- (1) X,Y có quan hệ tuyến tính.
- (2) Y là biến định lượng.
- (3) Các quan sát của Y độc lập nhau.
- (4) Các giá trị Xi cố định.
- (5) X được đo lường không sai số.
- (6) εi ~ N(με, σ2ε).
- (7) E(εi) = 0.
- (8) Var(εi) = σ2ε = hằng số.
- (9) Cov(εi ,εj) = 0.
- (10) Cor (Xi, Xj) ≠ 1, ∀ i ≠ j.
Phân tích tương quan
Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mỗi tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
+ Sig < 0.05: các biến đều tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê.
+ Xem hệ số tương quan của hai biến nào là lớn nhất: hai biến này có mối liên hệ khá chặt chẽ (thường là biến trung gian và biến phụ thuộc).
+ R < 0: tương quan nghịch, R > 0: tương quan thuận.
+ |R| 1: tương quan càng chặt chẽ.
Phân tích hồi qui bội
Nghiên cứu thực hiện hồi qui bội theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mô hình.
Kiếm định các giả thuyết, sử dụng phần mềm SPSS
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi qui bội, R2, R2 có hiệu chỉnh. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến xu hướng lựa chọn các thương hiệu du lịch. Yếu tố có hệ số β lớn hơn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
+ R2: tỷ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích bằng tất cả các biến độc lập.
R2>=0.25: tương quan khác chặt chẽ.
+ R2 hiệu chỉnh: Các biến độc lập giải thích được khoảng bao nhiêu % phương sai của biến phụ thuộc.
+ Giá trị Sig < 0.05: cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% => các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc.
+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Theo Hair và các cộng sự (2006), nếu VIF (Variance Inflation Factors) của biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình hồi qui bộ. Tuy nhiên trong thực tế nếu VIF > 2 thì cần thận trọng trong giải thích các biến hồi qui.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày chi tiết về phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận nhóm, từ đó hình thành bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu định lượng. Chương 3 cũng trình đầy đủ về thiết kế nghiên cứu định lượng gồm: thiết kế bảng câu hỏi, thiết kế mẫu, phương pháp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày về phương pháp nghiên cứu đưa ra để kiểm định thang đo và các giả thuyết đã đặt ra. Chương 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất, thang đo và các giả thuyết đưa ra từ mô hình. Nội dung chính của chương 4 gồm các thành phần như sau:
- Mô tả của mẫu nghiên cứu
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach α)
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Mô hình hồi quy tuyến tính bội
- Định vị thương hiệu du lịch bằng biểu đồ nhận thức (MDS) Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 23.0 để xử lý và phân tích dữ liệu.
Mẫu nghiên cứu
Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, cơ cấu mẫu được lựa chọn theo phương pháp lấy mẫu định mức (quota) theo các thuộc tính cảm nhận, ham muốn, trung thành và Hình ảnh điểm đến với kích cỡ mẫu là 297. Dữ liệu được thu thập thông qua các hình thức gửi bảng khảo sát online và thư điện tử. Dữ liệu được thu thập bằng hình thức phỏng vấn trực tiếp trong 4 tuần, người phỏng vấn sẽ chỉ định phỏng vấn về một thành phố du lịch cho trước. Để đạt kích cỡ mẫu 297, 250 bảng câu hỏi đã được phát ra để phỏng vấn trực tiếp và 58 bảng trả lời phỏng vấn online. Trong đó bảng câu hỏi trực tiếp thu về được 215 bảng trả lời, có 6 bảng câu hỏi bị loại sau khi làm sạch dữ liệu.
Sau khi thu thập dữ liệu, dữ liệu được xử lý và có nội dung mô tả thống kê như sau:
- Về thương hiệu du lịch được lựa chọn nhiều nhất: thương hiệu du khách lựa chọn nhiều nhất là Đà Nẵng với 78 người, chiếm tỷ lệ 26,3%%. Hai thương hiệu du lịch Bangkok và thành phố Hồ Chí Minh cùng xếp vị trí thứ 2 với 19,2% số người lựa chọn. Kế đến là Singapore với 55 người lựa chọn tương đương với 18,5% và cuối cùng là Hà Nội với 16,8% số người lựa chọn.
Bảng 4. 1.Tóm tắt thống kê mô tả mẫu
Tần số | Tỷ lệ (%) | ||
Giới tính | Nữ | 172 | 57,9 |
Nam | 125 | 42,1 | |
Độ tuổi | 18 - 25 tuổi | 100 | 33,7 |
26 - 35 tuổi | 125 | 42,1 | |
36 - 55 tuổi | 72 | 24,2 | |
Học vấn | THPT | 53 | 17,8 |
Trung cấp, Cao đẳng | 60 | 20,2 | |
Đại học | 148 | 49,8 | |
Sau Đại học | 36 | 12,1 | |
Thu nhập bình quân | Dưới 5 triệu/tháng | 64 | 21,5 |
5 - 10 triệu/tháng | 91 | 30,6 | |
10 – 15 triệu/tháng | 90 | 30,3 | |
Trên 15 triệu | 52 | 17,5 | |
Công việc | Sinh viên | 49 | 16,5 |
Công nhân – lao động phổ thông | 33 | 11,1 | |
NV văn phòng – Công-viên chức NN | 106 | 35,7 | |
Tiểu thương | 32 | 10,8 | |
Chủ doanh nghiệp – Quản lý các cấp | 33 | 11,1 | |
Khác | 44 | 14,8 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Nghiên Cứu Giá Trị Thương Hiệu Của Lassar Và Ctg (1995) -
Mô Hình Lý Thuyết Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Giá Trị Thương Hiệu Du Lịch Thành Phố Hồ Chí Minh -
Tóm Tắt Thang Đo Ham Muốn Thương Hiệu -
Tóm Tắt Phân Tích Efa Biến Phụ Thuộc -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Về Mức Độ Hài Lòng Giữa Các Nhóm Du Khách Theo Giới Tính -
Bảng Trung Bình Thang Đo Lòng Ham Muốn Thương Hiệu
Xem toàn bộ 122 trang tài liệu này.
(Nguồn tác giả)
Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua phân tích Cronbach’s Alpha
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các thành phần giá trị thương hiệu như sau:
Thành phần nhận biết thương hiệu (AW) có hệ số Cronbach Alpha là 0.842, đây là hệ số có độ tin cậy cao. Các hệ số tương quan biến tổng của 6 biến đo lường nhân tố này đều đạt chuẩn (lớn hơn 0.3), hệ số nhỏ nhất là AW4= 0.388, hệ số cao nhất là AW5= 0.750. Nếu loại biến AW4 ra thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên 0.857 và tương tự với biến AW6. Tuy nhiên mức độ chênh lệch không nhiều nên tác giả đề nghị giữ lại các biến AW4 và AW6. Do vậy, các biến quan sát của thang đo này đều được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Thành phần lòng ham muốn thương hiệu (BI) có hệ số Cronbach Alpha là 0.752, đây là hệ số có độ tin cậy khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) thấp nhất là hệ số BI4 = 0.482 và cao nhất là hệ số BI2 = 0.607. Các hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.752. Do vậy, các biến quan sát của thang đo này đều được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Thành phần lòng trung thành thương hiệu (LY) có hệ số Cronbach Alpha là 0.847, đây cũng là hệ số có độ tin cậy cao. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) thấp nhất là hệ số LY1 = 0.610 và cao nhất là hệ số LY3 = 0.759. Các hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.847. Do vậy, thang đo thành phần lòng trung thành thương hiệu đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích EFA.
Thành phần Hình ảnh điểm đến (DI) có hệ số Cronbach Alpha là 0.905, đây cũng là hệ số có độ tin cậy cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) thấp nhất là hệ số DI2 = 0.655 và cao nhất là hệ số DI6 = 0.909. Các hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.909. Do vậy, thang đo thành phần Hình ảnh điểm đến đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích EFA.
Tổng quan về giá trị thương hiệu (BE) có hệ số Cronbach Alpha là 0.828, đây cũng là hệ số có độ tin cậy khá cao. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) thấp nhất là hệ số BE1 = 0.629 và cao nhất là hệ số BE4 = 0.741.
Nếu loại biến BE1 ra thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên thành 0.833.Do mức độ thay đổi không nhiều nên tác giả đề nghị giữ lại toàn bộ các biến quan sát của thang đo này và tiếp tục được sử dụng cho phân tích EFA.
Bảng 4. 2. Tóm tắt Kiểm định độ tin cậy thang đo
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Nhận biết thương hiệu – AW (Cronbach ‘s Alpha=0.842) | ||||
AW1 | 22.8114 | 33.099 | .650 | .810 |
AW2 | 23.2222 | 31.106 | .747 | .790 |
AW3 | 23.2559 | 31.461 | .728 | .794 |
AW4 | 22.6296 | 37.200 | .388 | .857 |
AW5 | 23.6465 | 30.750 | .750 | .789 |
AW6 | 22.8687 | 34.669 | .478 | .844 |
Hình ảnh điểm đến – DI (Cronbach ‘s Alpha=0.905) | ||||
DI1 | 27.1919 | 49.966 | .675 | .897 |
DI2 | 27.1380 | 49.450 | .655 | .900 |
DI3 | 27.3838 | 44.562 | .759 | .885 |
DI4 | 27.6566 | 45.355 | .706 | .894 |
DI5 | 27.2761 | 46.599 | .747 | .887 |
DI6 | 27.6296 | 44.139 | .909 | .863 |
Đam mê thương hiệu – BI (Cronbach ‘s Alpha=0.752) | ||||
BI1 | 16.6734 | 8.863 | .563 | .685 |
BI2 | 16.7508 | 9.012 | .607 | .664 |
BI3 | 16.7744 | 8.905 | .547 | .694 |
BI4 | 16.9933 | 8.919 | .482 | .734 |
Lòng trung thành thương hiệu – LY (Cronbach ‘s Alpha=0.847) | ||||
LY1 | 13.4815 | 26.568 | .610 | .835 |
LY2 | 13.4310 | 24.395 | .692 | .802 |
LY3 | 14.0202 | 22.925 | .759 | .772 |
LY4 | 14.0673 | 23.651 | .679 | .808 |
Giá trị thương hiệu – BE (Cronbach ‘s Alpha=0. 828) | ||||
BE1 | 13.7104 | 12.605 | .536 | .833 |
BE2 | 14.1852 | 12.361 | .629 | .794 |
BE3 | 14.1111 | 10.518 | .721 | .751 |
BE4 | 14.3670 | 10.889 | .741 | .742 |
(Nguồn tác giả)
Đánh giá giá trị thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến đã đạt yêu cầu sau khi kiểm tra độ tin cậy Cronbach Alpha được đưa vào phân tích nhân tố. Phương pháp rút trích được lựa chọn là principal component với phép xoay varimax để phân tích nhân tố. Trong đề tài này, tác giả tiến hành phân tích EFA cho các biến độc được phân tích cùng một lúc. Riêng biến phụ thuộc (tổng quan về giá trị thương hiệu) được phân tích riêng.
4.3.1. Phân tích nhân tố EFA các biến độc lập
Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo thành phần giá trị thương hiệu vào phân tích nhân tố EFA ta được kết quả sau:
- Hệ số KMO đạt 0.865.
- Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05).
- Tại giá trị Eigenvalues = 1.428 với phương pháp rút trích principal component và phép xoay varimax có 4 nhân tố được trích với phương sai trích được là
64.083 % (>50%), đạt yêu cầu. Điều này thể hiện rằng 4 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần 64% ý nghĩa của mô hình, đây là kết quả đạt yêu cầu.
- Đối với nhóm nhân tố thứ 1 ta nhận thấy có 06 thang đo được gom lại thành 1 nhân tố, trong đó hệ số tải nhân tố của các thang đo đều >0.5, đạt yêu cầu. Trong nhóm thứ nhất, các nhân tố đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt; các biến quan sát đều nằm trong thành phần ban đầu là “Hình ảnh điểm đến”, điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang năm 2002.
- Đối với nhóm nhân tố trích được thứ 2 là thành phần AW1 đến AW6, các nhân tố đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, không có biến nào có sự chênh lệch trọng số ở các nhóm khác. Do đó tất cả các biến đều phù hợp và được giữ lại trong thang đo.
- Đối với nhóm nhân tố trích được thứ 3 các nhân tố đêu được gom lại thành 1 nhân tố. Trong nhóm nhân tố này ta nhận thấy chênh lệch trọng số tại LY2 là λiA – λiB = 0.740 - 0.353 = 0.257 >0.3. Chênh lệch trọng số tại nhân tố này ảnh hưởng đến mức độ hội và thang đo đạt được giá trị phân biệt nên tất cả các biên đều phù hợp.
- Đối với nhóm nhân tố trích được thứ 4 là các thành phần BI1, BI2,BI3, BI4, có thang đo BI4 chênh lệch trọng số tại nhân tố là thấp λiA – λiB =0.601-0.311 =
0.29 <0.3. Chênh lệch trọng số tại nhân tố này không quá thấp và xem xét thêm về giá trị nội dung của cả hai thang đo BI4, tác giả quyết định giữ lại thang đo này cho các phần nghiên cứu tiếp theo.
Vậy các biến quan sát được chọn từ đầu trong nghiên cứu này không cần phải loại bỏ và cũng không cần phân nhóm khác so với giả thiết ban đầu.
4.3.2. Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của thang đo tổng quan về giá trị thương hiệu vào phân tích nhân tố EFA ta được kết quả sau:
- Hệ số KMO đạt 0.742.
- Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05).
- Tại giá trị Eigenvalues = 2.647 với phương pháp rút trích principal component và phép xoay varimax chỉ có một nhân tố được trích với phương sai trích được là 66.165 % (>50%), đạt yêu cầu. Điều này thể hiện rằng nhân tố được trích ra này có thể giải thích được hơn 66% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả đạt yêu cầu.
- Bốn thang đo trong nhân tố này đều có hệ số tải nhân tố >0.5, đạt yêu cầu. Tức là thang đo cho nhân tố tổng quan về giá trị thương hiệu đã đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.