Kết Quả Cfa Tác Nhân Lòng Ham Muốn Thương Hiệu:

Bảng 4. 6. Thang đo lường điều chỉnh

Nhân tố

Biến	Nội dung biến quan sát
1. Nhận biết thương hiệu	AW1	Tôi biết X là một thành phố có phát triển du lịch.
	AW2	Tôi có thể nhận biết đặc điểm thành phố X.
	AW3	Tôi có thể phân biệt được thành phố X so với các thành phố khác.
	AW4	Các địa điểm du lịch của thành phố X tôi có thể tiếp cận dễ dàng.
	AW5	Tôi có thể nhớ và nhận biết các hình ảnh về thành phố X.
	AW6	Tôi có thể hình dung ra thành phố X khi nhắc đến nó.
2. Lòng ham muốn thương hiệu	BI1	Tôi tin rằng du lịch ở thành phố X đáng đồng tiền hơn các thành phố khác.
	BI2	Khả năng đi du lịch đến thành phố X của tôi rất cao.
	BI4	Tôi tin rằng, tôi muốn đi du lịch tại thành phố X.
3. Lòng trung thành thương hiệu	BI3	Tôi thường xuyên đi du lịch tại thành phố X.
	LY1	Tôi là khách du lịch trung thành của thành phố X.
	LY2	Thành phố X là sự lựa chọn đầu tiên của tôi khi đi du lịch.
	LY3	Tôi sẽ đi du lịch tại X chứ không phải các thành phố khác.
	LY4	Nếu các thành phố khác c chương trình đặc biệt (lễ hội, giảm giá… tôi vẫn sẽ đi du lịch tại thành phố X.
4. Hình ảnh điểm đến	DI1	Cơ sở hạ tầng tại thành phố X rất tốt.
	DI2	Các địa điểm du lịch tại thành phố X đáp ứng nhu cầu của tôi
	DI3	Cơ sở lưu trú, dịch vụ tại thành phố X rất tốt.
	DI4	Thành phố X có mức độ an ninh cao.
	DI5	Sự trung thực trong việc mua bán các sản phẩm cho khách du lịch tại thành phố X rất tốt.
	DI6	Một cách tổng quát, thành phố X có chất lượng du lịch cao.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 105 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 10/2015)

4.6. Phân tích nhân tố khẳng định CFA‌

Theo như mô hình nghiên cứu đề xuất ở Chương 2, c hai khái niệm chính cần được kiểm định trong mô hình này: (1) tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu, (2) tác nhân Lòng trung thành thương hiệu.

CFA sẽ được thực hiện theo quy trình sau:

- CFA lần lượt cho từng khái niệm trên.

- CFA mô hình đo lường tới hạn.

4.6.1. Kết quả CFA tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu:‌

Tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu được giả định bao gồm hai thành phần. Dưới đây trình bày kết quả CFA của mô hình tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu bao gồm: Hình ảnh điểm đến (DI) và Nhận biết thương hiệu (AW).

Kết quả CFA của mô hình đo lường tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu được trình bày trong hình 4.1.

Hình 4.1: Kết quả CFA (chuẩn hóa) tác nhân Lòng ham muốn thương hiệu.

Mô hình này có 51 bậc tự do. CFA cho thấy các thông số của mô hình như sau: Chi-square = 139.157 (p = .000), CMIN/df = 2.729 < 3. Các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, cụ thể: GFI, TLI, CFI lần lượt là 0.925; 0.938; và 0.952 đều > 0.9 và RSMEA = 0.076 < 0.08. Tương quan giữa hai nhân tố trong khái niệm này khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95% vậy cặp khái niệm này đạt giá trị phân biệt (xem thêm ở Phụ lục 7).

4.6.2. Kết quả CFA tác nhân Lòng trung thành thương hiệu‌

Tác nhân Lòng trung thành thương hiệu được giả định bao gồm ba thành phần. Dưới đây trình bày kết quả CFA của mô hình tác nhân Lòng trung thành thương hiệu bao gồm: Hình ảnh điểm đến (DI), Nhận biết thương hiệu (AW) và Lòng ham muốn thương hiệu (BI).

Kết quả CFA của mô hình đo lường tác nhân Lòng trung thành thương hiệu được trình bày trong hình 4.2.

Hình 4.2: Kết quả CFA (chuẩn hóa) tác nhân Lòng trung thành thương hiệu

Mô hình này có 86 bậc tự do. CFA cho thấy các thông số của mô hình như sau: Chi-square = 223.479 (p = .000), CMIN/df = 2.559 < 3. Các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, cụ thể: GFI, TLI, CFI lần lượt là 0.902; 0.922; và 0.936 đều > 0.9 và RSMEA = 0.073 < 0.08.

Tương quan giữa các nhân tố trong khái niệm này được thể hiện ở bảng 4.7. Các trọng số đã chuẩn h a đều > 0.5, thang đo đạt được giá trị hội tụ. Tất cả các hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE cho p đều < 0.05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đ , các khái niệm đạt được giá trị phân biệt

Bảng 4.7. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến trong tác nhân lòng trung thành thương hiệu.

Mối quan hệ

Ước lượng	SE	CR	P- value
Di	<-->	awe	0.688	0.097	7.062	***
Di	<-->	bri	0.826	0.118	6.971	***
awe	<-->	bri	0.531	0.085	6.264	***

(Nguồn Kết quả xử từ dữ liệu điều tra của tác giả)

4.6.3. Kết quả CFA tới hạn:‌

Hình 4.3: Kết quả CFA cho mô hình tới hạn.

Kết quả phân tích lần 1 (xem Phụ lục 7) cho thấy trọng số đã chuẩn hóa của hai biến (BI3  LY) = 0.48 < 0.5 và (BE2  BE) = 0.44 < 0.5, làm thang đo không đạt giá trị hội tụ, cần phải loại ra khỏi mô hình tới hạn. Sau khi loại biến BI3 và BE2 ra khỏi mô hình, thang đo Lòng trung thành thương hiệu và Giá trị thương hiệu có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0.861 và 0.839 (xem Phụ lục 7). Với kiểm định Cronbach’s Alpha lại cho hai thang đo Lòng trung thành thương hiệu và Giá trị thương hiệu cho thấy hai thang đo này c giá trị và việc loại bỏ hai biến quan sát trên không làm ảnh hưởng đến giá trị thang đo.

ết quả phân tích khẳng định lần 2 cho thấy mô hình c giá trị thống kê Chi – bình phương là 502.645 với 194 bậc tự do, giá trị P = 0.000. Nếu điều chỉnh theo bậc tự do c CMIN/df = 2.591 < 3, đạt yêu cầu cho độ tương thích. Các chỉ tiêu khác như TLI = 0.901 > 0.9, CFI = 0.917 > 0.9 và RMSEA = 0.073 < 0.08 đều đạt yêu cầu. Vì vậy c thể kết luận: Mô hình tới hạn đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường. (Xem hình 4.3)

Các trọng số đã chuẩn h a đều > 0.5, thang đo đạt được giá trị hội tụ. Tất cả các hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE cho p đều < 0.05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đ , các khái niệm đạt được giá trị phân biệt.

Bảng 4.8. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến.

Mối quan hệ

Ước lượng	SE	CR	P- value
DI	<-->	BE	1.091	0.124	8.786	***
DI	<-->	AW	0.755	0.102	7.371	***
DI	<-->	LY	1.028	0.143	7.168	***
DI	<-->	BI	0.861	0.12	7.186	***
AW	<-->	LY	0.371	0.098	3.797	***
AW	<-->	BI	0.585	0.09	6.521	***
LY	<-->	BI	0.811	0.127	6.37	***
AW	<-->	BE	0.524	0.083	6.316	***
LY	<-->	BE	1.296	0.143	9.058	***
BI	<-->	BE	0.82	0.108	7.604	***

(Nguồn Kết quả xử từ dữ liệu điều tra của tác giả)

4.7. Kiểm định mô hình lý thuyết bằng mô hình hóa cấu trúc tuyến tính SEM‌

Những thang đo trong mô hình lý thuyết của nghiên cứu này đã được đánh giá và cho kết quả bằng phương pháp kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). SEM cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những sai số đo lường và hợp nhất những khái niệm trừu tượng và khó phân biệt. Nó không chỉ liên kết lý thuyết với dữ liệu, n còn đối chiếu lý thuyết với dữ liệu (Fornell, 1982, trích từ Nguyen, 2002).

4.7.1. Kiểm định mô hình l thuyết chính thức‌

Mô hình lý thuyết chính thức sau khi điều chỉnh được trình bày trong hình 4.4. C 5 khái niệm nghiên cứu trong mô hình: 1 Hình ảnh điểm đến (DI), 2) Nhận biết thương hiệu (AW), 3) Lòng ham muốn thương hiệu (BI), 4) Lòng trung thành thương hiệu (LY), 5) Giá trị thương hiệu (BE).

ết quả phân tích mô hình hóa cấu trúc tuyến tính cho thấy mô hình này c giá trị thống kê Chi – bình phương là 513.784 với 195 bậc tự do, giá trị P = 0.000. Nếu điều chỉnh theo bậc tự do c CMIN/df = 2.635 < 3, đạt yêu cầu cho độ tương thích. Các chỉ tiêu khác như TLI = 0.898 gần xấp xỉ lớn hơn 0.9, CFI = 0.914 > 0.9, RMSEA = 0.074 <

0.08 đạt yêu cầu. Vì vậy c thể kết luận mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. (Xem hình 4.2).

Hình 4.4: Kết quả SEM (chuẩn hóa) mô hình lý thuyết

(Nguồn: Kết quả xử lý của tác giả)

4.7.2. Kiểm định mô hình l thuyết bằng Bootstrap‌

ootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại c thay thế trong đ mẫu ban đầu đ ng vai trò là đám đông (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Kiểm định này giúp đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình đánh giá. ằng cách kiểm định xem các hệ số hồi quy trong mô hình SEM c được ước lượng tốt không. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ootstrap với số lượng mẫu lặp lại N = 500. ết quả ước lượng được tính trung bình k m theo độ lệch ( ias được trình bày trong bảng 4.9 và Phụ lục 6.1 cho các tham số còn lại trong mô hình.