6. Cấu trúc luận văn
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.
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.
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 (%)
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 HV .553** .251** .554** .143** .587** .594** 1
**. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01 (2 chiều). *. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05 (2 chiều).
Bảng 3.4 thể hiện phần lớn hệ số tƣơng quan của các biến rơi vào trong khoảng [0,3 - 0,6] và tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 0,05. Điều này chứng tỏ rằng mức độ đa cộng hiện có trong các biến là chấp nhận đƣợc và sẽ không ảnh hƣởng đến các phân tích hồi quy.
3.3. Phân tích mô hình cấu trúc phù hợp và mô hình hệ số (CFA)
Mô hình đo lƣờng đƣợc quan sát tổng thể bằng cách tham khảo các chỉ số phù hợp khác nhau theo đề nghị của Byrne (2001), Kline (2005), Schumacker và Lomax (2004), và Tabachnick và Fidell (2007). Các chỉ số phù hợp với báo cáo trong nghiên cứu này là các lỗi bình phƣơng trung bình xấp xỉ (RMSEA) dành cho mô hình phù hợp, và Tucker-Lewis Index (TLI) và chỉ số so sánh phù hợp (CFI) cho so sánh mô hình nhằm chỉ ra rằng mô hình là phù hợp và đầy đủ, các giá trị cắt bằng 0,90 hoặc cao hơn cho CFI và TLI (Byrne năm 2001; Kline, 2005; Schumacker và Lomax 2004), 0,08 hoặc thấp hơn cho RMSEA, và 0,5 trở lên đối với các biện pháp điều chỉnh của CFI (PCFI) (Byrne năm 2001; Kline, 2005;
Schumacker và Lomax, 2005). Các chỉ số đƣợc liệt kê trong bảng 4. Phạm vi chấp nhận cho định chuẩn x2là 1 - 5 (Schumacker và Lomax, 2005).
3.3.1. Đánh giá cấu trúc phù hợp của mô hình SERVQUAL
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) của các cấu trúc thuộc mô hình SERQUAL cũng đƣợc thực hiện trong nghiên cứu này. Nghiên cứu sử dụng các ma trận hiệp phƣơng sai trong số 17 thành tố đo lƣờng phân tích SEM đã đƣợc tiến hành để kiểm tra mối quan hệ giữa mỗi cặp của các cấu trúc nhƣ đã đƣa ra trong giả thuyết. Mô hình cho thấy x2 = 145, với 80 bậc tự do (df) và P-value = 0,04.
Về mặt kỹ thuật, giá trị P phải lớn hơn 0,05 thì mới có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên trong thực tế giá trị x2 rất nhạy cảm với cỡ mẫu và thƣờng xuyên bác bỏ trong khi mô hình là phù hợp. Do đó, tỷ lệ của x2
trên d.f. đã đƣợc khuyến cáo nhƣ một sự phù hợp tốt hơn so vớix2 (Hair và cộng sự, 2006). Mức độ phù hợp phổ biến của tỷ lệ x2/ d.f. là dƣới 5 (mặc dù dƣới 3 thì tốt hơn). Trong mô hình của nghiên cứu này tỷ lệ x2/ d.f. là 1,811 (tức là 144,853/80) và (Pclose =0,578 > 0,5), cho thấy một sự phù hợp chấp nhận đƣợc. Hơn nữa, CFI = 0,976 và TLI= 0,968 (hai chỉ số quan trọng) đều cao hơn so với 0,95, bên cạnh đó RMSEA = 0,048 < 0,08 cho thấy mô hình phù hợp. Các chỉ số khác (NFI = 0,948 và RFI = 0,931 > 0,9, PCFI = 0,762 và PNFI = 0,722 > 0.5) đều nằm trong phạm vi cho phép. Vì vậy mô hình SERVQUAL trong nghiên cứu là phù hợp để tiến hành kiểm định.
Bảng 3.5: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình SERQUAL
Chỉ số tiêu chuẩn Chỉ số thực hiện
2 x- test 2 x /d.f. < 2 1.811 (144.853/80) Pcolse > 0.5 0.578 Các chỉ số phù hợp CFI > 0.95 0.976 NFI > 0.90 0.948 TLI > 0.95 0.968 RFI > 0.90 0.931 RMSEA < 0.08 0.048 PCFI > 0.50 0.743 PNFI >0.50 0.722
3.3.2. Đánh giá cấu trúc phù hợp của mô hình nghiên cứu đã chuẩn hóa
CFA tổng thể mô hình nghiên cứu sau đó đƣợc thực hiện. Mô hình cuối cùng bao gồm 7 biến số và 21 thành tố. Nghiên cứu sử dụng các ma trận hiệp phƣơng sai trong số 21 thành tố đo lƣờng phân tích SEM đã đƣợc tiến hành để kiểm tra mối quan hệ giữa mỗi cặp của các cấu trúc nhƣ đã đƣa ra trong giả thuyết. Mô hình tổng thể cho thấy x2 = 326, với 172 bậc tự do (df) (p = 0.000).
Về mặt kỹ thuật, giá trị p phải lớn hơn 0,05 thì mới có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên trong thực tế giá trị x2 rất nhạy cảm với cỡ mẫu và thƣờng xuyên bác bỏ trong khi mô hình là phù hợp. Do đó, tỷ lệ của x2 trên d.f. đã đƣợc khuyến cáo nhƣ một sự phù hợp tốt hơn so vớix2 (Hair và cộng sự, 2006). Mức độ phù hợp phổ biến của tỷ lệ x / d.f. là dƣới 5 (mặc dù dƣới 3 thì tốt hơn).
Trong mô hình của nghiên cứu này tỷ lệ x2/ d.f. 1,896 (326,056/172) và (Pclose = 0,531 > 0,5), cho thấy một sự phù hợp chấp nhận đƣợc. Hơn nữa, hai chỉ số quan trọng là CFI = 0,959 và TLI = 0,95 đều cao hơn hoặc bằng so với 0,95, bên cạnh đó RMSEA = 0,049 < 0,08 cho thấy mô hình phù hợp. Các chỉ số khác (NFI = 0,918 và RFI = 0,90 >= 0,9; PCFI = 0,786 và PNFI = 0,752 > 0,5) đều nằm trong