0,917 < 1, phân tích nhân tố được chấp nhận với dữ liệu nghiên cứu.

- Với Sig Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05, phân tích nhân tố là phù hợp.

Bảng 4.3: Kết quả KMO và Kiểm định Bartlett

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

0,917
Mô hình kiểm tra của Bartlett	Giá trị Chi bình phương	9401,403
	Bậc tự do	190
	Sig (giá trị P)	0,000

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA

Biến quan sát

Nhân tố				Tên nhân tố
1	2	3	4
CB3	0,882				Công bằng dịch vụ
CB4	0,869
CB2	0,850
CB5	0,847
CB1	0,742
YD3		0,864			Ý định quay lại
YD2		0,844
YD1		0,809
YD4		0,803
YD5		0,776
NT4			0,868		Nhân thức rủi ro
NT3			0,826
NT5			0,800
NT2			0,779
NT1			0,718
HP4				0,823	Hạnh phúc chủ quan
HP2				0,773
HP3				0,767
HP5				0,748
HP1				0,719

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Kết quả phân tích EFA tại Bảng 4.4 cho thấy trích được 4 nhân tố từ 20 biến quan sát bằng phương pháp PAF đã chọn. Các nhân tố trích được bao gồm:

- Nhân tố công bằng dịch vụ: CB, CB4, CB2, CB5, CB1

- Nhân tố nhận thức rủi ro: NT4, NT3, NT5, NT2, NT1

- Nhân tố hạnh phúc chủ quan: HP4, HP2, HP3, HP5, HP1

- Nhân tố ý định quay lại: YD3, YD2, YD1, YD4, YD5

Như vậy, sau khi kiểm định với cỡ mẫu là 710 bằng phần mềm SPSS, các thang đo được xác định trong mô hình nghiên cứu lý thuyết đều đạt tiêu chuẩn, không có thành phần thang đo nào cần loại bỏ. Do đó các nhân tố đề xuất trong mô hình không có sự thay đổi, đồng thời giữ nguyên nội hàm của các khái niệm. Mô hình nghiên cứu chính thức không khác biệt so với mô hình đề xuất. Dựa trên kết quả này, tác giả tiến hành thực hiện CFA.

4.4 Phân tích nhân tố khẳng đinh

4.4.1 Kiểm định tính đơn hướng (undimensionality)

Để đảm bảo tính đơn hướng cho tập biến quan sát thì điều kiện cần và đủ là mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thu thập được, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau (Hair và ctg, 2010). Để xác định độ phù hợp này, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu: CMIN, CMIN/df, CFI, GFI, TLI và chỉ số RMSEA.

Tuy nhiên do nhược điểm của CMIN là sự phụ thuộc vào độ lớn của mẫu. Do đó, các chỉ tiêu TLI, GFI và CFI được kết hợp để đánh giá một cách đầy đủ hơn. Theo kết quả phân tích, CFI đạt 0,992; GFI đạt 0,966; TLI đạt 0,990 và chỉ số RMSEA đạt 0,026 (nhỏ hơn 0,8). Với tiêu chuẩn TLI, GFI và CFI lớn hơn 0,9; CMIN/df có giá trị

< 2 và RMSEA có giá trị < 0,8 (Hair và ctg, 2010) thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thu được.

Như vậy, sau khi phân tích CFA, kết quả cho thấy mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu thực tế thu được, do đó ta có thể kết luận thang đo thỏa mãn điều kiện đánh giá và đạt tính đơn hướng.

Bảng 4.5: Bảng tổng hợp kết quả phân tích CFA

Chỉ số

Tiêu chuẩn	Kết quả	Đánh giá
CMIN/df	< 2	1,470	Chấp nhận
CFI	> 0,9	0,992	Chấp nhận
GFI	> 0,9	0,966	Chấp nhận
TLI	> 0,9	0,990	Chấp nhận
RMSEA	< 0,8	0,026	Chấp nhận

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Hình 4.1: Mô hình đo lường tới hạn chuẩn hóa

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định liên quan nhằm đảm bảo độ tin cậy, độ hội tụ và tính phân biệt để đảm bảo sự chính xác của kết quả phân tích, tránh gây ra các sai lệch về kết quả phân tích và đảm bảo thể hiện được ý nghĩa của dữ liệu đối với thực tế.

4.4.2 Kiểm định độ tin cậy, độ hội tụ và giá trị phân biệt

Để kiểm định độ tin cậy, nghiên cứu đánh giá hệ số tải chuẩn hóa và độ tin cậy tổng hợp. Như đã trình bày, hệ số tải chuẩn hóa phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 (lý tưởng nhất là lớn hơn hoặc bằng 0,7), đồng thời độ tin cậy tổng hợp phải lớn hơn hoặc bằng 0,7. Kết quả kiểm tra cho thấy các chỉ số qua bảng 4.6.

Thông qua bảng số liệu, tất cả các hệ số tải chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 do đó tất cả các biến đều đạt tiêu chuẩn. Mặt khác, kết quả phân tích cho thấy rằng các giá trị của độ tin cậy đều cao hơn 0,7. Do đó, toàn bộ các biến quan sát đều có ý nghĩa trong thang đo. Ta có thể kết luận thang đo được sử dụng trong nghiên cứu đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy hay độ tin cậy của thang đo được đảm bảo.

Bảng 4.6: Hệ số tải chuẩn hóa

STT

Quan hệ			Ước lượng	STT	Quan hệ			Ước lượng
1	YD3		YD	0,858	11	HP4		HP	0,800
2	YD2		YD	0,833	12	HP2		HP	0,781
3	YD4		YD	0,800	13	HP3		HP	0,781
4	YD1		YD	0,838	14	HP1		HP	0,738
5	YD5		YD	0,755	15	HP5		HP	0,747
6	CB3		CB	0,894	16	NT4		NT	0,845
7	CB4		CB	0,841	17	NT3		NT	0,858
8	CB2		CB	0,839	18	NT5		NT	0,799
9	CB5		CB	0,808	19	NT2		NT	0,767
10	CB1		CB	0,768	20	NT1		NT	0,706

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Để kiểm định tính hội tụ nghiên cứu đánh giá dựa vào giá trị AVE với tiêu chí các chỉ số AVE phải lớn hơn hoặc bằng 0,5. Kết quả phân tích cho thấy tất cả các giá trị AVE đều đạt yêu cầu (>= 0,5), do đó tính hội tụ được đảm bảo.

Bảng 4.7: Kết quả đánh giá CR, AVE, MSV và SQRTAVE

CR	AVE	YD	CB	HP	NT
YD	0,910	0,668	0,818
CB	0,918	0,691	0,068	0,831
HP	0,879	0,593	0,445	0,431	0,770
NT	0,896	0,635	-0,428	-0,363	-0,447	0,797

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Để đạt được tính phân biệt, các chỉ số MSV phải nhỏ hơn chỉ số AVE tương ứng. Đồng thời các chỉ số SQRTAVE phải lớn hơn các chỉ số Inter-Construct Correlations. Đồng thời, dựa vào kết quả này ta có thể kết luận rằng các tiêu chuẩn để đánh giá tính phân biệt đều được đảm bảo.

Như vậy, kết quả kiểm định CFA cho thấy, các khái niệm đều đạt yêu cầu về giá trị cũng như độ tin cậy, số lượng nhân tố và các biến đo lường trên các nhân tố đó phù hợp với mong đợi trên nền tảng lý thuyết đã được thiết lập trước đó. Vì vậy, thang đo phù hợp sử dụng cho phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính tiếp theo.

4.5 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Kết quả kiểm định cho thấy các chỉ tiêu phân tích liên quan đều đạt tiêu chuẩn cần thiết, khẳng định mô hình nghiên cứu đạt mức độ phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thu thập được. Cụ thể: Chi-square đạt 262.838; df đạt 161 và giá trị p rất nhỏ đạt 0,000; Chi-square/df đạt giá trị 1,633 nhỏ hơn 2; CFI đạt 0,989; GFI đạt 0,964; TLI đạt 0,987. Như vậy cả ba chỉ số CFI, GFI và TLI đều lớn hơn 0,9. Đồng thời chỉ số RMSEA đạt 0,030 nhỏ hơn 0,08 theo tiêu chuẩn của Hair và ctg (2010).

Hình 4.1: Kết quả phân tính mô hình cấu trúc tuyến tính chuẩn hóa

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bảng 4.8: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Giả thuyết

Tương quan			Estimate	S.E.	C.R.	P
H1	Công bằng dịch vụ		Nhân thức rủi ro	-0,401	0,046	-8,773	***
H2	Công bằng dịch vụ		Hạnh phúc chủ quan	0,316	0,043	7,332	***
H3	Nhận thức rủi ro		Hạnh phúc chủ quan	-0,316	0,039	-8,078	***
H4	Nhận thức rủi ro		Ý định quay lại	-0,261	0,040	-6,596	***
H5	Hạnh phúc chủ quan		Ý định quay lại	0,304	0,043	7,011	***

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Thông qua các chỉ tiêu thống kê, tác giả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất. Mô hình nghiên cứu chính thức bao gồm 4 nhân tố: CBDV, NTRR, HPCQ