CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.1.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
* Biến độc lập
Tiến hành phân tích yếu tố đối với 29 biến sau khi sử dụng phương pháp hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ biến xấu. Kết quả phân tích EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đặt phòng cho thấy:
Bảng 4.10. Bảng hệ số KMO và kiểm định Barlett’s
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0.898
Bartlett's Test of Sphericity Chi bình phương 3753,433
Df 406
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Theo bảng 4.10 cho thấy chỉ số KMO có giá trị = 0.898 thỏa mãn 0.5≤KMO≤1.
Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế. Kiểm định Barllett có giá trị sig = 0.0000 <0.05 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm yếu tố.
Bảng 4.11. Bảng hệ số Eigenvalues
Thành phần
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương tích lũy
Tổng % biến
thiên
% tích lũy Tổng % biến
thiên
% tích lũy
1 11.210 38.654 38.654 11.210 38.654 38.654
2 2.103 7.251 45.905 2.103 7.251 45.905
3 1.752 6.040 51.945 1.752 6.040 51.945
4 1.670 5.760 57.705 1.670 5.760 57.705
5 1.389 4.789 62.494 1.389 4.789 62.494
6 1.351 4.660 67.154 1.351 4.660 67.154
7 0.954 3.288 70.442
…
29 0.129 0.445 100.000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Kết quả cho thấy có 29 biến quan sát đo lường 6 yếu tố ảnh hưởng. Phương sai trích được trích vào 6 yếu tố, tại giá trị Eigenvalue 6= 1.351 lớn hơn 1và tổng giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 67.154% >50% đáp ứng tiêu chuẩn.
Kết luận: 67.154% thay đổi của các yếu tố được giải thích bởi các biến quansát.
Bảng 4.12. Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Thành phần
1 2 3 4 5 6
CQ4 0.770
CQ1 0.767
CQ2 0.757
CQ3 0.728
CQ5 0.664
KN3 0.818
KN2 0.766
KN4 0.732
KN5 0.710
KN1 0.708
ND3 0.706
ND4 0.696
ND1 0.685
ND5 0.684
ND2 0.669
SL4 0.811
SL1 0.776
SL3 0.749
SL2 0.649
SL5 0.522
NG1 0.693
NG5 0.688
NG2 0.687
NG4 0.678
NG3 0.674
NT4 0.793
NT3 0.689
NT2 0.674
NT1 0.648
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Kết quả cho thấy có 6 nhân tố thích hợp đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch quốc tế. Tất cả các biến quán sát được rút trích vào các yếu tố đều có trọng số tải yếu tố (factor of loading) lớn hơn 0.5.
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập của ma trận xoay nhân tố trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số tải nhân ≥ 0.5 và số yếu tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 6 yếu tố với 29 biến quan sát. Kiểm định Cronbach’s Alpha tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.5. Vì thế, kết quả EFA được chấp nhận và được sử dụng cho phân tích hồi quy ở nội dung tiếp theo.
* Biến phụ thuộc
Tương tự như đối với phân tích biến độc lập ở trên, ta tiến hành phân tích EFA thang đo quyết định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch quốc tế. Kết quả phân tích theo bảng 4.13 cho tathấy chỉ số KMO có giá trị = 0.833 thỏa mãn 0.5≤KMO≤1.
Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế. Kiểm định Barllett có giá trị sig = 0.000 <0.05. kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
Bảng 4.13. Bảng hệ số KMO và kiểm định Barlett’s
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). 0.833
Bartlett's Test of Sphericity
Chi bình phương 420.480
df 10
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023) Kết quả cho ta thấy 5 biến quan sát đo lường 1 yếu tố. Phương sai trích được trích vào 1 yếu tố, tại giá trị Eigenvalue 1 = 2.448 lớn hơn 1 và tổng giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 62.018% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận:
62.018% thay đổi của các yếu tố được giải thích bởi các quan sát.
Bảng 4.14. Bảng hệ số Eigenvalues
Thành phần
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương tích lũy
Tổng % biến
thiên % tích lũy Tổng % biến
thiên
% tích lũy
1 3.101 62.018 62.018 3.101 62.018 62.018
2 0.699 13.985 76.003
3 0.502 10.042 86.045
4 0.374 7.486 93.531
5 0.323 6.469 100.000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023)
Kết quả cho ta thấy có 1 nhân tố thích hợp đại diện cho yếu tốQuyết định đặt phòng trực tuyếncủa khách hàng. Tất cả các biến quan sát được rút trích vào 1 yếu tố đều có hệ số tải nhân lớn hơn 0.5.
Bảng 4.15. Bảng kết quả phân tích nhân tố
STT Quan sát Thành phần Nhân tố
1 QD3 Các đánh giá/ bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến quyết
định đặt phòng khách sạn trực tuyến của tôi. 0.841
2 QD2 Tôi chọn chỗ ở khách sạn của mình dựa trên các bài
đánh giá mà tôi đọc được. 0.817
3 QD4
Khi tôi tin rằng khách sạn sẽ cung cấp dịch vụ tốt (xấu) như nhận xét/bình luận trực tuyến miêu tả, tôi sẽ có (không) có quyết định đặt phòng trực tuyến.
0.812
4 QD1
Tôi có ý định tìm kiếm thêm các đánh giá / nhận xét trên trang mạng xã hội và internet về khách sạn để đặt phòng khách sạn trực tuyến.
0.778
5 QD5 Sau khi đọc các đánh giá/nhận xét trực tuyến, quyết
định đặt phòng trực tuyến của tôi được xác định rõ hơn. 0.679
Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu của tác giả, 2023
Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số tải nhân
≥0.5 và số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 1 nhân tố, không có biến quan sát nào bị loại. Kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Vì thế, kết quả EFA được chấp nhận và được sử dụng cho phân tích hồi quy ở nội dung tiếp theo.