CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.4.1 Phân tích nhân tố đối với biến độc lập
Trước hết, tác giả kiểm tra điều kiện của phân tích nhân tố bằng hệ số KMO. Theo đó, hệ số KMO phải trong khoảng từ 0.5 đến 1. Kaiser đề nghị KMO ≥ 0.90: rất tốt; KMO ≥ 0.80: tốt; KMO ≥ 0.70: được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO ≥ 0.50: xấu và KMO ≤ 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Trong lần đầu tiên phân tích, KMO = 0.897 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp, với mức ý nghĩa sig 0.00 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA thu được 6 nhân tố tại Eigenvalue là 1.103 và phương sai trích là 58.3% có nghĩa là 6 nhân tố giải thích được 58.3% biến thiên của dữ liệu (chi tiết trong phụ lục 10).
Bảng 4.19: Kết quả xoay nhân tố biến độc lập lần 1
Ma trận xoay nhân tố Các nhân tố 1 2 3 4 5 6 MT5 0.817 MT4 0.794 MT3 0.663 MT6 0.613 AU4 0.532 MT2 0.517 LT4 0.77 LT2 0.728 LT3 0.704 LT6 0.632 LT5 0.581 LT1 0.506 DS5 TN7 0.72 TN6 0.667
Ma trận xoay nhân tố Các nhân tố 1 2 3 4 5 6 TN5 0.646 TN4 0.626 TN8 0.576 AU5 0.748 AU6 0.729 DS4 0.621 DS1 0.528 DS3 DS2 AU2 0.711 AU1 0.553 AU3 0.542 TN1 0.76 TN2 0.742 TN3
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Dựa vào bảng 4.19, chúng ta có thể thấy được có 4 biến (DS5, DS3, DS2 và TN3) có trọng số nhỏ hơn 0.5. Tuy nhiên, trong các lần phân tích nhân tố EFA tiếp theo, tác giả chỉ loại bỏ tuần tự từng biến một để tránh trường hợp loại nhầm biến tốt.
Lần thứ 5 phân tích, hệ số KMO = 0.883 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp, với mức ý nghĩa sig 0.00 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA thu được 6 nhân tố tại Eigenvalue là 1.094 và phương sai trích là 60.6% có nghĩa là 6 nhân tố giải thích được 60.6% biến thiên của dữ liệu (chi tiết trong phụ lục 10).
Bảng 4.20: Kết quả xoay nhân tố biến độc lập lần 5 Ma trận xoay nhân tố Ma trận xoay nhân tố Các nhân tố 1 2 3 4 5 6 LT4 0.783 LT3 0.724 LT2 0.715 LT6 0.667 LT5 0.588 AU5 0.742 AU6 0.723 DS4 0.614 DS1 0.574 DS2 0.519 DS3 0.517 TN7 0.747 TN6 0.681 TN5 0.648 TN4 0.613 TN8 0.600 MT5 0.855 MT4 0.818 MT6 0.665 MT3 0.618 AU2 0.768 AU3 0.587 AU1 0.583 TN1 0.755 TN2 0.735 TN3 0.543
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Dựa vào dữ liệu bảng 4.20, kết quả phân tích cho thấy từ 5 nhân tố ban đầu (gồm (1) Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất; (2) Môi trường; (3) Di sản và văn hóa; (4) Dịch vụ lưu trú; (5) Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm) thì nhân tố Tài nguyên tiên nhiên và điều kiện vật chất bị tách thành 2 nhân tố nhỏ. Đồng thời, 2 biến
quan sát AU5: Các sản phẩm thủ công mỹ nghệ, quà lưu niệm phong phú, đa dạng và
AU6: Có nhiều hoạt động vui chơi, giải trí đặc sắc ban đầu thuộc nhân tố Dịch vụ ăn uống, mua sắm giải trí nhưng sau khi phân tích nhân tố thì các biến này chuyển sang
nhân tố Di sản và văn hóa.
Như vậy, sau khi khi phân tích nhân tố EFA, có 6 nhóm biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và tác giả đặt tên cụ thể như sau:
(1) Nhân tố thứ nhất được đặt tên là Dịch vụ lưu trú (Ký hiệu: LUUTRU) gồm 5 biến đó là:
- LT2: Trang thiết bị, vật dụng trong cơ sở lưu trú đầy đủ; - LT3: Chất lượng của các dịch vụ trong cơ sở lưu trú đảm bảo; - LT4: Các dịch vụ trong cơ sở lưu trú đầy đủ;
- LT5: Mức giá cho thuê của cơ sở lưu trú hợp lý;
- LT6: Nhân viên phục vụ trong cơ sở lưu trú lịch sự, nhiệt tình. (2) Nhân tố thứ hai được đặt tên là Di sản, văn hóa và giải trí (Ký hiệu:
DISAN_VANHOA) bao gồm 6 biến đó là:
- DS1: Có nhiều các di tích lịch sử, văn hóa,…để tham quan, tìm hiểu; - DS2: Có khu phố đi bộ;
- DS3: Có nhiều chợ hải sản tươi sống, chợ hải sản đêm; - DS4: Có tổ chức nhiều lễ hội;
- AU5: Các sản phẩm thủ công mỹ nghệ, quà lưu niệm phong phú, đa dạng;
- AU6: Có nhiều hoạt động vui chơi, giải trí đặc sắc.
(3) Nhân tố thứ ba được đặt tên là Cơ sở hạ tầng (Ký hiệu: HATANG) gồm 5 biến đó là:
- TN4: Các dịch vụ liên quan như ngân hàng, y tế, internet, viễn thơng…đầy đủ;
- TN5: Có thể th các phương tiện cho tự lái như: xe đạp, xe máy, … để tham quan;
- TN6: Các phương tiện công cộng tại TP.Vũng Tàu đầy đủ;
- TN7: Các phương tiện vận chuyển đến TP.Vũng Tàu nhiều, đa dạng và linh hoạt về thời gian;
- TN8: Hệ thống đường giao thông tốt.
(4) Nhân tố thứ tư được đặt tên là Mội trường (Ký hiệu: MOITRUONG) gồm 4 biến đó là:
- MT3: Công tác quản lý người bán hàng rong, ăn xin…tốt; - MT4: Nhà vệ sinh công cộng tại các điểm du lịch đầy đủ; - MT5: Nhà vệ sinh công cộng tại các điểm du lịch sạch sẽ; - MT6: Vệ sinh môi trường tại điểm du lịch tốt, sạch sẽ.
(5) Nhân tố thứ năm được đặt tên là Dịch vụ ăn uống (Ký hiệu: ANUONG) gồm 3 biến đó là:
- AU1: Có nhiều cơ sở phục vụ ăn uống;
- AU2: Các món ăn, thức uống trong các nhà hàng, quán ăn đa dạng, ngon;
- AU3: Giá cả món ăn, thức uống hợp lý;
(6) Nhân tố thứ sáu được đặt tên là Tài nguyên thiên nhiên (Ký hiệu: THIENNHIEN) gồm 3 biến đó là:
- TN1: Thắng cảnh tự nhiên, bãi tắm đẹp; - TN2: Nước biển sạch;
- TN3: Khoảng cách giữa các điểm du lịch của Vũng Tàu gần nhau. 4.4.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Thang đo Sự hài lòng của du khách được xây dựng nhằm khảo sát mức độ hài lòng của du khách TP.Hồ Chí Minh đối với điểm đến TP.Vũng Tàu. Thang đo bao gồm 6 biến, được thực hiện phân tích nhân tố EFA tương tự như đối với biến độc lập.
Với KMO = 0.857 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp, với mức ý nghĩa sig 0.00 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA thu được 1 nhân tố tại Eigenvalue là 3.449 và phương sai trích là 57.5% có nghĩa là nhân tố này giải thích được 57.5% biến thiên của dữ liệu (chi tiết trong phụ lục 10).
Bảng 4.21: Kết quả xoay nhân tố biến phụ thuộc
Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 SHL6 0.865 SHL1 0.801 SHL5 0.764 SHL2 0.748 SHL4 0.716 SHL3 0.636
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Quan sát bảng 4.21, chúng ta có thể thấy được chỉ có 1 nhân tố được rút trích, các biến quan sát đều có trọng số lớn hơn 0.5 và khá cao, đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Như vậy, nhân tố Sự hài lòng của du khách (Ký hiệu: HAILONG) gồm 6 biến đó là:
- SHL1: Nhìn chung, Anh/Chị hài lịng về Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất của thành phố Vũng Tàu
- SHL2: Nhìn chung, Anh/Chị hài lịng về Mơi trường của thành phố Vũng Tàu
- SHL3: Nhìn chung, Anh/Chị hài lòng về Di sản, văn hóa và giải trí của thành phố Vũng Tàu
- SHL5: Nhìn chung, Anh/Chị hài lịng về Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm của thành phố Vũng Tàu
- SHL6: Tóm lại, Anh/Chị hài lịng khi đi du lịch đến TP.Vũng Tàu 4.4.3 Mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố EFA
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA đối với các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc, chúng ta có mơ hình điều chỉnh như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh Tài nguyên thiên nhiên Tài nguyên thiên nhiên
Môi trường
Di sản, văn hóa và giải trí Dịch vụ lưu trú Dịch vụ ăn uống SỰ HÀI LÒNG CỦA DU KHÁCH Cơ sở hạ tầng
Với các giả thuyết nghiên cứu của mơ hình điều chỉnh
− Giả thuyết H1: Dịch vụ lưu trú ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.
− Giả thuyết H2: Di sản, văn hóa và giải trí ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lịng của du khách.
− Giả thuyết H3: Cơ sở hạ tầng ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.
− Giả thuyết H4: Môi trường ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.
− Giả thuyết H5: Dịch vụ ăn uống ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.
− Giả thuyết H6: Tài nguyên thiên nhiên ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.
4.5 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội 4.5.1 Ma trận tương quan 4.5.1 Ma trận tương quan
Trước khi chạy mơ hình hồi quy, chúng ta phải kiểm tra, xem xét sự tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Kết quả phân tích hệ số tương quan (Pearson Corellation) được thể hiện ở bảng 4.22 dưới đây:
Bảng 4.22: Bảng ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
LUUTRU DISAN_
VANHOA MOITRUONG HATANG ANUONG THIENNHIEN HAILONG LUUTRU Pearson Correlation 1.000 0.444 0.494 0.393 0.556 0.374 0.658
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 DISAN_VANHOA Pearson Correlation 0.444 1.000 0.440 0.484 0.553 0.417 0.630 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 MOITRUONG Pearson Correlation 0.494 0.440 1.000 0.243 0.370 0.455 0.527 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 HATANG Pearson Correlation 0.393 0.484 0.243 1.000 0.378 0.346 0.457 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 ANUONG Pearson Correlation 0.556 0.553 0.370 0.378 1.000 0.318 0.607 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 THIENNHIEN Pearson Correlation 0.374 0.417 0.455 0.346 0.318 1.000 0.494 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 HAILONG Pearson Correlation 0.658 0.630 0.527 0.457 0.607 0.494 1.000
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
N 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 301.000 MA TRẬN TƯƠNG QUAN
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy các biến độc lập đều có tương quan chặt với biến phụ thuộc. Mức ý nghĩa của các hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05). Như vậy, chúng ta có thể kết luận rằng các biến đạt tiêu chuẩn đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Ngoài ra, các giá trị Pearson Correlation đều mang dấu dương, thể hiện mối quan hệ đồng biến giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc, phù hợp với giả thuyết ban đầu của mơ hình điều chỉnh sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA.
4.5.2 Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Tác giả sử dụng phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter để phân tích thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của du khách. Kết quả phân tích ở bảng 4.23 cho thấy mơ hình có R2 = 0.633 và R2 hiệu chỉnh = 0.626. Kết quả này nói lên rằng
độ thích hợp của mơ hình là 62.6% hay nói cách khác là các nhân tố trong mơ hình giải thích được 62.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc HAILONG.
Bảng 4.23: Độ phù hợp mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
0.796 0.633 0.626
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong bảng 4.24. Đầu tiên, chúng ta kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình. Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) thì “thơng thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó <10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy”. Kết quả cho thấy, VIF của các biến độc lập đều có giá trị trong khoảng cho phép (VIF < 2). Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.24: Kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy
Model Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Cộng tuyến B Sai lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0.096 0.168 0.572 0.568
Hệ số hồi quy
Model Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Cộng tuyến B Sai lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
HATANG 0.066 0.041 0.069 1.632 0.104 0.704 1.421
ANUONG 0.160 0.040 0.186 3.977 0.000 0.572 1.750
THIENNHIEN 0.134 0.040 0.140 3.328 0.001 0.706 1.417
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Như vậy, kết quả phân tích cho chúng ta phương trình hồi quy tuyến tính bội mơ tả sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:
HAILONG = 0.096 + 0.303*LUUTRU + 0.249*DISAN_VANHOA + 0.092*MOITRUONG + 0.066*HATANG + 0.160*ANUONG +
0.134*THIENNHIEN. (Hệ số bêta chưa chuẩn hóa).
HAILONG = 0.307*LUUTRU + 0.248*DISAN_VANHOA + 0.117*MOITRUONG + 0.069*HATANG + 0.186*ANUONG + 0.140 *
THIENNHIEN. (Hệ số bêta đã chuẩn hóa).
Căn cứ vào giá trị Sig trong bảng 4.24, ta có thể kết luận: - Các nhân tố ảnh hưởng mạnh sự hài lòng du khách gồm:
+ Dịch vụ lưu trú: Sig = 0.000 < 0.05;
+ Di sản, văn hóa và giải trí: Sig = 0.000 < 0.05; + Môi trường: Sig = 0.008 < 0.05;
+ Dịch vụ ăn uống: Sig = 0.000 < 0.05; + Tài nguyên thiên nhiên: Sig = 0.001 < 0.05
- Nhân tố ảnh hưởng chưa rõ ràng, chưa có cơ sở kết luận trong nghiên cứu này:
+ Cơ sở hạ tầng: Sig = 0.104 > 0.05
Dựa trên hệ số beta đã chuẩn hóa, chúng ta có thể kết luận mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với sự hài lòng của du khách được xếp theo thứ tự từ cao đến thấp như sau:
(1) Dịch vụ lưu trú (β = 0.307).
(2) Di sản, văn hóa và giải trí (β = 0.248). (3) Dịch vụ ăn uống (β = 0.186).
(4) Tài nguyên thiên nhiên (β = 0.140). (5) Môi trường (β = 0.117).
4.5.3 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
4.5.3.1 Kết quả kiểm định về giải thuyết H1.
Nhân tố Dịch vụ lưu trú có β = 0.303 với Sig = 0.000 < 0.05. Dấu dương của hệ số thể hiện khi nhân tố Dịch vụ lưu trú được đánh giá càng cao thì sự hài lịng của du khách càng cao. Như vậy, nhân tố này ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lòng của du khách.
Nhân tố Dịch vụ lưu trú có β = 0.303 với Sig = 0.000 < 0.05 có nghĩa là tại mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi cảm nhận của du khách về dịch vụ lưu trú tăng 1 đơn vị thì sự hài lịng tăng 0.303 đơn vị.
Như vậy, giả thuyết H1 “Dịch vụ lưu trú ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách” được đặt ra là phù hợp, đúng cho mơ hình nghiên cứu nên được chấp nhận.
4.5.3.2 Kết quả kiểm định về giải thuyết H2.
Nhân tố Di sản, văn hóa và giải trí có β = 0.249 với Sig = 0.000 < 0.05. Dấu
dương của hệ số thể hiện khi nhân tố Di sản, văn hóa và giải trí được đánh giá càng
cao thì sự hài lòng của du khách càng cao. Như vậy, nhân tố này ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lịng của du khách.
Nhân tố Di sản, văn hóa và giải trí có β = 0.249 với Sig = 0.000 < 0.05 có nghĩa là tại mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi cảm nhận của du khách về di sản vả văn hóa tăng 1 đơn vị thì sự hài lịng tăng 0.249 đơn vị. Như vậy, giả thuyết H2 “Di sản, văn hóa và giải trí ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách.” được đặt ra là phù hợp, đúng cho mơ hình nghiên cứu nên được chấp nhận.
4.5.3.3 Kết quả kiểm định về giải thuyết H3.
Nhân tố Cơ sở hạ tầng có β = 0.066 với Sig = 0.104 > 0.05. Nhân tố này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê, chưa có cơ sở chấp nhận giả thuyết H3 “Cơ sở hạ tầng ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của du khách”.
4.5.3.4 Kết quả kiểm định về giải thuyết H4.
Nhân tố Mơi trường có β = 0.092 với Sig = 0.008 < 0.05. Dấu dương của hệ số thể hiện khi nhân tố Môi trường được đánh giá càng cao thì sự hài lịng của du khách càng cao. Như vậy, nhân tố này ảnh hưởng cùng chiều với Sự hài lòng của du khách.