Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Thống kê mơ tả mẫu
Qua q trình khảo sát phỏng vấn, tác giả và các cộng tác viên đã thu được 398 phiếu khảo sát trực tiếp. Trong 398 phiếu thu về có 82 phiếu khơng đạt yêu cầu (vì nhiều nội dung khảo sát bị bỏ trống do người trả lời khơng muốn có ý kiến).
Bảng 4.6 Tình hình thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng
STT Mô tả Số phiếu Tỷ lệ (%)
Như vây, kích thước mẫu để thực hiện đề tài là 316 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu được thống kê sau:
Bảng 4.7 Đặc tính của mẫu nghiên cứu
Đặc điểm Tần số Tỷ lệ % % Tích lũy Giới tính Nam 173 54,7 54,7 Nữ 143 45,3 100,0 Độ tuổi Dưới 18 33 10,4 10,4 19 - 23 33 10,4 20,8 24 - 40 77 24,4 45,2 41 - 60 129 40,8 86,0 Trên 60 44 14 100,0 Nghề nghiệp Học sinh, sinh viên
48 15,2
15.2 Công nhân viên
chức, nhân viên văn phòng
81 25,6
40,8 Nội trợ, phụ giúp gia
đình 19 6,0 46,8 Nghề tự do, dịch vụ làm thuê 23 7,3 54,1 Chuyên gia kỹ thuật,
lao động nghiệp vụ chuyên môn cao
65 20,6 74,7 Nhà kinh doanh, doanh nghiệp 34 10,8 85,5 Nghỉ hưu 46 14,5 100,0 Mức thu nhập hàng tháng 2
Phiếu khảo sát thu về 326 100
- Không đạt yêu cầu 82 20,6
Dưới 5 triệu 113 35,8 35,8
Từ 5 đến 10 triệu 127 40.2 76
Từ 10 đến 15 triệu 46 14.6 91,6
Trên 15 triệu 30 9.4 100,0
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
4.2.2. Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha của các yếu tố tác động đến cảm nhận của du khách về như sau:
4.2.2.1 Yếu tố “Tài nguyên du lịch sinh thái “ (TN)
Thang đo yếu tố “Tài nguyên du lịch” được đo lường qua 05 biến quan sát TN1, TN2, TN3, TN4, TN5.
Kết quả chạy phân tích lần 1 độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,768 > 0,6 đạt yêu cầu. Tuy nhiên biến TN1 có hệ số tương quan với tổng bằng 0.056 <0.3. Tiến hành loại biến này ra khỏi thang đo và chạy phân tích độ tin cậy lần 2.
Bảng 4.8 Kết quả phân tích thang đo lần 2 cho nhân tố TN
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,833
TN2 10,69 9,669 0,645 0,798
TN3 10,68 9,826 0,763 0,745
TN4 10,80 10,338 0,630 0,802
TN5 10,84 10,517 0,619 0,807
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo lần 2 cho thấy độ tin cậy đạt 0,833 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng >
0,3.
4.2.2.2. Yếu tố “Cơ sở vật chất kỹ thuật” (VC)
Thang đo yếu tố “Cơ sở vật chất” được đo lường qua 05 biến quan sát VC1, VC2, VC3, VC4, VC5.
Kết quả chạy phân tích lần 1 độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,828 > 0,6 đạt yêu cầu, Tuy nhiên biến VC4 có hệ số tương quan với tổng bằng 0,146 <0,3. Tiến hành loại biến này ra khỏi thang đo và chạy phân tích độ tin cậy lần 2.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích thang đo lần 2 cho nhân tố VC
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,884
VC1 9,60 11,949 0,790 0,834
VC2 9,66 14,198 0,665 0,880
VC3 9,59 11,899 0,813 0,824
VC5 9,76 13,528 0,730 0,858
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo lần 2 cho thấy độ tin cậy đạt 0,884 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
4.2.2.3 Yếu tố “sản phẩm và dịch vụ” (DV)
Thang đo yếu tố “Sản phẩm dịch vụ” được đo lường qua 05 biến quan sát DV1, DV2, DV3, DV4, DV5
Kết quả chạy phân tích lần 1 độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,824 > 0,6 đạt yêu cầu. Tuy nhiên biến DV4 có hệ số tương quan với tổng bằng 0.158 <0.3. Tiến hành loại biến này ra khỏi thang đo và chạy phân tích lần 2.
Bảng 4.10 Kết quả phân tích thang đo lần 2 cho nhân tố DV
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,881
DV1 10,41 10,997 0,803 0,823
DV2 10,50 11,622 0,744 0,846
DV3 10,65 11,694 0,691 0,866
DV5 10,62 10,732 0,734 0,851
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo lần 2 cho thấy độ tin cậy đạt 0,881 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
4.2.2.4 Yếu tố “Tổ chức quản lý điểm đến” (TC)
Thang đo yếu tố “Tổ chức quản lý điểm đến” được đo lường qua 5 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5.
Bảng 4.11 Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố TC
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0.898
TC1 14,60 15,707 0,796 0,864
TC2 14,87 16,278 0,747 0,876
TC3 14,64 15,755 0,804 0,862
TC4 14,64 17,591 0,731 0,879
TC5 14,66 18,874 0,677 0,891
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,898 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
Như vậy, thang đo của yếu “Tổ chức quản lý điểm đến” được đo lường qua 5 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 đáp ứng độ tin cậy.
4.2.2.5 Yếu tố “Sự tham gia của cộng đồng” (CD)
Thang đo yếu tố “Hoạt động du lịch và giải trí” được đo lường qua 05 biến quan sát CD1, CD2, CD3, CD4, CD5.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố CD
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,835
CD1 13,42 7,293 ,669 ,799
CD2 13,23 6,345 ,663 ,794
CD3 13,00 6,883 ,567 ,821
CD4 13,29 6,290 ,679 ,789
CD5 13,59 6,947 ,629 ,804
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,835 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
Như vậy, thang đo của yếu tố “Sự tham gia của cộng đồng” được đo lường qua 05 biến quan sát CD1, CD2, CD3, CD4, CD5 ứng độ tin cậy.
4.2.2.6 Yếu tố “Bảo vệ môi trường” (MT)
Thang đo yếu tố “Hoạt động du lịch và giải trí” được đo lường qua 05 biến quan sát MT1, MT2, MT3, MT4, MT5.
Kết quả chạy phân tích lần 1 độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,783 > 0,6 đạt yêu cầu. Tuy nhiên biến MT3 có hệ số tương quan với tổng bằng 0,236 < 0.3. Tiến hành loại biến này ra khỏi thang đo và chạy phân tích lần 2.
Bảng 4.13 Kết quả phân tích thang đo lần 2 cho nhân tố MT
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,867
MT1 10,48 9,470 0,718 0,831
MT2 9,81 8,832 0,696 0,845
MT4 10,61 9,038 0,768 0,810
MT5 10,21 10,636 0,724 0,836
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo lần 2 cho thấy độ tin cậy đạt 0,867 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
4.2.2.7 Biến phụ thuộc “Phát triển DLST bền vững” (PTBV)
Thang đo biến phụ thuộc “Phát triển du lịch sinh thái bền vững” được đo lường qua 03 biến quan sát PTBV1, PTBV2, PTBV3.
Bảng 4.14 Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố PTBV
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0.868
PTBV1 7,14 5,047 0,738 0,828
PTBV2 7,03 5,278 0,762 0,801
PTBV3 7,22 5,905 0,756 0,814
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy độ tin cậy đạt 0,868 > 0,6 đạt yêu cầu. Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3.
Kết quả sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
Sau khi đo lường độ tin cậy của các yếu tố thông qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, có 4 biến quan sát bị loại cịn lại có 26 biến quan sát của 06 yếu tố độc lập như sau:
Bảng 4.15 Tổng hợp sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
STT Yếu tố ảnh hưởng Biến quan sát Cronbach’s Alpha
1 Tài nguyên du lịch TN2, TN3, TN4, TN5. 0,833
2 Cơ sở vật chất kỹ thuật VC1, VC2, VC3, VC5 0,884
3 Sản phẩm và Dịch vụ DV1, DV2, DV3, DV5 0,881
4 Tổ chức quản lý điểm đến TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 0,898 5 Sự tham gia của cộng đồng CD1, CD2, CD3, CD4, CD5 0,835
6 Bảo vệ môi trường MT1, MT2, MT4, MT5 0,867
Các biến đo lường và thành phần ở Bảng 4.19 đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê nên sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo của đề tài.
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá Exploratory Factor Analysis (EFA)
4.2.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để thu nhỏ và làm gọn dữ liệu. Phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có ý nghĩa hơn.
Trong nghiên cứu này, khi đưa tất cả 26 biến thu thập được vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến phát triển DLST bền vững tại huyện Củ Chi.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập như sau: 1. Kiểm định KMO
Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0.5<KMO<1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp
Bảng 4.16: Kiểm định KMO
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,812 Đại lượng thống kê
Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Giá trị Approx. Chi-Square 4857,200
Bậc tự do (Df) 325
Sig(giá trị P-value) 0,000
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.812 lớn hơn 0.5 và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy 26 quan sát này có tương quan với nhau và hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
2. Ma trận xoay các nhân tố
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 ra khỏi mơ hình, Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó, Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 và sắp xếp chúng thành những nhóm chính
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%.
Bảng 4.17 Kết quả EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 3 4 5 6 TC1 0,849 TC2 0,848 TC3 0,831 TC4 0,804 TC5 0,723 CD1 0,805 CD4 0,804 CD2 0,791 CD5 0,778 CD3 0,715 VC3 0,900 VC1 0,869 VC5 0,839 VC2 0,792 MT2 0,835 MT1 0,821 MT4 0,815
MT5 0,803 DV5 0,822 DV1 0,822 DV2 0,799 DV3 0,760 TN3 0,843 TN2 0,789 TN5 0,773 TN4 0,750 Eigenvalu es 6,460 3,226 2,786 2,655 1,913 1,344 Phương sai rút trích 24,846 12,408 10,716 10,213 7,357 5,170
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3) Tổng phương sai trích:
24,846 + 12,408 + 10,716 + 10,213+ 7,357+ 5,170 = 70,711 %
Từ phương pháp rút trích hệ số Principal component với phép quay Varimax lần thứ nhất, với kết quả bảng 4.18 ta có:
- Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá trên, tổng phương sai trích là 70,711% lớn hơn 50% và giá trị eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp.
- Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho ra được 6 nhân tố có ảnh hưởng đến nhân tố PTBV. 6 nhóm nhân tố được rút trích giải thích được 70.711% sự biến động của dữ liệu.
Sau khi tiến hành phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và thực hiện phương pháp rút trích Principal components với phép quay Varimax, có 6 yếu tố gồm 26 biến quan sát rút trích giải thích được 70,711% sự biến động của dữ liệu tác động đến phát triển DLST bền vững huyện Củ Chi.
Bảng 4.18 Kiểm định KMO cho biến phụ thuộc
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,740 Đại lượng thống kê
Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx, Chi-Square 467,502
Df 3
Sig, 0,000
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,740 > 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 2 quan sát này có tương quan với nhau và hoàn tồn phù hợp với phân tích nhân tố,
Bảng 4.19 Kết quả EFA cho các biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tải
PTBV2 0,898
PTBV3 0,894
PTBV1 0,883
Eigenvalues 2,385
Phương sai rút trích 79,493
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 3)
Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá trên, tổng phương sai trích là 79,493% lớn hơn 50% và giá trị eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp. Như vậy ta thu được nhân tố PTBV với 3 biến quan sát PTBV1, PTBV2, PTBV3.
4.2.4. Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
Việc phân tích hồi quy sẽ cho thấy sự thích hợp của mơ hình đề xuất trong hồn cảnh nghiên cứu cụ thể tại địa phương và tìm ra mơ hình thích hợp nhất để giải thích mức độ ảnh hưởng giữa các yếu tố đến chất lượng dịch vụ du lịch. Đó là cơ sở cho việc đề xuất các giải pháp nhằm phát triển DLST bền vững được hợp lý.
4.2.4. 1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa từng biến độc lập với nhau, cũng như mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích hệ số tương quan (Pearson Correlation) như sau:
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy. Kết quả chạy tương quan giữa các biến đại diện cho các nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc như sau: