với ba biến quan sát (ND1-ND3) và (3) Môi trường tự nhiên với ba biến quan sát (MTTN1- MTTN3) đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin cậy và giá trị phân biệt.
4.1.2.9 Kết quả CFA thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre
Thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre có 4 biến quan sát (NLCT1 – NLCT4) được đưa vào phân tích. Kết quả CFA của thang đo này cho thấy, mô hình có độ phù hợp với dữ liệu (chi tiết theo Hình 4.10), chi bình phương = 5.984, có bậc tự do = 2, giá trị P = 0.050; CMIN/df = 2.992 < 3. Các chỉ tiêu đo lường khác cũng đạt yêu cầu (GFI
= .992; TLI = .988; CFI = .996 đều lớn hơn 0.8; RMSEA = 0.075 < 0.8).
Hình 4.10: Kết quả CFA (chuẩn hóa) thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre
Tất cả trọng số hồi quy chuẩn hóa của các biến quan sát trong thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre đều đạt mức ý nghĩa (p = 0.000 nên có ý nghĩa thống kê) và có giá trị lớn và biến thiên từ 0.810 đến 0.864, đều > 0.5 (chi tiết theo Phụ lục 12). Kết quả này cho thấy, các thành phần của thang đo này mang tính đơn hướng và đạt giá trị hội tụ. Tương quan giữa các thành phần trong thang đo này qua Bảng 4.15 cho thấy, tất cả các hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE) cho giá trị p đều nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan của từng thành phần trong thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các thành phần trong khái niệm này đạt được giá trị phân biệt. Độ tin cậy tổng hợp Pc = 0.912 lớn hơn 0.6, phương sai trích Pvc= 0.721 lớn hơn 0.5 thang đo đạt độ tin cậy.
Estimate (r) | SE | CR | P-value | |||
NLCT1 | <--- | NLCT | 0.862 | 0.0268 | 5.144 | 0.000 |
NLCT2 | <--- | NLCT | 0.860 | 0.0270 | 5.184 | 0.000 |
NLCT3 | <--- | NLCT | 0.864 | 0.0266 | 5.104 | 0.000 |
NLCT4 | <--- | NLCT | 0.810 | 0.0310 | 6.122 | 0.000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Xoay Nhân Tố Của Yếu Tố Điều Kiện Môi Trường Điểm Đến -
Phương Pháp Kiểm Định Thang Đo Chính Thức Đối Với Mô Hình Nghiên Cứu Bằng Phân Tích Hệ Số Khẳng Định Cfa (Confirmatory Factor Analysis) Và Phân Tích Mô -
Kết Quả Cfa Lần 1 (Chuẩn Hóa) Của Thang Đo Năng Lực Năng Lực Tổ Chức, Quản Lý -
Hệ Số Các Thành Phần Tạo Ra Yếu Tố Điều Kiện Môi Trường Điểm Đến -
Phân Tích Thực Trạng Và Nguyên Nhân Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đền Năng Lực Cạnh Tranh Của Doanh Nghiệp Du Lịch Bến Tre -
Thống Kê Mô Tả Mức Độ Đồng Ý Về Yếu Tố Người Dân Địa Phương
Xem toàn bộ 308 trang tài liệu này.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến trong thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre
Ghi chú: r: hệ số tương quan; SE = SQRT(1-r2)/(n-2); n: cỡ mẫu; CR= (1-r)/SE; P-value = TDIST(CR, n-2, 2). Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Như vậy, kết quả CFA của thang đo NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre gồm 4 biến quan sát đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin cậy và giá trị phân biệt.
4.1.2.10 Kết quả CFA mô hình tới hạn
Đánh giá tính phân biệt trong mô hình xuyên suốt (across-construct) là việc đo lường mức phân biệt giữa các khái niệm/thành phần trong mô hình nghiên cứu. Tính phân biệt này được đánh giá thông qua việc kiểm tra tương quan giữa các khái niệm trong mô hình đo lường sau cùng. Tính phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu sẽ đạt được nếu hệ số tương quan của các khái niệm nhỏ hơn 1 với điều kiện mô hình phù hợp tốt với dữ liệu (Steenkamp và Van Trijp, 1991). Mô hình đo lường sau cùng là mô hình tới hạn (saturated model) mà trong đó các khái niệm được tự do quan hệ với nhau (Anderson và Gerbing, 1988) nên có bậc tự do thấp nhất. Có 8 khái niệm trong mô hình đo lường sau cùng, đó là:
(1) Năng lực marketing; (2) Thương hiệu; (3) Năng lực tổ chức, quản lý; (4) Trách nhiệm xã hội; (5) Chất lượng sản phẩm, dịch vụ; (6) Nguồn nhân lực; (7) Cạnh tranh về giá; (8) Điều kiện môi trường điểm đến (cơ chế chính sách, người dân địa phương, môi trường tự nhiên) và 1 khái niệm NLCT chung của doanh nghiệp du lịch Bến Tre.
Kết quả CFA của mô hình đo lường sau cùng cho thấy, mô hình là phù hợp với dữ liệu (chi tiết theo Hình 4.11), chi bình phương = 1361.918, có bậc tự do = 906, giá trị P = 0.000; CMIN/df = 1.503 < 3. Các chỉ tiêu đo lường khác cũng đạt yêu cầu (GFI = .860; TLI =
.951; CFI = .956 đều lớn hơn 0.8; RMSEA = 0.037 < 0.8).
Hình 4.11: Kết quả CFA mô hình tới hạn
Tất cả trọng số hồi quy chuẩn hóa trong mô hình tới hạn đều đạt với mức ý nghĩa (p =
0.000 nên có ý nghĩa thống kê) và có giá trị lớn, biến thiên từ 0.520 đến 0.898, đều lớn hơn
0.5 (chi tiết theo Phụ lục 12). Kết quả này cho thấy, các thành phần trong mô hình mang tính đơn hướng và đạt giá trị hội tụ. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến trong mô hình tới hạn thể hiện trong Bảng 4.16 cho thấy, tất cả các hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE) cho giá trị p đều nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm trong mô hình tới hạn đạt được giá trị phân biệt.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các yếu tố trong mô hình tới hạn
Estimate (r) | SE | CR | P-value | |||
MAR | <--> | TH | 0.323 | 0.0501 | 13.516 | 0.000 |
MAR | <--> | TCQL | 0.415 | 0.0482 | 12.149 | 0.000 |
MAR | <--> | TN | 0.532 | 0.0448 | 10.443 | 0.000 |
MAR | <--> | NNL | 0.376 | 0.0490 | 12.724 | 0.000 |
Estimate (r) | SE | CR | P-value | |||
MAR | <--> | NLCT | 0.653 | 0.0401 | 8.657 | 0.000 |
MAR | <--> | MT | 0.491 | 0.0461 | 11.040 | 0.000 |
MAR | <--> | GC | 0.495 | 0.0460 | 10.981 | 0.000 |
MAR | <--> | SP | 0.539 | 0.0446 | 10.341 | 0.000 |
TH | <--> | TCQL | 0.207 | 0.0518 | 15.315 | 0.000 |
TH | <--> | TN | 0.468 | 0.0468 | 11.374 | 0.000 |
TH | <--> | NNL | 0.202 | 0.0518 | 15.395 | 0.000 |
TH | <--> | NLCT | 0.438 | 0.0476 | 11.812 | 0.000 |
TH | <--> | SP | 0.242 | 0.0514 | 14.761 | 0.000 |
TH | <--> | GC | 0.261 | 0.0511 | 14.464 | 0.000 |
TH | <--> | MT | 0.373 | 0.0491 | 12.768 | 0.000 |
TCQL | <--> | TN | 0.420 | 0.0480 | 12.075 | 0.000 |
TCQL | <--> | NNL | 0.264 | 0.0510 | 14.418 | 0.000 |
TCQL | <--> | NLCT | 0.621 | 0.0415 | 9.136 | 0.000 |
TCQL | <--> | SP | 0.452 | 0.0472 | 11.608 | 0.000 |
TCQL | <--> | GC | 0.513 | 0.0454 | 10.720 | 0.000 |
TCQL | <--> | MT | 0.434 | 0.0477 | 11.870 | 0.000 |
TN | <--> | NNL | 0.405 | 0.0484 | 12.296 | 0.000 |
TN | <--> | NLCT | 0.653 | 0.0401 | 8.657 | 0.000 |
TN | <--> | SP | 0.458 | 0.0470 | 11.520 | 0.000 |
TN | <--> | GC | 0.435 | 0.0477 | 11.856 | 0.000 |
TN | <--> | MT | 0.535 | 0.0447 | 10.399 | 0.000 |
SP | <--> | NNL | 0.369 | 0.0492 | 12.828 | 0.000 |
NNL | <--> | GC | 0.384 | 0.0489 | 12.605 | 0.000 |
NNL | <--> | MT | 0.396 | 0.0486 | 12.428 | 0.000 |
SP | <--> | NLCT | 0.681 | 0.0388 | 8.231 | 0.000 |
GC | <--> | NLCT | 0.687 | 0.0385 | 8.139 | 0.000 |
NLCT | <--> | MT | 0.666 | 0.0395 | 8.460 | 0.000 |
SP | <--> | GC | 0.499 | 0.0459 | 10.923 | 0.000 |
GC | <--> | MT | 0.460 | 0.0470 | 11.491 | 0.000 |
SP | <--> | MT | 0.389 | 0.0488 | 12.532 | 0.000 |
NNL | <--> | NLCT | 0.602 | 0.0423 | 9.418 | 0.000 |
Ghi chú: r: hệ số tương quan; SE = SQRT(1-r2)/(n-2); n: cỡ mẫu; CR= (1-r)/SE; P-value = TDIST(CR, n-2, 2). Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Tóm lại, việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA để đo lường mức độ phù hợp của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu với dữ liệu như đã trình bày trên nhằm giúp nhận diện các giá trị phân biệt, độ tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích
và tính đơn nguyên của các thang đo. Kết quả đo lường trên cơ sở của các chỉ tiêu GFI, CFI, TLI, RMSEA, Chi-bình phương/bậc tự do cho thấy, tất cả các thang đo đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin cậy và giá trị phân biệt. Mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu thị trường.
4.1.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.1.3.1 Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Dựa trên kết quả kiểm CFA cho thấy, bộ thang đo trong mô hình nghiên cứu đều đạt mức độ phù hợp với dữ liệu thông qua các chỉ tiêu giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích. Vì vậy, các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu chính thức không có sự thay đổi điều chỉnh. Sử dụng SEM cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những sai số đo lường và hợp nhất những khái niệm trừu tượng, khó phân biệt. Phương pháp kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu bằng công cụ này ngoài việc có ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như hồi quy đa biến do tính được sai số đề xuất, còn cho phép kết hợp các khái niệm tiềm ẩn với mô hình lý thuyết cùng một lúc (Hulland và cộng sự, 1996). Phương pháp hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình nghiên cứu nếu dữ liệu có phân phối chuẩn.
Ứng dụng phần mềm AMOS để phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM nhằm kiểm định mô hình nghiên cứu bao gồm các khái niệm trong mô hình nghiên cứu và bảng sảo sát chính thức với 41 biến quan sát, 1 biến đã bị loại trong quá trình phân tích CFA (TCQL5) do không đạt yêu cầu về các giá trị và 1 khái niệm NLCT chung của doanh nghiệp du lịch Bến Tre với 4 biến quan sát.
Kết quả ước lượng (chuẩn hóa) mô hình nghiên cứu cho thấy, mô hình là phù hợp với dữ liệu (chi tiết theo Hình 4.12), chi bình phương = 1436.524, có bậc tự do = 909, giá trị P
= 0.000; CMIN/df = 1.580 < 3. Các chỉ tiêu đo lường khác cũng đạt yêu cầu (GFI = .855; TLI = .944; CFI = .949 đều lớn hơn 0.8; RMSEA = 0.040 < 0.8).
Hình 4.12: Kết quả SEM (chuẩn hóa) của mô hình nghiên cứu
Tương quan | Ước lượng (r) | SE | CR | P-value | ||
CC | <--- | MT | 0.827 | 0.0298 | 5.814 | 0.000 |
ND | <--- | MT | 0.883 | 0.0248 | 4.710 | 0.000 |
MTTN | <--- | MT | 0.517 | 0.0453 | 10.661 | 0.000 |
NLCT | <--- | TH | 0.113 | 0.0526 | 16.867 | 0.000 |
NLCT | <--- | TN | 0.104 | 0.0526 | 17.022 | 0.000 |
NLCT | <--- | SP | 0.247 | 0.0513 | 14.682 | 0.000 |
NLCT | <--- | GC | 0.214 | 0.0517 | 15.203 | 0.000 |
NLCT | <--- | TCQL | 0.191 | 0.0520 | 15.572 | 0.000 |
NLCT | <--- | NNL | 0.266 | 0.0510 | 14.387 | 0.000 |
NLCT | <--- | MT | 0.202 | 0.0518 | 15.395 | 0.000 |
NLCT | <--- | MAR | 0.108 | 0.0526 | 16.953 | 0.000 |
Bảng 4.17: Kết quả ước lượng (chuẩn hóa) mối quan hệ nhân quả của mô hình
Ghi chú: r: hệ số tương quan; SE = SQRT(1-r2)/(n-2); n: cỡ mẫu; CR= (1-r)/SE; P-value = TDIST(CR, n-2, 2). Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Kết quả ước lượng (chuẩn hóa) của các tham số chính được trình bày ở Bảng 4.17 cho thấy, các mối quan hệ nhân quả này đều có ý nghĩa thống kê (p < 5%). Dựa trên kết trên, có thể kết luận các khái niệm trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị liên hệ lý thuyết.
4.1.3.2 Kiểm định ước lượng mô hình nghiên cứu bằng Bootstrap
Để đánh giá độ tin cậy của ước lượng trong nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường các nghiên cứu phải chia mẫu ra làm hai mẫu con. Một nửa để ước lượng các tham số mô hình và một nửa dùng để đánh giá lại. Ngoài ra, cũng có thể lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác. Hai cách trên không phù hợp cho nghiên cứu này, vì mô hình cấu trúc tuyến tính đòi hỏi mẫu phải lớn nên hai cách làm trên tốn nhiều thời gian và chi phí (Anderson và Gerbing, 1988). Trong trường hợp này thì bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế (Schumacker và Lomax, 1996). Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông. Vì vậy, trong luận án này, tác giả sử dụng phương pháp bootstrap với số mẫu lập lại N = 500. Kết quả ước lượng bằng bootstrap với N= 500 được tính trung bình kèm theo cho thấy, độ chệch (bias) tuy có xuất hiện nhưng rất nhỏ (chi tiết theo Bảng 4.18). Vì vậy, có thể kết luận rằng, các ước lượng trong mô hình nghiên cứu có thể tin cậy được.
Bảng 4.18: Kết quả ước lượng bằng bootstrap với N=500 (chuẩn hóa)
Ước lượng ML | SE | SE-SE | Mean | Bias | SE-Bias | |||
CC | <--- | MT | 0.827 | 0.048 | 0.002 | 0.824 | -0.003 | 0.002 |
ND | <--- | MT | 0.883 | 0.039 | 0.001 | 0.881 | -0.001 | 0.002 |
MTTN | <--- | MT | 0.517 | 0.068 | 0.002 | 0.515 | -0.002 | 0.003 |
NLCT | <--- | TH | 0.113 | 0.047 | 0.001 | 0.111 | -0.002 | 0.002 |
NLCT | <--- | TN | 0.104 | 0.054 | 0.002 | 0.100 | -0.004 | 0.002 |
NLCT | <--- | SP | 0.247 | 0.050 | 0.002 | 0.245 | -0.002 | 0.002 |
NLCT | <--- | GC | 0.214 | 0.048 | 0.002 | 0.212 | -0.002 | 0.002 |
NLCT | <--- | TCQL | 0.191 | 0.049 | 0.002 | 0.192 | 0.001 | 0.002 |
NLCT | <--- | NNL | 0.266 | 0.053 | 0.002 | 0.269 | 0.003 | 0.002 |
NLCT | <--- | MT | 0.202 | 0.073 | 0.002 | 0.204 | 0.003 | 0.003 |
NLCT | <--- | MAR | 0.108 | 0.051 | 0.002 | 0.110 | 0.002 | 0.002 |
Ghi chú: SE: sai lệch chuẩn; SE-SE: sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn: Bias: độ chệch; SE-Bias: sai lệch chuẩn của độ chệch Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
4.1.3.3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu và bootstrap trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) cho thấy, mối quan hệ được giả thuyết trong mô hình nghiên cứu chính
thức có mức ý nghĩa thống kê vì p có giá trị cao nhất là 0.028 nhỏ hơn 0.05, đạt mức ý nghĩa cần thiết (ở độ tin cậy 95%). Hay nói cách khác, các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu chính thức đều được chấp nhận (chi tiết theo Bảng 4.19).
Bảng 4.19: Hệ số hồi quy của mô hình nghiên cứu chính thức
Hệ số | Hệ số (chuẩn hóa) | S.E. | C.R. | P | |||
NLCT | <--- | TH | 0.088 | 0.113 | 0.031 | 2.875 | 0.004 |
NLCT | <--- | TN | 0.088 | 0.104 | 0.040 | 2.201 | 0.028 |
NLCT | <--- | SP | 0.236 | 0.247 | 0.045 | 5.243 | *** |
NLCT | <--- | GC | 0.182 | 0.214 | 0.040 | 4.553 | *** |
NLCT | <--- | TCQL | 0.175 | 0.191 | 0.042 | 4.163 | *** |
NLCT | <--- | NNL | 0.282 | 0.266 | 0.041 | 6.899 | *** |
NLCT | <--- | MT | 0.185 | 0.202 | 0.048 | 3.824 | *** |
NLCT | <--- | MAR | 0.093 | 0.108 | 0.040 | 2.311 | 0.021 |
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Kiểm định giả thuyết H1
Giả thuyết H1 được phát biểu như sau, năng lực marketing có ảnh hưởng tích cực đến NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre. Từ kết quả phân tích SEM cho thấy, hệ số hồi quy chuẩn hóa khác không và mang dấu dương (+) thể hiện mối quan hệ đồng chiều giữ năng lực marketing và NLCT. Với mức ý nghĩa P = 0.021 < 0.05; hệ số β = 0.093; SE = 0.040, nghĩa là giả thuyết H1 được chấp nhận bởi dữ liệu thực nghiệm. Điều này cho thấy, năng lực marketing ảnh hưởng tích cực đến NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre.
Kiểm định giả thuyết H2
Giả thuyết H2 được phát biểu như sau, thương hiệu có ảnh hưởng tích cực đến NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre. Từ kết quả phân tích SEM cho thấy, hệ số hồi quy chuẩn hóa khác không và mang dấu dương (+) thể hiện mối quan hệ đồng chiều giữa thương hiệu và NLCT. Với mức ý nghĩa P = 0.004 < 0.05; hệ số β = 0.088; SE = 0.031, nghĩa là giả thuyết H2 được chấp nhận bởi dữ liệu thực nghiệm. Điều này cho thấy, thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre.
Kiểm định giả thuyết H3
Giả thuyết H3 được phát biểu như sau, năng lực tổ chức, quản lý có ảnh hưởng tích cực đến NLCT của doanh nghiệp du lịch Bến Tre. Từ kết quả phân tích SEM cho thấy, hệ số hồi quy chuẩn hóa khác không và mang dấu dương (+) thể hiện mối quan hệ đồng chiều