7. Tổng quan tài liệu
2.4. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Kích thƣớc mẫu
Theo Hair và cộng sự (1998), để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thƣớc mẫu tối thiểu cần điều tra phải đƣợc đảm bảo theo công thức n >= 5m, n là cỡ mẫu, m là số biến của mô hình. Tức là số mẫu cần thiết tối thiểu là n >= 32*5= 160 để đảm bảo việc phân tích hồi quy đƣợc thực hiện tốt.
Theo Tabachnick và Fidell (1996), đối với phân tích hồi quy đa biến thì kích thƣớc mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc tính theo công thức là 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Tức là đối với nghiên cứu này thì kích thƣớc mẫu tối thiểu là 50 + 8*5 = 90.
Tuy nhiên, để đảm bảo tính đại diện và dự phòng cho những ngƣời không trả lời hoặc trả lời không đầy đủ, tác giả đã lựa chọn quy mô mẫu là 250.
-Quy tắc chọn mẫu
Với đề tài này, tác giả chọn mẫu theo phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo tiêu thức quốc tịch và địa lý.
Theo thống kê của phòng Thƣơng mại và du lịch Hội An, tính đến hết năm 2016, tổng lƣợng khách lƣu trú tại các cơ sở homestay là 86.254 khách, trong đó gồm 73,041 khách quốc tế và 13,213 khách nội địa. Dựa vào thống kê đó tác giả thực hiện phân chia số lƣợng bảng khảo sát nhƣ sau:
Bảng 2.11. Phân chia bảng khảo sát theo loại khách du lịch
Loại há h lƣu trú tại homestay ở Hội An Số lƣợng (ngƣời ) Tỷ lệ (%) Số lƣợng bảng âu hỏi Quốc tế 73,041 84.6 212 Nội địa 13,213 15.4 38 Tổng 86,254 100 250
Bảng 2.12. Phân chia bảng khảo sát theo từng phường, xã Phƣờng, xã Số lƣợng homestay Tỷ lệ (%) Số lƣợng bảng âu hỏi (250) Phƣờng Cẩm Nam 12 5.91% 14 Phƣờng Sơn Phong 13 6.40% 16 Phƣờng Tân An 29 14.29% 37 Phƣờng Cẩm An 29 14.29% 37 Phƣờng Cẩm Phô 15 7.39% 18 Phƣờng Cẩm Châu 55 27.09% 67 Phƣờng Minh An 7 3.45% 8 Phƣờng Cửa Đại 7 3.45% 8 Phƣờng Thanh Hà 5 2.46% 6 Xã Cẩm Thanh 22 10.84% 27 Xã Cẩm Hà 9 4.43% 12 Tổng 203 100% 250
Để thuận tiện cho quá trình khảo sát, việc lựa chọn các homestay cụ thể trong từng phƣờng, xã sẽ đƣợc tác giả chọn theo phƣơng pháp ngẫu nhiên thuận tiện.
2.4.2. Phƣơng pháp thu thập ữ liệu
Với đề tài này, việc khảo sát thu thập dữ liệu sẽ đƣợc thực hiện thông qua khảo sát trực tiếp du khách bằng bảng câu hỏi kết hợp với gởi bảng câu hỏi tại các cơ sở homestay. Vì lí do thời gian và nguồn lực hạn chế nên các cơ sở này đƣợc tác giả chọn ngẫu nhiên trên địa bàn thành phố Hội An để thuận tiện cho việc khảo sát [PHỤ LỤC 05].
Số lƣợng bảng câu hỏi điều tra phát ra là 250. Bảng câu hỏi sau khi đƣợc các đáp viên trả lời sẽ đƣợc tác giả thu hồi, sàng lọc, kiểm tra và loại các bảng không hợp lệ, số lƣợng phiếu khảo sát hợp lệ nếu đủ yêu cầu sẽ đƣợc đƣa vào phân tích số liệu.
Dữ liệu mã hóa và tiến hành quá trình phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0
2.4.3. Phƣơng pháp phân tí h ữ liệu
a. Phân tích thống kê mô tả
Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mô tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu nhƣ: các thông tin về quốc tịch, giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, mục đích chuyến đi và nguồn kinh phí cho chuyến đi.
b. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tƣơng quan với nhau, là phép kiểm định thang đo phù hợp với biến quan sát, xét trên mối quan hệ với một khía cạnh đánh giá. Phƣơng pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Sử dụng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trƣớc khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
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’s alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể.
Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
c. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích EFA đƣợc tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở nhƣ thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở.
Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sƣ tác động của các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du kháchcó độ kết dính cao 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 phân tích 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).
Khác biệt hệ số tải nhân tố Factor Loading của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để đảm bảo tính phân biệt giữa các nhân tố. Do đó,
trong ma trận xoay, một biến quan sát tải lên ở cả 2 nhân tố mà giá trị chênh lệch hệ số tải dƣới 0.3 thì biến đó bị loại (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
d. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
- Phân tích tƣơng quan:
Kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, đó là: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ.
-Phân tích hồi quy đa biến
Mục tiêu của bƣớc này là đánh giá chi tiết mức độ tác động của từng nhân tố, nhóm nhân tố tới sự hài lòng của du khách.Mức độ ảnh hƣởng thể hiện thông qua các con số trong phƣơng trình hồi quy. Những nhân tố nào có chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hƣởng cao hơn.
Phân tích hồi quy để xác định mức ý nghĩa Sig và hệ số xác định R2
để chứng tỏ sự phù hợp của mô hình, xem xét giá trị Sig đối với từng nhân tố và nếu Sig>= 0.05 thì loại nhân tố đó ra khỏi mô hình. Tiếp theo tiến hành kiểm định các giả thuyết và kiểm định khắc phục các hiện tƣợng nhƣ đa cộng tuyến, tự tƣơng quan và phƣơng sai không đồng nhất (nếu có).
Hệ số xác định R2
và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2
sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2
hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Hệ số Durbin – Waston
- Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tƣơng quan. - Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm (nghịch) - Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan dƣơng (thuận).
Hệ số Phóng đại phƣơng sai VIF < 10 thì có thể nhận xét không có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
e. Kiểm định sự khác biệt
Để kiểm định xem mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng có sự khác nhau hay không giữa khách hàng có đặc điểm cá nhân khác nhau về quốc tịch, giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, mục đích chuyến đi và nguồn kinh phí cho chuyến đi, tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định Independent Samples T-test và One-Way ANOVA.
Independent Samples T-test
- Independent Samples T-test đƣợc sử dụng để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu giữa hai đối tƣợng.
- Kiểm tra kiểm định Levene's ở bảng Independent Samples Test.
+ Nếu Sig. của kiểm định này < 0.05, phƣơng sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed. Nếu giá trị Sig. của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed > 0.05 thì kết luận kiểm định t không có sự khác biệt, Sig. <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính.
+ Nếu Sig. của kiểm định này >=0.05 thì phƣơng sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed. Nếu giá trị Sig. của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed > 0.05 thì kết luận kiểm định t không có sự khác biệt, Sig <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính.
ANOVA
- Phân tích phƣơng sai ANOVA (Analysis of variance) là sự mở rộng của kiểm định T vì phƣơng pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên
Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances:
- Nếu Sig. ở kiểm định này < = 0.05 thì kết luận phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định tính khác nhau.
- Nếu sig ở kiểm định này > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng này > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, nếu sig ở bảng này < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính.
Khi có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính với định lƣợng trong phần T – Test hoặc ANOVA, ta tiếp tục theo dõi giá trị Mean ở bảng Descriptives và kết luận. Nếu nhóm nào có giá trị Mean cao hơn thì kết luận nhóm đó tác động nhiều hơn với biến định lƣợng.
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chƣơng này đã trình bày tổng quan về địa bàn nghiên cứu, đồng thời nêu ra đƣợc thực trạng của dịch vụ homestay ở thành phố Hội An. Có thể thấy tốc độ tăng của các cơ sở homestay ở Hội An không đi kèm với hiệu quả, vì vậy việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách là điều cần thiết. Với nền tảng là cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đƣợc trình bày ở chƣơng 1, chƣơng này đã đƣa ra dƣợc mô hình nghiên cứu và thang đo, từ đó xây dựng đƣợc bảng câu hỏi để tiến hành khảo sát .
Lý thuyết về phƣơng pháp phân tích dữ liệu nhƣ đánh giá hệ số tin cậy cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định pearson, phân tích hồi quy đƣợc đƣa ra đầy đủ nhằm tạo cơ sở cho việc phân tích dữ liệu ở chƣơng 3
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
3.1.1.Kí h ỡ m u nghiên ứu s u hảo sát
Để đạt kích cỡ mẫu tối thiểu là 160, dự kiến số phiếu khảo sát phát ra là 250. Thu về đƣợc 240 phiếu, trong đó có 53 phiếu trắng, 7 phiếu không hợp lệ và bị loại bỏ do ngƣời đƣợc khảo sát bỏ trống một số câu hỏi. Kết quả là có 180 phiếu hợp lệ đƣợc sử dụng cho dữ liệu nghiên cứu.
3.1.2 Cá thông tin về m u nghiên ứu
Bảng 3.1. Thông tin về đặc điểm cá nhân của mẫu nghiên cứu
Thông tin Tần suất
(Ngƣời) Phần Trăm (%) Quố Tị h Quốc tế 155 86.1 Nội địa 25 13.9 TỔNG 180 100 Giới tính Nam 101 56.1 Nữ 79 43.9 TỔNG 180 100 Độ tuổi Từ 18 – 25 30 16.7 Từ 26 đến 35 75 41.7 Từ 36 đến 50 48 26.7 Trên 50 27 15 TỔNG 180 100 Trình độ họ vấn Đại học trở lên 77 42.8 Khác 103 57.2
Thông tin Tần suất (Ngƣời) Phần Trăm (%) TỔNG 180 100 Mụ đí h hính Tham quan 65 36.1 Nghỉ dƣỡng 80 44.4 Công việc 19 10.6 Khác 16 8.9 TỔNG 180 100
Nguồn inh phí ho huyến đi
Tự chủ động hoàn toàn 107 59.4
Đƣợc tài trợ hoàn toàn 40 22.2
Chủ động kèm tài trợ 33 18.3
TỔNG 180 100
Trong 180 du khách trả lời thì có 155 là khách quốc tế chiếm tỉ lệ là 86.4%, 25 khách nội địa chiếm tỷ lệ 13.9%. Nhìn chung cơ cấu quốc tịch của du khách trong mẫu nghiên cứu có tỷ lệ thay đổi không lớn lắm so với thống kê về số lƣợng khách quốc tế và nội địa lƣu trú tại các cơ sở homestay trong năm 2016.
Tỷ lệ giới tính trong mẫu nghiên cứu khá đồng đều nhau với 56.1% nam và 43.9% nữ.
Thống kê mô tả cho thấy ở tiêu chí độ tuổi, số lƣợng du khách ở độ tuổi từ 26 đến 35 chiếm tỉ trọng lớn nhất là 41.7%, tiếp theo là độ tuổi từ 36 đến 50 chiếm tỉ lệ 26.7%, nhóm độ tuổi từ 18 đến 25 chiếm 16.7% và thấp nhất là nhóm độ tuổi trên 50 với tỉ lệ là 15%.
Ở tiêu chí trình độ học vấn thì số lƣợng du khách có trình độ từ đại học trở lên chiếm tỉ lệ 42.8%, còn lại là 57.2%.
Về mục đích chuyến đi thì số lƣợng du khách có mục đích nghỉ dƣỡng chiếm tỉ lệ cao nhất là 44.4%, tiếp theo là mục đích tham quan với tỉ lệ 36.1%. 10.6% là cho mục đích công việc và còn lại là 8.9% cho mục đích khác
Về tiêu chí nguồn kinh phí thì nhóm du khách tự chủ hoàn toàn chiếm tỉ lệ cao nhất với 59.4%. 22.2% du khách đƣợc tài trợ hoàn toàn và 18.3% là chủ động kèm tài trợ.
3.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ CRONBACH’S ALPHA CRONBACH’S ALPHA
3.2.1. Th ng đo á nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng ủ u há h
a. Thang đo sự tin tưởng
Bảng 3.2. Đánh giá hệ số tin cậy của thang đo sự tin tưởng
Biến quan sát Trung bình th ng đo nếu loại biến Phƣơng s i th ng đo nếu loại biến Tƣơng qu n biến - tổng Cronbach's Alph nếu loại
biến TT1 14.11 11.183 .642 .683 TT2 14.11 11.067 .638 .684