8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.4.KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
3.4.1. Phân tích tƣơng quan
Khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, chúng ta cần xem xét quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trên cơ sở ma trận hệ số tƣơng quan. Đặc biệt cần chú ý đến mối quan hệ chặt chẽ giữa một biến độc lập với các biến độc lập còn lại vì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Trƣớc khi thực hiện phân tích hồi quy, ta cần xem xét mối tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và mối tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau. Mức độ tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Ý định đặt phòng trực tuyến đƣợc thể hiện qua hệ số tƣơng quan Pearson.
Bảng 3.13: Ma trận hệ số tƣơng quan Correlations F_YD F_HI F_SD F_RH F_RG F_YD Pearson Correlation 1 .475** .621** -.490** -.595** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 F_HI Pearson Correlation .475** 1 .331** -.145* -.037 Sig. (2-tailed) .000 .000 .040 .604 N 200 200 200 200 200 F_SD Pearson Correlation .621** .331** 1 -.205** -.390** Sig. (2-tailed) .000 .000 .004 .000 N 200 200 200 200 200 F_RH Pearson Correlation -.490** -.145* -.205** 1 .400** Sig. (2-tailed) .000 .040 .004 .000 N 200 200 200 200 200 F_RG Pearson Correlation -.595** -.037 -.390** .400** 1 Sig. (2-tailed) .000 .604 .000 .000 N 200 200 200 200 200
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Kết quả ở bảng 3.13 cho thấy các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc là ý định đặt phòng trực tuyến.
3.4.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ, nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến và 1 biến phụ thuộc là ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến.
Để kiểm tra tính tƣơng quan, tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định Dubin-Watson. Theo kết quả d=1.964 (bảng 3.14)
Tra bảng thống kê Durbin – Watson với mức ý nghĩa α=5%, n=200, k’=4, ta có dL=1.728; dU=1.809; 4-dU=2.191; 4-dL=2.272
Ta thấy dU=1.809< d=1.964<4-dU=2.191. Vậy mô hình kiểm định không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Bảng 3.14: Đánh giá độ phù hợp của mô hình và Durbin-Watson
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
Durbin-Watson
1 .827a .684 .678 .30393 1.964
a. Predictors: (Constant), F_RG, F_HI, F_RH, F_SD b. Dependent Variable: F_YD
Bảng 3.15: Kết quả kiểm định ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 39.025 4 9.756 105.616 .000b
Residual 18.013 195 .092
Total 57.039 199
a. Dependent Variable: F_YD
b. Predictors: (Constant), F_RG, F_HI, F_RH, F_SD
Bảng 3.12 cho thấy, mô hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.678 có nghĩa là 4 biến độc lập giải thích đƣợc 67.8% ý định đặt phòng trực tuyến.
Qua bảng , cho thấy, F=105.616 và sig = 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa các nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ, nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến với ý định đặt phòng trực tuyến.
Bảng 3.16: Kết quả hồi quy
Coefficientsa (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.689 .250 10.754 .000 F_HI .260 .035 .320 7.397 .000 .865 1.156 F_SD .281 .040 .326 6.996 .000 .747 1.338 F_RH -.206 .039 -.232 -5.219 .000 .823 1.215 F_RG -.224 .029 -.364 -7.698 .000 .725 1.379
a. Dependent Variable: F_YD
Qua bảng 3.14 cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao (từ 0.725 đến 0.865) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF thấp (từ 1.156 đến 1.379 nhỏ hơn 10). Do vậy, không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình. Đồng thời, tất cả các giá trị sig tƣơng ứng với các biến điều
nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định các biến số này có ý nghĩa trong mô hình và mô hình thực tế đƣợc thiết lập nhƣ sau:
YDi= 2.689 +0.260HIi + 0.281SDi – 0.206RHi – 0.224RGi
3.4.3. Kiểm định các giả thuyết
-Giả thuyết H1: Nhân tố Nhận thức sự hữu ích có quan hệ thuận chiều với ý định đặt phòng trực tuyến của ngƣời dân Đà Nẵng
Kết quả ƣớc lƣợng (bảng ) cho thấy mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích và ý định đặt phòng là 0.260 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, nhận thức sự hữu ích là một trong những yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Thật vậy, khi ngƣời tiêu dùng cảm nhận đƣợc sự hữu ích của dịch vụ đặt phòng trực tuyến thì ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến càng cao.
-Giả thuyết H2: Nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng có quan hệ thuận chiều với ý định đặt phòng trực tuyến của ngƣời dân Đà Nẵng
Kết quả ƣớc lƣợng (bảng ) cho thấy mối quan hệ giữa nhận thức tính dễ sử dụng và ý định đặt phòng là 0.281 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, nhận thức tính dễ sử dụng là một trong những yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Thật vậy, khi ngƣời tiêu dùng cảm thấy dịch vụ đặt phòng trực tuyến dễ dàng thì ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến càng cao.
-Giả thuyết H3: Nhân tố cảm nhận sự rủi ro về hàng hóa/dịch vụ có quan hệ ngƣợc chiều với ý định đặt phòng trực tuyến của ngƣời dân Đà Nẵng
Kết quả ƣớc lƣợng (bảng ) cho thấy mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ và ý định đặt phòng là -0.206 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ là một trong những yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Thật vậy, khi ngƣời tiêu dùng thấy rủi ro về dịch
vụ khi đặt phòng trực tuyến thì ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến càng thấp.
-Giả thuyết H4: Nhân tố cảm nhận sự rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến có quan hệ ngƣợc chiều với ý định đặt phòng trực tuyến của ngƣời dân Đà Nẵng
Kết quả ƣớc lƣợng (bảng ) cho thấy mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến và ý định đặt phòng là -0.224 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến là một trong những yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Thật vậy, khi ngƣời tiêu dùng thấy rủi ro khi giao dịch trực tuyến thì ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến càng thấp.
3.5. PHÂN TÍCH ANOVA
Mục đích của phân tích Anova là tìm xem có sự tác động của các yếu tố đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của những khách hàng có giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập khác nhau thì có khác nhau hay không.
3.5.1. Kiểm định ý định đặt phòng trực tuyến giữa Nam và Nữ
- Giả thuyết H5: Không có sự khác biệt trong sự ảnh hƣởng của các yếu tố đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của những ngƣời tiêu dùng có giới tính khác nhau
Bảng 3.17: Kết quả Independent Samples Test
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper F_YD Equal variances assumed 4.199 .042 .031 198 .975 .002 .079 -.153 .158 Equal variances not assumed .029 112.982 .977 .002 .085 -.165 .170
Kiểm định Levene sig = 0.042 < 0.05 nên ta sẽ dùng kết quả hàng Equal variances not assumed. Ta tiếp tục có sig t-test = 0.977 > 0.05, nhƣ vậy không có sự khác biệt về ý định đặt phòng trực tuyến giữa nam và nữ.
3.5.2. Kiểm định ý định đặt phòng trực tuyến giữa những ngƣời có độ tuổi khác nhau độ tuổi khác nhau
- Giả thuyết H6: Không có sự khác biệt trong sự ảnh hƣởng của các yếu tố đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của những ngƣời tiêu dùng có độ tuồi khác nhau (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.18: Kết quả kiểm định phƣơng sai
Test of Homogeneity of Variances
F_YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2.380 2 197 .095
Bảng 3.19: Kết quả phân tích ANOVA
ANOVA
F_YD
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .074 2 .037 .132 .877
Within Groups 55.315 197 .281
Total 55.389 199
Vì sig = 0.095 > 0.05 (bảng) nên có thể khẳng định phƣơng sai các nhóm bằng nhau, thỏa mãn điều kiện của phân tích ANOVA.
Ta thấy tiêu chuẩn kiểm định F=0.132 và sig =0.877 > 0.05 (bảng ) nên ta không thể bác bỏ giả thuyết H6, điều này có nghĩa là không có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi khác nhau về ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến.
3.5.3. Kiểm định ý định đặt phòng trực tuyến giữa những ngƣời có học vấn khác nhau học vấn khác nhau
- Giả thuyết H7: Không có sự khác biệt trong sự ảnh hƣởng của các yếu tố đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của những ngƣời tiêu dùng có trình độ học vấn khác nhau
Bảng 3.20: Kết quả kiểm định phƣơng sai
Test of Homogeneity of Variances
F_YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
67.360 3 196 .000
Bảng 3.21: Multiple Comparisons
Dependent Variable: F_YD Tamhane
(I) Trình độ (J) Trình độ Mean
Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
Phổ thông Trung cấp - Cao đẳng -.97727* .01292 .000 -1.0123 -.9422 Đại học -1.71818* .03626 .000 -1.8153 -1.6210 Sau đại học -2.00000 .00000 . -2.0000 -2.0000 Trung cấp - Cao đẳng Phổ thông .97727* .01292 .000 .9422 1.0123 Đại học -.74091* .03849 .000 -.8437 -.6381 Sau đại học -1.02273* .01292 .000 -1.0578 -.9877 Đại học Phổ thông 1.71818* .03626 .000 1.6210 1.8153 Trung cấp - Cao đẳng .74091* .03849 .000 .6381 .8437 Sau đại học -.28182* .03626 .000 -.3790 -.1847 Sau đại học Phổ thông 2.00000 .00000 . 2.0000 2.0000 Trung cấp - Cao đẳng 1.02273* .01292 .000 .9877 1.0578 Đại học .28182* .03626 .000 .1847 .3790
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Hình 3.5. Ý định đặt phòng trực tuyến của những ngƣời có trình độ học vấn khác nhau
Vì sig =0.000<0.05 (bảng 3.18) nên ta sẽ dùng kết quả Multiple Comparisons trong kiểm định Posts Hoc. Ta thấy có rất nhiều cặp quan hệ có sig nhỏ hơn 0.05, do vậy có sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến giữa những ngƣời có học vấn khác nhau. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 3.4 cho thấy học vấn càng cao thì họ càng có ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến.
3.5.4. Kiểm định ý định đặt phòng trực tuyến giữa những ngƣời có thu nhập khác nhau thu nhập khác nhau
Bảng 3.22. Kết quả kiểm định phƣơng sai
Test of Homogeneity of Variances
F_YD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Bảng 3.23. Kết quả phân tích ANOVA
Multiple Comparisons
Dependent Variable: F_YD Tamhane
(I) Thu nhập (J) Thu nhập Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
Dƣới 3 triệu Từ 3 đến 6 triệu -.93750* .02867 .000 -1.0157 -.8593 Từ 6 đến 10 triệu -1.56931* .04561 .000 -1.6917 -1.4469 Trên 10 triệu -2.01220* .01220 .000 -2.0459 -1.9784 Từ 3 đến 6 triệu Dƣới 3 triệu .93750* .02867 .000 .8593 1.0157 Từ 6 đến 10 triệu -.63181* .05387 .000 -.7754 -.4882 Trên 10 triệu -1.07470* .03115 .000 -1.1589 -.9905 Từ 6 đến 10 triệu Dƣới 3 triệu 1.56931* .04561 .000 1.4469 1.6917 Từ 3 đến 6 triệu .63181* .05387 .000 .4882 .7754 Trên 10 triệu -.44289* .04722 .000 -.5693 -.3165 Trên 10 triệu Dƣới 3 triệu 2.01220* .01220 .000 1.9784 2.0459 Từ 3 đến 6 triệu 1.07470* .03115 .000 .9905 1.1589 Từ 6 đến 10 triệu .44289* .04722 .000 .3165 .5693
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Vì sig =0.000<0.05 (bảng 3.20) nên ta sẽ dùng kết quả Multiple Comparisons trong kiểm định Posts Hoc. Ta thấy có rất nhiều cặp quan hệ có sig nhỏ hơn 0.05, do vậy có sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến giữa những ngƣời có thu nhập khác nhau.
CHƢƠNG 4
KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT
4.1. TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dựa vào các nghiên cứu trƣớc về các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến, tác giả đã đƣa ra mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến gồm nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến với 22 biến quan sát.
Sau khi tiến hành nghiên cứu định lƣợng với mẫu là 200 và thực hiện xử lý phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 16.0 với các phân tích nhƣ phân tích hệ số tin cậy, phân tích nhân tố khám phá thì đã loại bỏ hai biến quan sát và ta có 4 nhân tố là nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến với 20 biến quan sát.
Tiếp tục phân tích hồi quy và ANOVA, kết quả nhƣ sau:
- Mô hình phù hợp và giải thích đƣợc 67.7% sự biến động trong ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến.
- Đồng thời các giả thuyết đều đƣợc chấp nhận. Trong đó, nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng có tác động thuận chiều với ý định đặt phòng, nhận thức rủi ro về hàng hóa/dịch vụ và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến có tác động ngƣợc chiều với ý định đặt phòng.
- Không có sự khác biệt các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến giữa những ngƣời có giới tính và độ tuổi khác nhau.
- Có sự khác biệt các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến giữa những ngƣời có thu nhập và trình độ học vấn khác nhau.
-Tỷ lệ khách hàng nữ đặt phòng khách sạn trực tuyến nhiều hơn khách hàng nam.
-Khách hàng sử dụng dịch vụ đặt phòng trực tuyến chủ yếu nằm trong độ tuổi từ 25 đến 34 tuổi.
-Khách hàng sử dụng dịch vụ đặt phòng trực tuyến có trình độ học vấn đại học và nhóm có thu nhập từ 6 đến 10 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất.
4.2. KIẾN NGHỊ, ĐỀ XUẤT
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đƣa ra một số kiến nghị cho các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ du lịch trực tuyến, nhằm giúp các doanh nghiệp có những đối sách phù hợp để nâng cao doanh số khách hàng.
4.2.1. Nâng cao nhận thức tính hữu ích về dịch vụ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Đây là yếu tố có ảnh hƣởng mạnh đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến. Tính hữu dụng bao gồm nhanh chóng, cung cấp thông tin phong phú, hữu ích về giá, về khách sạn, đặt phòng linh hoạt. Từ kết quả nghiên cứu trên, các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến cần quan tâm hơn nữa đến việc gia tăng tính hữu ích của dịch vụ. Để làm đƣợc điều này, các doanh nghiệp cần phải tiếp cận gần hơn với khách hàng thông qua các kênh truyền thông, mạng xã hội nhƣ Facebook, Google, Zalo…cung cấp cho khách hàng thông tin về khách sạn, dịch vụ gia tăng, chia sẻ trải nghiệm của khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ, giao tiếp trực tuyến với khách hàng để khách hàng cảm thấy đƣợc quan tâm, giải đáp mọi thắc mắc của khách hàng. Hiện nay, rất nhiều