Hình ảnh điểm đến Sự hài lịng du lịch Động lực du lịch Chất ức chế du lịch Ý định quay lại du lịch Hình ảnh điểm đến Hệ số tƣơng quan 1 .496** .544** -.585** .458** Sig. (Kiểm định 2 phía) .000 .000 .000 .000 Sự hài lòng du lịch Hệ số tƣơng quan .496** 1 .474** -.515** .464** Sig. (Kiểm định 2 phía) .000 .000 .000 .000 Động lực du lịch Hệ số tƣơng quan .544** .474** 1 -.584** .589** Sig. (Kiểm định 2 phía) .000 .000 .000 .000 Chất ức chế du lịch Hệ số tƣơng quan -.585** -.515** -.584** 1 -.591** Sig. (Kiểm định 2 phía) .000 .000 .000 .000 Ý định quay lại du lịch Hệ số tƣơng quan .458** .464** .589** -.591** 1 Sig. (Kiểm định 2 phía) .000 .000 .000 .000
**. Tƣơng quan Spearman’s có ý nghĩa thống kê ở mức 0,01; n = 254.
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả) Ma trận tƣơng quan trong Bảng 4.18 cũng cho thấy 4 thành phần của ý định quay lại du lịch có mối quan hệ đáng kể với nhau.
Biến hình ảnh điểm đến tƣơng quan cùng chiều với biến sự hài lòng du lịch (r = .496; sig. < .01) và biến động lực du lịch (r = .544; sig. < .01). Nếu cảm nhận về hình ảnh điểm đến của du khách càng tăng thì sự hài lịng và động lực du lịch
chiều với biến chất ức chế du lịch (r = -.585; sig. < .01). Khi hình ảnh điểm đến của du khách bị giảm xuống thì chất ức chế du lịch của họ sẽ tăng lên và ngƣợc lại. Biến sự hài lòng du lịch tƣơng quan cùng chiều với biến động lực du lịch (r = .474; sig. < .01) và tƣơng quan ngƣợc chiều với biến chất ức chế du lịch (r = - .515; sig. < .01). Du khách càng hài lịng thì động lực du lịch của họ càng tăng và ngƣợc lại. Còn khi sự hài lịng của du khách bị giảm xuống thì chất ức chế du lịch của họ sẽ tăng lên và ngƣợc lại.
Biến động lực du lịch tƣơng quan ngƣợc chiều với biến chất ức chế du lịch (r = -.584; sig. < .01). Khi động lực du lịch của du khách bị giảm xuống thì chất ức chế du lịch của họ sẽ tăng lên và ngƣợc lại.
Ma trận tƣơng quan trong Bảng 4.18 còn cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Các biến hình ảnh điểm đến, sự hài lòng du lịch và động lực du lịch tƣơng quan cùng chiều với biến phụ thuộc ý định quay lại du lịch (r lần lƣợt = .458, .464, .589; sig. < .01). Trong khi biến chất ức chế du lịch tƣơng quan ngƣợc chiều với biến ý định quay lại (r = -.591; sig. < .01). Dấu của các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng là một dấu hiệu quan trọng cần xem xét khi đối chiếu với dấu của hệ số beta trong kết quả hồi quy. Dấu của hệ số tƣơng quan và dấu của hệ số beta phải giống nhau. Điều kiện này sẽ đƣợc xét đến ở phần tiếp theo.
4.5 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 4 biến độc lập gồm Hình ảnh điểm đến (HA), Sự hài lòng du lịch (HL), Động lực du lịch (ĐL), Chất ức chế du lịch (ƢC) và 1 biến phụ thuộc là Ý định quay lại du lịch (YĐQL).
Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có giá trị sig. < .05 (với độ tin cậy 95% do cỡ mẫu = 254 tƣơng đối lớn).
4.5.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy Bảng 4.19 Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng
1 .674a .454 .445 .57895
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả) Từ hệ số xác định R2 hiệu chỉnh bằng 44.5% cho biết mơ hình hồi quy luận văn đề xuất giải thích đƣợc 44.5% ảnh hƣởng của 4 nhân tố hình ảnh điểm đến, sự hài lịng du lịch, động lực du lịch và chất ức chế du lịch lên ý định quay lại của du khách quốc tế tại Việt Nam. Còn lại 55.5% là do các yếu tố khác mà mơ hình chƣa đề cập đến. Mức độ phù hợp của mơ hình chƣa cao nhƣng ở mức chấp nhận đƣợc (vì mơ hình chỉ nghiên cứu ảnh hƣởng của 4 biến độc lập).
4.5.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.20 Kết quả phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình
bình phƣơng F Sig.
Hồi quy 69.300 4 17.325 51.688 .000b
Phần dƣ 83.462 249 .335
Tổng 152.762 253
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả) Giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (do có trị sig. rất nhỏ = .00 < .05 với độ tin cậy 95% do cỡ mẫu n = 254 tƣơng đối lớn) nên mơ hình phù hợp với tập dữ liệu.
4.5.3 Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
4.5.3.1 Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng này là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng
tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong mơ hình hồi quy bội, giả định là các biến độc lập khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau. Giả định này đƣợc kiểm tra thông qua hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair và cộng sự, 2006, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Bảng 4.21 Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Biến phụ thuộc: Ý định quay lại du lịch
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả) Từ bảng 4.21 cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF có giá trị từ 1.525 đến 1.901 đều < 10 chứng tỏ khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.5.3.2 Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính bằng đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn thì sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dƣ, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Biến
Đa cộng tuyến
Dung sai VIF
1
Hình ảnh điểm đến .567 1.764
Sự hài lòng du lịch .656 1.525
Động lực du lịch .577 1.732
Hình 4.1 Đồ thị phân tán Scatterplot
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả)
Đồ thị phân tán cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính của mơ hình hồi quy đƣợc thỏa mãn.
4.5.3.3 Giả định phƣơng sai của sai số không đổi
Hiện tƣợng phƣơng sai của sai số thay đổi làm cho các ƣớc lƣợng của hệ số hồi quy không chệch nhƣng không hiệu quả (tức là không phải ƣớc lƣợng phù hợp nhất), ƣớc lƣợng của các phƣơng sai bị chệch làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lƣợng của mơ hình hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Luận văn cũng sử dụng đồ thị phân tán ở hình 4.1 để kiểm định xem giả định này có bị vi phạm khơng. cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 trong một phạm vi không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
4.5.3.4 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Luận văn sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ tần số Q-Q plot để khảo sát phân phối của phần dƣ.
Hình 4.2 Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả)
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Nhƣ vậy có thể nói phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn, nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ tần số P-P plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.5.3.5 Giả định tính độc lập của sai số (không tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Nguyên nhân hiện tƣợng này có thể là do các biến có ảnh hƣởng khơng đƣợc đƣa hết vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lƣờng các biến..., các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tƣơng quan chuỗi trong sai số và gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Đại lƣợng thống kê Dubin – Watson có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị Dubin – Watson sẽ gần bằng 2. Bảng 4.22 Kiểm định Durbin-Watson Mơ hình R R2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin-Watson 1 .674a .454 .445 .57895 1.581
(Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả) Giá trịd = 1.581 gần bằng 2, nghĩa là có thể chấp nhận giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ.
4.5.4 Ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.23 Kết quả phân tích hệ số hồi quy
Biến phụ thuộc: YĐQL
(Nguồn: từ kết quả tính toán của tác giả) Giá trị sig. của biến HL, ĐL và ƢC rất nhỏ (< .05) nên chấp nhận các giả thuyết của mơ hình, các biến này có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Riêng trị sig. của biến HA = .609 > .05 nên biến này khơng có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (vì ảnh hƣởng của những biến cịn lại lên biến phụ thuộc lớn hơn nên đã lấn át ảnh hƣởng của biến HA).
Hệ số beta là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số (không cùng đơn vị), đƣợc xem nhƣ là khả năng giải thích biến phụ thuộc. So sánh các hệ số beta ở bảng 4.23 với các hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ở bảng 4.18 thấy dấu của từng cặp tƣơng ứng giống nhau (hệ số của các biến sự hài lòng du lịch và động lực du lịch đối với biến phụ thuộc đều mang dấu dƣơng, và hệ số của biến chất ức chế du lịch đối với biến phụ thuộc ở cả hai bảng đều mang dấu âm). Nên chiều tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc đƣợc xác định: biến mang dấu dƣơng là tác động tích cực, biến mang dấu âm là tác động tiêu cực đến biến phụ thuộc.
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (hằng số) 2.370 .415 5.717 .000 HA .031 .061 .032 .513 .609 .567 1.764 HL .138 .061 .132 2.275 .024 .656 1.525 ĐL .321 .061 .326 5.290 .000 .577 1.732 ƢC -.323 .066 -.314 -4.866 .000 .526 1.901
Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tƣơng đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. Từ bảng 4.22, hệ số beta của biến ĐL là cao nhất = .326 nên biến này tác động mạnh nhất lên biến YĐQL, trị tuyệt đối của hệ số beta của biến ƢC = .314 lớn thứ nhì nên tác động mạnh thứ nhì, và cuối cùng là biến HL tác động yếu nhất với hệ số beta = .132.
4.5.5 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Bác bỏ giả thuyết H1 vì trị sig. của biến hình ảnh điểm đến = .609 > .05 nên biến này khơng có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ý định quay lại du lịch trong mơ hình hồi quy bội (vì ảnh hƣởng của những biến còn lại lên biến phụ thuộc lớn hơn nên đã lấn át ảnh hƣởng của biến hình ảnh điểm đến). Tuy nhiên trong mơ hình hồi quy đơn, biến hình ảnh điểm đến vẫn tác động lên biến phụ thuộc khi không chịu ảnh hƣởng của những biến khác (xem phụ lục C).
Chấp nhận giả thuyết H2 vì thỏa 2 điều kiện:
(1) Trị sig. của biến sự hài lòng du lịch = .024 < .05 nên biến này có ảnh hƣởng đến biến ý định quay lại.
(2) Hệ số beta = .132 là số dƣơng nên mối quan hệ giữa sự hài lòng du lịch và ý định quay lại du lịch là mối quan hệ cùng chiều, sự hài lịng tác động tích cực đến ý định quay lại. Nghĩa là khi sự hài lòng của du khách tăng lên, họ sẽ gia tăng ý định quay lại. Đây là yếu tố có hệ số beta nhỏ nhất trong số 3 yếu tố có ảnh hƣởng.
Chấp nhận giả thuyết H3 vì thỏa 2 điều kiện:
(1) Trị sig. của biến động lực du lịch = .000 < .05 nên biến này có ảnh hƣởng đến biến ý định quay lại.
(2) Hệ số beta = .326 là số dƣơng nên mối quan hệ giữa động lực du lịch và ý định quay lại du lịch là mối quan hệ cùng chiều, động lực du lịch tác động tích cực đến ý định quay lại. Nghĩa là khi động lực du lịch của du khách tăng lên, họ sẽ gia tăng ý định quay lại. Đây là yếu tố có hệ số beta lớn nhất do đó ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định quay lại của du khách trong số 3 yếu tố có ảnh hƣởng.
(1) Trị sig. của biến chất ức chế du lịch = .000 < .05 nên biến này có ảnh hƣởng đến biến ý định quay lại.
(2) Hệ số beta = -.314 là số âm nên mối quan hệ giữa chất ức chế du lịch và ý định quay lại du lịch là mối quan hệ ngƣợc chiều, chất ức chế du lịch tác động tiêu cực đến ý định quay lại. Nghĩa là khi chất ức chế du lịch của du khách tăng lên (hoặc giảm xuống), họ sẽ giảm (hoặc tăng) ý định quay lại. Trong thực tế cần phải gia tăng ý định quay lại của du khách, do đó cần phải giảm các chất ức chế. Đây là yếu tố có trị tuyệt đối của hệ số beta lớn thứ nhì trong số 3 yếu tố có ảnh hƣởng.
Bảng 4.24 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình Giả
thuyết Tên giả thuyết Sig. Beta
Ảnh hƣởng Kết quả kiểm định H1 Hình ảnh điểm đến tác động tích cực đến ý định quay lại du lịch. .609 .032 Không ảnh hƣởng Không chấp nhận H2 Sự hài lòng du lịch tác động tích cực đến ý định quay lại du lịch. .024 .132 Tác động tích cực Chấp nhận H3 Động lực du lịch tác động tích cực đến ý định quay lại du lịch. .000 .326 Tác động tích cực Chấp nhận H4 Chất ức chế du lịch tác động tiêu cực đến ý định quay lại du lịch. .000 -.314 Tác động tiêu cực Chấp nhận (Nguồn: từ kết quả tính tốn của tác giả)
4.6 Thảo luận kết quả
Các kết quả đƣợc thảo luận liên quan đến các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định quay lại du lịch, nguồn thông tin để du khách lên kế hoạch du lịch Việt Nam và những thông tin du khách quan tâm tìm kiếm trong các quảng cáo du lịch. Thảo luận kết quả nghiên cứu nhằm giúp luận văn tìm ra giải pháp tốt hơn và thực tế hơn.
4.6.1.1 Thảo luận về các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định quay lại du lịch
Mơ hình nghiên cứu đề xuất gồm bốn yếu tố ảnh hƣởng đến ý định quay lại du lịch. Kết quả hồi quy cho thấy có ba trong số bốn yếu tố dự báo tốt cho ý định quay lại Việt Nam của du khách quốc tế bao gồm: động lực du lịch (tác động mạnh
nhất, cùng chiều), chất ức chế du lịch (tác động mạnh gần ngang với động lực du lịch, ngƣợc chiều) và sự hài lòng du lịch (tác động yếu nhất, cùng chiều). Một yếu tố không ảnh hƣởng đến ý định quay lại của du khách là hình ảnh điểm đến.
Động lực du lịch là yếu tố ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định quay lại của du