1.2.5 .Mô hình nghiên cứu đề xuất
2.3. Thiết kế nghiên cứu
2.3.3. Thiết kế bảng hỏi
Bảng hỏi đƣợc thiết kế qua các giai đoạn gồm:
+ Giai đoạn 1: Thiết lập các thuộc tính kỳ nghỉ hoặc các đặc tính đƣợc coi là quan trọng đối với du khách khi đến Hà Nội. Đồng thời, xây dựng bảng câu hỏi dựa trên các yếu tố thành phần trong thang đo Holsat của Tribe và Snaith (1998).
+ Giai đoạn 2: Sau khi thiết kế bảng câu hỏi, tiến hành lấy ý kiến đónggóp của 04 chuyên gia cụ thể là các chuyên gia làm ở Sở du lịch thành phố Hà Nội. Đây là những ngƣời có chuyên môn, kinh nghiệm trong lĩnh vực du lịch để lập bảng câu hỏi điều tra thử, để khai thác các vấn đề xung quang đề tài nghiên cứu dựa trên những nền tảng của cơ sở lý luận và thực tiễn nghiên cứu.
+ Giai đoạn 3: Hiệu chỉnh bảng câu hỏi và tiếp tục nghiên cứu định tính, trong lần này sẽ tiến hành phỏng vấn thử trực tiếp khoảng 300 ngƣời.
+ Giai đoạn 4: Hiệu chỉnh và hoàn tất bảng câu hỏi trƣớc khi tiến hành điều tra.
Bảng hỏi đƣợc thiết kế chi tiết gồm 3 phần (có đính kèm bảng hỏi tiếng Anh) nhƣ sau:
+ Phần 1: Thông tin chung về ngƣời tham gia trả lời khảo sát, trả lời phiếu điều tra; các thông tin gồm tên, tuổi, quốc tịch, trình độ học vấn, thu nhập...
+ Phần 2: Nội dung chính của bảng hỏi về các yếu tố tác động đến sự hài lòng của du khách về điểm đến du lịch. Trong đó, có 06 yếu tố đƣợc nghiên cứu gồm Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất; Môi trƣờng; Các dịch vụ ăn uống, tham quan, giải trí, mua sắm; Di sản và văn hóa; Chuyển tiền; và Chỗ ở. Mỗi yếu tố đƣợc đánh giá dựa trên các biến quan sát (là các câu hỏi độc lập); tổng cộng có 06 biến quan sát độc lập cho 06 yếu tố tác động lên sự hài lòng của du khách về điểm đến du lịch và 28 biến quan sát cho 02 yếu tố đánh giá chung về mức độ hài lòng của du khách. Trả lời của ngƣời tham gia phỏng vấn sẽ đƣợc đo lƣờng dựa trên thang đo Likert 05 mức độ, trong đó 1 là rất không hài lòng, 2 là không hài lòng, 3 là bình thƣờng, 4 là hài lòng, 5 là rất hài lòng.
+ Phần 3: Các đánh giá và nhận xét khác của ngƣời tham gia phỏng vấn về sự hài lòng về các điểm đến du lịch, trong đó ngƣời đƣợc hỏi phải đánh giá 03 trong số các nhân tố ảnh hƣởng nhiều nhất tới sự hài lòng của du khách về điểm đến du lịch.
2.3.4. Phƣơng pháp thu thập thông tin
Thông tin dữ liệu trong bài viết đƣợc tác giả thu thập từ hai nguồn dữ liệu chính là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp, trong đó cách thức thu thập nhƣ sau:
a) Nguồn dữ liệu thứ cấp
Đây là nguồn dữ liệu đã đƣợc công bố rộng rãi hoặc đƣợc công bố trên các hình thức báo cáo, tài liệu tham khảo, website về du lịch, hoặc các bài báo có liên quan do các tổ chức, cá nhân thực hiện về mức độ hài lòng của du khách về các điểm đến du lịch, các nghiên cứu về mức độ hài lòng của khách du lịch, các báo cáo về mức độ hài lòng của khách du lịch, để từ đó tác giả có thông tin hình thành mô hình nghiên cứu của riêng mình cũng nhƣ rút ra đƣợc
các kinh nghiệm cũng nhƣ bài học quý giá từ các công trình nghiên cứu cũ đã đƣợc thực hiện.
Nguồn dữ liệu thứ cấp đƣợc thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2014 - 2016.
b) Nguồn dữ liệu sơ cấp
Trong bài, tác giả tiến hành thu nhập dữ liệu sơ cấp bằng hai hình thức là phỏng vấn sâu và phát phiếu điều tra khảo sát, chi tiết cách thức đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Phỏng vấn sâu
Việc phỏng vấn sâu đƣợc thực hiện với hai nhóm đối tƣợng cụ thể nhƣ sau:
Bảng 2.3: Bảng phỏng vấn sâu lãnh đạo Ban quản lý khu vực Hồ Gươm, Lăng Bác, Hoàng thành Thăng Long, chùa Một Cột
TT Đối tƣợng Nội dung
1 Lãnh đạo Ban quản lý của khu vực Hồ Gƣơm
Hoạt động chung của Hồ Gƣơm những năm gần đây; Tình hình khách du lịch nội địa và quốc tế đến Hồ Gƣơm; Các khó khăn và thách thức về quản lý du khách đến thăm Hồ Gƣơm; Các hình thức quản lý và phát triển các cơ sở hạ tầng và loại hình dịch vụ, … tại Hồ Gƣơm.
2 Lãnh đạo Ban quản lý của Lăng Bác
Tình hình lƣợng khách du lịch đến thăm Lăng Bác qua các năm
gần đây;
Tình hình quản lý du khách trong và ngoài nƣớc.
Mức độ hài lòng của du khách nội địa và quốc tế hiện tại.
3 Lãnh đạo Ban quản lý của Hoàng thành Thăng Long
Hoạt động của Hoàng thành Thăng Long những năm gần đây; Tình hình khách quốc tế đến thăm Hoàng thành; Số lƣợng khách quốc tế đến thăm Hoàng thành; Các hình thức quản lý và phát triển các cơ sở hạ tầng và loại hình dịch vụ,… tại Hoàng thành. 4 Lãnh đạo Ban quản lý của
chùa Một Cột Tình hình quản lý khách du lịch tại chùa Một cột; Mức độ hài lòng của du khách về chùa Một Cột; Các khó khăn và thách thức về quản lý du khách đến thăm chủa Một Cột;
Hoạt động chung của chùa Một Cột những năm gần đây
Nguồn: tác giả tự thiết kế, 2017
điểm đến du lịch, cũng nhƣ giúp cho tác giả có cái nhìn khách quan về thực trạng các điểm đến, mức độ hài lòng của du khách với các điểm đến du lịch tại một số điểm tham quan ở thành phố Hà Nội.
Điều tra khảo sát
Dựa vào cơ sở lý luận đã trình bày ở Chƣơng 1, dựa vào nghiên cứu dữ liệu thứ cấp và qua phỏng vấn chuyên sâu với 04 cán bộ Ban quản lý, tác giả đã tiến hành điều tra khảo sát với du khách đến tham quan 04 địa điểm du lịch của Hà Nội, chi tiết cụ thể nhƣ sau:
- Mẫu tham gia khảo sát
Đối tƣợng tham gia khảo sát là du khách đến tham quan 04 địa điểm du lịch tại Hà Nội gồm Hồ Gƣơm, Lăng Bác, Hoàng thành Thăng Long, chùa Một Cột.
- Kích thước mẫu
Khách du lịch đến tham quan 4 điểm du lịch Hồ Gƣơm, Lăng Bác, Hoàng thành Thăng Long, chùa Một Cột tại Hà Nội khá đông nên số lƣợng du khách nƣớc ngoài tác giả chọn để phát phiếu sẽ là 300 ngƣời, đảm bảo mức độ tin cậy của nghiên cứu.
- Công cụ khảo sát
Khảo sát đƣợc tiến hành bằng bảng hỏi, trong đó bảng hỏi đƣợc thiết kế chi tiết gồm 3 phần (Đã trình bày trên phần 2.3.3).
- Cách thức phát phiếu
Việc phát phiếu đƣợc áp dụng trong nghiên cứu với hình thức thuận tiện cho tác giả nên các phiếu đƣợc chuyển tới ngƣời tham gia qua hình thức trực tiếp; sau đó tác giả sẽ thu thập các bảng hỏi hoàn thiện; khi thu thập bảng hỏi, với bảng hỏi nào chƣa đƣợc hoàn thiện hoặc không rõ thông tin, hay chƣa đầy đủ, tác giả sẽ trực tiếp nhờ ngƣời tham gia bổ sung thêm. Sau khi lọc hết các dữ liệu hợp lý và bảng hỏi hợp lý, tác giả sẽ chọn ra các bảng hỏi cuối cùng và hợp lệ để làm căn cứ phân tích dữ liệu.
2.3.5. Xử lý dữ liệu thu thập
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập cần đƣợc kiểm tra độ chính xác, sau đó tác giả loại bỏ các dữ liệu sai hoặc không đạt yêu cầu. Các dữ liệu thỏa mãn đƣợc lập thành bảng biểu dạng file exel. Cuối cùng tác giả chuyển dữ liệu vào phần mềm SPSS 20. Phần mềm SPSS 20 đƣợc sử dụng để thống kê mô tả, kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy để kiểm định giá trị của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về du lịch điểm đến tại một số điểm du lịch ở Hà Nội.
a) Thống kê mô tả
Mẫu thu thập đƣợc sẽ đƣợc tiến hành thống kê phân loại theo: Giới tính, độ tuổi, quốc tịch, trình độ học vấn và thu nhập. Đồng thời tính điểm trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các câu trả lời trong bảng hỏi thu thập đƣợc.
b) Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Mức độ đánh giá các biến thông qua hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc đƣa ra nhƣ sau:
Kiểm định Cronbach’s Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lƣờng cho một khái niệm cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít đƣợc phản ánh thông qua hệ số tƣơng quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Các tiêu chuẩn đánh giá gồm các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
+ CA< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng không có cảm nhận về nhân tố đó)
+ 0.6<CA< 0.7: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới + 0.7 <CA< 0.8: Chấp nhận đƣợc
+0.8<CA< 0.95: tốt
+ CA >= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng “trùng biến”
Trong nghiên cứu này hệ số Cronbach’s Alpha lấy tối thiểu là 0.6. Hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc xem là biến rác và đƣơng nhiên loại khỏi thang đo.
c) Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trƣớc khi kiểm định lý thuyết khoa học, cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phƣơng pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ
thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp trích Principal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức đƣợc sử dụng phổ biến nhất.
Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu nhƣ sau: + Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5: Theo Hair & ctg (1998, 111), hệ số tải nhân tố (Factor loading): là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố, là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0,3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0,4 đƣợc xem là quan trọng, > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp
+ Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
+ Phần trăm phƣơng sai toàn bộ (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 đƣợc bao nhiêu %.
d) Phương pháp phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc nhƣ thế nào.
Phân tích hồi quy sẽ đƣợc thực hiện với 06 biến độc lập là: Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất; Môi trƣờng; Các dịch vụ ăn uống, tham quan, giải trí, mua sắm; Di sản và văn hóa; Chuyển tiền; và Chỗ ởvà 1 biến phụ thuộc là sự hài lòng của du khách. Giá trị của mỗi nhân tố đƣợc dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Phân tích trong bài nghiên cứu này đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. (Đây là phƣơng pháp trong ƣớc lƣợng hồi quy bội giản đơn. Theo đó, tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan).
Phƣơng trình hồi quy:
Y= ß0 + ß1*X1+ ß2*X2 + ß3*X3 + ß 4*X4 + ß5*X5 + ß6*X6
Trong đó:
Y: Sự hài lòng của khách hàng về du lịch điểm đến tại một số điểm du lịch ở Hà Nội
X1, X2, X3, X4, X5, X6: Các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng về du lịch điểm đến tại một số điểm du lịch ở Hà Nội
β0: hệ số tự do của mô hình
β1, β2, β3, β4, β5, β6: hệ số hồi quy từng phần tƣơng ứng với các biến độc lập.
2.4. Kiểm định độ tin cậy và kiểm định thang đo
2.4.1. Đánh giá độ tin cậy của các thuộc tính
Để đảm bảo các biến quan sát đủ độ tin cậy và có tính tƣơng quan lẫn nhau, tác giả tiến hành phân tích các hệ số để kiểm định; cụ thể có các hệ số nhƣ sau:
Bảng 2.4: Kết quả độ tin cậy của thang đo
Cronbach's Alpha N of Items
.896 28
Trong bảng trên, kết quả hệ số Cronbach’s Alpha là 0.896 nằm trong khoảng 0.6 < CA < 0.9, là khoảng chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới và lần đầu. Việc kiểm chứng hệ số Cronbach’s Alpha đáp ứng yêu cầu của nghiên cứu và cho thấy các biến quan sát có phù hợp và đủ độ tin cậy để tác giả tiến hành các bƣớc phân tích tiếp theo.
2.4.2. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Về mặt lý thuyết và thực tế khi kiểm định lý thuyết khoa học, tác giả cần phải tiến hành đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Nếu phƣơng pháp Cronbach’s Alpha là để đánh giá độ tin cậy của thang đo, thì phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 2.5: Kết quả nhân tố khám phá (EFA)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .688
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 14165.209
df 378
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích, 2017
Theo quy định, hệ số KMO phải lớn hơn 0.5 thì thang đo mới có giá trị; trong bảng 2.4 ta thấy, hệ số KMO = .688 > 0.5, giá trị sig = .000 < 0.5 vì vậy hệ số KMO của bài đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Ngoài ra, từ bảng kết quả nhân tố khám phá EFA, còn cho chúng ta biết mối tƣơng quan nhất định giữa các biến quan sát đƣợc tiến hành trong bài;
Với hai kết quả KMO và Cronbach’s Alpha đã đạt đƣợc trong bài, tác giả có thể tiến hành các bƣớc phân tích tiếp theo để chứng minh các giả thuyết