Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 4
MA TRẬN XOAY
Nhân tố | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
PCDL2 | ,780 | ||||||
PCDL4 | ,772 | ||||||
PCDL5 | ,772 | ||||||
PCDL1 | ,727 | ||||||
PCDL3 | ,683 | ||||||
ATTT3 | ,797 | ||||||
ATTT4 | ,781 | ||||||
ATTT2 | ,709 | ||||||
ATTT5 | ,691 | ||||||
ATTT1 | ,619 | ,292 | |||||
TQVCGT3 | ,836 | ||||||
TQVCGT4 | ,817 | ||||||
TQVCGT2 | ,794 | ||||||
TQVCGT5 | ,751 | ||||||
AUMS4 | ,802 | ||||||
AUMS5 | .265 | ,783 | |||||
AUMS2 | ,261 | ,756 | |||||
AUMS1 | ,322 | ,686 | |||||
CSHT2 | ,800 | ||||||
CSHT3 | ,772 | ||||||
CSHT1 | ,255 | ,736 | |||||
CSHT5 | ,267 | ,726 | |||||
HDV2 | ,823 | ||||||
HDV3 | ,790 | ||||||
HDV1 | ,767 | ||||||
HDV4 | ,743 | ||||||
CPDV4 | ,800 | ||||||
CPDV3 | ,721 | ||||||
CPDV2 | ,717 | ||||||
CPDV1 | ,681 |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 -
Cronbach’S Alpha Của Thang Đo Yếu Tố Cơ Sở Lưu Trú -
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 -
Yếu Tố Sự Hợp Lý Của Các Loại Chi Phí Dịch Vụ
Xem toàn bộ 181 trang tài liệu này.
Như vậy, qua phân tích nhân tố lần 4, thang đo chất lượng SHL của KDL còn 30 biến và hội tụ thành 7 yếu tố, cụ thể:
Nhóm 1 (Yếu tố phong cảnh du lịch) gồm 5 biến: PCDL1, PCDL2, PCDL3, PCDL4, PCDL5.
Nhóm 2 (Yếu tố an toàn trật tự) gồm 5 biến: ATTT1, ATTT2, ATTT3, ATTT4, ATTT5.
Nhóm 3 (Yếu tố hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí) gồm 4 biến: TQVCGT2, TQVCGT3, TQVCGT4, TQVCGT5.
Nhóm 4 (Yếu tố ăn uống, mua sắm) gồm 4 biến: AUMS1, AUMS2.
AUMS4, AUMS5.
Nhóm 5 (Yếu tố cơ sở hạ tầng) gồm 4 biến: CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT5.
Nhóm 6 (Yếu tố hướng dẫn viên) gồm 4 biến: HDV1, HDV2, HDV3, HDV4.
Nhóm 7 (Yếu tố sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ) gồm 4 biến: CPDV1, CPDV2, CPDV3, CPDV4.
4.2.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá mô hình đo lường
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố EFA, mô hình nghiên cứu chính thức có 8 nhân tố tác động đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre. Cụ thể, mô hình này có 9 biến thành phần, trong đó có 8 biến độc lập (phong cảnh du lịch; an toàn trật tự; hoạt dộng tham quan, vui chơi, giải trí; dịch vụ ăn uống mua sắm; cơ sở hạ tầng; sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ) và một biến phụ thuộc (SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre).
Phong cảnh du lịch | |
An toàn, trật tự | H2CT |
Hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí | H3CT |
H4CT Dịch vụ ăn uống, mua sắm | |
Cơ sở hạ tầng | H5CT |
Hướng dẫn viên | H6CT |
Sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ | H7CT |
H1CT
Sự hài lòng của khách du lịch nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
Hình 4.1: Mô hình chính thức về SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre
Các giả thiết cho mô hình nghiên cứu chính thức về SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre như sau:
H1CT: Phong cảnh du lịch có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre
H2CT: An toàn trật tự có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre
H3CT: Hoạt động ham quan, vui chơi, giải trí có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
H4CT: Ăn uống, mua sắm có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
H5CT: Cơ sở hạ tầng có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
H6CT: Hướng dẫn viên có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
H7CT: Sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ có tác động cùng chiều đến SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
4.3 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
4.3.1 Phân tích mô hình
4.3.1.1 Mô hình
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 7 yếu tố tác động (biến độc lập) và SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre (biến phụ thuộc) có dạng như sau:
Y = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a6X6 + a7X7 + a8X8 + a9X9
Hoặc
SHL của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre = a0 + a1* Phong cảnh du lịch + a2* An toàn trật tự + a3* Tham quan, vui chơi, giải trí + a4* Ăn uống, mua sắm + a5* Cơ sở hạ tầng + a6* Hướng dẫn viên + a7* Chi phí dịch vụ.
4.3.1.2 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:
- SHL: Biến phụ thuộc. Thang đo của yếu tố này từ 1 đến 5 (1: Hoàn toàn không đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý). Biến SHL gồm 4 biến quan sát là: CN1, CN2, CN3, CN4.
- a0: hằng số tự do
- X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập theo thứ tự sau: Phong cảnh du lịch; an toàn trật tự; hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí; ăn uống, mua sắm; cơ sở hạ tầng; hướng dẫn viên; sự hợp lý của các loại chi phí dịch vụ.
Bảng 4.15: Thông số thống kê trong mô hình hồi quy 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 | VIF | |||
Hằng số | 1,012 | ,118 | 8,549 | ,000 | |||
PCDL | ,203 | ,025 | ,310 | 8,092 | ,000 | ,671 | 1,490 |
CSHT | ,065 | ,022 | ,123 | 2,905 | ,004 | ,552 | 1,812 |
HDV | ,088 | ,023 | ,141 | 3,776 | ,000 | ,709 | 1,410 |
ATTT | ,070 | ,028 | ,102 | 2,487 | ,013 | ,585 | 1,709 |
AUMS | ,118 | ,022 | ,234 | 5,403 | ,000 | ,527 | 1,898 |
TQVCGT | ,063 | ,020 | ,125 | 3,094 | ,002 | ,606 | 1,650 |
CPDV | ,150 | ,028 | ,181 | 5,335 | ,000 | ,859 | 1,165 |
Biến phụ thuộc: SHL | |||||||
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Trong bảng 4.14, khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập PCDL, CSHT, HDV, ATTT, AUMS, TQVCGT, CPDV đều đạt yêu cầu do tstat > tα/2(7, 319) = 1,967 (nhỏ nhất là 2,487) và các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0,05 (lớn nhất là 0,013). ). Ngoài ra, hệ số VIF của các hệ số Beta đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1,898) và hệ số Tolerance đều > 0,5 (nhỏ nhất là 0,527) 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).
4.3.1.3 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 - Mộng Ngọc, 2008).
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 4.3 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là 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.
Hình 4.2: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
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 - 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 – đ chuẩn hóa
Hình 4.4: Đồ thị Histogram của phần dư – đ 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 = 0,989). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định Durbin Watson = 1,639 (bảng 4.16) trong khoảng [1 < D < 3] nên không có hiện tượng tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
Ma trận tương quan:
Trước khi đi vào phân tích hồi quy ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc.