Bảng 4.13: Ma trận hệ số tương quan Pearson
Correlations
HAILON G | CUTRU | HATA NG | PHONG CANH | DICHV U | VANCH UYEN | HINHA NH | |||||||
HAILONG | 1 | .567** | .484** | .518** | .530** | .544** | .518** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
CUTRU | .567** | 1 | .528** | .286** | .370** | .441** | .534** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
HATANG | .484** | .528** | 1 | .318** | .271** | .324** | .479** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
PHONGCANH | .518** | .286** | .318** | 1 | .264** | .285** | .342** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
DICHVU | .530** | .370** | .271** | .264** | 1 | .442** | .248** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
VANCHUYEN | .544** | .441** | .324** | .285** | .442** | 1 | .403** | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |||||||
HINHANH | .518** | .534** | .479** | .342** | .248** | .403** | 1 | ||||||
.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||||||||
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thang Đo Dịch Vụ Ăn Uống – Giải Trí -
Phân Tích Hồi Quy Bội Kiểm Định Mô Hình Lý Thuyết -
Phân Tích Nhân Tố Thang Đo Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch -
Bảng Trọng Số Đã Chuẩn Hóa Và Giá Trị Trung Bình Của Các Nhân Tố -
Kiến Nghị Làm Tăng Độ Hài Lòng Về “Cơ Sở Hạ Tầng” -
Kết Quả Phỏng Vấn Tay Đôi - Bảng Câu Hỏi Nghiên Cứu Đề Xuất
Xem toàn bộ 130 trang tài liệu này.
4.2.3.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phương pháp hàm hồi qui tuyến tính bội đưa vào một lượt được sử dụng để kiểm định sự phù hợp giữa 6 thành phần ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách du lịch. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng 4.14, các giá trị Sig. tương ứng với các biến CUTRU, HATANG, PHONGCANH, DICHVU, VANCHUYEN,
HINHANH đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
Mô hình | Hệ số chưa điều chỉnh | Hệ số điều chỉnh | Kiểm định - t | Mức ý nghĩa thống kê Sig. | Thống kê | |||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | Dung sai | VIF | ||||
1 | (Hằng số) | -.002 | .193 | -.008 | .994 | |||
CUTRU | .143 | .040 | .187 | 3.603 | .000 | .563 | 1.777 | |
HATANG | .072 | .033 | .107 | 2.205 | .028 | .649 | 1.541 | |
PHONGCA NH | .244 | .040 | .265 | 6.161 | .000 | .821 | 1.218 | |
DICHVU | .248 | .046 | .244 | 5.428 | .000 | .752 | 1.330 | |
VANCHUY EN | .190 | .048 | .187 | 3.942 | .000 | .677 | 1.477 | |
HINHANH | .101 | .036 | .140 | 2.827 | .005 | .618 | 1.619 | |
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi quy Coefficientsa
a. Dependent Variable: HAILONG
a) Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến CUTRU, HATANG, PHONGCANH, DICHVU, VANCHUYEN, HINHANH
với giá trị tuyệt đối của phần dư khác không. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.15: Kiểm định Spearman của các nhân tố với trị tuyệt đối của phần dư
Correlations
ABS1 | CUTRU | HATAN G | PHONG CANH | DICHV U | VANCH UYEN | HINHA NH | |
ABS1 | 1.000 | .038 | -.056 | -.118 | -.081 | -.118 | -.025 |
. | .533 | .356 | .054 | .184 | .053 | .677 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
CUTRU | .038 | 1.000 | .529** | .273** | .340** | .410** | .550** |
.533 | . | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
HATANG | -.056 | .529** | 1.000 | .316** | .237** | .339** | .509** |
.356 | .000 | . | .000 | .000 | .000 | .000 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
PHONGCANH | -.118 | .273** | .316** | 1.000 | .244** | .276** | .354** |
.054 | .000 | .000 | . | .000 | .000 | .000 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
DICHVU | -.081 | .340** | .237** | .244** | 1.000 | .424** | .283** |
.184 | .000 | .000 | .000 | . | .000 | .000 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
VANCHUYEN | -.118 | .410** | .339** | .276** | .424** | 1.000 | .410** |
.053 | .000 | .000 | .000 | .000 | . | .000 | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | |
HINHANH N | -.025 | .550** | .509** | .354** | .283** | .410** | 1.000 |
.677 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | . | |
270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 | 270 |
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.989 tức là gần bằng 1).
Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ tần số Histogram
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4.4: Biểu đồ phân tán phần dư
Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi quy
bội cho thấy giá trị d = 1.935 (bảng 4.17) nằm trong vùng chấp nhận nên không có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định không có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
Kết luận, mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
b) Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mô hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.16) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.16: Phân tích phương sai ANOVA ANOVAb
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | |||
1 | Regression | 55.592 | 6 | 9.265 | 65.623 | .000a | |
Residual | 37.133 | 263 | .141 | ||||
Total | 92.724 | 269 | |||||
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.590 (bảng 4.17). Điều này nói lên rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 59%.
Bảng 4.17: Độ phù hợp mô hình Model Summaryb
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Độ lệch chuẩn ước lượng | Durbin-Watson | |
1 | .774a | .600 | .590 | .37575 | 1.935 |
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 (bảng 4.14) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
4.2.3.4. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.14), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách du lịch như sau: HAILONG = -0.002 + 0.143* CUTRU + 0.072* HATANG + 0.244* PHONGCANH + 0.248* DICHVU + 0.190* VANCHUYEN + 0.101* HINHANH
Các biến độc lập (Xi): CUTRU, HATANG, PHONGCANH, DICHVU, VANCHUYEN, HINHANH
Biến phụ thuộc (HAILONG): Sự hài lòng của khách du lịch
4.2.3.5. Xác định tầm quan trọng của các yếu tố trong mô hình
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, trong 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của du khách mà mô hình đặt ra thì cả 6 nhân tố đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách. Các biến này đều có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng du khách (do hệ số beta dương).
Như vậy, trong số 6 giả thuyết đặt ra cho mô hình nghiên cứu chính thức thì ta chấp nhận cả 6 giả thuyết.
Từ Bảng 4.14 ta có các hệ số hồi quy chuẩn hóa mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận chiều đến Sự hài lòng. Dựa theo hệ số beta chuẩn hóa ta có được các giải thích như sau:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa thành phần cư trú và sự hài lòng du khách là 0.187. Điều này có nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (phong cảnh, hạ tầng, dịch vụ, vận chuyển, hình ảnh) thì khi tăng thành phần cư trú lên một đơn vị thì sự hài lòng của du khách tăng lên 0.187 đơn vị. Như vậy, khi
Khánh Hòa thực hiện nghiêm túc các yêu cầu về nơi cư trú dành cho khách du lịch như quy hoạch xây dựng khu vực các khu nghỉ mát, khách sạn đúng tiêu chuẩn, quản lý giá phòng hợp lý, hoặc nghiêm túc giải quyết các khiếu nại về vấn đề cư trú đối với khách du lịch thì sự hài lòng của du khách khi đến Khánh Hòa sẽ càng tăng lên. Thêm vào đó, việc có kế hoạch chuẩn bị đầy đủ các phòng trống trong các mùa du lịch khiến cho du khách thoải mái khi đến Khánh Hòa cũng sẽ làm tăng đáng kể sự hài lòng của khách hàng.
Mối quan hệ giữa thành phần cơ sở hạ tầng với sự hài lòng của du khách là
0.107. Điều đó có nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (hình ảnh điểm đến, phong cảnh du lịch, cư trú, dịch vụ ăn uống – giải trí, phương tiện vận chuyển) thì khi thành phần cơ sở hạ tầng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của du khách tăng lên
0.107 đơn vị. Như vậy, việc nâng cao sơ sở hạ tầng phát triển cho ngành du lịch là một vấn đề không kém quan trong nếu như Khánh Hòa muốn trở thành trung tâm du lịch của cả nước. Việc nâng cao chất lượng đường xá, giao thông đô thị toàn tỉnh, phát triển các cơ sở hạ tầng phục vụ du lịch như nhà hàng, khách sạn, các khu nghỉ mát, các cơ sở chữa bệnh, điểm rút tiền ATM, các chi nhánh ngân hàng trong nước và quốc tế sẽ giúp cho sự hài lòng của du khách đến Khánh Hòa tăng lên đáng kể.
Mối quan hệ giữa thành phần phong cảnh du lịch với sự hài lòng của du khách là 0.265. Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa có thể thấy được rằng phong cảnh du lịch là thành phần quan trọng có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Với các nhân tố khác không thay đổi (hình ảnh điểm đến, dịch vụ ăn uống – giải trí, cư trú, cơ sở hạ tầng, phương tiện vận chuyển) thì khi thành phần phong cảnh du lịch tăng lên một đơn vị thì sự hài lòng của du khách tăng lên 0.265 đơn vị. Trong thực tế cho thấy, phong cảnh du lịch là yếu tố rất quan trọng quyết định sự thu hút của một điểm du lịch. Khánh Hòa là tỉnh có phong cảnh du lịch đẹp, cho nên việc giữ gìn các phong cảnh du lịch, di tích lịch sử nơi đây, tránh cho sự can thiệp quá nhiều của bàn tay con người phá hủy cảnh quan tự nhiên sẽ khiến cho sự hài lòng của du khách khi đến Khánh Hòa sẽ càng tăng lên.
Mối quan hệ giữa thành phần dịch vụ ăn uống - giải trí với sự hài lòng của du khách là 0.244. Điều đó có nghĩa là với các nhân tố khác không đổi (hình ảnh điểm đến, phong cảnh du lịch, cư trú, cơ sở hạ tầng, phương tiện vận chuyển) thì khi dịch vụ ăn uống – giải trí tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của du khách sẽ tăng them
0.244 đơn vị. Cũng như phong cảnh du lịch thì dịch vụ ăn uống – giải trí cũng là một nhân tố quan trọng không thể thiếu của một điểm đến du lịch. Nâng cao, kiểm soát chất lượng các dịch vụ giải trí trong địa bàn tỉnh, đưa vào các hoạt động giải trí, trò chơi mới hiện đại từ nước ngoài, đặc biệt là các trò chơi trên biển là thế mạnh của Khánh Hòa, kiểm soát an toàn vệ sinh thực phẩm các cơ sở phục vụ ăn uống trên toàn tỉnh sẽ giúp nâng cao sự hài lòng của khách du lịch khi đến Khánh Hòa.
Mối quan hệ giữa thành phần phương tiện vận chuyển với sự hài lòng của du khách là 0.187. Có nghĩa là với các nhân tố khác không thay đổi (hình ảnh điểm đến, phong cảnh du lịch, cư trú, cơ sở hạ tầng, dịch vụ ăn uống – giải trí) thì khi thành phần phương tiện vận chuyển tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của du khách sẽ tăng lên 0.187 đơn vị. Như vậy, khi tỉnh Khánh Hòa gia tăng quản lý với các cơ sở phục vụ vận chuyển hoạt động trong địa bàn tỉnh như giá cước vận chuyển, thái độ phục vụ thân thiện, đúng giờ quy định thì sự hài lòng của du khách sẽ tăng lên.
Mối quan hệ giữa hình ảnh điểm đến với sự hài lòng của du khách là 0.140. Vì vậy, với các nhân tố khác không đổi (dịch vụ ăn uống – giải trí, phong cảnh du lịch, cư trú, cơ sở hạ tầng, phương tiện vận chuyển) thì khi thành phần hình ảnh điểm đến tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của du khách sẽ tăng lên 0.140 đơn vị. Từ mô hình hồi quy ta thấy thành phần hình ảnh điểm đến ảnh hưởng thấp nhất đối với sự hài lòng của khách du lịch khi đến Khánh Hòa. Tuy nhiên, việc nâng cao hình ảnh điểm đến Khánh Hòa cũng là một việc cần thiết khiến cho Khánh Hòa trở nên dêc nhận biết với nhiều người, và Khánh Hòa sẽ trở thành một trong các địa điểm đầu tiên khi khách du lịch nội địa quyết định thực hiện chuyến đi. Thực tế, việc nâng cao hình ảnh Khánh Hòa cũng sẽ tăng cao sự hài lòng của khách du lịch.
Tóm tắt
Chương này trình bày kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đã