CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỊCH VỤ DU LỊCH
2.2. Phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ du lịch
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
2.2.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập.
Để áp dụng được phân tích nhân tố cần trải qua phép kiểm định sự phù hợp của dữ liệu đối với phương pháp phân tích nhân tố. Kiểm định này được thực hiện qua hai đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olikin Meansure of Sampling Adequacy) và Barlett (Barlett’s Test of Sphericity).
Bảng 2.8: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,690
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 715,589
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả). Dựa vào bảng trên ta thấy hệ số KMO bằng 0,690 (0,5 < 0,643 < 1), kiểm định Bartlett’s Test có giá trị sig. bằng 0,000 <0,05 cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
2.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập.
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mơ hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mơ hình hồi quytiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120.
SVTT: Phan Thị Kim Anh 50
Bảng 2.9: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 Thuonghieu2 0,853 Thuonghieu3 0,802 Thuonghieu1 0,775 Thuonghieu4 0,764 Dapung4 0,752 Dapung3 0,728 Dapung2 0,726 Dapung1 0,697 Khuyenmai2 0,786 Khuyenmai1 0,784 Khuyenmai3 0,763 Khuyenmai4 0,634 Coso1 0,802 Coso4 0,736 Coso3 0,707 Coso2 0,689 Giaca1 0,808 Giaca2 0,726 Giaca3 0,693 Giaca4 0,587 Eigenvalue 3,148 2,877 2,385 1,956 1,630 Cumulative % 13,324 25,334 37,306 49,200 59,977 (Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả.) Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự quyết định của khách hàng về việc sử dụng dịch vụ du lịch vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại cịn 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
SVTT: Phan Thị Kim Anh 51 Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 55,977> 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Đề tài tiến hành gồm các biến quan sát:
- Nhân tố 1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Cơ sở vật chất – Coso” gồm 4 biếnquan sát: Coso1, Coso2, Coso3, Coso4.
- Nhân tố 2 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Khuyến mãi ưu đãi – Khuyenmai” gồm 4 biến quan sát: Khuyenmai1, Khuyenmai2, Khuyenmai3, Khuyenmai4.
- Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên cho nhân tố mới là “Khả năng đáp ứng - Dapung” gồm 4 biến quan sát: Dapung1, Dapung2, Dapung3, Dapung4.
- Nhân tố 4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên cho nhân tố mới là “Uy tín thương hiệu – Thuonghieu” gồm 4 biến quan sát: Thuonghieu1, Thuonghieu2, Thuonghieu3, Thuonghieu4.
- Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên cho nhân tố mới là “Giá cả- Giaca” gồm 4 biến quan sát: Giaca1, Giaca2, Giaca3, Giaca4.
2.2.3.3 Kiểm định KMO vàBartlett’s Test biến phụ thuộc.
Bảng 2.10: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,643
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 112,819
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả). Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích qua 3 biến quan sát đối với biến phụ thuộc“Quyết định”, kết quả cho thấy chỉ số KMO là 0,643 (0,5 < 0,643 <1) và
kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
SVTT: Phan Thị Kim Anh 52
2.2.3.4. Phân tích nhân tố khámphá EFA biến phụ thuộc.
Bảng 2.11: Rút trích nhân tố biếnphụ thuộc
Quyết định Hệ số tải
Quyetdinh1 0,719
Quyetdinh3 0,804
Quyetdinh2 0,567
Cumulative % 69,627
((Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả). Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất trước đó, nhằm mục đích rút ra kết quả về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng tại công ty Vietravel chi nhánh Huế. Nhân tố này được gọi là “Quyết định-Quyetdinh”.
Nhận xét:
Q trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ du lịch tại công ty Vietravel chi nhánh Huế, đó chính là “Cơ sở vật chất”, “Khả năng đáp ứng”, “Khuyến mãi ưu đãi”, “Uy tín thương hiệu”, “Giá cả”.
Như vậy, mơhình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA khơng có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, khơng có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mơ hình trong q trình kểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá.