Tính mới (N)
Mã biến Phát biểu
N_01 Tôi đã nghĩ là đang sống trong một thế giới khác N_02 Cảm giác nhƣ đƣợc giải thoát khỏi cuộc sống
N_03 Giống nhƣ một chuyến đi khám phá những điều mới mẻ N_04 Một chuyến đi đáng nhớ nhất trong đời
N_05 Tơi tìm thấy đƣợc những điều mới, lạ N_06 Tơi có cơ hội gặp gỡ những ngƣời bạn mới
Kiểm soát (C)
C_7 Tơi có thể giao tiếp thoải mái với nhân viên C_8 Tôi đƣợc lựa chọn để làm chuyến đi theo ý mình C_9 Đồ đạt của tơi ln đƣợc an tồn
C_10 Sự riêng tƣ của tôi luôn đƣợc đảm bảo nếu muốn C_11 Tơi có cảm giác rất an tồn
C_12 Cảm giác rất thoải mái
Hƣởng thụ (H)
H_13 Tôi đã làm đƣợc những điều thật sự muốn làm H_14 Tôi đã đƣợc vui chơi thoải mái
H_15 Tôi muốn chia sẽ những điều này khi kết thúc kỳ nghỉ H_16 Tôi đã rất thƣ giãn
Bảng 3.3 Tổng hợp các biến đo lƣờng trong nghiên cứu (tiếp theo) Giá trị bằng tiền cảm nhận đƣợc (PMP)
PMP_18 Chuyến đi này có giá khơng cao
PMP_19 Chuyến đi này là rất rẻ so với những gì nhận đƣợc PMP_20 Chuyến đi này là một “món hời”
PMP_21 Chuyến đi này đúng giá tiền PMP_22 Chuyến đi này có số tiền hợp lý
Sự hài lòng tổng thể cảm nhận đƣợc (POS)
POS_23 Tơi cảm thấy hài lịng về chuyến đi vừa qua POS_24 Chuyến đi vừa qua làm tôi thấy rất thỏa mãn POS_25 Tôi rất hào hứng với chuyến đi vừa qua
POS_26 Chuyến đi vừa qua đáp ứng đƣợc mong đợi của tôi POS_27 Chuyến đi vừa qua tốt nhƣ tôi đã hy vọng
Giá trị giao dịch cảm nhận đƣợc (PTV)
PTV_28 Mức giá này làm tơi cảm thấy vui
PTV_29 Ngồi khoản tiền tiết kiệm đƣợc, tôi nhận đƣợc nhiều điều từ chuyến đi so với số tiền bỏ ra
PTV_30 Tơi đã rất vui khi biết mình tiết kiệm đƣợc nhiều tiền so với những chuyến đi tƣơng tự ở nơi khác
Chất lƣợng dịch vụ tổng thể cảm nhận đƣợc (POSQ)
POSQ_31 Chất lƣợng tổng thể của dịch vụ mà tôi nhận đƣợc trong chuyến đi vừa rồi rất cao
POSQ_32 Tôi nhận đƣợc chất lƣợng dịch vụ cao cấp khi ở đây
POSQ_33 Tôi cảm thấy tổng thể dịch vụ trong chuyến đi này hoàn hảo POSQ_34 Dịch vụ đƣợc cung cấp trong chuyến đi này là tiêu chuẩn cao cấp
Giá trị cảm nhận của du khách (POTV)
POTV_35 So với giá tiền, thời gian và công sức đã bỏ ra, tôi nhận đƣợc chất lƣợng tốt
POTV_36 Tôi cảm thấy kỳ nghỉ vừa qua là xứng đáng với tiền và thời gian tơi bỏ ra
POTV_37 Nhìn tổng thể, kỳ nghỉ vừa qua đáng đƣợc mua
POTV_38 Tôi đánh giá cao cho kỳ nghỉ vừa qua vì nó đáp ứng đƣợc nhu cầu và mong đợi với giá hợp lý
POTV_39 Với các tính năng và dịch vụ đƣợc cung cấp, chuyến đi của tôi mang lại giá trị tốt.
3.3.3 Tóm tắt kết quả nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính đã giúp hiệu chỉnh thang đo cho các thành phần trong mơ hình nghiên cứu. Cuối cùng mơ hình nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của du khách” sử dụng 7 khái niệm thành phần có tác động đến giá trị cảm nhận, và có 39 biến quan sát trong mơ hình này.
3.4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƢỢNG
Bảng câu hỏi (Xem phụ lục) đƣợc sử dụng để thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi điều tra đƣợc chia thành năm phần. Phần một là các câu hỏi về trải nghiệm du lịch chung của ngƣời đƣợc khảo sát: chất lƣợng dịch vụ tổng thể và sự hài lòng tổng thể. Phần hai tập trung vào các thuộc tính tình cảm của trải nghiệm du lịch. Phần ba là các câu hỏi về tổng thể các khía cạnh của chất lƣợng dịch vụ của trải nghiệm du lịch (Hai trong số các câu hỏi về chất lƣợng dịch vụ đã hỏi trong phần một do đó chỉ có hai câu hỏi trong phần ba). Phần bốn là các câu hỏi liên quan đến cảm nhận về giá cả, giá trị giao dịch, và cảm nhận giá trị tổng thể về trải nghiệm du lịch của du khách. Và phần năm bao gồm các câu hỏi về thông tin chung của ngƣời đƣợc khảo sát.
3.4.1 Thiết kế mẫu
Mẫu cho nghiên cứu này bao gồm các khách du lịch đã mua gói tour và thực hiện chuyến đi du lịch đến Bình Thuận. Khách du lịch sẽ đƣợc phát bảng câu hỏi và khảo sát trực tiếp.
Xác định kích thƣớc mẫu cần thiết phải dựa trên đề xuất của các chuyên gia
mô hình phƣơng trình cấu trúc. Hệ số tƣơng quan sẽ ít đáng tin cậy khi ƣớc tính từ các mẫu nhỏ.
Kích thƣớc mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tƣợng thăm dò (Malhotra, 1999, dẫn theo Nguyễn Thanh Hùng, 2009). Đối với phân tích nhân tố (EFA), cỡ mẫu tối thiểu là 50 và tỉ lệ quan sát trên biến đo lƣờng là 1:5 ( Hair et al., 2006). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 39, nhƣ vậy cỡ mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc là 200. Đối với phân tích hồi quy bội, kích thƣớc mẫu tối thiểu là n>= 50 +8p, với p là số lƣợng biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này, số lƣợng biến độc lập tối đa là 7, nhƣ vậy mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc là 150.
Với các điều kiện trên, nghiên cứu này dự kiến sẽ lấy mẫu với kích thƣớc 300 cho 39 biến quan sát. Kích thƣớc mẫu này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lƣợng bảng câu hỏi phát đi.
3.4.2 Thu thập dữ liệu
Trong số các phƣơng pháp thu thập dữ liệu khác nhau, phƣơng pháp khảo sát qua phát bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp đƣợc chọn chủ yếu là do sự cần thiết cho một kích thƣớc mẫu lớn để phân tích các mơ hình đề xuất. Điều tra qua phát bảng câu hỏi có một số ƣu điểm đó là: có thể điều tra số lƣợng lớn, thuận lợi cho ngƣời trả lời, chi phí thấp. Ngồi ra một thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến đƣợc gởi qua mail để phối hợp khảo sát. Đối tƣợng khảo sát trả lời trực tuyến và thông tin đƣợc ghi vào cơ sở dữ liệu.
Việc thu thập dữ liệu đƣợc thực hiện sau khi chỉnh sửa bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ vào tháng 8 năm 1013. Thời gian khảo sát trong tháng 11 năm 1013. Do hạn chế về ngân sách nên một bộ các bảng câu hỏi đƣợc gởi đến trợ lý từng khu nghỉ của du khách, sau 2 ngày ngƣời khảo sát sẽ tổng hợp lại các phản hồi từ trợ lý. Du khách khảo sát cũng sẽ có thời gian 1 ngày để hoàn thành bảng câu hỏi.
3.4.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Bƣớc 1 – Chuẩn bị thông tin: thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thông tin, mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
Bƣớc 2 – Thống kê: Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập đƣợc.
Bƣớc 3 – Đánh giá độ tin cậy: Tiến hành đánh giá thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha.
Bƣớc 4 – Phân tích nhân tố khám phá: Phân tích thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Bƣớc 5 – Phân tích hồi quy đa biến: thực hiện phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết của mơ hình với mức ý nghĩa 5%.
Phân tích dữ liệu dựa trên các biến nhân khẩu để phân tích sự khác biệt giữa các nhóm sau: Nam và nữ, Thu nhập cao và Thu nhập thấp, Lớn tuổi và Trẻ tuổi.
3.4.3.1 Phân tích mơ tả
Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mơ tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu (các thông tin cá nhân của ngƣời đƣợc phỏng vấn).
3.4.3.2 Phân tích Cronbach’s Alpha
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, tập 2, trang 19) hệ số tin cậy Alpha chỉ cho biết các đo lƣờng có liên kết với nhau hay không, nhƣng không cho biết mục hỏi (biến quan sát) nào cần bỏ đi và mục hỏi nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính
toán hệ số tƣơng quan giữa biến - tổng (item-total correlation) sẽ giúp loại ra những mục hỏi khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo.
3.4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong q trình phân tích nhân tố các nhà nghiên cứu thƣờng lƣu ý những yêu cầu và tiêu chuẩn nhƣ sau:
Theo Hair et al. (2006), hệ số tải nhân tố (factor loading ) là chỉ tiêu để đảm
bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Hệ số này lớn hơn 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, lớn hơn 0.4 đƣợc xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > .3 thì kích thƣớc mẫu tối thiểu là 350, nếu kích thƣớc mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu kích thƣớc mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
Nghiên cứu này có kích thƣớc mẫu là 311 nên tiêu chuẩn factor loading là ≥ 0.5, factor loading lớn nhất ở cột nào thì thuộc vào nhân tố đó.
Phƣơng sai trích ≥ 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì thang đo đƣợc
chấp nhận.
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) - trị số dùng để xem xét sự thích hợp
của phân tích nhân tố do vậy giá trị KMO phải nằm giữa 0.5 và 1 (0.5<KMO<1) thì mới phù hợp với dữ liệu thu thập đƣợc cịn nếu KMO< 0.5 thì khơng phù hợp
Barlles’ Test of Sphericity sig≤ 0.05 thì có ý nghĩa thống kê
Các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trong phạm vi tổng thể.
Sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA đƣợc sử dụng để xác định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, đồng thời thu gọn các tham số ƣớc lƣợng theo từng nhóm biến.
Sau khi hoàn tất việc đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo giá trị tiếp tục bị loại khỏi mơ hình cho đến khi các tham số đƣợc nhóm theo các nhóm biến.
Sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất OLS với mơ hình đồng thời ENTER để ƣớc lƣợng các trọng số hồi qui thông qua phần mềm xử lý thống kê SPSS. Tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến đƣợc đƣa vào trong mơ hình.
3.4.3.5 Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS
Xem xét sự tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan là âm, có nghĩa là chúng có quan hệ trái chiều cịn nếu là dƣơng thì chứng tỏ chúng có quan hệ cùng chiều.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy thông qua hệ số xác định R2 và R2
hiệu chỉnh.
Xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua giá trị hệ số hồi quy riêng phần và mức ý nghĩa: nhân tố nào có hệ số hồi quy riêng phần lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các nhân tố khác.
Kiểm tra các vi phạm giả định nhằm xem xét mơ hình hồi quy có đƣợc chấp nhận không.
3.4.3.6 Kiểm định sự khác biệt
Kiểm tra sự khác biệt về giá trị trung bình của các tổng thể con: có hay khơng sự khác nhau về giá trị cảm nhận của du khách chia theo nhóm: giới tính hay mức thu nhập.
Phƣơng pháp kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể - trƣờng hợp mẫu độc lập (Independent samples T-Test) đƣợc sử dụng để kiểm định sự bằng nhau về cảm nhận giá trị của du khách nam & nữ.
Tƣơng tự, để kiểm định sự bằng nhau về giá trị cảm nhận giữa các tổng thể con chia theo mức thu nhập ta sử dụng phƣơng pháp kiểm định ANOVA.
TĨM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày chi tiết phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai bƣớc chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phƣơng pháp định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm giữa những ngƣời nghiên cứu và đối tƣợng tham gia nghiên cứu. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp định lƣợng thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Chƣơng 3 cũng trình bày các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu định lƣợng nhƣ: thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chƣơng 4 sẽ trình bày về kết quả thực hiện nghiên cứu gồm: mô tả dữ liệu thu thập đƣợc, tiến hành đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu.
4.1 Đặc điểm mẫu khảo sát
Mẫu đƣợc thu thập theo phƣơng pháp ngẫu nhiên thuận tiện dƣới hình thức bảng câu hỏi khảo sát. Có 400 bảng câu hỏi đƣợc phát ra, sau khi loại bỏ bảng câu hỏi đƣợc trả lời không hợp lệ (do thiếu các thông tin quan trọng) còn lại 311 bảng câu hỏi hợp lệ đƣợc đƣa vào phân tích định lƣợng. Bảng 4.1 mơ tả mẫu đƣợc thu thập.