Bảng 2.23: Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Hệ số tải nhân tố | |
1 | |
HQ1 | 0,862 |
HQ2 | 0,854 |
HQ3 | 0,781 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tình Hình Khách Du Lịch Của Công Ty Giai Đoạn 2017 – 2019 -
Đánh Giá Chung Về Thực Trạng Hoạt Động Tiếp Thị Truyền Thông Xã Hội Của Công Ty Trên 2 Kênh Website, Fanpage Connect Travel -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Quan Sát Của Đánh Giá Về Sự Tìm Kiếm Thông Tin -
Kết Quả Kiểm Định Anova Về Đánh Giá Hiệu Quả Hoạt Động Của Website Và Fanpage Công Ty Connect Travel Hue -
Nghiên cứu hoạt động tiếp thị truyền thông xã hội tại công ty Connect Travel Hue - 13 -
Kết Quả Xử Lý, Phân Tích Spss
Xem toàn bộ 139 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Kết quả phân tích nhân tố, hội tụ được 1 nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ các biến quan sát. Nhân tố này được gọi là “Đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue”. Gồm các biến quan sát như: Website và fanpage mang lại nhiều thông tin bổ ích cho khách hàng; Nội dung website, fanpage rất hấp dẫn, có tính cập nhật cao; Website và fanpage đang là xu hướng cập nhật thông tin mới và nahnh chóng.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) là
69,388% cho biết nhân tố này giải thích được 69,388% sự biến thiên của dữ liệu.
Nhận xét:
Quá trình phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến việc đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue của khách hàng, đó là đánh giá về sư chú ý, đánh giá về sự thích thú, đánh giá về sự tìm kiếm thông tin, đánh giá về sự hành động và đánh giá về sự chia sẻ. Như vậy mô hình nghiên cứu điều chỉnh không có thay đổi so với ban đầu và không có biến quan sát nào bị loại ra trong quá trình kiểm định và phân tích nhân tố. Các giả thuyết nghiên cứu được giữ nguyên như mô hình ban đầu.
2.3.4. Phân tích tương quan và hồi quy
2.3.4.1. Phân tích tương quan
Bảng 2.24: Phân tích tương quan Pearson
Correlations
CY | TT | KTT | HD | CS | HQ | ||
CY TT KTT HD CS HQ | Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N | 1 | .186 | .248** | .098 | .236* | .466** |
.050 | .009 | .304 | .013 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 | ||
.186 | 1 | .297** | .073 | .100 | .554** | ||
.050 | .002 | .448 | .295 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 | ||
.248** | .297** | 1 | .282** | .306** | .653** | ||
.009 | .002 | .003 | .001 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 | ||
.098 | .073 | .282** | 1 | .190* | .377** | ||
.304 | .448 | .003 | .046 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 | ||
.236* | .100 | .306** | .190* | 1 | .608** | ||
.013 | .295 | .001 | .046 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 | ||
.466** | .554** | .653** | .377** | .608** | 1 | ||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |||
111 | 111 | 111 | 111 | 111 | 111 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là HQ và các biến độc lập là CY;TT; KTT; HD; CS có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. < 0,05 cho thấy sự tương quan này là có ý nghĩa về mặt thống kê, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue” và các biến độc lập còn lại khá cao, 5 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự đánh giá của khách hàng.
2.3.4.2. Phân tích hồi quy
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến quan sát: Đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue của khách hàng. Trong đó, “Đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue” là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
HQ = β1 + β2 CY+ β3 TT + β4 KTT + β5 HD + β6 CS
Trong đó: β Là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào
cùng lúc (Phương pháp Enter) cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.
Bảng 2.25: Tóm tắt mô hình
Mô hình | Hệ số R | Hệ số R2 | Hệ số R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng | Durbin-Watson |
1 | 0,902a | 0,813 | 0,804 | 0,22444 | 2,293 |
a. Các yếu tố dự đoán : (Hằng số), CS, TT, HD, CY, KTT | |||||
b. Biến phụ thuộc: HQ | |||||
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Bảng 2.26: Phân tích phương sai ANOVA
Mô hình | Tổng bình phương | df | Trung bình bình phương | F | Sig. | |
1 | Hồi quy | 23,011 | 5 | 4,602 | 91,363 | 0,000b |
Phần dư | 5,289 | 105 | 0,050 | |||
Tổng | 28,300 | 110 | ||||
a. Biến phụ thuộc: HQ | ||||||
b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), CS, TT, HD, CY, KTT | ||||||
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để
kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Khi xây dựng xong 1 mô hình hồi quy tuyến tính ta xem xét sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R square (sự phù hợp này chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng với tập dữ liệu mẫu) để suy diễn cho mô hình thực của tổng thể thì kiễm định F sẽ giúp ta làm điều đó.
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0,000 < 0,05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể. Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,804 = 80,4 %. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 80,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 80,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy, có thể xem mô hình này có giá trị giải thích ở mức độ cao.
Bảng 2.27: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Đa cộng | tuyến | |||
B | Sai số chuẩn | Beta | Toleran ce | VIF | ||||
(Constant) | -.424 | .199 | -2.135 | .035 | ||||
CY | .190 | .041 | .208 | 4.668 | .000 | .896 | 1.116 | |
1 | TT | .199 | .024 | .368 | 8.265 | .000 | .898 | 1.113 |
KTT | .234 | .035 | .326 | 6.792 | .000 | .773 | 1.294 | |
HD | .139 | .038 | .163 | 3.693 | .000 | .908 | 1.101 | |
CS | .270 | .031 | .391 | 8.642 | .000 | .868 | 1.151 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu)
Hồi quy không có nhân tố nào bị loại bỏ do sig. kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có hiện tượng đa
cộng tuyến xảy ra.
Biểu đồ 2.6: Tần số của phần dư chuẩn hóa
((Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Sử dụng công cụ biểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chòng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư có với Mean = 8,11E - 15 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,977 tức gần bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 2.7: Giả định phân phối chuẩn của phần dư
((Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Xem biểu đồ Normal P-P Plot trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
Như vậy, dựa vào hệ số beta chuẩn hóa, có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
HQ = -0,424 + 0,208 CY + 0,368 TT + 0,326 KTT + 0,163 HD + 0,391 CS
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue, ta có thể nhận thấy mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố theo thứ tự như sau: “Đánh giá về sự chú ý”, “Đánh giá về sự thích thú”, “Đánh giá về sự tìm kiếm thông tin”; “Đánh giá về sự hành động”; “Đánh giá về sự chia sẻ”.
Kết quả kiểm định sau hồi quy cho thấy có 5 yếu tố tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc “Đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue” là “Đánh giá về sự chú ý”, “Đánh giá về sự thích thú”, “Đánh giá về sự tìm kiếm thông tin”; “Đánh giá về sự hành động”; “Đánh giá về sự chia sẻ”.
Trong đó, “Đánh giá về sự chia sẻ” là yếu tố có sự tác động mạnh nhất và “Đánh giá về sự hành động” là yếu tố tác động yếu nhất. Điều này là phù hợp với đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
2.3.5. Kiểm định sự khác biệt về đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue theo các đặc điểm nhân khẩu học
2.3.5.1. Kết quả kiểm định Levene
- Giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về việc đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue theo giới tính/ độ tuổi/ thu nhập.
H1: Có sự khác biệt về việc đánh giá hiệu quả hoạt động của website và fanpage công ty Connect Travel Hue theo giới tính/ độ tuổi/ thu nhập.
Kết quả kiểm định sự khác biệt về việc đánh giá hiệu quả hoạt động của website
và fanpage công ty Connect Travel Hue theo giới tính/ độ tuổi/ thu nhập là:
Bảng 2.28: Kết quả kiểm định Levene test theo giới tính/ độ tuổi/ thu nhập
Theo giới tính | Theo độ tuổi | Theo thu nhập | |
Levene Statistic | 0,127 | 0,178 | 0,340 |
df1 | 1 | 3 | 3 |
df2 | 109 | 107 | 107 |
Sig. | 0,722 | 0,911 | 0,796 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Kiểm định Levene test theo giới tính có giá trị Sig = 0,722 > 0,05 => Phương sai giữa các giới tính là bằng nhau. Vì thế, có thể tiếp tục sử dụng kết quả kiểm định ANOVA.
Kiểm định Levene test theo độ tuổi có giá trị Sig = 0,911 > 0,05 => Phương sai giữa các độ tuổi là bằng nhau. Vì thế, có thể tiếp tục sử dụng kết quả kiểm định ANOVA.
Kiểm định Levene test theo thu nhập có giá trị Sig = 0,796 > 0,05 => Phương sai giữa các thu nhập là bằng nhau. Vì thế, có thể tiếp tục sử dụng kết quả kiểm định ANOVA.