Đến Mù Cang Chải

Một phần của tài liệu Đánh giá tài sản thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải từ quan điểm của khách du lịch nội địa (Trang 93 - 95)

Chải

0,818 Sự trung thành với thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải 0,852 Hình ảnh thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải 0,859

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả, 2021)

4.2.2.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Kết quả nghiên cứu định tính khách du lịch cho biết Tài sản thương hiệu Mù Cang Chải từ quan điểm của khách du lịch nội địa được đo lường bởi 3 yếu tố: “ Với các điểm đến khác ở Việt Nam, tôi nghĩ rằng đến thăm Mù Cang Chải là một bước đi thông minh; Dù cho các điểm đến khác có cùng đặc điểm như Mù Cang Chải, tôi vẫn chọn Mù Cang Chải; Mù Cang Chải còn hơn cả một điểm đến đối với tôi”. Tuy nhiên, để đánh giá mức độ đo lường cho biến phụ thuộc thì 3 biến quan sát này cần phải được đưa vào phân tích nhân tố.

Kiểm định KMO

Bảng 4.7. Kết quả kiểm định KMO cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test

Kaiser – Meyer - Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,701 Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi – Square 280,671

Df 3

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả, 2021) Với kết quả kiểm định KMO = 0.701 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Hơn nữa, Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, có thể kết luận 3 biến quan sát được

đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.

Ma trận xoay nhân tố

Bảng 4.8.Ma trận các thành phần đối với biến phụ thuộc

Tài sản thương hiệu Mù Cang Chải

Biến quan sát Hệ số tải

Mù Cang Chải còn hơn cả một điểm đến đối với tôi 0,876 Với các điểm đến khác ở Việt Nam, tôi nghĩ rằng đến thăm Mù

Cang Chải là một bước đi thông minh

0,860 Dù cho các điểm đến khác có cùng đặc điểm như Mù Cang Chải, tôi

vẫn chọn Mù Cang Chải

0,814

Eigenvalues = 2,168

Tổng phương sai trích = 72,225%

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả, 2021) Kết quả ma trận xoay cho thấy, có một nhân tố được trích từ các biến quan sát đưa vào phân tích EFA. Nhân tố được rút trích có hệ số Eigenvalue là 2,168 >1 vì thế các biến quan sát này có thể tạo nên được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là nhân tố “Tài sản thương hiệu Mù Cang Chải”. Trong bảng trên có tổng phương sai trích bằng 72,225% cho biết nhân tố này giải thích được 72,225% biến thiên của dữ liệu.

4.2.3. Phân tích tương quan và hồi quy

4.2.3.1. Phân tích tương quan Pearson

a, Xây dựng mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Sau khi phân tích nhân tố và đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha ta đã xác định được có 4 nhân tố ảnh hưởng đến Tài sản thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải. Đó là Nhận biết thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải; Chất lượng cảm nhận thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải; Hình ảnh thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải và Sự trung thành với thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải. Qua đó, mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu này như sau:

Hình 4.1. Mô hình điều chỉnh các nhân tố tác động đến Tài sản thương hiệu

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2021)

b, Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.

Bảng 4.9. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Các biến Tiêu chí Nhận biết thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải

Một phần của tài liệu Đánh giá tài sản thương hiệu điểm đến Mù Cang Chải từ quan điểm của khách du lịch nội địa (Trang 93 - 95)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(199 trang)
w