Đối tượng điều tra: Khách du lịch tham quan tại các điểm du lịch tâm linh sau:
Chùa Dơi (Chùa Mahatup)
Chùa Đất Sét (Chùa Bửu Sơn Tự) Chùa Sro Lôn (Chùa Chén Kiểu) Chùa Bốn Mặt (Chùa Barai)
- Số liệu thu thập sẽ được xử lý trên phần mềm phân tích thống kê SPSS với độ tin cậy 95% (trong tất cả các kiểm định), sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ: từ rất không đồng ý -> rất đồng ý. Bao gồm:
Thống kê mô tả: Tần suất (Frequencies), phần trăm (Percent), Giá trị trung bình (Mean).
Thống kê mô tả là phương pháp thống kê, xử lý các số liệu thu thập được. Tóm tắt, tính toán, trình bày các đặc trưng của mẫu để phản ánh tổng quát đối tượng nghiên cứu:
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.
Đại lượng được sử dụng:
- 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. - Maximum: Giá trị lớn nhất
- Minium: Giá trị nhỏ nhất
- Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, nhằm loại bỏ các biến kém quan trọng và rút ra được các nhân tố phù hợp trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo.
+ Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha của biến tổng sẽ được giữ lại và sử dụng để tiến hành phân tích. Ngược lại, sẽ bị loại khỏi thang đo.
+ Thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên có thể được sử dụng để tiến hành phân tích.
- Phân tích ANOVA (Analysis Of Variance) một chiều (One- way ONOVA) giữa các nhóm du khách khác nhau với các thành phần của mô hình cấu trúc đã được kiểm định nhằm tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa của một vài nhóm du khách cụ thể theo các tiêu chí.
H0: Không có sự khác biệt giữa các nhóm H1: Có sự khác biệt giữa các nhóm
* Sig >0.05, chấp nhận giả thuyết H0. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
* Những biến có giá trị Sig <0.05, chấp nhận giả thuyết H1. Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (với điều kiện phải có sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm). Có 2 trường hợp xảy ra:
1) Có sự đồng nhất phương sai: Những biến có giá trị Sig >0.05 (Test of Homogeneity of Variances), phương sai các nhóm không khác nhau một cách có ý nghĩa, do đó kết quả phân tích ANOVA có thể chấp nhận. Kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm.
2) Ngược lại, (Test of Homogeneity of Variances): Sig <0.05, phương sai các nhóm có sự khác nhau. Do đó, tiến hành kiểm định sâu ANOVA bằng kiểm định Test Dunnett’ T3 (kiểm định sự khác biệt từng mẫu cặp). Trong kiểm định này, sig<0.05 sẽ có sự khác biệt giữa mẫu cặp, sig>0.05 không có sự khác biệt.