Đảm bảo độ tin cậy của các thang đo là mục đắch đầu tiên của nghiên cứu này, mỗi chỉ báo phải đảm bảo độ giá trị hội tụ của các thang đo và giá trị hội tụ là khác nhau, tức là đạt đƣợc độ giá trị khác biệt. Mục đắch thứ 2 là kiểm định các quan hệ cấu trúc giữa các khái niệm trong mô hình hạn chế đƣợc đề xuất của đề tài này.
Để đạt đƣợc mục tiêu thứ nhất đề tài phải đo lƣờng qua ba bƣớc :
Phân tắch độ tin cậy Cronbach Anpha và thủ tục loại bỏ các chỉ báo trong các thang đo mà mô hình đã đề xuất
Phân tắch nhân tố khám phá cho các chỉ báo để xem các chỉ báo có tạo ra nhân tố nhƣ dự định không, cũng nhƣ xem xét các chỉ báo có trọng số nhân tố lớn trên các khái niệm dự định không. Hai bƣớc này đƣợc xử lý trên phần mềm SPSS.
Cuối cùng, một phân tắch mô hình đo lƣờng cho tất cả các thang đo.
3.2.1 Phân tắch các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Anpha
Việc tắnh toán độ tin cậy cho các thang đo bằng hệ số alpha với thủ tục loại bỏ biến và các giá trị ỘmissingỢ cũng bị loại bỏ trong quá trình phân tắch cho phép chúng ta đánh giá đƣợc độ tốt của các thang đo bƣớc đầu, cũng nhƣ đánh giá sự đóng góp của từng chỉ báo vào thang đo lƣờng đó là có đáng kể hay không. Theo lý thuyết đã nêu ở trên, trong nghiên cứu này, các chỉ báo có hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị lọai và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Anpha từ 0,6 trở lên.
Trong bảng câu hỏi có 5 khái niệm nghiên cứu liên quan đến hành vi lựa chọn ẩm thực của du khách quốc tế đã đƣợc sử dụng, các khái niệm này đƣợc phân bổ thành 5 mục hỏi lớn, mỗi mục hỏi bao gồm ắt nhất là 4 phát biểu tƣơng ứng (xem thêm ở phụ lục bảng câu hỏi). Cụ thể các khái niệm nghiên cứu và ký hiệu tƣơng ứng nhƣ sau:
Bảng 3.5: Ký hiệu các khái niệm nghiên cứu
Khái niệm Ký hiệu
1. Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên trong RI 2. Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên ngoài RO 3. Cảm nhận rủi ro bệnh lý ẩm thực PF 4. Mâu thuẫn sở thắch PC 5. Chuẩn mực xã hội SN 6. Sự lựa chọn ẩm thực CO
Tất cả các khái niệm trên đƣợc thiết kế đo lƣờng trên thang đo Likert 5 điểm. Kết quả đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach Anpha nhƣ sau:
Bảng 3.6: Đánh giá độ tin cậy các thang đo
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach Anpha nếu loại biến
1. Thang đo RI: Anpha = 0,774
RI1 13,54 12,040 0,331 0,784 RI2 13,32 10,654 0,543 0,734 RI3 13,47 10,884 0,538 0,736 RI4 13,32 10,259 0,610 0,716 RI5 13,41 10,294 0,599 0,719 RI6 13,30 10,872 0,498 0,746
2. Thang đo RO: Anpha = 0,734
RO1 10,28 6,032 0,430 0,715 RO2 10,29 5,981 0,568 0,661 RO3 10,25 5,961 0,562 0,663 RO4 10,38 6,533 0,397 0,722 RO5 10,12 5,725 0,533 0,672
3. Thang đo PF: Anpha = 0,754
PF1 14,33 5,606 0,618 0,674 PF2 14,54 5,656 0,584 0,686 PF3 14,57 6,287 0,527 0,710 PF4 14,54 5,667 0,588 0,685 PF5 14,63 6,670 0,311 0,785
4. Thang đo PC: Anpha = 0,709
PC1 10,65 4,007 0,356 0,745 PC2 10,55 3,893 0,531 0,624 PC3 10,47 3,947 0,543 0,619 PC4 10,45 3,905 0,587 0,595
5. Thang đo SN: Anpha = 0,745
SN1 10,88 3,468 0,530 0,693 SN2 10,84 3,601 0,590 0,659
SN3 10,56 3,829 0,522 0,696 SN4 10,87 3,577 0,519 0,698
6. Thang đo CO: Anpha = 0,816
CO1 16,67 11,174 0,592 0,784 CO2 16,79 10,520 0,648 0,771 CO3 16,81 11,363 0,567 0,789 CO4 16,83 11,198 0,615 0,779 CO5 17,04 11,460 0,481 0,809 CO6 16,97 11,144 0,575 0,787
Theo kết quả phân tắch ở trên thì hệ số tin cậy Cronbach Anpha của các hệ số tƣơng đối lớn đều trên 0,7 và hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0,311, tuy nhiên cần loại các biến RI1, PF5, PC1 mặc dù có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0,3 nhƣng hệ số tin cậy Cronbach Anpha của các hệ số tƣơng đối sẽ lớn hơn nếu không có các biến này. Do đó sau khi loại các biến này, tác giả sẽ đƣa các chỉ báo còn lại đủ điều kiện để thực hiện các bƣớc phân tắch tiếp theo, phân tắch nhân tố khám phá EFA.
3.2.2 Phân tắch nhân tố khám phá EFA các nhân tố tác động đến hành vi lựa chọn ẩm thực của du khách chọn ẩm thực của du khách
Độ tin cậy của thang đo chỉ là điều kiện cần, nhƣng chƣa đủ để cho một đo lƣờng có giá trị. Vì thế, vấn đề tiếp theo là thang đo phải đƣợc đánh giá giá trị của nó. Để phân tắch nhân tố khám phá, tất cả các chỉ báo đƣợc lựa chọn ở bƣớc phân tắch Cronbach alpha phải phân tắch các cấu trúc khái niệm dự định có tiềm năng tƣơng quan cao với nhau, nên thủ tục Principle Axis Factoring với phép xoay nhân tố Promax đƣợc sử dụng. Để đánh giá sự phù hợp của phân tắch nhân tố khám phá, chỉ số Kaiser - Mayer - Olkin sẽ đƣợc báo cáo, điều kiện: KMO ở giữa 0,5 và 1 là phù hợp (Hair và cộng sự, 1998). Ngoài ra, để thuận tiện cho việc đọc kết quả phân tắch, các trọng số nhân tố đƣợc sắp xếp theo thứ tự giảm dần.
3.2.2.1 Phân tắch thành phần phụ thuộc
Bảng 3.7: Kết quả phân tắch EFA nhân tố phụ thuộc (sự lựa chọn)
Kiểm định KMO và Bartlett
Chỉ số KMO 0,868 Kiểm định Bartlett Thống kê chi bình phƣơng 586,384
Bậc tự do 15 Mức ý nghĩa 0,000
Tổng số phƣơng sai giải thắch
Nhân tố
Giá trị riêng ban đầu
Tổng bình phƣơng của các hệ số đã trắch xuất Toàn phần % Phƣơng sai trắch % Tắch lũy Toàn phần % Phƣơng sai trắch % Tắch lũy 1 3,142 52,368 52,368 3,142 52,368 52,368 2 0,732 12,198 64,565 3 0,606 10,108 74,673 4 0,554 9,234 83,907 5 0,515 8,585 92,492 6 0,450 7,508 100,000 Ma trận thành phần Thành phần 1 CO2 0,782 CO4 0,756 CO1 0,736 CO6 0,717 CO3 0,715 CO5 0,626
Theo kết quả phân tắch ở bảng trên ta có hệ số KMO = 0,868 > 0,5 nằm trong phạm vi đƣợc cho thắch hợp, tổng phƣơng sai trắch của nhân tố là 52,368% có nghĩa là các biến đã giải thắch đƣợc 52,368% độ phù hợp của mô hình. Do đó phân tắch nhân tố phụ thuộc Ộsự lựa chọnỢ là phù hợp.
3.2.2.2 Phân tắch thành phần độc lập
Kết quả phân tắch độ tin cậy Cronbach Anpha cho các chỉ báo của 5 nhân tố ở trên đều tốt (trừ các biến RI1, PF5, PC1); vì vậy đầu vào cho phân tắch EFA này bao gồm 21 biến quan sát. Kết quả phân tắch qua các bƣớc cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.8: Kết quả phân tắch EFA lần đầu các nhân tố độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett
Chỉ số KMO 0,750
Kiểm định Bartlett Thống kê chi bình phƣơng 2,109E3
Bậc tự do 210 Mức ý nghĩa 0,000
Hệ số KMO = 0,750 > 0,5 và Sig. = 0,000 do đó phƣơng pháp phân tắch EFA phù hợp với dữ liệu khảo sát. Ở lần phân tắch đầu tiên ta có % tắch lũy = 57,586% cho thấy các nhân tố này giải thắch đƣợc 57,586% độ biến thiên của dữ liệu. Qua các lần phân tắch nhân tố và loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng đủ yêu cầu (xem phụ lục) ta có kết quả phân tắch nhƣ sau:
Bảng 3.9: Kết quả phân tắch EFA nhân tố độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett
Chỉ số KMO 0,732
Kiểm định Bartlett Thống kê chi bình phƣơng 1,804E3
Bậc tự do 171 Mức ý nghĩa 0,000
Tổng số phƣơng sai giải thắch
Nhân tố
Giá trị riêng ban đầu
Tổng bình phƣơng của các hệ số đã trắch xuất Toàn phần % Phƣơng sai trắch % Tắch lũy Toàn phần % Phƣơng sai trắch % Tắch lũy 1 3,082 16,221 16,221 2,704 14,231 14,231 2 2,956 15,560 31,781 2,467 12,984 27,215 3 2,247 11,827 43,608 2,295 12,076 39,292 4 1,936 10,190 53,798 2,282 12,009 51,301 5 1,175 6,183 59,981 1,649 8,680 59,981 6 0,830 4,370 64,351 7 0,795 4,182 68,533 8 0,703 3,698 72,230 9 0,675 3,553 75,783 10 0,616 3,241 79,024 11 0,603 3,176 82,200 12 0,537 2,828 85,028 13 0,504 2,653 87,680 14 0,474 2,494 90,175 15 0,457 2,405 92,580 16 0,404 2,128 94,708 17 0,384 2,020 96,728 18 0,338 1,778 98,506 19 0,284 1,494 100,000
Sau khi loại biến không phù hợp ta có hệ số KMO = 0,732 > 0,5 và Sig. = 0,000, tuy hệ số KMO giảm so với lần kiểm định đầu tiên nhƣng có % tắch lũy = 59,981% (giải thắch đƣợc 59,981% độ biến thiên của dữ liệu) tăng lên so với lần đầu là 57,586% cho thấy việc loại biến làm mô hình tốt hơn.
Bảng 3.10: Bảng xoay ma trận thành phần
Xoay ma trận thành phần
Chỉ báo Nhân tố
Ký
hiệu Diễn giải 1 2 3 4 5
RI5 Không hiểu biết về thực phẩm (nguồn gốc, xuất xứ, cách chế
biến...) là nguyên nhân dẫn đến tâm lý e dè, ngại sử dụng. 0,773
RI4 Tôi e ngại mùi vị thực phẩm quá nồng mùi hƣơng liệu
không tự nhiên là do nó đƣợc ƣớp nhiều hóa chất phụ gia
0,758
RI2 Tôi e ngại màu sắc thực phẩm nhợt nhạt là không đƣợc
tƣơi ngon 0,719
RI6 Tôi e ngại nếu giá bán thực phẩm quá đắt hay quá rẻ 0,696
RI3 Tôi e ngại mùi vị thực phẩm có mùi khó chịu là do nó bị ƣơn 0,691
PF1 Ăn thực phẩm lạ khiến tôi e ngại (nếu tôi hoặc ngƣời
thân đã có tiền sử dị ứng với một loaị thực phẩm bất kỳ) 0,811
PF2 Tôi quan tâm thực phẩm có ảnh hƣởng đến sức khỏe
bản thân mình. 0,799
PF4 Ăn thực phẩm lạ khiến tôi e ngại nguy cơ bị lây một số
bệnh truyền nhiễm ở nơi du lịch. 0,773
PF3 Ăn thực phẩm lạ khiến tôi e ngại về vấn đề đƣờng ruột. 0,720
SN2 Gia đình muốn tôi sử dụng thực phẩm giống họ trong
chuyến du lịch 0,794
SN3 Bạn bè/ Đồng nghiệp mong đợi tôi sử dụng thực phẩm
giống họ trong chuyến du lịch 0,748
SN4 Bạn bè/ Đồng nghiệp muốn tôi sử dụng thực phẩm
giống họ trong chuyến du lịch 0,731
SN1 Gia đình mong đợi tôi sử dụng thực phẩm giống họ
trong chuyến du lịch 0,719
RO3 Tôi e ngại nếu tôi không tận mắt chứng kiến quy trình
chế biến ẩm thực 0,799
RO1 Tôi e ngại nơi cung ứng các nguyên liệu làm ra món ẩm
thực đó không tƣơi sống. 0,724
RO2 Tôi e ngại các yếu tố mất vệ sinh (khói bụi, ô nhiễm môi
trƣờng...) ảnh hƣởng đến nơi chế biến, cung cấp ẩm
thực 0,692
RO5 Tôi e ngại nếu nơi cung cấp ẩm thực không đảm bảo an
ninh và luôn bị làm phiền (bán hàng rong) 0,653
PC2 Tôi cảm thấy mâu thuẫn giữa thành viên trong chuyến
du lịch (gia đình/ bạn bè/ đồng nghiệp) khi cùng sử
dụng một loại thực phẩm 0,883
PC4 Sự bất đồng bởi các thành viên khác trong chuyến du
lịch (gia đình/ bạn bè/ đồng nghiệp) gây khó khăn cho tôi trong việc lựa chọn thực phẩm
Kết quả phân tắch cho ta thấy chỉ số KMO = 0,732 nằm trong phạm vi thắch hợp. 5 nhân tố đƣợc rút ra với tổng phƣơng sai trắch của 5 nhân tố này là 59,981%. Đồng thời các chỉ báo dự định đo lƣờng các cấu trúc khái niệm tƣơng đối cao (0,653Ờ 0,883) và không có trƣờng hợp nào một chỉ báo có trọng số nằm ở hai nhân tố điều này cho thấy dấu hiệu của tắnh đơn nghĩa, độ giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
3.3.3 Phân tắch tương quan giữa các thang đo
Bảng 3.11: Phân tắch ma trận tương quan
Tƣơng quan CO RI PF SN RO PC CO Hệ số Pearson 1 - 0,259** - 0,104 0,326** - 0,162** - 0,083 Sig. (2 phắa) 0,000 0,054 0,000 0,003 0,124 N 345 345 345 345 345 345 RI Hệ số Pearson - 0,259** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. (2 phắa) 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 345 345 345 345 345 345 PF Hệ số Pearson - 0,104 0,000 1 0,000 0,000 0,000 Sig. (2 phắa) 0,054 1,000 1,000 1,000 1,000 N 345 345 345 345 345 345 SN Hệ số Pearson 0,326** 0,000 0,000 1 0,000 0,000 Sig. (2- phắa) 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 345 345 345 345 345 345 RO Hệ số Pearson - 0,162** 0,000 0,000 0,000 1 0,000 Sig. (2- phắa) 0,003 1,000 1,000 1,000 1,000 N 345 345 345 345 345 345 PC Hệ số Pearson - 0,083 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. (2- phắa) 0,124 1,000 1,000 1,000 1,000 N 345 345 345 345 345 345 Dựa vào bảng phân tắch ta thấy xuất hiện hiện tƣợng tƣơng quan biến giữa biến Ộsự lựa chọn ẩm thựcỢ với biến Ộcảm nhận rủi ro ẩm thực bên trongỢ là - 0,259; với biến ỘChuẩn mực xã hộiỢ là 0,326; với biến Ộcảm nhận rủi ro ẩm thực bên ngoàiỢ là - 0,162; với biến Ộcảm nhận rủi ro bệnh lý ẩm thựcỢ là - 0,104; với
biến mâu thuẫn sở thắch là - 0,083. Đa số các biến đều có Sig. = 0,000 < 0,05 thể hiện tƣơng quan tuyến tắnh và có ý nghĩa thống kê (trừ biến PF, PC có sig > 0,05)
3.3.4 Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn ẩm thực của du khách quốc tế tại Nha Trang
Phƣơng trình hồi quy tổng quát đƣợc xây dựng nhƣ sau:
ST(Y) = β0 + β1*RI + β2*RO + β3*PF + β4*PC + β5*SN + Ui
Trong đó:
ST: Đây là biến phụ thuộc ỘSự lựa chọn ẩm thựcỢ (CO)
Các biến độc lập: RI (Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên trong); RO (Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên ngoài); PF (Cảm nhận rủi ro bệnh lý ẩm thực); PC (Mâu thuẫn sở thắch); SN (Chuẩn mực xã hội).
Ui: Sai số ngẫu nhiên thứ i
Phân tắch hồi quy tuyến tắnh sẽ giúp ta biết đƣợc cƣờng độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Để tiến hành phân tắch hồi quy tuyến tắnh các biến đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy bằng phƣơng pháp Enter. Cụ thể phƣơng pháp hồi quy bội đƣợc sử dụng với 5 nhân tố thu đƣợc trong phần phân tắch EFA: RI (Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên trong); RO (Cảm nhận rủi ro ẩm thực bên ngoài); PF (Cảm nhận rủi ro bệnh lý ẩm thực); PC (Mâu thuẫn sở thắch); SN (Chuẩn mực xã hội).
Bảng 3.12: Tóm tắt mô hình hồi quy
Tóm tắt mô hình
Mô hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng DurbinỜ Watson 1 0,466a 0,217 0,206 0,89122452 1,683 Kết quả ANOVAb Mô hình Tổng các độ lệch bình phƣơng Df Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. 1 Phần hồi quy 74,739 5 14,948 18,819 0,000a Phần dƣ 269,261 339 0,794 Tổng 344,000 344
Từ bảng phân tắch ANOVA ta có giá trị F = 18,819; Sig. = 0,000 <0,05 điều này chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp và có thể sử dụng đƣợc. Bên cạnh đó R2
hiệu chỉnh của mô hình là 0,206 cho biết biến độc lập giải thắch đƣợc 20,6% độ biến thiên của biến phụ thuộc
Bảng 3.13: Phân tắch hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Sig.
Cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số - 2,899E- 12 0,048 0,000 1,000 RI - 0,259 0,048 - 0,259 - 5,397 0,000 1,000 1,000 PF - 0,104 0,048 - 0,104 - 2,157 0,032 1,000 1,000 SN 0,326 0,048 0,326 6,779 0,000 1,000 1,000 RO - 0,162 0,048 - 0,162 - 3,372 0,001 1,000 1,000 PC - 0,083 0,048 - 0,083 - 1,728 0,085 1,000 1,000 Biến phụ thuộc: CO
Đại lƣợng Dubin Ờ Watson (d) = 1,683 gần bằng 2 nên các phần dƣ trong mẫu không vi phạm hiện tƣợng tƣơng quan với nhau (Mai Văn Nam, 2008).
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của từng nhân tố đều < 2 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Nhìn vào biểu đồ phân phối phần dƣ, ta thấy mô hình đáp ứng đƣợc điều kiện phần dƣ, phân dƣ có phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình = 1,11E- 16 gần bằng 0, độ lệch chuẩn = 0,993).
Hình 3.1: Biểu đồ phần dư
Ngoài ra xem xét biểu đồ P- P Plot ta thấy, các điểm quan sát không phân tán khá xa đƣờng thẳng kỳ vọng do đó có thể kết luận phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 3.2: Biểu đồ P- Plot
Qua đồ thị phân tán ta thấy các giá trị phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên trong phạm vi không đổi, do đó ta có thể kết luận rằng phƣơng sai của sai số không đổi và mô hình hồi quy tuyến tắnh là phù hợp.
Hình 3.3: Đồ thị phân tán
Qua kiểm định các giả thuyết cho thấy mô hình thỏa mãn các điều kiện của