ANOVAb Mô hình Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương bình quân F Sig. 1 Hồi quy 33.749 6 5.625 51.403 .000a Phần dư 27.247 249 .109 Tổng 60.996 255
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Theo kết quả kiểm định trên, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.5.2 Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy 4.5.2.1 Giả định 1: Không có hiện tƣợng đa cộng tuyến 4.5.2.1 Giả định 1: Không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái mà các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiện tượng này mang đến cho mô hình những thông tin gần giống nhau và rất khó xác định rõ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Ngoài ra, nó còn
làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa khiến cho các hệ số kém ý nghĩa hơn dù R2
vẫn rất cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để xác định hiện tượng này tác giả dựa trên hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), nếu VIF của một biến độc lập có giá trị lớn hơn 10 thì biến này không có giá trị giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.
Kết quả hồi quy tại Bảng 4.10 cho thấy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị thấp nhất là 1.301 và cao nhất là 1.838, nên có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.5.2.2 Giả định 2: Tính độc lập của sai số (không có tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Có sự tồn tại của phần dư trong mô hình có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến tính, sai số trong đo lường các biến,… Các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và cũng gây ra những sai lệch cho mô hình hồi quy tuyến tính như hiện tương phương sai thay đổi.
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của giữa các phần dư (tương quan chuỗi bậc nhất). Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi với nhau thì giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008).
Kết quả kiểm định Durbin – Watson tại Bảng 4.8 cho thấy, giá trị d xấp xỉ bằng 2 (d = 1.834) vậy có thể khẳng định không có hiện tượng tự tương quan xảy ra hay nói cách khác giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tự tƣơng quan của các phần dƣ
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
4.5.2.3 Giả định 3: Phƣơng sai của sai số không đổi
Giả định này được kiểm tra bằng biểu đố phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hoá và giá trị dự đoán chuẩn hoá và kiểm định Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư với từng biến độc lập riêng biệt.
Kết quả tại Hình 4.2 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 và không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, có thể kết luận mô hình hồi quy không vi phạm giả định phương sai của sai số không đổi hay nói cách khác mô hình hồi quy phù hợp.
Hình 4.2 Đồ thị Scatterplot
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Ngoài ra, kết quả kiểm định Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư với từng biến độc lập riêng biệt tại Bảng 4.9, cho thấy các giá trị Sig của kiểm định đều lớn hơn mức ý nghĩa (0.05), nên ta có thể kết luận phương sai của sai số không đổi.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman
Kiểm định Spearman TNH TNG HT CN CQ BKK ABS
ABS
Hệ số tương quan -.031 -.007 .058 .008 -.002 .071 1.000
Mức ý nghĩa
(kiểm định 2 phía) .620 .912 .358 .898 .969 .261 .
N 256 256 256 256 256 256 256
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
4.5.2.4 Giả định 4: Phần dƣ có phân phối chuẩn
Để thực hiện kiểm định giả thiết này, tác giả sử dụng đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hoá và đồ thị Q-Q plot. Đồ thị Histogram (Hình 4.3) có dạng đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Vì sẽ có sự chênh lệch do lấy mẫu nên có thể thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev = 0.988) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008). Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm..
Hình 4.3 Đồ thị Histogram
Từ kết quả biểu đồ tần số Q-Q plot (Hình 4.3) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa so với đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008).
Hình 4.4 Đồ thị tần số Q-Q Plot
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
4.5.3 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.10 cho thấy, các nhân tố thuộc hình ảnh điểm đến gồm Đặc điểm tự nhiên (TNH), Tiện nghi du lịch (TNG), Cơ sở hạ tầng (HT), Yếu tố con người (CN), Hỗ trợ của chính quyền (CQ), Bầu không khí du lịch (BKK) đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách với các hệ số β > 0. Điều này có nghĩa khi tăng các biến độc lập thì biến sự hài lòng của du khách tăng lên và ngược lại.
Bảng 4.10 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính Mô hình Mô hình Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Hằng số) .079 .121 .657 .512 TNH .207 .049 .233 4.214 .000 .586 1.707 TNG .088 .044 .104 2.019 .045 .682 1.466 HT .129 .049 .127 2.634 .009 .769 1.301 CN .100 .047 .122 2.117 .035 .544 1.838 CQ .179 .054 .178 3.297 .001 .613 1.632 BKK .232 .045 .263 5.196 .000 .698 1.433 a. Biến phụ thuộc: HL
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Dựa vào Bảng 4.10, có thể thấy sáu nhân tố của hình ảnh điểm gồm Đặc điểm tự nhiên (TNH), Tiện nghi du lịch (TNG), Cơ sở hạ tầng (HT), Yếu tố con người (CN), Hỗ trợ của chính quyền (CQ), Bầu không khí du lịch (BKK) đều có tác động đến sự hài lòng của du khách với mức ý nghĩa Sig <0.05. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được đưa ra ở Chương 3 được chấp nhận hay nói cách khác các nhân tố của hình ảnh điểm đến tác động tỷ lệ thuận với sự hài lòng của du khách.
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng:
HL = 0.079 + 0.207*TNH + 0.088*TNG + 0.129*HT + 0.100*CN + 0.179*CQ+ 0.232*BKK
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Nội dung Beta Kết quả
H1 “Đặc điểm tự nhiên” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách 0.207 Chấp nhận H2 “Tiện nghi du lịch” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách 0.088 Chấp nhận H3 “Cơ sở hạ tầng” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách 0.129 Chấp nhận H4 “Yếu tố con người” có tác động tích
cực đến sự hài lòng của du khách 0.100 Chấp nhận H5 “Hỗ trợ chính quyền” có tác động
tích cực đến sự hài lòng của du khách 0.179 Chấp nhận H6 “Bầu không khí du lịch” có tác động
tích cực đến sự hài lòng của du khách 0.232 Chấp nhận
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Cụ thể là:
Giả thuyết H1: “Đặc điểm tự nhiên” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số Beta = 0.207 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Đặc điểm tự nhiên” (TNH) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.000 < 0.05, cho thấy giả thuyết H1 được chấp nhận. Như vậy, các đặc điểm tự nhiên có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Giả thuyết H2: “Tiện nghi du lịch” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số Beta = 0.088 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Tiện nghi du lịch” (TNG) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.045 < 0.05, cho thấy giả thuyết H2 được chấp nhận. Như vậy, yếu tố tiện nghi du lịch có tác
động tích cực đến sự hài lòng của du khách hay nói cách khác một điểm đến du lịch nếu có các tiện ích du lịch đầy đủ và chất lượng sẽ góp phần làm gia tăng sự hài lòng của du khách.
Giả thuyết H3: “Cơ sở hạ tầng” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách
Hệ số Beta = 0.129 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Cơ sở hạ tầng” (HT) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.009 < 0.05, cho thấy giả thuyết H3 được chấp nhận. Như vậy, khi khách du lịch cảm thấy cơ sở hạ tầng du lịch đầy đủ và tiện nghi thì sự hài lòng của họ sẽ càng tăng.
Giả thuyết H4: “Yếu tố con người” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số Beta = 0.100 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Yếu tố con người” (CN) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.035 < 0.05, cho thấy giả thuyết H4 được chấp nhận. Như vậy, khi khách du lịch cảm thấy người dân địa phương thân thiện, hiếu khách và họ được đối xử tử tế, văn minh thì sự hài lòng của họ sẽ càng tăng.
Giả thuyết H5: “Hỗ trợ của chính quyền” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số Beta = 0.179 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Hỗ trợ của chính quyền” (CQ) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.001 < 0.05, cho thấy giả thuyết H5 được chấp nhận. Như vậy, việc chính quyền quan tâm, hỗ trợ và chú trọng đến các hoạt động du lịch sẽ giúp khách du lịch càng yên tâm và hài lòng với chuyến đi của mình.
Giả thuyết H6: “Bầu không khí du lịch” có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách.
Hệ số Beta = 0.232 > 0, tức là có quan hệ thuận chiều giữa yếu tố “Hỗ trợ của chính quyền” (CQ) và “Sự hài lòng của khách du lịch” (HL); giá trị Sig = 0.000 <
0.05, cho thấy giả thuyết H6 được chấp nhận. Như vây, khi du khách cảm thấy bầu không khí du lịch tại một điểm đến an toàn, thoả mái và tích cực sẽ giúp họ càng cảm thấy hài lòng hơn về điểm đến đó.
Kết quả phân tích hồi quy tại Bảng 4.10 cho thấy, yếu tố “Bầu không khí du lịch (BKK)” có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của du khách so với 5 yếu tố còn lại với hệ số Beta chuẩn hoá = 0.263, tiếp đến là yếu tố “Đặc điểm tự nhiên (TNH)” với hệ số Beta chuẩn hoá = 0.233 trong khi đó yếu tố “Tiện nghi du lịch (TNG)” có tác động yếu nhất đến sự hài lòng của du khách với hệ số Beta chuẩn hoá = 0.104.
TÓM TẮT CHƢƠNG 4
Chương này trình bày kết quả kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định mô hình và kiểm định các giả thuyết đã đề xuất. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha và kết quả phân tích nhân tố chỉ ra rằng không có sự gộp biến hay tách biến sang một nhóm nhân tố khác và các biến quan sát đều đạt giá trị phân biệt. Cuối cùng, dựa vào kết quả phân tích hồi quy có thể khẳng định mô hình lý thuyết đề ra phù hợp với tập dữ liệu điều tra, các giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận và mô hình cũng không vi phạm các giả định hồi quy.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trong chương này sẽ thảo luận kết quả nghiên cứu đã nêu ở chương 4 và trên cơ sở kết quả nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao hình ảnh điểm đến của một địa phương và sự hài lòng của du khách khi tham quan, du lịch tại điếm đến đó. Chương này gồm những nội dung chính sau: (1) Kết luận; (2) Đóng góp của đề tài và hàm ý quản trị; (3) những kiến nghị; (4) Những hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1 Kết luận
Trên nền tảng cơ sở lý thuyết và một số nghiên cứu trước có liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và đưa ra dàn bài thảo luận nhóm cho bước nghiên cứu định tính. Thông qua quá trình thảo luận nhóm với các chuyên gia và khách du lịch, mô hình đề xuất và các thang đo được hiệu chỉnh sao cho phù hợp với điều kiện thực tiễn của du lịch Việt Nam nói chúng và du lịch Đà Nẵng nói riêng. Từ kết quả nghiên cứu định tính, tác giả hoàn chỉnh mô hình nghiên cứu với 6 yếu tố cấu thành nên hình ảnh điểm đến có tác động trực tiếp tới sự hài lòng của du khách gồm: Đặc điểm tự nhiên, Tiện nghi du lịch, Cở sở hạ tầng du lịch, Yếu tố con người, Hỗ trợ của chính quyền, và Bầu không khí du lịch với 32 biến quan sát.
Dữ liệu điều tra sử dụng cho nghiên cứu định lượng được thu thập từ 256 khách du lịch đã và đang tham quan, nghỉ dưỡng tại TP. Đà Nẵng bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện.
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá, biến quan sát BKK5_ Cảm giác thú vị và ham muốn khám phá bị loại do hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5. Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy các biến quan sát đều được gom lại theo đúng 6 nhân tố ban đầu của tác giả, không có sự gộp biến hay tách biến sang một nhóm nhân tố khác và các biến quan sát đều đạt giá trị phân biệt. Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy, 6 yếu tố cấu thành nên hình ảnh điểm đến đều có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách du lịch.
Từ kết quả nghiên cứu, có thể ghi nhận rằng tồn tại mối quan hệ giữa “Hình ảnh điểm đến” và “Sự hài lòng của khách du lịch” hay nói cách khác hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách tại một điểm đến du lịch. Kết quả này cũng tương đồng với kết quả nghiên cứu của Lee (2009) nghiên cứu tại Đài Loan, Suzan (2012) nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ, Som, Marzuki & ctg (2012) nghiên cứu tại Malaysia, Dương Quế Nhu & ctg (2013) nghiên cứu tại TP. Hồ Chí Minh (Việt Nam), Phan Minh Đức (2016) nghiên cứu tại TP. Đà Lạt (Việt Nam),… Kết quả nghiên cứu này một lần nữa khẳng định mối quan hệ giữa yếu tố hình ảnh điểm đến và sự hài lòng của khách du lịch.
Mặc dù có sự tương đồng về kết quả giữa các nghiên cứu nêu trên, tuy nhiên xét trong bối cảnh TP. Đà Nẵng (Việt Nam), trong luận văn này yếu tố hình ảnh điểm đến là một thang đo đa hướng gồm 6 thành phần: (1) Đặc điểm tự nhiên (TNH), (2) Tiện nghi du lịch (TNG), (3) Cơ sở hạ tầng (HT), (4) Yếu tố con người (CN), (5) Hỗ trợ của chính quyền (CQ), (6) Bầu không khí du lịch (BKK). Ba thành phần đầu tiên (TNH, TNG, HT) dựa vào thang đo của Lin & ctg (2007) đã được kiểm định trên thế giới và ba thành phần còn lại (CN, CQ, BKK) tác giả xây dựng thang đo dựa vào các nghiên cứu trong nước kết hợp với nghiên cứu định tính được thực hiện trong bối cảnh du lịch tại TP. Đà Nẵng. Các thành phần Yếu tố con người, Hỗ trợ chính quyền, và Bầu không khí du lịch là những yếu tố vô hình thể hiện thông qua chất lượng dịch vụ, văn hóa ứng xử của người dân địa phương, sự quản lý và hỗ trợ từ chính quyền; những yếu tố này đều có tác động rất lớn đến nhận thức và tình cảm, cảm xúc của du khách, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng, thỏa mãn của họ. Đây cũng là những yếu tố được nhiều nghiên cứu trước chứng minh là có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch như nghiên cứu của Suzan (2012), Rajesh (2013), Dương Quế Nhu & ctg (2013), Phan Minh Đức (2016),...
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, yếu tố “Bầu không khí du lịch” có mức ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách du lịch, tiếp đến là các yếu tố