4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
2.2.2. Nghiên cứu định lượng
2.2.2.1. Thu thập thông tin
Để tiến hành nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành thu thập thông tin với dàn ý bằng bản câu hỏi soạn sẵn, tác giả tiến hành phỏng vấn khoảng 220 mẫu điều tra. Mẫu điều tra được tác giả chọn xác suất là các du khách tham quan du lịch tại Tam Đảo thời gian 6 tháng gần đây. Trong quá trình chọn, tác giả tiến hành chọn mẫu sao cho đảm bảo tỷ lệ về độ tuổi, giới tính, trình độ văn hóa để đảm bảo độ chính xác cao cho quá trình nghiên cứu. Căn cứ vào kết quả phỏng vấn, tác giả tiến hành phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm Excel và SPSS 16.0, từ đó xác định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới sự hài lòng của du khách tại khu du lịch Tam Đảo.
2.2.2.2. Xây dựng thang đo
-Thang đo Likert:là một dạng đặc biệt của thang đo thứ bậc vì nó cho biết được khoảng cách giữa các thứ bậc. Thông thường thang đo khoảng có dạng là một dãy các chữ số liên tục và đều đặn từ 1 đến 5, từ 1 đến 7 hay từ 1 đến 10. Dãy số này có 2 cực ở 2 đầu thể hiện 2 trạng thái đối nghịch nhau. Ví dụ: 1: hoàn toàn không đồng ý; 2: không đồng ý; 3: bình thường; 4: đồng ý; 5: hoàn toàn đồng ý.thuộc nhóm thang đo theo tỷ lệ phân cấp, được biểu hiện bằng các con số để phân cấp theo mức độ tăng dần hay giảm dần từ “phản
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
đối” đến “đồng ý” hay ngược lại. Dựa vào các cấp trong thang đo, đáp viên sẽ cho biết ý kiến đánh giá của mình bằng cách đánh dấu các phân cấp thích hợp. Trong nghiên cứu này thì thang đo Likert được sử dụng nhiều nhất nhằm đánh giá mức độ nhận biết, mức độ tình cảm và xu hướng hành động của khách hàng đối với khu du lịch Tam Đảo. Tuy nhiên, thang đo này có nhược điểm là đáp viên sẽ trả lời theo 5 mức độ định sẵn, không thể hiện được ý kiến riêng của mình. Do đó, tác giả sẽ không thu được thêm những ý kiến mới và khó khăn khi đưa ra những kiến nghị cho khu du lịch Tam Đảo . Vì vậy tác giả khắc phục nhược điểm này bằng cách đặt thêm câu hỏi mở để thu thêm ý kiến.
2.2.2.3. Hiệu chỉnh dữ liệu
Để đảm bỏa đúng đối tương phỏng vấn và xử lý các trả lời không hoàn chỉnh cũng như xem xét sự rõ ràng và nhất quán trong việc trả lời các câu hỏi. Quá trình hiệu chỉnh được thực hiện qua hai giai đoạn:
+ Hiệu chỉnh sơ bộ bởi phỏng vấn viên ngay sau khi phỏng vấn xong. + Hiệu chỉnh cuối cùng bởi người nghiên cứu cũng là người thiết kế bảng câu hỏi sau khi thu thập xong dữ liệu
2.2.2.4. Mã hóa dữ liệu
Dữ liệu được mã hóa thành các biến, nhập và làm sạch dữ liệu trước
khi xử lý nhằm mục đích phát hiện các sai sót như sự bỏ trống các câu hỏi và những phiếu không hơp lệ. Sau khi thu thập thông tin, tác giả sẽ dùng phần mềm SPSS để xử lý dữ liệu.
2.2.2.5. Mẫu và thông tin mẫu nghiên cứu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Tổng thể là tất cả các du khách tại khu du lịch Tam Đảo
Đơn vị mẫu: điều tra 220 mẫu bằng cách chọn xác xuất ngẫu nhiên tại
khu du lịch Tam Đảo trong thời gian 6 tháng gần nhất.
* Về thông tin mẫu nghiên cứu
Tổng số mẫu nhận về sau quá trình phỏng vấn là 220 phiếu. Sau khi mã hóa và làm sạch, tổng số mẫu hồi đáp hợp lệ có được là n = 200 mẫu. Các kết quả được tổng hợp và minh họa lại bằng các biểu đồ vẽ bằng Excel và phần mềm SPSS 16.0.
Khi phỏng vấn, thì tỉ lệ nam giới và nữ giới là cân bằng nhau. Số người có thu nhập cao khá lớn, trung bình được chia đều theo các khoảng khác nhau để đảm bảo độ chính xác cao.
2.2.2.6. Phương pháp phân tích
- Phương pháp thống kê mô tả và thống kê suy luận
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen, 1990). Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 5 điểm, do vậy để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (mean) đánh giá mức độ hài lòng đối với từng yếu tố và sự hài lòng chung tác giả quy ước:
- Mean < 3.00: Mức thấp - Mean = 3.00 - 3.24: Mức trung bình - Mean = 3.25 - 3.49: Mức trung bình khá - Mean = 3.50 - 3.74: Mức khá - Mean = 3.75 - 3.99: Mức cao - Mean > 4.00: Mức rất cao
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Thống kê suy luận cho phép các nhà nghiên cứu suy luận dữ liệu từ mẫu nghiên cứu khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến, sự khác biệt trong một biến giữa các nhóm mẫu khác nhau và giải thích mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Sekaran, 2000). Nghiên cứu này cũng sử dụng để thống kê suy luận để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
- Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpa và phân tích yếu tố khám phá (EFA):
Độ tin cậy là mức độ mà thang đo được xem xét là nhất quán và ổn định (Parasuraman, 1991). Hay nói cách khác, độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh được sai số ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này, để đánh giá độ tin cậy (reliability) của từng thang đo, đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi (items) hệ số tương quan alpha của Cronbach (Cronbach’s Coefficient Alpha) được sử dụng.
- Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng item và tính tương quan điểm của từng item với điểm của tổng các items còn lại của phép đo. Hệ số Cronbach’s alpha trích trong (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) được tính theo công thức sau:
α = (1 ) 1 2 1 2 T k i i k k Trong đó: α : Hệ số Cronbach’s alpha
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
k : Số mục hỏi trong thang đo
2
T
: Phương sai của tổng thang đo
2
i
: Phương sai của mục hỏi thứ i
- Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
- Khi đánh giá độ phù hợp của từng item, những item nào có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 được coi là những item có độ tin cậy bảo đảm (Nguyễn Công Khanh, 2005), các item có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đo.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và độ giá trị cấu trúc của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2005).
- Tính đơn hướng của thang đo được định nghĩa là sự tồn tại của chỉ một khái niệm (construct) trong một tập biến quan sát (Garver & Mentzer, 1999) đó là mức độ mà một tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
- Độ giá trị cấu trúc (construct validity) gồm hai thành phần là độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity). Độ giá trị hội tụ liên quan đến câu hỏi “ Các biến đo lường dùng để đo một khái nhiệm tiềm ẩn có hội tụ về mặt thống kê hay không?” (Garver & Mentzer, 1999), Độ giá trị phân biệt biểu thị phạm vi đo lường những khái niệm khác nhau thì khác nhau.
- Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phương pháp principal components với phép varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các items, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4, tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1998 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009), hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman & Owen, 2000) và phép thử Bartlett (bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa.
* Phân tích phương sai ANOVA
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung và các biến độc lập là biến mức độ hài lòng
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của cácphương sai nhóm.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
- Tiêu chuẩn Fisher F trong phép phân tích phương sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% được áp dụng. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết: không có sự khác nhau về mức độ hài lòng giữa các khách hàng theo các đặc điểm nhân khẩu học.
Nếu biến độc lập có ít hơn 3 thuộc tính, việc kiểm định bằng phương pháp ANOVA khi phương sai khác nhau (Equal variances not assumed) không thực hiện được khi đó ta sử dụng phương pháp thống kê t của Student (T-test) sẽ được sử dụng để thay thế. Phép kiểm định t của Student rất phù hợp trong việc so sánh, tìm ra ý nghĩa thống kê cho những khác biệt (chênh lệch) giữa hai giá trị trung bình giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có hai thuộc tính (Hồ Đăng Phúc, 2005).
Phân tích hồi quy
Sau khi thang đo của các yếu tố được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mô hình
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + … + βi*Xi
Trong đó:
Y: mức độ thỏa mãn chung trong công việc của nhân viên
Xi: các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc tại công ty β0: hằng số
βi: các hệ số hồi quy (i > 0)
Kết quả từ mô hình sẽ giúp ta xác định được nhân tố ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của du khách tại khu du lịch Tam Đảo