Thang đo nhân tố “Công nghệ” đượcđo lường qua 3 biến quan sát CN1, CN2, CN3
43
Bảng 4.9 H s ệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Công ngh ệ”
Biến quan sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
CN1 0.621
0.770
CN2 0.738
CN3 0.705
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.9, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.770 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Môi trường du lịch” với 3 biến quan sát CN1, CN2, CN3 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3.2 Nhân t ố “Yếu tố ngẫu nhiên” (NN)
Thang đo nhân tố “Yếu tố ngẫu nhiên” được đo lường qua 3 biến quan sát NN1, NN2, NN3.
Bảng 4.10 H s ệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Yếu tố ng u nhiên”ẫ Biến quan sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
NN1 0.847
0.887
NN2 0.837
NN3 0.834
44
Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.10, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.887 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Yếu tố ngẫu nhiên” với 3 biến quan sát NN1, NN2, NN3 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3.3 Nhân t ố “Chi phí” (CP)
Thang đo nhântố “Chi phí” đượcđo lường qua 3 biến quan sát CP1, CP2, CP3
Bảng 4.11 H sệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Chi phí” Biến quan sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
CP1 0.805
0.873
CP2 0.786
CP3 0.871
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.11, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.873 (> 0,6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Chi phí” với 3 biến quan sát CP1, CP2, CP3 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3.4 Y u t ế ố “Điểm du lịch” (DL)
Thang đo nhântố “Điểm du lịch” được đo lường qua 4 biến quan sát DL1, DL2, DL3, DL4
45
Bảng 4.12 H sệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Điểm du lịch” Biến quan sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
DL1 0.831 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0.883
DL2 0.846
DL3 0.860
DL4 0.862
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.12, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.883 (> 0.6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Điểm du lịch” với 4 biến quan sát DL1, DL2, DL3, DL4 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3.5 Y u t ế ố “Văn hóa – Xã hội” (VX)
Bảng 4.13 H sệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Văn hóa – Xã hộ ”i
Biến quan sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
VX1 0.641
0.707
VX2 0.607
VX3 0.677
VX4 0.652
46
Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.13, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.707 (> 0.6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Văn hóa – Xã hội” với 4 biến quan sát VX1, VX2, VX3, VX4 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3.5 Y u tế ố “Sự hài lòng v nhu c u du lề ầ ịch c a du khách tủ ại Đà Nẵng”
(NC)
Bảng 4.14 H s ệ ố Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự hài lòng về nhu cầu du
lịch c a du khách tủ ại Đà Nẵng” Biến quan
sát Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha
NC1 0.911
0.919
NC2 0.882
NC3 0.900
NC4 0.887
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Dựa vào kết quả phân tích bảng 4.14, ta thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.919 (> 0.6) nên đảm bảo các biến trong nhân tố này có tương quan với nhau. Và hệ số tương quan tổng biến của tất cả các biến quan sát đều > 0.3; nên sự tương quan giữa các biến trong thang đo cao. Như vậy, thang đo của nhân tố “Sự hài lòng về nhu cầu du lịch của du khách tại Đà Nẵng” với 4 biến quan sát NC1, NC2, NC3, NC4 đáp ứng độ tin cậy.
47
4.3 Kiểm định mô hình nghiên c u ứ
4.3.1 Kiểm định s ự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Đểphân tích sự ảnh hưởng của các biến số “Công nghệ” (CN), “Yếu tố ngẫu nhiên” (NN “Chí phí” ), (CP), “Điểm du lịch” ( L), “Văn hóa – Xã hội” (VX) tới D biến phụ thuộc “Nhu cầu du lịch của du khách tại Đà Nẵng” (NC), hệ số tương quan Pearson(r) được sử dụng.
Theo Hair (2003), h s ệ ố tương quan có giá trị t -1 (m i quan h ừ ố ệphủđịnh hoàn toàn gi a hai bi n sữ ế ố) đến +1 (m i quan h thuố ệ ận tuyệt đối gi a hai bi n s ữ ế ố). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá tr h s r th ị ệ ố ểhiện độ ớ l n c a s ủ ự ảnh hưởng như sau:
r < 0.1 Không đáng kể
0.1 ≤ r ≤ 0.3 Tương quan ở mức thấp 0.3 ≤ r ≤ 0.5 Tương quan ở mức trung bình 0.5 ≤ r ≤ 0.7 Tương quan khá chặt chẽ 0.7 ≤ r ≤ 0.9 Tương quan khá chặt chẽ 0.9 ≤ r Tương quan rất chặt chẽ
48
Sau khi ch y d u bạ ữliệ ằng phần m m SPSS 22.0, ta có k t qu ề ế ả như sau:
Correlations Nhu c u du l ch ầ ị của du khách Công nghệ Yếu tố ngẫu nhiên Chi phí Điểm du lịch Văn hóa - Xã hội Nhu cầu du lịch của du khách Pearson Correlation 1 .084 .843 ** .016 .119 .080 Sig. (2-tailed) .298 .000 .848 .140 .325 N 155 155 155 155 155 155 Công nghệ Pearson Correlation .084 1 .046 -.012 -.036 .533 ** Sig. (2-tailed) .298 .567 .884 .658 .000 N 155 155 155 155 155 155 Yếu tố ngẫu nhiên Pearson Correlation .843 ** .046 1 .052 .113 .009 Sig. (2-tailed) .000 .567 .517 .163 .907 N 155 155 155 155 155 155 Chi phí Pearson Correlation .016 -.012 .052 1 .654 ** .030 Sig. (2-tailed) .848 .884 .517 .000 .707 N 155 155 155 155 155 155 Điểm du lịch Pearson Correlation .119 -.036 .113 .654 ** 1 .057 Sig. (2-tailed) .140 .658 .163 .000 .482 N 155 155 155 155 155 155 Văn hóa - Xã h i ộ Pearson Correlation .080 .533 ** .009 .030 .057 1 Sig. (2-tailed) .325 .000 .907 .707 .482 N 155 155 155 155 155 155 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 4.16 Sự tương quan
49
Kết qu c a ma tr n h s ả ủ ậ ệ ố tương quan được trình bày ở b ng 4.16 cho thả ấy: Hệ sốtương quan lớn nh t gi a các biấ ữ ến độ ậc l p là 0.654 (tương quan giữa nhân t Chi phí ố và Điểm du lịch), h s ệ ố tương quan nhỏ nhất giữa các biến độc lập là -0.36 (tương quan giữa nhân tốĐiểm du lịch và Công nghệ).
Hệ s ố tương quan lớn nhất gi a các y u t thành ph n v i bi n ph thuữ ế ố ầ ớ ế ụ ộc Nhu cầu du l ch c a du khách là 0.843 ị ủ (tương quan giữa biến độc lập Yếu tố ngẫu nhiên với bi n ph thu c Nhu c u du l ch c a du khách) và h sế ụ ộ ầ ị ủ ệ ốtương quan nhỏ nhất là 0.016 (mối tương quan giữa biến độ ậc l p Chi phí v i bi n ph thuớ ế ụ ộc Nhu cầu du l ch c a du khách ị ủ ).
4.3.2 Kiểm định s phù h p c a mô hình nghiên c u th c t b ng phân tích ự ợ ủ ứ ự ế ằ
hồi quy tuy n tính b i ế ộ
Căn cứ vào mô hình hiệu chỉnh sau các bước phân tích h s tin cệ ố ậy Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân t khám phá (EFA) và phân tích h s ố ệ ố tương quan Pearson, ta có mô hình h i quy tuy n tính b i g m 7 ồ ế ộ ồ biến thành phần, trong đó có 5 biến độ ậc l p và 1 bi n ph thuế ụ ộc như sau:
NC = β0+ β1*CN + β2*NN + β3*CP + β4*DL + β5*VX Trong đó:
β0, β , β , β , β1 2 3 4, β5 là các h s hệ ố ồi quy chưa chuẩn hóa CN, NN, CP, DL, VX được gi i thích qua b ng 4.13 ả ả
50
Bảng 4.17 Diễn gi i các bi n trong mô hình h i quy ả ế ồ Nhân tố
Biến quan sát Ký hiệu Tên nhân tố
CN Công nghệ CN1, CN2, CN3
NN Yếu tố ngẫu nhiên NN1.NN2, NN3
CP Chi phí CP1, CP2, CP3
DL Điểm du lịch DL1,.DL2, DL3, DL4 VX Văn hóa Xã hội– VX1, VX2, VX2, VX4 NC Nhu cầu du lịch của du khách NC1, NC2, NC3, NC4
(Nguồn: T ng h p t d ổ ợ ừ ữliệu đã được xử lý)
Ta có k t qu hế ả ồi quy sau khi đưa cùng lúc tấ ảt c các bi n vào phân tích hế ồi quy tuy n tính. ế
❖ R bình phương hiệu chỉnh và Durbin-Watson
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .849a .720 .711 .52065 2.041
a. Predictors: (Constant), Văn hóa - Xã hội, Yếu tố ngẫu nhiên, Chi phí, Công nghệ, Điểm du lịch
b. Dependent Variable: Nhu c u du lầ ịch của du khách
Bảng 4.18 Model Summaryb
51 Bảng 4.18 cho thấy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá tr h sị ệ ố R = 0.849 ( > 0,5) nên đây là mô hình thích hợp để đánh giá mối quan h ệgiữa các biến độ ậc l p và bi n ph thuế ụ ộc.
Giá tr h s R = 0.720 và Rị ệ ố 2 2đã điều ch nh = 0.711 cho th y 71.1 nhu cỉ ấ % ầu du l ch c a du khách sị ủ ẽ được gi i thích b i 5 y u tả ở ế ố: Công nghệ, Yếu tố ngẫu nhiên, Chi phí, Điểm du lịch, Văn hóa –Xã hội đã được đưa vào mô hình. Còn lại 28.9% là do các biến ngoài mô hình và sai s ốngẫu nhiên.
Trong trường h p này, k' = 5, n = 155, tra b ng DW ta có dL = 1.557 ợ ả và dU = 1.69. G n vào thanh giá tr DW, ta th y 1.693 < 2.041 < 2.307ắ ị ấ , như vậy, không có sựtương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
❖ Bảng phân tíchphương sai ANOVA
Đểxem xét độ phù hợp c a mô hình hủ ồi quy t ng th , ta c n giá tr F t bổ ể ầ ị ừ ảng phân tích phương sai ANOVA. Kết quả này sẽ cho biết biến phụ thuộc có tương quan tuy n tính v i toàn b ế ớ ộbiến độ ậc l p hay không.
Bảng 4.19 ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 103.999 5 20.800 76.731 .000b Residual 40.390 149 .271 Total 144.389 154
a. Dependent Variable: Nhu cầu du lịch của du khách
b. Predictors: (Constant), Văn hóa - Xã hội, Yếu tố ngẫu nhiên, Chi phí, Công nghệ, Điểm du lịch
52
Kết quả bảng 4.19 cho thấy giá trị F = 76.731 và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05) nên biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Như vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
❖ Bảng k t quế ả phân tích h i quy tuyến tính bội ồ
Bảng 4.20 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .362 .313 1.155 .250 Công ngh ệ .015 .055 .014 .263 .006 .709 1.411 Yếu tố ngẫu nhiên .840 .044 .838 19.178 .000 .983 1.017 Chi phí -.081 .060 -.077 -1.348 .004 .572 1.748 Điểm du lịch .076 .061 .072 1.245 .000 .562 1.780 Văn hóa - Xã hội .079 .064 .063 1.219 .003 .709 1.410 a. Dependent Variable: Nhu c u du l ch c a du khách ầ ị ủ
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Bảng 4.20 cho thấy:
Hệ số chấp nh n (Tolerance) c a các y u tậ ủ ế ốđều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.562) và hệ s VIF c a các h số ủ ệ ốBeta đều < 2 (lớn nh t là 1.780) ch ng t không x y ra ấ ứ ỏ ả hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Như vậy, mô hình hồi quy bội là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Các biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê v i mớ ức ý nghĩa 5%.
53
❖ Kiểm định giả định phương sai của phần dư
Dựa vào k t qu b ng 4.14, kiế ả ả ểm định Durbin Watson có giá tr là 2.041 nị ằm trong kho ng [1,3] nên không có hiả ện tượng tương quan của các phần dư.
Để kiểm định giảđịnh phương sai của phần dư không đổi, ta s dử ụng đồ th ị phân tán c a giá tr dủ ị ựbáo đã được chuẩn hóa (Std. predicted value) và phần dư đã được chuẩn hóa (Std. residual).
Bảng 4.21 Residuals Statistics a
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 1.4236 5.0806 3.7323 .82178 155 Residual -1.65907 1.65776 .00000 .51213 155 Std. Predicted Value -2.809 1.641 .000 1.000 155 Std. Residual -3.187 3.184 .000 .984 155 a. Dependent Variable: Nhu c u du lầ ịch c a du khách ủ
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Ta có các đồ thị thểhiện độ phân tán của phần dư như sau:
Hình 4.7 cho th y các giá trấ ị phần dư phân tán một cách ng u nhiên trong mẫ ột phạm vi quanh tr c 0 (giá tr trung bình c a phụ ị ủ ần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và ch ng t r ng không b vi ph m gi nh liên h ứ ỏ ằ ị ạ ả đị ệtuyến tính.
54
Hình 4.7 Đồthị phân tán gi a giá tr d ữ ị ự đoán và phần dư từ h i quy ồ (Nguồn: Phân tích dữ liệu) Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), phọ ễ ộ ọ ần dư có thể không tuân theo phân ph i chu n vì m t số ẩ ộ ốlý do như sử ụng sai mô hình, phương sai d không ph i là h ng s , sả ằ ố ốlượng các phần dư không đủ nhiều đểphân tích,... Để kiểm tra giảđịnh này, ta có biểu đồ ầ t n s Histogram c a các phố ủ ần dư (đã được chuẩn hóa). Đồ thị Histogram của phần dư đã chuẩn hóa (hình 4.9) cho th y phân ấ phối c a ủ phần dư xấp x chu n (trung bình Mean l ch v i 0 vì s quan sát khá l n, ỉ ẩ ệ ớ ố ớ độ lệch chu n Std. Dev = 0,984). Vì v y có th k t lu n rẩ ậ ể ế ậ ằng giảđịnh v phân phề ối chuẩn c a phủ ần dư không bị vi phạm).
55
Hình 4.8 Đồthị Histogram c a phủ ần dư (đã chuẩn hóa)
(Nguồn: Phân tích dữ liệu) Như vậy, d a vào k t qu hự ế ả ồi quy đa biến ở b ng 4.16ả , ta xác định được phương trình h i quy tuy n tính bồ ế ội như sau:
NC = 0.0 *CN + 0.838*NN 0.077*CP + 0.07214 – *DL + 0.063*VX Trong đó: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
NC: Nhu c u du l ch c a du khách tầ ị ủ ại Đà Nẵng CN: Công nghệ
56 NN: Y u t ế ốngẫu nhiên CP: Chi phí
DL: Điểm du lịch VX: Văn hóa – Xã h i ộ
Qua phân tích h i quy tuy n tính b i cho th y mô hình xây d ng phù h p vồ ế ộ ấ ự ợ ới dữ liệu thu được cho thấy Nhu c u du l ch c a du khách tầ ị ủ ại Đà Nẵng phụ thuộc vào 5 nhân tố. Trong đó, nhân t Y u tố ế ố ngẫu nhiên có ảnh hưởng l n nhớ ất đến nhu c u du l ch ầ ị (Hệ ố s chuẩn hóa: β = 0.838), th nhì là Chi phí ứ (β = 0.77), tiếp theo là Điểm du l ch ị (β = 0.072), tiếp theo là Văn hóa – Xã h i (ộ β = 0.063), cuối cùng là Công nghệ (β = 0.014).
4.3.3 K t qu ế ảkiểm định giả thuyết nghiên c u ứ
Phân tích h i quy tuy n tính b i cho ta k t lu n v 5 y u tồ ế ộ ế ậ ề ế ốtác động đến nhu cầu du l ch cị ủa du khách tại Đà Nẵng như sau:
Công ngh có B = 0.015 (Sig. = 0.006 < 0.05) cho th y y u t này ệ ấ ế ố có tác động cùng chiều đến nhu c u du l ch c a du khách tầ ị ủ ại Đà Nẵng. Như vậy, t i m c ý ạ ứ nghĩa nhỏ hơn 5%, trong điều kiện các y u tế ốkhác không đổi, khi nhân t Công ố nghệtăng thêm 1 đơn vịđộ lệch chu n thì nhu c u du lẩ ầ ịch c a du khách sủ ẽtăng thêm 0.015 đơn vịđộ lệch chuẩn. Vậy, gi thuyả ết H1 được chấp nhận.
Yếu t ốngẫu nhiên có B = 0.840 (Sig. = 0.000 < 0.05) cho th y nhân t này có ấ ố tác ng cùng chiđộ ều đến nhu c u du l ch c a du khách tầ ị ủ ại Đà Nẵng. Như vậy, tại mức ý nghĩa nhỏhơn 5%, trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi nhân tố Yếu tố ngẫu nhiên tăng thêm 1 đơn vịđộ ệ l ch chu n thì nhu cẩ ầu du lịch c a du ủ khách sẽtăng thêm 0.840đơn vịđộ ệ l ch chu n. V y, gi thuyẩ ậ ả ết H2 được chấp nh n.ậ
57
Chi phí có B = - 0.081 (Sig. = 0.004 < 0.05) cho th y y u t này có ấ ế ố tác động