Từ kết quả thảo luận chuyên gia và thảo luận nhóm, tác giả đã đƣa ra mô hình hiệu chỉnh, thang đo biến quan sát chính thức và nêu lại các giả thuyết nhƣ sau:
- Mô hình nghiên cứu chính thức (Hình 3.2)
Hình 3.2. Mô hình nghiên cứu chính thức
- Thang đo và các biến quan sát chính thức sau khi có kết quả nghiên cứu định tính: gồm 33 biến quan sát cho các biến độc lập và 2 biến phụ thuộc, sự điều chỉnh đƣợc thể hiện trong bảng 3.2
Bảng 3.2. Thang đó các biến quan sát chính thức sau khi hiệu chỉnh mô hình:
Mã
hóa Thang đo iến quan s t đề xuất Thang đo iến quan sát hiệu chỉnh
TR Độ tin cậy trong chất lượng dịch vụ Độ tin cậy trong chất lượng dịch vụ
TR1 1.Khách du lịch vẫn có không gian
riêng tƣ khi ở lại nhà gia chủ. Giữ nguyên
TR2 2.Chủ nhà ghi nh n lại thông tin cá nhân du khách.
Chủ nhà cam kết bảo m t dữ liệu và thông tin cá nhân du khách.
TR3 3.Chủ nhà luôn thực hiện đầy đủ các
dịch vụ đã hứa hẹn ban đầu Giữ nguyên
TR4 Đảm bảo an ninh cho du khách
hi đến du lịch tại nhà TR5 4.Cung cấp các gói dịch vụ du lịch đã hứa hẹn một cách tốt nhất và nhanh chóng Giữ nguyên RE Mức đáp ứng của dịch vụ Mức đáp ứng của dịch vụ RE1 5.Các dịch vụ đƣợc cung cấp một
cách nhanh chóng Giữ nguyên
RE2 6.Chủ nhà sẵn sàng giúp đỡ du
khách khi cần thiết Giữ nguyên
RE3 7.Luôn đặt nhu cầu của du khách
lên trên hết Giữ nguyên
RE4
8.Hỗ trợ du khách các bữa ăn, đặc biệt là các món ăn đặc trƣng địa phƣơng
Giữ nguyên
RE5 9.Chủ nhà lịch sự, tử tế, có nếp sống
văn minh Giữ nguyên
AS Năng lực phục vụ Năng lực phục vụ
AS1 10. Chủ nhà luôn phục vụ du khách
một cách nhiệt tình và lịch sự Giữ nguyên AS2
11. Các bữa ăn, nguyên vật liệu nấu ăn đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm
Giữ nguyên (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
AS3
12. Chủ nhà có kỹ năng và nhiều kiến thức, đặc biệt là về những nét văn hóa đặc trƣng địa phƣơng để giới thiệu và giúp du khách thấu hiểu hơn về địa phƣơng.
Giữ nguyên
AS4 13. Chủ nhà cung cấp các hoạt
động, dịch vụ an toàn, đảm bảo Giữ nguyên AS5 14. Các biện pháp phòng tránh, Giữ nguyên
phòng hộ theo đúng tiêu chuẩn
EM Sự cảm thông: Sự cảm thông:
EM1
15. Chủ nhà thấu hiểu đƣợc những nhu cầu cũng nhƣ mong muốn của khách du lịch.
Giữ nguyên
EM2
16. Chủ nhà đối xử với du khách một cách thân thiện, không tạo cho du khách cảm giác xa lạ
Giữ nguyên
EM3
17. Chú ý những nhu cầu đặc biệt của du khách chẳng hạn nhƣ đối với những du khách có trẻ nhỏ, hoặc ngƣời lớn tuổi, cần sự yên tĩnh…
Giữ nguyên
EM4 18. Luôn quan tâm, cung cấp sự hỗ
trợ và giúp đỡ cần thiết. Giữ nguyên
TA Chất lượng phương tiện hữu hình: Chất lượng phương tiện hữu hình:
TA1 19. C sở v t chất tiện nghi, hiện đại
1. C sở v t chất tiện nghi, các trang thiết bị hiện đại, đầy đủ. 20. Các thiết bị được trang bị
mới, đầy đủ.
TA2 21. Hệ thống điện nƣớc đầy đủ Giữ nguyên TA3 22. Môi trƣờng, phòng ở sạch sẽ,
cảnh trí xung quanh trong lành Giữ nguyên TA4 23. Giao thông, di chuyển thuận
tiện Giữ nguyên
TA5 24. Chủ nhà ngăn nắp, lịch sự. Giữ nguyên
SA SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCH
SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCH
SA1 25. Bạn tin tƣởng vào nơi cung cấp
dịch vụ homestay bạn đã chọn Giữ nguyên SA2 26. Bạn hài lòng về mức đáp ứng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
của dịch vụ Giữ nguyên
SA3 27. Bạn hài lòng về năng lực phục
vụ của dịch vụ Giữ nguyên
SA4 28. Bạn nhận đƣợc sự cảm thông
trong chất lƣợng dịch vụ: Giữ nguyên SA5 29. Bạn hài lòng về chất lƣợng
phƣơng tiện hữu hình của dịch vụ Giữ nguyên SA6 30. Tóm lại, bạn hài lòng về chất
lƣợng dịch vụ Homestay Giữ nguyên
IN Ý ĐỊNH HÀNH VI TRONG TƯƠNG LAI
Ý ĐỊNH HÀNH VI TRONG TƯƠNG LAI
IN1 31. Tôi sẽ tiếp tục sử dụng loại hình
sắp tới.
IN2
32. Tôi đã và sẽ tiếp tục chia sẻ những trải nghiệm tích cực về dịch vụ này cho bạn bè, ngƣời thân, đồng nghiệp.
Tôi chủ động chia sẻ những trải nghiệm tích cực về dịch vụ này cho bạn bè, ngƣời thân, đồng nghiệp.
IN3
33. Tôi sẽ gợi ý và giới thiệu loại hình du lịch này cho ngƣời khác khi họ cần lời khuyên cho chuyến du lịch của mình.
Giữ nguyên
- Các giả thuyết nghiên cứu vẫn đƣợc giữ nguyên nhƣ giả thuyết đề xuất ban đầu:
H1: Độ tin cậy của du khách đối với dịch vụ càng cao, sự hài lòng của du khách càng cao.
H2: Mức đáp ứng của dịch vụ càng cao, sự hài lòng của du khách càng cao
H3: Năng lực phục vụ tại địa điểm homestay càng cao, sự hài lòng của du khách càng cao.
H4: Yếu tố cảm thông trong chất lượng dịch vụ homestay càng nhiều, sự hài lòng của du khách càng cao.
H5: Chất lượng phương tiện hữu hình của dịch vụ homestay được cung cấp càng cao, sự hài lòng của du khách càng cao
H6: Mức độ hài lòng của khách du lịch homestay càng cao, những ý định hành vi của họ trong tương lai càng tích cực.
3.3. Thiết ế nghiên cứu định lượng:
Nghiên cứu định lƣợng dùng để kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu đã điều chỉnh từ nghiên cứu định tính. Các thang đo này đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau khi kiểm định thang đo, tác giả sẽ tiếp tục kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu từ các biến quan sát còn lại bằng phƣơng pháp phân tích tƣơng quan - hồi quy.
3.3.1.1. Chọn ích thước m u
Để có thể thực hiện phân tích nhân tố EFA và kiểm định hồi quy bội, tác giả dùng hai cách để xác định kích thƣớc mẫu nhƣ sau:
- Theo Hair và các cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lƣờng là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lƣờng cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1, có nghĩa là kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là n>=5*x+5 với x là tổng số biến quan sát. Theo đó, dựa vào số biến quan sát tác giả đã nêu ở mô hình đã hiệu chỉnh là 33, thì sẽ có n>= 5*33 + 5 = 170 mẫu.
- Công thức kinh nghiệm thƣờng dùng để tính kích thƣớc mẫu cho kiểm định hồi quy bội nhƣ sau: n>= 50+8p với p là số lƣợng biến độc lập trong hình. Theo đó, với số biến độc lập là 6 theo nhƣ mô hình nghiên cứu chính thức, tác giả tính đƣợc n>= 50+8*6=98 mẫu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Dựa theo hai cách tính ở trên, tác giả phải thu thập ít nhất 170 mẫu đạt yêu cầu để thực hiện các bƣớc phân tích tiếp theo, do đó, tác giả dự kiến khảo sát 200 mẫu để có thể đạt đƣợc kết quả nghiên cứu có ý nghĩa.
3.3.1.2. Phư ng ph p điều tra chọn m u:
Trong nghiên cứu chính thức, phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng với phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất sẽ đƣợc tác giá sử dụng cho nghiên cứu này. Theo đó, tác giả sẽ tiếp cận với đối tƣợng nghiên cứu bằng phƣơng pháp thuận tiện. Tác giả sẽ chọn các đối tƣợng mà họ có thể tiếp cận đƣợc. Ƣu điểm của phƣơng pháp này là dễ tiếp cận đối tƣợng và thƣờng sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Nhƣng phƣơng pháp này lại không xác định đƣợc sai số do lấy mẫu. Do đối tƣợng khảo sát là những du khách nội địa đã từng trải nghiệm du lịch homestay nên bảng câu hỏi khảo sát đƣợc gửi cho những cá nhân mà tác giả có thể tiếp cận theo cách thức khảo sát trực tuyến thông qua google form: tác giả sẽ tạo bảng khảo sát trên Google form và tiến hành chia sẻ link trên các trang mạng xã hội, diễn đàn…
Kết quả tác giả nhận đƣợc 205 bảng kết quả khảo sát hợp lệ trong tổng số 300 bảng khảo sát nhận về.
3.3.2. Thiết kế bảng câu hỏi và thang đo
Tác giả sử dụng thang đo khoảng cách để thực hiện nghiên cứu, đây là thang đo cho độ chính xác cao và đƣợc sử dụng rộng rãi trong phân tích thống kê. Thang đo Likert 5 điểm từ mức độ “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý” đƣợc sử dụng trong bảng câu hỏi.
Nội dung bảng câu hỏi bao gồm 5 phẩn (chi tiết bảng câu hỏi đƣợc thể hiện tại Phụ lục 5):
- Phần 1: Giới thiệu
- Phần 2: Gồm những câu hỏi để thu thập thông tin khách hàng
- Phần 3: Các câu hỏi gạn lọc để chọn đúng đối tƣợng khảo sát là những du khách nội địa từng trải nghiệm du lịch homestay trong 12 tháng qua.
- Phần 4: Phần nội dung gồm những câu hỏi đánh giá của du khách về du lịch homestay.
- Phần 5: Lời cảm ơn.
3.3.3. Phư ng ph p nghi n cứu định lượng và ki m định kết quả nghiên cứu:
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành làm sạch, mã hóa và nhập liệu vào phần mềm SPSS để sử dụng cho các phân tích dữ liệu. Các bƣớc phân tích đƣợc tiến hành nhƣ sau:
a. Thống kê mô tả dữ liệu.
b. Ki m định Cron ach s Alpha ( i m định độ tin c y của thang đo đ loại bỏ các biến không phù hợp):
- Hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến “rác” trong quá trình nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số đo lƣờng tính nhất quán nội tại của thang đo, hệ số càng cao thể hiện tính đồng nhất của các biến càng cao tức là mức độ liên kết của các biến đo lƣờng càng cao. Theo các nhà nghiên cứu, Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên là thang đo lƣờng tốt, nhƣng nếu khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời thì có thể chấp nhận đƣợc Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo. (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lƣờng độ tin cậy của thang đo chứ không tính đƣợc độ tin cậy của từng biến quan sát, hay nói cách khác hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến đo lƣờng nào cần đƣợc bỏ đi hay giữ lại, vì vậy, cần phải xét thêm hệ số tƣơng quan tổng biến của các biến. Nếu các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến nhỏ hơn 0.3, đƣợc coi là biến “rác” và có thể loại ra khỏi thang đo.
c. Phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Đây là một phƣơng pháp phân tích thống kê nhằm rút gọn một tập nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hết các nội dung thông tin của biến ban đầu.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA theo phƣơng pháp trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố, sau đó tiến hành xem xét các chỉ số:
Hệ số tải nhân số (Factor loading): các biến có hệ số tải nhân số nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, hệ số KMO phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích mới thích hợp, còn nếu giá trị nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu..
Để xác định số lƣợng nhân tố, tác giả dùng hệ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình.
Thang đo đƣợc chấp nhận với tổng phƣơng sai trích đƣợc bằng hoặc lớn hơn 50%
d. Ki m định T-test và ANOVA: đƣợc dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm.
- Phân tích tƣơng quan: tác giả sử dụng phân tích tƣơng quan Pearson’s để xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến hay đo mức độ kết hợp kết hợp tuyến tính giữa các biến trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tiếp theo.
- Phân tích hồi quy tuyến tính bội là phƣơng pháp phân tích dùng kỹ thuật thống kê đƣợc sử dụng để xem xét tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Khi sử dụng phƣơng pháp này, có hai vấn đề cần lƣu ý đó là mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc với biến độc lập là quan hệ tƣơng quan, các tham số thống kê cần đƣợc quan tâm là:
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted coefficient of determination) đo lƣờng phƣơng sai của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lƣợng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mô hình càng lớn và khả năng dự báo của các biến độc lập càng chính xác. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số Beta chuẩn hóa (Standarlized Beta Coefficent): hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số Beta: tác giả sử dụng trị thống kê t để kiểm tra mức ý nghĩa của hệ số Beta. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, có thể kết luận hệ số Beta có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình với tập dữ liệu: sử dụng kiểm định F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mô hình. Giả thuyết Ho là các hệ số Beta trong mô hình đều bằng 0. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, có thể an toàn bác bỏ giả thuyết Ho hay mô hình phủ hợp với tập dữ liệu khảo sát.
Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF- Variance inflation factor): đo lƣờng hiện tƣợng đa cộng tuyến (có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thƣờng nếu VIF của một biến độc lập >10 thì biến này hầu nhƣ không có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mô hình (Hair và cộng sự, 2006 tri1hc trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
- Viết phƣơng trình hồi quy tuyến tính: tác giả sử dụng 1 mô hình hồi quy bội và 1 mô hình hồi quy đơn nhƣ sau:
Y1= 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5
Trong đó: Y1 là Sự hài lòng của du khách khi trải nghiệm Homestay; 0: hằng số hồi quy, i là các trọng số hồi quy; Xi là các nhân tố tác động đến sự hài lòng của du khách nội địa khi trải nghiệm homestay.
Y2= 0 + Y1
Trong đó: Y2 là ý định hành vi của du khách; 0 là hằng số hồi quy, là trọng số hồi quy; Y1 là sự hài lòng của du khách khi trải ngiệm homestay.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện để đánh giá các khái niệm, thang đo, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề cập. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện thông qua nghiên cứu định tính và định lƣợng.
- Nghiên cứu định tính đƣợc thực hiện thông qua hai cuộc thảo luận: thảo luận chuyên gia và thảo luận nhóm từ đó làm cơ sở để điều chỉnh mô hình nghiên cứu và xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu định lƣợng cho phù hợp với tình hình du lịch homestay tại Việt Nam hiện nay nhằm đảm bảo ngƣời phỏng vấn có thể hiểu đƣợc các phát biểu theo đúng ý nghĩa của nó.
- Chƣơng 3 cũng nêu ra phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng, cách thức chọn