CHƯƠNG 1 : CƠ SỞKHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀNGHIÊN CỨU
2.3. Kết quảnghiên cứu
2.3.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc lập
Theo lý thuyết, kiểm định KMO được dùng trước khi phân tích nhân tốkhám phá EFA đểxem liệu phương pháp này có phù hợp khơng. Với 0,5≤KMO ≤1 có nghĩa là phân tích nhân tốphù hợp.
Bảng 2.7: Kiểm định KMO của biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
Trịs ố KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,742 Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx, Chi-Square 812,347
df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu khảo sát – Phụlục 2)
Kiểm định Bartlett xem xét :
H0: độtương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. H1: độtương quan giữa các biến quan sát khác không trong tổng thể
Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (sig≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr262).
Nhìn vào sốliệu thống kê ta thấy: trịsốcủa KMO đạt 0,742 bé hơn 1 và giá trị Sig < 0,05 nên ta bác bỏgiảthiết H 0 tức là: các biến quan sát được đưa vào mơ
hình có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tố(xem phụlục 2).
2.3.2.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố đềtài sửdụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal components) với sốnhân tố(number of factor) được xác định trước là 6.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa sốlượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khảnăng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉnhững biến nào có hệsốtải nhân tố> 0,5 mới được đưa vào trong các phân tích tiếp theo.
Sau khi phân tích nhân tốcho 20 biến quan sát ta có thểthu được kết quảnhư sau:
Bảng 2.8: Ma trận xoay nhân tốcác biến độc lập Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
Tôi muốn được tư vấn và tham khảo rõ
vềlịch trình Tour. 0,880
Tơi muốn trải nghiệm một Tour du lịch
chuyên nghiệp. 0,836
Tôi muốn trải nghiệm những điểm chụp
ảnh đẹp và mới lạ. 0,820
Nhân viên cần tư vấn nhiệt tình và theo
sát KH trong quá trình Tour. 0,814 Tơi muốn có một Tour du lịch rẻnhưng
chất lượng. 0,730
thích của mọi người.
Tơi mong muốn có một tour du lịch
ngắn ngày tiết kiệm thời gian. 0,718 Du lịch chụpảnh khi ến mọi người thoải
mái và xích lại gần nhau hơn. 0,711 Giá cảphải phù hợp với các chương
trình tham quan. 0,778
Giá cảphải phù hợp với sựkỳvọng của
khách hàng. 0,765
Giá cảc ần ghi chi tiết, rõ ràng. 0,763 Các chương trình khuyến mãi phải có
giá trịvà hấp dẫn 0,737
Tour du lịch mới cần có nhiều chương
trình khuyến mãi cho khách hàng. 0,703 Thời gian của các chương trình khuyến
mãi nên kéo dài. 0,665
Tìm kiếm thơng tin về Tour du lịch phải
dễdàng. 0,752
Tour du lịch cần dễsửdụng với nhi ều
đối tượng khách hàng. 0,607
Tour du lịch đi và v ề trong ngày thật
tiện lợi cho mọi người. 0,592
Thủtục đăng ký Tour phải đơn giản. 0,540
Tôi thấy Hue Phototour rất thú vịvà hấp
dẫn. 0,782
Tôi thấy Tour du lịch này đápứng được
nhu cầu của mọi người. 0,685
Hệs ố Eigenvalu 1,110
Tổng phương sai trích 63,861
Ta có hệsốEigenvalu = 1,110 > 1 và tổng phương sai trích = 63,861% > 50% thỏa yêu cầu.
Vậy sau khi chạy EFA, có 6 nhân tố ảnh hưởng đến ý định sửdụng Hue Phototour.
2.3.2.3. Phân tích nhân tốkhám phá biến “Ý định sửdụng” Hue Phototour 2.3.2.3.1. Kiểm định KMO
Bảng 2.9: Kiểm định KMO đối với biến “Ý định sửdụng”
KMO and Bartlett’s Test
Trịs ố KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy)
0,615
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx, Chi-Square 134,594
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu khảo sát – Phụlục 2)
Kết quảphân tích cho thấy giá trịKMO bằng 0,615 nằm trong khoảng từ0 đến 1 và giá trịSig. của kiểm định Bartlett bằng 0,000 bé hơn 0,05 nên 3 biến này có mối tương quan với nhau và hồn tồn phụhợp đểphân tích nhân tố(xem phụlục 2).
2.3.2.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá
Phương pháp phân tích nhân tốcủa biến ý định sửdụng là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trịtrích Eigenvalue nhỏhơn 1. Điều này có nghĩa là chỉnhững nhân tố được trích ra có giá trịEigenvalue lớn hơn 1 mới được giữtrong mơ hình phân tích.
Phương pháp được chọnở đây là phương pháp xoay nhân tốVarimax proceduce. Sau khi xoay ta cũng sẽloại bỏcác biến có hệsốtải nhân tốnhỏhơn 0,5 ra khỏi mơ hình. Chỉnhững biến có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 mới được sửdụng để giải thích một nhân tốnào đó. Kết quảta có bảng hệsốtải nhân tốtươngứng với các biến như sau:
Bảng 2.10: Phân tích nhân tốbiến phụthuộc “Ý định sửdụng” Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố 1
Tôi sẽsửdụng Tour du lịch này thường xuyên hơn 0,912 Tôi sẽgiới thiệu cho bạn bè đăng ký Tour du lịch này 0,851 Tôi sẽsửdụng Hue Phototour trong thời gian tới 0,738
Eigenvalues 2,101
% phương sai trích lũy tiến 70,035
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu khảo sát – Phụlục 2)
Theo kết quảphân tích thống kê, ta thấy rằng các hệsốtải nhân tốcủa các biến đều lớn hơn 0,5 và hệsốEigenvalues = 2,101 lớn hơn 1 nên yếu tốý định sửdụng giải thích được 70,035% biến thiên của dữliệu. Như vậy, có thểkết luận rằng cả3 yếu tố này đều tác động đến ý định sửdụng Hue Phototour của khách hàng (xem phụlục 2).
2.3.2.3. Phân tích mơ hình hồi quy
2.3.2.3.1. Ma trận hệsốtương quan giữa các biến độc lập và biến phụthuộc
Kiểm định cặp giảthuyết:
H0: Các biến độc lập và biến phụthuộc khơng có mối tương quan với nhau H1: Các biến độc lập và biến phụthuộc có mối tương quan với nhau
Bảng 2.11: Kiểm định hệsốtương quan
Nhận thức ích hữu Nhận thức dễ sửdụng Chất lượng dịch vụ Chất lượng dịch vụ CT khuyến mãi Thái độ Ý định sửdụng Tương quan Pearson 0,492 0,703 0,559 0,644 0,388 0,445 Sig. (2- phía) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Dựa vào kết quảphân tích:
Giá trịSig bé hơn mức ý nghĩaα = 0,05 bác bỏgiảthiết H 0 tức là có sựtương
quan giữa các biến độc lập với biến phụthuộc.
Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (đa sốtrên 0,5) nên ta có thểkết luận sơ bộrằng các biến độc lập đưa vào mơ hình có thểgiải thích cho biến phụthuộc “ý định sửdụng” (xem phụlục 2).
2.3.2.3.2 Xây dựng mơ hình
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố đểkhám phá ra các nhóm nhân tốcóảnh hưởng đến ý định sửdụng Hue Phototour của khách hàng tạo TP Huế.Đềtài tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính đểxác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhóm nhân tố đó lên ý định sửdụng. Mơ hình hồi quy gồm biến phụthuộc là ý định sửdụng (Y) và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá gồm: nhận thức hữu ích (X1), nhận thức dễsửdụng (X2), chất lượng dịch vụ(X3), giá cảdịch vụ(X4), chương trình khuyến mãi (X5) và tháiđộ(X6). Ta có mơ hình hồi quy như sau:
Y = β0 + β1 X1+ β2 X2 + β3X3+ β4X4+ β5X5+ β6X6 Bảng 2.12: Hệsốphân tích hồi quy
Mơ hình Hệsốchưa chuẩn hóa Hệsố đã chuẩn hóa t Sig. Thống l kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Tolerance VIF Constant -0,612 0,149 -4,094 0,000 X1 0,172 0,033 0,180 5,224 0,000 0,837 1,195 X2 0,274 0,031 0,342 8,936 0,000 0,678 1,475 X3 0,242 0,019 0,411 12,674 0,000 0,942 1,061 X4 0,242 0,023 0,374 10,627 0,000 0,802 1,247 X5 0,107 0,029 0,128 3,716 0,000 0,842 1,187 X6 0,045 0,025 0,065 1,815 0,072 0,770 1,298 R 0,937 R2 0,878 R2 hiệu chỉnh 0,872 Sig. ANOVA 0,000
Qua kết quảphân tích: HệsốR 2 hiệu chỉnh bằng 0,870, tức là các biến độc lập giải thích được 87% sựbiến thiên của biến phụthuộc, giá trịnày tương đối cao (>50%) nên khẳng định rằng mơ hình phù hợp với tập dữliệu mẫu.
Kiểm định F sửdụng trong phân tích ANOVA là phép kiểm định về độphù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kết quả ởbảng cho thấy giá trịSig. nhỏhơn 0,05 (0,000 < 0,05) chứng tỏrằng mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữliệu và có thể suy rộng ra tồn tổng thể.
Với điều kiện độtin cậy 95% thì Sig. < 5%, ta có giá trịSig. các biến độc lập đều nhỏhơn 0,05 nên các tham sốhồi quy trong mơ hìnhđều có ý nghĩa. Hệsốphóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏhơn 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Với kết quảtrên, ta viết lại mơ hình hồi quy:
Với điều kiện độtin cậy 95%, ta có giá trịSig. của biến Thái độsửdụng = 0,072 > 0,05 khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy nên quyết định loại ra khỏi mơ hình nghiên cứu. Các biến độc lập cịn lạiđều nhỏhơn 0,05 thỏa mãn yêu cầu. Hệsố phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏhơn 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Với kết quảtrên, ta viết được mơ hình hồi quy như sau:
Y= - 0,581 + 0,192X1 + 0,356X2 + 0,412X3 + 0,382X4 + 0,138X5
HệsốBeta chuẩn hóa phản ánh được thứtựmức độtác động của biến độc lập tới biến phụthuộc bởi vìđơn vịcủa các biến đãđồng nhất (phương sai = 1), trong khi đó hệsốB chưa chuẩn hóa khơng thểhiện được. Nhờcó phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệsốBeta, cơng ty sẽxác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tốnào, đầu tư ít vào yếu tốnào căn cứtrên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụthuộc.
Giải thích các hệsốhồi quy:
Dựa vào mơ hình hồi quy, ta thấy: dấu dương của hệsố β 1 chứng tỏmối quan
hệgiữa yếu tốX 1 và Y là cùng chiều, tức khi “Nhận thức hữu ích” (X1) tăng lên 1 đơn
vịthì “Ýđịnh sử định” (Y) tăng lên 0,192 đơn vị. Trong kiểm định Sig. = 0,00 (<0,05) nên ta chấp nhận giảthiết H 1. Như vậy với mức ý nghĩa 5% ta khẳng địnhđược rằng, khi đánh giá của khách hàng về“Nhận thức hữu ích” tăng thì khảnăng điđến ý định sửdụng sẽtăng .
Dấu dương của hệsố β 2 chứng tỏmối quan hệgiữa yếu tốX 2 và Y là cùng
chiều, tức khi “Nhận thức dễsửdụng” (X 2) tăng lên 1 đơn vịthì “Ýđịnh sử định” (Y)
tăng lên 0,356đơn vị. Trong kiểm định Sig. = 0,00 (<0,05) nên ta chấp nhận giảthiết H1. Như vậy với mức ý nghĩa 5% ta khẳng định được rằng, khi đánh giá của khách hàng về“Nhận thức dễsửdụng” tăng thì khảnăng đi đến ý định sửdụng sẽtăng .
Dấu dương của hệsố β 3 chứng tỏmối quan hệgiữa yếu tốX3 và Y là cùng
chiều, tức khi “Chất lượng dịch vụ” (X3) tăng lên 1 đơn vịthì “Ýđịnh sử định” (Y) tăng lên 0,412đơn vị. Trong kiểm định Sig. = 0,00 (<0,05) nên ta chấp nhận giảthiết H1. Như vậy với mức ý nghĩa 5% ta khẳng định được rằng, khi đánh giá của khách hàng về“Chất lượng dịch vụ” tăng thì khảnăng đi đến ý định sửdụng sẽtăng .
Dấu dương của hệsố β 4 chứng tỏmối quan hệgiữa yếu tốX4 và Y là cùng chiều, tức khi “Giá cảdịch vụ” (X 4) tăng lên 1 đơn vịthì “Ýđịnh sử định” (Y) tăng lên 0,382đơn vị. Trong kiểm định Sig. = 0,00 (<0,05) nên ta chấp nhận giảthiết H 1. Như
vậy với mức ý nghĩa 5% ta khẳng định được rằng, khi đánh giá của khách hàng về “Giá cảdịch vụ” tăng thì khảnăng đi đến ý định sửdụng sẽtăng .
Dấu dương của hệsố β 5 chứng tỏmối quan hệgiữa yếu tốX5 và Y là cùng chiều, tức khi “Chương trình khuyến mãi” (X4) tăng lên 1 đơn vịthì “Ý định sử định” (Y) tăng lên 0,382 đơn vị. Trong kiểm định Sig. = 0,00 (<0,05) nên ta chấp nhận giảthiết H
1. Như vậy với mức ý nghĩa 5% ta khẳng định được rằng, khi đánh giá của khách
hàng về “Chương trình khuyến mãi” tăng thì khảnăng đi đến ý định sửdụng sẽtăng .
Mức độtác động của các nhân tố đến Ý định sửdụng Hue Phototour của khách hàng:
Từbảng hồi quy, ta có “Chất lượng dịch vụ” có sựtác động mạnh nhất đến ý định sửdụng dịch vụvới hệsốbeta là 0,412, điều này cho thấy khách hàng bịtác động bởi chất lượng dịch vụnhất, đây là nhân tố đầu tiên mà khách hàng xem xét khi có ý định sửdụng Hue Phototour khơng.Điều này cho thấy doanh nghiệp cần tập trung vào phát triển chất lượng dịch đểthu hút khách hàng.
Nhân tốxếp thứ2 “Giá cảdịch vụ” với hệsốbeta là 0,382, điều này chứng tỏ khách hàng quan tâm vềgiá cảkhi lựa chọn dịch vụ. Thịtrường du lịch đang ngày càng phát triển và cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp. Đểtăng cường ý định sử
dụng của khách hàng, ngoài chất lượng đảm bảo, khách hàng đặc biệt quan tâm vềgiá cả. Họmuốn sửdụng sản phẩm phù hợp với mức giá họkì vọng, chương trình họ mong muốn. Doanh nghiệp cần xây dựng chính sách giá hợp lí đểlôi kéo khách hàng.
Nhân tốxếp thứ3 “Nhận thức dễsửdụng” với hệsốbeta là 0,356 khách hàng có sựquan tâm vềdịch vụcó dễsửdụng khơng ?. Các yếu tốnhưng cơng việc, gia đình, bạn bè khiến khách hàng muốn sửdụng một dịch vụ đơn giản, dễsửdụng, ví dụ như 1 tour du lịch ngắn ngày sẽthích hợp với những người có cơng việc bận rộn.
Nhân tốxếp thứ4 “Nhận thức hữu ích” với hệsốbeta là 0,192. Nhân tốnày có tác động đến ý định sửdụng dụng của khách hàng. Khi họcảm thấy dịch vụ đem lại lợi ích cho họ, họsẽsửdụng và tiếp tục sửdụng nó. Làm thếnào đểsản phẩm của công ty khác biệt, có tính năng vượt trội hơn đối thủcạnh tranh, tạo lợi ích lớn nhất cho khách hàng? Đó là cơng việc mà doanh nghiệp phải thực hiện.
Nhân tốcuối cùng là “Chương trình khuyến mãi” với hệsốbeta là 0,138. Khách hàng ln có sựquan tâm đặc biệt đến các chương trình khuyến mãi. Có thể nói, sựlựa chọn 2 doanh nghiệp du lịch có thểphụthuộc và các chương trình khuyến mãi, rõ ràng bạn ln muốn có lợi ích nhiều nhất khi chi trảcho một dịch vụnào đó, và khuyến mãi chính là phần dư tăng thêm lợi ích đó. Việc đưa ra các chương trình khuyến mãi hấp dẫn có khảnăng lơi kéo khách hàng sửdụng dịch vụcủa công ty.
2.3.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn
Phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độthỏa mãn cho các biến phân tích khi nghiên cứu sửdụng phương pháp phân tích đa biến thơng qua cơng cụkiểm định One – sample T Test đểxác định đánh giá của khách hàng vềmức độtác động của các yếu tốtrong từng nhân tố đến ý định sửdụng, từ đó rút ra những nhân tốcóảnh hưởng quan trọng và đềra các giải pháp nhằm nâng cao ý định sửdụng Hue Phototour của khách hàng.
Biểu đồ2.10: Tần sốcủa phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu khảo sát – Phụlục 2)
Sửdụng công cụbiểu đồHistogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồtần sốcủa phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồtần số. Phân phối dưcó với Mean = 5.60E-15 (≈ 0) và độlệch chuẩn Std. Dev = 0,98 tức gần bằng 1 nên ta có thểkhẳng định phần dư có phân phối
chuẩn.
Biểu đồ2.11: Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Xem biểu đồNormal P-P Plot trên, các trịsốquan sát và trịsốmong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏphần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồP- P Plot thểhiện những giá trịcủa các điểm phân vịcủa phân phối của biến theo các phân vịcủa phân phối chuẩn. Quan sát mức độcác điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳvọng, cho thấy tập dữliệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
2.3.2.5. Kiểm định ý kiến đánh giá của khách hàng vềcác yếu tố ảnh hưởngđến ý định sửdụng Hue Phototour đến ý định sửdụng Hue Phototour
Thang đo được sửdụng để đo lường sự đồng ý trong trường hợp này là Likert 1-5. Và như chúng ta đã biết, trong 5 mức độcủa Likert, điểm 1 và 2 đại diện cho ý kiến là không đồng ý, điểm 4 và 5 đại diện cho ý kiến là đồng ý, điểm 3 là điểm trung gian ngăn cách giữa 2 bên không đồng ý vàđồng ý. Tôi muốn kiểm tra xem khách hàng có sự đồng ý trên mức trung lập hay không nên sẽtiến hành kiểm định với giá trị Test Value = 3.
Giảthuyết H 0: Đánh giá của khách hàngđối với yếu tốtác động = 3. Giảthuyết H 1: Đánh giá của khách hàng đối với yếu tốtác động # 3.
Bảng 2.13: Đánh giá của khách hàng vềcác yếu tốNhận thức hữu ích
Nhận thức tính hữu ích Mean Giá trịt Sig. (2 – tailed)
Mean Difference
Tơi nghĩ du lịch chụpảnh ln là
sởthích của mọi người. 3,6231 8,776 0,000 0,62308 Du lịch chụpảnh khi ến mọi người
thoải mái và xích lại gần nhau hơn 3,6923 12,718 0,000 0,69231 Tơi mong muốn có một tour du
lịch ngắn ngày tiết kiệm thời gian. 3,4538 7,334 0,000 0,45385 Tơi muốn có một Tour du lịch rẻ
nhưng chất lượng. 3,6385 9,611 0,000 0,63846
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu khảo sát – Phụlục 2)
Kết quảkiểm địnhởbảng 2.12 cho thấy, giá trịSig. của tất cảcác biến quan sát thuộc “Nhận thức hữu ích” đều nhỏhơn 0,05, nên ta bác bỏgiảthiết H 0, chấp nhận giả
thuyết H1, tức là đánh giá của khách hàng đối với cái yếu tốtác động khác 3. Giá trị trung bình khách hàngđánh giá các nhân tốcủa yếu tố“Nhận thức hữu ích” từ3,4538 – 3,6923. Trong đó nhân tố“Du lịch chụpảnh khiến mọi người thoải mái và xích lại gần nhau hơn” được khách hàng coi trọng nhất khi nghĩ đến Hue phototour. Công ty cần tập trung đổi mới và hoàn thiện sản phẩm tour đápứng nhu cầu của du khách, thân thiện, an toàn và vui vẻvới mọi người.
Bảng 2.14: Đánh giá của khách hàng vềcác yếu tốNhận thức dễsửdụng