Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu và kiểm định- 123docz.net

6. Cấu trúc luận văn

2.5.Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu và kiểm định

2.5.1. Phân tích các thông tin nhân khẩu học

Phần đầu tiên của bản câu hỏi khảo sát bao gồm các thông tin cá nhân nhƣ giới tính, tuổi tác, nghề nghiệp, quốc tịch, số lần đến Hà Nội, loại hình du lịch, mục đích của chuyến du lịch, hay địa điểm du lịch di sản văn hóa đầu tiên tới thăm ở Hà Nôi. Sau đó, các dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc phân tích bằng phần mềm SPSS để chỉ ra một số đặc điểm nhân khẩu học của du khách cũng nhƣ kiểm định giả thuyết mối liên hệ giữa sự khác biệt trong đặc điểm nhân khẩu của du khách và ý định hành vi của họ.

2.5.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua phân tích hệ số Crombach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Hệ số Cronbach Alpha phải có giá trị từ 0,6 đến gần 1 thì mới đảm bảo các biến trong cùng một nhân tố

có tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong mỗi thang đo, hệ số tƣơng quan biến tổng (corrected Item – total Correlation) thể hiện sự tƣơng quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan các biến quan sát này với các biến khác trong thang đo càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994) các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 đƣợc xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo.

2.5.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Phân tích nhân tố khám phá đƣợc cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây đƣợc thỏa mãn điều kiện:

Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor Loading lớn nhất cần đƣợc quan tâm: Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa của EFA và ngƣỡng chấp nhâ ̣n là 0,4.

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA: 0,5≤KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.

Theo Jabnoun & Al-Tamimi (2003), tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Kiểm định Bartlett‟s test sphericity xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (mƣ́ c ý nghĩa < 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết Ho.

các biến quan sát (hay dữ liệu) đƣợc giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%. Phƣơng pháp trích hệ số đƣợc sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố và các nhân tố không có sự tƣơng quan lẫn nhau.

Xác định số nhân tố bằng phƣơng pháp dựa vào h ệ s ố E igenvalue (Determination based on eigenvalue): chỉ giữ lại những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.

Sau khi phân tích EFA, các giả thiết nghiên cứu đƣợc điều chỉnh lại theo các nhân tố mới. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (CFA) sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định sự phù hợp của cấu trúc của mô hình nghiên cứu.

2.5.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory Factor Analysis)

Phân tích yếu tố khẳng định (CFA) là mô hình hay gặp trong phân tích SEM (Structural Equation Analysis). CFA khác với phân tích yếu tố khám phá (Exploratory Factor Analysis: EFA) về phƣơng pháp cũng nhƣ các giả định.

CFA là phƣơng pháp nhằm xác định sự phù hợp của số liệu nghiên cứu với mô hình lý thuyết. Trong phân tích EFA, nhà nghiên cứu dựa vào số liệu nghiên cứu để tìm ra các yếu tố cấu thành, trong khi CFA nhằm khẳng định mô hình các yếu tố cấu thành đã có sẵn qua nghiên cứu trƣớc đó hoặc đã đƣợc xác định từ trƣớc. Cấu trúc đạt đƣợc trong EFA bao gồm những biến quan sát có hệ số tải lớn lên một yếu tố và các hệ số tải nhỏ lên các yếu tố khác (ví dụ: loading < 0,4)

Với CFA, các nhà nghiên cứu phải biết trƣớc có bao nhiêu yếu tố, có bao nhiêu biến trong từng yếu tố. Trong trƣờng hợp này, CFA làm nhiệm vụ xem xét sự phù hợp của mô hình đã có sẵn với số liệu nghiên cứu. Nói cách khác, CFA tìm sự khẳng định phù hợp của mô hình nghiên cứu (Hair và Rex, 2011).

2.5.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

SEM là viết tắt của Sructural Equation Modeling (phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính) đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết cùng với các giả thuyết. Thông thƣờng, phƣơng pháp SEM đƣợc thực hiện trên phần mềm AMOS kết hợp SPSS.

Nghiên cứu sử dụng phềm mềm AMOS để phân tích. AMOS đƣợc viết tắt từ Analysis of Moment Structures (Phân tích cấu trúc mô măng). Phần mềm này dùng để thực hiện một phƣơng pháp chung trong phân tích dữ liệu là Structural Equation Modeling (SEM_ mô hình cấu trúc tuyến tính). SEM cũng có những tên gọi khác nhƣ Analysis of Covariance Structures (Phân tích cấu trúc hiệp phƣơng sai), hay Causal Modeling (mô hình nhân quả).

2.5.6. Kiểm định T-Test và ANOVA

Kiểm định Independent-samples T-test và kiểm định One way ANOVA đƣợc dùng để xem xét ảnh hƣởng của các biến liên quan về đặc điểm cá nhân của khách du lịch. Các dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc kiểm định T-Test và ANOVA bằng phần mềm SPSS sẽ giúp chỉ ra một số đặc điểm nhân khẩu học của du khách cũng nhƣ kiểm định giả thuyết mối liên hệ giữa sự khác biệt trong đặc điểm nhân khẩu của du khách và ý định hành vi của họ.

2.6. Tóm tắt chƣơng 2

Từ cơ sở lý luận về chất lƣợng dịch vụ du lịch, mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch vụ du lịch và sự hài lòng, ý định hành vi của du khách đƣợc đề cập trong Chƣơng 1, Chƣơng 2 đã đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu, cũng nhƣ cách thức mã hóa các biến quan sát trong thang đo.

Bên cạnh đó, bằng phƣơng pháp định tính, tác giả cũng đã đề xuất một số phƣơng pháp phân tích: kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá, kiểm định T-Test ANOVA, phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định giả thuyết cũng nhƣ tính phù hợp của cấu trúc của mô hình nghiên cứu.

Sau khi tiến hành khảo sát, thu thập dữ liệu, và làm sạch số liệu, chƣơng 3 của luận văn sẽ tiến hành phân tích và chỉ ra kết quả phân tích của nghiên cứu.

CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ, SỰ HÀI LÕNG VÀ Ý ĐỊNH HÀNH VI

Chương 3 tiến hành phân tích các dữ liệu thu thập được dựa trên các phương pháp phân tích đã được đề cập trong chương 2 gồm các bước phân tích thông tin mẫu nghiên cứu (nhân khẩu học), đánh giá độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả phân tích sẽ được trình bày trong chương 3 này.

3.1. Phân tích thông tin mẫu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng các câu hỏi dựa trên các tài liệu và phƣơng pháp nghiên cứu trƣớc đo. Bản câu hỏi khảo sát bao gồm hai (02) phần. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Phần thứ hai của bản câu hỏi khảo sát bao gồm 29 nhận định về chất lƣợng dịch vụ tại điểm đến, sự hài lòng và ý định hành vi của khách du lịch. Đối với mỗi nhận định, bản câu hỏi khảo sát sử dụng thang đo Likert 05 tiêu chí để du khách có thể đánh giá dựa trên mức thấp nhất là hoàn toàn không đồng ý và mức cao nhất là

hoàn toàn đồng ý. Dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc đƣa vào làm sạch, sau đó tiền

hành phân tích kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để phục vụ cho quá trình kiểm định giả thuyết nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lƣợng dịch vụ, sự hài lòng và ý định hành vi của du khách quốc tế.

Có tất cả 500 bản câu hỏi khảo sát đã đƣợc gửi tới khách du lịch quốc tế tại các địa điểm du lịch di sản văn hóa đã đƣợc chọn sẵn nhƣ Văn Miếu – Quốc Tử Giám, Hoàng Thành Thăng Long, Chùa Một Cột ... Sau quá trình khảo sát, tác giả

thu lại 430 bản hỏi đƣợc phản hồi. Sau khi làm sạch số liệu, loại bỏ các bản khảo sát trả lời không hợp lệ, còn lại 367 bản câu hỏi đƣợc sử dụng, nhập liệu và đƣa vào phân tích. Nhƣ vậy tỷ lệ hồi đáp là 86% và tỷ lệ hợp lệ là 85,3%.

Sau khi đƣa vào phần mềm, phần đầu của bản câu hỏi khảo sát là thông tin số liệu liên quan đến cá nhân khách du lịch đã đƣợc tổng hợp lại nhƣ đƣợc trình bày trong bảng 3.1.

Bảng 3.1: Thông tin của khách du lịch được điều tra khảo sát

Đặc tính Tần suất Phần trăm (%) Giới tính Nam 195 53.1 Nữ 172 46.9 Tổng cộng 367 100.0 Độ tuổi Dƣới 20 16 4.4 21 – 30 159 43.3 31 – 40 66 18.0 41 – 50 46 12.5 51 – 60 36 9.8 Trên 60 44 12.0 Tổng cộng 367 100.0 Số lần đến Hà Nội Lần đầu 322 87.7 Hơn 1 lần 45 12.3 Tổng cộng 367 100.0 Loại hình du lịch Cá nhân, nhóm nhỏ 258 70.3 Theo đoàn 109 29.7 Tổng cộng 367 100.0

Mục đích du lịch Tham quan 254 89.2 Chữa bệnh 2 0.5 Kinh doanh 23 6.3 Giải trí 60 16.3 Khác 28 7.6 Tổng cộng 367 100.0

Từ bảng kết quả 3.1, có 367 khách du lịch đã đƣợc điều tra trong đó: khách du lịch là nam giới là 195 ngƣời chiếm 53,1% và 172 khách du lịch là nữ chiếm 46.9%. Điều này cho thấy không có sự khác biệt quá lớn giữa du khách là nam giới hay nữ giới trong nghiên cứu (tỷ lệ chênh lệch chỉ là 6,2 %).

Bên cạnh đó, kết quả cho thấy khách du lịch trong độ tuổi dƣới 20 chiếm 4,4%. Hai nhóm tuổi chiếm tỷ lệ nhiều nhất là 21 – 30 tuổi (43,3) và 31 – 40 tuổi (18,0). Đứng kế tiếp theo sau là độ tuổi 41 – 50 (chiếm 12,5%), trên 60 tuổi (chiếm 12%) và 51 – 60 tuổi (chiếm 9,8%). Điều này chỉ ra rằng khách du lịch đến Hà nội trong quá trình khảo sát chủ yếu nằm trong độ tuổi từ 21 – 40. Đây là độ tuổi trẻ và năng động.

Liên quan đến số lần đến Hà Nội, trong 367 khách du lịch đƣợc điều tra khảo sát, có 322 ngƣời là lần đầu tiên đến Hà Nội (chiếm 87,7%), còn lại là 45 ngƣời đã từng đến Hà Nội hơn một lần (chiếm chỉ 12,3 %). Điều này cho thấy tỷ lệ khách du lịch quay trở lại là không cao. Số lƣợng khách du lịch đến Hà Nội lần đầu tiên là rất lớn, vì vậy việc đảm bảo chất lƣợng dịch vụ tại các điểm du lịch ngay từ lần đầu tiên đối với họ, để thu hút họ quay trở lại là vô cùng quan trọng.

Có 258 du khách đƣợc hỏi phản hồi rằng họ đi du lịch theo hình thức cá nhân, hoặc từng nhóm nhỏ (chiếm 70,3%), còn lại là 109 du khách đi theo đoàn hoặc tổ chức (chiếm 29,7%). Điều này chỉ ra rằng việc đảm bảo và nâng cao chất lƣợng dịch vụ ở các điểm du lịch, đặc biệt là các điểm di sản văn hóa cũng cần chú

trọng đến các cá nhân, bởi họ có những suy nghĩ và đặc điểm rất đa dạng trong quá trình du lịch.

Cuối cùng, là mục đích đi du lịch. Số liệu thu thập đƣợc chỉ ra rằng khách du lịch quốc tế tới Hà Nội với mục đích tham quan trong thời gian rỗ của họ (254 ngƣời, chiếm 89,2%). Điều này cho thấy việc đảm bảo chất lƣợng dịch vụ tại các điểm du lịch nói chung và các điểm di sản văn hóa nói riêng là vô cùng quan trọng. Khách du lịch đến Hà Nội với mục đích lần lƣợt là giải trí, kinh doanh chữa bệnh (với tỷ lệ lần lƣợt là 16.3, 6,3 và 0,5%). Còn lại là một số mục địch khác.

3.2. Phân tích độ tin cậy

Trong nghiên cứu này, phƣơng pháp nguyên tắc trục nhân tố (Principal Axis Factoring) đƣợc sử dụng để phân tích nhân tố. Năm nhân tố chính với 17 thành tố đƣợc đƣa vào hệ thống. Hai mƣơi hai (22) thành tố của mô hình SERVQUAL đƣợc phân tích. Kết quả cho thấy giá trị Kaiser-Meyer-Olkin là 0,813, và thử nghiệm Bartlett có ý nghĩa thống kê ở mức 0.000. Các giá trị riêng yếu tố lớn hơn hoặc bằng 1,0 và các biến với tải nhân tố lớn hơn 0,5. Có 07 thành tố của các nhân tố tải nhỏ hơn 0.5 đã đƣợc loại bỏ khỏi mô hình (đó là các biễn hữu hình 3,4,5 (hh3, hh4, hh5); đảm bảo 4,5 (db4, db5); tin cậy 4 (tc4); đáp ứng 4(du4)).

Phân tích năm nhân tố. Kết quả của phân tích nhân tố cho thấy năm yếu tố, chiếm 71.482% tổng phƣơng sai trích. Các yếu tố mô hình SERVQUAL đƣợc mã hóa là "tin cậy" (31,129), "đáp ứng" (13,049), "đảm bảo" (11,817), "đồng cảm" (9,184) và "hữu hình" (6,303). Để kiểm tra độ tin cậy và tính thống nhất nội bộ của từng yếu tố, Kiểm định Cronbach alpha đƣợc tiến hành. Kết quả cho thấy các hệ số cronbach alpha của "tin cậy" là 0,894; 0,874 đối với "đáp ứng", 0,896 đối với "đảm

Bảng 3.2: Phân tích nhân tố chất lượng dịch vụ Pattern Matrixa Nhân tố 1 2 3 4 5 tincay1 .850 tincay2 .843 tincay3 .873 dapung1 .769 dapung2 .872 dapung3 .872 dambao1 .780 dambao2 .902 dambao3 .880 dongcam1 .584 dongcam2 .617 dongcam3 .601 dongcam4 .524 huuhinh1 .720 huuhinh2 .811 Giá trị riêng 4.981 2.088 1.891 1.469 1.009 Phƣơng sai (%) 31.129 13.049 11.817 9.184 6.303 Cronbach α .894 .874 .896 .655 .839

Tổng phương sai trích = 71.482, KMO = .813, p = .000

Về yếu tố sự hài lòng và ý định hành vi của du khách, có 7 thành tố đƣợc đƣa vào hệ thống. Kết quả cho thấy giá trị Kaiser-Meyer-Olkin là 0.841, và thử nghiệm của Bartlett có ý nghĩa thống kê ở mức 0,000. Các giá trị riêng yếu tố lớn hơn hoặc bằng 1,0 và các biến với tải nhân tố lớn hơn 0,5. Có 1 thành tố của các nhân tố tải

nhỏ hơn 0,5 đã đƣợc loại bỏ khỏi mô hình (Hài lòng 4: điểm đến cho tôi nhiều lợi ích hơn những gì tôi đã bỏ ra).

Phân tích 2 nhân tố về “sự hài lòng” và “ý định hành vi”, kết quả cho thấy 2 nhân tố, chiếm 62,662% tổng phƣơng sai. Các yếu tố mô hình đƣợc mã hóa là

"hailong" (47,986), "ý định hành vi" (14,676). Kiểm định Cronbach alpha đƣợc

tiến hành. Kết quả cho thấy các hệ số alpha của “hailong” là 0,806; và 0,760 đối

với "ý định hành vi" (Bảng 3.3).

Bảng 3.3: Phân tích nhân tố của sự hài lòng và ý định hành vi

Thành tố Nhân tố tải Giá trị riêng

Cronbach α Phƣơng sai (%) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

3.366 .806 47.986 Hailong1 .704 Hailong2 .814 Hailong3 .826 1.038 .760 14.676 Hanhvi1 .571 Hanhvi 2 .572 Hanhvi 3 .790

Tổng phương sai trích = 62.662, KMO = .841, p = .000

Kết quả của phân tích nhân tố đƣợc thể hiện trong bảng 3.2 và bảng 3.3 về phân tích nhân tố của mô hình chất lƣợng dịch vụ, sự hài lòng và ý định hành vi cho thấy hệ số Cronbach α dao động trong khoảng 0,9 – 0,6. Vì vậy chứng minh rằng tất cả các yếu tố đã đƣợc chấp nhận và đáng tin cậy theo khuyến cáo của Nunnally (1978).

Bảng 3.4: Mức độ tương quan giữa các biến

Tƣơng quan (Correlations)

TC DU DB DC HH HL HV TC 1 DU .224** 1 DB .424** .321** 1 DC .088 .107* .132* 1 HH .634** .221** .426** .120* 1 HL .407** .288** .466** .106* .423** 1

Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu và kiểm định

Cơ sở xây dựng mô hình nghiên cứu

Phân tích thông tin mẫu nghiên cứu