STT Nghề nghiệp Tần số Tỷ lệ %
1 Quản lý trung,
cao cấp 28 9.3
2
Nhân viên văn phịng, cơng chức, viên chức 212 70.4 3 Lao động phổ thông 3 1.0 4 Học sinh, sinh viên 44 14.6 5 Khác 14 4.7 Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Ta thấy Nhân viên văn phịng, cơng chức, viên chức chiếm đa số trong mẫu khảo sát thu thập được, chiếm 70.4%. Tiếp theo lần lượt là Học sinh, sinh viên (chiếm 14.6%), Quản lý trung, cao cấp (chiếm 9.3%), nghề nghiệp khác ( chiếm 4.7%) và cuối cùng là Lao động phổ thơng (chiếm 1%).
4.2.1.5 Thu nhập bình quân:
Bảng 4.5: Bảng mơ tả mẫu theo thu nhập bình qn STT Thu nhập bình quân Tần số Tỷ lệ % 1 Dưới 10 triệu đồng 178 59.1 2 Từ 10 dến dưới 20 triệu đồng 95 31.6 3 Trên 20 triệu đồng 28 9.3 Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Về thu nhập của mẫu thu thập được, qua Bảng 4.5 ta có thể thấy được du khách có thu nhập dưới 10 triệu đồng chiếm đa số với 59.1% mẫu khảo sát, du khách có thu nhập từ 10 đến dưới 20 triệu đồng chiếm 31.6% du khách có thu nhập trên 20 triệu đồng chiếm ít nhất với 9.3%.
4.2.1.6 Nơi cư trú:
Bảng 4.6: Bảng mô tả mẫu theo nơi cư trú
STT Nơi cư trú Tần số Tỷ lệ %
1 Quận 1 9 3.0
2 Quận 2 9 3.0
3 Quận 3 13 4.3
STT Nơi cư trú Tần số Tỷ lệ % 6 Quận 7 9 3.0 7 Quận 8 13 4.3 8 Quận 9 12 4.0 9 Quận 10 20 6.6 10 Quận 11 6 2.0 11 Quận 12 6 2.0 12 Quận Gò Vấp 37 12.3 13 Quận Tân Bình 30 10.0 14 Quận Tân Phú 20 6.6 15 Quận Bình Thạnh 27 9.0 16 Quận Phú Nhuận 10 3.3 17 Quận Thủ Đức 29 9.6 18 Quận Bình Tân 10 3.3 19 Huyện Hóc Mơn 12 4.0 20 Huyện Bình Chánh 5 1.7 21 Huyện Nhà Bè 8 2.7 Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Nhìn vào Bảng 4.6 ta có thể thấy được 301 mẫu khảo sát thu thập có nơi cư trú trải khắp 21/24 quận, huyện của thành phố Hồ Chí Minh, trong đó chiếm tỷ lệ cao nhất là du khách cư trú tại quận Gò Vấp với 12.3%, tiếp theo là quận Tân Bình (với 10%), quận Thủ Đức (9.6%) và quận Bình Thạnh (9%). Có 3 quận, huyện chưa có trong mẫu khảo sát là quận 6, huyện Củ Chi và huyện Cần Giờ.
4.2.2 Đặc điểm hành vi du lịch của du khách.
Để mô tả các đặc điểm hành vi du lịch của du khách, tác giả đã chọn các biến: số lần đi du lịch Vũng Tàu; lần gần nhất đi Vũng Tàu; lý do đi Vũng Tàu và cuối cùng là thời gian đi Vũng Tàu.
4.2.2.1 Số lần đi du lịch Vũng Tàu
Bảng 4.7: Bảng mô tả mẫu theo số lần đi du lịch Vũng Tàu STT Số lần đi Vũng STT Số lần đi Vũng Tàu Tần số Tỷ lệ % 1 Từ 1 đến 2 lần 75 24.9 2 Từ 3 đến 4 lần 90 29.9 3 Từ 5 lần trở lên 136 45.2 Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Qua số liệu ở Bảng 4.7 cho chúng ta thấy: với 301 du khách được khảo sát thì phần lớn du khách đã đi Vũng Tàu từ 5 lần trở lên với tỷ lệ 45.2%, còn lại là du khách đi từ 3 đến 4 lần với tỷ lệ 29.9% và du khách đi từ 1 đến 2 lần với tỷ lệ 24.9%.
4.2.2.2 Lần gần nhất đi Vũng Tàu
Bảng 4.8: Bảng mô tả mẫu theo lần gần nhất đi Vũng Tàu STT Lần gần nhất đi STT Lần gần nhất đi Vũng Tàu Tần số Tỷ lệ % 1 Dưới 1 năm 210 69.8 2 Từ 1 đến 3 năm 75 24.9 3 Trên 3 năm 16 5.3 Tổng cộng 301 100
Với câu hỏi “Lần gần đây nhất Anh/Chị đi du lịch Tp.Vũng Tàu cách đây bao lâu?” thì có 210 du khách trả lời dưới 1 năm, chiếm tỷ lệ cao nhất với 69.8%, có 75 du khách trả lời từ 1 đến 3 năm, chiếm tỷ lệ 24.9% và cuối cùng, chỉ có 16 du khách trả lời trên 3 năm, chiếm tỷ lệ 5.3%.
4.2.2.3 Lý do đi Vũng Tàu
Bảng 4.9: Bảng mô tả mẫu theo lý do đi Vũng Tàu STT Lý do đi Vũng STT Lý do đi Vũng Tàu Tần số Tỷ lệ % 1 Biển sạch, đẹp 32 10.6 2 Vị trí gần TP.Hồ Chí Minh 176 58.5 3 Chi phí hợp lý 36 12.0
4 Thời gian thuận
lợi, linh hoạt 35 11.6
5 Khác 22 7.3
Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Về Lý do chọn đi Vũng Tàu, ta có thể thấy được có 176 du khách đi Vũng Tàu vì có vị trí gần TP.Hồ Chí Minh (chiếm 58.8%), lý do được chọn nhiều tiếp theo là Chi phí hợp lý với 36 du khách trả lời (chiếm 12%), còn lại là các lý do: Thời gian thuận lợi, linh hoạt (chiếm 11.6%); Biển sạch, đẹp (chiếm 10.6%) và cuối cùng là lý do khác với 22 du khách trả lời, chiếm 7.3%.
4.2.2.4 Thời gian du khách đi Vũng Tàu
Bảng 4.10: Bảng mô tả mẫu theo thời gian đi Vũng Tàu STT Thời gian đi STT Thời gian đi
Vũng Tàu Tần số Tỷ lệ %
1 Cuối tuần 104 34.6
2 Lễ, Tết 31 10.3
3 Dịp hè 22 7.3
4 Khi có điều kiện
thuận lợi 144 47.8
Tổng cộng 301 100
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Qua số liệu bảng 4.10, với câu hỏi “Anh/Chị thường đi du lịch TP.Vũng Tàu vào thời gian nào?” thì có 144 du khách trả lời đi Vũng Tàu khi có điều kiện thuận lợi, chiếm tỷ trọng cao nhất với 47.8%, tiếp theo là vào dịp cuối tuần, chiếm tỷ trọng tương đối cao với 34.6%. Còn lại là thời gian đi vào dịp Lễ, Tết với 10.3% và thấp nhất là đi vào dịp hè với 7.3% du khách trả lời.
Như vậy, qua những thơng tin có được từ những thống kê mơ tả mẫu ở trên, chúng ta có thể thấy được rằng, mẫu của nghiên cứu này được khảo sát khơng có sự khác biệt lớn về giới tính, độ tuổi của mẫu chủ yếu trong khoảng từ 20 tuổi đến dưới 35 tuổi, chủ yếu là nhân viên văn phịng, cơng chức, viên chức và có thu nhập dưới 10 triệu đồng, có nơi cư trú trải khắp 21/24 quận, huyện của TP.Hồ Chí Minh. Đồng thời, mẫu được thu thập chủ yếu từ những du khách thường xuyên đi Vũng Tàu (45.2% du khách đã đi trên 5 lần và 69.8% du khách có lần đi Vũng Tàu gần nhất là dưới 1 năm) với lý do chính là vì Vũng Tàu có vị trí gần TP.Hồ Chí Minh và họ có thể đi Vũng Tàu khi có điều kiện thuận lợi hoặc cuối tuần.
4.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo các thuộc tính (hệ số Cronbach’s Alpha). Đánh giá độ tin cậy của thang đo là việc rất quan trọng và cần thiết trước khi phân tích hồi quy. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo. Đây là một phép kiểm định thống kê để xem xét các hệ số tương quan biến tổng. Nếu các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì sẽ bị loại và thang đo được chọn khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
4.3.1 Nhân tố 1: Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất
Bảng 4.11: Thang đo nhóm nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất: N = 8; Cronbach’s Alpha = 0.761
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 TN1 0.450 0.738 2 TN2 0.310 0.769 3 TN3 0.465 0.738 4 TN4 0.462 0.736 5 TN5 0.518 0.726 6 TN6 0.561 0.716 7 TN7 0.521 0.725 8 TN8 0.435 0.741
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất gồm 8 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.761 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.310 (biến TN2) và lớn nhất là 0.561 (TN6).
Như vậy, thang đo nhân tố Tài nguyên thiên nhiên và điều kiện vật chất đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.2 Nhân tố 2: Môi trường.
Thang đo nhân tố Môi trường gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.803, lớn hơn 0.6 và khá cao nên thang đo này tốt.
Bảng 4.12: Thang đo nhóm nhân tố Mơi trường lần 1:
N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.803
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 MT1 0.272 0.826 2 MT2 0.525 0.780 3 MT3 0.576 0.768 4 MT4 0.701 0.736 5 MT5 0.683 0.741 6 MT6 0.591 0.765
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Qua Bảng 4.12 ta thấy, chỉ có 1 biến MT1 có hệ số tương quan biến tổng là 0.272 nhỏ hơn 0.3 nên sẽ loại ra khỏi thang đo. Các biến cịn lại có hệ số tương quan biến tổng tương đối cao nên sẽ được giữ lại.
Bảng 4.13: Thang đo nhóm nhân tố Môi trường lần 2:
N = 5; Cronbach’s Alpha = 0.826
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 MT2 0.487 0.825
2 MT3 0.578 0.803
3 MT4 0.707 0.764
4 MT5 0.719 0.761
5 MT6 0.615 0.793
Sau khi loại bỏ biến MT1 và tiến hành phân tích lại thì thang đo nhân tố Mơi trường cịn 5 biến quan sát và có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.826, lớn hơn 0.6 và khá
cao nên thang đo này tốt. Các biến có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó thấp nhất là 0.487 (biến MT2) và cao nhất là 0.719 (biến MT5).
Như vậy, sau hai lần kiểm định và loại bỏ biến MT1, thang đo nhân tố Môi trường đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát của nhân tố này tiếp tục được đưa vào
phân tích nhân tố EFA.
4.3.3 Nhân tố 3: Di sản và văn hóa.
Bảng 4.14: Thang đo nhóm nhân tố Di sản và văn hóa:
N = 5; Cronbach’s Alpha = 0.748
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 DS1 0.539 0.694
2 DS2 0.524 0.699
3 DS3 0.551 0.693
4 DS4 0.535 0.695
5 DS5 0.428 0.737
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Di sản và văn hóa gồm 5 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.748 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Các hệ số tương quan biến tổng khá đồng đều và lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.428 (biến DS5) và lớn nhất là 0.551 (DS3).
Như vậy, thang đo nhân tố Di sản và văn hóa đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.4 Nhân tố 4: Dịch vụ lưu trú.
Bảng 4.15: Thang đo nhóm nhân tố Dịch vụ lưu trú:
N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.827
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 LT1 0.486 0.822 2 LT2 0.658 0.789 3 LT3 0.676 0.784 4 LT4 0.650 0.790 5 LT5 0.570 0.810 6 LT6 0.585 0.802
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo nhân tố Dịch vụ lưu trú gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s
Alpha là 0.827 lớn hơn 0.6, khá cao nên thang đo này tốt. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và khá cao nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.486 (biến LT1) và lớn nhất là 0.676 (LT3).
Như vậy, thang đo nhân tố Dịch vụ lưu trú đảm bảo độ tin cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.5 Nhân tố 5: Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm.
Bảng 4.16: Thang đo nhóm nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm:
N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.794
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 AU1 0.570 0.758
2 AU2 0.638 0.743
3 AU3 0.543 0.767
4 AU4 0.478 0.778
Thang đo nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.794 lớn hơn 0.6 nên thang đo này chấp nhận được. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.478 (biến AU4) và lớn nhất là 0.63 (AU2).
Như vậy, thang đo nhân tố Dịch vụ ăn uống, giải trí, mua sắm đảm bảo độ tin
cậy và các biến quan sát nhân tố này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.6 Sự hài lòng của du khách.
Bảng 4.17: Thang đo nhóm nhân tố Sự hài lòng của du khách:
N = 6; Cronbach’s Alpha = 0.846
STT Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
1 SHL1 0.686 0.811 2 SHL2 0.615 0.825 3 SHL3 0.500 0.843 4 SHL4 0.584 0.829 5 SHL5 0.639 0.819 6 SHL6 0.772 0.796
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Thang đo Sự hài lòng của du khách gồm 6 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s
Alpha là 0.846 lớn hơn 0.6 và khá cao nên thang đo này tốt. Các hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được giữ lại, trong đó nhỏ nhất là 0.5 (biến SHL3) và lớn nhất là 0.772 ( biến SHL6).
Như vậy, thang đo Sự hài lòng của du khách đảm bảo độ tin cậy và các biến
4.3.7 Kết luận về thang đo.
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo được tổng hợp ở bảng 4.18 như sau:
Bảng 4.18: Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha các nhân tố
STT Nhân tố Hệ số Cronbach's Alpha Số biến Ghi chú Trước khi phân tích Cronbach's Alpha Sau khi phân tích Cronbach's Alpha
1 Tài nguyên thiên nhiên
và điều kiện vật chất 0.761 8 8
2 Môi trường 0.826 6 5 Loại biến
MT1
3 Di sản và văn hóa 0.748 5 5
4 Dịch vụ lưu trú 0.827 6 6
5 Dịch vụ ăn uống, mua
sắm, giải trí 0.794 6 6
6 Sự hài lòng của du
khách 0.846 6 6
7 Tổng cộng 37 36
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Như vậy, sau khi tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả loại bỏ 1 biến (MT1) khơng đạt u cầu, cịn lại 36 biến (bao gồm cả biến đo lường nhân tố độc lập và biến đo lường nhân tố phụ thuộc) đảm bảo độ tin cậy và giải thích được sự biến thiên của các nhân tố.
Qua bảng 4.18, chúng ta có thể thấy được hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố khá cao và đồng đều, từ 0.748 đến 0.846, phù hợp để tiến hành phân tích ở các bước tiếp theo.
4.4 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm khám phá cấu trúc thang đo, kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Với 36 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy sau
phá EFA bằng phương pháp trích Principal Analysis với phép xoay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và chỉ hiển thị các trọng số lớn hơn 0.5.
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