7. Kết cấu của luận văn
2.2. Tóm lƣợc chƣơng 2
Trong chƣơng này, tác giả đã thống kê mô tả từ vị trí địa lý, điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội đến cơ sở hạ tầng phục vụ cho hoạt động du lịch ở Cửa Lò. Bên cạnh đó, tác giả cũng phân tích thực trạng hoạt động du lịch tại đây qua những số liệu thứ cấp về khách du lịch, thu nhập từ du lịch, đầu tƣ phát triển du lịch, cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch cũng nhƣ những tài nguyên, tiềm năng du lịch của Thị xã Cửa Lò.
Chƣơng 3 - PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣợc tiến hành qua hai bƣớc cơ bản:Đầu tiên, nghiên cứu sơ bộ thông qua phƣơng pháp định tính bằng kỹthuật phỏng vấn sâu nhằm điều chỉnh, bổ sung các tiêu chí để đo lƣờng nhữngkhái niệm nghiên cứu, từ đó đƣa ra các tiêu thức đánh giá hoàn chỉnh.Sau đó, nghiên cứu chính thức thông qua phƣơng pháp định lƣợng bằngkỹ thuật phỏng vấn trực tiếp nhờ bảng câu hỏi chi tiết, nhằm đánh giá các thangđo và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu.
3.2. Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Điều chỉnh từ quy trình của Nguyễn Vương, 2011
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp Nghiên cứu sơ bộ - Thảo luận nhóm - Phóng vấn thử Nghiên cứu chính thức:
Nghiên cứu định lƣợng Thang đochính thức Hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha - Loại các hệ số có tƣơng quan biến tổng nhỏ - Kiểm tra hệ số alpha
Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ - Kiểm tra các yếu tố trích đƣợc - Kiểm tra phƣơng sai trích Thang đo
hoàn chỉnh
Phân tích hồi hệ số tƣơng quan
- Loại biến không có ý nghĩa
- Kiểm tra độ thích hợp của mô hình Phân tích ANOVA
Thống kê mô tả
- Cơ sở đề xuất các giải pháp
- Các giải pháp nhằm nâng cao sự hài lòng của du khách
Phân tích hồi quy đa biến
Đê xuất các giải pháp nhằm nâng cao sự hài
Toàn bộ quy trình nghiên cứu của luận vn đƣợc tóm tắt trong Hình 3.1
3.2.1. Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp định tính qua kỹ thuật thảo luận nhóm. Bƣớc nghiên cứu này nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các yếu tố và các thuộc tính đo lƣờng tác động lên sự hài lòng của du khách ngoài những yếu tố đƣợc đƣa ra trong mô hình đề xuất.
Quá trình thảo luận nhóm đƣợc tác giả thực hiện qua 2 lần phỏng vấn:
Phỏng vấn lần 1:
Mục tiêu là nhằm điều chỉnh mô hình đề xuất ban đầu về các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của du khách. Trƣớc khi phỏng vấn tác giả đã đƣa ra chủ đề, mục đích của nghiên cứu, một dàn bài chuẩn bị sẵn, đặt câu hỏi phỏng vấn, v.v...trong quá trình thảo luận tác giả luôn tôn trọng nguyên tắc tạo cơ hội cho mọi thành viên trong nhóm trình bày ý kiến, quan điểm cá nhân, mọi nội dung ý kiến đƣợc ghi chép cẩn thận. Đối tƣợng tham gia thảo luận lần 1 gồm: 05 du khách đi di lịch Cửa Lò và 05 chuyên gia đang công tác trong ngành du lịch Cửa Lò.
Bảng phỏng vấn chuẩn bị sẵn ở (phụ lục 1), kết quả lần phỏng vấn 1 làm cơ cở để điều chỉnh mô hình nghiên cứu lý thuyết.
Phỏng vấn lần 2:
Thử nghiệm trên một mẫu nhỏ để kiểm tra bảng câu hỏi. Khi đã chuẩn bị xong các câu hỏi cho bảng câu hỏi, tác giả thử nghiệm các câu hỏi đó trên nhóm đối tƣợng gồm 25 du khách. Kết quả của lần phỏng vấn lần 2 làm cơ sở để viết lại những mục hỏi không rõ nghĩa, khó trả lời, những câu hỏi còn trừu tƣợng, từ ngữ chƣa đạt yêu cầu, những câu hỏi có thể làm cho ngƣời đƣợc phỏng vấn không muốn trả lời hoặc khó trả lời trung thực. Sau phần nghiên cứu định tính các mục hỏi sẽ đƣợc chỉnh sửa, bổ sung cho phù hợp hơn, làm cơ sở cho việc hoàn thiện bảng câu hỏi chính thức.
3.2.2. Xây dựng thang đo
Thang đo đƣợc sử dụng là thang đo Likert 5 điểm, với 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Có tham khảo thang đo của các nghiên cứu trƣớc và thông qua thảo luận nhóm để hình thành thang đo chính thức phù hợp với nghiên cứu.
Thang đo chất lƣợng dịch vụ du lịch Cửa Lò theo mô hình đề xuất bao gồm 41 biến quan sát, đo lƣờng 6 thành phần chất lƣợng dịch vụ du lịch, cụ thể nhƣ sau:
Thành phần “Tài nguyên du lịch du lịch Cửa Lò”. Thang đo này gồm 5 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ TN_1 đến TN_5.
Bảng 3.1. Thang đo tài nguyên du lịch
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
TN_1 Bãi biển cát mịn, sạch, đẹp
TN_2 Cảnh quan đa dạng, độc đáo, thoáng mát
TN_3 Điểm đến rất an toàn
TN_4 Ngƣời dân địa phƣơng thân thiện, mến khách
TN_5 Truyền thống văn hóa địa phƣơng mới lạ, độc đáo
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Thành phần “Phong cách thái độ phục vụ”. Thang đo này gồm 4 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ PC_1 đến PC_4.
Bảng 3.2. Thang đo phong cách thái độphục vụ
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
PC_1 Nhân viên phục vụ, kinh doanh có chuyên môn, nghiệp vụ
PC_2 Nhân viên phục vụ, kinh doanh luôn giữ thái độ ôn hòa, lịch sự trong quá trình thƣơng lƣợng giá
PC_3 Nhân viên phục vụ, kinh doanh nhiệt tình, nhã nhặn, chu đáo
PC_4 Tất cả những ý kiến phản hồi của du khách đều đƣợc ghi nhận và xử lý nhanh chóng
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Thành phần “Cơ sở lƣu trú”. Thang đo này gồm 6 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ LT_1 đến LT_6.
Bảng 3.3. Thang đo cơ sở lƣu trú
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
LT_1 Chất lƣợng phòng tốt, trang thiết bị hiện đại
LT_2 Có đầy đủ các tiện ích: Wifi, giặt ủi, thể thao …
LT_3 Luôn đảm bảo an ninh và an toàn
LT_4 Vệ sinh sạch sẽ, thoáng mát, nhiều cây xanh
LT_5 Thƣờng xuyên vệ sinh buồng, phòng…
LT_6 Bãi đỗ xe rộng và thuận tiện
Thành phần “Cơ sở hạ tầng kỹ thuật”. Thang đo này gồm 7 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ HT_1 đến HT_7.
Bảng 3.4. Thang đo cơ sở hạ tầng kỹ thuật
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
HT_1 Cơ sở lƣu trú đa dạng, hợp lý thuận tiện cho du khách
HT_2 Đƣờng xã rộng rãi, chất lƣợng tốt
HT_3 Bến xe, bến tàu . . . rộng rãi, thuận tiện
HT_4 Phƣơng tiện vận chuyển thuận tiện, đa dạng
HT_5 Cung cấp nƣớc tốt
HT_6 Vệ sinh, môi trƣờng sạch sẽ
HT_7 Dịch vụ Ngân hàng thuận tiện
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Thành phần “Khả năng đáp ứng các dịch vụ”. Thang đo này gồm 7 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ KN_1 đến KN_7.
Bảng 3.5. Thang đo khả năng đáp ứng các dịch vụ
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
KN_1 Nguồn gốc hàng hóa, dịch vụ rõ rang
KN_2 Nhóm mặt hàng hải sản khô đa dạng và chất lƣợng tốt
KN_3 Nhóm mặt hàng hải sản tƣơi sống, đa dạng, chất lƣợng tốt và đặc trƣng
KN_4 Dịch vụ ăn uống hợp khẩu vị đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm
KN_5 Nhóm mặt hàng đồ lƣu niệm phong phú và ấn tƣợng
KN_6 Các dịch vụ bổ sung đa dạng, phong phú đáp ứng nhu cầu của du khách
KN_7 Các tour du lịch phong phú, đa dạng
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Thành phần “Giá cả cảm nhận”. Thang đo này gồm 6 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ CP_1 đến CP_6.
Bảng 3.6. Thang đo giá cả cảm nhận
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
CP_1 Chi phí cho phƣơng tiện vận chuyển là hợp lý
CP_3 Chi phí cho cơ sở lƣu trú là hợp lý
CP_4 Chi phí cho ăn uống là hợp lý
CP_5 Chi phí cho mua sắm qua lƣu niệm là hợp lý
CP_6 Chi phí cho dịch vụ bổ sung là hợp lý
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Thành phần “Sự hài lòng của du khách”. Thang đo này gồm 6 biến quan sát, đƣợc ký hiệu từ HL_1 đến HL_6.
Bảng 3.7. Thang đo sự hài lòng của du khách
Ký hiệu biến Chỉ bảo đo lƣờng
HL_1 Tài nguyên du lịch HL_2 Phong cách, thái độ phục vụ HL_3 Cơ sở lƣu trú HL_4 Cơ sở hạ tầng kỹ thuật HL_5 Khả năng đáp ứng các dịch vụ HL_6 Giá cả cảm nhận
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
3.2.4. Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp định lƣợng thông qua bảng câu hỏi, xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS.
Bƣớc nghiên cứu này nhằm đánh giá các thang đo, đo lƣờng mức độ hài lòng của du khách theo từng yếu tố liên quan, dự đoán cƣờng độ ảnh hƣởng của từng yếu tố trong mô hình. Đối tƣợng khảo sát trong nghiên cứu này là những du khách đến du lịch tại Cửa Lò từ tháng 6 đến tháng 9 năm 2013.
3.2.5. Mẫu nghiên cứu
Bảng câu hỏi do du khách tự trả lời đã đƣợc sử dụng để thu thập thông tin cần nghiên cứu trong đề tài này. Việc phát bảng câu hỏi đƣợc thực hiện bởi chính tác giả.
Xác định kích thƣớc mẫu là công việc khá phức tạp bởi hiện tại có quá nhiều quan điểm khác nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đòi hỏi có kích thƣớc mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thƣớc mẫu bao nhiêu là lớn thì hiện nay chƣa xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thƣớc mẫu còn tùy thuộc phƣơng pháp ƣớc lƣợng sử dụng. Nếu sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng
ML3 thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu (Hair & ctg, 1983), hay ít nhất là 200 mẫu (Hoelter). Bollen (1989) cho rằng kích thƣớc mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số ƣớc lƣợng (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) hay 15 mẫu cho một biến (Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng, 2007). Tuy nhiên, số lƣợng mẫu cũng xác định trên số lƣợng tổng thể nghiên cứu (bằng 1/10 qui mô mẫu) (Nguyễn Viết Lâm, 2007).
Theo kinh nghiệm, nguyên tắc chọn mẫu là = số biến * 5 là số mẫu tối thiểu. Nhƣ vậy cỡ mẫu của nghiên cứu này là 205 (41 biến * 5). Tuy nhiên, vì tình hình thực tế của du lịch Cửa Lò, Nghệ An do số du khách đi nghỉ trong mùa cao điểm tƣơng đối lớn. Vì vậy, trong thời gian tháng 6 – tháng 9 năm 2013, tác giả đã phát ra 275 bảng câu hỏi, thu về 264 bảng câu hỏi nhƣng có 14 phiếu không hợp lệ do có nhiều ô trống. Nhƣ vậy, cuối cùng tác giả thu đƣợc 250 mẫu đạt yêu cầu đạt 90,9%.
3.2.6. Phương pháp thu thập số liệu
Phƣơng pháp chọn mẫu đƣợc áp dụng là phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện tức là tác giả sẽ chọn những phần tử mẫu có thể tiếp cận đƣợc. Bảng câu hỏi đƣợc phát trực tiếp cho các du khách tác giả giải thích rõ ràng các thông tin trên bảng câu hỏi rồi để họ trả lời và gửi lại cho tác giả sau vài tiếng. Ngƣời đƣợc hỏi không cần để lại danh tính trên bảng câu hỏi, đảm bảo rằng các câu trả lời là thẳng thắn, khách quan và có độ tin cậy cao.
3.2.7. Phương pháp phân tích số liệu
3.2.7.1. Phương pháp thống kê mô tả
Khái niệm thống kê mô tả
Thống kê mô tả đƣợc sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập đƣợc từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thƣớc đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lƣợng về số liệu. Bƣớc đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. Để hiểu đƣợc các hiện tƣợng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm đƣợc các phƣơng pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay đƣợc sử dụng, có thể phân loại các kỹ thuật này nhƣ sau:
- Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tóm tắt (dƣới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu. Các đại lượng thống kê mô tả
- Mean: Số trung bình cộng. - Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - DF: Bậc tự do.
- Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lƣợng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lƣợng biến, chia số lƣợng biến thành hai phần (phần trên và phần dƣới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức đƣợc gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lƣợng biến, mode là lƣợng biến có tần số lớn nhất.
3.2.7.2. Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo
Những mục hỏi đo lƣờng cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Công thức của hệ số Cronbach Alpha là: = N/[1 + (N – 1)]
Trong đó: là hệ số tƣơng quan trung bình giữa các mục hỏi.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
3.2.7.3. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA a. Khái niệm
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và
loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét và trình bày dƣới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Vì vậy, phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
b. Mô hình phân tích nhân tố
Về mặt tính toán, phân tích nhân tố hơi giống phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến đƣợc biểu diễn nhƣ là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản. Lƣợng biến thiên của một biến đƣợc giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích gọi là communality. Biến thiên chung của các biến đƣợc mô tả bằng một số ít các nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trƣng cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng.
Nếu các biến đƣợc chuẩn hóa thì mô hình nhân tố đƣợc thể hiện bằng phƣơng trình:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + … + AimFm+ViUi
Trong đó:
Xi: biến thứ i đƣợc chuẩn hóa.
Aim: Hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố m đối với biến i. Fi: Nhân tố chung.
Vi: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trƣng i đối với biến i. Ui : Nhân tố đặc trƣng của biến i.
m: Số nhân tố chung.
Các nhân tố đặc trƣng có tƣơng quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể diễn tả nhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1X1+ Wi2X2+ Wi3X3+…+ WikXk
Trong đó:
Fi: Ƣớc lƣợng trị số của nhân tố thứ i. Wi : Quyền số hay trọng số nhân tố. k: Số biến.
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích đƣợc phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích đƣợc phần lớn biến thiên còn lại và không có tƣơng quan với nhân tố thứ nhất.
Nguyên tắc này đƣợc áp dụng nhƣ vậy để tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố đƣợc ƣớc lƣợng sao cho các quyền số của chúng, không giống nhƣ các giá trị của các biến gốc, là không tƣơng quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích đƣợc nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích đƣợc nhiều thứ nhì…
c. Các tham số trong phân tích nhân tố:
- Barlett' test of sphericity: Đại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thiết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận