3.3.1. Đánh giá sơ bộ thang đo
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy. Trong đó:
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,6 trở lên là sử dụng được. Về mặt lý thyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha quá lớn (0,95) thì xuất hiện
hiện tượng trùng lắp (đa cộng tuyến) trong đo lường, nghĩa là nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Iterm - Total correlation), do hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại; theo đó những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser - Mayer - Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cummulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các nhân tố có Engenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Nguyễn Trọng Hoài (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và Ctg, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là
quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75 (Nguyễn Trọng Hoài, 2009). Ngoài ra, trường hợp các biến có Factor loading được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
3.3.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Quá trình phân tích hồi qui tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ
thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và độc lập với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi qui
Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ... + βkXk
Được thực hiện thông qua các thủ tục:
Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi qui, sử dụng phương pháp Enter - SPSS 21.0 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mô hình, mặc dù không phải mô hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu. Vì thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui bội.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=βK= 0).
Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0,05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mô hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
Xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi qui với nhau từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui
Mô hình hồi qui được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
Có liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.
Phương sai của sai số không đổi.
Không có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số).
Không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến).
Trong đó:
Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
Công cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram, hoặc đồ thị tần số P-P plot.
Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai không đổi là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đoán hoặc kiểm định Spearman’s rho.
Công cụ được sử dụng để kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê D (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).
Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đó, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.4. Kiểm định sự khác biệt
Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL - WALLIS. Trong đó:
Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tính (chẳng hạn, giới tính bao gồm: giới tính nam và giới tính nữ), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.
Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt trở lên (chẳng hạn, thời gian sử dụng dịch vụ của khách du lịch, bao gồm: dưới 1 năm, từ 1 - 3 năm, trên 3 năm). Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
KẾT LUẬN CHƯƠNG3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Theo đó tác giả đề xuất quy trình nghiên cứu gồm 6 bước.Trình bày thiết kế nghiên cứu trong đó đề xuất các phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trên cơ sở lý thuyết kinh tế, giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu, thông qua phương pháp chuyên gia tác giả đề xuất các thang đo cho các nhân tố được đưa vào mô hình. Cuối chương tác giả trình bày các phương pháp phân tích số liệu bao gồm đánh giá độ tin cậy thang đo, phương
pháp phân tích nhân tố khám phá, phương pháp phân tích hồi quy bội nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hưởngđến sự hài lòng của du khách đối với dịch vụ du lịch huyện Kiên Hải, tỉnh Kiên Giang.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. ĐẶC ĐIỂM MẪU KHẢO SÁT
4.2. PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCHĐỐI VỚI DỊCH VỤ DU LỊCH HUYỆN LÒNG CỦA KHÁCH DU LỊCHĐỐI VỚI DỊCH VỤ DU LỊCH HUYỆN KIÊN HẢI
4.2.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha 4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.3. Phân tích hệ số tương quan
4.2.4. Ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy bội
4.2.5. Kıểm định sự khác biệt đặc điểm các nhân đến sự hài lòng của khách du lịch
4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH
5.1. KẾT LUẬN
5.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Hoàng Mạnh Dũng và Nguyễn Minh Triết (2020). Các yếu tố chất lượng dịch vụ du lịch ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách nội địa tại Bãi Sau – thành phố Vũng Tàu. Tạp chí Công thương. http://www.tapchicongthuong.vn/bai- viet/cac-yeu-to-chat-luong-dich-vu-du-lich-anh-huong-den-su-hai-long-cua-du- khach-noi-dia-tai-bai-sau-thanh-pho-vung-tau-68889.htm
2. Lưu Thanh Đức Hải (2014). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách về chất lượng dịch vụ du lịch ở Tiền Giang. Tạp chí khoa học, Trường đại học Cần Thơ, 33, 29-37.
3. Lưu Thanh Đức Hải và Nguyễn Hồng Giang (2011). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách về chất lượng dịch vụ du lịch ở Kiên Giang. Tạp chí khoa học Trường đại học Cần Thơ, 19b, 85 – 96.
4. Lê Thị Tuyết và cộng sự (2014). Nnghiên cứu sự hài lòng của khách nội địa về chất lượng dịch vụ du lịch tại làng cổ Đường Lâm.Tạp chí Khoa học và Phát
triển 2014, tập 12(4), 620-634.
5. HoàngTrọngvà ChuNguyễnMộngNgọc. (2005).
PhântíchdữliệunghiêncứuvớiSPSS. NXBThốngKê.
6. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”, tập 1 và tập 2, NXB Hồng Đức.
7. Huỳnh Thị Thanh Hồng (2017) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách nội địa về chất lượng dịch vụ du lịch sinh thái huyện Phong Điền, thành phố Cần Thơ.Luận văn thạc sĩ, Trường đại học Tây Đô.
8. Phạm Thị Diệp Hạnh (2018). Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách đến đảo Phú Quốc. Tạp chí Quản lý và kinh tế quốc tế Trường đại học Ngoại Thương, 98, 91-100.
9. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008), “Nghiên cứu khoa học
Marketing - Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM”, NXB Đại học
quốcgia Tp. Hồ Chí Minh.
NghiêncứukhoahọcMarketing, NXB ĐạihọcQuốcgiaTP. HồChí Minh.
11.Nguyễn Tài Phúc (2010). Khảo sát sự hài lòng của du khách đối với hoạt động du lịch sinh thái ở Phong Nha – Kẻ Bàng. Tạp chí khoa học đại học Huế, 60, 211-219.
12.Nguyễn Trọng Nhân (2013). Đánh giá mức độ hài lòng của du khách nội đị đối với du lịch miệt vườn vùng đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí khoa học Trường đại học sư phạm Tp. HCM, 52, 44-54.
Tiếng Anh
13.Philip Kotler, (2000). Markeing Management Millenium Edition. Pearson Custom Publishing.
14.Philip Kotler và Armstrong (2011). Principles of Makaing. Pearson custom publishing.
15.Parasuraman, Valarie A. Zeitham, vàLeonard L. Berry, (1985). A conceptual model of service quality and its implications for future research. Journal of Marketing, Vol.49, 41-50.
16.Parasuraman, Valarie A. Zeitham Leonard L. Berry (1988). SERVQUAL:A multiple-Item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, Volume 64 (1), p.12 – 40.
17.Zeithaml, V. A. và M. J. Bitner (2000).Services Marketing:Integrating Custome Focus Across the Firm, Irwin McGraw-Hill.
18.Zeithaml, V.A., Berry, L.L., Parasuraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, Vol. 60 (2): 31-46.