IV. Tóm tắt chương 1:
3. Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng chủ yếu để rút gọn và tóm tắt các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra, có thể có rất nhiều biến để nghiên cứu, hầu hết chúng có tương quan với nhau và thường được rút gọn để dễ dàng quản lý. Mối quan hệ của những bộ phận khác nhau của nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố. Phân tích nhân tố có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong đó có mối quan hệ này được xác định.
Các yếu tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser tức là có hệ số Eigenvalue ≥ 1, và thông thường để tiện cho việc hiểu rõ
hơn về nhân tố, các phương tiện thực nghiệm thường sử dụng phương pháp quay vòng trục tọa độ Varimax. Phương pháp này sẽ tối đa hóa tổng các phương sai các hệ số tương quan của ma trận nhân tố - biến số là gần với +1 hoặc -1, tức là chỉ ra sự tương quan thuận hoặc nghịch giữa các nhân tố - biến số. Nếu hệ số tương quan xấp xỉ bằng không (0) co nghĩa là không có sự tương quan. Đồng thời tiêu chuẩn của hệ số tương quan chủ yếu phải ít nhất là bằng 0,5 thì mới được xem là đạt yêu cầu, và đó được xem là điểm ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi khác trong quá trình phân tích nhân tố
3.1. Thang đo sự trung thành :
Bảng 3.17: Component Matrix (a) – Phân tích nhân tố sự trung thành
Component
1
Nha Trang la thanh pho du lich ua thich nhat cua toi
.777 toi thuong hay de nghi moi nguoi di du lich Nha
Trang .771
toi luon ca ngoi Nha Trang nhu mot thanh pho du
lich tuyet voi .768
neu phai lua chon du lich cac thanh pho bien, Nha
Trang se la uu tien so mot cua toi .748
toi san sang chap nhan ton kem hon de duoc di du
lich Nha Trang thay vi moi noi khac .740
Eigenvalues 2.895
Phương sai trích 57,909
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra – Phụ lục II)
Đối với thang đo mức trung thành của du khách EFA trích được 1 yếu tố tại Eigenvalues là 2.895 và phương sai trích được là 57.909% (>50%). Hơn nữa các trọng số đều cao (> 0.7). Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đều đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
3.2. Thang đo ‘‘Hình ảnh điểm đến’’
Phân tích tổ hợp 23 biến quan sát thuộc thang đo ‘Hình Ảnh Điểm Đến’và kết quả thu được:
Bảng 3.18 : KMO and Bartlett’s Test – Phân tích nhân tố Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy
.767
Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 731.674
Df 91
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra – Phụ Lục II)
Hệ số KMO = .767 ở mức ý nghĩa sig là .000 trong kiểm định Bartlett Test. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố. Kết quả thu được 5 nhân tố tại eigenvalue >1, trong bảng, hàng Cumulative % cho biết 5 nhân tố này giải thích được 65,45% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 3.19: Total Variance Explained– Phân tích nhân tố
Comp
onent Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.032 28.802 28.802 4.032 28.802 28.802 2.297 16.407 16.407 2 1.735 12.391 41.193 1.735 12.391 41.193 2.089 14.921 31.328 3 1.307 9.334 50.527 1.307 9.334 50.527 1.704 12.174 43.502 4 1.079 7.709 58.235 1.079 7.709 58.235 1.704 12.169 55.671 5 1.009 7.209 65.445 1.009 7.209 65.445 1.368 9.774 65.445 6 .807 5.763 71.208 7 .724 5.170 76.378 8 .669 4.777 81.155 9 .590 4.217 85.372 10 .550 3.931 89.302 11 .467 3.337 92.640 12 .404 2.888 95.528 13 .363 2.593 98.121 14 .263 1.879 100.000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra)
Bảng Component Matrix cho biết ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng nhân tố, những hệ số này (factor loading) biểu diễn tương
quan giữa các nhân tố và các biến, các hệ số tải nhân tố nào đạt giá trị > 0.40 thì được sử dụng cho phân tích (nếu <0.40 thì bị loại trừ, không được sử dụng cho các phân tích tiếp theo)
Bảng 3.20: Component Matrix(a) – Phân tích nhân tố
Component 1 2 3 4 5 PT23 ,665 -,437 HL30 ,641 ,416 PT22 ,623 -,445 PT21 ,600 CS6 ,583 HL31 ,526 CS9 ,526 ,498 HL29 ,504 ,479 MT12 ,587 ,405 PT19 ,462 -,468 ,431 HD1 ,536 ,625 HD2 ,503 -,427 ,590 CS10 ,490 ,588 MT11 ,416 ,632
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra)
Thông qua việc xoay các nhân tố, ma trận nhân tố sẽ trở nên đơn giản hơn, dễ giải thích hơn. Ta sử dụng phương pháp Varimax components để xoay nhân tố.
Bảng 3.21: Rotated Component Matrix(a) – Phân tích nhân tố
Component 1 2 3 4 5 PT22 ,771 PT19 ,758 PT23 ,701 PT21 ,646 HL30 ,758 HL31 ,698 HL29 ,694 MT1 ,881 MT2 ,868 CS10 ,765 CS9 ,742 CS6 ,573 HD11 ,819
Căn cứ vào kết quả bảng, ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Component Matrix) chúng ta có thể thấy được việc xoay các nhân tố làm cho việc giải thích được dễ dàng hơn, cụ thể:
Từ 23 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố EFA được loại bỏ và rút gọn còn 14 biến quan sát được trích thành 5 nhân tố với tổng phương sai trích được là 65,45% biến thiên của dữ liệu (> 50%)
nhân tố thứ nhất gồm 4 biến quan sát:‘dịch vụ phụ trợ’.
_ Hệ thống thông tin hướng dẫn các tour du lịch rõ ràng và đầy đủ. _ Thông tin các tour du lịch được cập nhập nhanh chóng khi thay đổi. _ Hệ thống y tế khám chữa bệnh nhiều, dễ dàng tiếp cận.
_ Hệ thống tài chính (ATM, ngân hàng) đầy đủ và dễ tìm kiếm. Nhân tố thứ hai gồm 2 biến quan sát: ‘Vị trí địa lý’
_ Vị trí địa lý thuận tiện khi đi du lịch, tham quan.
_ Thuận tiện ghé qua khi đi công tác hoặc đi du lịch các danh lam thắng cảnh khác trong vùng.
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát:‘cơ sở vật chất – kỹ thuật’
_ Hệ thống đường sá của thành phố tốt, thuận tiện cho du khách di chuyển trong quá trình tham quan.
_ Hệ thống nhà hàng, quán ăn đa dạng, dễ dàng tìm đến. _ Thành phố có nhiều khu mua sắm, dễ dàng tìm đến.
Nhân tố thứ tư gồm 2 biến quan sát:‘sự hấp dẫn của thành phố’ _ Phong cảnh biển cả chính là nét hấp dẫn du khách.
_ Các món ăn ở đây rất đa dạng, có nét đặc trưng riêng của thành phố. Nhân tố thứ năm gồm 3 biến quan sát:‘sự hài lòng của du khách’
_ Chuyến đi ngoài sức mong đợi của bản thân. _ Tôi thật sự thích thú khi được đến Nha Trang.
Tóm lại :
Qua kết quả phân tích nhân tố ở trên ta thấy rằng qua thực tế điều tra, khảo sát du khách khi đi du lịch tại Nha Trang thì thang đo về hình ảnh điểm đến du lịch được đánh giá bởi 4 thành phần :
_ Thành phần vị trí địa lý bao gồm các biến MT1, MT2.
_ Thành phần Sự hấp dẫn của thành phố bao gồm các biến HD11, HD12. _ Thành phần Cơ sở vật chất – kỹ thuật bao gồm các biến CS6, CS9, CS10. _ Thành phần Dịch vụ phụ trợ bao gồm các biến PT19, PT21, PT22, PT23. _ Thành phần Sự hài lòng bao gồm các biến HL29, HL30, HL31.
Bên cạnh đó, các biến đo lường thành phần chất lượng dịch vụ bị loại bỏ khỏi mô hình vì phân tích nhân tố EFA không có ý nghĩa mặc dù hệ số Cronbach Alpha cho phép sử dụng.
+ Thành phần Chất lượng dịch vụ bị loại bỏ có thể hiểu đây là thang đo nhằm đánh giá về chất lượng dịch vụ phục vụ của các cá nhân tổ chức hoạt động trong lĩnh vực du lịch, sự tác động đối với hình ảnh điểm đến của một thành phố du lịch là không nhiều. Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ sẽ làm cho du khách tiếp tục sử dụng tổ chức dịch vụ đó vào các lần tiếp theo hay không, hoặc tìm một tổ chức dịch vụ khác tốt hơn.