6. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
2.2.2.Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu định lƣợng, đƣợc thực hiện nhằm có đƣợc dữ liệu sơ cấp về các quan hệ hợp tác của các bên liên quan ở điểm đến Đà Nẵng, bao gồm các hoạt động hợp tác của các bên trong hoạt động Marketing tại điểm đến du lịch Đà Nẵng, những lý do mà các bên cho rằng cần thiết để hợp tác cùng làm việc với nhau, và đánh giá những yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của các bên trong hoạt động hợp tác đó.
Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp điều tra phỏng vấn thông qua bản câu hỏi. Ngƣời trả lời câu hỏi là các nhà quản lý của các bên liên quan nhƣ, tại các nhà hàng/quán bar; tổ chức cung cấp dịch vụ lƣu trú (khách sạn, resort, nhà nghỉ...); điểm thăm quan; điểm mua sắm, doanh nghiệp kinh doanh lữ hành; đơn vị tổ chức văn hóa, sự kiện; tổ chức quản lý nhà nƣớc về du lịch điểm đến trên địa bàn thành phố Đà Nẵng (Sở du lịch, trung tâm xúc tiến du lịch, ban quản lý du lịch...)
Thiết kế công cụ thu thập dữ liệu
Các giai đoạn thiết kế bản câu hỏi:
- Bƣớc 1: Phát triển các thang đo lƣờng đối với các biến số nghiên cứu. - Bƣớc 2: Phác thảo bản câu hỏi nháp và tiến hành phỏng vấn chuyên sâu một vài quản lý làm trong hoạt động Marketing du lịch
- Bƣớc 3: Phỏng vấn thử một số nhà quản lý, hiệu chỉnh để có bản câu hỏi chính thức sử dụng để thu thập thông tin mẫu nghiên cứu.
Một số nhà nghiên cứu cho rằng một thang đo với một item duy nhất là không đủ để nắm bắt sự phức tạp của những vấn đề tiềm ẩn. Một phép đo đơn tạo ra những phản ứng không đáng tin cậy, thiếu mối tƣơng quan với các thuộc tính đƣợc đo (Churchill, 1979). Do đó, một thang đo với nhiều items có thể giảm thiểu những điểm yếu của phép đo đơn. Nghiên cứu này sử dụng quy mô đa mục vì các biến đƣợc đo phản ánh nhiều hơn một chiều. Tuy nhiên, hạn chế của việc sử dụng quy phƣơng pháp này là phải xây dựng đƣợc những items có liên quan và làm bảng câu hỏi dài hơn so với việc chỉ xây dựng một thang đo đơn.
Thang đo Likert 5 hoặc 7 điểm đã đƣợc sử dụng cho phần lớn các báo cáo nghiên cứu hiện nay. Các thang Likert đƣợc sử dụng rộng rãi trong các cuộc điều tra nghiên cứu (Neuman, 2006) do sự đơn giản để đo lƣờng thái độ (DeVellis, 2003; Oppenheim, 1992; Weinstein, 1994; Zikmund, 1997). Ƣu
điểm của loại này là nó cung cấp nhiều sự lựa chọn cho ngƣời trả lời cho biết thông tin chính xác (Oppenheim, 1992; Zikmund, 1997). Mặc dù, một số điểm trung bình nhƣ trung tính có thể khó khăn để giải thích (Zikmund, 1997), số điểm trung bình đã đƣợc đƣa vào điều tra để ngƣời đƣợc hỏi có thể bày tỏ cảm xúc của mình một cách chính xác và hạn chế để câu trả lời chỉ là tích cực hay tiêu cực.
Sử dụng thang Likert để có tính hợp lệ và mức độ tin cậy cao(Sarantakos, 1998). Quy mô sử dụng rộng rãi nhất của thang đo này là sử dụng 5 điểm hoặc 7 điểm (Weinstein, 1994). Thông tin chi tiết về các thang Likert đƣợc thể hiện trong bảng câu hỏi.
Trong nghiên cứu này, có một biến phụ thuộc và năm biến độc lập. Năm biến độc lập là: nhận thức lợi ích cá nhân; chất lƣợng truyền thông; sự tham gia bình đẳng; lòng tin; và phụ thuộc lẫn nhau. Biến phụ thuộc là sự hài lòng của các thành viên (CMS).
Biến phụ thuộc Sự hài lòng của các thành viên (CMS) đƣợc định nghĩa là mức độ hài lòng với quá trình hoàn thành mục tiêu và cũng nhƣ cảm nhận của các bên liên quan trong quá trình hợp tác. Hoàn thành mục tiêu đề cập đến những mục tiêu cụ thể, mức độ hoàn thành công việc hƣớng tới mục tiêu đó. Khía cạnh thứ nhất là định hƣớng nhiệm vụ, trong khi khía cạnh thứ hai đề cập đến mức độ hƣởng thụ đạt đƣợc từ hợp tác. Định nghĩa này của CMS đƣợc phát triển từ Hardy cùng cộng sự (2005); Jamal và Getz (1995); Lui và Ngo (2005); Waddock và Bannister (1991); và Selin cùng cộng sự (2000). Trong quá trình nghiên cứu và điều tra thì tác giả đã dùng năm items để đo lƣờng biến phụ thuộc.
Thang đo yếu tố sự hài lòng (ký hiệu HL gồm 5 biến quan sát từ HL1 – HL5)
HL2: Tôi hài lòng với những gì đã đạt đƣợc bởi sự hợp tác này. HL3: Tôi tự hào vì những kết quả đạt đƣợc từ sự hợp tác này HL4: Tôi thích làm việc với các bên liên quan trong tổ chức này.
HL5: Tôi tin tƣởng rằng lợi ích của chúng tôi đã đƣợc nâng cao từ sự hợp tác này
Xây dựng thang đo năm biến độc lập:
Nhận thức đƣợc lợi ích cá nhân đƣợc định nghĩa là việc cảm nhận đƣợc những lợi ích từ sự hợp tác. Những ngƣời tham gia yêu cầu giải quyết mức độ lợi ích mà họ nhận thức đạt đƣợc từ việc tham gia vào hợp tác du lịch. Lợi ích cá nhân đƣợc đo bằng cách sử dụng năm items phù hợp dựa theo các nghiên cứu của Morrow cùng cộng sự (2004), Waddock và Bannister (1991), Yodsuwan (2009).
Thang đo yếu tố thành phần nhận thức về lợi ích cá nhân (ký hiệu LI gồm 5 biến quan sát từ LI1 – LI5)
LI1: Tôi nhận đƣợc nhiều từ hợp tác này hơn tôi mong đợi LI2: Tôi nhận đƣợc những lợi ích hữu ích từ sự hợp tác du lịch.
LI3: Tôi nhận đƣợc nhiều từ sự hợp tác này hơn tôi những gì tôi đóng góp.
LI4: Cá nhân tôi đã đạt đƣợc rất nhiều khi tham gia vào tổ chức này. LI5: Các thành viên đã đƣợc hƣởng lợi đáng kể từ tổ chức này.
Chất lƣợng truyền thông đề cập đến sự rõ ràng, chính xác, kịp thời, công khai, phù hợp của dòng chảy thông tin. Định nghĩa này đƣợc chuyển thể từ Mohr và Spekman (1994) và Waddock và Bannister (1991). Chất lƣợng truyền thông đƣợc đo theo bảng câu hỏi của Yodsuwan (2009) là chín mục. Bảy mục đã đƣợc chuyển thể từ Waddock và Bannister. Việc diễn đạt các biến theo nhƣ nghiên cứu của Yodsuwan đôi khi gây khó khăn cho ngƣời trả lời, vì nhiều biến cách diễn đạt na ná nhau, dễ gây những nhầm lẫn ý nghĩa
của câu hỏi. Sau khi phỏng vấn và tìm hiểu các bài viết về chất lƣợng truyền thông, cũng nhƣ từ cơ sở của các biến quan sát ở trên, tác giả cụ thể hóa và xây dựng thang đo thành phần này gồm 4 biến.
Thang đo yếu tố thành phần Chất lƣợng truyền thông (ký hiệu TT gồm 4 biến quan sát từ TT1 – TT4)
TT1: Thông tin đƣợc chia sẻ rộng rãi giữa các thành viên . TT2: Có đủ thời gian để thảo luận tất cả các vấn đề quan trọng . TT3: Rất dễ dàng để hiểu những gì đang xảy ra với sự hợp tác TT4: Dòng chảy thông tin chính xác giữa các thành viên
Sự tham gia bình đẳng đã đƣợc định nghĩa là các thành viên với các cơ hội bình đẳng tham gia đầy đủ trong việc chia sẻ ý tƣởng và ra quyết định. Mƣời một items đã đƣợc sử dụng để đo thành phần này theo nghiên cứu của Yodsuwan. Trong đó năm items đã đƣợc chuyển thể từ Waddock và Bannister (1991). Tuy nhiên qua quá trình phỏng vấn chuyên gia và hỏi thử thì nhiều items gây cảm giác khó hiểu và ý nghĩa giống nhau nên tác giả đã chọn năm biến để đƣa vào nghiên cứu này . Một tuyên bố mẫu là, "Tôi cảm thấy rằng mọi ngƣời đều có cơ hội để bày tỏ quan điểm của họ".
Thang đo yếu tố sự tham gia bình đẳng (ký hiệu BĐ gồm 5 biến quan sát từ BĐ1 – BĐ5)
BĐ1: Không có thành viên cá nhân nào chi phối sự hợp tác . BĐ2: Các thành viên tham gia bình đẳng trong quan hệ đối tác . BĐ3: Chúng tôi đƣợc tạo cơ hội để bày tỏ quan điểm của mình .
BĐ4: Chúng tôi thƣờng nhận đƣợc một sự đồng thuận tại một cuộc họp.
BĐ5: Tôi cảm thấy rằng mọi ngƣời đều có cơ hội để bày tỏ quan điểm của họ.
Niềm tin đề cập đến sự tự nguyện của các bên liên quan là có niềm tin vào độ tin cậy và sự trung thực các bên liên quan khác. Ban đầu, tám chỉ báo đƣợc sử dụng để đo niềm tin trong nghiên cứu này. Tám chỉ báo này đã đƣợc tham khảo từ Doney và Cannon (1997) và Hadjikhami và Thilenius (2005) và Yodsuwan (2009). Sau đó tác giả cũng đã rút gọn lại còn bốn items. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thang đo yếu tố thành phần Niềm tin/ Sự tin tƣởng (ký hiệu NT gồm 4 biến quan sát từ NT1 – NT4)
NT1: Tôi nghĩ rằng tất cả các thành viên là rất trung thực khi giao dịch với nhau
NT2: Các thông tin đƣợc cung cấp bởi các thành viên hợp tác luôn là đáng tin cậy
NT3: Tôi tin rằng các thành viên hợp tác xem xét phúc lợi của thành viên khác cũng nhƣ của chính họ.
NT4: Tôi cảm thấy rằng tôi có thể hoàn toàn tin tƣởng tất cả các thành viên của hợp tác.
Sự phụ thuộc lẫn nhau đƣợc định nghĩa nhƣ là một nhu cầu để giải quyết một vấn chung, vấn đề mà cần các thành viên làm cùng nhau. Sau khi tham khảo từ Waddock và Bannister (1991), Yodsuwan (2009) và từ phỏng thử thử thì có ba items đƣợc đƣa vào bảng câu hỏi chính thức.
Thang đo yếu tố sự phụ thuộc (ký hiệu PT gồm 3 biến quan sát từ PT1 – PT3)
PT1: Chúng tôi không thể đạt đƣợc mục tiêu nếu không cùng làm việc chặt chẽ với nhau
PT2: Tôi cảm thấy rằng tƣơng lai của cộng đồng chúng tôi dựa vào việc chúng tôi làm việc cùng nhau .
PT3: Nó sẽ là một sự lãng phí lớn, nếu tất cả chúng ta đi theo con đƣờng riêng của chúng tôi trong dự án này.
Bảng câu hỏi cuối cùng đƣợc trình bày ở phần phụ lục 1.
Tổng thể nghiên cứu và lấy mẫu
Tổng thể nghiên cứu là toàn bộ các tổ chức kinh doanh và cơ quan quản lý Nhà nƣớc trong hoạt động Marketing điểm đến du lịch tại thành phố Đà Nẵng.
Kích thƣớc và cách chọn mẫu: Kích thƣớc mẫu bao nhiêu tối ƣu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phƣơng pháp phân tích dữ liệu, phƣơng pháp ƣớc lƣợng các tham số cần ƣớc lƣợng và quy luật phân phối của tập các lựa chọn. Các nhà nghiên cứu nói rằng, nếu sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng Maximum Likelihood (ML) thì kích thƣớc mẫu tối thiểu từ 100 đến 150. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng tỷ lệ đó là 4 hay 5 đối với mỗi biến quan sát. Trong đề tài này, có tất cả 26 biến quan sát cần ƣớc lƣợng. Vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 26 x 5 = 130.
Thu thập dữ liệu
Dữ liệu đƣợc thu thập bằng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp, qua email và google drive thông qua bản câu hỏi chi tiết. Ngƣời trả lời câu hỏi là các nhà quản lý của các bên liên quan nhƣ: tại các nhà hàng, khách sạn, điểm du lịch, trung tâm mua sắm, Doanh nghiệp kinh doanh lữ hành… trung tâm tổ chức văn hóa, sự kiện, các tổ chức quản lý điểm đến: Sở Văn hóa Thông tin Du lịch, Phòng Du lịch…trên địa bàn thành phố Đà Nẵng.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Phƣơng pháp thống kê sử dụng mức có ý nghĩa alpha chọn trong đề tài này là 0.05. Số liệu thu thập đƣợc phân tích bằng phần mềm SPSS. Quá trình phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện qua các giai đoạn sau:
Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân số khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của các bên liên
quan trong hợp tác các hoạt động Marketing điểm đến du lịch có độ kết dính cao hay không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong EFA nhƣ sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤0.05 ) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 ).
- Các trọng số nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiết tục bị loại để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo, có ý nghĩa; là phƣơng pháp đo lƣờng đó không có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Trƣớc hết hệ số tƣơng quan giữa sự hài lòng giữa các bên liên quan trong hoạt động Marketing điểm đến du lịch và các nhân tố ảnh hƣởng đến hoạt động đó sẽ đƣợc xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng đƣợc thực hiện nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định cƣờng độ tác động của từng yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng giữa các bên liên quan trong hoạt động Marketing điểm đến du lịch. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
- Phƣơng pháp đƣa biến vào phân tích hồi quy là phƣơng pháp đƣa các biến cùng một lƣợt (phƣơng pháp Enter).
- Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh ( Adjusted R Square ). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. - Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số beta.
Giả thuyết đƣợc phát triển xung quanh câu hỏi nghiên cứu thứ tƣ để kiểm tra các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của các bên liên quan, cụ thể ở đây là các tổ chức kinh doanh và cơ quan quản lý nhà nƣớc trong hoạt động Marketing đối với điểm đến du lịch tại thành phố Đà Nẵng (CMS)
Giả thiết H1, H2, H3, H4, H5 đƣợc kiểm định bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội - là mô hình biểu diễn mối quan hệ nhân quả giữa một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc (hay biến đƣợc giải thích - Y) và một hay nhiều biến độc lập (hay biến giải thích - X). Mô hình này sẽ giúp nhà nghiên cứu dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi
biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng tổng quát nhƣ sau: e X X X Yi 01 1i 2 2i ...p pi i
Trong đó, Yi là giá trị của biến phụ thuộc (sự hài lòng của các bên liên quan) tại quan sát thứ i
Xpi là giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i (Các yếu tố tác động đến sự hài lòng của các bên liên quan trong hợp tác:cảm nhận lợi ích cá nhân, sự phụ thuộc lẫn nhau, sự tin tƣởng, sự tham gia bình đẳng, chất lƣợng truyền thông).
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2