2.2.5.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặc chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Như trên đã trình bày, hệ số Cronbach’s Alpha thường được dùng để đánh giá sơ bộ thang đo để loại các biến rác trước, chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát. Những biến có hệ số tương 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 được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Đỗ Anh Tài, 2008). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
2.2.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
2.2.5.3 Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ sở. Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Vì vậy, CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. CFA cũng là một dạng của SEM. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng ” tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở.
2.2.5.4 Phân tích mô hình phương trình cấu trúc SEM
Mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) xem xét một loạt các các mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau một cách đồng thời. Phương pháp này đặc biệt hữu dụng khi một biến phụ thuộc trở thành một biến độc lập trong một quan hệ phụ thuộc tiếp theo. SEM bao gồm một họ các mô hình được biết đến với nhiều tên gọi khác nhau, như: “Phân tích cấu trúc phương sai”, “Phân tích biến mờ”, “Phân tích nhân tố xác định”, và thường nhất là “Phân tích quan hệ cấu trúc tuyến tính - LISREL”.
Giá trị của SEM xuất phát từ các lợi ích đạt được trong việc sử dụng đồng thời các mô hình đo lường và mô hình cấu trúc, mỗi mô hình giữ các vai trò khác nhau trong phân tích chung. Để đảm bảo cả mô hình đo lường và mô hình cấu trúc được xác định đúng, và các kết quả là có giá trị (hiệu lực), việc phân tích với SEM thường tuân theo 7 bước, mà được mô tả vắn tắt như sau:
Bước 1: Phát triển mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết.
Bước 2: Xây dựng biểu đồ đường dẫn của các quan hệ nhân quả.
Bước 3: Chuyển biểu đồ đường dẫn thành một tập hợp các mô hình đo lường và cấu trúc.
Bước 4: Chọn lựa ma trận đầu vào và ước lượng mô hình đề xuất. Bước 5: Đánh giá định dạng của mô hình cấu trúc.
Bước 6: Đánh giá các tiêu chuẩn độ phù hợp của mô hình. Bước 7: Giải thích và hiệu chỉnh mô hình.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong chương này, tác giả cũng đã trình bày một cách tổng quan về tình hình kinh tế, xã hội, dân cư, điều kiện tự nhiên... cũng như các điều kiện khác để phát triển du lịch tại Cửa Lò, Nghệ An. Tác giả cũng trình bày một số quan điểm và mục tiêu phát triển ngành của địa phương; những thành tựu nói chung và một số hoạt động quảng bá mà thành phố đã thực hiện được trong thời gian qua. Đồng thời trong chương này trình bày thang đo và cấu trúc nội dung của bảng câu hỏi điều tra cũng như phương pháp thu thập dữ liệu. Tác giả cũng trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết của các phương pháp được sử dụng để phân tích dữ liệu nghiên cứu và kiểm định mô hình lý thuyết được xây dựng trên các giả thuyết ở chương 1. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ ứng dụng các phương pháp phân tích đối với dữ liệu thu thập được và trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm việc kiểm định mô hình thang đo và mô hình nghiên cứu đã được xây dựng.
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 2, tác giả đã trình bày đối tượng và phương pháp thực hiện nghiên cứu. Với kết quả nghiên cứu từ chương 2, bảng câu hỏi được hình thành, tác giả đã tiến hành khảo sát và thu nhập dữ liệu. Kết quả có 286 mẫu hợp lệ được thu về từ 300 mẫu phát ra trong khoảng thời gian từ ngày 01/4/2014 đến ngày 30/5/2014. Số mẫu hợp lệ sẽ được tiến hành xử lý và phân tích thông qua phần mềm SPSS 15.0 và AMOS 7.0. Đầu tiên, thủ tục thực hiện là làm sạch dữ liệu và xử lý các giá trị “missing”. Khi điều tra sẽ có những mẫu có nội dung trả lời không phù hợp, hoặc không trả lời đầy đủ các mục hỏi. Sai sót còn có thể xảy ra trong quá trình nhập liệu: nhập sai nội dung, hoặc nhập thiếu mục trả lời. Việc sử dụng bảng tần số để rà soát tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có thông tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng công cụ phần mềm SPSS 15.0 đã được thực hiện. Kết quả cho thấy, không tìm thấy biến nào có thông tin sai lệch. Dữ liệu đã được làm sạch để tiếp tục đưa vào bước kiểm định thang đo. Trong chương 3 này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được thông qua phân tích mô hình nghiên cứu.