- Không thể đo lường được mức độ chính xác của kết quả thu thập.
- Không phải lúc nào chọn mẫu phi xác suất đều mang tính đại diện cho tổng thể.
- Chọn mẫu phải dựa vào kỹ năng của người nghiên cứu, trong khi với phương pháp chọn mẫu xác suất, kết quả không bị lệ thuộc vào người nghiên cứu.
- Tuy nhiên, khi điều tra, số lượng đối tượng càng nhiều, sai số do chọn mẫu càng nhỏ; và khi tổng điều tra mọi đối tượng sẽ không còn sai số do chọn mẫu. Do đó, với cùng chi phí cho cuộc nghiên cứu, thì sai số do chọn mẫu phi xác suất sẽ nhỏ hơn khi chọn mẫu xác suất.
- Phương pháp thuận tiện trong chọn mẫu phi xác suất: phương pháp này được thực hiện dựa trên sự thuận tiện hay việc dễ tiếp cận của tác giả đối với các đối tượng nghiên cứu.
3.3.4. Phương pháp phân tích dữ liêụ
Toàn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS. Khởi đầu dữ liệu sẽ được kiểm tra và mã hóa, sau đó qua các bước phân tích sau:
- Phân tích độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha: hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặc chẽ giữa các mục hỏi trong thang đo tương quan.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA là phép rút gọn dữ liệu và biến bằng cách nhóm chúng lại với các nhân tố đại diện.
- Phân tích hồi quy đa biến: đo lường tác động các nhân tố đến sự hài lòng khách hàng.
3.3.5. Phân tích độ tin cậy
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item-Total Correlation) < 0.3 và thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6.
Hệ số Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê mức độ chặc chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Trên cơ sở đó, các biến có hệ số tương quan với tổng (item-total correlation) thấp hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để lựa chọn thang đo là khi nó đảm bảo độ tin cậy Alpha từ 0.65 trở lên. Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, trong trường hợp khái niệm đo lượng là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh đang nghiên cứu thì hệ số Cronbach’s Alpha được chấp nhận từ mức 0.6 trở lên (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
3.3.6. Phân tích nhân tố khám phá
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện như sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05. ( Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và Anderson (1998, 111). Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; hệ số tải nhân tố> 0.4 được xem là quan trọng; và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố > 0.75. Trong phần phân tích nhân tố này, tác giả chấp nhận hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên, nếu các biến quan sát không đạt yêu cầu này thì không phải là biến quan trọng trong mô hình và bị loại để chạy tiếp phân tích nhân tố.
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. (Hair và Anderson, 1998)
(4) Hệ số eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson, 1998). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số eigenvalue - đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để
tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi , 2003).
Sau khi kiểm tra điều kiện (1) của phân tích nhân tố, tiến đến xác định số lượng nhân tố thông qua điều kiện (3) là phương sai trích ≥ 50% và (4) là eigenvalue >1. Tiếp đến, kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo. Kết quả phân tích EFA cuối cùng sẽ đáp ứng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Các nhân số của các nhân tố dùng để tính toán chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach alpha. Nhân số bằng trung bình cộng (Mean) của các biến số (hoặc items) của từng nhân tố (factors), theo Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 406.
3.3.7. Phân tích hồi quy bội kiểm định mô hình lý thuyết
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hành phân tích hồi quy bội. Đó là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mục tiêu của phân tích hồi quy bội là mô tả mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Khi chạy hồi quy cần chú ý đến những thông số:
Hệ số Beta: Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R2 điều chỉnh: Vì hệ số khẳng định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, chúng ta càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng nhiều biến sẽ càng phù hợp.
Tóm tắt
Chương này đã trình bày toàn bộ quy trình nghiên cứu của đề tài. Quá trình nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thu thập ý kiến và phỏng vấn chuyên gia để xây dựng thang đo phù hợp với điều kiện ngành du lịch và tình hình du lịch Khánh Hòa. Ngoài ra, trong chương này còn đề cập đến việc chọn mẫu và phương pháp phân tích dữ liệu thực hiện trong nghiên cứu chính thức
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày những thông tin về mẫu khảo sát cũng như kết quả thu được sau quá trình phân tích dữ liệu. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đặt ra.
4.1. Thống kê mẫu nghiên cứu
Để đạt được mẫu n = 270; 300 bảng khảo sát được phát ra. Có 11 bảng bị loại do thiếu nhiều thông tin hoặc đánh dấu cùng một số cho tất cả các câu hỏi định lượng trong tổng số 281 bảng khảo sát thu về. Kết quả là 270 bảng khảo sát hợp lệ được sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu được nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS 16.0
Về giới tính: tỉ lệ nam nữ tương đồng nhau là 50%
Bảng 4.1: Thống kê giới tính
Gioitinh
Tần số | Phần trăm | Phần trăm hợp lệ | Tỷ lệ tích lũy | ||
Giá trị | Nam | 135 | 50.0 | 50.0 | 50.0 |
Nu | 135 | 50.0 | 50.0 | 100.0 | |
Tổng | 270 | 100.0 | 100.0 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Lượng Khách Đến Khánh Hòa Giai Đoạn 2009 – 2014 -
Mô Hình Nghiên Cứu Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch Nội Địa Đới Với Điểm Đến Khánh Hòa -
Thang Đo Phương Tiện Vận Chuyển -
Phân Tích Nhân Tố Thang Đo Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch -
Xác Định Tầm Quan Trọng Của Các Yếu Tố Trong Mô Hình -
Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Của Du Khách Đối Với Các Điểm Đến Trong Nước
Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.
Hình 4.1: Thống kê giới tính
Về độ tuổi: có 68 người dưới 25 tuổi (chiếm 25.2%), độ tuổi từ 25 đến 35 chiếm đa số (chiếm 53.7%) và trên 35 tuổi chiếm 21.1% trong 270 hồi đáp hợp lệ.
Bảng 4.2: Thống kê độ tuối
Dotuoi
Tần số | Phần trăm | Phần trăm hợp lệ | Tỷ lệ tích lũy | ||
Giá trị | Dưới 25 | 68 | 25.2 | 25.2 | 25.2 |
25 - 35 | 145 | 53.7 | 53.7 | 78.9 | |
Trên 35 | 57 | 21.1 | 21.1 | 100.0 | |
Tổng | 270 | 100.0 | 100.0 |
Hình 4.2: Thống kê độ tuổi
4.2. Phân tích thang đo
4.2.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
4.2.1.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách du lịch
Bảng 4.3: Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách du lịch
Tương quan biến - tổng | Hệ số Cronbach Alpha nếu loại biến | Hệ số Cronbach Alpha | |
Hình ảnh điểm đến | |||
HINHANH1 | .748 | .820 | Alpha = .861 |
HINHANH2 | .532 | .859 | |
HINHANH3 | .689 | .832 | |
HINHANH4 | .735 | .824 | |
HINHANH5 | .627 | .843 | |
HINHANH6 | .619 | .848 | |
Phong cảnh du lịch | |||
PHONGCANH1 | .703 | .779 | Alpha = .829 |
PHONGCANH2 | .628 | .796 | |
PHONGCANH3 | .304 | .864 | |
PHONGCANH4 | .669 | .787 | |
PHONGCANH5 | .611 | .801 | |
PHONGCANH6 | .734 | .773 | |
Dịch vj ăn uống - giải trí | |||
DICHVU1 | .616 | .888 | Alpha =.885 |
DICHVU2 | .702 | .865 | |
DICHVU3 | .803 | .841 | |
DICHVU5 | .773 | .849 | |
DICHVU6 | .740 | .856 | |
Phương tiện vận chuyển | |||
VANCHUYEN1 | .422 | .801 | Alpha=.798 |
VANCHUYEN2 | .648 | .744 | |
VANCHUYEN3 | .553 | .767 | |
VANCHUYEN5 | .532 | .772 | |
VANCHUYEN6 | .567 | .767 | |
VANCHUYEN7 | .623 | .750 | |
Cơ sở hạ tầng | |||
HATANG1 | .484 | .890 | Alpha = .884 |
HATANG2 | .701 | .864 | |
HATANG3 | .779 | .854 | |
HATANG4 | .464 | .896 | |
HATANG5 | .756 | .857 | |
HATANG6 | .837 | .845 | |
HATANG7 | .739 | .859 | |
Cư trú | |||
CUTRU1 | .796 | .873 | |
CUTRU2 | .711 | .884 | |
.784 | .875 | Alpha = .899 |
CUTRU4 | .700 | .885 |
CUTRU5 | .578 | .898 |
CUTRU6 | .756 | .879 |
CUTRU7 | .607 | .895 |
Kiểm định Cronbach Alpha sẽ đánh giá sơ bộ thang đo bằng giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (α) và giá trị tương quan biến tổng của từng biến quan sát thành phần trong thang đo. Kết quả tương quan biến - tổng (corrected item - total correlation) với tiêu chuẩn phải lớn hơn 0.3 sẽ cho biết mục hỏi hay biến nào cần bỏ đi và mục hỏi hay biến nào cần được giữ lại. Một tập hợp mục hỏi được đánh giá là đo lường tốt nếu α đạt bằng hoặc lớn hơn 0.8; hoặc đạt từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Đối với những nghiên cứu mới mang tính đột phá, α có thể chấp nhận từ 0.6, hoặc thấp hơn một chút (Hoàng Trọng và Chu N.Mộng Ngọc, 2005 [3]). Dựa vào kết quả kiểm định Cronbach Alpha ta có thể xác định mức độ phù hợp của thang đo, và có cơ sở loại bớt những biến quan sát không phù hợp.
Ta thấy thang đo các yếu tố ảnh hưởng đều đạt giá trị Cronbach Alpha trên
0.7 cho biết thang đo đạt tiêu chuẩn là những thang đo lường tốt cho khái niệm nghiên cứu. Tất cả biến quan sát trong nghiên cứu chính thức đều có hệ số tương quan Biến - Tổng đạt yêu cầu (>0.3). Vậy các thang đo yếu tố ảnh hưởng đủ điều kiện cho phân tích EFA tiếp theo.
4.2.1.2. Thang đo Sự hài lòng của khách du lịch
Thang đo Sự hài lòng của khách du lịch có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.701 đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (> 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.4: Phân tích thang đo Sự hài lòng
Số biến | |
.701 | 3 |
Item-Total Statistics
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tổng số tương quan | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
HAILONG1 | 7.45 | 1.572 | .562 | .555 |
HAILONG2 | 7.28 | 1.452 | .503 | .637 |
HAILONG3 | 7.42 | 1.731 | .497 | .636 |
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách du lịch Các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách du lịch gồm 6 thành phần với 37 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.887 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.5: KMO and Bartlett's Test lần 1
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .887 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 6814.633 |
Df | 666 | |
Sig. | .000 | |
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 7 nhân tố từ 38 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 66.978 (> 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (Bảng 4.6 ), hệ số tải nhân tố lớn