đến du lịch Bình Thuận của KDL.
4.3 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
4.3.1 Phân tích mô hình
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 6 yếu tố tác động (biến độc lập) và sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL (biến phụ thuộc) có dạng như sau:
Y= ao + a1*X1 + a2*X2 +a3*X3 +a4*X4 +a5*X5 +a6*X6.
Trong đó:
Y: Sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL
X1: Nguồn nhân lực
X2: Giá cả dịch vụ hợp lý
X3: Đa dạng về các sản phẩm dịch vụ
X4: Điểm đến an toàn X5: Môi trường tự nhiên X6: Cơ sở hạ tầng
4.3.2 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), trong đó:
X1, X2, X3, X4, X5, X6 là các biến độc lập theo thứ tự Nguồn nhân lực, Giá cả dịch vụ hợp lý, Sự đa dạng về các loại sản phẩm dịch vụ, Điểm đến An toàn, Môi trường tự nhiên, Cơ sở hạ tầng du lịch.
Y: Sự sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL. Thang đo của nhân tố này từ 1 đến 5 (1: Hoàn toàn không đồng ý , 2: Không đồng ý, 3: Bình thường, 4: Đồng ý, 5: Hoàn toàn đồng ý).
ao: Hằng số tự do
Bảng 4.15: Thông số thống kê trong mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter
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 | |||
(Constant) | -.369 | .145 | -2.550 | .011 | |||
NL | .172 | .015 | .373 | 11.511 | .000 | .975 | 1.026 |
GC | .260 | .032 | .310 | 8.020 | .000 | .685 | 1.459 |
SP | .211 | .035 | .254 | 6.066 | .000 | .584 | 1.712 |
AT | .182 | .024 | .245 | 7.614 | .000 | .985 | 1.015 |
MT | .100 | .032 | .126 | 3.096 | .002 | .622 | 1.608 |
CSHT | .193 | .028 | .254 | 6.873 | .000 | .748 | 1.337 |
Biến phụ thuộc: Lựa chọn (Y) | |||||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Quy Trình Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Việc Lựa Chọn Điểm Đến Du Lịch Bình Thuận Của Du Khách Trong Nước. -
Biểu Đồ Cơ Cấu Đặc Điểm Nghề Nghiệp Của Du Khách -
Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa Lần Thứ Nhất (Lần 1) -
Mức Độ Cảm Nhận Của Khách Hàng Về Yếu Tố Giá Cả Dịch Vụ -
Kiểm Tra Sự Khác Biệt Về Sự Lựa Chọn Điểm Đến Du Lịch Bình Thuận Của Du Khách Theo Yếu Tố Nghề Nghiệp. -
Những Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 173 trang tài liệu này.
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Trong bảng số liệu 4.15, khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập NL, GC, SP, AT, MT, CSHT đều đạt yêu cầu do tstat> tα/2(0.05, 300) = 1.967 (nhỏ nhất là 3.096) và các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0.05 (lớn nhất là 0.02). Ngoài ra, hệ số VIF của các hệ số Beta đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.712) và hệ số Tolerance đều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.594) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác, mức ý nghĩa kiểm định 2 phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều thỏa điều kiện (Sig. 2-tailed = 0.000 < 0.05).
Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy
Kiểm tra các giả định sau:
+ Phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
+ Các phần dư có phân phối chuẩn.
+ Không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.3 Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized predicted value).
Hình 4.2: Đồ thị phân tán giá giá trị dự đoán và phần dư từ hồi qui
Từ hình 4.2 cho thấy các phần dư ngẫu nhiên phân tán quay trục O (quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.3.4 Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn.
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích..… (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4. 3: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Hình 4.4: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch
chuẩn Std. Dev = 0.990). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.3.5 Ma trận tương quan
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.16: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Y | STI | NC | PCPV | AT | CP | SHH | ||
Pearson Correlation | Y | 1.000 | .358 | .554 | .578 | .231 | .505 | .500 |
NL | .358 | 1.000 | -.084 | .037 | .061 | .019 | -.062 | |
GC | .554 | -.084 | 1.000 | .477 | .002 | .464 | .378 | |
SP | .578 | .037 | .477 | 1.000 | -.083 | .559 | .442 | |
AT | .231 | .061 | .002 | -.083 | 1.000 | -.052 | -.039 | |
MT | .505 | .019 | .464 | .559 | -.052 | 1.000 | .393 | |
CSHT | .500 | -.062 | .378 | .442 | -.039 | .393 | 1.000 |
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Bảng ma trận tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập NL, GC, SP, AT, MT, CSHT với biến phụ thuộc Y khá cao và tương quan cùng chiều.
Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với từng biến độc lập dao động từ
0.231 đến 0.578 (mức tương quan yếu đến tương quan trung bình). Trên thực tế, với mức ý nghĩa 1%, giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là trong tổng thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách.
Bảng 4.17: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến Thông số thông minh
Hệ số R | Hệ số R2 | Hệ số R2 - hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng | Thống kê thay đổi | Hệ số | ||||
Hệ số R2 sau khi đổi | Hệ số F khi đổi | Bậc tự do 1 | Bậc tự do 2 | Durbin- Watson | |||||
1 | .836a | .699 | .693 | .27532 | .699 | 113.901 | 6 | 294 | 2.085 |
a Biến độc lập: (Constant) NL, GC, SP, AT, MT, CSHT | |||||||||
b Biến phụ thuộc: Y | |||||||||
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Bảng 4.17 cho thấy, giá trị hệ số tương quan là 0.836 > 0.5. Do vậy, đây là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Ngoài ra hệ số xác định của mô hình hồi quy R2 điều chỉnh là 0.699. Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 69.9%. Điều này cho biết khoảng 69,9% sự biến thiên về sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách. Các phần còn lại là do sai sót của các yếu tố khác. Kiểm định Durbin Watson = 2.085 trong khoảng 1< D < 3 nên không có hiện tượng tự tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
4.3.6. Đánh giá mức độ quan trọng trong các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách.
Dựa vào bảng số liệu bảng 4.15, từ thông số thống kê trong mô hình hồi qui, phương trình hồi quy tuyến tính đa biến của các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách sẽ có dạng sau:
Phương trình hồi quy:
Y=0.373*X1 + 0.310*X2 + 0.254*X3 + 0.245*X4 + 0.126*X5 + 0.254*X6
Trong đó:
Y: Sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL
X1: Nguồn nhân lực
X2: Giá cả dịch vụ hợp lý
X3: Đa dạng về các sản phẩm dịch vụ
X4: Điểm đến an toàn X5: Môi trường tự nhiên X6: Cơ sở hạ tầng
Qua đó ta thấy, cả 6 yếu tố: Nguồn nhân lực, Giá cả dịch vụ hợp lý, Sự đa dạng về các loại sản phẩm dịch vụ, Điểm đến An toàn, Môi trường tự nhiên, Cơ sở hạ tầng du lịch đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách trong nước.
Sáu yếu tố này có sự ảnh hưởng đáng kể đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách là Nguồn nhân lực, Giá cả dịch vụ hợp lý, Đa dạng về các sản phẩm dịch vụ, Cơ sở hạ tầng, Điểm đến An toàn, Môi trường tự nhiên
Như vậy, thông qua kết quả kiểm định mô hình lý thuyết chính thức mà cụ thể là kết quả hồi quy tuyến tính đa biến, ta có mô hình lý thuyết chính thức điều chỉnh như sau:
Nguồn nhân lực
Sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách
H1= 0.373
H2= H3= H4= | 0.310 0.254 0.245 | |
Môi trường tự nhiên | H5= 0.126 | |
H6= 0.254 | ||
Cơ sở hạ tầng | ||
Hình 4.5: Mô hình nghiên cứu chính thức về sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách.
4.3.7 Kết quả đánh giá mức độ cảm nhận về điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách.
Để thuận tiện cho việc đánh giá, chúng ta có quy ước sau: Trung bình từ 1 – 1.8 : Mức kém
Trung bình từ 1.8 – 2.6 : Mức yếu
Trung bình từ 2.6 – 3.4 : Mức trung bình Trung bình từ 3.4 – 4.2 : Mức khá
Trung bình từ 4.2 – 5.0 : Mức tốt
4.3.7.1 Yếu tố nguồn nhân lực
Bảng 4.18: Mức độ cảm nhận của khách hàng về yếu tố nguồn nhân lực
Điểm trung bình | Mức độ | |
NNL1: Nhân viên chân thật, lịch sự, nhanh nhẹn, chuyên nghiệp. | 3.3821 | Trung bình |
NNL2: Nhân viên nhiệt tình, tận tụy công việc, sẳn sàng phục vụ. | 3.4518 | Khá |
NNL3: Kỹ năng giao tiếp, ứng xử linh hoạt. | 3.3588 | Trung bình |
NNL5: Nhân viên (khách sạn, nhà hàng) thân thiện, chu đáo. | 3.3355 | Trung bình |
Điểm trung bình nhân tố | 3.3821 | Trung bình |
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Yếu tố nguồn nhân lực đứng vị trí thứ hai trong bảng đánh giá với điểm trung bình yếu tố (hệ số) Mean = 3.3821. Trong khi bảng phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy yếu tố này có tác động mạnh nhất đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách. Sự chênh lệch này là do khách du lịch đánh giá cao về yếu tố con người.