Biến quan sát Ý định hành vi (Y)
1 BEH3 ,889 BEH2 ,883 BEH1 ,840 BEH4 ,811 Cronbach’s Alpha 0,879 Eigenvalues 2,935 Phương sai trích (%) 73,366 Cumulative (%) 73,366 Sig. 0,000 KMO 0,830
Nguồn: kết quả xử lý dữ liệu – Phụ lục 5.3
Trong lần phân tích EFA đầu tiên ta nhận thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và xếp thành 1 nhóm nhân tố. KMO = 0,830 nên phân tích các biến độc lập là phù hợp thực tế . Chỉ số Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalues = 2,935> 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích cho mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor loading > 0,5.
Tổng phương sai trích Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) có giá trị = 73,366% > 50%. Điều này chứng tỏ 73,366% biến thiên dữ liệu được giải thích bởi nhân tố đề xuất.
4.3.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Từ kết quả phân tích EFA và kiểm định Cronbach alpha ở mục 4.2, 4.3, do khơng có sự thay đổi trong các thành phần ảnh hưởng đến ý định hành vi của du khách đang tham quan du lịch tạiTP. HCM. Mơ hình nghiên cứu sẽ giữ ngun mơ hình đề xuất ban đầu gồm: 2 biến độc lập là các biến thành phần tác động thuận chiều đến biến phụ thuộc là ý định hành vi du lịch. Mơ hình và giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố EFA được thể hiện tạisơ đồ 4.1
Hình 4.1: Sơ đồ mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.4 Kiểm định tương quan Pearson
4.4.1 Tương quan giữa chất lượng cảm nhận, sự hài lòng và ý định hành vi
Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có mối quan hệ tương quan so với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 1%. Biến phụ thuộc ý định hành vi (Y) có tương quan mạnh hơn với biến độc lập sự hài lòng (M) với hệ số Pearson bằng 0,867 và tương quan yếu hơn với biến độc lập chất lượng cảm nhận (X) với hệ số Pearson bằng 0,652. Biến phụ thuộc Sự hài lòng (M) tương quan với biến độc lập chất lượng cảm nhận (X) với hệ số Pearson bằng 0,692 Sự tương quan này rất được mong đợi vì chính những mối quan hệ chặt chẽ, tuyến tính giữa các biến ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình. Do đó các biến độc lập này có thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Tuy nhiên giữa hai biến X và M cũng có sự tương quan khá mạnh mẽ với nhau. Do đó trong phân tích hồi quy cần chú ý đến trường hợp đa cộng tuyến có thể xảy ra ảnh hướng đến kết quả phân tích.
H1+ H2+ H3+ H4+ Thuộc tính điểm đến Chất lượng cảm nhận dịch vụ của điểm đến Sự hài lòng của du khách Ý định hành vi
Bảng 4.9 Kiểm định tương quan giữa các nhân tố X, M, Y Y X M