4.1.7 Cronbach’s alpha của thang đo yếu tố cơ sở lưu trú
Bảng 4.7: Đánh giá độ tin cậy thang đo chi phí lưu trú
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến - tổng | Cronbach‟s Alpha nếu loại biến | |
CSLT1 | 14,2630 | 5,023 | ,607 | ,722 |
CSLT2 | 14,2049 | 4,697 | ,650 | ,704 |
CSLT3 | 14,2508 | 4,575 | ,649 | ,704 |
CSLT4 | 14,3089 | 5,331 | ,525 | ,748 |
CSLT5 | 13,8471 | 5,277 | ,373 | ,804 |
Cronbach's Alpha = 0,779 | ||||
CSLT1 | 10,3914 | 3,245 | ,626 | ,751 |
CSLT2 | 10,3333 | 2,984 | ,667 | ,730 |
CSLT3 | 10,3792 | 2,868 | ,673 | ,727 |
CSLT4 | 10,4373 | 3,554 | ,514 | ,801 |
Cronbach's Alpha = 0,804 | ||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Quy Trình Nghiên Cứu Các Yếu Tác Động Đến Sự Hài Lòng Của Kdl Nội Địa Đối Với Dlst Tỉnh Bến Tre -
Thang Đo Về Hoạt Động Tham Quan, Vui Chơi, Giải Trí -
Cronbach’S Alpha Của Thang Đo Yếu Tố Phong Cảnh Du Lịch Bảng 4.1: Đánh Giá Độ Tin Cậy Thang Đo Phong Cảnh Du Lịch -
Kết Quả Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Mô Hình Đo Lường -
Đánh Giá Mức Độ Quan Trọng Trong Các Yếu Tố Tác Động Đến Shl Của Kdl Nội Địa Đối Với Dlst Tỉnh Bến Tre -
Kiểm Định Có Sự Khác Nhau Về Mức Độ Cảm Nhận Giữa 2 Nhóm
Xem toàn bộ 181 trang tài liệu này.
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo sơ sở lưu trú có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha của thang đo lần 1 là 0,779 > 0,7. Tuy nhiên, biến quan sát CSLT5 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả loại biến CSLT5. Sau khi loại biến, hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha của thang đo là 0,804 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo cơ sở lưu trú đáp ứng độ tin cậy, các biến còn lại trong thang đo CSLT được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.8 Cronbach’s alpha của thang đo yếu tố sự hợp lý của các loại CPDV Bảng 4.8: Đánh giá độ tin cậy thang đo sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến - tổng | Cronbach‟s Alpha nếu loại biến | |
CPDV1 | 14,4067 | 4,849 | ,533 | ,667 |
CPDV2 | 14,5780 | 5,257 | ,498 | ,681 |
CPDV3 | 14,6300 | 5,228 | ,535 | ,667 |
CPDV4 | 14,6239 | 4,965 | ,592 | ,643 |
CPDV5 | 14,5443 | 6,206 | ,300 | ,747 |
Cronbach's Alpha = 0,730 | ||||
CPDV1 | 10,7554 | 3,578 | ,537 | ,693 |
CPDV2 | 10,9266 | 3,952 | ,498 | ,712 |
CPDV3 | 10,9786 | 3,923 | ,537 | ,691 |
CPDV4 | 10,9725 | 3,689 | ,597 | ,657 |
Cronbach's Alpha = 0,747 | ||||
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha của thang đo lần 1 là 0,730 > 0,7. Tuy nhiên, biến quan sát CSLT5 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả loại biến CSLT5. Sau khi loại biến, hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha của thang đo là 0,894 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo cơ sở lưu trú đáp ứng độ tin cậy, các biến còn lại trong thang đo CSLT được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
KẾT LUẬN:
Sau khi tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo cho 8 nhóm yếu tố với 40 biến quan sát, kết quả có 6 biến quan sát bị loại là CSHT4, HDV5, AUMS3, TQVCGT1, CSLT5, CPDV5. Thành phần các biến quan sát của 8 nhóm yếu tố cụ
thể như sau:
Yếu tố phong cảnh du lịch: Gồm 5 biến quan sát là PCDL1, PCDL2, PCDL3, PCDL4, PCDL5.
Yếu tố cơ sở hạ tầng: gồm 4 biến quan sát là CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT5.
Yếu tố hướng dẫn viên: gồm 4 biến quan sát là: HDV1, HDV2, HDV3, HDV4.
Yếu tố an toàn trật tự: gồm 5 biến quan sát là: ATTT1, ATTT2, ATTT3, ATTT4, ATTT5.
Yếu tố dịch vụ ăn uống mua sắm: gồm 4 biến quan sát là AUMS1, AUMS2, AUMS4, AUMS5.
Yếu tố hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí: gồm 4 biến quan sát là TQVCGT2, TQVCGT3, TQVCGT4, TQVCGT5.
Yếu tố cơ sở lưu trú: gồm 4 biến quan sát là CSLT1, CSLT2, CSLT3, CSLT4.
Yếu tố sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ: gồm 4 biến quan sát là CPDV1, CPDV2, CPDV3, CPDV4.
4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA tác động đến sự hài lòng của khách du lịch nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
Sau khi dùng phương pháp Cronbach Alpha để đánh giá độ tin cậy thang đo, tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Để đánh giá giá trị này, đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau, EFA sẽ rút gọn tập hợp các biến quan sát thành tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn. Chẳng hạn, với 34 biến quan sát đã thỏa điều kiện ở phương pháp Cronbach Alpha sẽ đưa vào đánh giá bằng phương pháp EFA. Kết quả cuối cùng của phương pháp EFA sẽ rút gọn 34 biến quan sát này thành k nhóm nhân tố (k < 34).
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 nhân 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, 34 biến đã nhóm lại thành 8 yếu tố. Sau 4 lần thực hiện phép quay, chỉ có 7 nhóm chính thức được hình thành.
4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 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 34 biến quan sát của thang đo SHL 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 4.9: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần thứ 1
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | ,921 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 6094,700 |
Bậc tự do | 561 | |
Sig (giá trị P – value) | ,000 | |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3 Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0,000 < 0,05 bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0,921 > 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 nhân tố.
Bảng 4.10: Bảng phương sai trích lần thứ nhất
Giá trị Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | Tổng | Phương sai trích | Tích lũy phương sai trích | |
1 | 11,383 | 33,478 | 33,478 | 11,383 | 33,478 | 33,478 | 3,443 | 10,125 | 10,125 |
2 | 2,778 | 8,170 | 41,648 | 2,778 | 8,170 | 41,648 | 3,313 | 9,744 | 19,869 |
3 | 2,091 | 6,150 | 47,797 | 2,091 | 6,150 | 47,797 | 3,243 | 9,538 | 29,407 |
4 | 1,898 | 5,582 | 53,379 | 1,898 | 5,582 | 53,379 | 3,123 | 9,184 | 38,591 |
5 | 1,814 | 5,336 | 58,716 | 1,814 | 5,336 | 58,716 | 3,000 | 8,822 | 47,413 |
6 | 1,365 | 4,015 | 62,731 | 1,365 | 4,015 | 62,731 | 2,860 | 8,413 | 55,826 |
7 | 1,096 | 3,222 | 65,953 | 1,096 | 3,222 | 65,953 | 2,464 | 7,246 | 63,071 |
8 | ,871 | 2,560 | 68,514 | ,871 | 2,560 | 68,514 | 1,850 | 5,442 | 68,514 |
9 | ,741 | 2,178 | 70,692 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Sau khi chạy fixed number of factors ta thấy phương sai trích là 68,51%>50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 8 yếu tố được rút trích ra từ biến quan sát. Điều này chứng cho chúng ta thấy 8 yếu tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 68.51% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ nhất
Nhân tố | ||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
PC2 | ,773 | |||||||
PC4 | ,770 | |||||||
PC5 | ,765 | |||||||
PC1 | ,730 | |||||||
PC3 | ,679 | |||||||
ATTT3 | ,792 | |||||||
ATTT4 | ,780 | |||||||
ATTT2 | ,696 | |||||||
ATTT5 | ,693 | |||||||
ATTT1 | ,601 | ,260 | ,256 | |||||
TQVCGT3 | ,829 | |||||||
TQVCGT4 | ,808 | |||||||
TQVCGT2 | ,799 | |||||||
TQVCGT5 | ,736 | ,253 | ||||||
AUMS4 | ,794 | |||||||
AUMS5 | ,254 | ,778 | ||||||
AUMS2 | ,254 | ,753 | ||||||
AUMS1 | ,313 | ,681 | ||||||
CSHT2 | ,799 | |||||||
CSHT3 | ,769 | |||||||
CSHT1 | ,734 | |||||||
CSHT5 | ,255 | ,718 | ||||||
HDV2 | ,812 | |||||||
HDV3 | ,796 |
,253 | ,294 | ,758 | |||
HDV1 | ,747 | ||||
CPDV4 | ,786 | ||||
CPDV2 | ,721 | ||||
CPDV3 | ,708 | ||||
CPDV1 | ,687 | ||||
CSLT4 | ,272 | ,700 | |||
CSLT2 | ,301 | ,573 | |||
CSLT3 | ,255 | ,359 | ,533 | ||
CSLT1 | ,284 | ,504 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Phương sai trích đạt 68,51%, vì vậy yêu cầu hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến (> 0,5). Biến có trọng số nhỏ nhất và hiệu số < 0,3 là CSLT1 nên biến CSLT1 sẽ bị loại ở lần phân tích thứ 1.
Tương tự như vậy, nhóm nghiên cứu tiến hành chạy lại EFA thêm 2 lần nữa, kết quả như sau:
– Phân tích nhân tố khám phá lần 2: loại biến CSLT2
– Phân tích nhân tố khám phá lần 3: loại biến CSLT3
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần cuối (lần thứ 4)
Bảng 4.12: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần 4
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | ,904 | |
Mô hình kiểm tra của Bartlett | Giá trị Chi-Square | 5290,971 |
Bậc tự do | 435 | |
Sig (giá trị P – value) | ,000 | |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ 4 có hệ số KMO=0,904 (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 4.13: Bảng phương sai trích lần 4
Eigenvalues ban đầu | Tổng bình Phương hệ số tải đ trích xuất | Tổng bình Phương hệ số tải đ xoay | |||||||
Toàn phần | Phần trăm của Phương sai (%) | Phần trăm tích lũy (%) | Toàn phần | Phần trăm của Phương sai (%) | Phần trăm tích lũy (%) | Toàn phần | Phần trăm của phương sai (%) | Phần trăm tích lũy (%) | |
1 | 9,714 | 32,380 | 32,380 | 9,714 | 32,380 | 32,380 | 3,315 | 11,050 | 11,050 |
2 | 2,770 | 9,235 | 41,614 | 2,770 | 9,235 | 41,614 | 3,235 | 10,784 | 21,834 |
3 | 2,066 | 6,888 | 48,502 | 2,066 | 6,888 | 48,502 | 3,127 | 10,423 | 32,257 |
4 | 1,861 | 6,203 | 54,706 | 1,861 | 6,203 | 54,706 | 2,906 | 9,688 | 41,945 |
5 | 1,784 | 5,946 | 60,652 | 1,784 | 5,946 | 60,652 | 2,860 | 9,535 | 51,480 |
6 | 1,359 | 4,531 | 65,182 | 1,359 | 4,531 | 65,182 | 2,797 | 9,324 | 60,804 |
7 | 1,068 | 3,559 | 68,742 | 1,068 | 3,559 | 68,742 | 2,381 | 7,938 | 68,742 |
8 | ,720 | 2,399 | 71,141 |
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Phương sai trích đạt 68,742 % (> 50%). Hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến đều đạt yêu cầu (> 0,5). Đây cũng là lần phân tích nhân tố cuối cùng và 30 biến này được xem xét kết quả rút trích nhân tố ở các bước tiếp theo. Kết quả bảng 4.13 cho thấy, theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 7 nhân tố được rút ra và 7 nhân tố này sẽ giải thích được 68,742 % biến thiên của dữ liệu.
Phương pháp trích nhân tố chính, phép xoay varimax để xoay nhân tố: xoay nguyên góc nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).