3.3 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
3.3.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng kiểm định Cronbach’s Alpha cho từng biến quan sát, kết quả cho thấy 44 biến quan sát của 10 yếu tố ảnh hưởng đều đạt đợ tin cậy tốt, có hệ số Cronbach’s Alpha các yếu tố đều lớn hơn 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0.3 (kết quả phụ lục 3)
Bảng 3.13 Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
1. Yếu tố “Chỗ ở và các tiện nghi” (COTN): Cronbach’s Alpha = 0.922
COTN1 12.319 0.813 0.902
COTN2 11.781 0.788 0.907
COTN3 11.169 0.798 0.907
COTN4 12.462 0.767 0.910
COTN5 12.243 0.845 0.897
2. Yếu tố “Thực phẩm và đồ uống” (TPDU): Cronbach’s Alpha = 0.926
TPDU1 12.236 0.841 0.902
TPDU2 11.813 0.838 0.903
TPDU3 12.376 0.758 0.919
TPDU4 12.835 0.799 0.910
TPDU5 12.899 0.803 0.910
3. Yếu tố “An toàn và an ninh” (ATAN): Cronbach’s Alpha = 0.896
33
ATAN2 13.065 0.759 0.869
ATAN3 12.569 0.797 0.855
ATAN4 12.944 0.745 0.874
4. Yếu tố “Sự hiếu khách của chủ homestay và các thành viên trong gia đình”: Cronbach’s Alpha = 0.916
SHK1 6.844 0.821 0.886
SHK2 7.159 0.817 0.887
SHK3 7.020 0.800 0.893
SHK4 7.256 0.790 0.896
5. Yếu tố “Chương trình homestay” (CTH): Cronbach’s Alpha =0.850
CTH1 10.663 0.697 0.809
CTH2 10.918 0.738 0.799
CTH3 10.303 0.699 0.809
CTH4 10.886 0.636 0.826
CTH5 12.625 0.543 0.847
6. Yếu tố “Tài nguyên thiên nhiên và môi trường” (TNMT): Cronbach’s Alpha = 0.892
TNMT 1 7.252 0.735 0.872
TNMT 2 6.773 0.807 0.845
TNMT 3 7.372 0.768 0.860
TNMT 4 7.691 0.747 0.868
7. Yếu tố “Di sản văn hóa và sinh kế” (DSSK): Cronbach’s Alpha = 0.889
DSSK1 8.051 0.779 0.848
DSSK2 8.602 0.799 0.843
DSSK3 8.595 0.701 0.878
DSSK4 8.410 0.752 0.858
8. Yếu tố “Quản lý và vận hành homestay” (QLVH): Cronbach’s Alpha =0.842
QLVH1 14.885 0.695 0.797
QLVH2 14.856 0.716 0.791
QLVH3 15.718 0.633 0.814
QLVH4 16.102 0.618 0.818
QLVH5 16.459 0.576 0.829
9. Yếu tố “Truyền thông và tiếp thị” (TTTT): Cronbach’s Alpha =0.890
TTTT1 6.396 0.731 0.870
TTTT2 6.640 0.716 0.875
34
TTTT4 6.372 0.757 0.859
10. Yếu tố “Quyết định tham gia du lịch homestay tại tỉnh Bến Tre” (QĐ): Cronbach’s Alpha =0.894
QĐ1 5.907 0.803 0.849
QĐ2 6.514 0.786 0.858
QĐ3 6.082 0.746 0.872
QĐ4 6.523 0.736 0.874
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS
3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để phân nhóm cho 44 biến quan sát. Kết quả:
Hệ số KMO = 0.760 có giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1 có ý nghĩa phân tích nhân tố là phù hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến khơng có tương quan trong tổng thể
Tổng phương sai tích = 76.634% > 50% đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá.
Giá trị Eigenvalue là mợt tiêu chí được sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1. Dựa vào kết quả bảng sau, ta thấy có 9 nhân tố trích được tại Eigenvalue = 1.106 (>1)
Kết quả phân tích cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.5 nên tất các biến sẽ được sử dụng. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 09 yếu tố tác đợng đến quyết định lựa chọn du lịch homestay của du khách tại tỉnh Bến Tre. Kết quả cho thấy về mặt số lượng các nhân tố là đạt yêu cầu so với mơ hình nghiên cứu. Các biến đo lường cho các nhân tố này cũng phù hợp với giả thuyết ban đầu. Vì vậy, thang đo này phù hợp với giả thuyết ban đầu nên sẽ được sử dụng để tiến hành thực hiện nghiên cứu chính thức để tìm ra yếu tố nào tác động đến quyết định lựa chọn du lịch homestay của du khách tại tỉnh Bến Tre.
3.4. Nghiên cứu định lượng chính thức
Mục tiêu nhằm tiến hành kiểm tra chính thức đợ tin cậy và giá trị của thang đo, từ đó tiến hành kiểm định các giả thuyết của mơ hình. Dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi phát cho những khách hàng đã từng tham gia du lịch homestay trên địa bàn tỉnh Bến Tre.
35
Kiểm định Cronback’s Alpha, phân tích EFA để loại các biến quan sát khơng phù hợp. Phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết và phân tích tình hình thực trạng các biến cịn lại trong mơ hình
3.4.1 Xác định kích thước mẫu và phương pháp chọn mẫu
3.4.1.1 Xác định kích thước mẫu
Nguyễn (2011) đã xác định số quan sát lớn hơn 5 đến 10 lần của số biến quan sát. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng 44 biến quan sát, vậy số quan sát sử dụng phải lớn hơn 220 quan sát. Do giới hạn về thời gian nghiên cứu, trong đề tài tác giả dự kiến thực hiện khảo sát với kích thước mẫu là 620 quan sát
3.4.1.2 Phương pháp chọn mẫu
Trong quá trình chọn mẫu khảo sát, tác giả đã chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Với phương pháp này có thể tiếp cận đối tượng khảo sát dựa trên tính thuận lợi và khả năng tiếp cận đối tượng quan sát. Với phương pháp này giúp dễ tiếp cận đối tượng, tiết kiệm thời gian và chi phí cho cả q trình nghiên cứu. Tuy nhiên phương pháp này vẫn có nhược điểm khó kiểm sốt được tính đại diện của mẫu có thể gây sai lệch về mẫu và kết quả nghiên cứu.
3.4.2 Quy trình thu thập dữ liệu
Sau khi thông qua ý kiến của các chuyên gia, các bảng câu hỏi khảo sát được chuyển đến các đối tượng khảo sát. Thời gian thu hồi bảng khảo sát sau khi phát là 1 tuần. Tác giả tiến hành việc nhập liệu vào phần mềm để xử lý.
3.4.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phần mền sử dụng trong q trình phân tích dữ liệu SPSS 20 và tiến hành phân tích dữ liệu theo các bước
3.4.3.1 Thống kê mô tả
Thực hiện bước này nhằm mô tả mẫu nghiên cứu, giúp hiểu được tính chất của bợ dữ liệu bằng cách đưa ra các tóm tắt về mẫu như: tên các biến, số lượng, giá trị min/max, giá trị trung bình, đợ lệch chuẩn
3.4.3.2 Kiểm định Cronbach’Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha nhằm kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa biến quan sát và biến tổng. Để kiểm tra việc này sử dụng hai chỉ số thống kê là: hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng.
36
Hệ số Cronbach’s Alpha đánh giá biến quan sát tḥc mợt nhân tố nghiên cứu có phù hợp khơng. Nguyễn Đình Thọ (2009) đưa ra quy tắc đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha như sau:
< 0.6: Thang đo nhân tố là không phù hợp
0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới 0.7 – 0.8: Chấp nhận được
0.8 – 0.95: Tốt
>= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có thể có hiện tượng trùng biến
Hệ số tương quan biến tổng cho biến mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại, phản ánh mức đợ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố. Tiêu chuẩn hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3.
Trong bài nghiên cứu tác giả áp dụng quy tắc chọn các biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng > 0.3, loại bỏ các biến quan sát không đủ điều kiện.
3.4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá nhằm đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Dựa trên cơ sở mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát, phân tích EFA rút gọn tập n biến quan sát thành tập m (m<n) có ý nghĩa hơn, giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí rất nhiều trong q trình nghiên cứu. Những tiêu chí trong phân tích EFA bao gồm:
Hệ số tải nhân tố là trọng số nhân tố, giá trị này cho biết mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số này càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại, nó là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350, hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 với cỡ mẫu từ 350 trở lên là mơ hình phù hợp. Bartlett là mợt đại lượng thống kê được dùng để xem xét các biến khơng có tương quan trong tổng thể, Trong trường hợp kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi giá trị Sig. < 0.05, tức là các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Khi trị số nằm trong khoảng KMO 0.5 ≤ KMO ≤ 1 phân tích nhân tố là phù hợp.
37
Phương sai trích (Percentage of variance) cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm, phân tích nhân tố là đạt yêu cầu khi hệ số này lớn hơn 50%. Eigenvalue là trị số để xác định số lượng nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.4.3.4 Phân tích tương quan Pearson
Phân tích Pearson nhằm kiểm tra đợ lớn của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, xem xét đa cộng tuyến. Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) nằm trong từ -1 đến 1 và có ý nghĩa khi Sig. < 0.05. Nếu r càng tiến về 1 hoặc -1, tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ, r dương là tương quan thuận, r âm là tương quan nghịch, r =0 tức là khơng có tương quan.
3.4.3.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy dùng đánh giá mức phù hợp của mơ hình, xác định mức tác đợng của các biến đợc lập lên biến phụ tḥc.
Phương trình hồi quy có dạng: Yi= 0 + 1X1 + 2X2 + … + nnX +
(Yi: biến phụ thuộc, Xi: biến độc lập, : hệ số hồi quy, : sai số ngẫu nhiên) Những tiêu chí trong phân tích hồi quy gồm:
Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square): Giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh phản ánh mức đợ giải thích biến phụ tḥc đối với biến đợc lập trong mơ hình hồi quy. Các giá trị nằm trong đoạn từ 0 đến 1, chỉ số này nếu càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mơ hình càng yếu.
Kiểm định F: Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định đợ phù hợp của mơ hình hồi quy. Nếu Sig. nhỏ hơn 0.05, ta kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bợi phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được.
Hệ số Durbin Watson: Hệ số Durbin - Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau), có giá trị trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2, nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận. Nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
38
Kiểm định t: được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy, nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập ≤ 0.05, tức biến đợc lập đó có tác đợng đến biến phụ tḥc và ngược lại.
Hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF >10 nghĩa là đang có đa cợng tuyến xảy ra. Với thang đo Likert, nếu hệ số VIF > 2 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cợng tuyến.
39
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này tác giả trình bày các bước nghiên cứu, nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng sơ bợ, mã hóa thang đo và biến quan sát, nghiên cứu định lượng chính thức, xác định kích thước mẫu, phương pháp thu thập và chọn mẫu, nợi dung phân tích dữ liệu.
40
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Tổng quan về du lịch homestay tỉnh Bến Tre
Tỉnh Bến Tre là một trong 13 tỉnh đồng bằng sơng Cửu Long, có diện tích tự nhiên là 2,359.5 km2, được hình thành bởi 3 dãy cù lao, cù lao An Hoá, cù lao Bảo, cù lao Minh và được bao bọc bởi 4 nhánh sông lớn, với khoảng 6,000 km chiều dài kênh, rạch và 65 km bờ biển, địa hình bằng phẳng, hình thành nên 3 vùng sinh thái nước ngọt, lợ, mặn. Bến Tre là vùng đất được thiên nhiên ưu đãi, có điều kiện thuận lợi để phát triển du lịch, như du lịch sinh thái, bởi ở Bến Tre còn giữ được nét hoang sơ của miệt vườn, môi trường sinh thái trong lành; giữ được màu xanh của những vườn dừa, vườn trái cây, vườn cây cảnh, cây giống. Tuy nhiên, việc phát triển du lịch Bến Tre vẫn chưa được như mong muốn. Một trong những nguyên nhân làm hạn chế sự phát triển là do cách làm du lịch của các đơn vị kinh doanh du lịch vẫn cịn mang nặng tính tự phát, thiếu chun nghiệp, chưa định hình đâu là sản phẩm du lịch đặc thù, chưa xây dựng thương hiệu cho riêng mình. Theo báo cáo tổng kết số 169/BC-UBND Bến Tre ngày 07 tháng 05 năm 2019. Tổng lượng khách du lịch đến Bến Tre giai đoạn 2016 - 2019 tăng bình quân 17%/năm (Năm 2016 đạt 1,15 triệu lượt, năm 2019 đạt 1,88 triệu lượt). Tổng thu từ du lịch giai đoạn 2016 - 2019 tăng bình quân 26%/. Tuy nhiên, tỷ trọng đóng góp từ du lịch vào GRDP chỉ đạt 2,5-3,5%, thời gian lưu trú và mức chi tiêu của du khách còn hạn chế. Riêng năm 2020, do ảnh hưởng hạn mặn, Covid-19 nên tổng lượng khách du lịch đến Bến Tre ước đạt gần 850,000 lượt, đạt khoảng 45% so với năm 2019.
Cùng với các địa phương khác trên cả nước, Bến Tre được xem là nơi hội đủ những điều kiện để phát triển loại hình du lịch homestay về tài nguyên thiên nhiên và bề dày truyền thống văn hóa - lịch sử tốt đẹp. Bến Tre là mợt trong những tỉnh thuộc khu vực Đồng bằng sơng Cửu Long, được hình thành bởi 3 cù lao và bồi tụ phù sa của 4 nhánh sông Cửu Long. Với hệ thống kênh rạch chằng chịt, đan vào nhau chở nặng phù sa chảy khắp ba dãi cù lao, hình thành nên những rừng dừa bạt ngàn xanh mát, những vườn cây trái triễu quả. Bên cạnh những lợi thế thiên nhiên ban tặng, thì quê hương xứ dừa cịn là cái nơi của cách mạng Đồng Khởi, với những truyền thống văn hóa lịch sử tốt đẹp, người dân hiền hịa, hiếu khách, mợc mạc. Có thể nói, Bến Tre như hịn đảo xanh giữa bốn bề sông nước Cửu Long và trở thành điểm du lịch hấp dẫn cho những ai thích khám phá, trải nghiệm văn hóa bản địa, thích gần gũi thiên nhiên, thích tận hưởng khơng khí trong lành mát mẻ, là chốn q bình n để tìm về giữa những bợn bề lo toan của cuộc sống thường nhật.
41
Phát huy những lợi thế đó, thời gian qua du lịch homestay ở Bến Tre cũng phát triển khá nhanh, tồn tỉnh hiện có 41 homestay đủ điều kiện phục vụ khách du lịch, chiếm gần 50% trong tổng số cơ sở lưu trú du lịch của tỉnh. Hầu hết các homestay phân bố đều ở các huyện, thành phố, trong đó tập trung nhiều ở các huyện Châu Thành, Chợ Lách, Giồng Trơm, Bình Đại và thành phố Bến Tre, với sức chứa trên 1.200 khách. Đến nghỉ dưỡng tại các homestay, du khách ngoài việc trải nghiệm những nét đợc đáo của văn hóa bản địa; được cùng ăn, cùng nghỉ, sinh hoạt với gia đình chủ nhà; du khách cịn được tham gia các hoạt đợng trồng trọt, chăn nuôi, thu hoạch các loại nông sản tại các homestay.
Có thể nói, du lịch homestay là sự kết hợp hài hòa trong việc khai thác nét đẹp của cảnh quan thiên nhiên nguyên sơ, đồng thời phát huy những giá trị văn hóa truyền