Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch đối với điểm đến du lịch Lăng Cô – Tỉnh Thừa Thiên Huế
2.3. Phương pháp nghiên cứu
2.3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Theo Hair và các cộng sự (2006) thì quy luật tổng quát cho cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) là gấp 5 lần số biến quan sát. Do đó, trong nghiên cứu này cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 5 x 34 = 170. Tuy nhiên, để tránh những trở ngại trong quá trình khảo sát và nhằm tăng tính đại diện cho tổng thể, mẫu được tiến hành gồm 200 khách du lịch nội địa đang tham gia du lịch tại Lăng Cô theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất.
2.3.2.2. Thang đo sử dụng
Để làm rõ các khái niệm đãđề cập trong mô hình nghiên cứu và đo lường mức độ ảnh hưởng của khái niệm được xác định là có quan hệ nhân quả trong mô hình, nhómđã tiến hành đo lường “Các yếu tố ảnh hưởng quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch nội địa đến biển Lăng Cô- Tỉnh Thừa Thiên Huế” khái niệm bao gồm:
“hình ảnh điểm đến”; “mối quan ngại về môi trường”; “gia đình và bạn bè”; “kiến thức
vật địa phương.v.v.)
Tự thể hiện (H6)
TH1 Tôi lựa chọn Lăng Cô vì tôi muốn tăng thêm vốn kiến thức, trải nghiệm
R.Mutinda
&
M.Mayaka (2012)
Likert TH2 Tôi muốn là người trải nghiệm đầu tiên trong số bạn bè 5
của mình
TH3 Tôi đến Lăng Cô để được giống bạn bè/ người thân/ đồng nghiệp
Quyết định
QD1 Tôi lựa chọn du lịch Lăng Cô vì Lăng Cô là một điểm đến hấp dẫn
R.Mutinda
&
M.Mayaka (2012) và Trần Thị
Kim Thoa (2015)
Likert 5 QD2 Tôi lựa chọn Lăng Cô là điểm đến du lịch vì phù hợp với
khả năng chi trả
QD3 Tôi lựa chọn Lăng Cô là điểm đến du lịch vì Lăng Cô đem lại sự an toàn/ an tâm
QD4 Tôi sẽ quay trở lại Lăng Cô khi có cơ hội để trải nghiệm thêm một lần nữa
QD5 Tôi sẽ giới thiệu Lăng Cô cho bạn bè/ người thân/ đồng nghiệp
Đại học kinh tế Huế
19
và trải nghiệm”; “giải trí và thư giãn”; “tự thể hiện” với tư cách là biến độc lập của mô hình và khái niệm “quyết định” với tư cách là biến phụ thuộc. Thang đo cho những khái niệm này được tiếp nhận từ nghiên cứu của R.Mutinda và M.Mayaka về “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn của khách du lịch trong nước đối với trường hợp điểm đến Nairobi, Kenya” và được điều chỉnh bởi nhóm nghiên cứu cho phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu và đối tượng khảo sát.
Sử dụng thang đo likert 5 mức độ để đánh giá mức độ ảnh hưởng : +Rất không đồng ý
+Không đồng ý
+Trung lập/Bình thường +Đồng ý
+Rất đồng ý
Sử dụng Thang đo định danh (Nominal Scale) với các biến định tính như: Giới tính, thu nhập, độ tuổi,..
2.3.2.3. Thu thập dữ liệu
- Phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi.
- Đối tượng điều tra là những khách du lịch nội địa đến tại biển Lăng Cô.
2.3.2.4. Kiểm tra và xử lý dữ liệu
Sau khi điều tra, tiến hành kiểm tra và lựa chọn các bảng câu hỏi đạt yêu cầu và có giá trị dùng để phân tích. Sau đó, thực hiện hiệu chỉnh và mã hóa dữ liệu. Dữ liệu sau khi làm sạch, sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0
2.3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu Tiến hành phân tích theo:
- Thống kê mô tả
- Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
+ Cronbach’s Alpha ≥ 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”
+ 0.8 ≤ Cronbach’s Anpha < 0.95: Thang đo tốt
+ 0,7 ≤ Cronbach’s Anpha < 0,8: Thang đo sử dụng được +0,6 ≤ Cronbach’s Anpha < 0,7: Thang đo chấp nhận được
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì điều kiện cần đó là dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện:
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5[1]
Đại học kinh tế Huế
+ 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.[1]
+ Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.[1]
+ Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Percentage of variance) >
50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích dẫn 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 mô hình phân tích.(Gerbing và Anderson, 1998).
- Phân tích tương quan và hồi quy: Kiểm định giả thuyết của mô hình cũng như xem xét ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định lựa chọn điểm đến Lăng Cô của khách du lịch bằng phương pháp hồi quy đa biến. Mô hình hồi quy đa biến sử dụng để giải thích mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc có dạng như sau:
Yi= β0+ β1X1+β2X2+…+ βnXn+ei
+ Ký hiệu Xnbiểu hiện giá trị của biến độc lập thứ n tại quan sát thứ i
+ Các hệ số βk được gọi là hệ số hồi quy riêng thể hiện sự ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc, khi biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi β đơn vị (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi), hệ số β của biến độc lập nào càng lớn thì nó càng ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc.
+ Thành phần eilà một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
Đại học kinh tế Huế
21 [1] Othman và Owen, 2002
- Kiểm định dò tìm các vi phạm của hồi quy tuyến tính
+ R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
+ Kiểm định Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau.Quy luật kiểm định Durbin Watson như sau:
Mô hình 2.3: Quy luật kiểm định Durbin Watson
+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp dùng nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
- Kiểm định sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết địnhcủa khách du lịch: Sử dụng kiểm định giá trị trung bình của tổng thể One-Sample T- Test, kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể bằng kiểm định Independent-Sample T-Test, kiểm định One-way ANOVA, kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh thứ bậc trong tổng thể bằng kiểm định Chi Square test.
+ Kiểm định giá trị trung bình của tổng thể Giả thuyết:
H0: à = Giỏ trị kiểm định (Test value) H1: à ≠ Giỏ trị kiểm định (Test value)
Nguyên tắc bác bỏ giả thuyết:
Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Sig. ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
21 [1] Othman và Owen, 2002
- Kiểm định dò tìm các vi phạm của hồi quy tuyến tính
+ R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
+ Kiểm định Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau.Quy luật kiểm định Durbin Watson như sau:
Mô hình 2.3: Quy luật kiểm định Durbin Watson
+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp dùng nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
- Kiểm định sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết địnhcủa khách du lịch: Sử dụng kiểm định giá trị trung bình của tổng thể One-Sample T- Test, kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể bằng kiểm định Independent-Sample T-Test, kiểm định One-way ANOVA, kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh thứ bậc trong tổng thể bằng kiểm định Chi Square test.
+ Kiểm định giá trị trung bình của tổng thể Giả thuyết:
H0: à = Giỏ trị kiểm định (Test value) H1: à ≠ Giỏ trị kiểm định (Test value)
Nguyên tắc bác bỏ giả thuyết:
Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Sig. ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
21 [1] Othman và Owen, 2002
- Kiểm định dò tìm các vi phạm của hồi quy tuyến tính
+ R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
+ Kiểm định Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau.Quy luật kiểm định Durbin Watson như sau:
Mô hình 2.3: Quy luật kiểm định Durbin Watson
+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp dùng nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
- Kiểm định sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết địnhcủa khách du lịch: Sử dụng kiểm định giá trị trung bình của tổng thể One-Sample T- Test, kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể bằng kiểm định Independent-Sample T-Test, kiểm định One-way ANOVA, kiểm định mối liên hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh thứ bậc trong tổng thể bằng kiểm định Chi Square test.
+ Kiểm định giá trị trung bình của tổng thể Giả thuyết:
H0: à = Giỏ trị kiểm định (Test value) H1: à ≠ Giỏ trị kiểm định (Test value)
Nguyên tắc bác bỏ giả thuyết:
Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết H0
Sig. ≥ 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
Đại học kinh tế Huế