6. Cấu trúc đề tài
3.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
3.2.3.1 Phân tích nhân tố biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay không. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO và Bartlett³s Test. Nội dung kiểm định đã được trình bày trong phần phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu.
Kết quả thu được như sau: Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett³s Test nhỏ hơn 0,05. Giá trị KMO bằng 0,856
Vậy phân tích nhân tố là phù hợp
Bảng 3.15: Kiểm định KMO và Bartlett-s Test
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,856
df 0,325
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 27 biến quan sát (loại HA7 và HA9) ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được hội tụ.
Bảng 3.16: Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Ma trận xoay các thành phần Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 6 HA1 .749 HA2 .776 HA4 .661 HA6 .589 HA8 .549 HA10 .566 TG1 .812 TG2 .771 TG3 .740 TG4 .729 MT4 .629 .610 HA3 .580 .625 TN1 .589 TN2 .691 TN3 .823 TN4 .789 HA5 .713 GD1 .677 GD2 .683 GD3 .736 GD4 .801 MT1 .737 MT2 .767 MT3 .791 TH1 .733
TH2 .724
TH3 .779
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA số biến quan sát là 27 biến, có 2 biến bị loại là MT4 và HA3 do 2 biến MT4, HA3 đều tải lên 2 nhân tố. Do vậy, tác giả quyết định loại biến HA3 và MT4 ra khỏi mô hình, chạy lại lần 2:
Bảng 3.17: Kiểm định KMO và Bartlett-s Test (lần 2)
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,851
df 0,300
Kiểm định Bartlett
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Hệ số KMO = 0.851 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig. (Bartlett³s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 3.18: Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập (lần 2)
Ma trận xoay các thành phần Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 6 HA1 .723 HA2 .743 HA4 .667 HA6 .627 HA8 .566 HA10 .595
TN1 .587 TN2 .689 TN3 .827 TN4 .792 HA5 .709 TG1 .813 TG2 .779 TG3 .735 TG4 .724 GD1 .680 GD2 .683 GD3 .743 GD4 .808 TH1 .745 TH2 .723 TH3 .785 MT1 .753 MT2 .767 MT3 .783
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Eigenvalues = 1.190 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố khám phá là thích hợp nếu tổng phương sai trích không nhỏ hơn 50%.
Tổng phương sai trích:Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 63.199% > 50 %. Điều này chứng tỏ 63.199 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố, do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Nhân tố 1 được đặt tên là “Hình ảnh điểm đến” gồm 6 biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề như Lăng Cô là điểm đến du lịch biển hấp dẫn (HA1); Lăng Cô là biển có phong cảnh đẹp (HA2); Lăng Cô có hải sản tươi ngon và đa dạng (HA4); không có tình trạng chèo kéo, thách giá (HA6); phòng ở sạch sẽ, gọn gàng, thoáng mát tiện nghi (HA8); các dịch vụ y tế, viễn thông, ngân hàng được cung cấp đầy đủ (HA10).
Nhân tố 2 được đặt tên là “Kiến thức và trải nghiệm” gồm 5biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề nhưdu lịch Lăng Cô giúp tôi biết thêm được một điểm đến mà tôi chưa bao giờ đến trước đây (TN1); đến Lăng Cô giúp tôi có cơ hội để gia tăng kiến thức của mình về du lịch (TN2); du lịch Lăng Cô giúp tôi biết thêm về giá trị sống của người dân địa phương (TN3); du lịch Lăng Cô cho tôi cơ hội gặp gỡ những người mới có cùng sở thích (TN4). Ngoài ra lúc hội tụ, cho thấy có biến: người dân địa phương vui vẻ, thân thiện (HA5) cũng hội tụ về nhóm yếu tố này.
Nhân tố 3 được đặt tên là “Giải trí và thư giãn” gồm 4 biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề như Lăng Cô là nơi tôi có thể nghỉ ngơi và thư giãn (TG1); Lăng Cô là nơi phù hợp để tìm kiếm nguồn cảm hứng (TG2); ở Lăng Cô tôi có thể tham gia nhiều hoạt động thể thao trên biển (TG3) và ở Lăng Cô tôi có thể trải nghiệm nhiều dịch vụ bổ sung hấp dẫn (Spa; chăm sóc sức khỏe; mua đồ lưu niệm, sản vật địa phương.v.v.) (TG4).
Nhân tố 4 được đặt tên là “Gia đình và bạn bè” gồm 4 biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề nhưtôi đến Lăng Cô theo sự giới thiệu của bạn bè và người thân (GD1); tôi đến Lăng Cô do sự khuyến khích và lôi kéo của bạn bè và người thân (GD2); tôi đến Lăng Cô để trải nghiệm cùng các thành viên trong gia đình (GD3) và tôi đến Lăng Cô để trải nghiệm hoạt động vui chơi giải trí cùng bạn bè và tăng sự gắn kết (GD4).
Nhân tố 5 được đặt tên là “Tự thể hiện” gồm 3 biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề nhưtôi lựa chọn Lăng Cô vì tôi muốn tăng thêm vốn kiến thức, trải nghiệm (TH1); tôi muốn là người trải nghiệm đầu tiên trong số bạn bè của mình (TH2) và tôi đến Lăng Cô để được giống bạn bè/ người thân/ đồng nghiệp (TH3)
Nhân tố 6 được đặt tên là “Mối quan ngại về môi trường” gồm3 biến quan sát, các biến này thể hiện đánh giá của khách du lịch về mức độ ảnh hưởng của vấn đề như Lăng Cô là điểm đến du lịch an ninh và an toàn (MT1); điểm đến Lăng Cô phù hợp với mức chi trả của tôi (MT2); thực phẩm an toàn và sạch sẽ (MT3).
3.2.3.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 3.19: Kiểm định KMO và Bartlett-s Test về nhân tố biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,744
df 0,10
Kiểm định Bartlett
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Tiến hành phân tích đánh giá chung quyết định lựa chọn điểm đến biển Lăng Cô của khách du lịch nội địa qua biến quan sát. Từ các biến quan sát đó, tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Nhằm kiểm tra xem độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích nhân tố, nghiên cứu sử dụng chỉ số KMO và kiểm định Bartlett³s Test. Kết quả cho chỉ số KMO là 0,744(lớn hơn 0,5) và kiểm đinh Bartlett³s Test cho giá trị Sig. = 0,00 < 0,05 nên dữ liệu thu thập được đáp ứng điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 3.20: Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Ma trận xoay các thành phần Hệ số tải nhân tố 1 QD1 .861 QD2 .723 QD5 .693 QD3 .657 QD4 .653
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Kết quả phân tích nhân tố hội tụ được 1 nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ các biến quan sát như tôi lựa chọn du lịch Lăng Cô vì Lăng Cô là một điểm đến hấp dẫn (QD1); tôi lựa chọn Lăng Cô là điểm đến du lịch vì phù hợp với khả năng chi trả
(QD2); tôi lựa chọn Lăng Cô là điểm đến du lịch vì Lăng Cô đem lại sự an toàn/ an tâm (QD3); tôi sẽ quay trở lại Lăng Cô khi có cơ hội để trải nghiệm thêm một lần nữa (QD4) và tôi sẽ giới thiệu Lăng Cô cho bạn bè/ người thân/ đồng nghiệp (QD5). Nhằm rút ra kết luận về quyết định lựa chọn điểm đến biển Lăng Cô của khách du lịch. Nhân tố này được gọi là “Quyết định”.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) là 52,055%cho biết nhân tố này giải thích được 52,055%biến thiên của dữ liệu.
Nhận xét:
Quá trình phân tích đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch đối với biển Lăng Cô, đó là hình ảnh điểm đến; mối quan ngại về môi trường; gia đình và bạn bè; kiến thức và trải nghiệm; giải trí và thư giản; tự thể hiện.
Như vậy mô hình nghiên cứu điều chỉnh không có thay đổi so với ban đầu mặc dùcó tổng cộng 4 biến bị loại ra trong quá trình kiểm định và phân tích nhân tố. Các giả thuyết nghiên cứu được giữ nguyên như mô hình ban đầu.
3.2.4. Phân tích tương quan và hồi quy3.2.4.1. Phân tích tương quan 3.2.4.1. Phân tích tương quan
Bảng 3.21: Phân tích tương quan Pearson
F_QD F_HA F_TN F_TG F_MT F_GD F_TH F_QD Hệ số tương quan Pearson 1 .564** .620** .549** .335** .606** .542** Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_HA Hệ số tương quan Pearson .564** 1 .478** .349** .362** .404** .455** Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_TN Hệ số tương quan Pearson .620** .478** 1 .415** .346** .359** .448**
Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_TG Hệ số tương quan Pearson .549** .349** .415** 1 .311** .385** .290** Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_MT Hệ số tương quan Pearson .335** .362** .346** .311** 1 .478** .436** Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_GD Hệ số tương quan Pearson .606** .404** .359** .385** .478** 1 .435** Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188 F_TH Hệ số tương quan Pearson .542** .455** .448** .290** .436** .435** 1 Giá trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 188 188 188 188 188 188 188
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là F_QD và biến độc lập là F_HA; F_MT; F_GD; F_TN; F_TG; F_THcó mối tương quan với nhau, giá trị Sig. < 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Quyết định” và các biến độc lập còn lại khá cao, 6 biến này sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho quyết định lựa chọn của khách du lịch.
3.2.4.2. Phân tích hồi quy
Saukhi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến quan sát: và đánh giá chung về “Quyết định” của khách du lịch. Trong đó, đánh giá chung về “Quyết định” là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
F_QD = β1+ β2F_HA + β3F_TN + β4F_TG+ β5F_GD + β6F_TH + β7 F_ MT + ei
Trong đó:
βLà hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập F_QD: Giá trị của biến phụ thuộc “Quyết định”
F_HA: Giá trị biến độc lập“hình ảnh điểm đến” F_TN: Giá trị biến độc lập“kiến thức và trải nghiệm” F_TG: Giá trị biến độc lập“giải trí và thư giản” F_GD: Giá trị biến độc lập“gia đình và bạn bè” F_TH: Giá trị biến độc lập“tự thể hiện”
F_MT: Giá trị biến độc lập“mối quan ngại về môi trường” Các giả thuyết của mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau:
- Giả thuyết H1: Hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.
- Giả thuyết H2: Kiến thức và trải nghiệm có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.
- Giả thuyết H3:Giải trí và thư giãn có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.
- Giả thuyết H4: Gia đình và bạn bè có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.
- Giả thuyết H5: Tự thể hiện có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của du khách.
- Giả thuyết H6: Mối quan ngại về môi trường có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định lựa chọn điểm đến của du khách.
Bảng 3.22: Tóm tắt mô hình
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Bảng 3.23: Phân tích phương sai ANOVA
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Khi xây dựng xong 1 mô hình hồi quy tuyến tính ta xem xét sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R square (sự phù hợp này chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng với tập dữ liệu mẫu) để suy diễn cho mô hình thực của tổng thể thì kiễm định F sẽ giúp ta làm điều đó.
Mô hình tóm tắt
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 hiệu chỉnhHệ số R2 Sai số chuẩn củaước lượng Durbin-Watson
1 0,811a 0,657 0,646 0,31792 1,865
a. Các yếu tố dự đoán : (Hằng số), F_TH, F_TG, F_MT, F_HA, F_GD, F_TN b. Biến phụ thuộc: F_QD
ANOVAa
Mô hình Tổng bìnhphương df bình phươngTrung bình F Sig.
1
Hồi quy 35,090 6 5,848 57,862 0,000b
Phần dư 18,295 181 0,101
Tổng 53,385 187
a. Biến phụ thuộc: F_QD
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0,00 < 0,05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra tổng thể. Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,646 = 64,6%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 64,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 64,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức độ cao.
Bảng 3.24: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Giá trịSig.
Đa cộng tuyến
β Sai số
chuẩn Beta T VIF
Hằng số 1.110 .122 9.099 .000 F_HA .114 .034 .182 3.394 .001 .657 1.522 F_TN .164 .031 .285 5.272 .000 .647 1.546 F_TG .146 .032 .231 4.587 .000 .748 1.337 F_MT -.070 .027 -.137 -2.607 .010 .686 1.458 F_GD .195 .032 .328 6.068 .000 .648 1.542 F_TH .107 .032 .181 3.345 .001 .644 1.553
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu của tác giả năm 2017)
Hồi quy không có nhân tố nào bị loại bỏ do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có đa cộng tuyến xảy ra.
F_QD = 1,110 + 0,182 F_HA + 0,285 F_TN + 0,285 F_TG + 0,328 F_GD + 0,181 F_TH + (-0,137) F_ MT + ei
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của khách du lịch ta có thể nhận thấy mức độ ảnh hưởng của 6 nhân tố theo thứ tự như sau:“gia đình và bạn bè”; “kiến thức trải nghiệm”; “giải trí và thư giãn”; “hình ảnh điểm đến”; “tự thể hiện”; “mối quan ngại về môi trường”.
Theo mô hình hồi quy có 6 nhân tố tiến hành kiểm định ảnh hưởng của chúng tới quyết định của khách du lịch.
Nhân tố “hình ảnh điểm đến”
H0: Hình ảnh điểm đến không tác động tích cực đến quyết định hành vi lựa chọn điểm đến của khách du lịch.
H1: Hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến quyết định hành vi lựa chọn điểm đến của khách du lịch.
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào bảng hồi quy ta thấy: Sig. = 0,001 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 Kết luận “hình ảnh điểm đến” tác động tích cực đến quyết định của du khách.
Cụ thể khi biến “hình ảnh điểm đến” tăng 1đơn vị thì quyết định lựa chọn điểm đến sẽ tăng 0,182 đơn vị.
Nhân tố “kiến thức và trải nghiệm”
H0: Kiến thức và trải nghiệm không tác động tích cực đến quyết định hành vi lựa chọn điểm đến của khách du lịch.
H1: Kiến thức và trải nghiệm có ảnh hưởng tích cực đến quyết định hành vi lựa chọn điểm đến của khách du lịch.
H0: β3≤ 0 H1: β3> 0
Dựa vào bảng hồi quy ta thấy: Sig. = 0,00 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 Kết luận “kiến thức và trải nghiệm”tác động tích cực đến quyết định của du khách. Cụ thể khi biến “kiến thức và trải nghiệm” tăng 1đơn vị thì quyết định lựa chọn điểm đến sẽ tăng 0,285 đơn vị.
Nhân tố “Gia đình và bạn bè”
H0: Gia đình và bạn bè không tác động tích cực đến quyết định hành vi