của khách du lịch tại Khu du lịch Đất Mũi tỉnh Cà Mau 4.3.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp. Thang đo được đánh giá là tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [27]..
4.3.1.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Phương tiện hữu hình sinh thái”
Giá trị Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Phương tiện hữu hình sinh thái” là 0,896 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,888 - biến ECO2 và ECO3) nên thang đo “Phương tiện hữu hình sinh thái” đảm bảo độ tin cậy, còn lại đủ 3 biến quan sát là ECO1, ECO2, ECO3 (bảng 4.10).
Bảng 4.20: Kiểm định thang đo “Phương tiện hữu hình sinh thái”
Ký hiệu biến
ECO1 ECO2 ECO3
4.3.1.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Sự đảm bảo”
Giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự đảm bảo” là 0,894 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,871 - biến ASS1 và ASS5) nên thang đo “Sự đảm bảo” đảm bảo độ tin cậy, còn đủ 5 biến quan sát là ASS1, ASS2, ASS3, ASS4, ASS5.
Bảng 4.21: Kiểm định thang đo “Sự đảm bảo” Ký hiệu biến ASS1 ASS2 ASS3 ASS4 ASS5
4.3.1.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Sự tin cậy”
Giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự tin cậy” là 0,806 > 0,6 và các biến REL1, REL2, REL3, REL4 đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3; Riêng biến REL5 có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 (bị loại khỏi mô hình). Thang đo “Sự tin cậy” đảm bảo độ tin cậy, chỉ còn 4 biến quan sát là REL1, REL2, REL3, REL4.
Bảng 4.22: Kiểm định thang đo “Sự tin cậy”
Ký hiệu biến REL1 REL2 REL3 REL4 REL5
Giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo “Khả năng đáp ứng” là 0,849 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,533 - biến RES3) nên thang đo “Khả năng đáp ứng” đảm bảo độ tin cậy,
còn lại đủ 4 biến quan sát là RES1, RES2, RES3, RES4.
Bảng 4.23: Kiểm định thang đo “Khả năng đáp ứng”
Ký hiệu biến
RES1 RES2 RES3 RES4
4.3.1.5. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Sự đồng cảm”
Giá trị Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Sự đồng cảm” là 0,819 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,518 - biến EMP4), nên thang đo “Sự đồng cảm” đảm bảo độ tin cậy, còn lại đủ 4 biến quan sát EMP1, EMP2, EMP3, EMP4.
Bảng 4.24: Kiểm định thang đo “Sự đồng cảm”
Ký hiệu biến EMP1 EMP2 EMP3 EMP4
4.3.1.6. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Phương tiện hữu hình”
Giá trị Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Phương tiện hữu hình” là 0,805 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,625 - biến TAN3) nên thang đo “Phương tiện hữu hình” đảm bảo độ tin cậy, còn đủ 8 biến quan sát là TAN1, TAN2, TAN3, TAN4, TAN5, TAN6, TAN7, TAN8.
Ký hiệu biến TAN1 TAN2 TAN3 TAN4 TAN5 TAN6 TAN7 TAN8 Cronbach’s Alpha = 0,805
4.3.1.7. Kiểm định độ tin cậy thang đo “Sự hài lòng”
Giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự hài lòng” của khách du lịch là 0,784 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,586 - biến SAT3) nên thang đo “Sự hài lòng” đảm bảo độ tin cậy, còn đủ 3 biến quan sát là SAT1, SAT2, SAT3.
Bảng 4.26: Kiểm định thang đo “Sự hài lòng” của khách du lịch
Ký hiệu biến
SAT1 SAT2 SAT3
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đã kiểm định độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiếp tục kiểm định giá trị của thang đo bằng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá (EFA). Các trị số cơ bản cần thỏa mãn gồm: giá trị Eigenvalue tối thiểu bằng 1; Với cỡ mẫu nghiên cứu
của đề tài là 289, theo Nguyễn Đình Thọ (2011) [27]. thì hệ số tải nhân tố tối thiểu bằng 0,55 (do quy mô mẫu trong phạm vi từ 100 đến 350); Kiểm định 0,5 < KMO <
1, kiểm định Bartlett phải có Sig. <0,05; Tổng phương sai trích > 50%.
4.3.2.1. Phân tích EFA thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
Bảng 4.17 cho thấy hệ số 0,5 < KMO = 0,865 < 1 thỏa mãn điều kiện kiểm định, nên phân tích EFA là phù hợp cho dữ liệu thực tế. Kiểm định Bartlett có Sig.
= 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan tuyến tính với yếu tố đại diện.
Bảng 4.27: Kiểm định KMO, Bartlett thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Kiểm định Bartlett's
Phương sai trích là 82,163%, tương ứng với hệ số Eigenvalue = 1,138 > 1 (bảng 4.18), nghĩa là các nhân tố rút ra giải thích 82,163% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.28: Phương sai trích các nhân tố ảnh hưởng đến ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch Yếu tố 1 2 3 4 5 6 Nguồn: Phụ lục 4
Bảng 4.19 trình bày các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55. Biến quan sát EMP4 bị loại ra do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,55. Như vậy, từ 29 biến quan sát ban đầu, sau phân tích EFA còn lại 27 biến quan sát được gộp vào 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch.
lòng của khách du lịch Stt Biến quan sát 1 ECO1 2 ECO2 3 ECO3 4 ASS1 5 ASS2 6 ASS3 7 ASS4 8 ASS5 9 REL1 10 REL2 11 REL3 12 REL4 13 RES1 14 RES2 15 RES3 16 RES4 17 EMP1 18 EMP2 19 EMP3 20 TAN1 21 TAN2 22 TAN3
23 TAN4
24 TAN5
25 TAN6
26 TAN7
27 TAN8
Nhân tố 1 (F1), ban đầu gồm 5 biến quan sát: ASS1, ASS2, ASS3, ASS4,
ASS5 thuộc thang đo “Sự đảm bảo” qua phân tích EFA vẫn giữ nguyên 5 biến quan sát; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Sự đảm bảo”.
Nhân tố 2 (F2), ban đầu gồm 8 biến quan sát: TAN1, TAN2, TAN3, TAN4, TAN5, TAN6, TAN7, TAN8 thuộc thang đo “Phương tiện hữu hình”, qua phân tích EFA vẫn giữ nguyên 8 biến quan sát; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Phương tiện hữu hình”.
Nhân tố 3 (F3), ban đầu gồm 5 biến quan sát: REL1, REL2, REL3, REL4, REL5 thuộc thang đo “Sự tin cậy”, qua phân tích EFA loại bỏ biến REL5, còn lại 4 biến là REL1, REL2, REL3, REL4; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Sự tin cậy”. Nhân tố 4 (F4), ban đầu bao gồm 4 biến quan sát: EMP1, EMP2, EMP3, EMP4, thuộc thang đo “Sự đồng cảm”, qua phân tích EFA loại bỏ biến EMP4, còn lại 3 biến quan sát là EMP1, EMP2, EMP3; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Sự đồng cảm”.
Nhân tố 5 (F5), ban đầu bao gồm 4 biến quan sát: RES1, RES2, RES3, RES4 thuộc thang đo “Khả năng đáp ứng”, qua phân tích EFA vẫn giữ nguyên 4 biến quan sát; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Khả năng đáp ứng”.
Nhân tố 6 (F6), ban đầu bao gồm 3 biến quan sát: ECO1, ECO2, ECO3 thuộc thang đo “Phương tiện hữu hình sinh thái”, qua phân tích EFA vẫn giữ nguyên 3 biến quan sát; Giữ nguyên tên cho nhân tố này là “Phương tiện hữu hình sinh thái”.
4.3.2.2. Phân tích EFA thang đo “Sự hài lòng” của khách du lịch
Kết quả phân tích tại bảng 4.20 cho thấy, hệ số 0,5 < KMO = 0,689 < 1 nên phân tích yếu tố (EFA) là phù hợp cho dữ liệu thực tế. Kiểm định Bartlett có Sig. = 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan tuyến tính với yếu tố đại diện.
Bảng 4.30: Kiểm định KMO, Bartlett thang đo “Sự hài lòng” của khách du lịch
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Kiểm định Bartlett's
Bảng 4.21 cho thấy 3 biến quan sát thuộc thang đo “Sự hài lòng” của khách du
lịch không có sự thay đổi sau khi phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.31: Kết quả phân tích EFA thang đo “Sự hài lòng” của khách du lịch
Nguồn: Phụ lục 4
4.3.3. Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các yếu tố ảnh hưởng (biến độc lập) đến sự hài lòng của khách du lịch (biến phụ thuộc) thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson.
Bảng 4.32: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
F1 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
F2 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
F3 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
F4 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
F5 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
F6 Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
Y Hệ số tương quan Pearson Sig. (2 đuôi)
quan giữa hai biến không có ý nghĩa thống kê. Bảng 4.22 cho thấy “Sự hài lòng” của khách du lịch (Y) có tương quan tuyến tính với cả 6 biến độc lập gồm: F1 (Sự đảm bảo), F2 (Phương tiện hữu hình), F3 (Sự tin cậy), F4 (Sự đồng cảm), F5 (Khả năng đáp ứng), F6 (Phương tiện hữu hình sinh thái) vì đều có Sig. < 0,05.
4.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.4.1. Kiểm định mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết sẽ được kiểm định thông qua phân tích hồi quy. Phương trình hồi quy bội giúp xác định tác động của các nhân tố ảnh hưởng (biến độc lập) đến sự hài lòng của khách du lịch (biến phụ thuộc). Bảng 4.23 cho thấy giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,572, có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 57,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.33: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
R 0,762
Theo kết quả phân tích phương sai (ANOVA) tại bảng 4.24, giá trị thống kê F =64,626 tại mức ý nghĩa (Sig.) = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế.
Bảng 4.34: Phân tích phương sai (ANOVA) mô hình hồi quy
Mô hình
Hồi quy 1 Phần dý
Tổng
Kết quả hồi quy tại bảng 4.25 cho thấy 6 biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5, F6 có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5, F6
Bảng 4.35: Các thông số của mô hình hồi quy bội Biến Hằng số F1 F2 F3 F4 F5 F6 Nguồn: Phụ lục 4
Kiểm tra giả định về phân phối phần dư chuẩn hóa cho thấy: Độ lệch chuẩn bằng 0,989 xấp xỉ bằng 1 và giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 (hình 4.1), do đó giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư trong mô hình không vi phạm.
Hình 4.9: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Phụ lục 4
Hình 4.10: Biểu đồ P-P Plot
Nguồn: Phụ lục 4
Kết quả hình 4.3 cho thấy, phần dư chuẩn hóa đã phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, không tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán của phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không đổi. Mô hình hồi quy là phù hợp. Do đó, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Hình 4.11: Biểu đồ Scatterplot
4.3.4.2. Phương trình hồi quy tuyến tính
Từ kết quả hồi quy đa biến, phương trình hồi quy tuyến tính đo lường mức độ hài lòng của khách du lịch (Y) tại Khu du lịch Đất Mũi tỉnh Cà Mau được xác định như sau:
Y= 0,414 + 0,094F1 + 0,548F2+0,059F3+0,039F4+ 0,178F5 + 0,028F6 + (4.1) Hay Sự hài lòng của khách du lịch = 0,414 + 0,094*Sự đảm bảo +
0,548*Phương tiện hữu hình + 0,059*Sự tin cậy + 0,039*Sự đồng cảm + 0,178*Khả năng đáp ứng + 0,028*Phương tiện hữu hình sinh thái + (4.2).
Sáu nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu được sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp như sau: (1) Phương tiện hữu hình; (2) Khả năng đáp ứng (3) Sự đảm bảo; (4) Sự tin cậy; (5) Sự đồng cảm; (6) Phương tiện hữu hình sinh thái;
4.3.5. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.26 tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với mức ý nghĩa thống kê 5%. Nhân tố “Phương tiện hữu hình sinh thái” có Sig. = 0,000 < 0,05 do đó nhân tố “Phương tiện hữu hình sinh thái” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số Beta chuẩn hóa = 0,035 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố “Phương tiện hữu hình sinh thái” và “Sự hài lòng” của khách du lịch có quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi phương tiện hữu hình sinh thái càng tốt thì sự hài lòng của khách du lịch càng tăng lên. Vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Nhân tố “Sự đảm bảo” có Sig. = 0,043 < 0,05 do đó nhân tố “Sự đảm bảo” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số Beta chuẩn hóa = 0,094 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố “Sự đảm bảo” và “Sự hài lòng” của khách du lịch có quan hệ cùng chiều. Vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Nhân tố “Sự tin cậy” có Sig. = 0,000 < 0,05 do đó nhân tố “Sự tin cậy” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số Beta chuẩn hóa = 0,070 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố “Sự tin cậy” và “Sự hài
lòng” của khách du lịch có quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi sự tin cậy của du khách đối với dịch vụ của khu du lịch càng cao thì sự hài lòng của họ sẽ gia tăng. Vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Bảng 4.36: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết
H1: Phương tiện hữu hình sinh thái có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
H2: Sự đảm bảo có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
H3: Sự tin cậy có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
H4: Khả năng đáp ứng có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
H5: Sự đồng cảm có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
H6: Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ DLST
Nhân tố “Khả năng đáp ứng” có Sig. = 0,007 < 0,05 do đó nhân tố “Khả năng đáp ứng” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số Beta chuẩn hóa = 0,178 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố “Khả năng đáp ứng” và “Sự hài lòng” của khách du lịch có quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là nếu khả năng đáp ứng của khu du lịch đối với du khách càng cao thì sự hài lòng trong của họ sẽ gia tăng. Vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận.
Nhân tố “Sự đồng cảm” có Sig. = 0,000 < 0,05 do đó nhân tố “Sự đồng cảm” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số
Beta chuẩn hóa = 0,039 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố “Sự đồng cảm” và “Sự hài lòng” của khách du lịch có quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi sự đồng cảm càng cao thì sự hài lòng của khách du lịch sẽ gia tăng. Vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận.
Nhân tố “Phương tiện hữu hình” có Sig. = 0,000 < 0,05 do đó nhân tố “Phương tiện hữu hình” tương quan có ý nghĩa với sự hài lòng của khách du lịch ở