Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng với các giá trị phần trăm mức độ không đồng ý và phần trăm mức độ đồng ý để xem xét khuynh hướng đánh giá thuận lợi của khách du lịch đối với các nhân tố và các biến quan sát về hình ảnh điểm đến đã được xác định. Bảng tần suất được thiết lập để xem xét phân phối của dữ liệu về đặc điểm nhân khẩu của khách du lịch khảo sát, mục đích, địa điểm của khách du lịch, đặc điểm thái độ hành vi du lịch của họ ở điểm đến du lịch cụ thể.
Như đã đề xuất ở bước 3 của thủ tục phát triển thang đo, kỹ thuật đầu tiên là xác định hệ số tin cậy Cronbach Alpha, và sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để thanh lọc các biến không phù hợp và xác định các yếu tố của thang đo hình ảnh điểm đến nghiên cứu. Mục đích đầu tiên của phân tích nhân tố khám phá là để từ một tập hợp lớn các biến quan sát đưa vào một số ít các biến tổng hợp hay được gọi là nhân tố mà mỗi biến tổng hợp trở thành đại diện cho một số biến quan sát. Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá cần đảm bảo rằng có đủ mối quan hệ tương quan trong số tập hợp các biến lớn (thành phần).
78 Xác định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha là một phương pháp thông thường nhất và thường được tính riêng biệt cho các nhân tố chính (thành phần) và cho toàn bộ thang đo.
Tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá ở đây là trên 0.6 [91]. Giá trị được xác định như là mức độ một thang đo lường đo được cái nó cần đo. Giá trị nội dung là một dạng của giá trị. Churchill [65] cho rằng một công cụ đo lường thể hiện giá trị nội dung khi công cụ đo lường đó cung cấp sự đại diện thích hợp khái niệm mà nó dự kiến đo lường.
Như vậy, đối với hệ số Cronbach’s alpha, thang đo Cronbach alpha từ 0.6 trở lên sẽ được chấp nhận. Đối với hệ số tương quan biến tổng (Item-Total Correclation), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo [118]
Tiếp đến là phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Hair và cộng sự [91] có một số phương pháp thường được sử dụng để xác định phân tích nhân tố khám phá, có thể được áp dụng với một ma trận dữ liệu hay không. Trong luận án này, phân tích nhân tố khám phá được thực hiện để khám phá các yếu tố cơ bản về các thuộc tính hình ảnh trường hợp điểm đến Nghệ An. Sự thích hợp của phân tích nhân tố được đánh giá bởi đánh giá ma trận tương quan, kiểm định hệ số KMO, kiểm định Bartlett.
Để rút ra các thành phần (nhân tố) chính,nghiên cứu này áp dụng tiêu chuẩn giá trị eigenvalue, tổng phương sai trích. Các nhân tố với eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc, nên chỉ những yếu tố với eigenvalue lớn hơn 1 được xem là có ý nghĩa và được giữ lại để phân tích. Giải pháp mà các nhân tố (thành phần) đủ để giải thích từ 60% tổng phương sai trở lên là thoả mãn.
Hair và cộng sự [91] đã hướng dẫn đánh giá các hệ số tải nhân tố như sau: nếu giá trị của chúng từ ± 0.3 đến ±0.4 được xem là đạt mức tối thiểu cho việc giải thích cấu trúc và nếu từ 0.5 (giá trị tuyệt đối) trở lên được xem là có ý nghĩa thực tế.
Do đó, để có ý nghĩa thực tế, trong nghiên cứu này, các biến có hệ số tải nhân tố “yếu” dưới 0.5, sẽ bị loại bỏ, chỉ các biến với hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 là được giữ lại. Tuy nhiên nếu biến nào đó có thể có hệ số tải lớn hơn 0.4 nhưng được nhìn nhận chủ quan là phù hợp trong việc kết hợp với các biến khác để giải thích cho nhân tố chính và đảm bảo được hệ số Cronbach’s alpha cao thì có thể giữ lại. Các hệ số tải này sau đó được sử dụng để xác định rõ nội dung cho mối nhân tố (thành phần) theo nguyên
79 tắc biến nào có hệ số tải cao hơn được xem là quan trọng hơn (về ý nghĩa thống kê). Vì thế, có ảnh hưởng hơn đối với việc gắn tên cho nhân tố (thành phần) đó.
Để đạt được giải pháp các thành phần (nhân tố) đơn giản và có ý nghĩa hơn, người ta thường sử dụng phương pháp xoay nhân tố. Các biến quan sát có hệ số tải cao vào hơn một nhân tố là không được chấp nhận để đảm bảo sự thích hợp về tính đơn hướng trong nghiên cứu này. Bởi vì, một thang đo là đơn hướng khi có một nhân tố gộp các biến đo lường nào đó thì tất cả các biến đo lường đó phải tải duy nhất vào nhân tố này [91].
Tiếp theo, là quy trình kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để làm được điều này, kiểm định độ tin cậy, giá trị phân biệt, giá trị hội tụ của các thang đo thông qua phương pháp phân tích nhân tố khẳng định(CFA). Sau đó phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM được hỗ trợ bởi phần mềm AMOS 22.0. Trong kiểm định thang đo, phương pháp CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính có nhiều ưu điểm hơn so với phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Lý do là CFA cho phép chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường, như mối quan hệ giữa khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường. Hơn nữa, phương pháp này giúp kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như phương pháp truyền thống MTMM (Multitrait - Multimethod).
Cụ thể, để thang đo phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta sử dụng chỉ tiêu Chi-bình phương (CMIN); Chi-bình phương theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp CFI (Comparative fix Index); Chỉ số TLI (Tucker và Lewis index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình được xem thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-bình phương có P-value nhỏ hơn hoặc bằng 0.05.
Tuy nhiên, Chi-bình phương có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Mô hình có giá trị GFI, TLI và CFI lớn hơn hoặc bằng 0.9 [50]; CMIN/df có thể ≤ 5 [60]; RMSEA ≤ 0,08 chấp nhận được, RMSEA ≤ 0.05 được xem là rất tốt [131]; thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường. Bentler và Bonett [50] chỉ ra rằng, bất kỳ giá trị RMSEA giữa 0,06 và 0,08 được coi là một sự phù hợp chấp nhận được và giá trị của RMSEA giữa 0,08 và 0,10 cho thấy một sự phù hợp bình thường.
80 Có ba nội dung kiểm tra độ tin cậy đã được sử dụng để xác định tính nhất quán nội bộ của các quan sát: (1) Cronbach alpha ( ), (2) độ tin cậy tổng hợp (CR), và (3) Trung bình phương sai chiết xuất (AVE). Các đề nghị 0,60 được áp dụng để xác định tính thống nhất nội bộ của và CR [118] và 0,50 đã được để đánh giá giá trị AVE, tuy nhiên trong trường hợp những yếu tố liên quan có tính thời sự và quan trọng thì tổi thiểu cũng phải lớn hơn 0.35.
Để kiểm tra tính hiệu lực độ hội tụ của các mô hình giả thuyết, hai phương pháp đã được thực hiện: (1) kiểm tra trọng số yếu tố và (2) kiểm tra tỷ lệ quan trọng [98]. Nói chung, trọng số bằng hoặc lớn hơn 0,70 được coi là giá trị hội tụ tốt, vì nó chỉ ra rằng hơn 50% của phương sai được kết hợp với phương sai chung [40]. Kiểm tra giá trị phân biệt được tiến hành bằng cách sử dụng hai phương pháp: (1) Kiểm tra tương quan [98] và (2) so sánh giá trị AVE với tương quan bình phương của bất kỳ của hai cấu trúc tiềm ẩn [81].
Giá trị phân biệt được thiết lập khi tương quan không vượt quá 0,85. Một thử nghiệm giá trị phân biệt thận trọng hơn là khi mối tương quan bình phương giữa bất kỳ hai cấu trúc này là thấp hơn so với giá trị của một trong hai AVE xây dựng. Cuối cùng, một thử nghiệm SEM được tiến hành để kiểm tra các mối quan hệ cấu trúc đưa ra giả thuyết giữa các thành phần của hình ảnh và hành vi, thái độ lòng trung thành điểm đến.
Kết luận chương 3
Trong chương 3, Luận án đã đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Trên cơ sở đó, các quy trình nghiên cứu được thiết lập bao gồm có nghiên cứu định tính trước khi tiến hành nghiên cứu định lượng, hai thang đo hình ảnh điểm đến và lòng trung thành điểm đến được xây dựng trong quá trình nghiên cứu định tính với tổng 32 biến quan sát, trong đó 26 biến quan sát để đo lường các thành phần của hình ảnh điểm đến du lịch, 3 biến quan sát đo lường Thái độ lòng trung thành điểm đến của khách du lịch, 3 biến quan sát đo lường Hành vi lòng trung thành của khách du lịch, một bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng đã được hoàn thiện sau khi nghiên cứu sơ bộ với 36 khách du lịch.
Các phương pháp kiểm tra, phân tích, đánh giá dữ liệu như hệ số Cronbach’ Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng.
81
Chương 4. PHÂN TÍCH HÌNH ẢNH ĐIỂM ĐẾN VÀ
LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH DU LỊCH 4.1. Phân tích mô tả chung về mẫu nghiên cứu
4.1.1. Mẫu nghiên cứu
Đối tượng chính của luận án là khách du lịch nội địa, trường hợp nghiên cứu định lượng là điểm đến du lịch Nghệ An, nơi được chọn nghiên cứu chính là Đô thị Du lịch biển Cửa Lò, thành phố Vinh, Khu di tích Kim Liên Nam Đàn, để tiến hành phân tích, đánh giá các thành phần cơ bản của hình ảnh điểm đến ảnh hưởng tới lòng trung thành của khách du lịch đối với một điểm đến du lịch Nghệ An, là nơi hội tụ khá đầy đủ các loại hình du lịch như nghỉ dưỡng tắm biển, thăm di tích lịch sử, du lịch lễ hội, tâm linh và du lịch sinh thái, như đã được tổng quan tại mục 1.3
Nghiên cứu này thu thập mẫu dựa trên việc tiếp cận ngẫu nhiên khách du lịch nội địa tại các khách sạn, nhà hàng, điểm tham quan du lịch biển Cửa Lò, Trung tâm du lịch Thành phố Vinh, Khu di tích Kim Liên Nam Đàn Nghệ An, và một vài địa điểm khác như Bãi Lữ, Cửa khẩu Nậm Cắn, Vườn Quốc gia Pù Mát,…trong thời gian thu thập từ tháng 5 đến tháng 9 năm 2014.
Bảng 4.1 Các đặc điểm của đối tượng nghiên cứu
TT Nội dung Số lượng Tỷ lệ (%)
I Tổng 396 100% Giới tính Nam 210 53 Nữ 186 47 II Tuổi Tuổi Dưới 21 tuổi 45 11.4 21 đến 35 166 41.9 36 đến 59 174 43.9 60 trở lên 11 2.8 III Trình độ giáo dục Trình độ học vấn
Đại học, sau đại học 216 54,5
Cao đẳng, trung cấp 102 25,8 Trung học phổ thông 56 5,6 Khác 22 12,70 IV Thu nhập bình quân Thu nhập bình quân/tháng Dưới 4 triệu đồng 88 22.2 Từ 4 đến 7 triệu đồng 130 32.8 7 đến 15 triệu đồng 132 33.3 Trên 15 triệu đồng 46 11.6
82 Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp đối với 500 du khách. Trong tổng số hơn 500 du khách được hỏi, có 104 phiếu có nhiều mục hỏi trùng nhau, hoặc bỏ trống đã bị loại bỏ. Tỷ lệ phiếu đưa vào phân tích là 86,02% đảm bảo các điều kiện chọn mẫu cho phép.
Khách du lịch đã dành thời gian khoảng 9-12 phút cho việc trả lời câu hỏi. Một bảng câu hỏi điều tra bao gồm nhiều mục hỏi bao trùm các đặc điểm khác nhau của khách hàng như: giới tính, độ tuổi, thu nhập bình quân, mục đích, địa điểm đến (Bảng 4.1) và các đánh giá về thuộc tính của hình ảnh điểm đến. Đồng thời, bảng câu hỏi cũng bao gồm, các thông tin có liên quan đến nơi cư trú của khách du lịch bằng câu hỏi “(quý vị đến từ tỉnh/thành phố nào tại Việt Nam)”
Từ số liệu thống kê ở bảng 4.1 cho thấy một số đặc điểm cụ thể sau:
Thứ nhất: Cơ cấu giới tính trong mẫu điều tra là khá hợp lý. Theo đó, trong tổng số 396 phiếu đưa vào phân tích số lượng nam giới chiếm 53%. Điều này cũng phản ánh hiện thực xã hội ngày nay khi nam giới vẫn là đối tượng tham gia nhiều hơn các hoạt động ngoài xã hội, trong đó có hoạt động vui chơi giải trí và du lịch.
Thứ hai: Nhóm khách du lịch có độ tuổi từ dưới 21 đến 35 tuổi tham gia hoạt động du lịch nhiều nhất (53%). Trong khi đó nhóm khách du lịch có độ tuổi từ có 35 đến 59 lại có nhu cầu tham gia hoạt động du lịch thấp hơn (47%). Ngoài ra, kiểm tra các thông số Skewness và Kurtosis của thành phần tuổi trong luận án thấy rằng các giá trị thu được đều nhỏ hơn 1 (Bảng 4.2). Vì thế, cơ cấu tuổi đã đáp ứng khá tốt tính phân phối chuẩn của mẫu nghiên cứu.
Thứ ba: Có gần 80,1% số khách du lịchđược hỏi có trình độ đại học, sau đại học, cao đẳng và trung học chuyên nghiệp tham gia vào hoạt động du lịch. Thêm vào đó, tỷ lệ này phù hợp hơn với hoạt động điều tra bởi một lẽ khi tiến hành điều tra, thu thập dữ liệu, các bảng câu hỏi có khá nhiều nội dung mang tính học thuật cao và tiếp cận đến hành vi tiêu dùng của khách du lịch.Vì thế, nghiên cứu đã nhận được trả lời khá tốt từ những khách du lịch có trình độ cao.
Nhiều phiếu câu hỏi đã bị loại bỏ, do chất lượng thấp và chủ yếu rơi vào các khách du lịch trả lời có trình độ trung học phổ thông và khác. Tuy nhiên khi kiểm tra các thông số Skewness và Kurtosis của thành phần trình độ học vấn luận án thấy rằng các giá trị thu được đều nhỏ hơn 1(Bảng 4.2) đáp ứng khá tốt tính phân phối chuẩn của mẫu nghiên cứu.
Thứ tư: Có hơn một nửa số người tham gia phỏng vấn chỉ ra thu nhập bình quân của họ dao động trong khoảng từ 4 đến 7 triệu đồng/tháng và có gần một nửa có thu
83 nhập cao từ 7 đến 15 triệu và trên 15 triệu đồng/tháng. Số liệu này cho thấy thu nhập bình quân của cá nhân trong mẫu nghiên cứu là 6,6 triệu đồng/tháng.
Tương tự các biến số độ tuổi và trình độ học vấn, thu nhập của các cá nhân tham gia phỏng vấn đáp ứng khá tốt tính phân phối chuẩn (hệ số Skewness và Kurtosis đều nhỏ hơn 1).
Bảng 4.2 Nguồn khách du lịch (nơi đi) mục đích và điểm đến của khách du lịch
1 Nguồn khách du lịch (nơi đi) Số lượng Tỷ lệ %
Nơi cư trú của khách du lịch
Hà Nội 267 67,5
Các tỉnh phía Bắc, Bắc Trung Bộ 51 12,8
Các tỉnh phí Nam, Nam Trung Bộ 30 7,7
2 Điểm đến du lịch
Điểm đến
Đô thị du lịch Biển Cửa Lò, Bãi Lữ 357 90,2
Thành phố Vinh 188 47,5
Kim Liên – Nam Đàn và phụ cận 212 53,5
Khu bảo tồn thiên nhiên, hang động (Pù Mát,
thác Sao Va, Hang Bua và phụ cận) 55 13,9
Các địa điểm khác 12 3,0
3 Mục đích của khách du lịch
Mục đích
Nghỉ dưỡng, tắm biển 301 76
Tham quan di tích lịch sử văn hóa, tâm linh 177 44,7
Công tác, hội thảo, tập huấn 83 21
Mục đích khác 36 9,1
Nguồn: Kết quả phân tích từ số liệu tác giả khảo sát năm 2014
Số liệu thống kê tại Bảng 4.2 cho thấy:
- Nguồn gốc khách du lịch đến từ Thành phố Hà Nội là chủ yếu, chiếm trên 67,5%; tiếp đến là các tỉnh Bắc, Bắc Trung Bộ và cuối cùng là các tỉnh Nam và Nam Trung Bộ chỉ chiếm 7,7%. Số liệu này phù hợp với báo cáo tổng kết hàng năm của Sở VHTT và DL Nghệ An. Do đó mẫu điều tra phù hợp với đối tượng khách du lịch.
84 - Các điểm đến du lịch trong chuyến đi của mình được khách du lịch lựa chọn tập trung vào 3 điểm chính đó là Đô thị du lịch biển Cửa Lò, Bãi Lữ, thành phố Vình, Kim