trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, tương tự như trường hợp cộng tuyến (Collinearity) trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ (Nguyễn Khánh Duy, 2009).
Theo đó, nghiên cứu của tác giả thực hiện đánh giá thang đo dựa trên tiêu chí:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
- Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 (lý do chọn là do các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
Kết quả kiểm định thang đo Cronbach Alpha của các thành phần điểm nổi bật thương hiệu, hình ảnh thương hiệu, sự trung thành thương hiệu, chất lượng thương hiệu và sự sẵn lòng trả thêm được trình bày chi tiết trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến-tổng | Cronbach Alpha nếu loại biến | |
Nổi bật thương hiệu, Cronbach Alpha = 0,640 | ||||
NBTH1 | 13,95 | 5,295 | 0,406 | 0,596 |
NBTH2 | 14,06 | 4,747 | 0,523 | 0,542 |
NBTH3 | 14,08 | 4,710 | 0,426 | 0,573 |
NBTH4 | 15,23 | 3,966 | 0,370 | 0,618 |
NBTH5 | 15,56 | 4,261 | 0,359 | 0,612 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thang Đo Sơ Bộ Về Điểm Nổi Bật Thương Hiệu -
Thành Tựu, Thực Trạng Về Điểm Đến Đất Mũi Cà Mau Và Những Vất Đề Đặt Ra Cho Ngành Du Lịch Cà Mau -
Kiểm Định Thang Đo Với Hệ Số Tin Cậy Cronbach Alpha -
Bảng Tóm Tắt Kết Quả Hồi Quy Lần 1 -
Hạn Chế Của Nghiên Cứu Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai -
Hoàn Toàn Không Đồng Ý - 2: Không Đồng Ý - 3: Trung Lập - 4: Đồng Ý - 5: Hoàn Toàn Đồng Ý
Xem toàn bộ 104 trang tài liệu này.
HATH1 | 10,68 | 6,329 | 0,908 | 0,938 |
HATH2 | 10,58 | 6,209 | 0,898 | 0,942 |
HATH3 | 10,57 | 6,405 | 0,946 | 0,928 |
HATH4 | 10,50 | 6,715 | 0,825 | 0,962 |
Trung thành thương hiệu, Cronbach Alpha = 0,911 | ||||
TTTH1 | 11,79 | 3,134 | 0,814 | 0,880 |
TTTH2 | 11,71 | 3,632 | 0,756 | 0,900 |
TTTH3 | 11,78 | 3,148 | 0,845 | 0,867 |
TTTH4 | 11,81 | 3,340 | 0,786 | 0,889 |
Chất lượng thương hiệu, Cronbach Alpha = 0,865 | ||||
CLTH1 | 17,86 | 7,476 | 0,745 | 0,829 |
CLTH2 | 17,92 | 6,835 | 0,729 | 0,847 |
CLTH3 | 17,60 | 8,753 | 0,825 | 0,819 |
CLTH4 | 17,48 | 9,697 | 0,638 | 0,850 |
CLTH6 | 17,52 | 9,725 | 0,678 | 0,847 |
CLTH7 | 17,40 | 9,902 | 0,579 | 0,858 |
Sự sẵn lòng trả thêm, Cronbach Alpha = 0,604 | ||||
7,05 | 1,786 | 0,439 | 0,475 | |
SLTT2 | 7,57 | 1,215 | 0,466 | 0,449 |
SLTT3 | 6,93 | 2,033 | 0,376 | 0,563 |
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ SPSS
Các bộ thang đo: điểm nổi bật thương hiệu, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu, sự sẵn lòng trả thêm, ngay tại lần chạy đầu tiên thì hệ số Cronbach Alpha nhận được đều đạt giá trị lớn hơn 0,6 và không có biến nào có tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 cho thấy một kết quả tốt nên các mục hỏi trong các bộ thang đo đều được giữ lại. Tuy nhiên, ở bộ thang đo chất lượng thương hiệu, biến CLTH5 (Đường đi ở ĐMCM dễ di chuyển) có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3, vì thế tác giả phải loại bỏ biến này khỏi bộ thang đo. Như vậy, sau phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha, tác giả thu được kết quả hoàn chỉnh gồm 22 biến quan sát với 5 bộ thang đo. Với kết quả này, tác giả sử dụng bộ biến gồm 22 biến trên cho bước phân tích tiếp theo, đó là phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.4. Đánh giá thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi thực hiện kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, tác giả sử dụng kết quả trên để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998) hay nói cách khác là nhóm các biến có liên hệ với nhau thành một nhóm nhân tố, sau đó sử dụng chúng cho các mục đích phân tích tiếp theo.
Theo Hair và cộng sự (1998, 111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng khuyên
rằng nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0,75. Tác giả đã tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA với việc sử dụng các tiêu chuẩn dưới đây (Nguyễn Khánh Duy, 2009):
- Sử dụng phương pháp rút trích nhân tố Principal Components với phép xoay Varimax vì đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất.
- Quan tâm đến tiêu chuẩn: Factor Loading lớn nhất của mỗi Item ≥ 0,5.
- Quan tâm đến tiêu chuẩn “giá trị phân biệt”: tại mỗi Item, chênh lệch Factor Loading là lớn nhất và Factor Loading bất kỳ phải ≥ 0,3 (Jabnoun và Al- Tamimi, 2003).
- Tổng phương sai trích ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988).
- Hệ số KMO ≥ 0,5; kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tác giả chia phân tích EFA ra làm hai phần, phần 1 chạy phân tích đối với các biến dùng để đo lường các khái niệm thể hiện cho các nhóm nhân tố độc lập (các biến thuộc các bộ thang đo điểm nổi bật thương hiệu, hình ảnh thương hiệu, trung thành thương hiệu và chất lượng thương hiệu), phần 2 chạy phân tích đối với các biến dùng để đo lường các khái niệm thể hiện cho nhân tố phụ thuộc (sự sẵn lòng trả thêm).
Trong phân tích EFA, để đảm bảo giá trị nội dung của thang đo, ngay từ ban đầu tác giả quyết định loại bỏ biến HATH1 (Điểm đến ĐMCM phù hợp với tính cách của tôi) vì mục hỏi có ý nghĩa tương tự với biến HATH3 (Hình ảnh của ĐMCM phù hợp với hình ảnh cá nhân tôi), do sự tương đồng cao giữa các biến khiến cho hệ số Cronbach Alpha quá cao là một biểu hiện của việc các biến không phân biệt về nội dung.
Kết quả các bước chạy phân tích EFA được trình bày chi tiết trong phụ lục. Sau 3 lần chạy và loại bỏ các biến CLTH3 (Mức độ an toàn cho tôi ở ĐMCM cao), NBTH1 (Điểm đến ĐMCM có một cái tên hay và nổi tiếng), NBTH2 (Điểm đến
ĐMCM rất nổi tiếng), NBTH3 (Khi tôi nghĩ đến một kỳ nghỉ trong nước, điểm đến ĐMCM xuất hiện trong đầu tôi ngay lập tức), tác giả thu được kết quả như sau:
- Đối với phân tích EFA với các nhân tố độc lập: Hệ số KMO của phân tích đạt giá trị 0,736 thoả điều kiện hệ số KMO ≥ 0,5 và giá trị Sig. của kiểm định Bartlett đạt giá trị 0,000 cho thấy kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig
≤ 0,05). Số nhóm nhân tố được rút trích ra trong lần phân tích này là 4 với giá trị Eigenvalue là 1,563 và tổng phương sai trích là 77,032%.
- Đối với phân tích EFA với nhân tố phụ thuộc: Hệ số KMO của phân tích đạt giá trị 0,631 thoả điều kiện hệ số KMO ≥ 0,5 và giá trị Sig. của kiểm định Bartlett đạt giá trị 0,000 cho thấy kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig
≤ 0,05). Số nhóm nhân tố được rút trích ra trong lần phân tích này là 1 với giá trị Eigenvalue là 1,694 và tổng phương sai trích là 56,465%.
Bảng 4.3. Kết quả phân tích khám phá EFA
Nhân tố | |||||
TTTH | CLTH | HATH | GSLT | NBTH | |
TTTH1_Điểm đến này sẽ là sự lựa chọn ưa thích của tôi cho kỳ nghỉ | 0,879 | ||||
TTTH2_Tôi sẽ tư vấn cho những người khác đến thăm điểm đến này | 0,852 | ||||
TTTH3_Tôi dự định sẽ đến thăm lại địa điểm này trong tương lai | 0,918 | ||||
TTTH4_Điểm đến này mang lại nhiều lợi ích hơn các điểm đến khác | 0,875 |
0,726 | |||||
CLTH2_Thông tin liên lạc (internet, sóng điện thoại…) ở ĐMCM ổn định | 0,706 | ||||
CLTH4_Món ăn đặc sản ở ĐMCM ngon lành | 0,765 | ||||
CLTH6_Tàu, xe ở ĐMCM an toàn | 0,850 | ||||
CLTH7_Không khí ở ĐMCM trong lành | 0,818 | ||||
HATH2_Hình ảnh của điểm đến ĐMCM phù hợp với hình ảnh cá nhân tôi | 0,937 | ||||
HATH3_Bạn bè của tôi sẽ đánh giá cao tôi nếu tôi đến thăm ĐMCM | 0,956 | ||||
HATH4_Việc thăm viếng điểm đến ĐMCM sẽ cho biết tôi là người như thế nào | 0,894 | ||||
SLTT1_Tôi sẵn lòng trả chi phí cao hơn một chút cho chuyến đi đến ĐMCM so với cho chuyến đi đến các điểm du lịch khác trong nước VN | 0,760 | ||||
SLTT2_Tôi sẵn lòng trả thêm rất nhiều chi phí cho chuyến đi đến ĐMCM so với cho chuyến đi đến các điểm du lịch khác trong nước VN | 0,789 |
0,702 | |||||
NBTH4_Các đặc điểm của ĐMCM xuất hiên trong tâm trí tôi một cách nhanh chóng | 0,876 | ||||
NBTH5_Tôi đã thấy rất nhiều quảng cáo giới thiệu ĐMCM | 0,846 |
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ SPSS
Bảng 4.4. Kết quả KMO và kiểm định Barlett
Độc lập | Phụ thuộc | ||
KMO | 0,736 | 0,631 | |
Kiểm định Barlett | Chi bình phương | 2719,213 | 96568 |
Df | 91 | 3 | |
Sig. | 0,000 | 0,000 | |
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ SPSS
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố EFA, tác giả rút ra được 5 nhóm nhân tố.
Tác giả đã tiến hành đặt tên cho các nhóm nhân tố sau khi rút trích, như sau:
- Nhân tố “Nổi bật thương hiệu”, gồm các biến: NBTH4, NBTH5.
- Nhân tố “Hình ảnh thương hiệu”, gồm các biến: HATH2, HATH3, HATH4.
- Nhân tố “Trung thành thương hiệu”, gồm các biến: TTTH1, TTTH2, TTTH3, TTTH4.
- Nhân tố “Chất lượng thương hiệu”, gồm các biến: CLTH1, CLTH2, CLTH4, CLTH6, CLTH7.
- Nhân tố “Sự sẵn lòng trả thêm”, gồm các biến: SLTT1, SLTT2, SLTT3.
Tiếp theo, tác giả sử dụng kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên để tiến hành phân tích tương quan hồi quy.
4.5. Phân tích tương quan tuyến tính
Từ kết quả kiểm định Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA, tác giả nhận thấy các thang đo về Nổi bật thương hiệu, Chất lượng thương hiệu có sự thay đổi nội dung thang đo. Tuy nhiên, số lượng và tên yếu tố vẫn không có sự thay đổi so với ban đầu và mô hình nghiên cứu đã được hiệu chỉnh cuối cùng giống như mô hình đề xuất nghiên cứu ban đầu cho 4 yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng trả thêm, gồm 2 biến quan sát của nổi bật thương hiệu, 3 biến quan sát của hình ảnh thương hiệu, 4 biến quan sát của trung thành thương hiệu, 5 biến quan sát của chất lượng thương hiệu, 3 biến quan sát của sự sẵn lòng trả thêm.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét. Điều kiện là kiểm tra các giá trị trên đường chéo xem giá trị có bằng 1 hay không, và phần tam giác phía dưới hay phía trên đường chéo này, các giá trị sẽ đối xứng qua đường chéo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.5. Kết quả phân tích tương quan
TTTH | CLTH | HATH | NBTH | GSLTT | ||
TTTH | Pearson Correlation | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | .300** |
Sig. (2-tailed) | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 | ||
CLTH | Pearson Correlation | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | .163** |