Bảng 4. 3.Tóm tắt phân tích EFA biến phụ thuộc
Biến | Nhân tố | |
1 | ||
1 | BE1 | 0.712 |
2 | BE2 | 0.799 |
3 | BE3 | 0.857 |
4 | BE4 | 0.876 |
Cronbach’s Alpha | 0.856 | |
KMO | 0.742 | |
Bartlett (Sig.) | 0.000 | |
Tổng phương sai trích (%) | 66.165 % | |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 Thống Kê Mô Tả Mẫu -
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 -
Bảng Câu Hỏi Định Tính Và Danh Sách Người Trả Lời Phỏng Vấn.
Xem toàn bộ 122 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 10/2018)
Đánh giá lại độ tin cậy thang đo thông qua phân tích cronbach’s alpha sau khi loại biến quan sát.
Thành phần nhận biết thương hiệuđược giữ nguyên so với ban đầu và không có sự thay đổi các hệ số Cronbach’s Alpha.
Thành phần Lòng ham muốn thương hiệu được giữ nguyên so với đề xuất các biến quan sát ban đầu. Do đó, không có sự thay đổi về hệ số Cronbach’s Alpha.
Thành phần Lòng trung thành thương hiệu được giữ nguyên so với đề xuất các biến quan sát ban đầu. Do đó, không có sự thay đổi về hệ số Cronbach’s Alpha.
Thành phần Hình ảnh điểm đến được giữ nguyên so với đề xuất các biến quan sát ban đầu. Do đó, không có sự thay đổi về hệ số Cronbach’s Alpha.
Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
4.5.1. Mô hình điều chỉnh
Sau khi tiến hành kiểm định và đánh giá thang đo (thông qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), các thang đo lường trong mô hình lý thuyết đã được kiểm định và đạt được độ tin cậy và có giá trị.
4.5.2. Các giả thuyết sau khi điều chỉnh
Giả thuyết H1: Nhận biết thương hiệu có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu du lịch.
Giả thuyết H2: Lòng ham muốn thương hiệu có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu du lịch.
Giả thuyết H3: Hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu du lịch.
Giả thuyết H4: Lòng trung thành thương hiệu có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu du lịch.
4.5.3. Các biến quan sát sau khi điều chỉnh
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo, các biến quan sát của mô hình sẽ được điều chỉnh lại cho phù hợp với các tiêu chuẩn trong phương pháp đánh giá độ tinh cậy thang đo để đảm bảo tính xác thực và tin cậy của các biên. Các biến quan sát sau khi điều chỉnh được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4. 4. Biến quan sát điều chỉnh
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. | |
BI3 | Tôi thường xuyên đi du lịch tại thành phố X. | |
BI4 | Tôi tin rằng, tôi muốn đi du lịch tại thành phố X. | |
3. Lòng trung thành thương hiệu | 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 có 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. |
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 10/2018)
Phân tích hồi qui
Sau khi được kiểm định độ tin cậy và đánh giá giá trị của các thang đo trong mô hình đề xuất, giá trị thương hiệu du lịch tiếp tục được kiểm định mức độ ý nghĩa trong mô hình lý thuyết thông qua phân tích hồi quy để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên giá trị thương hiệu tổng thể.
4.6.1. Mã hóa biến
Trước khi tiến hành hồi quy, tác giả tiến hành mã hóa biến, giá trị của biến mã hóa được tính bằng trung bình của các biến quan sát, cụ thể như sau:
Bảng 4. 5.Mã hóa biến
Nhân tố | Mã hóa | |
1 | Nhận biết thương hiệu | AW |
2 | Lòng ham muốn thương hiệu | BI |
3 | Lòng trung thành thương hiệu | LY |
4 | Hình ảnh điểm đến | DI |
5 | Giá trị thương hiệu du lịch | BE |
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 10/2018)
4.6.2. Phân tích tương quan
Sau khi tiến hành mã hóa biến đo lường, tác giả tiến hành đưa các biến đã được mã hóa (AW, BI, LY, DI, BE) vào phần mềm SPSS để phân tích mối tương quan giữa các biến này. Qua kết quả phân tích tương quan, tác giả nhận thấy các yếu tố AW, BI, LY, DI đều có mối tương quan chặt với yếu tố BE (sig =0.000) nên có thể tiến hành đưa các biến này vào để phân tích hồi qui.
4.6.3. Phân tích hồi qui
Sau khi mã hóa các biến đo lường và phân tích tương quan giữa các biến, tác giả tiến hành phân tích hồi qui với phương pháp Enter. Theo phương pháp này 04
biến độc lập (AW, BI, LY, DI) và một biến phụ thuộc (BE) sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc và cho kết quả như sau:
Bảng 4.6. Tóm tắt mô hình hồi qui
R | R bình phương | R bình phương hiệu chỉnh | Sai số chuẩn ước tính | Durbin- Watson | |
1 | 0.843a | 0.710 | 0.706 | 0.59841 | 1.933 |
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 9-10/2018)
Bảng 4. 7. Kết quả phân tích Anova trong hồi qui
Tổng bình phương | Df | Bình phương trung bình | F | Sig. | ||
1 | Hồi qui | 256.003 | 4 | 64.001 | 178.727 | 0.000b |
Phần dư | 104.563 | 292 | 0.358 | |||
Tổng | 360.566 | 296 |
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 9-10/2018)
Kết quả hồi qui tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.843 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.706.
Kiểm định F (bảng Anova) cho thấy mức ý nghĩa p=0.000< 0.05. Như vậy mô hình hồi qui này là phù hợp, hay nói cách khác các biến thành phần giá trị thương hiệu giải thích được khoảng 70.6% phương sai của biến tổng quan về giá trị thương hiệu.
Bảng 4. 8. Trọng số hồi qui
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi qui chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | Hằng số | -0.006 | 0.259 | -0.023 | 0.982 | |||
AW | 0.021 | 0.031 | 0.022 | 0.683 | 0.495 | 0.026 | 0.040 | |
BI | 0.233 | 0.041 | 0.202 | 5.695 | 0.000 | 0.483 | 0.316 | |
DI | 0.294 | 0.025 | 0.428 | 11.898 | 0.000 | 0.677 | 0.571 | |
LY | 0.356 | 0.032 | 0.437 | 10.982 | 0.000 | 0.737 | 0.541 |
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 9-10/2018)
Các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF <10, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Trong bảng trọng số trên ta thấy thành phần BI, LY và DI có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc BE vì trọng số hồi quy của 3 thành phần này có ý nghĩa thống kê p<0.05. Nếu so sánh tác động của 3 biến này vào biến phụ thuộc BE ta thấy hệ số Beta của BI là 0.104, LY là 0.405 và DI là 0.414 tức là trong 3 thành phần thì DI và LY tác động mạnh nhất, sau đó đến BI. Tuy nhiên, thành phần AW trong bảng trọng số hồi qui không có ý nghĩa thống kê (p=0.495 >0.05).
Thành phần AW trong bảng trọng số hồi qui không có ý nghĩa thống kê phản ánh đúng về giá trị thương hiệu của đặc thù ngành du lịch nói riêng. Các thành phố được đưa vào khảo sát đều là những thành phố du lịch lớn và nổi tiếng được biết đến rộng rãi tại thị trường du lịch nội địa. Việc dễ dàng nhận biết các điểm đến du lịch từ lâu đã được khách du lịch trong nước nắm bắt cũng như tìm hiểu. Nên việc đo lường giá trị thương hiệu không thể đánh giá thông qua mức độ nhận biết đối với một thương hiệu du lịch vì các điểm đến đều có mức độ nhận biết gần như nhau. Do đó, yếu tố nhận biết thương hiệu đối với ngành du lịch tại Việt Nam là không có ý nghĩa về mặt
thống kê cũng như thực tế. Tuy nhiên, có thể thấy được thực tế trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn 5 điểm đến khảo sát mang tính đặc trưng và hầu hết đều được khách du lịch nội địa từng nghe qua hoặc từng được trải nghiệm nên thành phấn AW không có ý nghĩa thống kê là chính xác.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.1.Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 9-10/2018)
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean=- 2.1E-15) và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.993 tức là gần bằng 1. Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ta có thể dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thiết này:
Hình 4.2.Biểu đồ P-P plot
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, tháng 9-10/2018)
Dựa vào hình vẽ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Ngoài ra, qua biểu đồ phân tán – Scatterplot, có thể thấy có sự phân tán đều.