7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.6. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
2.6.1. Thiết kế bản câu hỏi
- Phần 1: Giới thiệu sơ lược về mục đích, ý nghĩa của khảo sát
- Phần 2: Thông tin gợi mở vấn đề, liên quan đến các nội dung về hành vi du lịch, ví dụ số lần đến Đà Nẵng, mục đích chuyến đi, thời gian lưu trú, người đi cùng, ngân sách chuyến đi.
- Phần 3: Thu thập ý kiến đánh giá của đáp viên về trải nghiệm du lịch đáng nhớ và ý định quay trở lại điểm đến du lịch Đà Nẵng theo thang Likert 5 mức độ. Ngoài ra, trong phần 3, tác giả đề xuất đưa vào bản câu hỏi hai nội dung: Những yếu tố du khách quan tâm khi lựa chọn một điểm đến (sử dụng thang đo Likert 5 cấp độ) và ý kiến đánh giá một số yếu tố sau chuyến du lịch Đà Nẵng (sử dụng thang đo Likert 5 cấp độ).
- Phần 4: Thông tin về đặc điểm nhân khẩu học, bao gồm: giới tính, độ tuổi, thu nhập, nơi sinh sống hiện tại, thông tin liên hệ.
2.6.2. Test bản câu hỏi
Với bản câu hỏi nháp, tác giả tiến hành điều tra thử 50 khách du lịch nội địa đến Đà Nẵng để đánh giá mức độ thông hiểu bản câu hỏi. Đối tượng mà tác giả tiếp cận trong bước này là đồng nghiệp làm việc tại trụ sở chính trong TP Hồ Chí Minh (12 người) + trao đổi qua điện thoại và email với 20 khách hàng của công ty đang sinh sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh, Gia Lai và Quảng Trị + 18 người thân và bạn bè của tác giả, đang sinh sống tại thành phố Đà Lạt, Nha Trang, Hà Nội và Huế.
Các bước thực hiện test bản câu hỏi:
- Tác giả giới thiệu sơ lược về nội dung và mục tiêu nghiên cứu
- Tác giả gửi bản câu hỏi cho từng người trả lời
- Sau đó tác giả trao đổi về nội dung câu từ từng nhận định được ra trong bản câu hỏi để kiểm tra mức độ thong hiểu của đáp viên và ghi nhận các ý kiến của đáp viên để điều chỉnh câu từ trong bản câu hỏi cho dễ hiểu.
2.6.3. Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu
- Kích thước mẫu: Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích. Theo Hair và cộng sự (2010) thì tỷ lệ mẫu gấp ít nhất 5 lần so với số lượng biến quan sát thì mới có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt. Mô hình nghiên cứu có tổng cộng 29 biến quan sát, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 29*5 = 145. Ngoài ra, yêu cầu chạy SEM thì mẫu nghiên cứu rối thiểu là 200 mẫu. Như vậy, số lượng 400 mẫu sử dụng trong nghiên cứu là được chấp nhận,
- Phương pháp chọn mẫu: Tác giả chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện và lấy mẫu quan hệ (snow ball)bởi vì hai lý do. Thứ nhất, tác giả không có danh sách tổng thể khách du lịch nội địa đã từng đến Đà Nẵng và hơn nữa con số này cũng biến động qua các năm nên phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên là không phù hợp. Thứ hai, vì giới hạn về nguồn lực nên phương pháp chọn mẫu thuận tiện kết hợp lấy mẫu quan hệ sẽ khả thi hơn.
2.6.4. Phương pháp thu thập dữ liệu
Tác giả thực hiện khảo sát trực tuyến thông qua cộng cụ hỗ trợ google docs. Trước khi gửi bản câu hỏi đi, tác giả sẽ hướng dẫn cụ thể cách thức điền bản câu hỏi. Cách thức thực hiện được mô tả như sau:
- Gửi email: Tác giả gửi bản câu hỏi qua email cho khách du lịch đã từng đến Đà Nẵng. Địa chỉ email và số điện thoại của khách du lịch được thu thập chủ yếu từ hai nguồn chính: Thứ nhất, nguồn từ khách hàng của công ty tác giả đang công tác; nguồn thứ hai, tác giả có được sự hỗ trợ từ những mối quan hệ quen biết với các khách sạn, công ty tour trong địa bàn thành phố. Tổng số địa chỉ email mà tác giả thu thập được từ hai nguồn kể trên là 300.
- Gửi yêu cầu qua các phương tiện truyền thông khác như zalo, facebook, skype. Theo cách này, tác giả sẽ gửi trực tiếp cho những người
quen đã từng đến Đà Nẵng trước đây (số lượng là 100), đồng thời nhờ họ giới thiệu cho những người khác đã từng du lịch Đà Nẵng làm khảo sát.
2.6.5. Phương pháp xử lý số liệu
Dữ liệu sau khi thu thập được nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 và AMOS 20.0. Một số phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này, bao gồm:
a. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả: nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa các số liệu thu thập được. Sau đó tính toán các tham số đặc trưng cho tập hợp dữ liệu như trung bình, phương sai, tần suất, tỷ lệ,… Mục đích là để mô tả mẫu theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu.
b. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong cùng thang đo. Hệ số này cho biết sự chặt chẽ và thống nhất trong các câu trả lời nhằm đảm bảo người được hỏi đã hiểu cùng một khái niệm. Hệ số Cronbach’s Alpha được tính toán trước tiên cho các biến số của mỗi thành phần. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu. Trong kiểm định Cronbach’s Alpha, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thông thường, thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng nếu Cronbach’s Alpha quá cao, lớn hơn 0.95, thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa (Redundant items) ở trong thang đo. Biến thừa là biến đo lường một khái
niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, khi đó biến thừa nên được loại bỏ.
c. Phân tích nhân tố (EFA)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đủ độ tin cậy. Tác giả tiến hành phân tích nhân tố EFA. Theo Hair và cộng sự (2010), phân tích nhân tố là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát thành một tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các thông tin của tập biến ban đầu.
Đối với thang đo Trải nghiệm du lịch đáng nhớ, tác giả ứng dụng thang đo của Kim và cộng sự (2012) và thêm vào hai biến quan sát mới cho nhân tố văn hóa địa phương sau nghiên cứu định tính. Vì vậy, bước phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giúp tác giả kiểm tra việc tách nhóm nhân tố trước khi đưa vào phân tích CFA.
Trong phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm một số tiêu chuẩn sau:
- Trị số KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố khám phá là thích hợp. Kiểm định Barlett’s là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để phân tích nhân tố khám phá là các biến phải có tương quan với nhau. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng và Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair và cộng sự, 2010). Khác
biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
- Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên đươc giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố nào có có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình vì khi đó chỉ số Eigenvalue không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa, mỗi biến gốc có phương sai là 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tổng phương sai trích là phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi mỗi nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm và bị thất thoát bao nhiêu phần trăm. Tổng phương sai trích đạt tối thiểu 50% thì phân tích nhân tố khám phá được xem là phù hợp.
- Phân tích nhân tố sử dụng phương pháp trích Principal axis factoring với phép xoay Promax được thực hiện cho tất cả các biến số đo lường để đảm bảo mức độ tương quan và sự phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố cho phân tích CFA.
d. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Phân tích nhân tố khẳng định được sử dụng để quyết định các biến số của từng thàn phần một cách chặt chẽ hơn, dựa vào ma trận tương quan của các biến số. Hay nói cách khác, phân tích CFA giúp kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào.
Trong phân tích CFA, để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, các nhà nghiên cứu thường sử dụng chi-square (CMIN), chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số GFI (Goodness of Fit Index), chỉ số AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), chỉ số RMR (Root Mean Square Residual), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số TLI (Tucker và Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean
Square Error Approximation). Mô hình được xem là thích hợp khi có chi- square có p-value > 0.05. Tuy nhiên chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0.9, AGFI ≥ 0.8, RMR < 0.05, CMIN/df ≤ 2. Một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3. RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 được xem là rất tốt; thì mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường. Trong nghiên cứu thực tế, CMIN/ df < 5 (với mẫu ≥ 200), hay CMIN/df < 3 (với mẫu ≤ 200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt.
e. Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Mô hình cấu trúc tuyến tính có thể tính toán được sai số đo lường, cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của chúng.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong chương này tác giả giới thiệu sơ lược về thành phố Đà Nẵng. Bên cạnh đó, tác giả trình bày chi tiết về mô hình nghiên cứu đề xuất và phương pháp nghiên cứu. Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của từng thành phần thang đo trải nghiệm du lịch đáng nhớ đến ý định quay trở lại Đà Nẵng của du khách nội địa. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó, nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu và nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn bằng bản câu hỏi.
CHƯƠNG 3
3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1.THỐNG KÊ MÔ TẢ
3.1.1. Thông tin về nhân khẩu học
Tổng số bản câu hỏi được gửi đi là 400, thu về 330 bản, trong đó có 21 đáp viên có lần đến du lịch Đà Nẵng gần nhất rơi vào các năm từ 2014 trở về trước, nên tác giả đã loại ra. Như vậy, 309 bản câu hỏi hợp lệ được sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo. Lý do tác giả loại 21 bản hỏi đó là vì những khách du lịch đã lâu không đến Đà Nẵng thì nhận định của họ về du lịch Đà Nẵng sẽ kém chuẩn xác và điều đó kéo theo sự sai lệch trong hàm ý chính sách sau này.
Bảng 3.1 mô tả thông tin nhân khẩu học của du khách nội địa đến Đà Nẵng. Đa số đáp viên thuộc độ tuổi 23 – 35, tiếp theo là độ tuổi 36 – 50 tuổi . Đây là độ tuổi đã đi làm và có thu nhập, chủ động về cơ hội du lịch (chiếm tổng cộng 76,0%); số lượng đáp viên nữ (71,2%) nhiều hơn số lượng đáp viên nam (28,8%). Về mức thu nhập, đa số các đáp viên có mức thu nhập tương đối cao. Trong đó, 38,8% đáp viên có mức thu nhập từ trên 20 triệu đồng/ tháng, 30,4% đáp viên có thu nhập từ 10 – 20 triệu đồng/ tháng, 24,6% đáp viên có thu nhập từ 5 – 10 triệu đồng và chỉ có 6,1% đáp viên có thu nhập dưới 5 triệu đồng/ tháng. Ngoài ra, theo tiêu chí nơi sinh sống hiện tại của đáp viên, Thành phố Hồ Chí Minh chiếm tỷ trọng cao nhất, kế tiếp là Hà Nội, Hải Phòng và một số tỉnh thành khác. Như vậy, mẫu khảo sát có sự chênh lệch lớn về giới tính, đa số ở độ tuổi từ 23 trở lên, sống chủ yếu ở Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội với mức thu nhập khá tốt.
Bảng 3.1. Đặc điểm nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu
Mô tả mẫu Thông tin mẫu Tần suất Phần trăm (%)
Tuổi < 18 3 1.0 18-22 tuổi 45 14,6 23-35 tuổi 132 42,7 36-50 tuổi 103 33,3 > 50 tuổi 26 8,4 Tổng cộng 309 100,0 Giới tính Nam 89 28,8 Nữ 220 71,2 Tổng cộng 309 100,0 Nơi sống và làm việc TP Hồ Chí Minh 110 35,6 Hà Nội 71 23,0 Hải Phòng 46 14,9 Lâm Đồng 20 6,5 Đắk Lắk 6 1,9 Khác 56 18,1 Tổng cộng 309 100,0 Thu nhập/ tháng < 5 triệu đồng 19 6,1 5-10 triệu đồng 76 24,6 10-20 triệu đồng 94 30,4 > 20 triệu đồng 120 38,8 Tổng cộng 309 100,0
3.1.2. Hành vi của khách du lịch nội địa đến Đà Nẵng
a. Đặc điểm chuyến du lịch đến Đà Nẵng
Bảng 3.2 tóm tắt thông tin về đặc điểm chuyến du lịch đến Đà Nẵng của du khách nội địa. Như thông tin mô tả, đa số du khách đến Đà Nẵng thứ nhất (chiếm 51,8%) và lần đến gần nhất là vào khoảng năm 2015 – 2017, trong đó gần 50% du khách đến Đà Nẵng vào năm 2017. Về thời gian lưu lại Đà Nẵng, phần lớn chuyến du lịch của du khách nội địa đến Đà Nẵng kéo dài khoảng 3 – 4 ngày (chiếm 42,4%), tiếp đến 1 – 2 ngày (chiếm 31,7%) và còn lại 25,9% là từ 5 ngày trở lên. Đa số đáp viên thường du lịch với bạn bè/ người thân (32,7%) và với vợ/ chồng (30,7%). Liên quan đến mục đích chuyến đi đến Đà Nẵng, đa số du khách (43,9%) lựa chọn du lịch, nghỉ ngơi, kế tiếp là thăm người thân, bạn bè (25,5%) và hội nghị, công tác (21,3%).
Bảng 3.2. Đặc điểm chuyến du lịch của du khách nội địa đến Đà Nẵng Mô tả mẫu Thông tin mẫu Tần suất Phần trăm (%)
Số lần đến Đà Nẵng Một lần 160 51,8 2-3 lần 64 20,7 4-5 lần 54 17,5 > 5 lần 31 10,0 Tổng cộng 309 100,0 Lần đến Đà Nẵng gần nhất 2017 153 49,5 2016 95 30,7 2015 61 19,7 Tổng cộng 309 100,0
Thời gian lưu lại
1-2 ngày 98 31,7
3-4 ngày 131 42,4
5-6 ngày 33 10,7
Tổng cộng 309 100,0 Mục đích chuyến đi Du lịch, nghỉ ngơi 243 43,9% Tham bạn bè, người thân 141 25,5% Công tác, hội nghị 118 21,3% Khác 52 9,4% Tổng cộng 554 100% Người đi cùng Một mình 167 17,9% Với bạn bè/ người thân 304 32,7% Với vợ/ chồng 286 30,7%
Với đối tác kinh
doanh 123 13,2%
Khác 51 5,5%
Tổng cộng 931 100%
b. Đánh giá các yếu tố du khách quan tâm khi lựa chọn một điểm đến
Theo kết quả khả sát, du khách nội địa rất quan tâm đến những yếu tố sau: trật tự an ninh, phong cảnh thiên nhiên, môi trường khí hậu, các dịch vụ giải trí, ăn uống, sự thân thiện của người dân, dịch vụ vui chơi giải trí. Điều này được thể hiện qua đánh giá mức độ quan tâm của khách du lịch nội địa