Toàn bộ mẫu hợp lệ sẽ được xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22 để tiến hành các kiểm định, phân tích nhân tố, phân tích độ tin cậy, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết. Cụ thể:
- Nhập và làm sạch dữ liệu.
- Phân tích thống kê mô tả (Descriptive Statistics) sẽ cho thấy mức độ đánh giá của khách hàng đối với từng yếu tố, thể hiện qua số điểm trung bình của từng yếu tố.
- Phân tích độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá thang đo cho từng yếu tố đã xây dựng trong mô hình nghiên cứu. Ở bước phân tích này, các thang đo được xem là đảm bảo độ tin cậy nếu hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.)
- Các biến quan sát đảm bảo mức độ tin cậy thang đo sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để hình thành nên các nhân tố chứa các nhóm biến quan sát thích hợp. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading )> 0.5
+ 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
- Phân tích mô hình hồi quy sẽ cho thấy mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc.
- Các kiểm định liên quan đến sự vi phạm các giả định của mô hình hồi quy. - Kiểm định sự phù hợp của mô hình, và mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày các vấn đề về quy trình nghiên cứu, cách thức thu thập dữ liệu và phương pháp xử lý, phân tích dữ liệu. Bên cạnh đó, dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu trước tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất và phát triển các giả thuyết nghiên cứu ban đầu cần kiểm định. Chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu và thảo luận.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kết quả phân tích thống kê mô tả
Trong nghiên cứu này, khảo sát được thực hiện theo phương pháp thuận tiện.
Đối tượng khảo sát là các chủ khách sạn, resort, nhà nghỉ, homestay kinh doanh dịch vụ lưu trú trên địa bàn TP. Vũng Tàu.
Tổng số bảng câu hỏi khảo sát đã phát ra là 220 bảng. Tổng số bảng khảo sát thu về là 212 bảng khảo sát. Sau khi kiểm tra, có 03 bảng khảo sát không hợp lệ (chủ yếu là do điền thông tin không đầy đủ). Như vậy tổng số bảng khảo sát hợp lệ được đưa vào phân tích chính thức là 209 bảng có câu trả lời hoàn chỉnh.
Phần tiếp theo, tác giả trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các đặc tính của mẫu nghiên cứu phân bố theo: giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn.
Bảng 4.1: Phân bố mẫu nghiên cứu theo đặc điểm cá nhân
Đặc điểm cá nhân Số lượng Tỷ lệ
1. Phân bố theo giới tính
Nam 148 71%
Nữ 61 29%
2. Phân bố theo độ tuổi
18-25 69 33%
26-45 94 55%
trên 45 46 12%
3. Phân bố theo thu nhập
dưới 15 triệu 23 11% 15-20 triệu 123 59% 20 - 25 triệu 46 22% trên 25 triệu 17 8% 4. Phân bố theo trình độ học vấn THPT 13 6% Trung cấp 33 16% Cao đẳng 84 40% Đại học 79 38%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
✓ Phân bố theo giới tính
Trong tổng số 209 người trả lời có 148 nam chiếm 71% và số lao động nữ là 61 người chiếm 29%, có thể nhận thấy các chủ khách sạn, resort, nhà nghỉ, homestay kinh doanh dịch vụ lưu trú trên địa bàn TP. Vũng Tàu chủ yếu là nam. Kết quả này cho thấy có sự chênh lệch về giới tính, tỷ lệ nam cao hơn nữ, cũng khá phù hợp với bối cảnh thực tế kinh doanh dịch vụ lưu trú tại TP. Vũng Tàu, vì đặc thù công việc cần sự linh hoạt, chịu áp lực cao, và quyết đoán trong kinh doanh dịch vụ lưu trú tại địa bàn.
✓ Phân bố theo độ tuổi
Kết quả thống kê trong nghiên cứu cho thấy nhóm tuổi từ 18-25 có 69 người chiếm 33%, nhóm tuổi từ 26-45 có 94 người chiếm 55% và trên 45 tuổi có 46 người chiếm 12%.
✓ Phân bố theo thu nhập
Kết quả khảo sát có 17 người có thu nhập trên 25 triệu chiếm tỷ lệ thấp nhất là 8%, nhóm có thu nhập từ 20- 25 triệu chiếm 22%, nhóm thu nhập từ 15 – 20 triệu chiếm tỷ lệ cao nhất là 59%, và nhóm có thu nhập dưới 15 triệu chiếm 11%.
✓ Phân bố theo trình độ học vấn
Kết quả khảo sát cũng cho thấy, đối tượng có trình độ Đại học là 79 người chiếm 38%, nhóm trình độ Cao đẳng là 84 người chiếm 40%, nhóm đối tượng có trình độ trung cấp với 33 người chiếm 16%, và nhóm đối tượng có trình độ THPT với 13 người chiếm 6% trong tổng số 209 người lao động được khảo sát trong nghiên cứu này.
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.1Phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‘s Alpha
Như đã trình bày ở chương 3, trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu sẽ kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha với phần mềm SPSS 22 để kiểm định độ tin cậy các thang đo thành phần trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha
Thang đo Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến LỢI ÍCH KINH TẾ Cronbach’s Alpha = 0,809 LI1 7.65 3.708 .636 .764 LI2 7.43 3.633 .733 .657 LI3 7.18 4.316 .612 .784 NIỀM TIN Cronbach’s Alpha = 0,828 NT1 6.10 4.549 .652 .798 NT2 5.93 4.291 .753 .694 NT3 5.93 4.859 .657 .791 RỦI RO CẢM NHẬN Cronbach’s Alpha = 0,800 RR1 6.28 4.703 .697 .669 RR2 6.45 4.530 .731 .631 RR3 6.28 5.569 .516 .854 CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG Cronbach’s Alpha = 0,700 CL1 7.35 2.903 .533 .591 CL2 7.14 3.719 .482 .659 CL3 7.73 2.803 .553 .563 SỰ QUEN THUỘC Cronbach’s Alpha = 0,913 QT1 7.01 4.658 .835 .870 QT2 7.08 4.391 .859 .847 QT3 7.14 4.272 .790 .909
Ý ĐỊNH THAM GIA KINH DOANH DỊCH VỤ PHÒNG QUA AGODA Cronbach’s Alpha = 0,782
YD1 6.94 4.248 .597 .731
YD2 6.71 4.109 .702 .614
YD3 6.59 4.666 .566 .761
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Kết quả ở Bảng 4.2 cho thấy tất cả các thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Điều này đồng nghĩa rằng, các thang đo dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu đều là những thang đo tốt (độ tin cậy của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0.6) và các biến quan sát đều đủ điều kiện sử dụng cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA (Hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3). Bảng 4.3 dưới đây trình bày tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo.
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo
Yếu tố Số biến quan
sát ban đầu
Số biến quan
sát còn lại Cronbach's Alpha
Lợi ích kinh tế 3 3 0,809
Niềm tin 3 3 0,828
Rủi ro cảm nhận 3 3 0,800
Chất lượng hệ thống 3 3 0,700
Sự quen thuộc 3 3 0,913
Ý định tham gia kinh doanh
dịch vụ phòng qua Agoda 3 3 0,782
Tổng 18 18
Tổng số biến quan sát ban đầu là 18 biến, sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha tổng số biến quan sát sau cùng là 18 biến. Sau khi kiểm định xong độ tin cậy, các thang đo đạt yêu cầu sẽ được thực hiện phân tích nhân tố khám phá với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax.
4.2.2Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser–Mayer–Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman và Owen, 2000), các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sum of Squared Loading) lớn hơn 50% (Gerbin và Anderson, 1988).
Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập. Quá trình phân tích nhân tố để loại các biến trong nghiên cứu này được thực hiện qua hai bước:
Đưa 15 biến quan sát vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 05 nhân tố được rút trích. Tổng phương sai trích = 74,978% điều này cho biết 05 nhân tố này giải thích được 74,978% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.759 > (0.05) do đó đạt yêu cầu (Bảng 4.4). Vì thế kết quả EFA là đáng tin cậy và có thể sử dụng cho phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett (các biến độc lập)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.759 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3721.881
df 496
Sig. 0.000
Bảng 4.5: Kết quả rút trích phương sai đối với các biến độc lập
Nhân tố Hệ số Initial Eigenvalues Tổng phương sai trích Tổng phương sai trích tích luỹ Tổng % trích phương sai % tích luỹ Tổng % trích phương sai % tích luỹ Tổng % trích phương sai % tích luỹ 1 4.552 30.349 30.349 4.552 30.349 30.349 2.558 17.055 17.055 2 2.266 15.104 45.453 2.266 15.104 45.453 2.378 15.855 32.910 3 1.880 12.535 57.987 1.880 12.535 57.987 2.203 14.686 47.596 4 1.456 9.710 67.697 1.456 9.710 67.697 2.174 14.490 62.086 5 1.092 7.281 74.978 1.092 7.281 74.978 1.934 12.892 74.978
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Bảng 4.6: Ma trận xoay nhân tố đối với thang đo các biến độc lập
Nhân tố 1 2 3 4 5 QT2 0.888 QT1 0.874 QT3 0.801 NT3 0.859 NT2 0.851 NT1 0.775 LI2 0.846 LI1 0.815 LI3 0.733 RR2 0.867 RR1 0.834 RR3 0.804 CL3 0.785 CL1 0.783 CL2 0.773
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc “Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua Agoda” được trình bày ở Bảng 4.7 dưới đây:
Bảng 4.7: Kết quả rút trích phương sai đối với biến phụ thuộc
Nhân tố Hệ số Initial Eigenvalues Tổng phương sai trích Tổng % trích phương sai % tích luỹ Tổng % trích phương sai % tích luỹ 1 2.093 69.778 69.778 2.093 69.778 69.778
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett, kết quả hệ số KMO = 0.671 > 0.5, Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với sig. = 0.000 < 0.05 điều này cho thấy các biến quan sát trong thang đo của khái niệm nghiên cứu “Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua Agoda” có tương quan với nhau.
Từ bảng 4.7 cho thấy có 1 nhân tố được trích tại giá trị eigenvalues = 2.093 với tổng phương sai trích là 69.778% > 50%.
Kết quả phân tích EFA cho thấy khái niệm “Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua Agoda” được tách thành 01 thành phần chính và được đo lường với 03 biến quan sát giống như đề xuất ban đầu của mô hình nghiên cứu mà tác giả xây dựng.
4.2.3Phân tích hồi quy
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số Durbin-Watson
1 0.791 0.626 0.616 0.61945999 1.708
Bảng 4.9: Kết quả ANOVA
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 124.556 5 24.911 64.919 .000
Residual 74.444 194 .384
Total 199.000 199
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Kết quả ở Bảng 4.8 cho thấy hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = 0.616 cho thấy độ mức độ phù hợp của mô hình hồi quy của đề tài nghiên cứu này là tương đối. Điều này có nghĩa rằng các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu giải thích được 61.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, kết quả phân tích ANOVA cũng cho thấy mô hình này có giá trị kiểm định F = 64.919 với sig. = 0.000 < 0.05, đồng nghĩa bác bỏ giả thuyết H0 khi cho rằng hệ số xác định tổng thể R2 = 0, và do vậy có thể kết luận có ít nhất một biến độc lập thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy thu được phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa Giá trị (t) Ý nghĩa (Sig) Đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận Hệ số VIF 1 Hằng số -2.578E-17 0.043 0.000 1.000 QT 0.518 0.052 0.518 11.796 0.000 0.991 1.009 NT 0.382 0.048 0.382 8.699 0.000 0.955 1.047 LI 0.406 0.042 0.406 9.236 0.000 0.956 1.046 RR -0.058 0.048 -0.058 -1.314 0.191 0.964 1.037 CL 0.209 0.041 0.209 4.768 0.000 0.982 1.018
Kết quả mô hình hồi quy chuẩn hóa như sau:
GK = 0.518*QT + 0.406*LI + 0.382*NT + 0.209*CL
4.2.4Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả hồi quy cho thấy giả định các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này xảy ra sẽ dẫn đến một số hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t không có ý nghĩa, kết quả ước lượng hồi quy có thể sai. Hiện tượng này có thể kiểm định thông qua nhân tử phóng đại phương sai VIF. Khi giá trị hệ số VIF vượt qua 10 đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Ta thấy các giá trị của hệ số VIF trong bảng 4.10 đều nhỏ hơn 3 cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.5Kiểm định tính độc lập của phần dư
Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa phần dư). Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Theo kết quả ở Bảng 4.8 cho thấy giá trị d = 1.708 thuộc khoảng 1,5 - 2,5 vào miền chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Do đó, giả định không có mối tương quan giữa các phần dư trong mô hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.
4.2.6Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả kiểm định cho thấy có 04 giả thuyết được chấp nhận tương ứng với việc xác nhận về ảnh hưởng của 04 nhân tố: (1) Sự quen thuộc; (2) Niềm tin; (3) Lợi ích kinh tế; (4) Chất lượng hệ thống. Riêng giả thuyết về ảnh hưởng của nhân tố Rủi ro cảm nhận đến Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua trang Agoda chưa có cơ sở chấp nhận (mức ý nghĩa thống kê là 0.191>0.05). Kết quả tổng hợp về kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày ở Bảng 4.11 dưới đây.
Bảng 4.11: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả
thuyết Nội dung Kết quả
H1 Sự quen thuộc có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua trang Agoda.
Chấp nhận Sig = 0.000
H2 Niềm tin có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua trang Agoda.
Chấp nhận Sig = 0.000
H3 Lợi ích kinh tế có ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định tham gia kinh doanh dịch vụ phòng qua trang Agoda.