7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
3.5.1. Phân tích tương quan
Bảng 3.7. Bảng phân tích tương quan
Correlations DK DD GTRI TD CQ HV QK YD DK Pearson Correlation 1 .182 .022 .073 .098 .067 .069 .025 Sig. (2-tailed) .062 .729 .205 .360 .799 .229 .658 N 304 304 304 304 304 304 304 304 DD Pearson Correlation .182 1 .005 .030 .045 .056 .061 .001 Sig. (2-tailed) .062 .930 .604 .433 .329 .287 .981 N 304 304 304 304 304 304 304 304
GTRI Pearson Correlation .022 .005 1 .432 .394 .530 .202 .439
Sig. (2-tailed) .729 .930 .070 .037 .065 .000 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304 TD Pearson Correlation .073 .030 .432 1 .062 .410 .325 .407 Sig. (2-tailed) .205 .604 .070 .282 .230 .000 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304 CQ Pearson Correlation .098 .045 .394 .062 1 .575 .176 .369 Sig. (2-tailed) .360 .433 .037 .282 .119 .002 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304 HV Pearson Correlation .067 .056 .530 .410 .575 1 .153 .513 Sig. (2-tailed) .799 .329 .065 .230 .119 .068 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304 QK Pearson Correlation .069 .061 .202 .325 .176 .153 1 .286 Sig. (2-tailed) .229 .287 .000 .000 .002 .068 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304 YD Pearson Correlation .025 .001 .439 .407 .369 .513 .286 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 304 304 304 304 304 304 304 304
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả phân tích tương quan ở bảng 3.5 cho thấy tất cả các biến độc lập (TD, CQ, HV, QK, GTR, DK, DD) có tương quan với biến phụ thuộc (YD) ở
soát hành vi”(HV) pearson = 0,513. Thứ hai là biến “Giá trị cảm nhận” (GTR) hệ số Pearson = 0,439.
Bên cạnh đó, không có hệ số tương quan nào giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8 và sự tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập lớn hơn sự tương quan giữa các biến độc lập. Vì vậy, tất cả các biến độc lập này đều có thể đưa vào phân tích hồi quy.
3.5.2. Phân tích hồi quy
Xây dựng mô hình hồi quy nhằm chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến (X1 (DK), X2 (DD), X3(GTR), X4 (TD), X5 (CQ), X6 (HV), X7(QK)) đến Ý định quay lại điểm đến du lịch TP. Đà Nẵng.
- Hồi quy cho Biến “Ý định quay lại - YD” với 7 biến độc lập (GTR, TD, CQ, HV, QK, DK, DD) bằng phương pháp Enter.
- Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
YD = β0 + β1*DK + β2*DD + β3*GTR + β4*TD +β5*CQ+ β6*HV+ β7*QK + ε
Bảng 3.8. Bảng phân tích phương sai
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .716a .513 .505 .53562
a. Predictors: (Constant), QK, DD, HV, DK, TD, GTRI, CQ
ANOVAb
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 89.990 5 17.998 62.734 .000a
Residual 85.494 298 .287
Total 175.484 303
a. Predictors: (Constant), QK, DD, HV, DK, TD, GTRI, CQ b. Dependent Variable: YD
Bảng 3.9. Bảng kết quả mô hình hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .582 .312 1.867 .063 DK .161 .080 .122 2.000 .046 .583 1.049 DD .001 .040 .001 .025 .980 .953 1.578 GTRI .164 .069 .140 2.389 .018 .634 1.572 TD .175 .054 .187 3.209 .001 .636 1.051 CQ .017 .038 .022 .464 .643 .952 2.064 HV .261 .064 .271 4.062 .000 .485 1.174 QK .133 .051 .132 2.628 .009 .852 1.716 a. Dependent Variable: YD
Bảng 3.8 cột 3 cho thấy R hiệu chỉnh bằng 0,505 nên mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng với 7 biến độc lâp DK, DD, QK, GTR, TD, HV và CQ là phù hợp với tập dữ liệu ở mức 50,5% hay có 50,5% sự biến thiên phụ thuộc “Ý định quay lại – YD” được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mô hình. Hệ số R2 trong bảng 3.8 mới chỉ cho biết sự phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu mà chưa thể cho biết mô hình hồi quy vừa xây dựng có phù hợp với tổng thể mà ta nghiên cứu hay không. Do đó, để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy vừa xây dựng với tổng thể nghiên cứu ta sử dụng kiểm định F.
- Giả thuyết H0: β1= β2= β3= β4= β5= 0 (tất cả hệ số hồi quy riêng đều
bằng 0).
Giá trị sig(F)=0,000 < 0,05, Giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa
là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây
dựng phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Đại lượng thống kê F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được dùng để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể. Mô hình hồi quy bội vừa xây dựng là phù hợp với tổng thể nghiên cứu và có thể được sử dụng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiếp tục kiểm tra việc có hay không sự vi phạm các giả định trong mô hình hồi quy bội về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Ta có các kết quả sau: Sử dụng kiểm định t đối với các hệ số hồi quy riêng phần βi. Kết quả tại bảng 3.9 cho thấy các biến độc lập “Chuẩn chủ quan (CQ)” và nhân tố “Động cơ đẩy” có giá trị Sig. lần lượt là 0.643> 0,05 và 0.980 > 0,05 cho nên yếu tố này không ảnh hưởng đến Ý định quay lại của du khách. Còn lại các nhân tố bao gồm : Thái độ (TD), Nhận thức kiểm soát hành vi (HV), Gía trị nhận thức (GTR), Kinh nghiệm quá khứ (QK).
Căn cứ vào bảng 3.9, ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) đều nhỏ hơn 5. Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Dựa vào kết quả phân tích trên và bảng 3.9, ta thấy các nhân tố độc lập : Thái độ (TD), Nhận thức kiểm soát hành vi (HV), Gía trị nhận thức (GTR), Kinh nghiệm quá khứ (QK) và Động cơ kéo (DK) đều có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu hay các nhân tố này đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Ý định quay lại”. Do đó, phương trình hồi quy tuyến tính bội được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa được biểu diễn như sau:
Hình 3.2. Kết quả tác động của các nhân tố đến ý định quay lại
3.5.3. Kiểm định các giả thuyết
- Giả thuyết H1: Động cơ kéo ảnh hưởng tích cực đến ý định quay lại điểm đến du lịch. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 1 ≤ 0; H1: β 1 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 2.000, có Sig. = 0.046 < 0.05 nên H1 được chấp nhận. Giả thuyết này được chấp nhận.
- Giả thuyết H2: Động cơ đẩy ảnh hưởng tích cực đến ý định quay lại điểm đến du lịch. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 2 ≤ 0; H1: β 2 > 0 Chuẩn chủ quan Nhận thức kiểm soát hành vi 0.261 0.175 Động cơ kéo Động cơ đẩy Thái độ Giá trị cảm nhận
Kinh nghiệm quá khứ Ý định quay lại 0.164 0.133 0.161 H1(+) H1(+) H1(+)
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 0.025, có Sig. = 0.063 > 0.05 nên H1 bị bác bỏ. Giả thuyết này không được chấp nhận.
- Giả thuyết H3: Thái độ của khách du lịch càng tích cực thì ý định quay lại điểm đến du lịch càng cao. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 1 ≤ 0; H1: β 1 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 3.209, có Sig. = 0.001 < 0.05 nên H1 được chấp nhận. Giả thuyết này được chấp nhận.
- Giả thuyết H4: Tồn tại mối quan hệ giữa chuẩn chủ quan và Ý định quay lại. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 2 ≤ 0; H1: β 2 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 0.464, có Sig. = 0.643 > 0.05 nên H1 bị bác bỏ. Giả thuyết này không được chấp nhận.
- Giả thuyết H5: Tồn tại mối quan hệ giữa Nhận thức kiểm soát hành vi và ý định quay lại. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 2 ≤ 0; H1: β 2 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 4.062, có Sig. = 0.00<0.05 nên H1 bị bác bỏ. Giả thuyết này được chấp nhận.
- Giả thuyết H6: Giá trị cảm nhận của khách du lịch càng tích cực thì ý định quay lại điểm đến du lịch càng cao. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 1 ≤ 0; H1: β 1 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 2.389, có Sig. = 0.018 < 0.05 nên H1 được chấp nhận. Giả thuyết này được chấp nhận.
- Giả thuyết H7: Tồn tại mối quan hệ giữa Kinh nghiệm quá khứ và ý định quay lại. Để có được điều này, ta xây dựng cặp giả thuyết sau: H0: β 2 ≤ 0; H1: β 2 > 0
Từ kết quả Mô hình hồi quy 1 và Bảng 3.9 ta thấy giả thuyết này có t = 2.628, có Sig. = 0.09 < 0.05 nên H1 được chấp nhận. Giả thuyết này được chấp nhận.
Bảng 3.10. Bảng tổng kết kiểm định giả thuyết
Giả
thuyết Phát biểu Kết quả
H1 Tồn tại mối quan hệ giữa Động cơ kéo và Ý định quay
lại
Chấp nhận
H2 Tồn tại mối quan hệ giữa Động cơ đẩy và Ý định quay
lại Bác bỏ
H3 Tồn tại mối quan hệ giữa Thái độ và Ý định quay lại Chấp
nhận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H4 Tồn tại mối quan hệ giữa Giá trị cảm nhận và Ý định
quay lại
Chấp nhận
H5 Tồn tại mối quan hệ giữa Chuẩn chủ quan và Ý định
quay lại Bác bỏ
H6 Tồn tại mối quan hệ giữa Nhận thức kiểm soát hành vi
và Ý định quay lại
Chấp nhận
H7 Tồn tại mối quan hệ giữa Hành vi trong quá khứ và Ý
định quay lại
Chấp nhận
3.6. PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
3.6.1. Giữa các nhóm du khách khác nhau về giới tính Giả thuyết
H0: Không có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa nam
và nữ.
H1: Có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa nam và nữ.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.874 (>0.05) nên kết quả ở bảng Anova sẽ được sử dụng. Theo kết quả Anova cho thấy Sig = 0.936
(>0.05), do đó kết luận không đủ cơ sở để loại bỏ giả thuyết H0 ở độ tin cậy
95%, có nghĩa là không có sự khác biệt về ý định sử dụng giữa các đối tượng nam và nữ. Hay nói cách khác giới tính không ảnh hưởng đến ý định quay lại điểm đến du lịch Đà Nẵng.
Bảng 3.11. Phân tích Anova về ý định quay lại theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.037 1 302 .847
ANOVA
YD
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups .003 1 .003 .006 .936
Within Groups 121.135 302 .401
Total 121.137 303 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.6.2. Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi Giả thuyết Giả thuyết
H0: Không có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa các
nhóm tuổi.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.654 (>0.05) nên kết quả ở bảng Anova sẽ được sử dụng. Theo kết quả Anova cho thấy Sig = 0.220
(>0.05), do đó kết luận không đủ cơ sở để loại bỏ giả thuyết H0 ở độ tin cậy
95%, có nghĩa là không có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa các nhóm tuổi.
Bảng 3.12. Phân tích Anova về ý định quay lại theo độ tuổi
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.542 3 300 .654
ANOVA
YD
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups 3.805 3 1.268 3.243 .220
Within Groups 117.332 300 .391
Total 121.137 303
3.6.3. Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập Giả thuyết Giả thuyết
H0: Không có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa các
nhóm khác nhau về thu nhập.
H1: Có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa các nhóm
khác nhau về thu nhập.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.249 (>0.05) nên kết quả ở bảng Anova sẽ được sử dụng. Theo kết quả Anova cho thấy Sig = 0.048
(<0.05), do đó kết luận đủ cơ sở để loại bỏ giả thuyết H0 ở độ tin cậy 95%, có
nghĩa là có sự khác biệt về ý định quay lại điểm đến du lịch giữa các nhóm khác nhau về thu nhập.
Bảng 3.13. Phân tích Anova về ý định quay lại theo thu nhập
Test of Homogeneity of Variances
YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.396 2 301 .249 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ANOVA
YD
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups 2.367 2 1.184 3.000 .048
Within Groups 118.770 301 .395
TIỂU KẾT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày kết quả kiểm định thang đo thông qua đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định sự phù hợp của mô hình cũng các giả thuyết đi kèm về việc đánh giá các thành phần theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu. Phần mềm SPSS 16.0 được sử dụng để phân tích bộ dữ liệu khảo sát. Từ kết quả này, mô hình nghiên cứu cùng các giả thuyết đã được hiệu chỉnh. Sau đó, sự phù hợp của mô hình nghiên cứu được kiểm định bằng phân tích hồi quy đa biến và cuối cùng là kiểm định các giả thuyết, kiểm định Anova.
CHƯƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT
4.1. KẾT LUẬN
Thống kê mô tả thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định quay lại của khách du lịch đã trình bày sơ bộ những kết quả điều tra của tác giả. Kết quả đo lường độ tin cậy dữ liệu bằng Cronbach’s Alpha và EFA cho thấy thang đo sau khi bổ sung, hiệu chỉnh đạt độ tin cậy cho phép.
Kết quả mô hình nghiên cứu lý thuyết cho ý định quay lại thành phố Đà Nẵng của khách du lịch được đo lường bởi 33 biến với 8 nhân tố. Nhưng qua thực tế khảo sát và xử lý dữ liệu mô hình có sự thay đổi. Từ 33 biến quan sát ban đầu, sau khi phân tích còn 32 biến quan sát hợp lệ, loại đi các biến quan sát DD9 của nhân tố “Động cơ” . Kết quả sau khi phân tích nhân tố bao gồm 32 biến hợp lệ và 8 nhân tố, tác giả đã đặt tên lại cho các nhân tố bao gồm: Động cơ kéo, Động cơ đẩy, Thái độ, Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi, Giá trị nhận thức, Kinh nghiệm quá khứ và Ý định quay lại.
Qua phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết có: 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định quay lại thành phố Đà Nẵng của khách du lịch bao gồm: (1) Động cơ kéo, (2)Thái độ, (3) Nhận thức kiểm soát hành vi, (4)Giá trị nhận thức, (5) Kinh nghiệm quá khứ . Trong đó, nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh hưởng lớn nhất đối với ý định quay lại của khách du lịch với hệ số ß là 0,261 tiếp đến là nhân tố Thái độ với hệ số là 0,175, giá trị cảm nhận với hệ số ß là 0,164, Động cơ kéo với hệ số ß là 0.161; nhân tố kinh nghiệm quá khứ ảnh hưởng tới Ý định quay lại với hệ số ß là 0,133. Các nhân tố còn lại bao gồm nhâ tố Động cơ đẩy và Chuẩn chủ quan không đảm bảo ý nghĩa thống kê (Sig. >0.05) nên bị loại ra khỏi mô hình. Có thể trên thực tế có thể các nhân tố này có ảnh hưởng đến ý định quay lại thành phố Đà Nẵng của khách du lịch, tuy
nhiên do những đặc thù riêng hoặc thời điểm tác giả khảo sát các nhân tố này không ảnh hưởng hoặc ảnh hưởng không đáng kể.
4.2. GỢI Ý CHÍNH SÁCH
Từ kết quả của phân tích nhân tố, hồi quy bội tác giả đã xác định được