5. Nội dung và kết quả đạt đƣợc
4.3.2. Đánh giá thang đo chất lƣợng dịch vụ bằng phân tích nhân tố khám phá
tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố chỉ đƣợc sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) có giá trị từ 0,5 trở lên(Othman & Owen, 2000), các biến có hệ số truyền tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải 30 thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50%(Gerbing & Anderson, 1988).
Kết quả Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo của các thành phần trong mức độ hài lòng đối với du lịch chợ nổi Cái Răng đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy Alpha trừ biến thức ăn mang đậm hƣơng vị miền Nam bộ và biến sự thân thiện của ngƣởi dân đại phƣơng. Vì vậy, các biến quan sát còn lại của thang đo này tiếp tục đƣợc đánh giá bằng phân tích nhân tố EFA. Kết quả phân tích của 24 biến còn lại đƣợc trình bày ở bảng sau:
Bảng 4.19. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Nhân tố
1 2 3 4 5
Đảm bảo vệ sinh tại điểm du lịch sạch sẽ
0,585
Vệ sinh thực phẩm 0,733
Đảm bảo an toàn về tài sản, tính mạng
0.589 Trang thiết bị hiện đại 0,714 Phƣơng tiện vận chuyển thoải mái 0,715 Hệ thống khách sạn, nhà hàng đầy
đủ tiện nghi, sạch sẽ
0,832 - Anh/Chị có sẵn lòng giới thiệu
chợ nổi Cái Răng với ngƣời khác không?
77
Các điểm ăn uống đa dạng, vệ sinh 0,679
Đảm bảo an ninh, trật tự 0,672
Hệ thống giao thông, đƣờng xá thuận
lợi 0,562
Các hoạt động mua sắm đa dạng 0,772 Có nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa
phƣơng 0,795
Có nhiều hoạt động tham quan, vui
chơi, giải trí 0,551
Có nhiều cảnh quan tự nhiên, phong
cảnh đẹp 0,539
Sự quan tâm, lƣu ý của nhân viên
đến du khách 0,760
Sự chuyên nghiệp của nhân viên 0,785
Cách trƣng bày, giới thiệu sản phẩm
độc đáo 0,553
Con ngƣời miền Tây hiếu khách,
chân chất, thật thà 0,965
Du lịch sông nƣớc độc đáo, gần gũi
với thiên nhiên 0,958
Thời gian hoạt động của chợ diễn ra
thuận lợi, dễ dàng cho du khách 0,785
Hệ thống quản lí chợ chuyên nghiệp 0,852
Giải quyết tốt các vấn đề của khách
hàng một cách nhanh chóng 0,743
Sig. 0,000
Cumulative (%) 64,204
KMO 0,836
(Nguồn: số liệu điều tra 135 mẫu của tác giả, 09/2013)
Qua 1 lần xoay nhân tố với hệ số tải chuẩn là 0,5; các biến trong mô hình đều thỏa điều kiện. Tuy nhiên biến có nhiều món ăn tƣơi ngon, thức uống hấp dẫn có hệ số là 0,458 < 0.5 nên loại biến này khỏi mô hình.
78
Kết quả phân tích nhân tố khám phá này ta có trị số KMO có giá trị bằng 0,836
(0,5 ≤ KMO = 0,836 < 1) và kiểm định Bartlett’s về tƣơng quan của các biến quan sát có giá trị Sig = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến có liên quan chặt chẽ. Kết quả phân tích EFA chia các nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của du khách thành 5 nhóm, tên nhóm đƣợc đặt lại để thuận tiện cho việc phân tích:
Nhóm 1: Tiện nghi du lịch (7 biến)
- Đảm bảo vệ sinh tại điểm du lịch sạch sẽ - Vệ sinh thực phẩm
- Đảm bảo an toàn về tài sản, tính mạng - Trang thiết bị hiện đại
- Phƣơng tiện vận chuyển thoải mái - Các điểm ăn uống đa dạng, vệ sinh
- Hệ thống khách sạn, nhà hàng đầy đủ tiện nghi, sạch sẽ Nhóm 2: Môi trƣờng du lịch (6 biến)
- Đảm bảo an ninh, trật tự
- Hệ thống giao thông, đƣờng xá thuận lợi - Các hoạt động mua sắm đa dạng
- Có nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa phƣơng - Có nhiều hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí - Có nhiều cảnh quan tự nhiên, phong cảnh đẹp
Nhóm 3: Yếu tố con ngƣời (3 biến)
- Sự quan tâm, lƣu ý của nhân viên đến du khách - Cách trƣng bày, giới thiệu sản phẩm độc đáo - Sự chuyên nghiệp của nhân viên
Nhóm 4: Hình ảnh điểm đến (2 biến)
- Du lịch sông nƣớc độc đáo, gần gũi với thiên nhiên - Con ngƣời miền Tây hiếu khách, chân chất, thật thà Nhóm 5: Hệ thống quản lí (3 biến)
- Thời gian hoạt động của chợ diễn ra thuận lợi, dễ dàng cho du khách
- Hệ thống quản lí chợ chuyên nghiệp
79
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của du khách đƣợc gom nhóm lại thành 5 nhân tố và số lƣợng biến còn lại 21 biến.Vậy có 5 yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của du khách.
Bảng 4.20. NHÂN SỐ CỦA CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ HÀI LÕNG CỦA DU KHÁCH
(Component Score Coefficient Matrix)
Nhân tố
1 2 3 4 5
Đảm bảo vệ sinh tại điểm du lịch
sạch sẽ 0,164
Vệ sinh thực phẩm 0,230
Đảm bảo an toàn về tài sản, tính mạng
0,126 Trang thiết bị hiện đại 0,206 Phƣơng tiện vận chuyển thoải mái 0,200 Hệ thống khách sạn, nhà hàng đầy
đủ tiện nghi, sạch sẽ
0,318 Các điểm ăn uống đa dạng, vệ sinh 0,211
Đảm bảo an ninh, trật tự 0,244
Hệ thống giao thông, đƣờng xá thuận
lợi 0,179
Các hoạt động mua sắm đa dạng 0,323 Có nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa
phƣơng 0,335
Có nhiều hoạt động tham quan, vui
chơi, giải trí 0,199
Có nhiều cảnh quan tự nhiên, phong
cảnh đẹp 0,174
Sự quan tâm, lƣu ý của nhân viên
đến du khách 0,456
Sự chuyên nghiệp của nhân viên 0,488
Cách trƣng bày, giới thiệu sản phẩm
80 Con ngƣời miền Tây hiếu khách,
chân chất, thật thà 0,473
Du lịch sông nƣớc độc đáo, gần gũi
với thiên nhiên 0,468
Thời gian hoạt động của chợ diễn ra
thuận lợi, dễ dàng cho du khách 0,390
Hệ thống quản lí chợ chuyên nghiệp 0,419
Giải quyết tốt các vấn đề của khách
hàng một cách nhanh chóng 0,370
(Nguồn: số liệu điều tra 135 mẫu của tác giả, 09/2013)
Gọi 5 yếu tố Tiện nghi du lịch; Môi trƣờng du lịch; Yếu tố con ngƣời; Hình ảnh điểm đến; Hệ thống quản lí lần lƣợt là: F1; F2; F3; F4 và F5.
F1= 0,164* Đảm bảo vệ sinh tại điểm du lịch sạch sẽ + 0,230* Vệ sinh thực phẩm + 0,126* Đảm bảo an toàn về tài sản, tính mạng + 0,206* Trang thiết bị hiện đại + 0,200* Phƣơng tiện vận chuyển thoải mái + 0,318* Hệ thống khách sạn, nhà hàng đầy đủ tiện nghi, sạch sẽ + 0.211* Các điểm ăn uống đa dạng, vệ sinh.
Các yếu tố này tác động thuận chiều với nhân tố 1, trong đó yếu tố hệ thống khách sạn, nhà hàng đầy đủ tiện nghi, sạch sẽ tác động mạnh nhất tới nhân tố 1 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu yếu tố này tăng hay giảm một đơn vị thì F1 sẽ tăng hay giảm 0,318 đơn vị, các yếu tố khác tƣơng tự. Vì vậy để tăng sự tiện nghi khi đi du lịch thì cần quan tâm nhiều hơn đến hệ thống khách sạn, nhà hàng. Tiếp theo là sự tác động của yếu tố vệ sinh thực phẩm, Các điểm ăn uống đa dạng, vệ sinh kế đến là sự tác động của yếu tố trang thiết bị hiện đại. Tóm lại, để tăng sự hài lòng cho khách hàng ở nhóm này cần chú ý nhiều đến hệ thống khách sạn, trang thiết bị, các điểm ăn uống, tham quan du lịch. Đồng thời cũng cần chú ý đến an toàn tài sản, tính mạng và vấn đề vệ simh. Có thể đánh giá đây là nhóm khách hàng yêu cầu cao khi đi DL.
F2= 0,244* Đảm bảo an ninh, trật tự + 0,179* Hệ thống giao thông, đƣờng xá thuận lợi + 0,323* Các hoạt động mua sắm đa dạng + 0,335* Có nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa phƣơng + 0.199* Có nhiều hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí + 0.174* Có nhiều cảnh quan tự nhiên, phong cảnh đẹp.
Các yếu tố này tác động thuận chiều với nhân tố 2, trong đó yếu tố Có nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa phƣơng tác động mạnh nhất tới nhân tố 2 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu yếu tố này tăng hay giảm một đơn vị thì F2 sẽ tăng hay giảm 0,335 đơn vị, các yếu tố khác tƣơng tự. Vì vậy để tăng sự hài lòng với nhóm nhân tố này thì cần quan tâm nhiều hơn đến việc tạo ra nhiều quà lƣu niệm, sản vật địa phƣơng. Tiếp theo là sự tác động của yếu tố các
81
hoạt động mua sắm đa dạng. Các yếu tố còn lại tác động lần lƣợt là đảm bảo an ninh, trật tự, có nhiều hoạt động tham quan, vui chơi, giải trí. Tóm lại để tăng mức độ hài lòng nhóm 2 thì DL chợ nổi Cái Răng cần chú ý đến môi trƣờng du lịch. Đồng thời cũng cần chú ý đến hệ thống giao thông và đảm bảo an ninh, trật tự.
F3= 0,456* Sự quan tâm, lƣu ý của nhân viên đến du khách + 0,488*Sự chuyên nghiệp của nhân viên + 0,269*Cách trƣng bày, giới thiệu sản phẩm độc đáo.
Các yếu tố này cũng tác động thuận chiều với nhân tố 3, ta thấy yếu tố sự chuyên nghiệp của nhân viên tác động mạnh nhất tới nhân tố 5 do có hệ số điểm nhân tố tƣơng đối lớn. Nghĩa là nếu yếu tố này tăng hay giảm một đơn vị thì F3 sẽ tăng hay giảm 0,488. Tiếp theo là sự tác động của yếu tố sự quan tâm, lƣu ý của nhân viên đến du khách, cách trƣng bày, giới thiệu sản phẩm độc đáo. Tóm lại, để tăng sự hài lòng cho khách hàng ở nhóm này thì DL chợ nổi Cái Răng cần chú ý đến yếu tố con ngƣời đặc biệt là chú ý đến thái độ, sự giao tiếp và cách thức phục vụ của nhân viên để phục vụ tốt hơn nữa.
F4= 0,473* Con ngƣời miền Tây hiếu khách, chân chất, thật thà + 0,468* Du lịch sông nƣớc độc đáo, gần gũi với thiên nhiên.
Các yếu tố này cũng tác động thuận chiều với nhân tố 4, ta thấy yếu tố du lịch sông nƣớc độc đáo, gần gũi với thiên nhiên tác động mạnh nhất tới nhân tố 4 do có hệ số điểm nhân tố tƣơng đối lớn. Nghĩa là nếu yếu tố này tăng hay giảm một đơn vị thì F4 sẽ tăng hay giảm 0,468. Tiếp theo là sự tác động của yếu tố con ngƣời miền Tây hiếu khách, chân chất, thật thà. Tóm lại, để tăng sự hài lòng cho khách hàng ở nhóm này thì DL chợ nổi Cái Răng cần chú ý hình ảnh điểm đến.
F5= 0,390* Thời gian hoạt động của chợ diễn ra thuận lợi, dễ dàng cho du khách + 0,419* Hệ thống quản lí chợ chuyên nghiệp + 0,370* Giải quyết tốt các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng.
Các yếu tố này tác động thuận chiều với nhân tố 5, trong đó yếu tố Hệ thống quản lí chợ chuyên nghiệp tác động mạnh nhất tới nhân tố 5 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu yếu tố này tăng hay giảm một đơn vị thì F5 sẽ tăng hay giảm 0,419 đơn vị, các yếu tố khác tƣơng tự. Vì vậy để tăng mức độ hài lòng ở nhóm này thì cần quan tâm nhiều hơn đến thời gian hoạt động, và việc giải quyết các vần đề để du khách có thể an tâm và thoải mái khi du lịch.
Dựa vào mô hình tuyến tính của các biến mới lập ra, Nhà nghiên cứu có thể biết đƣợc những nhân tố cơ bản nào ảnh hƣởng đến các biến và nhân tố nào có ảnh hƣởng mạnh mẽ nhất.
Nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu đƣợc hiệu chỉnh nhƣ sau:
Môi trƣờng Tiện nghi du lịch Yếu tố
82
Hình 4.8. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.4. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN MỨC ĐỘ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCH
Các biến trong mô hình nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu ta xây dựng mô hình hồi quy đa biến cho việc phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến mức độ hài lòng của du khách cụ thể là tƣơng quan giữa 5 nhân tố (X1, X2, X3, X4, X5). Mô hình hồi quy giúp xác định ảnh hƣởng của 5 nhân tố lên biến phụ thuộc là sự quyết định lựa chọn nơi mua sắm laptop(Y).
Mô hình hồi quy tổng quát đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Y= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Trong đó:
Y là mức độ hài lòng
βi là các tham số ƣớc lƣợng Xi là là các nhân tố ảnh hƣởng
Giả định H0: β1=β2=...=βn=0 tức là, không có sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập Xi và biến phụ thuộc Y.
Hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp mô hình càng cao.
Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF) đƣợc dùng để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến, theo Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc thì khi VIF vƣợt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
83
Model Hệ số Beta t Sig. Giá trị
VIF Hằng số (Constant) 0,417 1,283 0,202 Tiện nghi du lịch (N1) 0,184 0.177 2,321 0,022 1,967 Môi trƣờng du lịch (N2) 0,445 0,404 5,235 0,000 2,017 Yếu tố con ngƣời
(N3) 0,333 0,331 4,820 0,000 1,594 Hình ảnh điểm đến (N4) -0,037 -0.553 -0,961 0,338 1,021 Hệ thống quản lí (N5) -0,008 -0.011 -0,206 0,837 1,020 Sig.F Hệ số R2 hiệu chỉnh Hệ số Durbin-Watson 0,000 0,604 1,737
(Nguồn: số liệu điều tra 135 mẫu của tác giả, 09/2013)
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao, kết quả chạy cho ra R2 hiệu chỉnh = 0,604
R2 hiệu chỉnh 0,604 cho biết 60,4% sự biến thiên của quyết định lựa chọn nơi mua đƣợc giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Số liệu 60,4% cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là tƣơng đối cao.
Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Giả thuyết H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0.
Kiểm định mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tích Anova, giá trị sig. của trị F của mô hình rất nhỏ (0,00< 0,05), giả thuyết H0 bị bác bỏ. Từ đó có thể suy ra mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể. Hệ số Durbin-Watson của mô hình là 1,737 chứng tỏ không có hiện tƣợng tƣơng quan (Mai Văn Nam, 2008). Bên cạnh đó độ phóng đại phƣơng sai (VIF) của các biến trong mô hình nhỏ hơn nhiều so với 10 nên ta kết luận các biến đƣa vào mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. (Mai Văn Nam, 2008).
84
Với mức ý nghĩa 5% cho các nghiên cứu thông thƣờng, nếu sig của kiểm định t <0,05 có thể nói các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy sig của 3 biến độc lập N1, N2, N3, N4 trong mô hình nhỏ hơn 0,05 nên có ý nghĩa trong mô hình. Riêng đối với biến N5 có sig = 0,837(>0,05) nên biến N5 không có tác động đến biến phụ thuộc.
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính theo hệ số hồi quy chuẩn hóa có dạng sau:
Y= 0,417 + 0,445Môi trƣờng du lịch* + 0,333Yếu tố con ngƣời* + 0,184Tiện nghi du lịch**
Ghi chú : (*) biến có nghĩa ở mức 1%, (**) biến có nghĩa ở mức 5%, (ns) biến không có ý nghĩa.
Xem xét mức ảnh hƣởng của từng nhân tố:
Theo kết quả phân tích nhân tố cho ta thấy sự hài lòng của du khách chịu tác động bởi 3 yếu tố, có 1 nhân tố ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% và 2 nhân tố ở mức ý nghĩa 1%, hai nhân tố hệ thống quản lý và