4. Kết cấu
3.2.4 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng. Mục đích của nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đưa ra cũng như kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Các bước cần kiểm định sẽ được thực hiện như sau:
+ Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo cho phép kiểm tra những câu hỏi nào thực sự đóng góp cho việc đo lường từng tiêu chí được sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Những tiêu chí hệ số Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên được coi là đánh giá tốt (đạt độ tin cậy). Nếu nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh mới thì hệ số Cronbach Alpha >= 0.6 vẫn được chấp nhận (Hoàng & Chu, 2008).
Hệ số tin cậy thang đo (CA) được quy định như sau: - Thang đo cho các biến sẽ không thỏa mãn nếu CA < 0.6
- Thang đo đủ độ tin cậy để tiến hành nghiên cứu nếu 0.6 < CA < 0.7 - Thang đo đạt chuẩn cho nghiên cứu nếu 0.7 < CA < 0.8
- Thang đo rất tốt nếu 0.8 < CA < 0.95
- Thang đo ảo do có hiện tượng trùng biến hoặc do mẫu giả nếu CA > 0.95 Theo Hair và cộng sự, (1998) nếu hệ số tương quan biến tổng < 0.3 thì sẽ bị loại khỏi thang đo.
+ Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Mục tiêu đầu tiên của phân tích EFA là loại bỏ những thang đo không có ý nghĩa hoặc không có mức độ tương quan biến tổng cao. Hơn nữa, phân tích này còn giúp tóm gọn các biến quan sát có cùng xu hướng thành một tập biến (hay nhân tố) (Hair, 1998).
Trước khi tiến hành phân tích EFA, tác giả cần kiểm định Hệ số KMO để kiểm tra xem phân tích nhân tố có thích hợp không. Nếu 0.5 < KMO < 1 và P-vale < 0.05 thì phân tích nhân tố hoàn toàn phù hợp (Hoàng và Chu, 2008). Hơn nữa, “tổng phương sai trích >= 50%” (Gerbing & Anderson, 1988). Ngoài ra, “hệ số tải nhân tố Factor loading >= 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa của EFA” (Hair và cộng sự, 1998). Và
tại mỗi item, chênh lệch giữa hệ số tải lớn nhất và bất kỳ phải >= 0.3 (Hoàng và Chu, 2008). Bước này giúp định số lượng các nhân tố chính ảnh hưởng đến hành vi du lịch của sinh viên Đại học trên địa bàn Hà Nội
+ Phân tích tương quan Pearson
Tương quan Pearson phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa các cặp biến. Cặp biến không thỏa điều kiện tương quan Pearson sẽ xảy ra 2 trường hợp. Hoặc là cặp biến đó hoàn toàn không có tương quan. Hoặc là cặp biến đó có mối quan hệ phi tuyến.
Tại bước tương quan Pearson, biến có sig > 0.05 nhưng có thể vẫn sẽ có ý nghĩa khi phân tích hồi quy. Bởi vì trong Pearson, các cặp biến so sánh với nhau ở mối quan hệ độc lập, chỉ xét trong phạm vi 2 biến đó. Còn trong hồi quy, không có sự so sánh từng cặp nữa mà mỗi biến độc lập sẽ được xem xét sự tương quan với biến phụ thuộc khi đặt cạnh các biến độc lập còn lại. Do đó, một biến có thể không tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở bước phân tích Pearson nhưng lại hoàn toàn có ý nghĩa trong phương trình hồi quy tuyến tính.
+ Phân tích hồi quy
Đây là bước kiểm định mô hình nghiên cứu sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA, Correlations để chọn lựa những biến độc lập thỏa mãn điều kiện cho yêu cầu hồi quy. Để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố độc lập tác động đến nhân tố phụ thuộc từ đó đưa ra được phương trình hồi quy cũng là mục đích của bài nghiên cứu. Xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập lên nhân tố phụ thuộc.
Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì đó là điều kiện để các biến được đưa vào mô hình nghiên cứu.