7. Bố cục luận văn
3.3. Xử lý số liệu
3.3.1. Làm sạch số liệu
Các phiếu khảo sát thu về đƣợc kiểm tra và loại bỏ những phiếu trả lời không phù hợp nhƣ những phiếu khách không trả lời, khách trả lời thiếu nhiều dữ liệu, trả lời không đúng yêu cầu của phiếu khảo sát ... trƣớc khi xử lý và phân tích dữ liệu. Tổng số phiếu khảo sát hợp lệ đƣa vào phân tích dữ liệu là 200 phiếu. Dữ liệu sau khi nhập xong cần đƣợc kiểm tra kỹ lƣỡng, xử lý những dữ liệu thừa, thiếu, sót để đảm bảo dữ liệu chính xác để phân tích.
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu tổng kết các dữ liệu để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các yếu tố nhƣ tổng số, tỷ lệ, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn. Trong nghiên cứu này, để thuận tiện cho việc nhận xét giá trị trung bình đánh giá sức hấp dẫn đối với từng yếu tố, căn cứ theo thang đo Likert 5 điểm đƣợc sử dụng, thực hiện xác định giá trị khoảng cách nhƣ sau:
Giá trị Mức độ 1,00 – 1,80 Rất không đồng ý 1,81 – 2,60 Không đồng ý 2,61 – 3,40 Bình thƣờng 3,41 – 4,20 Đồng ý 4,21 – 5,00 Rất đồng ý
3.3.3. Đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo
Độ tin cậy của thang đo là mức độ đƣợc xem xét là ổn định và nhất quán (Parasuraman, 1988). Phƣơng pháp này đánh giá độ phù hợp của từng biến quan sát (items), hệ số tƣơng quan Alpha của Cronbach đƣợc sử dụng. Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định mức độ chặt chẽ, liên quan giữa các biến trong thang đo với nhau.
Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo sử dụng phần mềm SPSS. Kết quả chạy dữ liệu trên phần mềm SPSS nếu hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên, thang đo đạt tiêu chuẩn (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 trích dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Khi đánh giá độ phù hợp của từng biến quán sát, những biến nào có hệ số tƣơng quan lớn hơn hoặc bằng 0.3 đƣợc coi là những biến có độ tin cậy đảm bảo (Nguyễn Công Khanh, 2005). Những biến nào có hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo.
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) đƣợc sử dụng để đánh giá giá trị của thang đo (Nguyễn Công Khanh,
2005). Nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng phƣơng pháp Principal component với phép xoay Varimax, điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalues >= 1 đƣợc sử dụng. Hệ số tải các nhân tố (Factor loading) >0,5, tổng phƣơng sai trích >= 50% (Gerbing và Anderson, 1998 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009). Hệ số của phép thử KMO >0,5 và phép thử Bartlett <0,05 (Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Lê Văn Huy, 2008).
3.3.4. Kiểm định mô hình lý thuyết
Hệ số tƣơng quan Pearson (r) đo lƣờng mối quan hệ của hai biến số. Theo nhiều nhà nghiên cứu, kích cỡ tối thiếu đối với nghiên cứu tƣơng quan phải lớn hơn 30 mẫu (Fraenkel & Wallen, 2008). Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thu thập đƣợc từ 200 mẫu > 30. Giá trị tuyệt đối của r cho thấy mức độ chặt chẽ của mối liên hệ. Khi r càng tiến dần đến 1 thì hai biến có mối liên chặt chẽ (các điểm phân tán xếp thành một đƣờng thẳng thì giá trị tuyệt đối của r =1). Giá trị r từ lớn hơn 0 đến 1 ta gọi là tƣơng quan thuận, từ -1 đến nhỏ hơn 0 đƣợc gọi là tƣơng quan nghịch, r=0 khi hai biến không có mối liên hệ.
Phƣơng pháp hồi quy đa biến để dự đoán cƣờng độ tác động của các yếu tố đến với sức hấp dẫn của các sản phẩm du lịch chữa bệnh tại Khu du lịch suối khoáng nóng Tháp Bà đối với khách du lịch nội địa. Mô hình dự đoán có thể là:
Trong đó: : biến phụ thuộc : biến độc lập : hằng số : hệ số hồi quy thành phần ngẫu nhiên