Cronbach’s alpha:
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach‟s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach‟s alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 8,0 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‟s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem x t sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này phù hợp, nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình (Gerbing & Anderson, 1988).
Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa
bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố Number of factor với ph p xoay Varimax nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0,5 thì mới có ý nghĩa thực tiễn.
Xây dựng phƣơng trình hồi quy, kiểm định giả thuyết
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tƣơng quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng. Và hệ số R² đã đƣợc điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy đƣợc xây dựng phù hợp đến mức nào.
Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng để xây dựng và đánh giá thang đo lƣờng các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mô hình lý thuyết.
Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm gồm 8 ngƣời là đại diện của Sở văn hóa thể thao và du lịch tỉnh Bến Tre, đại diện của các điểm DLST tỉnh Bến Tre, 22 ngƣời là đại diện KDL nội địa. Kết quả thảo luận nhóm là xây dựng thang đo chính thức để khảo sát 350 mẫu. Thang đo chính thức đƣợc nhóm thông qua gồm có 8 yếu tố nghiên cứu về về các yếu tố tác động đến sự hài lòng của KDL nội địa đối với DLST tỉnh Bến Tre.
Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày phƣơng pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha và EFA; kiểm định mô hình lý thuyết bằng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính đa biến; kiểm định Levene về sự khác biệt giữa một biến định tính với một biến định lƣợng và phân tích phƣơng sai One Way ANOVA.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với mô hình giả thuyết đƣợc đƣa ra ở chƣơng 2, sau khi tiến hành khảo sát thực nghiệm, chƣơng 4 sẽ kiểm định lại mô hình. Đồng thời, sẽ đƣa ra những phân tích định lƣợng nhằm hiểu hơn vấn đề nghiên cứu.
Chƣơng 4 xoay quanh 3 nội dung chính: (1) Đánh giá độ tin cậy của thang đo, (2) Phân tích nhân tố khám phát và xây dựng mô hình hồi quy, (3) Kiểm định sự tác động của yếu tố trong mô hình.