Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo là điều cần thiết trong việc phân tích, và để đánh giá độ tin cậy của thang đo các biến trong mơ hình nghiên cứu, tác giả tiến hành tính tốn hệ số Cronbach’s Alpha và xem xét các hệ số tương quan biến tổng.
Theo cơ sở lý thuyết ở chương 3, thì nghiên cứu này của tác giả sẽ thực hiện đánh giá thang đo dựa theo các tiêu chí sau:
(1) Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 (đây là những biến khơng đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này)
(2) Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (lý do chọn là do các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời)
Ngồi ra, nếu có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 nhưng cột “CronBach’s Alpha nếu loại biến” lớn hơn độ tin cậy Cronbach’s Alpha thì biến quan sát đó cũng sẽ bị loại.
Kết quả của kiểm định thang đo được tác giả trình bày chi tiết ở bảng 4.4. Đối với tất cả các thang đo: “Cơ sở hạ tầng”; “An nin – An toàn”; “Khả năng đáp ứng”; “Giá cả dịch vụ”; “Yếu tố con người” và “Cảm nhận dịch vụ (Sự hài lịng)” thì ngay lần đầu chạy thì hệ số Cronbach’s Alpha nhận được đều nhận được giá trị lớn hơn 0,6 và khơng có biến nào có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 cho nên ta thấy rằng các mục hỏi trong thang đo đều được giữ lại.
Như vậy, tác giả thu được kết quả hoàn chỉnh gồm 28 biến quan sát với 7 bộ thang đo. Khơng có trường hợp nào nếu loại biến đó đi sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha trong bộ thang đo đó, và đây cũng là cơ sở cho bước tiếp theo là phân tích khám phá EFA.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo với Cronbach’s Alpha
Biến Trung bình Phƣơng sai Tƣơng quan Cronbach’s Quan sát thang đo thang đo biến - tổng Alpha
nếu loại biến nếu loại biến nếu loại biến
Cơ sở hạ tầng Cronbach’s Alpha = 0,919 N = 4
CSHT1 10,42 4,708 0,841 0,886
CSHT2 10,41 4,658 0,852 0,882
CSHT3 10,42 4,874 0,791 0,903
An ninh – An toàn Cronbach’s Alpha = 0,665 N = 4
ANAT1 10,72 3,247 0,448 0,597
ANAT2 10,71 3,298 0,460 0,589
ANAT3 10,74 3,336 0,433 0,607
ANAT4 10,71 3,377 0,443 0,601
Khả năng đáp ứng Cronbach’s Alpha = 0,944 N = 7
KNDU1 21,52 16,548 0,869 0,931 KNDU2 21,54 16,713 0,814 0,936 KNDU3 21,57 16,169 0,927 0,926 KNDU4 21,54 16,588 0,830 0,934 KNDU5 21,55 17,079 0,776 0,939 KNDU6 21,48 17,510 0,734 0,943 KNDU7 21,54 17,059 0,753 0,941
Giá cả dịch vụ Cronbach’s Alpha = 0,720 N = 3
GCDV1 7,11 2,267 0,571 0,600
GCDV2 7,14 2,099 0,548 0,624
GCDV3 7,19 2,210 0,507 0,673
Tài nguyên địa phƣơng Cronbach’s Alpha = 0,774 N = 4
TNDP1 10,54 3,329 0,577 0,719
TNDP2 10,43 3,319 0,611 0,701
TNDP3 10,41 3,419 0,543 0,737
TNDP4 10,38 3,324 0,574 0,720
Yếu tố con ngƣời Cronbach’s Alpha = 0,672 N = 3
YTCN1 7,10 1,405 0,522 0,525
YTCN3 67,02 1,519 0,498 0,559
Cảm nhận dịch vụ (Sự hài lòng) Cronbach’s Alpha = 0,679 N = 3
CNDV1 7,11 1,656 0,525 0,540
CNDV2 7,06 1,702 0,522 0,546
CNDV3 7,04 1,843 0,431 0,662
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.5. Tổng hợp các nhân tố sau khi hoàn thành phân tích Cronbach’s Alpha Nhân tố Trƣớc phân tích Cronbach’s Alpha
Sau phân tích Cronbach’s Alpha Số biến Hệ số Cronbach’s Alpha Số biến đạt yêu cầu Cơ sở hạ tầng 4 0,919 4 An ninh – An toàn 4 0,665 4 Khả năng đáp ứng 7 0,944 7 Giá cả dịch vụ 3 0,720 3
Tài nguyên địa phƣơng 4 0,774 4
Yếu tố con ngƣời 3 0,672 3
Cảm nhận dịch vụ (Sự hài lòng) 3 0,679 3
4.3.2. Đánh giá thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Cũng từ cơ sở lý thuyết ở chương 3, tác giả thấy rằng việc sử dụng kết quả của EFA trong nghiên cứu chính là nền tảng cho bước tiếp theo của nghiên cứu;
Phân tích nhân tố bằng phương pháp thành phần chính (Principle Component) cho phép rút gọn nhiều biến quan sát ít nhiều có liên quan với nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng gọi là nhân tố. Khi thực hiện phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm:
(1) Hệ số KMO >= 0,5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig =< 0,05) – (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(2) Tổng phương sai trích >= 0,5 và Giá trị Eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1988)
Như vậy, khi chạy phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã lựa chọn khai báo điều kiện giữ lại các biến có hệ số tải nhân từ 0,5 trở lên để có thêm cơ sở loại biến trong các phân tích của tác giả.
4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Hệ số KMO = 0,871 > 0,5 và Sig = .000 thì có thể khẳng định dữ liệu là thích hợp cho phân tích nhân tố
Ngồi ra, có 6 nhân tố được rút trích tại giá trị Eigenvalues là 1,143 > 1 và tổng phương sai trích là 68,476% > 50%. Khi đó, ta có thể nói rằng, các phương sai trích giải thích được 68,476% sự biến thiên của dữ liệu.
Vậy tác giả đã nhận được 1 tập hợp gồm 28 biến được thỏa mãn điều kiện được đưa ra
Bảng 4.6. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s
KMO 0,871
Kiểm định Bartlett's
Chi – bình phương 4400,257
df 300
Sig. 0,000
Bảng 4.7. Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 3 4 5 6 KNDU1 0,893 KNDU3 0,888 KNDU7 0,836 KNDU2 0,832 KNDU4 0,768 KNDU5 0,766 KNDU6 0,743 CSHT1 0,877 CSHT2 0,866 CSHT4 0,809 CSHT3 0,806 TNDP2 0,784 TNDP1 0,749 TNDP4 0,697 TNDP3 0,692 ANAT3 0,731 ANAT2 0,727 ANAT4 0,681 ANAT1 0,607 GCDV1 0,819 GCDV2 0,794 GCDV3 0,770 YTCN1 0,737 YTCN2 0,684 YTCN3 0,677
Qua kết quả ma trận xoay, ta tiến hành nhóm các biến trong nhân tố về cùng một nhân tố chung, cụ thể như sau:
(1) Nhân tố “Cơ sở hạ tầng” gồm 4 biến: CSHT1;CSHT2; CSHT3; CSHT4 (2) Nhân tố “An ninh – An toàn” gồm 4 biến: ANAT1; ANAT2; ANAT3; ANAT4
(3) Nhân tố “Khả năng đáp ứng” gồm 7 biến: KNDU1; KNDU2; KNDU3; KNDU4; KNDU5; KNDU6; KNDU7
(4) Nhân tố “Giá cả dịch vụ” gồm 3 biến: GCDV1; GCDV2; GCDV3
(5) Nhân tố “Tài nguyên địa phương” gồm 4 biến: TNDP1;TNDP2; TNDP3; TNDP4
(6) Nhân tố “Yếu tố con người” gồm 3 biến: YTCN1; YTCN2; YTCN3
4.3.2.2. Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc
Hệ số KMO = 0,651 > 0,5 và Sig. < 0,05 và có 3 nhân tố được rút trích tại giá trị Eigenvalues là 1,830 > 1 và tổng phương sai trích là 60,987% > 50%. Khi đó, ta có thể nói rằng, các phương sai trích giải thích được 60,9873% sự biến thiên của dữ liệu và khơng có biến nào bị loại với các hệ số nhân tố đều lớn hơn 0,5. Qua đó, tác giả đã nhận được 1 tập hợp gồm 3 biến quan sát: CNDV1; CNDV2; CNDV3
Bảng 4.8. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s
KMO 0,651
Kiểm định Bartlett's
Chi – bình phương 139,632
df 3
Sig. 0,000
Bảng 4.9. Tổng phƣơng sai trích
Thành phần
Các giá trị đặc trƣng ban đầu Tổng phƣơng sai trích Tổng chênh lệch % Tích lũy % Tổng chênh lệch % Tích lũy % 1 1,830 60,987 60,987 1,830 61,003 60,987 2 0,665 22,164 83,151 3 0,505 16,849 100,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Qua việc phân tích nhân tố khám phá EFA thì mơ hình của tác giả vẫn khơng thay đổi, chỉ thay đổi về các biến trong các nhân tố.
Bảng 4.10. Tổng hợp thang đo sau khi phân tích EFA
TT Tên nhân tố Số biến
1 Cơ sở hạ tầng CSHT1; CSHT2; CSHT3; CSHT4
2 An ninh – An toàn ANAT1; ANAT2; ANAT3; ANAT4
3 Khả năng đáp ứng KNDU1; KNDU2; KNDU3; KNDU4;
KNDU5; KNDU6; KNDU7
4 Giá cả dịch vụ GCDV1; GCDV2; GCDV3
5 Tài nguyên địa phương TNDP1; TNDP2; TNDP3; TNDP4
6 Yếu tố con người YTCN1; YTCN2; YTCN3
7 Cảm nhận dịch vụ (Sự
hài lòng) CNDV1; CNDV2; CNDV3
4.4. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết 4.4.1. Phân tích tƣơng quan 4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan Person là một bước rất quan trọng trước khi phân tích hồi quy đa biến. Sử dụng hệ số tương quan Person để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hoặc giữa các biến độc lập với nhau
Bảng 4.11. Kết quả chạy tƣơng quan Person
CNDV CSHT ANAT KNDU GCDV TNDP YTCN
CNDV Tương quan Pearson 1 .646** .309** .674** .081** .624** .504** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 CSHT Tương quan Pearson .646** 1 .234** .476** .013** .436** .335** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 ANAT Tương quan Pearson .309** .234** 1 .219** .097** .239** .105** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 KNDU Tương quan Pearson .674** .476** .219** 1 -.025** .401** .526** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 GCDV Tương quan Pearson .081** .** .372** .362** 1 .324** .077** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 TNDP Tương quan Pearson .624** .436** .239** .401** .001** 1 .354** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290 YTCN Tương quan Pearson .504** .335** .105** .526** .077** .354** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 290 290 290 290 290 290 290
Sau khi chạy kết quả nhìn vào bảng ta có thể thấy giá trị sig giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 vì vậy khơng loại nhân tố nào và điều này có nghĩa các biến có sự tương quan với nhau.
4.4.2. Phân tích hồi quy
4.4.2.1. Mơ hình hồi quy và tính phù hợp của mơ hình
Phương pháp hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) với biến phụ thuộc là Cảm nhận (sự hài lòng) về dịch vụ du lịch, biến độc lập gồm 6 yếu tố: Cơ sở hạ tầng, An ninh – An toàn, Khả năng đáp ứng, Giá cả dịch vụ, Tài nguyên địa phương và Yếu tố con người.
Kết quả phân tích tương quan cho thấy biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính với 6 biến độc lập, do đó tác giả đưa tất cả 6 biến độc lập này vào phân tích hồi quy với phương pháp đưa vào cùng lúc (phương pháp Enter).
Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,832a 0,693 0,686 0,342 2,098
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Mơ hình có hệ số tương quan R = 0,832 = 83,2% cho biết các biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Với hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = 0,693 cho thấy độ thích hợp của mơ hình là 69,3% nói cách khác điều này cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là khá tốt, biến độc lập ảnh hưởng 69,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định ANOVA Model Sum of Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 74,749 6 12,458 106,247 .000b Residual 33,184 283 0,177 Total 107,933 289
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Giá trị Sig = 0 < 0,05 chứng tỏ rằng mơ hình hồi qui xây dựng được là phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Bảng 4.14. Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -0,434 0,200 -2,164 .031 CSHT 0,253 0,034 0,298 7,514 .000 0,691 1,447 ANAT 0,079 0,037 0,074 2,134 .034 0,901 1,110 KNDU 0,307 0,038 0,342 8,010 .000 0,595 1,680 GCDV 0,062 0,029 0,070 2,097 .037 0,976 1,025 TNDP 0,341 0,040 0,0303 7,833 .000 0,728 1,373 YTCN 0,111 0,043 0,104 2,601 .001 0,686 1,458
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Các giá trị sig của các nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 (từ 0,000 đến 0,037) do vậy cả 6 nhân tố này có mối quan hệ tuyến tính với Cảm nhận dịch vụ (sự hài lòng). Đồng thời, độ chấp nhận Tolerance của các nhân tố đều nhỏ hơn 1 (từ 0,595 đến
0,976) và hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) nhỏ hơn 10 (từ 1,025 đến 1,680 cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy.
Mơ hình hồi quy gồm 6 biến: CSHT; ANAT; KNDU; GCDV; TNDP và YTCN. Như vậy, phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
CNDV = - 0,434 + 0,253CSHT + 0,079ANAT + 0,307KNDU + 0,062GCDV + 0,314TNDP + 0,111YTCN
Trong đó:
CNDV: Cảm nhận dịch vụ (sự hài lòng) CSHT: Cơ sở hạ tầng
ANAT: An ninh - An toàn KNDU: Khả năng đáp ứng GCDV: Giá cả dịch vụ
TNDP: Tài nguyên địa phương YTCN: Yếu tố con người
4.4.2.2. Giả định phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,…
Trong luận văn, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P Plot để xem xét.
Hình 4.5. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Xem xét tần suất của phần dư chuẩn hóa ở hình 4.5 phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn có St. Dev = 0,990 tức là gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.6. Biểu đồ tần số P-P Plot
(Nguồn: kết quả phân tích SPSS)
Từ hình 4.6 các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thiết cho rằng phân phối phần dư là phân phối chuẩn.
Từ những kết quả trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.3. Kiểm định các giả thuyết
Từ mơ hình hồi quy và các giả thiết ban đầu, ta có kết quả trong bảng sau:
Bảng 4.15. Kết quả phân tích hồi quy với các giả thiết Các yếu tố ban
đầu Giả thiết Kết quả
Cơ sở hạ tầng
H1: Có quan hệ cùng chiều giữa Cơ sở hạ tầng đến Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ.
An ninh trật tự và sự an toàn
H2: Có quan hệ cùng chiều giữa An ninh trật tự và sự an toàn với Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ
Chấp nhận
Khả năng đáp ứng
H3: Có quan hệ cùng chiều giữa Khả năng đáp ứng với Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ
Chấp nhận
Giá cả dịch vụ
H4: Có quan hệ cùng chiều giữa Giá cả dịch vụ với Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ
Chấp nhận
Tài nguyên du lịch địa phương
H5: Có quan hệ cùng chiều giữa Tài nguyên du lịch địa phương với Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ
Chấp nhận
Yếu tố con người
H6: Có quan hệ cùng chiều giữa Yếu tố con người với Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ
Chấp nhận
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Tóm tắt chƣơng 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu định lượng và phân tích số liệu trên mẫu nghiên cứu là 290 phiếu khảo sát. Tác giả tiến hành phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích hồi quy đa biến và cuối cùng tác giả kiểm định giả thuyết.
Kết quả tuy có có sự thay đổi về biến nhưng các nhân tố vẫn giữ nguyên và tác giả khẳng định rằng các giả thuyết đưa ra ban đầu đều được chấp nhận. Từ đó, cho thấy mơ hình nghiên cứu có thể đáng tin cậy.
Thực hiện kiểm định tương quan Person cho thấy biến phụ thuộc có sự tương quan chặt chẽ với biến độc lập.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
Trình bày tóm tắt kết luận của nghiên cứu, một số gợi ý về chính sách. Chỉ ra những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài (nếu có).
5.1. Kết luận
Như kết quả trình bày của quá trình nghiên cứu trên mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu khám phá các nhân tố tác động đến sự hài lòng của du khách đối với chất lượng dịch vụ du lịch trên địa bàn tỉnh Đồng Nai, đồng thời thơng qua đó để tìm hiểu ý kiến đóng góp thực tế của khách du lịch đối với hoạt động dịch vụ du lịch giúp du khách có hài lịng hay khơng, từ đó sẽ nêu một số giải pháp nhằm khắc phục những tồn tại và phát huy những mặt tích cực nhằm làm thỏa mãn nhu cầu ngày càng cao của khách du lịch.
Kết quả nghiên cứu đã phân tích khá cụ thể hiệu quả chất lượng dịch vụ du