6. Cấu trúc đề tài
2.3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Tiến hành phân tích theo: - Thống kê mô tả
- Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach³s Alpha:
+ Cronbach³s Alpha ≥ 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”
+ 0.8 ≤ Cronbach³s Anpha < 0.95: Thang đo tốt
+ 0,7 ≤ Cronbach³s Anpha < 0,8: Thang đo sử dụng được +0,6 ≤ Cronbach³s Anpha < 0,7: Thang đo chấp nhận được
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì điều kiện cần đó là dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện:
+ 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.[1]
+ Kiểm định Bartlett³s có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.[1]
+ Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích dẫn từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.(Gerbing và Anderson, 1998).
- Phân tích tương quan và hồi quy: Kiểm định giả thuyết của mô hình cũng như xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định lựa chọn điểm đến Lăng Cô của khách du lịch bằng phương pháp hồi quy đa biến. Mô hình hồi quy đa biến sử dụng để giải thích mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc có dạng như sau:
Yi= β0+ β1X1+β2X2+…+ βnXn+ei
+ Ký hiệu Xnbiểu hiện giá trị của biến độc lập thứ n tại quan sát thứ i
+ Các hệ số βk được gọi là hệ số hồi quy riêng thể hiện sự ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc, khi biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi β đơn vị (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi), hệ số β của biến độc lập nào càng lớn thì nó càng ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc.
[1] Othman và Owen,
- Kiểm định dò tìm các v + R bình phương lập lên biến phụ thuộc.
+ Kiểm định Durb nhau.Quy luật kiể
Mô hình + Kiểm định hiện phóng đại phươn xảy ra. - Kiểm định sự khác khách du lịch: Sử dụ Test, kiểm định giả kiểm định Independen định mối liên hệ giữ bằng kiểm định Chi Sq + Kiểm định giá trị Giả thuyết: H0: µ = Giá tr H1: µ ≠ Giá trị kiểm Nguyên tắc bác bỏ g Sig. < 0,05: Bá Sig. ≥ 0,05: C Othman và Owen, 2002
dò tìm các vi phạm của hồi quy tuyến tính
phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các phụ thuộc.
ịnh Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan luật kiểm định Durbin Watson như sau:
Mô hình 2.3: Quy luật kiểm định Durbin Wats
ịnh hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp phương sai (VIF). Nếu VIF > 10 thì có hiện tư
khác biệt về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ch: Sử dụng kiểm định giá trị trung bình của tổng thể
ịnh giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình Independent-Sample T-Test, kiểm định One-wa liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh thứ
ịnh Chi Square test.
h giá trị trung bình của tổng thể
= Giá trị kiểm định (Test value) trị kiểm định (Test value)
bác bỏ giả thuyết:
g. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
ưởng của các biến độc
ng quan của các sai số kề
Durbin Watson
ơng pháp dùng nhân tử iện tượng đa cộng tuyến
yếu tố đến quyết địnhcủa ủa tổng thể One-Sample T- trung bình tổng thể bằng One-way ANOVA, kiểm danh thứ bậc trong tổng thể
Chương 3 -Kết quả nghiên cứu và thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch nội địa đến biển Lăng Cô- Tỉnh Thừa Thiên Huế.