3.4.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Từ kết quả phân tích EFA, có 6 nhân tố được rút trích ra bao gồm năng sự đa dạng với 6 biến quan sát, chất lượng với 6 biến quan sát, giá cả gồm 6 biến quan sát, địa điểm gồm có 3 biến quan sát, môi trường gồm có 3 biến quan sát, thanh toán gồm có 3 biến quan sát. Như vậy, với 6 nhân tố và 28 biến đạt yêu cầu, các giá trị hệ số
chuyển tải của nhân tố dao động từ 0,694 đến 0,869 đều lớn hơn 0,5. Bên cạnh đó, điểm dừng Eigenvalue = 1,280 > 1 và Phương sai trích bằng 68,891% lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988) đều phù hợp.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh sau khi phân tích EFA bao gồm một biến phụ thuộc là sự hài lòng của du khách khi sử dụng sản phẩm dịch vụ tại Cửa lò golf resort và sáu biến độc lập là (1) Sự đa dạng, (2) Chất lượng, (3) Giá cả, yếu tố ngoại cảnh tách thành hai yếu tố là: (4) Địa điểm và (5) Môi trường, yếu tố cuối cùng là (6) Thanh toán. 3.4.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất và giả thuyết nghiên cứu điều chỉnh lại
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh sau phân tích EFA
H1/ Sự đa dạng của sản phẩm hàng hóa có tác động dương đối với việc mang lại sự hài lòng cho du khách khi đến với sân golf.
H2/ Chất lượng sản phẩm hàng hóa có tác động dương đối với việc gia tăng sự hài lòng của du khách đến với sân golf.
H3/ Giá cả sản phẩm hàng hóa tiêu thụ có tác động dương đối với sự hài lòng của du khách khi đến với sân golf.
H4/ Yếu tố địa điểm có tác động dương đối với sự hài lòng của du khách. H5/ Yếu tố môi trường có tác động dương đối với sự hài lòng của du khách. H6/ Yếu tố thanh toán có tác động dương đối với sự hài lòng của du khách.
H5 (+) H4 (+) H3 (+) H2 (+) H1 (+) Chất lượng sản phẩm, dịch vụ Địa điểm
Yếu tố thanh toán
Yếu tố môi trường Giá cả sản phẩm Sự hài lòng của Du khách H6(+) Sự đa dạng của sản phẩm, dịch vụ
3.5. Kiểm định mô hình lý thuyết 3.5.1. Mô hình hồi quy đa biến 3.5.1. Mô hình hồi quy đa biến
Bảng 3.12: Các hệ số hồi quy
Mẫu
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Số liệu thống kê cộng tuyến B Sai số Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) -3,478E-16 0,036 0,000 1,000 F1 0,293 0,036 0,293 8,113 0,000 1,000 1,000 F2 0,241 0,036 0,241 6,655 0,000 1,000 1,000 F3 0,519 0,036 0,519 14,357 0,000 1,000 1,000 F4 0,283 0,036 0,283 7,825 0,000 1,000 1,000 F5 0,138 0,036 0,138 3,804 0,000 1,000 1,000 F6 0,303 0,036 0,303 8,385 0,000 1,000 1,000
a. Dependent Variable: Hài lòng
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS 16.0)
Từ bảng 3.12 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, giá trị sig của các biến đều tiến đến giá trị 0 cho thấy mô hình đạt ý nghĩa về mặt thống kê. Mô hình hồi quy là:
Y = 0,293F1 + 0,241 F2 + 0,519 F3 + 0,283 F4 + 0,138 F5+ 0,303 F6 Với Y là mức độ hài lòng của du khách về chất lượng dịch vụ tại Cửa Lò Golf Resort. 3.5.2. Kiểm định giả thuyết
Từ bảng 3.12 nhận thấy, hệ số hồi quy của 6 nhân tố gồm sự đa dạng, chất lượng, giá cả, địa điểm, môi trường, thanh toán đều có sig < 0,05 điều đó có nghĩa là 6 nhân tố này có ý nghĩa thống kê. Toàn bộ 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng của du khách đều mang dấu dương, chứng tỏ theo ý kiến đánh giá của du khách về các yếu tố trong mô hình ảnh hưởng tỷ lệ thuận với sự hài lòng của du khách khi sử dụng sản phẩm dịch vụ tại Cửa Lò Golf Resort. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào trị tuyệt đối của hệ số beta. Nhân tố nào có trị tuyết đối của beta lớn nhất thì mức độ tác động đến sự hài lòng của du khách nhiều nhất.
Theo phương trình trên sáu nhân tố đều có ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của du khách. Cụ thể, nhân tố sự đa dạng (F1 ) có hệ số beta bằng 0,293 ; nhân tố chất lượng (F2) có hệ số beta bằng 0,241 ; nhân tố giá cả (F3)có hệ số beta bằng 0,519 ; nhân tố địa điểm(F4) có hệ số beta bằng 0,283 ; nhân tố môi trường (F5) có hệ số beta bằng 0,138 ; nhân tố thanh toán (F6) có hệ số beta bằng 0,303. Qua nghiên cứu cho thấy nhân tố môi trường có tác động thấp nhất, nhân tố giá cả có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của du khách. Bên cạnh đó, nhân tố tác động mạnh tiếp theo đó là yếu tố thanh toán và sự đa dạng. Có thể nói, kết quả này khá phù hợp với thực tế xảy ra tại Doanh nghiệp. Vì trong điều kiện nghành dịch vụ phát triển đầy cạnh tranh như hiện nay bên cạnh yếu tố chất lượng thì các doanh nghiệp còn phải cạnh tranh gay gắt bằng giá cả. Tuy nhiên với sự thách thức về giá cả nhưng du khách vẫn luôn tin cậy và đến với Cửa Lò Golf Resort bởi những khác biệt và nét độc đáo riêng mà đơn vị bạn không có được.
3.5.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Khi đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, cần xét đến hai hệ số là hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F
Quan sát bảng model summary b (Phụ lục 4) ta thấy mô hình có hệ số tương quan R=0,778 cho thấy mối tương quan giữa các biến là thuận và chặt chẽ. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) là 0,597 nhỏ hơn R2 (R Square) là 0,605. Hệ số R2 hiệu chỉnh dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp để giải thích các nhân tố tác động đến sự hài lòng của du khách. Ý nghĩa của hệ số R2 hiệu chỉnh là 59,7% sự biến thiên của sự hài lòng của khách hàng được giải thích bởi sáu nhân tố độc lập đưa ra trong mô hình.
3.5.4. Kiểm định các giả định trong hồi qui bội tuyến tính - Mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc - Mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Với giả định liên hệ tuyến tính: Mối quan hệ giữa các biến số là tuyến tính.
Phân tích đồ thị phân tán của Standardized residual và Standardized predicted theo hình 3.2 và 3.3 sau đây:
Hình 3.2: Đồ thị phân tán của Standardized residual
Hình 3.3: Đồ thị phân tán Standardized predicted
Kết quả đồ thị phân tán của Standardized residual và Standardized predicted ta thấy giả định tuyến tính được thỏa mãn vì phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0.
- Giả định phương sai của phần dư không đổi.
Giả thuyết hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng không, tức là giả thuyết phương sai của sai số không thay đổi.
Theo kết quả phân tích tương quan hạng Spearman (phụ lục 4) ta thấy tương quan hạng Spearman giữa trị tuyệt đối của phần dư và từng biến độc lập ta thấy hệ số tương quan hạng của hầu hết các biến đều khác 0, giả thuyết không thể bác bỏ, tức là giả thuyết phương sai của sai số không thay đổi được chấp nhận.
- Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Theo biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư hình 3.4 cho thấy, đường công phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình mean bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev bằng 0,99 gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 3.4: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối của phần dư Có thể thực hiện so sánh phân phối phần dư quan sát với phân phối chuẩn kỳ vọng và vẽ cả hai phân phối tích lũy lên biểu đồ P-P Plot như sau:
Theo biểu đồ tần số P-P Plot khảo sát phân phối của phần dư như hình 3.5 cho thấy, các điểm quan sát phân tán sát với đường thẳng kỳ vọng. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Giả định phần dư không có tự tương quan:
Dựa vào hệ số Durbin-Watson (phụ lục 4), ta thấy hệ số này 1,5<DW<2,5 như vậy trong phần dư không có hiện tựợng tự tương quan. Giả định được chứng minh. - Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến
Từ bảng 3.12 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, giá trị sig của các biến đều tiến đến giá trị 0 cho thấy mô hình đạt ý nghĩa về mặt thống kê.
- Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Từ bảng 3.12 ta thấy:
H1: Mối tương quan tích cực giữa sự đa dạng và sự hài lòng của du khách
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy giữa sự đa dạng và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,293 và giá trị sig gần về 0.000 nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của sự đa dạng đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê. Như vậy sự đa dạng về sản phẩm, dịch vụ là yếu tố quan trọng tác động đến sự hài lòng của du khách và là yếu tố có tác động mạnh thứ ba trong sáu nhân tố nghiên cứu. Giả thuyết này rõ ràng đúng với lý thuyết và thực tế. Do đó, để tăng sự hài lòng của du khách đến với Cửa Lò Golf Resort doanh nghiệp cần phải chú trọng đầu tư nghiên cứu phát triển đa dạng các loại hình sản phẩm, dịch vụ; Điều này đòi hỏi Doanh nghiệp phải đầu tư toàn diện về cả vốn, cơ sở vật chất, nhân sự,…
H2: Mối tương quan tích cực giữa chất lượng và sự hài lòng của du khách:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy giữa yếu tố chất lượng và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,241 và giá trị sig là 0.000 nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của chất lượng sản phẩm, dịch vụ đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy chất lượng sản phẩm, dịch vụ là yếu tố quan trọng tác động đến sự hài lòng của du khách. Điều này cũng phù hợp với xu thế chung trong thực tiễn tiêu dùng của khách hàng. Do đó, để tăng sự hài lòng của du khách Doanh nghiệp phải luôn chú trọng đến yếu tố chất lượng khi cung ứng sản phẩm, dịch vụ cho khách hàng.
H3: Mối tương quan tích cực giữa yếu tố giá cả và sự hài lòng của du khách: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy giữa giá cả và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,519 và giá trị sig là 0,000 nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của giá cả sản phẩm, dịch vụ đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê cao.Yếu tố giá cả là yếu tố quan trọng tác động cao nhất đến sự hài lòng của du khách trong sáu nhân tố được nghiên cứu. Điều này chứng tỏ bên cạnh các yếu tố khác thì việc đưa ra một khung giá phù hợp sẽ tạo nên lợi thế cạnh tranh vượt trội cho Doanh nghiệp.Vì vậy, để tăng sự hài lòng của du khách nội địa Doanh nghiệp cần phải tiết kiệm chi phí, có các kế hoạch hợp lý nhằm mang lại những giá trị khác biệt so với các đối thủ cùng ngành. Từ đó đưa Cửa Lò Golf Resort trở thành một Doanh nghiệp chuyên nghiệp trong ngành, không chỉ tại địa phương mà còn trên cả nước.
H4: Mối tương quan tích cực giữa nhân tố địa điểm và sự hài lòng của du khách:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy giữa phương tiện hữu hình và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,283 và giá trị sig là 0,000 nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của nhân tố địa điểm đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy địa điểm là yếu tố quan trọng tác động đến sự hài lòng của du khách, đây là yếu tố tác động mạnh thứ tư trong sáu nhân tố được nghiên cứu. Đúng như vậy, khi đi du lịch điều mà du khách quan tâm đó là nơi đến phải ảm bảo an toàn, thuận tiện và thoải mái,…Nhưng không phải Doanh nghiệp nào cũng may mắn có được yếu tố địa điểm thuận lợi.Vì vậy mà Doanh nghiệp nên khai thác tốt yếu tố này nhằm gia tăng lợi thế cạnh tranh cho Doanh nghiệp. H5: Mối tương quan tích cực giữa yếu tố môi trường và sự hài lòng của du khách:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy sự tin cậy và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,138 và giá trị sig là 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của yếu tố môi trường đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê. Tương tự như yếu tố địa điểm, không phải Doanh nghiệp nào cũng có được lợi thế này. Tuy nhiên, hệ số beta của nhân tố này hơi thấp (thấp nhất trong sáu nhân tố). Doanh nghiệp nên khai thác tốt yếu tố này hơn nữa. H6: Mối tương quan tích cực giữa nhân tố thanh toán và sự hài lòng của du khách:
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của nhân tố thanh toán và sự hài lòng của du khách có hệ số beta là 0,303 và giá trị sig là 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì
vậy, giả thuyết H6 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của yếu tố thanh toán đến sự hài lòng của du khách có ý nghĩa thống kê. Đây là yếu tố có hệ số beta cao thứ hai trong sáu nhân tố. Điều này chứng tỏ yếu tố thanh toán rất quan trọng trong giao dịch mua bán, đặc biệt tại các khu resort - nơi mà khách hàng phần lớn là những người có thu nhập cao và sẵn sàng chi trả để đổi lấy sự thoải mái. Do đó, Doanh nghiệp nên tiếp tục chú trọng phát triển yếu tố này.
Kết quả kiểm định cho thấy có các hệ số hồi quy đều mang dấu dương thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập.
Như vậy qua các kết quả phân tích, các giả thuyết của phân tích hồi qui tuyến tính không bị vi phạm. Kết quả phân tích hồi qui là đáng tin cậy.
3.6. Phân tích ANOVA
Để so sánh mức độ hài lòng giữa các du khách ở các nhóm tuổi có khác nhau không, kiểm định về sự bằng nhau của phương sai bằng Levene Test được thực hiện trước khi phân tích ANOVA.
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.
3.6.1. Sự hài lòng của du khách theo giới tính
- Tiêu chuẩn Levence với thống kê F (trong bảng 3.13) cho thấy mức ý nghĩa 0,594 (>5%) nên không có sự khác nhau về phương sai giữa các du khách theo giới tính. Vậy phân tích ANOVA trong trường hợp này là phù hợp.
- Tiêu chuẩn Levence với thống kêđược trình bày trong bảng 3.14 cho thấy: Giá trị F ứng với mức ý nghĩa 0,839 (> 5%). Điều này cho phép khẳng định không có sự khác nhau về phương sai giữa các du khách ở các giới tính khác nhau. Vậy phân tích ANOVA trong trường hợp này là phù hợp.
Bảng 3.13: Kiểm định phương sai đồng nhất theo giới tính Hài lòng
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Bảng 3.14: ANOVA của biến giới tính ANOVA Hài lòng Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Between Groups 0,042 1 0,042 0,041 0,839 Within Groups 307,958 307 1,003 Total 308,000 308
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 16.0)
3.6.2. Sự hài lòng của du khách theo độ tuổi