1 When experiences compared to expectations resultin feelings of gratification, the tourist issatisfied and leave that destination with their good memory Even, they agree to pay more for this service However, when they result in
2.2.7. Các bƣớc thực hiện xử lý dữ liệu
50
Để phân tích dữ liệu qua khảo sát bằng bảng hỏi chi tiết, luận văn sử dụng phần mềm SPSS 20.0. Hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện theo các
bước cụ thể như sau:
- Làm sạch và mã hóa dữ liệu: Sau khi tiến hành cuộc khảo sát, những bảng hỏi thu thập được sẽ được làm sạch và nhập vào cơ sở dữ liệu. Những bảng trả lời
không đầy đủ hoặc có lỗi trả lời sẽ bị loại bỏ đảm bảo dữ liệu sau khi làm sạch có đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích.
- Kiểm định hệ số tin cậy của thang đo (chỉ số Cronbachs Alpha): Phương pháp này cho phép các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,4 thì có thể xem xét kiến nghị loại bỏ biến quan sát đó khỏi thang đo.
Thang đo chính thức sẽ được xây dựng và cấu trúc lại dựa trên những biến quan sát
có đủ độ tin cậy.
- Phân tích nhân tố khẳng định (EFA - Exploratory Factor Analysis): Bước này giúp xác định số lượng các nhân tố ảnh hưởng tới sự hài lòng, hình ảnh điểm đến và dự định quay trở lại SaPa của du khách nước ngoài. Quá trình phân tích cho
phép những biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ và chỉ giữ lại những biến có tổng phương sai trích >50%. Trong phân tích nhân tố (EFA), phương pháp Principal Axis Factoring với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1, cho phép rút ra trọng số của các biến
quan sát (factor loading) để tiến hành so sánh loại bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu (Hoàng Trọng, 2005)D21/166. Phương pháp này cũng giúp hình thành một số nhóm
nhân tố mới dựa trên việc kết hợp và gộp các biến quan sát của các nhân tố được
đưa vào phân tích.
- Phân tích tương quan các biến (Pearson): Mối quan hệ phức hợp trong mô hình quan hệ giữa các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến dự định quay trở lại SaPa của
du khách nước ngoài sẽ được tiến hành kiểm tra tại bước phân tích này. Để phân tích tương quan, tác giả sẽ dựa trên hai hệ số: (1) Hệ số Pearson Correlation thể hiện mức độ tương quan giữa các biến với nhau trong mô hình. Hệ số này càng lớn
sẽ nói lên mức độ tương quan càng cao. Điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng
của hệ số tương quan giữa các biến cho phép kiểm định F với một độ tin cậy cho 51
trước. Trong trường hợp, độ tin cậy là 95% đồng nghĩa với hệ số sai số là 5%. Nếu
các biến có p-value < 0.05 thì mối tương quan giữa các biến được chấp nhận. Ngược lại, p-value > 0.05 đồng nghĩa với việc phải loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình nhằm đảm bảo tính phù hợp.
- Phân tích hồi quy: Mục tiêu của bước này là kiểm định các giả thuyết nghiên
cứu, đánh giá chi tiết mức độ tác động của từng nhân tố, nhóm nhân tố tới sự hài lòng, hình ảnh điểm và dự định quay trở lại SaPa của du khách nước ngoài. Mức độ
ảnh hưởng thể hiện thông qua các con số trong phương trình hồi quy. Những nhân
tố nào có chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hưởng cao hơn. Những nhân tố có
chỉ số Beta là số âm sẽ có ảnh hưởng tiêu cực và ngược lại.
- Kiểm định giả thuyết nghiên cứu: Phương pháp phân tích được sử dụng là phương pháp kiểm định T-Test với giả thuyết thống kê H0 và H1 và mức ý nghĩa α
= 0,05. Trong trường hợp chỉ số P (p-value) hay chỉ số Sig. trong SPSS có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa α, giả thuyết H0 bị bác bỏ và ngược lại. Với thủ tục
kiểm định này, nghiên cứu có thể đánh giá sự khác biệt về xu hướng hành vi giữa các nhóm nhân khẩu học.