Chỉ tiêu nghiên cứu
Chỉ tiêu nghiên cứu có thể phân chia thành các nhóm sau:
- Chỉ tiêu về tình hình du lịch: du khách phân theo các nhóm khác nhau và biến động qua các năm, doanh thu và biến động doanh thu qua các năm
- Chỉ tiêu về hế thống điểm du lịch: số lượng điểm du lịch phân theo loại hình du lịch, theo cấp quản lý
- Chỉ tiêu về tình hình thực hiện các hoạt động quản lý nhà nước : số lượng các loại hoạt động, kinh phí cho các hoạt động, phạm vi các loại hoạt động, kết quả các hoạt động quản lý.
Chỉ tiêu về ý kiến đánh giá của các bên liên quan về quản lý nhà nước đối với điểm du lịch: tần suất ý kiến, tỷ lệ % ý kiến, giá trị trung bình của cac thang đo.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cũng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Phân tích thống kê tần số để mô tả các thuộc tính của
nhóm mẫu khảo sát. Ngoài ra, thông qua việc biểu diễn dữ liệu bằng đồ thị có thể giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát và so sánh được sự khác biệt trong mức độ đánh giá giữa các nhóm đối tượng khác nhau.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phương pháp này được sử dụng để rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn dể chúng có ý nghĩa hơn nhung vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu. Trong đề tài, phân tích nhân tố khám phá nhằm phát hiện các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động điểm du lịch. Phân tích nhân tố duợc coi là phù hợp khi đạt các tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn nhất của mỗi hệ thang đo > 0.5, tổng phuong sai trích > 50% (Gerbing & Anderson, 1988), hệ số KMO > 0.5, và kiểm dịnh Bartlett có ý nghia thống kê. Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hon 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Ðánh giá độ tin cậy thang đo thông qua đại luợng Cronbach Alpha
Theo nhiều nhà nghiên cứu thì khi: Cronbach Alpha giao động trong khoảng 0.8 đến 1: Thang đo lường tốt. Cronbach Alpha giao động trong khoảng 0,7 đến 0,8: Thang đo có thể sử dụng được. Cronbach Alpha giao động trong khoảng 0,6 đến 0,7: Có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Phương pháp hồi quy tương quan
Hồi quy - tương quan là phương pháp phân tích dựa trên mối liên hệ phụ thuộc của một biến kết quả (biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến nguyên nhân (biến độc lập).
Liên hệ tương quan là mối liên hệ khi hiện tượng này thay đổi thì có thể làm cho hiện tượng có liên quan thay đổi nhưng không hoàn toàn quyết định. Đặc điểm của liên hệ tương quan là liên hệ không được biểu hiện trên từng đơn vị cá biệt mà phải thông qua hiện tuợng số lớn. Mối liên hệ này rất phổ biến và thường gặp trong các hiện tượng kinh tế - xã hội. Ví dụ: Mối liên hệ giữa tuổi nghề và năng suất lao động. Tuổi nghề có ảnh hưởng đến năng suất lao động nhưng năng suất lao động không chỉ chịu ảnh hưởng của tuổi nghề mà còn chịu ảnh huởng của các nhân tố khác như tay nghề, bậc thợ...
Phương pháp phân tích hồi quy giúp xác định được rõ các yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến công tác quản lý điểm du lịch tại Thủ đô Viêng Chăn, nước CHDCND Lào hiện nay và mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu, yếu tố nào sẽ tác động lớn nhất, yếu tố nào ít tác động nhất, từ đó làm căn cứ đề xuất các biện pháp cụ thể và sâu sát hơn để hoàn thiện quản lý các điểm du lịch tại Thủ đô Viêng Chăn nước CHDCND Lào.
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mô hình ban đầu sẽ cho ra kết quả được mô hình hồi quy ảnh hưởng của các nhân tố đến đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch tại Thủ đô Viêng Chăn, nước CHDCND Lào:
- Đánh giá chung = ß0 + ß1*X1 + ß2*X2+ ß3*X3 + ß4*X4 +….. + ßn*Xn + ei
Trong đó: X1, X2, X3, …., Xn là các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Đánh giá chung
- Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến công tác quản lý điểm du lịch tại Thủ đô Viêng Chăn, nước CHDCND Lào.
Cụ thể trong nghiên cứu, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA. Mô hình hồi quy sẽ như sau:
DGC = β0 + β1*XDQH + β2*XT + β3*KD + β4*MT + β5*BTPT + ei
Trong đó:
DGC: Giá trị của biến phụ thuộc là Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
XDQH: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là Tổ chức xây dựng và thực hiện quy hoạch phát triển điểm du lịch
XT: Giá trị của biến độc lập thứ hai là Xúc tiến, tuyên truyền, quảng bá điểm du lịch
KD: Giá trị của biến độc lập thứ ba là Quản lý hoạt động kinh doanh điểm du lịch
MT: Giá trị của biến độc lập thứ tư là Quản lý môi trường điểm du lịch
BTPT: Giá trị của biến độc lập thứ năm là Bảo tồn và phát triển tài nguyên du lịch
β0: Hằng số
βi: Hệ số hồi quy riêng từng phần (i>0)
Các giả thuyết trong mô hình
H0: Các nhân tố chính không có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
H1: Nhân tố “XDQH” có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
H2: Nhân tố “XT” có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
H3: Nhân tố “KD” có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
H4: Nhân tố “MT” có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
H5: Nhân tố “BTPT” có mối quan hệ cùng chiều với Đánh giá chung về công tác quản lý điểm du lịch
Phương pháp kiểm định thống kê: kiểm định One-way ANOVA, kiểm định T-Test... + Kiểm dịnh One-Way ANOVA nhằm phân tích sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến hiệu quả hoạt động điểm du lịch. Kiểm dịnh One-Way ANOVA có thể sử dụng tốt khi dữ liệu của các tiêu chí đưa vào kiểm định có phân phối chuẩn và phương sai các nhóm mẫu đồng nhất với nhau.
H0: Không có sự khác biệt giữa trung bình của các nhóm được phân loại. H1: Có sự khác biệt giữa trung bình các nhóm được phân loại.
(α là mức ý nghĩa của kiểm định, α = 0,05)
Nếu Sig >= 0,05: Chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0
Nếu Sig <= 0,05: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0
+ Kiểm định Independent Samples T-test Tại kiểm định Levene (kiểm định F)
Sig > 0,05: Sử dụng kiểm định t ở cột Equal variances assumed. Sig < 0,05: Sử dụng kiểm định t ở cột Equal variances not assumed Tại kiểm định T
Sig > 0,05: H0 chấp nhận, không có sự khác biệt Sig < 0,05: H0 bị bác bỏ, có sự khác biệt.
Tiểu kết chương 3
Chương 3 của nghiên cứu đã làm rõ các nội dung cơ bản trong thiết kế nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.
Thứ nhất, trình bày quy trình nghiên cứu với bước nghiên cứu sơ bộ và bước nghiên cứu chính thức.
Thứ hai, chỉ ra các phương pháp nghiên cứu và thu thập dữ liệu bao gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng với các phương pháp phỏng vấn sâu chuyên gia và điều tra khảo sát bằng bảng hỏi.
Thứ ba, trình bày các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp được thực hiện trong nghiên cứu.
CHƯƠNG 4
THỰC TRẠNG QUẢN LÝ ĐIỂM DU LỊCH Ở THỦ ĐÔ VIÊNG CHĂN, NƯỚC CHDCND LÀO