Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations
tích EFA biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
0,717 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 382,196 |
Df | 15 | |
Sig. | 0,000 |
Có thể bạn quan tâm!
- Kiến Nghị Đối Với Các Nhà Cung Cấp Dịch Vụ Du Lịch Tại Tỉnh Đồng Tháp
- Nghiên cứu chất lượng CTDL nội địa của các công ty lữ hành tại tỉnh Đồng Tháp - 16
- Kiểm Định Độ Tin Cậy Của Thang Đo Các Biến Độc Lập
- Nghiên cứu chất lượng CTDL nội địa của các công ty lữ hành tại tỉnh Đồng Tháp - 19
- Nghiên cứu chất lượng CTDL nội địa của các công ty lữ hành tại tỉnh Đồng Tháp - 20
Xem toàn bộ 166 trang tài liệu này.
Total Variance Explained
2
DVLT1 | 0,721 | ||||||||
DVLT2 | 0,700 | ||||||||
DVLT3 | 0,573 | ||||||||
DVAU2 | 0,728 | ||||||||
DVAU3 | 0,595 |
.2.
Phâ n
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | |||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 2,585 | 66,091 | 66,091 | 2,585 | 66,091 | 66,091 |
2 | 0,922 | 11,365 | 77,456 | |||
3 | 0,822 | 10,692 | 88,148 | |||
4 | 0,697 | 5,617 | 93,765 | |||
5 | 0,649 | 4,809 | 98,574 | |||
6 | 0,326 | 1,426 | 100 |
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa
Componen t | |
1 | |
CSHT | 0,828 |
TKCT | 0,706 |
DVLT | 0,658 |
0,650 | |
DVAU | 0,528 |
DVVC | 0,517 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. | |
a. 1 components extracted. |
DVPT
3. Kiểm tra phân phối chuẩn của các nhân tố
Statistics
X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | Y | ||
N | Valid | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 |
Missing | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
Mean | 3,5606 | 3,7515 | 3,4064 | 3,4260 | 3,4003 | 3,3915 | 3,3805 | 3,5477 | 3,6704 | 3,5204 | |
Median | 3,5556 | 3,7143 | 3,6000 | 3,5000 | 3,5000 | 3,5000 | 3,3333 | 3,6667 | 4,0000 | 3,5000 | |
Mode | 3,56 | 3,71 | 4,00 | 3,75 | 4,00 | 3,50 | 4,00 | 4,00 | 4,00 | 3,50 | |
Skewness | -0,169 | -0,357 | -0,283 | -0,150 | -0,257 | -0,111 | -0,007 | -0,512 | -0,424 | -0,276 | |
Std. Error of Skewness | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 | 0,138 |
4. Phân tích tương quan
Correlations
Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | ||
Y | Pearson Correlation | 1 | 0,818** | 0,343** | 0,470** | 0,164** | 0,442** | 0,337** | 0,564** | 0,518** | 0,207** |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,004 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X1 | Pearson Correlation | 0,818** | 1 | 0,289** | 0,300** | 0,149* | 0,217** | 0,186** | 0,405** | 0,420** | 0,116 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,012 | 0,000 | 0,001 | 0,000 | 0,000 | 0,064 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X2 | Pearson Correlation | 0,343** | 0,289** | 1 | 0,186** | 0,108 | 0,014 | 0,130* | 0,155** | 0,227** | 0,176** |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,001 | 0,057 | 0,805 | 0,021 | 0,006 | 0,000 | 0,002 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X3 | Pearson Correlation | 0,470** | 0,300** | 0,186** | 1 | 0,160** | 0,379** | 0,179** | 0,229** | 0,232** | 0,000 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,001 | 0,005 | 0,000 | 0,001 | 0,000 | 0,000 | 0,994 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X4 | Pearson Correlation | 0,164** | 0,149* | 0,108 | 0,160** | 1 | 0,176** | 0,089 | 0,063 | -0,022 | 0,055 |
Sig. (2-tailed) | 0,004 | 0,012 | 0,057 | 0,005 | 0,002 | 0,119 | 0,271 | 0,694 | 0,331 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X5 | Pearson Correlation | 0,442** | 0,217** | 0,014 | 0,379** | 0,176** | 1 | 0,108 | 0,139* | 0,173** | 0,189** |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,805 | 0,000 | 0,002 | 0,058 | 0,014 | 0,002 | 0,001 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X6 | Pearson Correlation | 0,337** | 0,186** | 0,130* | 0,179** | 0,089 | 0,108 | 1 | 0,142* | 0,237** | -0,003 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,001 | 0,021 | 0,001 | 0,119 | 0,058 | 0,012 | 0,000 | 0,964 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X7 | Pearson Correlation | 0,564** | 0,405** | 0,155** | 0,229** | 0,063 | 0,139* | 0,142* | 1 | 0,221** | 0,050 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,006 | 0,000 | 0,271 | 0,014 | 0,012 | 0,000 | 0,378 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X8 | Pearson Correlation | 0,518** | 0,420** | 0,227** | 0,232** | -0,022 | 0,173** | 0,237** | 0,221** | 1 | 0,137* |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,694 | 0,002 | 0,000 | 0,000 | 0,016 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | |
X9 | Pearson Correlation | 0,207** | 0,116 | 0,176** | 0,000 | 0,055 | 0,189** | -0,003 | 0,050 | 0,137* | 1 |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,064 | 0,002 | 0,994 | 0,331 | 0,001 | 0,964 | 0,378 | 0,016 | ||
N | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 | 311 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
5. Xây dựng mô hình hồi quy
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .928a | .861 | .857 | .16035 | 1.975 |
a. Predictors: (Constant), X5, X6, X2, X4, X7, X9, X8, X3, X1
b. Dependent Variable: Y
ANOVAb
Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regressio n | 47.854 | 9 | 5.317 | 206.803 | .000a |
Residual | 7.739 | 301 | .026 | |||
Total | 55.593 | 310 |
a. Predictors: (Constant), X5, X6, X2, X4, X7, X9, X8, X3, X1
b. Dependent Variable: Y
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | T | Sig. | Collinearity Statistics | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Contant) | -0,019 | 0,098 | -0,185 | 0,738 | |||
X1 | 0,401 | 0,020 | 0,545 | 20,453 | 0,000 | .662 | 1,494 | |
X2 | 0,081 | 0,019 | 0,970 | 5,037 | 0,003 | .852 | 1,167 | |
X3 | 0,07 | 0,015 | 0,114 | 4,628 | 0,000 | .756 | 1,315 | |
X4 | 0,003 | 0,013 | 0,0043 | 0,226 | 0,821 | .926 | 1,080 | |
X5 | 0,122 | 0,015 | 0,201 | 8,210 | 0,000 | .785 | 1,255 | |
X6 | 0,061 | 0,014 | 0,922 | 4,528 | 0,000 | .915 | 1,093 | |
X7 | 0,142 | 0,014 | 0,231 | 9,750 | 0,000 | .819 | 1,221 | |
X8 | 0,082 | 0,016 | 0,123 | 5,040 | 0,000 | .772 | 1,295 | |
X9 | 0,041 | 0,014 | 0,065 | 2,908 | 0,004 | .911 | 0,682 |
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | T | Sig. | Collinearity Statistics | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Contant) | -0,019 | 0,098 | -0,185 | 0,738 | |||
X1 | 0,401 | 0,020 | 0,545 | 20,453 | 0,000 | .662 | 1,494 | |
X2 | 0,081 | 0,019 | 0,970 | 5,037 | 0,003 | .852 | 1,167 | |
X3 | 0,07 | 0,015 | 0,114 | 4,628 | 0,000 | .756 | 1,315 | |
X4 | 0,003 | 0,013 | 0,0043 | 0,226 | 0,821 | .926 | 1,080 | |
X5 | 0,122 | 0,015 | 0,201 | 8,210 | 0,000 | .785 | 1,255 | |
X6 | 0,061 | 0,014 | 0,922 | 4,528 | 0,000 | .915 | 1,093 | |
X7 | 0,142 | 0,014 | 0,231 | 9,750 | 0,000 | .819 | 1,221 | |
X8 | 0,082 | 0,016 | 0,123 | 5,040 | 0,000 | .772 | 1,295 | |
X9 | 0,041 | 0,014 | 0,065 | 2,908 | 0,004 | .911 | 0,682 |
a. Dependent Variable: Y
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .928a | .861 | .857 | .16009 | 1.975 |
a. Predictors: (Constant), X5, X6, X2, X7, X9, X8, X3, X1
b. Dependent Variable: Y
ANOVAb
Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regressio n | 47.853 | 8 | 5.984 | 233.380 | .000a |
Residual | 7.740 | 302 | .026 | |||
Total | 55.593 | 310 |
a. Predictors: (Constant), X5, X6, X2, X7, X9, X8, X3, X1
b. Dependent Variable: Y