Tên
biến
Biến quan sát
QL1 Các khu vực được bảo tồn theo từng cấp độ: từ dễ tiếp cận đến vùng nguy hiểm để dễ dàng trong việc quản lý và thiết kế chương trình du lịch phù
hợp
QL2 Giới hạn số lượng du khách tham quan cho mỗi khu vực để không làm ảnh hưởng đến hệ sinh thái
QL3 Chấp nhận mức giới hạn tác động của du khách lên hệ sinh thái để có thể đưa ra hoạt động cần thiết nhằm cân bằng lại hệ sinh thái
3.2.1.10 Thang đo ý định mua sản phẩm du lịch
Bảng 3.20: Thang đo chính thức Ý định mua sản phẩm du lịch Tên Tên
biến
Biến quan sát
YD1 Tôi sẽ mua sản phẩm du lịch này.
YD2 Tơi có kế hoạch đi du lịch và tơi xem đây là lựa chọn đầu tiên
YD3 Tơi có cân nhắc đến việc mua sản phẩm du lịch này trong tương lai
YD4 Tơi sẽ nói tốt về sản phẩm du lịch này với những người khác
YD5 Tôi sẽ giới thiệu sản phẩm du lịch này cho những ai đang tìm kiếm lời
3.3 Thiết kế nghiên cứu định lượng 3.3.1 Thiết kế mẫu 3.3.1 Thiết kế mẫu
Theo Tabachnick & Fidell (1996) thì để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất thì kích thước mẫu cần phải đủ lớn đảm bảo theo công thức:
n ≥ 8m + 50 Trong đó: n là cỡ mẫu
m là số biến độc lập của mơ hình
Đối với nghiên cứu này, số biến độc lập của mơ hình m là 9, do đó để thỏa mãn
công thức trên, cỡ mẫu n tối thiểu là 122.
Tuy nhiên, Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát, nghiên cứu này bao gồm 53 biến quan sát, nên cỡ mẫu n tối thiểu là 265. Trên cơ sở các lập luận trên, nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu là 396 mẫu.
3.3.2 Phương pháp chọn mẫu
Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi. Đồng
thời, nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát qua mạng với công cụ Google Docs. Dự kiến chỉ lấy 50-80 phiếu điều tra từ khảo sát qua mạng.
Đối tượng nghiên cứu là khách hàng hiện đang sinh sống tại thành phố Hồ Chí
Minh, đã trải nghiệm dịch vụ du lịch sinh thái hay có biết đến và có ý định muốn trải
nghiệm qua du lịch sinh thái. Cụ thể phạm vi nghiên cứu là khách du lịch đang tập
trung và chuẩn bị khởi hành ở các công ty du lịch là Saigontourist, Vietravel, Fiditour và Bến Thành.
Thời gian khảo sát đối với nghiên cứu này bắt đầu từ 1/12/2014 đến 31/1/2015.
3.3.3 Thiết kế bảng câu hỏi và thang đo
3.3.3.1 Thang đo
Trong nghiên cứu này, thang đo khoảng cách là thang đo được sử dụng bởi vì
thang đo này cho độ chính xác cao và được sử dụng rộng rải trong phân tích thống kê. Thang đo Likert 5 điểm từ mức độ “hoàn tồn khơng đồng ý” đến “hồn tồn đồng ý”
được sử dụng trong bảng câu hỏi.
3.3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Nội dung bảng câu hỏi: gồm 2 phần (xem thêm Phụ lục 4)
Phần 1: gồm những câu hỏi về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm du lịch sinh thái tại khu vực Nam Cát Tiên.
Phần 2: gồm những câu hỏi thu thập thông tin khách hàng. Dữ liệu sau khi được thu
thập sẽ được mã hóa, nhập liệu và được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0
3.3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.5.1 Làm sạch dữ liệu
Sau khi loại các mẫu không phù hợp với yêu cầu ban đầu, chúng ta chạy phân bổ tần số để kiểm tra các biến nhập sai có giá trị gây nhiễu (outliers) không nằm trong các giá trị lựa chọn. Kiểm tra các mẫu đối tượng bị trùng nhau và loại mẫu bị trùng. Kiểm
tra các tần suất các giá trị missing và đảm bảo các giá trị missing của một biến phải
nhỏ hơn 10% tổng số mẫu
3.3.5.2 Kiểm tra độ tin cậy các nhóm nhân tố thơng qua Conbach’s Alpha
Các thang đo được đánh giá thông qua độ tin cậy Cronbach Alpha cho từng nhóm biến khác nhau. Độ tin cậy Cronbach Alpha phải nằm trong khoảng từ 0,6 đến 1,0 để
đảm bảo các biến trong cùng một nhóm nhân tố có tương quan về ý nghĩa (Hồng
Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ngoài ra, với các thang đo chỉ có 2 biến thì Cronbach Alpha có thể từ 0,5 cũng vẫn được chấp nhận (Nunnally and Bernstein,
1994). Ngồi ra, mỗi biến có tương quan tổng thể nhỏ hơn 0,3 cũng được loại bỏ trước khi đưa vào phân tích nhân tố.
3.3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Với số lượng các biến khá lớn và có mối tương quan với nhau, chúng ta cần giảm số lượng này xuống cịn một số nhân tố ít hơn mà chúng ta có thể sử dụng được nhưng vẫn có thể đại diện cho phần lớn ý nghĩa các biến thu thập. Các nhân tố này thể hiện
được sự liên hệ qua lại giữa các biến và thể hiện sự giải thích của biến đối với các khía
cạnh khác nhau của vấn đề. Trong tài liệu này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố “Principle Components” và phép quay VARIMAX để tìm ra các nhân tố đại
diện cho các biến.
3.3.4.4 Kiểm định mơ hình và điều chỉnh
a. Đo lường đa cộng tuyến
Sự đa cộng tuyến cao có thể làm cho kết quả khơng chính xác, do đó cần thiết
phải có điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair et al (2006) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta sử dụng hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm, hệ số
10 thì vẫn có thể chấp nhận với ảnh hưởng rất nhỏ (John & Benet-Martinez, 2000; Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010 ).
Tác giả sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson và độ chấp nhận Tolerance để
kiểm tra đo lường đa cộng tuyến với hệ số Pearson nhỏ hơn 0.4 và hệ số Tolerance của các biến phải gần bằng 1 (Hair et al,2006). Áp dụng các yêu cầu này để loại bỏ các
biến khơng đạt ra khỏi mơ hình.
b. Kiểm định phần dư:
Chúng ta cần kiểm định phần dư chuẩn hố của mơ hình để bảo đảm phần dư
chuẩn hố có dạng phân phối chuẩn với tất cả các biến độc lập. Cách kiểm định có thể sử dụng là vẽ đường cong chuẩn hoá của phân bổ phần dư này. Nếu chúng ta thấy trên
đồ thị đường cong chuẩn hố có dạng hình chuông như phân phối chuẩn với giá trị
Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
3.3.4.5 Phân tích tương quan
Sau khi phân tích EFA, ta có được mơ hình hiệu chỉnh. Để có thể sử dụng mơ
hình này vào phân tích tương quan và hồi qui bội, chúng ta cần đảm bảo các biến trong mơ hình thoả mãn giả định về tính phân phối chuẩn. Nếu Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng ±1 được xem là tốt, trong khoảng ±2 thì biến đó vẫn được chấp nhận để
sử dụng thực hiện các kỹ thuật thống kê.
3.3.4.6 Kết quả phân tích hồi quy
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định thì sẽ được xử lí chạy hồi quy tuyến tính với mơ hình cơ bản ban đầu là:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X4+ β5 X5+…+ β8 X8+ β9 X9+u Trong đó:
Y: Ý định mua sản phẩm du lịch sinh thái
X1 – X9: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm du lịch sinh thái
β1 – β9: Hằng số - các hệ số hồi quy
u: Sai số
Các hệ số này mang tính riêng vì mỗi hệ số khơng chỉ thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà còn giữa các biến độc lập với nhau. Kiểm định tính phù hợp của mơ hình. Trong tài liệu này, tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để
kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được
thực hiện để đánh giá các thang đo và mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua
sản phẩm du lịch sinh thái của khách hàng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện
qua hai bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Kỹ thuật thảo luận nhóm
được dùng trong bước nghiên cứu định tính. Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở để
xây dựng các thang đo. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua kỹ thuật
phỏng vấn trực tiếp với kích thước mẫu n = 396. Chương tiếp theo sẽ phân tích kết quả nghiên cứu, kỹ thuật phân tích dữ liệu như đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và EFA, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phân
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả phân tích dữ liệu thu được từ các bảng câu hỏi bằng
phần mềm SPSS 16.0 bao gồm các phần chính là: (1) Thống kê mô tả; (2) Đánh giá thang đo các khái niệm; (3) Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu; (4) Kiểm định sự phù hợp của mơ hình bằng phân tích tương quan, hồi qui đa biến và phân tích ANOVA
4.1 Thơng tin mẫu nghiên cứu
Cuộc điều tra khảo sát tiến hành từ tháng 12/2014 đến tháng 2/2015, thu về được 396 bảng trả lời, trong đó 62 bảng (chiếm 15,66%) thu được qua Google Docs và 334 bảng (chiếm 84,34%) thu được từ phỏng vấn trực tiếp. Sau khi kiểm tra, 29 bảng bị
loại do có q nhiều ơ trống hoặc có cùng 1 câu trả lời từ đầu đến cuối bảng câu hỏi.
Cuối cùng, 368 bảng trả lời hợp lệ (chiếm 92,93%) được đưa vào phần mềm SPSS 16.0
để tiến hành phân tích dữ liệu. Các số liệu thống kê mô tả về 368 mẫu khảo sát được
trình bày trong bảng 4.1 (xem thêm Phụ lục 5).