Để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa từng biến độc lập với
nhau, cũng như mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích hệ sốtương quan (Pearson Correlation) như sau:
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến
độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy. Kết quả chạy tương quan giữa các biến đại diện cho các nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc
như sau:
Bảng 4.20 Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Correlations TN VC DV TC CD MT PTBV TN Pearson Correlation 1 0,226 0,252 0,377 0,004 0,206 0,383 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,937 0,000 0,000 VC Pearson Correlation 0,226 1 0,188 0,141 -0,020 0,138 0,328 Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,012 0,722 0,014 0,000 DV Pearson Correlation 0,252 0,188 1 0,424 0,021 0,476 0,587 Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,000 0,712 0,000 0,000 TC Pearson Correlation 0,377 0,141 0,424 1 -0,027 0,194 0,501 Sig. (2-tailed) 0,000 0,012 0,000 0,629 0,001 0,000 CD Pearson Correlation 0,004 -0,020 0,021 -0,027 1 0,095 0,085 Sig. (2-tailed) 0,937 0,722 0,712 0,629 0,092 0,133 MT Pearson Correlation 0,206 0,138 0,476 0,194 0,095 1 0,636 Sig. (2-tailed) 0,000 0,014 0,000 0,001 0,092 0,000 PTBV Pearson Correlation 0,383 0,328 0,587 0,501 0,085 0,636 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,133 0,000 (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Từ bảng kết quả phân tích trên cho thấy tất cả các biến đều có tương quan
thuận với biến phụ thuộc PTBV, tuy nhiên ảnh hưởng của biến CD là chưa có ý nghĩa thống kê do Sig = 0,133>0.05. Tiến hành loại biến này ra khỏi mô hình và
đưa các biến còn lại vào phân tích hồi quy.
Sau khi thực hiện phân tích tương quan, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm
xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến TN, VC, DV, TC và MT với biến phụ thuộc PTBV.
Căn cứ vào mô hình hiệu chỉnh sau các bước phân tích hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hệ số tương
quan Pearson, ta có mô hình hồi quy tuyến tính bội gồm 6 biến thành phần, trong đó
có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc như sau:
Y = β0+ β1*TN + β2*VC + β3*DV + β4*TC + β5*MT
Trong đó: - β0, β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa - TN, VC, DV, TC, MT được giải thích qua bảng 4.21
Bảng 4.21 Diễn giải các biến trong mô hình hồi quy Nhân tố Biến quan sát Ký hiệu Tên nhân tố TN Tài nguyên du lịch TN2, TN3, TN4, TN5. VC Cơ sở vật chất kỹ thuật VC1, VC2, VC3, VC5 DV Sản phẩm và Dịch vụ DV1, DV2, DV3, DV5 TC Tổ chức quản lý điểm đến TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 MT Bảo vệ môi trường MT1, MT2, MT4, MT5 PTBV Phát triển du lịch bền vững huyện Củ Chi PTBV1, PTBV2, PTBV3
Ta có kết quả hồi quy sau khi đưa cùng lúc tất cả các biến vào phân tích hồi quy tuyến tính sau:
Bảng 4.22 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến Thông số mô hìnhb Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2– hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Thống kê thay đổi Hệ số Durbin- Watson Hệ số R2 sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 0,793a 0,629 0,623 0,69117 0,629 105,314 5 310 0,000 1,890 (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) a. Biến độc lập: (Hằng số) MT, VC, TC, TN, DV
b. Biến phụ thuộc: PTBV
- Giá trị hệ số R = 0,793 ( > 0,5) nên đây là mô hình thích hợp đểđánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Hệ sốR bình phương giúp đo đạc mức độ phù hợp của mô hình với ý nghĩa
là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ở đây Giá trị hệ số R2 = 0,629 và R2 đã điều chỉnh ở kết quả phân tích hồi quy bằng = 0,623 (>50%) đạt yêu cầu. Như vậy các biến độc lập giải thích được 62.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc PTBV. Nghĩa là 62,3% sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi sẽđược giải thích bởi 5 yếu tố: bảo vệmôi trường, Cơ sở vật chất, Tổ
chức quản lý điểm đến, Tài nguyên du lịch và Sản phẩm, dịch vụ du lịch đã được
đưa vào mô hình.
Đểxem xét độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta cần giá trị F từ bảng
phân tích phương sai ANOVA. Kết quả này sẽ cho biết biến phụ thuộc có tương
quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.
Bảng 4.23 Phân tích phương sai ANOVAa
Mô hình Tổng bình
phương Bậc tự do bình phươngTrung bình F Sig.
1 Hồi quy Phần dư Tổng 251,554 148,094 399,648 5 310 315 50,311 0,478 105,314 0,000 b (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) a: Biến phụ thuộc: PTBV b: Biến độc lập: (Hằng số) MT, VC, TC, TN, DV
Kết quả cho thấy giá trị F = 105,314 và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (< 0,05)
nên biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sựthay đổi của biến phụ thuộc. Như
vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.24 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội Hệ sốchưa chuẩn
hóa
Hệ số
chuẩn
hóa Giá trị t Giá trị
Sig.
Đa cộng tuyến
chuẩn Tolerance VIF Hằng số -0,877 0,207 -4,241 TN 0,111 0,042 0,101 2,640 0,009 0,813 1,230 VC 0,161 0,034 0,168 4,682 0,000 0,929 1,076 DV 0,213 0,044 0,207 4,829 0,000 0,651 1,536 TC 0,295 0,045 0,266 6,610 0,000 0,741 1,350 MT 0,495 0,044 0,442 11,165 0,000 0,763 1,311 (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Y = – 0.877 + 0.111*X1 +0.161*X2 + 0.213*X3 + 0.295*X4 + 0.495*X5
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa:
Y = 0.101*X1 +0.168*X2 + 0.207*X3 + 0.266*X4 + 0.442*X5
Trong đó:
Y: PTBV (Phát triển bền vững) ; X1 : TN (Tài nguyên du lịch) ; X2 : VC (Cơ
sở vât chất kỹ thuật) ; X3 : DV (Sản phẩm và dịch vụ) ; X4 : TC (Tổ chức quản lý
điểm đến); X5 MT (Bảo vệmôi trường) ;
Khi xét tstat và tα/2 của các biến đểđo độ tin cậy thì các biến độc lập MT, VC, TC, TN, DV đều đạt do tstat > tα/2(5,310) = 2,570 (bé nhất là 2,640) và các giá trị Sig.
đều < 0,05 nên độ tin cậy khá cao.
Kết quảphân tích phương sai ANOVA bảng 4.23 cho Sig = 0,000<0,05, Như
vậy mô hình hồi quy đa biến là phù hợp với dữ liệu được khảo sát
- Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ sốR bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mô hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF.
Hệ số chấp nhận (Tolerance) của các yếu tốđều > 0,5 (nhỏ nhất là 0,651) và hệ số VIF của các hệ số Beta đều < 10 (lớn nhất là 1,536) chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Như vậy, mô hình hồi quy bội là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu; các biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Dựa vào kết quả kiểm định Durbin Watson bảng 4.22 có giá trị là 1,890 nằm trong khoảng [1,3] nên không có hiện tượng tương quan của các phần dư.
Để kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi, ta sử dụng đồ thị
phân tán của giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Std. predicted value) và phần dư đã được chuẩn hóa (Std. residual).
Bảng 4.25 Kiểm định giảđịnh phương sai của phần dư
Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N
Giá trị dự báo 1,3530 5,0394 3,5654 0,89364 316
Phần dư -2,31188 1,65543 0,00000 0,68567 316
Giá trị dự báo đã
được chuẩn hóa -2,476 1,649 0,000 1,000 316
Phần dư được
chuẩn hóa -3,345 2,395 0,000 0,992 316
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Ta có các đồ thị thể hiện độ phân tán của phần dư như sau:
Đồ thị (Hình 4.1) cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương
sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giảđịnh liên hệ tuyến tính.
Hình 4.1 Đồ thị phân tán giữa giá trị phần dư đã được chuẩn hoá và giá trị dựbáo đã được chuẩn hoá
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phần dư có thể
sai không phải là hằng số, sốlượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Để
kiểm tra giả định này, ta có biểu đồ tần số Histogram của các phần dư (đã được chuẩn hóa).
Hình 4.2 Đồ thị phân phối tần số của phần dư (đã chuẩn hóa)
Đồ thị Histogram của phần dư đã chuẩn hóa (hình 4.2) cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ
lệch chuẩn Std. Dev = 0,992). Vì vậy có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3 Đồ thị P-P Plot của phần dư đã chuẩn hoá
Kết quả từ biểu đồ tấn số P-P Plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh
phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Như vậy, dựa vào kết quả hồi quy đa biến, ta xác định được phương trình hồi quy tuyến tính bội như sau:
PTBV = 0,101 * TN + 0,168 VC+ 0,207 DV + 0,266 TC + 0,442 BV 4.2.5. Kết quảđánh giá mức độảnh hưởng phát triển DLST bền vững trong từng nhân tố Bảng 4.26 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Nội dung Trị thống kê (Sig.) Kết quả H1
Yếu tố Tài nguyên du lịch (+) có quan hệ cùng chiều với sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi
0,009 Chấp nhận
H2
Yếu tốCơ sở vật chất kỹ thuật (+) có quan hệ
cùng chiều với sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi
0,000 Chấp nhận
H3
Yếu tố Sản phẩm và dịch vụ du lịch (+)có quan hệ cùng chiều với sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi
0.000 Chấp nhận
H4
Yếu tố công tác Tổ chức quản lý điểm đến (+) có quan hệ cùng chiều với sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi
0,000 Chấp nhận
H6
Yếu tố Bảo vệmôi trường du lịch sinh thái (+) có quan hệ cùng chiều với sự phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi
0,000 Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Tóm lại thông qua kết quả kiểm định mô hình lý thuyết chính thức, cụ thể là kết quả hồi quy tuyến tính bội, ta minh họa mô hình nghiên cứu chính thức như sau:
Hình 4.4 Mô hình chính thức các yếu tốtác động PTDLSTBV huyện Củ Chi.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội cho ta kết luận về 5 yếu tố tác động cùng chiều đến phát triển DLST bền vững huyện CủChi như sau:
- Tài nguyên du lịch có β = 0,101 (Sig. = 0,009 < 0,05), tại mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá trị tài nguyên DLST
tăng thêm 1 đơn vịđộ lệch chuẩn thì phát triển bền vững sẽtăng thêm 0,101 đơn vị độ lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận.
- Cơ sở vật chất kỹ thuật có β = 0,168 (Sig. = 0,000 < 0,05), tại mức ý nghĩa
nhỏhơn 5%, trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi yếu tốcơ sở vật chất kỹ
thuật hoàn thiện tăng thêm 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì phát triển bền vững sẽ tăng
thêm 0,168 đơn vịđộ lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
- Sản phẩm và dịch vụ du lịch có β = 0,207 (Sig. = 0,000 < 0,05), tại mức ý
nghĩa nhỏhơn 5%, trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi yếu tố Sản phẩm và dịch vụ du lịch hấp dẫn tăng thêm 1 đơn vịđộ lệch chuẩn thì phát triển bền vững sẽtăng thêm 0,207 đơn vịđộ lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận.
- Tổ chức quản lý điểm đến có β = 0,266 (Sig. = 0,000 < 0,05), tại mức ý
nghĩa nhỏ hơn 5%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Tổ chức quản lý điểm đến chuyên nghiệp tăng thêm 1 đơn vịđộ lệch chuẩn thì phát triển bền vững sẽtăng thêm 0,251 đơn vịđộ lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận.
0,101 CƠ SỞ VẬT CHẤT TỔ CHỨC QUẢN LÝ SẢN PHẨM DỊCH VỤ TÀI NGUYÊN DU LỊCH BẢO VỆMÔI TRƯỜNG PHÁT TRIỂN DLST BỀN VỮNG HUYỆN CỦ CHI 0,168 0,207 0,266 0,44249
- Bảo vệ môi trường có β = 0,442 (Sig. = 0,000 < 0,05), tại mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi yếu tố Bảo vệ môi trường chặt chẽ tăng thêm 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì phát triển bền vững sẽ tăng thêm 0,442 đơn vịđộ lệch chuẩn. Vậy, giả thuyết H6 được chấp nhận.
4.2.6. Kiểm địnhsự khác biệtcủa mô hình
4.2.6.1 Kiểm định theo giới tính
Theo bảng 22 (Phân tích dữ liệu, Phụ lục 3) với mức ý nghĩa 95%, giá trị
Sig. của kiểm định Levene = 0,002 (< 0,05), điều này có thể khẳng định rằng
phương sai phát triển du lịch bền vững theo giới tính là khác nhau, do đó ta không
chấp nhận giả thuyết H0. Trong phân tích giá trị kiểm định T-test, ta có Sig. (2- tailed) = 0,028 (< 0,05) nên có thể kết luận có sự khác biệt trong đánh giá ảnh
hưởng phát triển du lịch bền vững giữa 2 nhóm nam và nữ với giá trị trung bình của nam là 3,4393 và giá trị trung bình của nữ là 3,7179. (bảng 4.27)
Bảng 4.27 Kiểm định theo giới tính
Giới tính N Giá trị
trung bình
Độ lệch chuẩn Sai số trung bình chuẩn PTBV Nam 173 3,4393 1,17288 0,08917 Nữ 143 3,7179 1,05135 0,08792 (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) 4.2.6.2. Kiểm định theo độ tuổi Bảng 4.28 Kiểm định ANOVA theo độ tuổi Tổng bình
phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig.
Giữa các nhóm 29,103 4 7,276 6,107 0,000
Toàn bộ mẫu 370,545 311 1,191
Tổng 399,648 315
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Qua kiểm định ANOVA bảng 4.28 theo độ tuổi, ta có giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05) nên có thể kết luận có sự khác biệt trong đánh giá về phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi giữa các nhóm theo độ tuổi.
Bảng 4.29 Ảnh hưởng của độ tuổi lên đánh giá phát triển DLST bền vững Tuổi Trung bình Độ lệch chuẩn p Dưới 18 2,94 1,34 0,000 19 - 23 3,28 1,18 24 - 40 3,52 1,11 41 - 60 3,65 1,08 Trên 60 4,10 0,78 (Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về trung bình mức độ đánh giá sự phát triển bền vững của DLST giữa các nhóm đối tượng ở các độ tuổi khác nhau (p<0.05). Theo bảng 4.29 những người ở độ tuổi càng cao, càng đánh giá cao việc phát triển bền vững mô hình này và người ở độ tuổi thấp nhất là học sinh, chưa có
cảm nhận cao tầm quan trọng việc phát triển DLST bền vững tại huyện Củ Chi
4.2.6.3 Kiểm định theo nghề nghiệp
Bảng 4.30 Kiểm định ANOVA theo nghề nghiệp
Tổng bình
phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig.
Giữa các nhóm 70,933 6 11,822 11,113 0,000
Toàn bộ mẫu 328,715 309 1,064
Tổng 399,648 315
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Theo bảng 4.30 kiểm định ANOVA cho giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05) cho thấy có sự khác biệt trong đánh giá về phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi giữa các nhóm theo nghề nghiệp.
Bảng 4.31 Ảnh hưởng của nghề nghiệp lên đánh giá PT DLSTBV
Nghề nghiệp Trung bình Độ lệch chuẩn p
Học sinh, sinh viên 2,77 1,28 0,000
Công nhân viên chức, nhân
viên văn phòng 3,53 1,05
Nội trợ, phụ giúp gia đình 2,86 1,15 Nghề tự do, dịch vụ làm
thuê
3,28 1,17
Chuyên gia kỹ thuật, lao động có nghiệp vụ chuyên môn cao
Nhà kinh doanh, doanh nghiệp
3,84 0,88
Nghỉhưu 4,21 0,70
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Bảng 4.31 cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về trung bình mức độ đánh giá sự phát triển bền vững của DLST giữa các nhóm đối tượng có nghề nghiệp
khác nhau (p<0.05). Trong đó, nhóm nghỉ hưu đánh giá cao điều này nhất với trung