Kết Quả Kiểm Định Kmo Và Bartlett Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Dự Định Quay Trở Lại Của Khách Du Lịch Quốc Tế Đến Thành Phố Hạ Long

Bảng 4.16: Kết quả Kiểm định KMO và Bartlett các nhân tố ảnh hưởng đến dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế đến thành phố Hạ Long

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.856
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	6879.117
	df	820
	Sig.	.000

Có thể bạn quan tâm!

• Thang Đo Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch Quốc Tế Đối Với Điểm Đến Tại Thành Phố Hạ Long
• Mô Tả Cơ Cấu Nhân Khẩu Học Của Mẫu Nghiên Cứu
• Thang Đo “Dịch Vụ Vui Chơi, Giải Trí, Mua Sắm” (Dvgt)
• Sự Khác Biệt Về Dự Định Quay Trở Lại Của Khách Du Lịch Quốc Tế Dựa Trên Các Yếu Tố Nhân Khẩu Học
• Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Của Khách Du Lịch Quốc Tế Tới Thành Phố Hạ Long
• Nâng Cao Giá Trị Tự Thể Hiện Qua Việc Cải Thiện Chất Lượng, Cơ Sở Dịch Vụ

Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.

Theo kết quả phân tích EFA, Sig. (Bartlett's Test) = 0,000 có mức ý nghĩa < 0,05 và hệ số KMO là 0,856 > 0,5 nên phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu thu thập được, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 4.17: Ma trận mẫu các nhân tố ảnh hưởng đến dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế đến thành phố Hạ Long – tỉnh Quảng Ninh

Pattern Matrixa

	Factor
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
ATTT4	.842
ATTT2	.808
ATTT7 ATTT1	.739
	.672
ATTT3	.647
ATTT5	.642
DTTL1		.785
DTTL3 DTTL4		.742
		.726
DTTL2		.710
CSLT1			.768
CSLT4			.755
CSLT5 CSLT2			.751
			.608

CSLT3

		.608
DVGT4 DVGT3				.830
				.798
DVGT1				.786
DVGT2				.729
SGK2					.819
SGK4 SGK1					.782
					.756
SGK3					.658
GTG5						.818
GTG1						.731
GTG4 GTG3						.649
						.571
SKB3							.813
SKB1							.804
SKB2							.721
SLC2								.822
SLC4								.747
SLC1 TTH4								.559
									.742
TTH1									.736
TTH2 SHL3									.645
										.866
SHL2										.697
SHL1										.609
CTTH2											.769
CTTH1											.607
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.

Trong mô hình nghiên cứu đề xuất đã được đề cập ở chương 3, có 11 nhân tố (tương ứng với 45 biến quan sát) được giả định là có ảnh hưởng tới dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế với điểm đến thành phố Hạ Long.

Tuy nhiên, như đã đề xuất trong phần kiểm định hệ số tin cậy thang đo, nghiên cứu tiến hành loại bỏ 1 biến quan sát là ATTT6. Sau khi loại bỏ biến trên, thang đo chính thức còn lại 44 biến quan sát. Áp dụng phương pháp xoay các nhân tốt, kết quả cho thấy trong 44 biến quan sát có 41 biến có ý nghĩa với giá trị hệ số tải nhân tố < 0,5 và các biến quan sát hình thành 11 nhân tố với tổng phương sai trích = 58.370% > 50%.

Như vậy, khi phân tích nhân tố EFA, nghiên cứu đã loại thêm 3 biến quan sát nữa bao gồm: TTH3, SLC3, GTG2. Phân tích nhân tố cũng được xem là phù hợp với dữ liệu khảo sát khi hệ số KMO = 0,856 lớn hơn 0,5; kiểm định Barlett = 0,000 có ý nghĩa thống kê.

4.4.5. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

Sau khi thực hiện phân tích khẳng định nhân tố, thang đo “cá tính thương hiệu điểm đến”, “sự hài lòng của khách du lịch đối với điểm đến” và “ dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế” đều phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Tác giả tiếp tục thực hiện đánh giá các nhân tố và xem xét các quan hệ trong mô hình tổng thể với nhau. Các chỉ số phù hợp thay thế đã được kiểm tra, trong đó Chi-Square/df, RMSEA, CFI và GFI, TLI. Giá trị RMSEA chỉ ra rằng mô hình 11 thành phần có một sự phù hợp chấp nhận được Chi-Square/df = 1,337; RMSEA = 0,029; GFI = 0,887; CFI = 0,965 được coi là chấp nhận được, TLI = 0,960 biểu hiện của một mô hình chấp nhận được.

Nhìn chung, mô hình phù hợp cho mô hình 11 thành phần, cho thấy sự chấp thuận như bảng 4.18.

Bảng 4.18: Kết quả CFA thang đo dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế đến thành phố Hạ Long (đã được chuẩn hóa)

Giá trị hội tụ của thang đo: Gerbring và Anderson (1988) cho rằng thang đo đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo lớn hơn 0,5; và có ý nghĩa P-value nhỏ 0,05. Theo số liệu CFA, thang đo thành phần của dự định quay trở lại của khách du lịch đến thành phố Hạ Long – tỉnh Quảng Ninh cho thấy tất cả các biến quan sát đều có trọng số > 0.5 nên thang đo đạt giá trị hội tụ, các biến quan sát đều có ý nghĩa trong CFA.

Bảng 4.19: Kết quả độ tin cậy tổng hợp (CR), phương sai trích (AVE)

CR	AVE
ATTT	0.875	0.54
CSLT	0.835	0.504
DVGT	0.865	0.616
SGK	0.843	0.576
DTTL	0.847	0.583
GTG	0.814	0.523
SKB	0.828	0.617
SHL	0.811	0.589
SLC	0.788	0.554
TTH	0.76	0.514
CTTH	0.809	0.679

Về độ tin cậy tổng hợp (CR) và phương sai trích trung bình (AVE) kết quả cho thấy các khái niệm nghiên cứu của thang đo đều có độ tin cậy tổng hợp tốt. Giá trị CR đều lớn hơn 0,7 và giá trị AVE đều lớn hơn 0,5; như vậy thang đo đều đảm bảo tính hội tụ.

74

Bảng 4.20: Kết quả giá trị phân biệt giữa các khái niệm về dự định quay trở lại của khách du lịch quốc tế

AVE

MSV

ATTT

CSLT

DVGT

SGK

DTTL

GTG

SKB

SHL

SLC

TTH

CTTH

ATTT

0.54

0.279

0.735

CSLT

0.504

0.28

0.377***

0.71

DVGT

0.616

0.217

0.310***

0.448***

0.785

SGK

0.576

0.138

-0.083

0.075

0.075

0.759

DTTL

0.583

0.385

0.083

0.279***

0.155*

0.170**

0.763

GTG

0.523

0.279

0.528***

0.393***

0.387***

0.072

0.242***

0.723

SKB

0.617

0.26

0.097

0.218***

0.108†

0.242***

0.295***

0.179**

0.786

SHL

0.589

0.28

0.456***

0.529***

0.465***

0.022

0.332***

0.467***

0.062

0.768

SLC

0.554

0.26

0.032

0.201**

0.208**

0.363***

0.320***

0.194**

0.510***

0.144*

0.744

TTH

0.514

0.225

0.114†

0.165*

0.174**

0.372***

0.289***

0.151*

0.302***

0.239***

0.475***

0.717

CTTH

0.679

0.385

-0.006

0.296***

0.126*

0.331***

0.621***

0.179**

0.409***

0.128†

0.444***

0.391***

0.824

Căn bậc hai của AVE lớn hơn các tương quan giữa các biến với nhau, giá trị MSV nhỏ hơn AVE, do vậy tính phân biệt được đảm bảo.

4.4.6. Phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

Sau khi phân tích CFA, ta sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cá tính thương điệu điểm đến, sự hài lòng của khách hàng đối với điểm đến và dự định quay trở lại của khách du lịch.Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, sau đó tiến hành hiệu chỉnh mô hình để có được mô hình tốt hơn.

Bảng 4.21: Mô hình cấu trúc SEM

Mô hình được đánh giá là phù hợp với dữ liệu thị trường khi đảm bảo các chỉ số TLI, CFI ≥ 0,9; CMIN/df ≤ 0,3; RMSEA ≤ 0,08.

Kết quả ước lượng cho thấy trong mô hình gốc có các chỉ số như sau:

- Chi-square điều chỉnh bậc tự do CMIN/df = 1,337 < 3

- Chỉ số Tucker & Lewis TLI = 0,956 > 0,9

- Chỉ số thích hợp so sánh CFI = 0,960 > 0,9

- Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation): RMSEA = 0,031 < 0,08 Các chỉ số trên đều có giá trị thỏa mãn với điều kiện của mô hình phù hợp, vì

vậy có thể đánh giá mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường.

Kết quả ước lượng chưa chuẩn hóa của các tham số chính trong mô hình cho thấy các mối quan hệ trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê (p < 5%)

Thực hiện chạy mô hình với các chỉ số phù hợp thu được kết quả như sau: Bảng 4.22: Các trọng số đã chuẩn hóa

		Estimate
SHL	<---	CSLT	.299
SHL	<---	DVGT	.203
SHL	<---	ATTT	.183
SHL	<---	GTG	.176
CTTH	<---	SLC	.197
CTTH	<---	SKB	.231
CTTH	<---	TTH	.182
CTTH	<---	SGK	.134
DTTL	<---	SHL	.265
DTTL	<---	CTTH	.601

Bảng 4.23: Thứ tự tác động của các yếu tố lên các biến

Biến chịu tác động

Thứ tự biến tác động
SHL	CSLT > DVGT > ATTT
CTTH	SKB > SLC > TTH > SGK
DTTL	CTTH > SHL

Thứ tự hệ số hồi quy chuẩn hóa cho thấy thứ tự tác động của các yếu tố lên các biến là:

- Biến chịu tác động SHL: CSLT tác động mạnh nhất, sau đó biến DVGT, biến ATTT và cuối cùng là biến GTG.

- Biến chịu tác động CTTH: Biến SKB tác động mạnh nhất, tiếp đến là biến SLC, biến TTH, cuối cùng là biến SGK

- Biến chịu tác động DTTL: Biến CTTH chịu tác động lớn hơn biến SHL