3.4. Nghiên cứu chính thức (định lƣợng)
3.4.3. Thiết kế bảng câu hỏi
ảng câu hỏi đƣợc sử dụng trong nghiên cứu định lƣợng đƣợc thiết kế theo các đặc tính sau:
- Hình thức câu hỏi: Câu hỏi đ ng.
- Đối tƣợng điều tra: khách hàng du lịch nội địa (theo thiết kế mẫu . - ảng câu hỏi phác thảo sẽ đƣợc tham vấn một số chuyên gia trong
lĩnh vực du lịch. Sau khi điều chỉnh xong, bảng câu hỏi sẽ đƣợc dùng để khảo sát trong nghiên cứu định lƣợng.
Bảng câu hỏi gồm 3 phần:
Phần gạn lọc: dùng để kiểm tra xem ngƣời đƣợc khảo sát đã từng đến những địa điểm du lịch đ hay chƣa, nếu “C ” sẽ tiến hành các bƣớc tiếp tiếp theo, nếu ngƣời đƣợc phỏng vấn trả lời “Chƣa”, phỏng vấn sẽ dừng lại ở đ .
Phần chính: thu thập đánh giá thuộc tính, cảm nhận của khách du lịch nội địa về từng thƣơng hiệu du lịch, bằng thang đo Likert 7 điểm.
Phần thông tin cá nhân: thu thập thông tin cá nhân của ngƣời tiêu dùng về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình qn, để có thể tiến hành các phép kiểm định bổ trợ khác cho nghiên cứu chính thức.
3.4.4. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu đƣợc tác giả thu thập bằng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp khách du lịch tại Thành phố Hồ Chí Minh thơng qua phiếu khảo sát.
3.4.5. Phƣơng pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu đầu tiên sẽ đƣợc phân tích mơ tả để phân tích các thuộc tính mẫu nghiên cứu nhƣ: độ tuổi, trình độ, thu nhập hàng tháng, nghề nghiệp. Dữ liệu thu thập đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS sẽ tiến hành phân tích theo các bƣớc:
Tác giả sử dụng phép phân tích mơ tả (descriptives) trong phần mềm SPSS 23.0 để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu (các thơng tin của đối tƣợng đƣợc khảo sát) gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập hàng tháng. Ngoài ra phép thống kê còn sử dụng để liệt kê ra số lƣợng ngƣời hiện tại đang sử dụng từng loại thƣơng hiệu M H đƣa vào nghiên cứu.
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ những biến c tƣơng quan biến tổng (Item-Total correlation) nhỏ.
Hệ số Cronbach’s Alpha c giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo c độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70, 0.80]. Nếu Cronbach anpha >=0.60 là thang đo c thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy. Về lý thuyết hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng c độ tin cậy cao . Tuy nhiên, điều này không thực sự nhƣ vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α> 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng c khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lƣờng một nội dung nào đ của khái niệm nghiên cứu). Hiện tƣợng này đƣợc gọi là hiện tƣợng trùng lắp trong đo lƣờng (redundancy . Do đ , khi kiểm tra từng biến đo lƣờng ta sử dụng thêm hệ số tƣơng quan biến – tổng. Theo Nunnally và Bernstein (1994), nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đ đạt yêu cầu. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nhƣ vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo c hệ số nhỏ (α<0.6 và cũng loại những biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc không c ý nghĩa đối với thang đo. Tuy nhiên, các biến không đạt yêu cầu nên loại hay khơng khơng chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 354).
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi lọai bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thơng qua phân tích Cronbach’s Alpha, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis đƣợc sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity , độ giá trị phân biệt (discriminant validity và đồng thời thu gọn các tham số ƣớc lƣợng theo từng nhóm biến.
Các biến quan sát có trọng số λi (factor loading) nhỏ hơn 0.50 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ để thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (λiA – λiB ≥0.3 . Vấn đề loại bỏ biến có trọng số nhân tố thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đ đ ng g p vào giá trị nội dung của khái niệm n đo lƣờng. Nếu λi khơng q nhỏ, ví dụ λi =0.40 chúng ta khơng nên loại nó (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 401-402).
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1 và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình. Tiêu chuẩn phƣơng sai trích (Variance explained criteria): tổng phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và phƣơng sai (từ 60% trở lên đƣợc coi là tốt) (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 393, 403).
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA thì ngƣời ta thƣờng tiến hành dùng kiểm định Barlett và KMO:
- Kiểm định artlett: dùng để xem xét ma trận tƣơng quan có phải là ma trận đơn vị (I) hay không. Kiểm định arlett c ý nghĩa thống kê khi Sig< 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát c tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
- Kiểm định KMO: KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa các biến đo lƣờng với độ lớn của hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Norusis, 1994). Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên ( MO ≥ 0.5 thể hiện phân tích là phù hợp. Hệ số KMO<0.5 thì khơng thể chấp nhận đƣợc (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Kaiser, 1974).
Tuy nhiên, trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phƣơng sai trích đạt u cầu thì vấn đề kiểm định artlett, MO khơng cịn ý nghĩa nữa vì chúng ln ln đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
- Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định giúp làm sáng tỏ một số phƣơng diện nhƣ sau: Đo lƣờng tính đơn hƣớng
Đánh giá độ tin cậy của thang đo Giá trị hội tụ
Giá trị phân biệt Giá trị liên hệ lý thuyết
Đo lƣờng tính đơn hƣớng: Theo Hair và cộng sự (2010), mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trƣờng cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt đƣợc tính đơn hƣớng, trừ trƣờng hợp các sai số của các biến quan sát c tƣơng quan với nhau. Để đo lƣờng mức độ phù hợp với thông tin thị trƣờng, Chi-square (CMIN/df) thƣờng đƣợc sử dụng để điều chỉnh theo bậc tự do; chỉ số thích hợp tốt (GFI-Good of Fitness Index); chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative Fit Index); chỉ số Tucker và
Lewis (TLI – Tucker và Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation).
Mơ hình đƣợc xem là thích hợp với dữ liệu thị trƣờng nếu kiểm định Chi-square có P-value > 0.05; CMIN/df =< 2, một số trƣờng hợp CMIN/df có thể =< 3; GFI, CFI, TLI >= 0.9; và RMSEA =< 0.08. Tuy nhiên, theo quan điểm gần đây của các nhà nghiên cứu thì GFI vẫn có thể chấp nhận đƣợc khi nhỏ hơn 0.9 (Hair và cộng sự, 2010).
Đánh giá độ tin cậy của thang đo: Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua: (1) hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability); (2) tổng phƣơng sai trích (variance extracted) và (3) Cronbach’s alpha.
Độ tin cậy tổng hợp ( ) và tổng phƣơng sai trích ( đƣợc tính theo cơng thức sau:
(∑ )
(∑ ) ∑ ( )
∑
∑ ∑ ( )
Trong đ : i là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i, (1 - i2
) là phƣơng sai của sai số đo lƣờng biến quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo.
Phƣơng sai trích là một chỉ tiêu đo lƣờng độ tin cậy. Nó phản ánh lƣợng biến thiên chung của các biến quan sát đƣợc tính tốn bởi biến tiềm ẩn. Theo Hair và cộng sự (2010 , phƣơng sai trích của mỗi khái niệm nên cao hơn 0.5.
Một vấn đề quan trọng khác cần quan tâm trong CFA là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát trong một thang đo.
Giá trị hội tụ: Thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều cao (>0.5 và c ý nghĩa thống kê (p < 0.05) (Anderson và Gebring, 1988).
Giá trị phân biệt: Giá trị phân biệt cũng là một tính chất quan trọng của đo lƣờng. Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lƣờng (Steenkamp và Trijp, 1991). Có hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mơ hình (within construct); (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt (across – construct), tức là kiểm định mơ hình đo lƣờng tới hạn (saturated model), là mơ hình mà các khái niệm nghiên cứu đƣợc tự do quan hệ với nhau. Giá trị phân biệt đạt đƣợc khi: Tƣơng quan giữa hai thành phần của khái niệm
(within construct) hoặc hai khái niệm (across – construct) thực sự khác biệt so với 1. Khi đ , mơ hình đạt đƣợc độ phù hợp với dữ liệu thị trƣờng.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chƣơng 3 đã trình bày về phƣơng pháp nghiên cứu đƣa ra để kiểm định thang đo và các giả thuyết đã đặt ra. Chƣơng 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu đề xuất, thang đo và các giả thuyết đƣa ra từ mơ hình. Nội dung chính của chƣơng 4 gồm các thành phần nhƣ sau:
- Mô tả của mẫu nghiên cứu.
- iểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach α . - Phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Phân tích yếu tố khẳng định CFA. - Mơ hình hóa cấu trúc tuyến tính SEM.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 23.0 và Amos 20.0 để xử lý và phân tích dữ liệu.
4.1. Mẫu nghiên cứu
Mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện, cơ cấu mẫu đƣợc lựa chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu định mức (quota theo các thuộc tính cảm nhận, ham muốn, trung thành và Hình ảnh điểm đến với kích cỡ mẫu là 297. Dữ liệu đƣợc thu thập thơng qua các hình thức gửi bảng khảo sát online và thƣ điện tử. Dữ liệu đƣợc thu thập bằng hình thức phỏng vấn trực tiếp trong 6 tuần, ngƣời phỏng vấn sẽ chỉ định phỏng vấn về một thành phố du lịch cho trƣớc. Để đạt kích cỡ mẫu 297, 220 bảng câu hỏi đã đƣợc phát ra để phỏng vấn trực tiếp và 88 bảng trả lời phỏng vấn online. Trong đ bảng câu hỏi trực tiếp thu về đƣợc 215 bảng trả lời, c 6 bảng câu hỏi bị loại sau khi làm sạch dữ liệu.
Sau khi thu thập dữ liệu, dữ liệu đƣợc xử lý và có nội dung mơ tả thống kê nhƣ sau:
- Về thương hiệu du lịch được lựa chọn nhiều nhất: thƣơng hiệu khách hàng
lựa chọn nhiều nhất là Đà Nẵng với 78 ngƣời, chiếm tỷ lệ 26,3%. Hai thƣơng hiệu du lịch Bangkok và thành phố Hồ Chí Minh cùng xếp vị trí thứ 2 với 19,2% số ngƣời lựa chọn. Kế đến là Singapore với 55 ngƣời lựa chọn tƣơng đƣơng với 18,5% và cuối cùng là Hà Nội với 16,8% số ngƣời lựa chọn.
Bảng 4. 1.Tóm tắt thống kê mơ tả mẫu
Thông tin mẫu Tần số Tỷ lệ (%)
Giới tính Nữ 172 57,9 Nam 125 42,1 Độ tuổi 18 - 25 tuổi 100 33,7 26 - 35 tuổi 125 42,1 36 - 55 tuổi 56 18,9 Trên 55 tuổi 16 5,4 Học vấn THPT 53 17,8 Trung cấp, Cao đẳng 60 20,2 Đại học 148 49,8 Sau Đại học 36 12,1 Thu nhập bình quân Dƣới 5 triệu/tháng 64 21,5 5 - 10 triệu/tháng 91 30,6 10 – 15 triệu/tháng 90 30,3 Trên 15 triệu 52 17,5 Công việc Sinh viên 49 16,5
Công nhân – lao động phổ thông 13 4,4
NV văn phịng – Cơng-viên chức NN 130 43,8
Tiểu thƣơng 28 9,4
Chủ doanh nghiệp – Quản lý các cấp 33 11,1
Khác 44 14,8
4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo thơng qua phân tích Cronbach’s Alpha
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s Alpha. ết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các thành phần giá trị thƣơng hiệu nhƣ sau:
Thành phần nhận biết thƣơng hiệu (AW) có hệ số Cronbach’s Alpha là
0.864, đây là hệ số c độ tin cậy cao. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của 6 biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt chuẩn (lớn hơn 0.3 , hệ số nhỏ nhất là AW1= 0.605, hệ số cao nhất là AW2= 0.706. Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.864. Do vậy, các biến quan sát của thang đo này đều đƣợc giữ ngun cho phân tích EFA.
Thành phần lịng ham muốn thƣơng hiệu (BI) có hệ số Cronbach’s Alpha
là 0.705, đây là hệ số c độ tin cậy khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3 thấp nhất là hệ số BI3 = 0.419 và cao nhất là hệ số BI2 = 0.614.Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.705. Do vậy, các biến quan sát của thang đo này đều đƣợc giữ nguyên cho phân tích EFA.
Thành phần lòng trung thành thƣơng hiệu (LY) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.861, đây cũng là hệ số c độ tin cậy cao. Các hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3 thấp nhất là hệ số LY1 = 0.625 và cao nhất là hệ số LY3 = 0.775. Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.861. Do vậy, thang đo thành phần lòng trung thành thƣơng hiệu đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc sử dụng cho phân tích EFA.
Thành phần Hình ảnh điểm đến (DI) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.892,
đây cũng là hệ số c độ tin cậy khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3 thấp nhất là hệ số DI3 = 0.673 và cao nhất là hệ số DI4 = 0.764. Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.892. Do vậy, thang đo thành phần Hình ảnh điểm đến đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc sử dụng cho phân tích EFA.
Tổng quan về giá trị thƣơng hiệu (BE) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.856,
đây cũng là hệ số c độ tin cậy khá cao. Các hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3 thấp nhất là hệ số BE2 = 0.643 và cao nhất là hệ số BE4 = 0.741. Các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn 0.856. Do vậy, biến tổng quan về giá trị thƣơng hiệu đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc sử dụng cho phân tích EFA.
Bảng 4. 2.Tóm tắt Kiểm định độ tin cậy thang đo Biến quan Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhận biết thƣơng hiệu – AW (Cronbach ‘s Alpha=0.864)
AW1 27.9697 24.293 0.605 0.851 AW2 28.0471 23.883 0.706 0.834 AW3 28.0438 23.630 0.664 0.840 AW4 28.2795 23.425 0.623 0.848 AW5 28.0471 23.444 0.674 0.838 AW6 27.8956 23.472 0.686 0.836
Hình ảnh điểm đến – DI (Cronbach ‘s Alpha=0.892)
DI1 25.9226 33.842 0.712 0.872 DI2 25.9865 34.878 0.710 0.874 DI3 25.9293 34.633 0.673 0.878 DI4 26.1111 30.890 0.764 0.864 DI5 26.3838 32.325 0.682 0.878 DI6 26.0303 33.469 0.743 0.868
Đam mê thƣơng hiệu – BI (Cronbach ‘s Alpha=0.705)
BI1 14.4680 13.007 0.444 0.669
BI2 14.0640 11.371 0.615 0.567
BI3 14.8013 11.383 0.419 0.699
BI4 13.9798 12.209 0.512 0.630
Lòng trung thành thƣơng hiệu – LY (Cronbach ‘s Alpha=0.861)
LY1 12.9630 21.374 0.625 0.854
LY2 12.9697 19.239 0.730 0.813
LY3 13.4916 18.420 0.775 0.793