7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4.2. Nghiên cứu định lƣợng
a. Mẫu nghiên cứu
- Quy mô mẫu
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng kích thƣớc mẫu tối thiểu theo tỷ lệ đó là 4 hay 5 mẫu cho một biến quan sát. Trong đề tài nghiên cứu này có tất cả 43 biến quan sát. Do đó, kích thƣớc mẫu tối thiểu đó là (43 x 5) = 215 mẫu. Vậy kích thƣớc mẫu dự kiến là n = 220 mẫu. Để đạt con số này, số bảng câu hỏi phát ra là 250, kỳ vọng thu về 235 phiếu phục vụ cho mục tiêu của nghiên cứu.
- Phương pháp chọn mẫu
Do các giới hạn về thời gian và chi phí của ngƣời nghiên cứu, phƣơng pháp chọn mẫu trong nghiên cứu này là phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện, phi xác suất. Theo phƣơng pháp chọn mẫu này, nghiên cứu sẽ thực hiện lấy mẫu dựa vào sự thuận tiện hay tính dễ tiếp cận của đối tƣợng điều tra, tại những nơi mà ngƣời thực hiện điều tra có nhiều khả năng gặp đƣợc đối tƣợng điều tra.
b. Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu bằng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi đã đƣợc thiết kế sẵn nhằm lấy ý kiến của khách du lịch về những yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn điểm đến. Phƣơng pháp này có thể dễ dàng thu thập dữ liệu định lƣợng với khối lƣợng lớn, cho phép ngoại suy từ dữ liệu thu thập về tổng thể, giúp giảm thiểu tác động của yếu tố chủ quan trong quá trình thu thập thông tin.
Đối tƣợng điều tra là những khách du lịch đến từ Tây Âu - Bắc Mỹ đã hoàn thành việc lựa chọn điểm đến và đã đến Hội An. Do nghiên cứu về khách du lịch Tây Âu – Bắc Mỹ, nên ngƣời nghiên cứu tiến hành hỏi đáp viên có đến từ Tây Âu – Bắc Mỹ hay không rồi mới tiến hành phỏng vấn.
c. Kiểm tra và xử lý dữ liệu
Sau khi điều tra, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra và lựa chọn các bảng câu hỏi đạt yêu cầu và có giá trị dùng để phân tích. Sau đó, thực hiện hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu. Dữ liệu sau khi làm sạch, sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0.
d. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Sau khi mã hóa và làm sạch, dữ liệu sẽ đƣợc phân tích theo các bƣớc: - Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là bƣớc phân tích dữ liệu ở mức độ cơ bản đầu tiên. Nghiên cứu này thực hiện thống kê và mô tả về những đặc điểm nhân khẩu học, về thang đo của các yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài.
- Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo và có ý nghĩa khi phƣơng pháp đo lƣờng đó không có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Độ tin cậy của thang đo thƣờng đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha.
Mục đích của đánh giá thang đo là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lƣờng cho một khái niệm cần đo hay không. Muốn biết cái nào đóng góp nhiều hay ít thì cần phải quan sát hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected item – total correlation).
Thang đo có độ tin cậy khi hệ số Cronbach’s alpha > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected item – total correlation) > 0.3 (Nunnally & Burnstein, 1994). Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại.
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là tổng hợp dữ liệu và cắt giảm dữ liệu. Cụ thể, phân tích nhân tố khám phá sẽ thực hiện xác định các
tập hợp biến quan sát cần thiết và tìm ra mối quan hệ giữa các biến quan sát với nhau.
Điều kiện dùng để phân tích nhân tố:
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
+ Giá trị KMO ≥ 0.5 là thích hợp. (Lê Văn Huy & cộng sự, 2012) + Tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
+ Factor Loading lớn nhất của mỗi Item phải ≥ 0.3 tùy theo kích thƣớc mẫu (Hair & cộng sự, 1998)
+ Eigenvalues ≥ 1. Nếu Eigenvalues < 1thì sẽ loại khỏi mô hình nghiên cứu (Gerbing & Anderson, 19888).
+ Tại mỗi Item, chênh lệch giữa |Factor Loading| lớn nhất và |Factor Loading| bất kỳ phải ≥ 0.3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
+ Sử dụng phƣơng pháp trích Principal Component, phép quay Varimax nhằm giảm dữ liệu (Lê Văn Huy & cộng sự, 2012).
- Phân tích tương quan và hồi quy
Phân tích tƣơng quan tập trung chủ yếu đến việc tìm xem có hay không tồn tại mối quan hệ giữa các biến với việc xác định mức độ kết hợp tuyến tính của giữa chúng.
Phân tích hồi quy sẽ thực hiện ƣớc lƣợng hoặc dự báo một biến (biến phụ thuộc) trên cơ sở giá trị đã cho của các biến khác (biến độc lập). Điều kiện để hồi quy thì trƣớc hết các biến phải có sự tƣơng quan.
Trƣớc hết sẽ xem xét hệ số tƣơng quan giữa quyết định lựa chọn điểm đến và các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn điểm Hội An của du khách Tây Âu – Bắc Mỹ. Sau đó, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng (OLS) đƣợc thực hiện
nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định mức độ tác động của từng yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của du khách.
Bài nghiên cứu này sẽ thực hiện các bƣớc phân tích hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
+ Phƣơng pháp đƣa biến vào phân tích hồi quy là phƣơng pháp đƣa các biến cùng một lƣợt.
+ Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square).
+ Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
+ Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy riêng bằng 0.
+ Đánh giá mức độ tác động giữa các biến độc lập thông qua hệ số Beta. + Sau cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, tác giả thực hiện các dò tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Bao gồm: giả định liên hệ tuyến tính, giả định phƣơng sai của sai số không đổi, phân phối chuẩn của phần dƣ, tính độc lập của phần dƣ, hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá quyết định lựa chọn điểm đến của du khách theo các đặc điểm nhân khẩu học
Để kiểm định xem mức độ đánh giá quyết định lựa chọn điểm đến có khác nhau hay không giữa các khách du lịch có đặc điểm nhân khẩu học khác nhau về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập, nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp kiểm định Independent Samples T – test và One – way ANOVA. Independent Samples T – test đƣợc sử dụng để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu giữa hai đối tƣợng. Phân tích phƣơng sai ANOVA (Analysis of variance) là phƣơng pháp giúp ta so sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên.
Đồng thời, kiểm định Levene test đƣợc thực hiện trƣớc đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phƣơng sai của các tổng thể con trƣớc khi tiến hành điểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Trong phân tích ANOVA, nếu kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy giá trị Sig. ≤ 0.05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá quyết định lựa chọn điểm đến giữa các nhóm du khách có đặc điểm cá nhân khác nhau, tác giả tiếp tục sử dụng phƣơng pháp phân tích sau ANOVA là kiểm định Post Hoc để tìm xem sự khác biệt về mức độ đánh giá là cụ thể ở nhóm nào.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng này trình bày tổng quan về thị trƣờng khách du lịch Tây Âu – Bắc Mỹ đến Hội An và cách xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất, quy trình nghiên cứu, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Nội dung chƣơng này đã xác định đƣợc 8 yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn điểm đến Hội An của khách du lịch Tây Âu – Bắc Mỹ là động cơ đi du lịch, thái độ, kinh nghiệm, hình ảnh điểm đến, nhóm tham khảo, giá cả tour du lịch, truyền thông và đặc điểm chuyến đi.
Phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài bao gồm hai giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định tính tiến hành tổng hợp lý thuyết kết hợp phỏng vấn sâu để đƣa ra thang đo chính thức. Nghiên cứu định lƣợng thực hiện bằng cách phỏng vấn cá nhân trực tiếp thông qua bảng câu hỏi chi tiết với 250 đối tƣợng là khách du lịch Tây Âu – Bắc Mỹ đến Hội An. Mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện, phi xác suất. Dữ liệu thu thập đƣợc từ bảng câu hỏi sau khi tiến hành làm sạch, sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0.
Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày các kết quả về thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tƣơng quan và hồi quy, kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm nhân khẩu học.
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU