2.3.4.1. Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient)
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách/tỷ lệ (Lê Minh Tiến, 2005). Theo hầu hết các nhà nghiên cứu, kích cỡ tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2008). Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 309 mẫu (>30) vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r (Lê Minh Tiến, 2005, trang 173). Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của du khách nội địa khi sử dụng sản phẩm - dịch vụ của Cửa Lò Golf Resort.
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì trị tuyệt đối của r =1). Giá trị r dao động từ lớn 0 đến bằng 1 ta gọi là tương quan tuyến tính thuận, giá trị r dao động từ âm 1 đến nhỏ hơn 0 ta gọi là tương quan tuyến tính nghịch và giá trị r =0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính.
2.3.4.2. Phân tích hồi quy đa biến
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội để dự đoán cường độ tác động của các yếu tố hài lòng dịch vụ du lịch đến sự hài lòng chung của du khách khi sử dụng sản phẩm - dịch vụ tại Cửa Lò Golf Resort.
Mô hình dự đoán có thể là: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + … + βkXki + i Trong đó: Yi: biến phụ thuộc Xk: các biến độc lập β0: hằng số βk: các hệ số hồi quy i
2.3.4.3. Phân tích phương sai (ANOVA)
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm.
Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis cũng được tiến hành nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn không được đáp ứng trong phân tích ANOVA.