Dữ liệu nghiên cứu
- Dữ liệu thứ cấp: Đề tài sử dụng số liệu của sở VHTT và Du lịch Tỉnh Bình Định đƣợc cung cấp từ các phòng ban chức năng có liên quan. Các báo cáo hằng năm gửi UBND Tỉnh Bình Định và các nguồn dữ liệu khác có liên quan từ sách báo, tạp chí, Internet. Thời gian trích xuất dữ liệu là giai đoạn 2015-2019.
- Dữ liệu sơ cấp: Đề tài sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên, tức là chọn mẫu thuận tiện để thu thập số liệu sơ cấp. Đối tƣợng phỏng vấn là các khách hàng chƣa trải nghiệm du lịch tại Tỉnh Bình Định. Mẫu dự kiến thu thập là 400 mẫu quan sát vì cỡ mẫu này đủ lớn đảm bảo tính suy rộng cho tổng thể. Tuy nhiên quá trình thu thập dữ liệu đã loại bỏ một số phiếu không đạt yêu cầu về thông tin và cách đánh giá.
Kích thƣớc mẫu khảo sát phục vụ cho nghiên cứu
Để đảm bảo tính khả thi cao trong khảo sát, nghiên cứu sẽ tiến hành khảo sát khoảng 400 phiếu khảo sát và thu về là 300 phiếu trả lời hợp lệ. Với quy trình thực hiện nhƣ trên thì nghiên cứu này hoàn toàn đáp ứng yêu cầu về cỡ mẫu cho phân tích nhân tố. Mẫu đƣợc chọn sẽ bao gồm 300 phiếu khảo sát thực hiện trên các du khách chƣa từng trải nghiệm du lịch Bình Định trên nền tảng Facebook và Youtube. Quy mô mẫu này đủ để đảm bảo tính tin cậy khi áp dụng các phân tích định lƣợng cần thiết.
Công cụ thu thập dữ liệu
Công cụ sử dụng để thu thập dữ liệu là phiếu điều tra dựa trên mô hình Kovach (1987). Phiếu điều tra sử dụng thang đo Likert với 7 cấp độ từ “Hoàn toàn không đồng ý” tới “Hoàn toàn đồng ý”.
Phiếu điều tra gồm 03 nhóm nhân tố ảnh hƣởng bao gồm trải nghiệm thƣơng hiệu thông qua truyền thông xã hội (cảm xúc, cảm giác, trí tuệ, hành vi) với 12 biến quan sát; tính xác thực thƣơng hiệu (sự nhất quán, tin cậy, minh bạch, biểu tƣợng) và 03 biến quan sát cảm hứng du lịch Bình Định của du khách. Bên cạnh đó là các thông tin nhân khẩu học nhƣ giới tính, tuổi, trình độ, nghề nghiệp và thu nhập của khách hàng tham gia khảo sát nghiên cứu.
Quy trình thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu sẽ đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp khảo sát trực tuyến thông qua Google Form. Phiếu điều tra đƣợc xây dựng ngắn gọn để đảm bảo thu đƣợc số phiếu trả lời nhiều nhất. Ngƣời đi thu thập dữ liệu cũng đƣợc đào tạo các kỹ năng cần thiết để đạt đƣợc hiệu quả trong việc thu thập nhƣ : Đọc và ghi chép thông tin, kỹ năng phỏng vấn, kỹ năng thuyết phục, kỹ năng lắng nghe.
3.3.3.Phương pháp xử lý số liệu 3.3.3.1. Thống kê mô tả 3.3.3.1. Thống kê mô tả
Sau khi đƣợc thu thập, các bảng trả lời đƣợc kiểm tra và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Sau đó chúng đƣợc mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng Excel. thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ nhƣ thống kê mô tả, bảng tần số các nhân tố nhân khẩu học của du khách tham gia khảo sát nghiên cứu.
3.3.3.2. Phân tích Cronbah’s alpha, độ tin cậy tổng hợp
Phƣơng pháp phân tích Cronbach‟s Alpha dùng để kiểm định sự tin cậy của các thang đo lƣờng các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, từ đó loại đi các biến số hoặc thang đo không đạt yêu cầu. Giá trị của hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0,8 – 1 thì các thang đo đƣợc đánh giá rất tốt; từ 0,7 – 0,8 thì kết luận thang đo có thể sử dụng đƣợc. Tuy nhiên, nghiên cứu thực nghiệm cho rằng nếu yếu tố có hệ số Cronbach‟s Alpha ≥ 6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (item – total correlation) ≥ 0,3 thì các thang đo, biến số đo lƣờng yếu tố đó đƣợc chấp nhận đạt độ tin cậy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo Hair và cộng sự (2017) [39], độ tin cậy tổng hợp với mô hình PLS SEM phù hợp hơn Cronbach‟s Alpha. Trong mô hình nghiên cứu với mục đích khám phá thì độ tin cậy tổng hợp (CR) phải lớn hơn hoặc bằng 0,6 (Hock và Ringle,
2010) [42]. Độ tin cậy tổng hợp ≥ 0,7 cho mô hình xác định mối quan hệ giữa các biến (Henseler và Sarstedt, 2015) [41].
3.3.3.3. Đo lường tính giá trị cấu trúc
Phƣơng sai trích trung bình trích (AVE)
AVE đƣợc sử dụng nhƣ một chỉ số kiểm định về độ hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì giá trị AVE phải lớn hơn 0,5 (Hock và Ringle, 2010) [42], có nghĩa là các yếu tố sẽ giải thích ít nhất một nửa phƣơng sai của các chỉ số tƣơng ứng.
Hệ số tải chéo
Trong một mô hình tốt thì hệ số tải dự định phải lớn hơn 0,7 và bình phƣơng hệ số tải hay độ tin cậy chỉ số phải lớn hơn 0,4 (Hock và Ringle, 2010) [42].
Đo lƣờng giá trị phân biệt Forell Lacker criterion
Trong Smart PLS thì Forell Lacker criterion là phƣơng pháp chấp nhận để đánh giá tính giá trị của mô hình PLS. Forell và Lacker (1981) cho rằng giá trị của phƣơng sai trích trung bình nên đƣợc sử dụng để đánh giá tính hợp lý hội tụ của các biến tiềm ẩn. Nghiên cứu khuyến nghị rằng tính giá trị phân biệt đƣợc tìm thấy khi căn bậc 2 của AVE cho mỗi biến tiềm ẩn cao hơn các giá trị tƣơng quan khác trong số cấu trúc khác.
Đo lƣờng giá trị phân biệt Heterotrait Monotrait (HTMT)
Henseler và cộng sự (2015) [41] đã sử dụng nghiên cứu mô phỏng chứng minh rằng giá trị phân biệt đƣợc đo lƣờng tốt hơn bởi chỉ số HTMT mà họ phát triển. Trong một mô hình phù hợp tốt, chỉ số HTMT phải dƣới 1,0. Henseler và cộng sự (2015) [41] đề xuất rằng nếu giá trị HTMT dƣới 0,9 thì giá trị phân biệt đã đƣợc thiết lập giữa một cặp cấu trúc nhất định. Teo và cộng sự (2008) cũng sử dụng ngƣỡng tƣơng tự Kline (2015) sử dụng chuẩn nghiêm ngặt hơn với ngƣỡng 0,85.
3.3.3.4. Kiểm định mô hình PLS SEM
Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là bƣớc đầu tiên trong phân tích mô hình cấu trúc. Quy trình này là cần thiết để đảm bảo rằng các hệ số đƣờng dẫn đƣợc ƣớc tính bằng cách hồi quy các biến nội sinh trên các biến ngoại sinh đính kèm không bị sai lệch. Theo
Hair và cộng sự (2017) [39], đa cộng tuyến có thể xảy ra nếu dung sai nhỏ hơn 0,2 hoặc hệ số phóng đại VIF vƣợt quá 5.
Hệ số R2
R2còn gọi là hệ số xác định, thƣớc đo kích thƣớc ảnh hƣởng tổng thể cho mô hình cấu trúc.Hock và Ringle (2010) [42] cho rằng R2 chạy từ 0,19 – 0,33 cho thấy mô hình giải thích mức trung bình, từ 0,33 – 0,67 là mức tốt và trên 0,67 là rất tốt. Tuy nhiên, mức độ phù hợp mạnh yếu, mức chấp nhận tuỳ thuộc vào đặc điểm, lĩnh vực và độ khó của nghiên cứu (Garson, 2016) [32].
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (FIT)
Kiểm định các giả thuyết về các quan hệ nhân quả có phù hợp (FIT) với dữ liệu thực nghiệm hay không. Theo Hair và cộng sự (2017) [39] mức độ phù hợp của mô hình đƣợc đánh giá thông qua việc thõa mãn chỉ số SRMR <0, 085.
Độ phù hợp tổng thể của mô hình cấu trúc
Tenenhaus và cộng sự (2005) [73] khuyến nghị rằng chất lƣợng của mô hình cấu trúc PLS nên đƣợc đánh giá bằng chỉ số kích thƣớc ảnh hƣởng, giá trị communality và chỉ số mức độ phù hợp mô hình (Gof). Chỉ số kích thƣớc ảnh hƣởng đo lƣờng ảnh hƣởng của một biến tiềm ẩn ngoại sinh đƣợc loại bỏ khỏi mô hình (Hair và cộng sự, 2017) [39]. Wetzels và cộng sự (2009) [80] cho rằng chỉ số f của Cohen (1988) [28] tƣơng đƣơng với R2 trên 0,26 cho ảnh hƣởng lớn hơn, dao động từ 0,13 - 0,26 cho ảnh hƣởng trung bình và dƣới 0,02 cho ảnh hƣởng nhỏ.
Kiểm định dự báo Q2
Giá trị Q2 thu đƣợc bằng cách sử dụng các quy trình blindfolding cho một khoảng cách đứt đoạn D. Nếu dự báo gần với giá trị ban đầu (tức là có sai số dự báo nhỏ), mô hình đƣờng dẫn có độ chính xác dự báo cao. Hơn nữa, nếu các giá trị Q2 đều lớn hơn ngƣỡng giá trị 0 do Henseler và cộng sự (2009) [41] đề xuất. Những kết quả này cho thấy khung mô hình nghiên cứu là có chất lƣợng và phù hợp. Ngƣợc lại, các giá trị là 0 và thấp hơn chỉ ra sự thiếu liên quan đƣợc dự báo
3.3.3.5. Phân tích hồi quy mô hình PLS SEM
Nghiên cứu này sử dụng kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.) tƣơng ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95% để phân tích sự phù hợp của các giả
thuyết nghiên cứu đối với các nhân tố trải nghiệm thƣơng hiệu điểm đến Bình Định dựa trên phƣơng tiện truyền thông xã hội đến cảm hứng du lịch của du khách. Trong khi đó, việc đánh giá sự quan trọng của các yếu tố, nghiên cứu phân tích hệ số hồi quy Beta tƣơng ứng mối quan hệ các nhân tố trong mô hình nghiên cứu PLS SEM.
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng này trình bày phƣơng pháp tiến hành nghiên cứu bao gồm: (1) thiết kế của nghiên cứu; (2) quy trình của nghiên cứu; (3) các phƣơng pháp xử lý số liệu. Đồng thời, trong chƣơng này cũng phát triển thang đo nháp từ cơ sở lý thuyết thông qua nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thành thang đo chính thức cho phù hợp với bối cảnh tại Việt Nam.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU