2.2.1.1 Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện qua hai bước bao gồm (1) nghiên cứu tiền chính thức nhằm xây dựng bộ tiêu chí hình ảnh điểm đến và (2) nghiên cứu chính thức. Như đã trình bày ở trên (trang 19-21), các tiêu chí về hình ảnh điểm đến đến đã được lựa chọn dựa trên các tài liệu lý thuyết và kinh nghiệm của người nghiên cứu, sẽ được đưa vào bản câu hỏi sơ bộ để khách du lịch đánh giá và lựa chọn ra các tiêu chí chính thức. Các tiêu chí được lựa chọn dựa trên nguyên tắc đạt được trên 50% tổng số khách du lịch lựa chọn. Từ đó chúng ta thu được mô hình nghiên cứu chính thức dưới đây:
Nguồn: Tác giả
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu
Các giả thuyết được đưa ra kiểm định:
H1: Mức độ truy cập các thông tin truyền miệng điện tử có tác động đến hình ảnh điểm đến của Việt Nam trong tâm trí khách du lịch quốc tế.
H2: Hình ảnh điểm đến trong tâm trí khách du lịch quốc tế đến Việt Nam có ảnh hưởng đến số ngày ở lại Việt Nam của họ.
H3: Mức độ truy cập các thông tin truyền miệng điện tử có tác động đến số ngày ở lại điểm đến của khách du lịch quốc tế đến Việt Nam.
H3 H2 H1 . . Số ngày ở lại Truyền miệng điện tử eWOM3 eWOM4
eWOM1 eWOM2 eWOM5 eWOM6
Hình ảnh điểm đến DI1 DI2 DI3 DI15
- 26 -
2.2.1.2 Mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equal Model –
SEM)
Trong mô hình nghiên cứu đã nêu, biến ngoại sinh (exogenous – chỉ có
mũi tên hướng ra) là biến truyền miệng điện tử, và biến nội sinh (endogenous – có mũi tên hướng vào và có thể có mũi tên hướng ra) là các biến hình ảnh
điểm đến và số ngày ở lại. Nếu xét trên mối quan hệ nhân quả giữa các khái
niệm, ví dụ như mối quan hệ giữa truyền miệng điện tử và số ngày ở lại,
truyền miệng điện tử có thể tác động trực tiếp đến số ngày ở lại thông qua một
đường dẫn (path, hay một mũi tên trực tiếp) với vai trò của truyền miệng điện
tử là biến độc lập và số ngày ở lại là biến phụ thuộc. Hoặc truyền miệng điện
tử cũng có thể tác động đến số ngày ở lại thông qua con đường truyền miệng
điện tử hình ảnh điểm đến số ngày ở lại; có nghĩa là sẽ bao gồm cả biến
độc lập, biến phụ thuộc và biến trung gian (hình ảnh điểm đến).
Trong mô hình, biến số ngày ở lại là biến định lượng có thể đo lường được, trong khi đó thì các biến truyền miệng điện tử và hình ảnh điểm đến
không thể đo lường trực tiếp được mà được đo lường bằng các biến quan sát khác (ewom1 ewom6 hay DI1 DI15), do đó các biến này còn được gọi là các biến tiềm ẩn.
Một mô hình nghiên cứu bao gồm cả các biến độc lập, biến phụ thuộc và biến trung gian, và các biến đó có thể là các biến tiềm ẩn như vậy được gọi là một mô hình nghiên cứu tổng quát, bao gồm cả mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Mô hình đo lường (measurement model) biểu diễn mối quan hệ giữa biến đo lường (quan sát) với biến tiềm ẩn mà chúng đo lường, còn mô hình cấu trúc (structural model) biểu diễn mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (chính là các giả thuyết) (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [12].
Để phân tích mô hình tổng quát, chúng ta có thể biến nó thành một mô hình Path (đường dẫn) thông qua việc biến đổi các biến tiềm ẩn thành các biến quan sát bằng cách lấy tổng hay trung bình của các thang đo sau khi đã đánh giá giá trị và độ tin cậy của chúng [12]. Các giả thuyết sau đó có thể được kiểm định thông qua kĩ thuật hồi quy đa biến. Tuy nhiên, đối với mô hình trong nghiên cứu này, lược khảo tài liệu đã cho thấy mối quan hệ giữa truyền miệng điện tử và hình ảnh điểm đến trong các nghiên cứu trước đó. Khi phân tích tác động của truyền miệng điện tử và hình ảnh điểm đến lên số ngày ở lại bằng phương pháp hồi quy đa biến có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, khiến cho kết quả nghiên cứu bị sai lệch. Do đó việc sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được coi là thích hợp hơn để phân tích các mối quan hệ này. Phương pháp mô hình cấu trúc SEM (Structural Equal Model) được sử dụng
- 27 -
phổ biến hơn trong phân tích các mô hình tổng quát với các mối quan hệ của các biến tiềm ẩn, vì SEM có thể kết hợp đồng thời cả mô hình đo lường và mô hình cấu trúc (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [12]. So với các phương pháp truyền thống như hồi quy đa biến, việc sử dụng mô hình SEM là có lợi thế hơn vì nó có thể tính được sai số đo lường, trong khi những phương pháp phân tích đa biến ở thế hệ thứ nhất thường giả sử các biến độc lập được đo lường chính xác (không có sai số đo lường). Các giả sử này không có tính hiện thực và trong thực tiễn sai số luôn xuất hiện trong đo lường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008) [11].
Khái niệm mô hình cấu trúc SEM được nhắc đến không phải như một mô hình thống kê riêng rẽ, mà thay vào đó nó ám chỉ một tập hợp các thủ tục có liên quan với nhau. Các kĩ thuật cốt lõi của SEM bao gồm các phương pháp phân tích đường dẫn (path analysis), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), và sự ước lượng trong mô hình hồi quy cấu trúc với các đặc trưng của cả mô hình đường dẫn và nhân tố. Trong đó, kĩ thuật CFA cho ra các phân tích về mặt đo lường đối với các biến tiềm ẩn và phân tích Path cho ra các phân tích về mối quan hệ nhân quả giữa các biến quan sát (không phải các biến tiềm ẩn); nếu các biến trong mô hình là các biến tiềm ẩn, mô hình hồi quy cấu trúc được sử dụng như là sự kết hợp giữa CFA (mô hình đo lường) và Path Analysis (mô hình cấu trúc) (Kline, 2011) [58].
2.2.1.3 Quy trình nghiên cứu
Với các phân tích đã nêu, nghiên cứu này sẽ sử dụng các kĩ thuật phân tích trong SEM (với mô hình đo lường và mô hình cấu trúc) để phân tích mô hình nghiên cứu đã được đưa ra. Trong mô hình đo lường, với việc đo lường các khái niệm tiềm ẩn (truyền miệng điện tử và hình ảnh điểm đến), thang đo bao gồm các biến quan sát (observed variables hay items) cần được xây dựng, kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo để có thể đưa các biến tiềm ẩn này vào kiểm định trong mô hình cấu trúc. Trong nghiên cứu này, việc đo lường các biến tiềm ẩn được thực hiện thông qua các bước (1) xây dựng các biến quan sát trên thang đo Likert 5 mức độ, (2) kiểm định độ tin cậy với hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến tổng; (3) phân tích nhân tố khám phá EFA hoặc Phân tích nhân tố khẳng định CFA. Sau đó các giả thuyết về mối quan hệ giữa các khái niệm sẽ được kiểm định trong mô hình cấu trúc. Chi tiết các kĩ thuật phân tích sẽ được trình bày trong phần 2.2.3 (Phương pháp phân tích số liệu).
- 28 -
Nguồn: Tác giả
Hình 2.5 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu tiền chính thức (n=60)
Nghiên cứu chính thức (n=110)
Cơ sở lý thuyết Xây dựng yếu tố hình ảnh điểm đến sơ bộ:
- Bản câu hỏi về hình ảnh điểm đến - Khảo sát du khách
- Xác định yếu tố hình ảnh điểm đến chính thức - Mô hình nghiên cứu chính thức
- Bản câu hỏi chính thức - Khảo sát du khách
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM: - Xây dựng thang đo
- Xác định độ tin cậy của thang đo - Phân tích mối quan hệ giữa các
khái niệm trong SEM Xác định yếu tố đo lường
sự Truyền miệng điện tử
Giải pháp cho du lịch Việt Nam Thống kê mô tả:
- Thông tin nhân khẩu – xã hội học và chuyến du lịch đến Việt Nam - Sự tìm kiếm thông tin truyền miệng
điện tử
- Các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Đề cương sơ bộ Bộ số liệu thứ cấp Thực trạng du lịch Việt Nam
- 29 - 2.2.2 Phương pháp thu thập số liệu
2.2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp
Các số liệu thứ cấp là các thống kê, báo cáo, nghiên cứu và bài báo trong lĩnh vực du lịch và công nghệ thông tin của các tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước từ các năm 2009-2013. Các tài liệu nghiên cứu ở dưới dạng tài liệu số hóa được các chủ thể phát hành trên mạng Internet.
Các thống kê, báo cáo, nghiên cứu của các tổ chức bao gồm:
Báo cáo cạnh tranh du lịch và lữ hành của các quốc gia Đông Nam Á năm 2012 (The ASEAN travel and tourism competitiveness report 2012).
Báo cáo của ASEAN Community Progress Monitoring System (ACPMS) 2012.
Nghiên cứu dự định du lịch toàn cầu 2013 của VISA.
Chiến lược marketing du lịch ASEAN 2012-2015.
Chiến lược phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030 của Bộ văn hóa thể thao du lịch và Tổng cục du lịch.
Niên giám thống kê 2012 của Tổng cục thống kê.
Kết quả điều tra chi tiêu của khách du lịch năm 2009 của Tổng cục thống kê.
Cùng một số trang báo và website khác.
2.2.2.2 Thu thập số liệu sơ cấp
Cỡ mẫu
Việc xác định kích cỡ mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý số liệu (EFA, hồi quy, SEM…) hay độ tin cậy cần thiết (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [12]. Nghiên cứu này sử dụng đồng thời các phân tích phân tố khám phá EFA, và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM nên việc xác định cỡ mẫu cũng được dựa trên các cơ sở về cỡ mẫu thích hợp của các phương pháp này.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu yêu cầu cần phải lớn và thường được dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) [52] cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối
- 30 -
thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10 trở lên (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011) [12]. Trong nghiên cứu này, khái niệm nghiên cứu có số biến đo lường lớn nhất là Hình ảnh điểm đến với 15 biến, do đó kích thước mẫu phù hợp sẽ nằm trong khoảng từ 75 trở lên.
Các kĩ thuật phân tích trong SEM cũng là các kĩ thuật yêu cầu kích thước mẫu lớn. Kích thước mẫu nhỏ hơn 100 được xem là kích thước nhỏ, từ 100 đến 200 là kích thước trung bình, và từ 200 trở đi kích thước mẫu lớn. Đề xuất được đưa ra đối với các kĩ thuật phân tích trong SEM là chọn cỡ mẫu với tỉ lệ 10:1, hoặc tốt hơn là 20:1 so với số lượng các tham số ước lượng trong mô hình. Các mô hình phức tạp với nhiều tham số tự do hơn sẽ yêu cầu kích thước mẫu lớn hơn. (Kline, 2011) [58].
Do các giới hạn về mặt thời gian cũng như nhân lực và vật lực trong thực hiện thu mẫu, kết thúc thời gian phỏng vấn, nghiên cứu thu được 135 mẫu khảo sát. Sau khi kiểm tra và loại bỏ các bản câu hỏi không đạt yêu cầu, 110 mẫu được chính thức đưa vào phân tích, trong đó có 107 mẫu được phân tích trong EFA, CFA và SEM. Kích thước mẫu này là một kích thước không lớn, tuy nhiên đạt được các yêu cầu trong phân tích EFA và là kích thước có thể được chấp nhận trong SEM.
Đối với nghiên cứu tiền chính thức, phân tích không sử dụng các kĩ thuật phức tạp mà chỉ thống kê mô tả tỉ lệ được lựa chọn của các biến nên được lấy với mẫu nhỏ là 60 mẫu.
Phương pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu khoa học chúng ta có thể lựa chọn giữa các phương pháp chọn mẫu xác suất hay phi xác suất; với các phương pháp chọn mẫu xác suất, mẫu được chọn ra sẽ có tính đại diện cao cho tổng thể và có thể dùng để ước lượng và kiểm định các tham số của tổng thể. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này để có thể nắm bắt được chính xác các thông tin từ tất cả khách du lịch nước ngoài đến Việt Nam là rất khó, cũng như các phương pháp này sẽ đòi hỏi tốn nhiều thời gian và chi phí nên chúng sẽ không được sử dụng để lựa chọn mẫu. Nghiên cứu sẽ sử dụng một phương pháp chọn mẫu phi xác suất là phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Việc thu thập số liệu theo phương pháp này có ưu điểm là tạo được sự dễ dàng hơn cho người người nghiên cứu trong việc tiếp cận đối tượng và rút ngắn được thời gian thu thập số liệu, tuy nhiên do là phương pháp chọn mẫu phi xác suất nên cũng làm hạn chế hơn tính đại diện của mẫu đối với tổng thể. Nhằm khắc phục các hạn chế này, việc thu thập số liệu sẽ được tiến hành ở nhiều địa điểm và ở những thời gian khác nhau để
- 31 -
tăng tính đại diện của mẫu. Các số liệu thu thập được sẽ được thống kê và so sánh với các số liệu thứ cấp để đánh giá lại tính đại diện này.
2.2.3 Phương pháp phân tích số liệu
2.2.3.1 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là các phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
Trong đó:
Phương pháp tần số: sử dụng bảng phân phối tần số là bảng tóm tắt dữ liệu được xếp thành từng yếu tố khác nhau, dựa trên những tấn số xuất hiện của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu để so sánh tỷ lệ, phản ánh số liệu.
Một số đại lượng thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu gồm:
Số trung bình cộng (Mean): bằng tổng tất cả các giá trị lượng biến quan sát chia cho số quan sát.
Mode (Mo): là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phối.
Phương sai: là trung bình giữa bình phương các độ lệch giữa các biến và trung bình của các biến đó.
Độ lệch chuẩn: là căn bậc hai của phương sai.
2.2.3.2 Phương pháp so sánh
So sánh số tuyệt đối
Số tuyệt đối là chỉ tiêu biểu hiện quy mô, khối lượng của hiện tượng hoặc quá trình kinh tế – xã hội trong điều kiện thời gian, không gian cụ thể. (Mai Văn Nam, 2008 [9])
Công thức: ∆Y = Y1 – Y0 (2.1) Trong đó:
Y0: chỉ tiêu năm trước (kỳ gốc) Y1: chỉ tiêu năm sau (kỳ nghiên cứu)
∆Y: là phần chênh lệch tăng, giảm của các chỉ tiêu kinh tế
So sánh số tương đối
Số tương đối là chỉ tiêu biểu hiện quan hệ so sánh giữa hai chỉ tiêu thóng kê cũng loại những khác nhau về thời gian hoặc không gian hoặc giữa hai chỉ
- 32 -
tiêu khác loại nhưng có quan hệ với nhau. Trong hai chỉ tiêu để so sánh các số tương đối, sẽ có một số được chọn làm gốc (chuẩn) để so sánh. (Mai Văn Nam, 2008 [9])
Công thức: %Y = (∆Y/Y0)*100 (2.2)
Trong đó:
Y0: chỉ tiêu năm trước. Y1: chỉ tiêu năm sau.
ΔY: là phần chệnh lệch tăng, giảm của các chỉ tiêu kinh tế. %Y: là biểu hiện tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu kinh tế.
2.2.3.3 Thang đo Likert
Trong nghiên cứu định lượng, tùy theo cái khái niệm nghiên cứu khác nhau mà nhà nghiên cứu cần lựa chọn và xây dựng các thang đo phù hợp để ứng dụng trong đo lường và phân tích dữ liệu trong mô hình nghiên cứu của mình. Đối với các khái niệm mang tính trừu tượng, một thang đo được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực kinh tế xã hội đã được Rennis Likert đề suất (1932) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [6], có thể gồm các mức độ khác nhau (3, 5, hay 7 mức độ) được sử dụng tùy thuộc vào yêu cầu và mục đích của người nghiên cứu. Hầu hết các thang đo của Likert có số lượng lẻ các câu trả lời như 3, 5, hoặc 7. Mục đích là đưa ra cho người một loạt câu trả lời có điểm giữa. Điểm giữa thường mang tính trung lập, ví dụ như không đồng ý cũng không phản đối. Số lượng chẵn buộc người trả lời phải xác định một quan điểm rõ ràng trong khi số lựa chọn