Số Lượng Khách Du Lịch Tại Đảobình Ba Từ 2012

Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản than các nhân tố chung cũng có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:

Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk

Trong đó:

Fi: Ước lượng trị số của nhân tố thứ i. Wi: Quyền số hay trọng số nhân tố. k: Số biến.

chúng ta có thể chọn quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ 2 giải thích được phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất.

nguyên tắc này được áp dụng như vậy để tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì….

c. Các tham số trong phân tích nhân tố:

- Barlett’ test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó nhưng không tương quan với các biến khác.

- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.

- Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích.

- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những

nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.

- Factorloading: Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.

- Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.

- Kaiser- Meyer- Olkin (KMO): Trong phân tích nhân tố, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

- Percentage of variance: Phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm.

2.2.6.4 Phân tích tương quan

Dữ liệu dùng trong phân tích hồi quy tương quan được người nghiên cứu lựa chọn là dữ liệu chuẩn hóa (được xuât ra từ phần mềm SPSS sau quá trình phân tích nhân tố khám phá). Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Kết quả của phần phân tích này dù không xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trò làm cơ sở cho phân tích hồi qui. Các biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi qui tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.

Sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, r có giá trị nằm trong đoạn [- 1,1], giá trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.

+ Nếu r>0 thì mối liên hệ là tuyến tính thuận.

+ Nếu r<0 thì mối liên hệ là tuyến tính nghịch.

+ Nếu r=0 thì 2 biến không có mối liên hệ tuyến tính, ta có 2 trường hợp là không có mối liên hệ giữa 2 biến hoặc 2 biến có mối liên hệ nhưng không phải tuyến tính tức là phi tuyến (Trọng & Ngọc, 2005,215).

2.2.6.5 Phân tích hồi quy

a. Định nghĩa

Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.

b. Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy có dạng:

Yi = B0+ B1 X1i +B2 X2i + … + Bn Xni + ei

Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính

- Giả thuyết 1: Giả định liên hệ tuyến tính.

- Giả thuyết 2 : Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư.

- Giả thuyết 3: Không có sự tương quan giữa các phần dư.

- Giả thuyết 4: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

- Giả thuyết 5: Giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư.

c. Xây dựng mô hình hồi quy

Các bước xây dựng mô hình:

Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan

Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.

Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Thông qua hệ số R2 ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.

Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thuyết Ho: B1 = B2 = Bn = 0

Nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.

Bước 4: Xác định tầm quan trọng của các biến

Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa them vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được.

Bước 5: Lựa chọn biến cho mô hình

Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):

- Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.

- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.

- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiếu hơn mô hình ít biến. Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên, Các thủ tục chọn biến SPSS:

Phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước (là sự kết hợp 2 phương pháp đưa vào dần và loại trừ dần).

Bước 6: Dò tìm sự vi phạm các giả thiết (đã nêu ở trên bằng các sử lý của SPSS)

Ngoài ra, sử dụng phân tích chi bình phương một mẫu để tìm ra quy luật phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha.

Dữ liệu được nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 18.

2.2.6.6 Phân tích ANOVA

Kỹ thuật phân tích phương sai 1 yếu tố (One – Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA,

tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%.

Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phưowng sai nhóm. Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis cũng được tiến hành nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn không được đáp ứng trong phân tích ANOVA.

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Giới thiệu khái quát về đảo Bình Ba

3.1.1 Vị trí địa lý

Đảo Bình Ba thuộc xã Cam Bình, cách trung tâm thành phố Cam Ranh 7 hải lý gồm 3 thôn: thôn Bình Ba Đông, thôn Bình Ba Tây và thôn Bình An, phía Bắc giáp cửa nhỏ vịnh Cam Ranh, phía Nam giáp cửa lớn vịnh Cam Ranh, phía Đông giáp biển đông, phía Tây giáp vịnh Cam Ranh.

Là đảo nhỏ nằm ngay cửa vịnh Cam Ranh có độ cao từ 0,5m đến 204m so với mặt nước biển, ít bị chia cắt và tương đối bằng phẳng, cao nhất là điểm Hòn Dự (Mao Du): 204m, xung quanh xã tiếp giáp với biển, có 2 dạng địa hình chính là:

Địa hình núi: Là những đỉnh núi gồm Hòn Dự, Hòn Cò, núi Bãi Vè… với diện tích 487,77ha chiếm 83,7% diện tích tự nhiên toàn xã.

Địa hình đồng bằng: Với diện tích là 94,78ha, chiếm 16,3% diện tích tự nhiên toàn xã. Có nhiều bãi biển hoang sơ như Bồ Đề, Nhà Cũ, Cây Me, Hòn Cò, Bãi Chướng….có nơi còn nằm khuất giữa những eo núi và biển mà con người khó đặt chân tới. Ngoài ra các bãi biển Bình Ba còn hoang sơ, quyến rũ, chỉ cần lội ra xa vài chục mét người ta thấy những san hô tuyệt đẹp ngay dưới chân. Đặc biệt thường có trên các bãi biển là những tảng đá vôi vô vàn hình thù, kiểu dáng, màu sắc hết sức sinh động.

3.1.2 Dân cư – kinh tế - xã hội

Xã Cam Bình hiện có 1.210 hộ dân với 5.196 nhân khẩu, phần lớn người dân trên 2 đảo đều làm nghề nuôi trồng và đánh bắt thủy sản, trong đó nghề nuôi tôm hùm ở đây nổi tiếng khắp cả nước. Một ngày với dân địa phương bắt đầu từ tờ mờ sáng, họ tập trung ngay cầu cảng và đón nhận hàng hóa, nhu yếu phẩm được vận chuyển từ đất liền ra. Cuộc sống trên đảo rất yên bình, người dân hiền hòa, mến khách.

Đặc biệt, thu nhập chính và làm giàu của người dân Cam Bình là nhờ vào nuôi tôm hùm. Theo điều tra của xã vào cuối năm 2014, thu nhập bình quân đầu

người của người dân xã đảo là 35 triệu đồng/người/năm; toàn xã chỉ còn 26 hộ nghèo, chiếm tỷ lệ 2,1%.

Cam Bình không có đường trục xã, liên xã; 100% đường trục thôn đã được bê tông hóa; đường ngõ xóm sạch và không lầy lội, bê tông hóa đạt 99%, phục vụ việc đi lại, sinh hoạt cho nhân dân trên đảo. 2 bến cảng mới cũng được xây dựng trên 2 đảo Bình Ba và Bình Hưng, kinh phí đầu tư 23 tỷ đồng, phục vụ cho tàu thuyền đánh bắt của ngư dân ra vào. Chợ mới được xây dựng 2 tầng khang trang trên đảo Bình Ba.

Trạm Y tế xã đạt chuẩn Quốc gia và có phân trạm ở thôn Bình Hưng. Gần 90% người dân trên xã đảo sử dụng nước hợp vệ sinh. Xã đã được đầu tư xây dựng nhà văn hóa, khu thể thao, cả 4 thôn đều có khu sinh hoạt văn hóa. Xã có 2 điểm bưu điện văn hóa nằm trên 2 đảo và 6 điểm truy cập internet phục vụ tốt nhu cầu bưu chính viễn thông của người dân….

3.1.3 Thực trạng phát triển du lịch tại đảo Bình Ba

3.1.3.1 Khách du lịch

Theo báo cáo của UBND TP. Cam Ranh, năm 2013, lượng khách đến xã Cam Bình, chủ yếu đến đảo Bình Ba đã tăng từ 20 lên 100 người/ngày. Vào dịp lễ Tết, cuối tuần, lượng khách tăng từ 4 đến 5 lần. Trong quý I/2014, khách đến đảo Bình Ba tăng từ 120 đến 130 khách/ngày, cuối tuần có khoảng từ 300 đến 600 khách/ngày.

Bảng 3.1 Số lượng khách du lịch tại đảoBình Ba từ 2012 – 6 tháng /2015

Chỉ tiêu