Xử lý sơ liệu Thang đo chính thức Cronback’s alpha Phân tích nhân tố khám phá EFA Điều chỉnh mơ hình
Phân tích hồi quy Kiểm định mơ hình
Thiết kể bảng câu hỏi
Thu thập dữ liệu
Điều tra thử và hồn thiện bảng câu hỏi
Kết luận
Đề xuất các kiến nghị Hạn chế đề tài
Hướng nghiên cứu mới vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ Điều chỉnh thang đo
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
Sau khi xác định được vấn được vấn đề nghiên cứu, người nghiên cứu đã tham khảo tài liệu về phương pháp luận nghiên cứu nhằm học hỏi cách thức thực hiện một nghiên cứu khoa học.
Để hiểu rõ hơn vấn đề nghiên cứu, người nghiên cứu đã tìm hiểu các thuyết về chương trình du lịch, lịng trung thành cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến lịng trung thành của khách hàng. Đồng thời, người nghiên cứu cũng đã tìm kiếm và tham khảo các cơng trình nghiên cứu liên quan đến lịng trung thành, đặc biệt là những cơng trình viết về du lịch và sự trung thành trong du lịch. Kết hợp với việc tham khảo ý kiến của giáo viên hướng dẫn cũng như các thầy cơ trong ngành du lịch đã nghiên cứu đưa ra mơ hình nghiên cứu.
Bên cạnh đĩ, thơng qua sách, báo và internet, người nghiên cứu đã tìm kiếm các thơng tin và số liệu liên quan đến sự phát triển của du lịch Việt Nam, số lượng khách quốc tế đến Việt Nam và Nha Trang qua các năm… nhằm hỗ trợ làm rõ hơn vấn đề cần nghiên cứu.
2.2.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Trên cơ sở mơ hình nghiên cứu đề nghị, người nghiên cứu đã thiết kế bảng câu hỏi. Quá trình thiết kế bảng câu hỏi định lượng người nghiên cứu cĩ tham khảo ý kiến của cơ giáo hướng dẫn và thầy Lê Chí Cơng. Sau khi hồn thành bảng câu hỏi người nghiên cứu tiến hành điều tra thử 20 phiếu, chạy spss thử trên 20 phiếu. Sau đĩ điều chỉnh lại bảng câu hỏi hồn chỉnh và tiến hành điều tra chính thức với 200 phiếu. Tuy nhiên cĩ 9 phiếu khơng đạt yêu cầu nên mẫu cịn lại 191. Tiếp đĩ người nghiên cứu nhập, xử lý, phân tích và báo cáo kết quả nghiên cứu.
2.2.3. Phương pháp chọn mẫu
Số lượng mẫu: 191 mẫu (số mục hỏi x 5 = 34 x 5 = 170). Tuy nhiên trong quá trình điều tra sẽ cĩ nhiều phiếu khơng đạt yêu cầu nên người
nghiên cứu tiến hành điều tra 200 mẫu và cĩ 9 mẫu khơng đạt yêu cầu nên người nghiên cứu đã loại ra. Cịn lại 191 mẫu.
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện: tiến hành phỏng vấn trực tiếp các khách nội địa tham gia tour Nha Phu tại CTCP DL Long Phú.
2.2.4. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế gồm 3 phần: ( xem ở mục lục 1)
- Phần 1: Giới thiệu lý do thực hiện đề tài và tên người nghiên cứu. - Phần 2: Nội dung chính của nghiên cứu thể các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định quay trở lại của du khách tại tour Nha Phu.
- Phần 3: Thơng tin cá nhân. Mã hĩa bảng câu hỏi:
Cơ sở vật chất tại tour Nha Phu
Q1.1 Phương tiện vận chuyển an tồn, thoải mái Q1.2 Tàu cĩ đầy đủ các thiết bị cứu hộ
Q1.3 Hệ thống giao thơng, liên lạc thuận lợi
Q1.4 Các trang thiết bị phục vụ cho ăn uống, nghỉ ngơi, vui chơi giải trí đầy đủ, tiện nghi
Chất lƣợng phục vụ tại tour Nha Phu
Q2.1 Hướng dẫn viên nhiệt tình, vui vẻ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Q2.2 Hướng dẫn viên xử lý các tình huống hợp lý, kịp thời Q2.3 Hướng dẫn viên cung cấp nhiều kiến thức
Q2.4 Hướng dẫn viên cĩ trình độ ngoại ngữ tốt Q2.5 Nhân viên nhà hàng phục vụ chu đáo
Q2.6 Nhân viên tại các khu vui chơi, giải trí vui vẻ nhiệt tình Q2.7 Nhân viên vận chuyển an tồn, phục vụ tận tình
Hình ảnh tại các điểm đến trong tour Nha Phu
Q3.1 Các di sản, tài nguyên thiên nhiên tại điểm đến hấp dẫn, thú vị Q3.2 Các cảnh quan do con người tạo ra đẹp, mới lạ
Q3.3 Các điểm du lịch sạch sẽ, mơi trường trong lành Q3.4 Bãi biển đẹp, an tồn
Các dịch vụ tại tour Nha Phu
Q4.1 Dịch vụ vui chơi, giải trí tại các điểm đến đa dạng, phong phú Q4.2 Các dịch vụ vui chơi giải trí cĩ giá cả hợp lý
Q4.3 Nhà hàng cung cấp nhiều mĩn ăn ngon, hợp khẩu vị Q4.4 Chỗ ở thoải mái, đầy đủ tiện nghi
Sự hợp lý trong chƣơng trình tour Nha Phu
Q5.1 Chương trình tour Nha Phu hợp lý Q5.2 Lịch trình tham quan phù hợp Q5.3 Các điểm đến hấp dẫn, thú vị
Sự thỏa mãn
Q6.1 Nhìn chung quý khách thỏa mãn với cơ sở vật chất của chúng tơi Q6.2 Nhìn chung quý khách thỏa mãn với chất lượng phục vụ của chúng tơi Q6.3 Nhìn chúng quý khách thỏa mãn với điểm đến của chúng tơi
Q6.4 Nhìn chung quý khách thỏa mãn với các dịch vụ của chúng tơi Q6.5 Nhìn chung quý khách thỏa mãn với chương trình tuor của chúng tơi
Quyết định quay trở lại của du khách
Q7.1 Quý khách chắc chắn sẽ quay lại tour Nha Phu
Q7.2 Nếu cĩ dịp đến Nha Trang, quý khách sẽ quay trở lại tour Nha Phu Q7.3 Quý khách sẽ giới thiệu cho người thân và bạn bè đến với tour Nha Phu
2.3. Kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu
2.3.1. Thống kê mơ tả
Thống kê được định nghĩa như là một tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế và kinh doanh bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thơng tin được thu thập trong điều kiện
của một bảng số liệu thơ là lập bảng phân phối tần số. Sau đĩ, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích.
Các đại lượng thống kê mơ tả bao gồm: - Mean: Số trung bình cộng.
- Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn: Đo tính biến động của giá trị mang tính thống kê. Nĩ cho thấy sự chênh lệch về giá trị của từng thời điểm so với giá trung bình
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - df: tần số: Cho ta biết số lần xuất hiện của giá trị trong mẫu
- Std error: Sai số chuẩn: Giá trị cho thấy trung bình của tổng thể được ước lượng bằng trung bình của mẫu chính xác đến mức nào.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể/dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến cĩ tần số lớn nhất.
2.3.2. Phân tích bảng chéo
Phân tích bảng chéo là một kĩ thuật thống kê hai hay ba biến cùng lúc và bảng kết quả phản ảnh sự kết hợp hai hay nhiều biến cĩ số lượng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt. Kỹ thuật này được sử dụng rất rộng rãi trong nghiên cứu Marketing thương mại. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng phân tích bảng chéo hai biến cịn gọi là bảng phân tích tiếp liên, mỗi ơ trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến.
Giả thiết H trong kiểm định cĩ nội dung như sau: H0: Khơng cĩ mối quan hệ giữa các biến.
H1: Cĩ mối quan hệ giữa các biến.
Giá trị kiểm định X2 trong kết quả phân tích sẽ cung cấp mức ý nghĩa kiểm định (P-Value). Nếu mức ý nghĩa này nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa phân tích ban đầu thì kiểm định hồn tồn cĩ ý nghĩa, hay nĩi cách khác bác
bỏ giả thiết H0, nghĩa là các biến cĩ mối quan hệ với nhau. Ngược lại thì giả thiết được chấp nhận hay giữa các biến khơng cĩ mối quan hệ với nhau.
2.3.3. Kiểm định thang đo
Kiểm định thang đo nhằm tìm ra những mục hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục hỏi trong bảng câu hỏi. Để làm được điều này, chúng ta phải kiểm tra xem các mục hỏi nào cĩ đĩng gĩp vào việc đo lường một khái niệm lý thuyết mà ta đang nghiên cứu và những mục hỏi nào khơng. Điều này, liên quan đến hai phép tính tốn: tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của điểm số của từng mục hỏi với điểm số tồn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời.
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải cĩ mối liên
quan với những cái cịn lại trong nhĩm đĩ, đồng thời các khái niệm này cũng cần phải cĩ quan hệ với biến tổng trong các khái niệm. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (theo Hồng Trọng – Chu Nguyễn Mộng, 2005, tr 249).
Hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 đến 0.8 và mối quan hệ với biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) phải đạt ít nhất là 0.3 thì các phát biểu được xem là cĩ mối tương quan với nhau.
2.3.4. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật mà nhờ nĩ số lượng biến lớn liên quan đến các quan sát hiện cĩ được rút gọn thành số lượng nhỏ các đại lượng ảnh hưởng độc lập được gọi là nhân tố. Khi đĩ nhiều biến cĩ tương quan chặt với nhau được gộp chung vào một nhân tố. Giữa các biến từ những nhân tố khác nhau cĩ tương quan yếu. Như vậy mục đích của phân tích nhân tố là tìm kiếm những nhân tố tổng hợp như vậy, sao cho nĩ cĩ thể giải thích một cách đầy đủ mối quan hệ giữa các biến hiện cĩ.
Bước đầu tiên của thủ tục phân tích nhân tố là chuẩn hĩa biến (z-chuyển đổi), sau đĩ sử sụng biến chuyển hĩa để tính hệ số tương quan Pearson giữa các biến xem xét.
Yếu tố xuất phát để tính tốn tiếp theo là ma trận tương quan. Để xây dựng ma trận tương quan ta phải xác định được các giá trị riêng ( eigenvalue) và vecto đồng nhất tương ứng với nĩ, để xác định chúng cần sử dụng giá trị chuỗi của các phần tử đường chéo của ma trận (gọi là phương sai tương đối đơn giản).
Các giá trị riêng (eigenvalue) được xếp theo thứ tự giảm dần thường chọn các nhân tố cĩ eigenvalue lớn hơn 1. Eigenvecto tương ứng với các eigenvalue tạo ra các nhân tố, các phần tử của vecto đặc trưng cĩ tên gọi là hệ số tải nhân tố. Chúng cĩ thể hiểu như là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố tương ứng, thường để xác định nhân tố người ta sử dụng phương pháp xác định nhân tố chính.
Các bước tính tốn trên chưa phải là một giải pháp xác định các nhân tố duy nhất. Dựa trên cơ sở đồ thị cĩ thể tìm được lời giải gọi là phép xoay nhân tố. Phép xoay trực giao với tên gọi là phương pháp Varimax. Hệ số tải nhân tố của ma trận xoay cĩ thể được xem như là kết quả thực hiện thủ thuật phân tích nhân tố. Ngồi ra trên cơ sở các hệ số tải nhân tố, từng nhân tố cụ thể được giải thích.
Nếu nhân tố được xác định và được giải thích, thì trong bước tiếp theo của phân tích nhân tố từng quan sát cụ thể được gán với giá trị của nhân tố đĩ, những giá trị này được gọi là nhân số. Như vậy, đối với mỗi quan sát giá trị của số lượng biến lớn hơn cĩ thể chuyển sang giá trị của số lượng nhân tố nhỏ.
2.3.5. Phân tích tương quan và hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đốn giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
Các giả định khi xây dựng mơ hình hồi quy Mơ hình hồi quy cĩ dạng:
Yi= B0 + B1X1i + B2X2i +…+ BnXni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính Giả thiết 1: Giả định liên hệ tuyến tính.
Giả thiết 2: Phương sai cĩ điều kiện khơng đổi của các phần dư. Giả thiết 3: Khơng cĩ sự tương quan giữa các phần dư.
Giả thiết 4: Khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Giả thiết 5: Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư. Xây dựng mơ hình hồi quy
Các bước xây dựng mơ hình:
B1. Xem xét ma trận hệ số tương quan
Đầu tiên, chúng ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như quan hệ giữa các biến độc lập với nhau thơng qua ma trận tương quan. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập cao (>0.5), sơ bộ ta cĩ thể kết luận các biến độc lập này cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau cũng cao sẽ khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội ta xây dựng được vì cĩ thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, vi phạm giả định của mơ hình.
B2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Thơng qua hệ số R2 ta đánh giá độ phù hợp của mơ hình xem mơ hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
R2 = TSS/ESS (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- ESS: Tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị dự đốn của Yi
- TSS: Tổng bình phương sai lệch giữa giá trị Yi và giá trị trung bình của chúng.
Khi đưa càng nhiều biến vào mơ hình thì hệ số này càng cao. Tuy nhiên, R2 ở hồi quy bội khơng phản ánh đúng sự phù hợp của mơ hình như trong hồi quy đơn nên ta phải sử dụng R2
hiệu chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mơ hình.
R2 = 1-(1-R2)
B3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết Ho: B1 = B2 =… Bn = 0 Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta cĩ thể kết luận mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
B4. Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mơ hình thơng qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm vào mơ hình. Nếu mức độ thay đổi này lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thơng tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình khơng cĩ được.
Ta đánh giá tầm quan trọng của một biến thơng qua hai hệ số:(1) Hệ số tương quan từng phần: căn bậc hai của R2
hiệu chỉnh thể hiện mối tương quan giữa biến Y và X mới đưa vào. Tuy nhiên, sự thay đổi của R2 khơng thể hiện tỷ lệ phần trăm biến thiên mà một mình biến đĩ cĩ thể giải thích. Lúc này, ta sử dụng hệ số(2) tương quan riêng bằng căn bậc hai của Prk
2
. B5. Lựa chọn biến cho mơ hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mơ hình hồi quy khơng phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng cĩ tương quan chặt với biến phụ thuộc).
- Mức độ tăng R2 quan sát khơng hẳn phản ảnh mơ hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
- Đưa vào các biến khơng thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà khơng cải thiện được khả năng dự đốn.
- Mơ hình nhiều biến thì khĩ giải thích và khĩ hiểu hơn mơ hình ít biến.
Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS: phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước.
B6. Dị tìm sự vi phạm các giả thiết
Các cơng cụ chẩn đốn giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thối hĩa các tham số được ước