7. Tổng quan tài liệu
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
3.3.1. Kết quả phân tí h nhân tố hám phá lần 1
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.748 > 0.5.Vậy phân tích EFA có ý nghĩa.
Từ 25 biến quan sát trích đƣợc 5 nhân tố với phƣơng sai trích là 63.86% > 50%, trị số Eigenvalue = 2.219 >1. Tất cả các nhân tố đều có hệ số factor > 0.5, tuy nhiên có 2 biến CT5 và HH7 đều tải lên cả 2 nhân tố. Cụ thể
-Biến CT5 tải lên 2 nhân tố với hệ số tải lần lƣợt là 0.649 và 0.628 -Biến HH7 tải lên 2 nhân tố với hệ số tải lần lƣợt là 0.538 và 0.741 Biến CT5 tải lên cả 2 nhân tố với hệ số tƣơng đồng, trong khi biến HH7 tải yếu ở nhân tố 1 và tải mạnh ở nhân tố 3. Tiến hành loai biến CT5 trƣớc.
3.3.2. Kết quả phân tí h nhân tố hám phá lần 2
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.755 > 0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Từ 24 biến quan sát trích đƣợc 5 nhân tố với phƣơng sai trích là 63.2% > 50%, trị số Eigenvalue = 2.13 > 1.
Biến HH7 tải lên cả 2 nhân tố 1 và 3, với mức độ chênh lệch nhỏ hơn 0.3. Vì vậy tiếp tục loại biến HH7.
3.3.3. Kết quả phân tí h nhân tố hám phá lần 3
Bảng 3.11. Kiểm định KMO và Bartlett cho các nhân tố thuộc về chất lượng dịch vụ
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .754
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1656.645
df 253
Sig. .000
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.754 > 0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 3.12. Ma trận xoay nhân tố của các biến độc lập
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 TT1 .808 TT2 .806 TT4 .790 TT5 .793 DU1 .769 DU2 .818 DU3 .794 DU4 .706 DU5 .675 DB1 .758 DB2 .831 DB3 .815 DB4 .752 CT2 .682 CT3 .763 CT4 .798 CT6 .771 CT7 .715 HH2 .789 HH4 .820 HH5 .779 HH6 .789 HH8 .825
Từ 23 biến quan sát trích đƣợc 5 nhân tố với phƣơng sai trích là 62.5% > 50%, trị số Eigenvalue = 2.127 > 1.
Tóm lại sau khi phân tích EFA các thành phần ảnh hƣởng đến sự hài lòng du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An có kết quả nhƣ sau
- Các hệ số KMO, hệ số loading, Eigenvalues cumulative đều đảm bảo về mặt thống kê.
- Biến số CT5 – Thời gian hoạt động của cơ sở homestay thuận tiện
cho khách. và biến số HH7 - Các sách ảnh giới thiệu về homestay có liên
quan đến dịch vụ trông rất đẹp đều lần lƣợt bị loại vì cùng tải lên cả 2 nhân
tố. Còn lại 23 biến số thuộc các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách. Các biến đều đạt giá trị hội tụ, vì vậy tên nhân tố vẫn đƣợc giữ nguyên nhƣ ở mô hình nghiên cứu. Cụ thể:
- Nhân tố sự tin tƣởng gồm 4 biến quan sát TT1, TT2, TT4, TT5
- Nhân tố sự đáp ứng gồm 5 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4, DU5 - Nhân tố sự đảm bảo gồm 4 biến quan sát DB1, DB2, DB3, DB4
- Nhân tố sự cảm thông gồm 5 biến quan sát CT2, CT3, CT4, CT6, CT7 - Nhân tố sự hữu hình gồm 5 biến quan sát là HH2, HH4, HH5, HH6, HH8 Phân tí h EFA với biến sự hài lòng ủ u há h
Bảng 3.13. Kiểm định KMO và Bartlett của thang đo sự hài lòng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .737
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 314.061
df 3
Bảng 3.14. Bảng hệ số Factor loading của biến sự hài lòng của du khách Component Matrixa Component 1 HL1 .919 HL2 .918 HL3 .879
Thang đo sự hài lòng của du khách ban đầu có 3 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 3 biến này đều đƣợc giữ lại. Phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của 3 biến quan sát này theo các thành phần. Kết quả nhƣ sau:
- Trong lần phân tích đầu tiên, hệ số KMO = 0.737 > 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett bằng 0 (sig = 0.000: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trên tổng thể) chứng tỏ dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố, tại mức giá trị Eigenvalue 2.461 > 1 và với phƣơng pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 1 nhân tố từ 3 biến quan sát và với phƣơng sai trích là 82.02%.> 50% (có nghĩa là 82.02%.sự biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bằng 1 nhân tố). Trong bảng Component Matrix cho thấy các biến số đều có hệ số tải nhân tố Factor loading lớn hơn 0.5 do vậy không có biến quan sát nào bị loại.
3.4. HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT
Theo kết quả kiểm định Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mô hình “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ Homestay tại thành phố Hội An” gồm 6 nhân tố là sự tin tƣởng, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông, sự hữu hình và nhân tố phụ thuộc là sự hài lòng của du khách. Trong đó:
Nhân tố sự tin tƣởng chỉ còn lại 4 biến quan sát sau khi đã loại biến quan sát TT3 ra khỏi mô hình.
Nhân tố sự cảm thông còn lại 5 biến quan sát sau khi đã loại 2 biến quan sát CT1 và CT5 ra khỏi mô hình
Nhân tố sự hữu hình còn lại 5 biến quan sát sau khi đã loại 3 biến quan sát HH1, HH3 và HH7 ra khỏi mô hình
Mô hình nghiên cứu vẫn đƣợc giữ nguyên nhƣ mô hình nghiên cứu đề xuất.
Hình 3.1. Kết quả mô hình nghiên cứu
Giả thuyết nghiên cứu vẫn đƣợc giữ nguyên.
Giả thuyết H1: Sự tin tƣởng có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách
Giả thuyết H2: Sự đáp ứng có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách
Giả thuyết H3: Sự đảm bảo có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách
Giả thuyết H4: Sự cảm thông có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách
Giả thuyết H5: Sự hữu hình có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của Sự đáp ứng Sự đảm bảo Sự cảm thông Sự hữu hình Sự hài lòng của du khách Sự tin tƣởng
3.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH 3.5.1.Kiểm định hệ số tƣơng qu n 3.5.1.Kiểm định hệ số tƣơng qu n
Cần xem xét mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội. Dùng tƣơng quan Pearson để phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập và giữa các biến độc lập với với biến phụ thuộc. Tiến hành tạo các biến đại diện trung bình thông qua độ lệch Mean để phân tích tƣơng quan pearson.
Bảng 3.15. Kiểm định hệ số tương quan
Correlations HL TT DU DB CT HH HL Pearson Correlation 1 .352 ** .359** .241** .603** .302** Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .000 .000 N 180 180 180 180 180 180 TT Pearson Correlation .352 ** 1 .114 -.084 -.007 .054 Sig. (2-tailed) .000 .127 .261 .926 .472 N 180 180 180 180 180 180 DU Pearson Correlation .359 ** .114 1 -.005 .007 .097 Sig. (2-tailed) .000 .127 .946 .929 .193 N 180 180 180 180 180 180 DB Pearson Correlation .241 ** -.084 -.005 1 .138 .215** Sig. (2-tailed) .001 .261 .946 .065 .004 N 180 180 180 180 180 180 CT Pearson Correlation .603 ** -.007 .007 .138 1 .172* Sig. (2-tailed) .000 .926 .929 .065 .021 N 180 180 180 180 180 180 HH Pearson Correlation .302 ** .054 .097 .215** .172* 1 Sig. (2-tailed) .000 .472 .193 .004 .021 N 180 180 180 180 180 180
Các giá trị sig giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy các biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan càng lớn thì độ tƣơng quan càng chặt. Qua bảng trên có thể thấy giá trị hệ số tƣơng quan cao nhất là biến sự hữu hình với giá trị là 0.63, thấp nhất là sự đảm bảo với hệ số tƣơng quan là 0.241.
Nhƣ vậy, các biến độc lập sự tin tƣởng, sự đáp ứng, sự đảm bảo, sự cảm thông và sự hữu hình đều có thể đƣa vào mô hình để giải thích cho sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An
3.5.2. Phân tí h hồi quy đ biến
Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng cách phân tích hồi quy đa biến giữa biến phụ thuộc là “Sự hài lòng của du khách” và 5 biến độc lập (1) sự tin tƣởng; (2) sự đáp ứng; (3) sự đảm bảo; (4) sự cảm thông và (5) sự hữu hình bằng phƣơng pháp Enter.
Mô hình hồi quy đƣợc xây dựng là
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + ε
Trong đó
Y: Biến phụ thuộc – Sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An X1: biến độc lập – Sự tin tƣởng X2: biến độc lập – Sự đáp ứng X3: biến độc lập – Sự đảm bảo X4: biến độc lập – Sự cảm thông X4: biến độc lập – Sự hữu hình ε: Sai số của mô hình
a. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Bảng 3.16. Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .800a .640 .629 .35797 1.931
Qua bảng trên ta thấy: R2 = 0.64. R2 hiệu chỉnh = 0.629. R2 > R2 hiệu chỉnh nên dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Với hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.629 có nghĩa là 62.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc là sự hài lòng của du khách đƣợc giải thích bởi biến thiên của các biến độc lập.
Với cỡ mẫu n = 180, k (số biến độc lập) = 5, tra bảng kết quả Durbin – Watson, ta có dL = 1.718, dU = 1.820. Ta có: dU = 1.820 < d = 2.123 < 4 - dL = 4 – 1.718 = 2.282 nên mô hình không tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan.
b. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Do tổng thể rất lớn nên chúng ta không thể khảo sát hết toàn bộ, thƣờng trong nghiên cứu, chúng ta chỉ chọn ra một lƣợng mẫu giới hạn để tiến hành điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA – một kết quả khi chạy hồi quy đa biến, chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng đƣợc cho tổng thể hay không.
Bảng 3.17. Phân tích ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 39.592 5 7.918 61.794 .000b
Residual 22.296 174 .128
Total 61.888 179
Giá trị sig của kiểm định F = 0.00 < 0.05. Nhƣ vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa suy ra tổng thể.
c. Phương trình hồi quy
Bảng 3.18. Hệ số hồi quy và thống kê đa cộng tuyến
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.004 .196 -.021 .983 X1(TT) .199 .028 .328 7.123 .000 .976 1.025 X2(DU) .202 .030 .307 6.669 .000 .978 1.022 X3(DB) .106 .030 .167 3.553 .000 .934 1.070 X4(CT) .351 .029 .559 12.028 .000 .960 1.042 X5(HH) .076 .029 .123 2.587 .010 .920 1.087
Qua bảng 3.18 ta có thể thấy tất cả hệ số beta đều dƣơng, sig kiểm định t của từng biến độc lập đều < 0.05 với mức thống kê có độ tin cậy là 95%. Vì vậy không có nhân tố nào bị loại ra khỏi mô hình. Cả 5 nhân tố (1) sự tin tƣởng; (2) sự đáp ứng; (3) sự đảm bảo; (4) sự cảm thông và (5) sự hữu hình đều có ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10. Kết luận không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra
Từ các hệ số hồi quy trên, ta có mô hình hồi quy chƣa chuẩn hóa
Y = - 0.004 + 0.199*X1 + 0.202*X2 + 0.106*X3+ 0.351*X4 + 0.076*X5
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa
Y = 0.328*X1 + 0.307*X2 + 0.167*X3 + 0.559*X4 + 0.123*X5
Hay
Sự hài lòng ủ u há h = 0 328*sự tin tƣởng + 0 307*sự đáp ứng + 0 167*sự đảm bảo + 0 559*sự ảm thông + 0 123*sự hữu hình
Qua mô hình hồi quy chuẩn hóa ta có thể thấy nhân tố “sự cảm thông” ảnh hƣởng nhiều nhất đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta chuẩn hóa = 0.559. Mức độ ảnh hƣởng cao thứ nhì là nhân tố sự tin tƣởng với hệ số beta
chuẩn hóa = 0.328. Tiếp theo là nhân tố sự đáo ứng với hệ số beta chuẩn hóa = 0.307. Hai nhân tố sự đảm bảo và sự hữu hình có ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách thấp hơn so với các nhân tố khác trong mô hình, cụ thể nhân tố sự đảm bảo có hệ số beta chuẩn hóa = 0.167 và thấp nhất là nhân tố sự hữu hình với hệ số beta chuẩn hóa = 0.123
3.5.3. Kiểm định giả thuyết ủ mô hình nghiên ứu
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy ta thấy X1, X2, X3, X4, X5 có hệ số beta dƣơng, giá trị Sig.<0.05 có ý nghĩa thống kê do vậy chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 với độ tin cậy 95%.
Giả thuyết H1: Sự tin tƣởng có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách.
Kết quả phân tích hồi quy hệ cho thấy nhân tố sự tin tƣởng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta chuẩn hóa là 0.328 nên giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Khi sự tin tƣởng càng cao thì sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An càng tăng.
Giả thuyết H2: Sự đáp ứng có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách.
Kết quả phân tích hồi quy hệ cho thấy nhân tố sự đáp ứng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta chuẩn hóa là 0.307 nên giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Sự đáp ứng càng cao thì sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An càng tăng.
Giả thuyết H3: Sự đảm bảo có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách.
Kết quả phân tích hồi quy hệ cho thấy nhân tố sự đảm bảo có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta chuẩn hóa là 0.167
nên giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Sự đảm bảo càng cao thì sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An càng tăng.
Giả thuyết H4: Sự cảm thông có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách.
Kết quả phân tích hồi quy hệ cho thấy nhân tố sự cảm thông có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta lớn nhất là 0.559 nên giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Sự cảm thông càng cao thì sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An càng tăng.
Giả thuyết H5: Sự hữu hình có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của du khách.
Kết quả phân tích hồi quy hệ cho thấy nhân tố sự hữu hình có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của du khách với hệ số beta nhỏ nhất là 0.123 nên giả thuyết H5 đƣợc chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Sự hữu hình càng cao thì sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ homestay tại thành phố Hội An càng tăng.
3.6. PHÂN TÍCH T – TEST, ANOVA
Sử dụng phƣơng pháp kiểm định Independent Samples T-Test đối với yếu tố quốc tịch, giới tính và trình độ học vấn, vì mỗi yếu tố này có 02 tiêu chí. Các yếu tố còn lại là độ tuổi, mục đích chuyến đi, kinh phí cho chuyến đi có từ 3 tiêu chí đánh giá trở lên, tác giả áp dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA.
3.6.1.Quố tị h
Bảng 3.19. Kiểm định Independent Samples t-Test cho biến quốc tịch