1. Tính cấp thiết của đề tài
3.3.4 Phương pháp phân tích số liệu
3.3.4.1Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha.
Nếu một biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein 1994). Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được. Thông thường, thang đo có độ tin cậy tốt là thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8. (Nunnally & Bernstein 1994).
3.3.4.2Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu.
Các đại lượng thống kê mô tả
- Mean: Số trung bình cộng.
- Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
34 - Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
3.3.4.3Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng để đánh giá độ giá trị thang đo, từ đó hoàn thiện thang đo và điều chỉnh mô hình nghiên cứu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Vì vậy, phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (theo Nunnally & Burntein, 1994). Trong quá trình phân tích EFA các item, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,3, tổng phương sai trích ≥ 0,50, hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) > 0,5 (Hair & ctg, 2006).
Các tham số trong phân tích nhân tố:
Barlett' test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thiết các biến không có tương quan trong tổng thể.
Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích.
Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình.
35
Factorloading: Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1
Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố.
3.3.4.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2i+…+ Bn Xni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính:
Giả thiết 1: Giả định liên hệ tuyến tính.
Giả thiết 2: Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư.
Giả thiết 3: Không có sự tương quan giữa các phần dư.
Giả thiết 4: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Giả thiết 5: Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư.
Các bước xây dựng mô hình hồi quy:
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
36
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số R2ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
R2 = SSR/SST = 1 – (SSE/SST) (0<=R2<=1)
Trong đó: SSE – Tổng bình phương sai số, SSR – Tổng bình phương hồi quy, SST – Tổng bình phương tổng cộng . Khi đưa càng nhiều biến vào mô hình thì hệ số này càng cao.
Tuy nhiên, R2 ở hồi quy bội không phản ánh đúng sự phù hợp của mô hình như trong mô hình hồi quy đơn. Lúc này, ta phải sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô h́nh
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết H0: B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bước 4: Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được.
Bước 5: Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):
Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến.
Bước 6: Dò tìm sự vi phạm các giả các giả thiết
- Kiểm định mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập với biến phụ thuộc
37 - Phương sai của phần dư không đổi - Phân phối chuẩn của phần dư - Tự tương quan trong phần dư - Đa cộng tuyến
* Xây dựng mô hình hồi quy đa biến.
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 +β8X8+ ei
Trong đó:
- Y: Quyết định lựa chọn Trung tâm Du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà Nha Trang của du khách.
- X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8: Các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn Trung tâm Du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà Nha Trang của du khách.
- β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8: Các tham số hồi quy. - ei: Sai số của mô hình.
Tóm lược chương 3
Chương này giới thiệu tổng quan về đối tượng khảo sát là những thông tin về Trung tâm du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà Nha Trang. Chương này cũng trình bày phương pháp nghiên cứu từ quá trình thiết kế quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo, phương pháp chọn mẫu và xử lý số liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 22.
38
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này giới thiệu tổng quan về đối tượng nghiên cứu, từ đó tiến hành các phân tích và đưa ra các kết quả về đối tượng nghiên cứu, kết quả đánh giá về độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, kết quả đo lường mức độ quyết định chọn trung tâm du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà Nha Trang. Cuối cùng là kết quả về cường độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định chọn trung tâm du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà Nha Trang.