trình bày dưới dạng các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách.
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích yếu tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 29 biến đã nhóm lại thành 6 yếu tố. Sau 2 lần thực hiện phép quay, có 6 nhóm chính thức được hình thành.
4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất (lần 1)
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
Kết quả kiểm tra độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s alpha cho thấy 29 biến quan sát của thang đo sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phương pháp phân tích nhân tố được tiến hành bằng phần mềm SPSS 20.0 cho kết quả sau lần đầu như sau:
Bảng 4.7: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần thứ nhất.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | .863 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 3759.220 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Một Số Kết Quả Thực Hiện Các Chỉ Tiêu Chủ Yếu Về Du Lịch Bình Thuận Giai Đoạn 2011-2015 -
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 -
Thông Số Thống Kê Trong Mô Hình Hồi Qui Bằng Phương Pháp Enter -
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.
Xem toàn bộ 173 trang tài liệu này.
Bậc tự do | 406 |
Sig (giá trị P – value) | .000 |
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0,00 < 0,05, bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = .863> 0.5. Chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích.
Bảng 4.8: Bảng phương sai trích lần thứ nhất
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | ||||||||
Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | ||
1 | 7.233 | 24.94 | 24.940 | 7.23 | 24.94 | 24.94 | 3.17 | 10.93 | 10.938 | |
2 | 3.131 | 10.79 | 35.738 | 3.13 | 10.79 | 35.73 | 3.09 | 10.68 | 21.621 | |
3 | 2.850 | 9.829 | 45.567 | 2.85 | 9.829 | 45.56 | 3.00 | 10.35 | 31.974 | |
4 | 1.837 | 6.336 | 51.902 | 1.83 | 6.336 | 51.90 | 2.97 | 10.24 | 42.216 | |
5 | 1.512 | 5.213 | 57.116 | 1.51 | 5.213 | 57.11 | 2.93 | 10.12 | 52.340 | |
6 | 1.375 | 4.740 | 61.856 | 1.37 | 4.740 | 61.85 | 2.76 | 9.516 | 61.856 | |
7 | .966 | 3.331 | 65.187 | |||||||
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Từ kết quả bảng số liệu 4.9 sau khi chạy fixed number of factors ta thấy phương sai trích là 61.856% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 6 yếu tố được rút trích ra từ biến quan sát (Bảng 4.8). Điều này chứng minh cho chúng ta thấy 6 yếu tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 61.856% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Biến quan sát | ||||||
1 | 2 | 5 | 6 | |||
HATANG2 | .848 | |||||
HATANG3 | .814 | |||||
HATANG4 | .695 | |||||
HATANG1 | .683 | |||||
HATANG5 | .595 | .320 | ||||
MOITRUONG2 | .782 | .268 | ||||
MOITRUONG1 | .774 | |||||
MOITRUONG4 | .765 | |||||
MOITRUONG5 | .632 | .307 | ||||
MOITRUONG3 | .378 | .618 | ||||
SANPHAM5 | .745 | |||||
SANPHAM2 | .739 | |||||
SANPHAM4 | .713 | |||||
SANPHAM1 | .307 | .686 | ||||
SANPHAM3 | .316 | .662 | ||||
NHANLUC2 | .883 | |||||
NHANLUC3 | .870 | |||||
NHANLUC1 | .869 | |||||
NHANLUC5 | .798 | |||||
ANTOAN4 | .819 | |||||
ANTOAN3 | .815 | |||||
ANTOAN2 | .800 | |||||
ANTOAN5 | .672 | |||||
ANTOAN1 | .658 | |||||
GIACA4 | .751 | |||||
GIACA2 | .704 | |||||
GIACA5 | .674 | |||||
GIACA1 | .636 | |||||
GIACA3 | .563 | |||||
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ nhất Rotated Component Matrixa
Nhân tố
3 4
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Như vậy, thang đo được chấp nhận và được phân thành 06 nhóm. Vì yêu cầu hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến (>0,5) và hiệu số giữa các thanh phần trong cùng yếu tố phải lớn hơn 0,3 nên các biến cơ sở hạ tầng (CSHT5), môi trường tự nhiên ( MTTN3) sẽ bị loại ở lần phân tích thứ nhất.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 (lần cuối)
Bảng 4.10: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần thứ hai.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | .849 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 3420.585 |
Bậc tự do | 351 | |
Sig (giá trị P – value) | .000 | |
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết quả phân tích yếu tố lần thứ 2 có hệ số KMO = 0.849 (nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa (sig = 0.000<0.05) cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp dữ liệu và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.11: Bảng phương sai trích lần 2 (lần cuối)
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | ||||||||
Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | ||
1 | 6.560 | 24.29 | 24.295 | 6.56 | 24.29 | 24.29 | 3.03 | 11.22 | 11.221 | |
2 | 3.130 | 11.59 | 35.886 | 3.13 | 11.59 | 35.88 | 2.96 | 10.99 | 22.218 | |
3 | 2.832 | 10.48 | 46.374 | 2.83 | 10.48 | 46.37 | 2.92 | 10.84 | 33.059 | |
4 | 1.750 | 6.481 | 52.855 | 1.75 | 6.481 | 52.85 | 2.70 | 10.02 | 43.083 | |
5 | 1.462 | 5.416 | 58.272 | 1.46 | 5.416 | 58.27 | 2.70 | 9.999 | 53.082 | |
6 | 1.297 | 4.803 | 63.075 | 1.29 | 4.803 | 63.07 | 2.69 | 9.993 | 63.075 | |
7 | .959 | 3.552 | 66.627 | |||||||
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Đây cũng là lần phân tích cuối cùng và 27 biến này được xem xét kết quả rút trích yếu tố ở các bước tiếp theo. Kết quả bảng số liệu 4.11 sau khi chạy fixed number of factors ta thấy phương sai trích là 63.075% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 6 yếu tố được rút trích ra từ biến quan sát (Bảng 4.11). Điều này chứng minh cho chúng ta thấy 6 yếu tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 63.075% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Biến quan sát | Nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
SANPHAM2 | .754 | |||||
SANPHAM5 | .751 | |||||
SANPHAM4 | .701 | |||||
SANPHAM1 | .693 | .298 | ||||
SANPHAM3 | .673 | .298 | ||||
NHANLUC2 | .883 | |||||
NHANLUC3 | .870 | |||||
NHANLUC1 | .869 | |||||
NHANLUC5 | .799 | |||||
ANTOAN4 | .819 | |||||
ANTOAN3 | .815 | |||||
ANTOAN2 | .801 | |||||
ANTOAN5 | .670 | |||||
ANTOAN1 | .660 | |||||
HATANG2 | .850 | |||||
HATANG3 | .818 | |||||
HATANG1 | .708 | |||||
HATANG4 | .703 | |||||
GIACA4 | .761 | |||||
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ hai (lần cuối) Rotated Component Matrixa
.720 | ||||||
GIACA5 | .664 | |||||
GIACA1 | .638 | |||||
GIACA3 | .570 | |||||
MOITRUONG1 | .801 | |||||
MOITRUONG4 | .785 | |||||
MOITRUONG2 | .297 | .747 | ||||
MOITRUONG5 | .291 | .665 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
KẾT LUẬN
Như vậy, qua 02 lần thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm yếu tố được gom lại lần cuối gồm 27 biến cụ thể như sau:
Nhóm 1 (nhân tố đa dạng sản phẩm dịch vụ) gồm 5 biến: SPDV1, SPDV2, SPDV3, SPDV4, SPDV5.
Nhóm 2 (yếu tố nguồn nhân lực) gồm 4 biến: NNL1, NNL2, NNL3, NNL5. Nhóm 3 (yếu tố điểm đến an toàn) gồm 5 biến: DDAT1, DDAT2, DDAT3,
DDAT4, DDAT5.
Nhóm 4 (yếu tố cơ sở hạ tầng) gồm 4 biến: CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT4.
Nhóm 5 (yếu tố giá cả hợp lý) gồm 5 biến: GCHL1,GCHL2,GCHL3, GCHL4, GCHL5.
Nhóm 6 (yếu tố môi trường tự nhiên) gồm 4 biến: MTTN1, MTTN2, MTTN4, MTTN5.
4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc
Bảng 4.13: Hệ số KMO và kiểm định Barlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | .820 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 989.671 |
Bậc tự do | 10 |
Sig (giá trị P – value) | .000 |
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết quả kiểm định Bartlett's cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.000<0.05, bác bỏ Ho, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO =0.820 lớn hơn 0.5 (> 0.5), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích.
Bảng 4.14: Bảng phương sai trích biến phụ thuộc
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | Tổng | Phươn g sai trích | Tích lũy phươn g sai trích | |
1 | 3.593 | 71.85 | 71.857 | 3.59 | 71.85 | 71.85 | 3.59 | 71.85 | 71.857 |
2 | .604 | 12.08 | 83.944 | ||||||
3 | .381 | 7.623 | 91.567 | ||||||
4 | .243 | 4.865 | 96.432 | ||||||
5 | .178 | 3.568 | 100.00 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Kết quả bảng 4.14 cho thấy với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 1 yếu tố được rút trích ra từ biến quan sát. Phương sai trích 71.86% > 50% là đạt yêu cầu.
4.2.4 Kết luận phân tích nhân tố khám phá mô hình đo lường
Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach’s alpha như trên, mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 6 yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách. Cụ thể, mô hình này có 7 biến thành phần trong đó có 6 biến độc lập (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) và một biến phụ thuộc (Sự chọn lựa của du khách khi lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận).
H2
H3
H4
H5
H6
Nguồn nhân lực
Sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách
Giá cả dịch vụ hợp lý
Sự đa dạng vế các sản phẩm dịch vụ
Điểm đến an toàn
Môi trường tự nhiên
Cơ sở hạ tầng
H1
Hình 4.1: Mô hình chính thức về sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của du khách
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu chính thức như sau:
+ H1: Nguồn nhân lực: Hướng dẫn viên, nhân viên du lịch lịch sự, vui vẻ, nhiệt tình, phong cách chuyên nghiệp có tác động cùng chiều với sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL.
+ H2: Giá cả dịch vụ hợp lý: Giá cả dịch vụ có tác động cùng chiều với sự lưa chọn điểm đến của du lịch Bình Thuận.
+ H3: Đa dạng về các sản phẩm dịch vụ: Sự đa dạng các loại sản phẩm, dịch vụ: Dịch vụ ăn uống, mua sắm có tác động cùng chiều với sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL .
+ H4: Điểm đến an toàn: Điểm du lịch luôn đảm bảo an toàn cho du khách có tác động cùng chiều với sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận .
+ H5: Môi trường tự nhiên: Môi trường tự nhiên trong lành, Phong cảnh thiên nhiên đẹp, phong phú, hài hòa có tác động cùng chiều với sự lựa chọn điểm đến du lịch Bình Thuận của KDL.
+ H6: Cơ sở hạ tầng du lịch tốt có tác động cùng chiều với sự lựa chọn điểm