Bảng 4.4 Mơ tả giữ liệu thang đo hình ảnh điểm đến IMG
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.5 Mơ tả giữ liệu thang đo nhóm tham khảo RG
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.6 Mô tả giữ liệu thang đo giá PRI
Bảng 4.7 Mô tả giữ liệu thang đo truyền thông COM
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.8 Mô tả giữ liệu thang đo đặc điểm chuyến đi TC
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.9 Mô tả giữ liệu thang đo quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch DCD
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
4.2. Kiểm định thang đo
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của các thành phần thang đo động cơ đi du lịch:
Bảng 4.10 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của thang đo MOT
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Ta thấy tương quan tổng biến MOT6 là 0.124 < 0.3 ngồi ra nếu bỏ biến này thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.853 > 0.796 do vậy ta loại biến MOT6.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 của các thành phần thang đo động cơ đi du lịch sau khi loại biến MOT6:
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.853 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo ATT:
Bảng 4.12 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo ATT
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.708 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của các thành phần thang đo hình ảnh điểm đến:
Bảng 4.13 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của thang đo IMG
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Ta thấy tương quan tổng biến IMG1 là 0.232 < 0.3 ngoài ra nếu bỏ biến này thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.733 > 0.664 do vậy ta loại biến IMG1.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 của các thành phần thang đo động cơ đi du lịch sau khi loại biến IMG1:
Bảng 4.14 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 của thang đo IMG
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.733 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo nhóm tham khảo:
Bảng 4.15 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo RG
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.703 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo giá:
Bảng 4.16 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo PRI
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.713 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo truyền thông:
Bảng 4.17 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo COM
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.715 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo đặc điểm chuyến đi:
Bảng 4.18 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo TC
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.722 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của các thành phần thang đo quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch:
Bảng 4.19 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1 của thang đo DCD
Ta thấy tương quan tổng biến DCD4 là 0.292 < 0.3 ngoài ra nếu bỏ biến này thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.689 > 0.651 do vậy ta loại biến DCD4.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 của các thành phần thang đo động cơ đi du lịch sau khi loại biến DCD4:
Bảng 4.20 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 của thang đo DCD
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.689 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố EFA các biến độc lập
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu, 7 thang đo với 25 biến quan sát được thực hiện phân tích nhân tố EFA.
Bảng 4.21 Giá trị KMO and Barlett’s Test của các biến độc lập
Bảng 4.22 Bảng Total Variance Explained của các biến độc lập
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.23 Kết quả ma trận xoay của các biến độc lập
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.729 > 0.05, kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. = 0.000 < 0.05) có thể kết luận các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa mãn điều kiện để phân tích nhân tố. Đồng thời, Giá trị Eigenvalue = 1.308 ≥ 1 và trích được 7 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Tổng phương sai trích là 62.834%, thỏa mãn điều kiện lớn hơn 50%, có nghĩa Như vậy, 6 nhân tố được trích cơ đọng được 62.834%, biến thiên các biến quan sát. Kết quả cho thấy 25 biến quan sát gom thành 7, và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0.5.
4.3.2 Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Thang đo quyết định lựa chọn điểm đến gồm 4 quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, biến DCD4 đã bị loại, vì vậy 3 biến quan sát cịn lại sẽ phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Bảng 4.24 Giá trị KMO and Barlett’s Test của biến phụ thuộc
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.25 Bảng Total Variance Explained lần 2 của biến phu thuộc
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Bảng 4.26 Kết quả Component Matrix
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả phân tích EFA thang đo quyết định lựa chọn điểm cho thấy hệ số KMO = 0.667 > 0.05, kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. = 0.000 <
0.0) có thể kết luận các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa mãn điều kiện để phân tích nhân tố. Kết quả phân tích EFA rút trích từ 3 quan sát thành 1 nhân tố. Nhân tố trích có hệ số Eigenvalue = 1.851 > 1 và tổng phương sai trích là 61.696% > 50%. Các hệ số tải nhân tố (Factor loadings) có giá trị đều lớn hơn 0.5, do đó biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch” vẫn giữ lại 3 biến quan sát (DCD1, DCD2, DCD3) và được vào phân tích hồi quy.
4.4. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
4.4.1 Phân tích tương quan Pearson
Kết quả phân tích Pearson được thể hiện ở bảng … Hệ số Pearson thể hiện tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.27 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Ta thấy Sig tương quan Pearson các biến độc lập MOT, ATT, IMG, RG, PRI, COM, TC với biến phụ thuộc DCD nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến
tính giữa các biến độc lập này với biến DCD. Giữa COM và DCD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.489, giữa RG và DCD có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0.210.
Mặt khác giữa các cặp biến độc lập hầu hết đều có mức tương quan khá yếu (< 0.4) như vậy, khả năng cao sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách, biến độc lập là các biến động cơ đi du lịch, thái độ, kinh nghiệm sử dụng dịch vụ du lịch, hình ảnh điểm đến, nhóm tham khảo, giá tour du lịch, truyền thơng, đặc điểm chuyến đi. Mơ hình lý thuyết thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc theo phương trình sau:
DCDi = 0 + 1MOTi + 2ATTi + 3IMGi + 4IMGi + 5RGi + 6PRIi + 7COMi+ 8TCi + i
- Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến lần 1:
Bảng 4.28 Kết quả Model Summary lần 1
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.623 điều đó có nghĩa trong mơ hình hồi quy trên các biến độc lập biểu thị được 62,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 37.7% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.812, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 4.29 Kết quả kiểm định ANOVA lần 1
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định ANOVA có Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05, như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.30 Kết quả Coefficients lần 1
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Giá trị Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập TC là 0.56 > 0.05, do đó biến này bị loại khỏi mơ hình. Các biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) giải thích cho biến phụ thuộc và khơng bị loại khỏi mơ hình.
Việc loại biến TC (đặc điểm của chuyến đi), điều này có thể giải thích đối với du khách quốc tế tới Việt Nam thì các yếu tố như khoảng cách, chi phí chuyến đi, số lượng người tham gia … khơng thực sự có ảnh hưởng lớn tới quyết định của du khách khi lựa chọn Đà Nẵng hay các điểm đến du lịch khác như Hà Nội, Quảng Ninh, Thành phố Hồ Chí Minh hay Nha Trang …
- Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến lần 2:
Bảng 4.31 Kết quả Model Summary lần 2
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.618 điều đó có nghĩa trong mơ hình hồi quy trên các biến độc lập biểu thị được 61,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cịn lại 38,2% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.828, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 4.32 Kết quả kiểm định ANOVA lần 2
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả kiểm định ANOVA có Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05, như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại khỏi mơ hình.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Vậy qua phân tích về ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình, có thể kết luận 6 yếu tố MOT (động cơ đi du lịch), ATT (thái độ), IMG (hình ảnh điểm đến), RG (nhóm tham khảo), PRI (giá tour du lịch), COM (truyền thơng) có tác động đến biến phụ thuộc DCD (quyết định lựa chọn điểm đến).
Bảng 4.34 Kết quả Histogram
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu sử dụng SPSS 26
Kết quả Histogram cho thấy giá trị trung bình Mean = 1.2E-14 gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.985 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn. Suy ra có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Bảng 4.35 Kết quả Normal P Plot
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS 26 của tác giả
Kết quả cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Bảng 4.36 Kết quả Scatterplot
Kết quả cho thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Như vậy, với 7 giả thuyết từ H1 đến H7 chúng ta đã đặt ra ban có 6 giả thuyết được chấp nhận là: H1, H2, H3, H4, H5, H6 tương ứng với các biến: Động cơ du
lịch, Thái độ du lịch, Hình ảnh điểm đến, Nhóm tham khảo, Giá, Truyền thông.
Riêng giả thuyết H7 bị bác bỏ, yếu tố Đặc điểm chuyến đi không tác động đến Quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách tạo công ty Đức Hạnh hay nói
cách khác, biến Đặc điểm chuyến khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy.
Với các phân tích trên, kết quả thu được mơ hình hồi quy với các hệ số chuẩn hoá như sau:
DCDi = 0.290*MOTi + 0.169*ATTi + 0.412*IMGi + 0.166*RGi + 0.178*PRIi + 0.397*COMi
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các yếu tố tới quyết định lựa chọn dịch vụ du lịch của khách du lịch:
IMG (0.412) > COM (0.397) > MOT (0.290) > PRI (0.178) > ATT (0.169) > RG (166)
Tương ứng với:
- Biến Hình ảnh điểm đến tác động mạnh nhất đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách.
- Biến Truyền thông tác động mạnh thứ 2 đến đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách.
- Biến Động cơ du lịch tác động mạnh thứ 3 đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách.
- Biến Giá tác động mạnh thứ 4 đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách. - Biến Thái độ du lịch tác động mạnh thứ 5 đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách.
- Biến Nhóm tham khảo tác động mạnh thứ 6 đến lựa chọn dịch vụ du lịch của du khách.
4.5. Phân tích ảnh hưởng của các biến kiểm soát
- Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi