Bảng 2 .2 Nguồn vốn của công ty giai đoạn 2017-2019
Bảng 2.9 Ma trận xoay số nhân tố
- Tổng phương sai trích (Cumulative %) = 70,700% >50%. Điều này chứng tỏ 70,700% biến thiên của dữliệuđược giải thích bởi 8 nhân tốtrong mơ hình.
Bảng 2.9: Ma trận xoay sốnhân tốNhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 GC3 0,800 GC2 0,777 GC1 0,706 ST2 0,568 TD1 0,867 TD2 0,839 TD3 0,725 NTK2 0,858 NTK3 0,826 NTK1 0,731 KN3 0,797 KN1 0,749 KN2 0,711 DC2 0,823 DC3 0,798 DC1 0,737 QC3 0,811 QC2 0,756 QC1 0,733 CL3 0,795 CL1 0,698 CL2 0,692 DD3 0,790 DD1 0,747 DD2 0,687
Sau khi phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập. Hệsố tương quan giữa biến ST1, ST3 và nhân tố “Sở thích du lịch” nhỏ hơn 0,5. Nên hai biến này đã bị loại ra khỏi nhân tố. Đồng thời, khác biệt giữa hệsốtải nhân tố “Giá cả tour” của biến ST2 ở nhân tố “Sở thích du lịch” lớn hơn hoặc bằng 0,3. Nên biến ST2 gộp vào nhân tố “Giá cả tour”.
Gọi tên và chú thích các nhân tố:
- Nhân tố1:“ Giá cả tour”. Gồm các biến: GC3– “ Phương thức thanh tốn đa dạng”
GC2– “ Cơng ty có nhiều chương trìnhưu đãiđối với tour” GC1– “ Mức giá tour hợp lý”
ST2– “ Tơi thích tham quan các di tích lịch sử” - Nhân tố2:“ Thái độdu lịch”. Gồm các biến: TD1– “ Tôi quan tâm đến sựphát triển du lịch Huế” TD3– “ Với tơi, du lịch là một trải nghiệm u thích”
TD2– “ Tơi thích được đi du lịch cùng với bạn bè, người thân” - Nhân tố3:“ Nhóm tham khảo”. Gồm các biến:
NTK3– “ Người dân địa phương gợi ý tôi chọn tour” NTK2– “ Cộng đồng du khách gợi ý tôi chọn tour” NTK1– “ Bạn bè, người thân gợi ý tôi chọn tour” - Nhân tố4:“ Kinh nghiệm du lịch”. Gồm các biến: KN3– “ Tơi thấy hài lịng với lần đi tour trước đó” KN2– “ Tơi thấy thích thú với lần đi tour trước đó”
KN1– “ Tơi có nhiều kinh nghiệm tham gia tour du lịch Huế 1 ngày” - Nhân tố5:“ Động cơ du lịch”. Gồm các biến:
DC2– “ Tôi chọn tour đểmuốn vui chơi cùng bạn bè, người thân” DC1– “ Tôi chọn tour đểmuốn giải tỏa căng thẳng”
DC3– “ Tôi chọn tour đểkhám phá, tìm hiểu văn hóa xứHuế” - Nhân tố6:“ Quảng cáo tour”. Gồm các biến:
QC3– “ Thông tin tour được truyền miệng với tơi” QC2– “ Thơng tin tour đầy đủ, dễtìm kiếm” - Nhân tố7: “ Sự sẵn có và chất lượng tour” CL1– “ Tour ln sẵn có, đa dạng
CL2– “ Tour có nhiều điểm đến hấp dẫn, thú vị” CL3– “ Chất lượng tour được đảm bảo”
- Nhân tố8: “ Địa điểm đặt tour”. Gồm các biến: DD1– “ Vị trí đặt tour tiện lợi”
DD2– “ Tơi có thể đặt tour qua điện thoại” DD3– “Tơi có thể đặt tour qua Internet”
Đối với biến phụthuộc: “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” Nhằm kiểm tra xemđộphù hợp của dữliệu đểtiến hành phân tích nhân tố, sửdụng chỉsốcủa kiểm định KMO và kiểm định Balett đểtiến hành đánh giá chung vềquyết định mua sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày của du khách thông qua 3 biến quan sát.
Kết quả thu đượcởbảng sau:
Bảng 2.10: Ma trận xoay nhân tố quyết địnhlựa chọnsản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày
Ma trận nhân tố
HệsốKMO 0,694
TrịsốEigenvalues 2,064
Tổng phương sai trích 68,732%
Sig. của kiểm định Barlett 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng trên, ta có thểthấy: - HệsốKMO = 0,694 > 0,05
- Sig. = 0,000 nên sửdụng phân tích nhân tốlà phù hợp - TrịsốEigenvalues > 1
- Tổng phương sai trích ( Cumulative %) = 68,732% > 50% nên thỏa mãn yêu cầu. - Tất cảcác biến đều có hệsốtải > 0,05
Sau khi tiến hành phân tích và kiểm định độ tin cậy của thang đo, ta có mơ hình hiệu chỉnh:
hiệu chỉnh như sau:
Mơ hình hiệu chỉnh Phân tích hồi quy đa
Sơ đồ 2.2: Sơ đồmơ hình hiệu chỉnh
Giá cảtour
Thái độdu lịch
Địa điểm đặt tour Sựsẵn có và chất
lượng tour Quảng cáo tour Động cơ du lịch Kinh nghiệm du lịch Nhóm tham khảo Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8
2.2.3.3 Phân tích ma trận hệsố tương quan Pearson
Để kiểm định hệ số tương quan Pearson, đầu tiên ta cần phải tạo các biến đại diện từkết quảxoay nhân tốcuối cùng. Cụthể như sau:
- QD–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày”
- GC–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Giá cả tour” - TD–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Thái độ du lịch” - NTK–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Nhóm tham khảo” - KN–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Kinh nghiệm du lịch” - DC–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Động cơ du lịch” - QC–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Quảng cáo tour”
- CL–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Sự sẵn có và chất lượng tour” - DD–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Địa điểm đặt tour”
Kết quảthống kê hệsố tương quan tuyến tính được thểhiện như sau:
Bảng 2.11: Phân tích tương quan các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày
GC TD NTK KN DC QC CL DD
Hệsố tương quan Pearson 0,369 0,260 0,245 0,291 0,149 0,166 0,348 0,320 Sig. 0,000 0,001 0,003 0,000 0,069 0,043 0,000 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Kết quả tương quan cho thấy, Sig. tương quan giữa biến DC và biến phụ thuộc QD lớn hơn 0,05 (0.069 > 0.05). Như vậy biến này sẽbị loại trước khi đưa vào xử lý hồi quy. Các biến độc lập còn lại: TD , KN , NTK, DD, QC, CL, GC Sig. từng biến độc lập này với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0,05. Chứng tỏ có mối quan hệ tương quan chặt chẽvới biến phụ thuộc QD nên được giữ lại để chạy phương trình hồi quy tuyến tính.
Phân tích hồi quy cịn lại 7 biến, đó là các biến: TD, KN, NTK, DD, QC, CL, GC và một biến phụthuộc là QD
2.2.3.4 Phân tích hồi quy đa biến
Với kiểm định hệ số tương quan cho thấy có 7 biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc, đáp ứng điều kiện vềhệsố Sig. nên đưa vào phân tích hồi quy đa biến. Phân tích hồi quy đa biến giúp xác định được nhân tố nào đóng góp nhiều, ít hay khơng đóng góp vào sự thay đổi của biến phụthuộc để đưa ra các giải pháp thích hợp.
Mơ hình hồi quy đa biến có dạng như sau:
QD= + *GC + *TD + *NTK + *KN + *QC + *CL + *DD Trong đó:
“...0,...1,...2,...3,...4,...5,...6,...7”: Các hệsốhồi quy
Biến phụthuộc QD: “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” GC: “Giá cả”
TD: “Thái độdu lịch” NTK: “ Nhóm tham khảo” KN: “Kinh nghiệm du lịch” QC: “Quảng cáo tour”
CL: “Sựsẵn có và chất lượng tour” DD: “Địa điểm đặt tour”
Đánh giá và kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Bảng 2.12: Đánh giá sựphù hợp của mơ hình
Mơ hình R R R hiệu chỉnh Sai sốchuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0,774 0,600 0,580 0,64820569 1,778
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng đánh giá sựphù hợp của mơ hình, ta có thểthấy:
- Giá trị R có giá trị 77,4% cho thấy mối quan hệ giữa các biến có mối tương quan khá chặt chẽ.
- R hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, 7 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 58% sự thay đổi biến phụ thuộc, cịn lại 42% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Tự tương quan
Tự tương quan (Autocorrelation) là hiện tượng mà các sai số phụ thuộc, tương quan lẫn nhau, dẫn đến các kiểm định t và F không hiệu quả, cũng như ước lượng sai R. Qua kết quảphân tíchở trên, ta có thểthấy hệsốDurbin Watson = 1,778 nằm trong khoảng (1,6;2,6). Do đó, mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 2.13: Phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1
Hồi quy 89,336 7 12,762 30,374 0,000
Số dư 59,664 142 0,420
Tổng 149,000 149
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Ta có thểthấy, Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, mức độ phù hợp của nó đã được kiểm chứng. Nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày của du khách.
Đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau. Mơ hình hồi quy xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, dẫn đến kết quảcủa việc phân tích định lượng khơng cịn mang lại nhiều ý nghĩa. Do đó, kiểm tra hiện tượng này dựa vào chỉ số VIF (Variance inflation factor). Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Khi giá trị VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Tuy nhiên trên thực tế, với các đề tài nghiên cứu có mơ hình và bản câu hỏi sửdụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽkhông xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Trường hợp này, các giá trịcủa VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2,0 vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập này khôngảnh hưởng đáng kể đến kết quảgiải thích mơ hình hồi quy.
Bảng 2.14: Kết quảphân tích hồi quy
Các biến Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -1,536E-017 0,053 0,000 1,000 GC 0,369 0,053 0,369 6,952 0,000 1,000 1,000 TD 0,260 0,053 0,260 4,894 0,000 1,000 1,000 NTK 0,245 0,053 0,245 4,607 0,000 1,000 1,000 KN 0,291 0,053 0,291 5,479 0,000 1,000 1,000 QC 0,166 0,053 0,166 3,119 0,002 1,000 1,000 CL 0,348 0,053 0,348 6,555 0,000 1,000 1,000 DD 0,320 0,053 0,320 6,033 0,000 1,000 1,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Chú thích:
- GC–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Giá cả tour” - TD–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “Thái độdu lịch” - NTK–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Nhóm tham khảo” - KN–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “Kinh nghiệm du lịch” - QC–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Quảng cáo tour”
- CL–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Sự sẵn có và chất lượng tour” - DD–Biến đại diện cho nhóm nhân tố “ Địa điểm đặt tour”
- Hằng số trong phương trình hồi quy đại diện cho hệ số góc, nó khơng đi với biến nên khơng ảnh hưởng đến phương trình. Đặc biệt các mơ hình sửdụng thang đo Likert hằng số này khơng có ý nghĩa nhận xét, vậy nên Sig. của hằng số dù lớn hay nhỏ hơn 0,05, hằng sốâm hay dương đều không quan trọng.
Từ kết quả hồi quy cho thấy, các biến trên Sig. < 0.05 nên các biến vẫn có tác động đến quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày. Ngồi ra hằng số tự do có Sig. kiểm định t = 1.000 > 0.05 nên khơng có ý nghĩa trong mơ hình.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa
QD = 0,369*GC + 0,348*CL + 0,320*DD + 0,291*KN + 0,260*TD + 0,245*NTK + 0,166*QC Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa tốn
học hơn là ý nghĩa kinh tế, nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc “Quyết định mua sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” khi từng biến độc lập thay đổi (điều kiện ràng buộc rằng các biến độc lập còn lại cố định).
Theo hệ số đã được chuẩn hóa của các biến độc lập trong mơ hình có giá trị như sau: “Giá cả tour” = 0,369 ; “Sự sẵn có và chất lượng tour” = 0,348; “Địa điểm đặt tour” = 0,320; “Kinh nghiệm du lịch” = 0,291; “Thái độ du lịch” = 0,260; “Nhóm tham khảo”= 0,245; “Quảng cáo tour”= 0,166;. Ta có mơ hình hồi quy như sau:
QD = 0,369*GC + 0,348*CL + 0,320*DD + 0,291*KN + 0,260*TD + 0,245*NTK + 0,166*QC
Hay viết cách khác rõ ràng như sau:
Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày = 0,369*Gía cả tour + 0,348*Sựsẵn có và chất lượng tour + 0,320*Địa điểm đặt tour + 0,291* Kinh nghiệm du lịch + 0,260*Thái độ du lịch + 0,245*Nhóm tham khảo + 0,166*Quảng cáo tour
Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều hơn là ý nghĩa toán học, cho biết mức độ tác động của nhân tố nào lớn nhất (với hệsố hồi quy chuẩn hóa càng lớn nhất), nhân tố nào tác động yếu nhất.
Ý nghĩa của các hệsốhồi quy trong mơ hình
Căn cứvào kết quảkiểm định hệsố tương quan và hồi quy đa biến, đã cho thấy 7 nhóm biến giải thích ảnh hưởng quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày của du khách được mơ tảtheo mơ hình sauđây:
Sơ đồ2.3: Mơ hình hiệu chỉnh sau hồi quy
Kết quảmơ hình hồi quy
Hệ số ‘..i cho biết sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua của du khách đối với sản phẩm tour Huế1 ngày tại công ty Cổphần Truyền thông quảng cáo và Dịch vụ du lịch Đại Bàng. Qua đó cho thấy được sự ảnh hưởng của từng biến phụ thuộc là như thế nào. Đồng thời, dấu (+)ởhệsốhồi quy cho biết giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy ởtrên có mối quan hệ thuận chiều với biến phụthuộc. Ý nghĩa của hệsốtừng biến độc lập biểu hiện qua kết quảhồi quy như sau:
Đầu tiên là “ Gía cả tour” có hệ số ‘... đã chuẩn hoá là 0,369. Đây là biến giải thích có hệ số lớn nhất trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0,000 < 0,05 nên biến này có ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụthuộc “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày”. Bởi vì giữa chúng có mối quan hệ thuận
Gía cảtour
Quảng cáo tour Sựsẵn có và chất lượng tour Địa điểm đặt tour Kinh nghiệm du lịch Thái độdu lịch Nhóm tham khảo Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế1 ngày 0,369 0,348 0,320 0,291 0,260 0,245 0,166
chiều như đã giải thích ở trên, do đó khi mà “Gía cả tour” tăng lên một đơn vị thì “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” tăng lên 0,369 đơn vị.
Thứ hai là “Sựsẵn có và chất lượng tour” có hệsố ‘... đã chuẩn hóa là 0,348. Đây là hệsốlớn thứhai trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0,000 < 0,05 nên biến này có ảnh hưởng thứ hai đến biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày”. Khi “Sự sẵn có và chất lượng tour” tăng lên 1 đơn vị thì “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” tăng lên 0,348 đơn vị.
Thứ ba là “Địa điểm đặt tour” có hệ số ‘... đã chuẩn hóa là 0,320. Đây là hệ số lớn thứba trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0,000 < 0,05 nên biến này cóảnh hưởng thứ ba đến biến phụthuộc “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày”. Khi “Địa điểm đặt tour” tăng lên một đơn vị thì “Quyết định lựa chọn sản phẩm tour du lịch Huế 1 ngày” tăng lên 0,320 đơn vị.