6. Bố cục của đề tài
3.2. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 3.4. Kết quả Cronbach’s Alpha lần 1 của các thang đo yếu tố bên trong
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp)
-Thang đo cảm nhận về điểm đến có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.793 > 0.6 và
nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.9 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo này. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn
0.3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
-Thang đo động cơ đi du lịch có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.744 > 0.6 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo này. Hệ số tương quan biến tổng của các thang đo đều lớn hơn 0.3. Các hệ số tương quan biến tổng của sáu thang đo đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
3.2.2. Thang đo các yếu tố bên ngoài
-Thang đo nhóm tham khảo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.623 > 0.6 và nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.9 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo nhóm tham khảo. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát TK1, TK2, TK3, lần lượt là 0.481, 0.586, 0.506 và đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
-Thang đo nhóm truyền thông có hệ số Croncach’s Alpha = 0.492 < 0.6 nên khẳng định không đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo truyền thông của điểm đến. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát TT1, TT2, TT3 đều lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát TT3 = 0.087 < 0.3, không thỏa mãn điều kiện, do đó loại biến quan sát TT3. Biến TT3 “Bạn biết đến Tam Đảo thông qua truyền miệng” bị loại là do nguyên nhân hiện nay hình thức truyền thông này không còn phù hợp với thời đại công nghệ ngày càng phát triển với nhiều hình thức truyền thông hiệu quả hơn. Bên cạnh đó đối tượng truyền thông là sinh viên nhạy cảm với công nghệ và chịu nhiều ảnh hưởng bởi mạng xã hội nên hình thức truyền thông này không còn phù hợp và ảnh hưởng ít tới quyết định lựa chọn điểm đến Tam Đảo. Kết quả Cronbach’s Alpha nếu loại thang đo này là 0.710 > 0.6 Do đó việc loại biến TT3 là không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu vì biến này không đóng vai trò quan trọng trong nội dung thang đo. Sau khi loại biến TT3, tiếp tục hai biến quan sát còn lại vào đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha lần 2 nhận kết quả bảng 3.6.
Bảng 3.6. Kết quả kết quả Cronbach’s Alpha lần 1 của các thang đo yếu tố
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp)
-Thang đo nhóm tham khảo có hệ số Cronbach’s Alpha lần 2 = 0,710 > 0,6 và nằm trong khoảng từ 0,7 đến 0,9 nên có thể chấp nhận được. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến TT1, TT2 đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
-Kết quả Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo đặc điểm điểm đến được trình bày trong Bảng 3.4, có thể thấy thang đo đặc điểm đến có hệ số
Cronbach’s Alpha = 0,786 > 0,6, điều đó cho phép khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa bảy biến quan sát của thang đo hình ảnh điểm đến là cao. Các hệ số
tương quan biến tổng của 7 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
-Thang đo đặc điểm chuyến đi có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,687 > 0,6 và nằm
trong khoảng từ 0,7 đến 0,9 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo đặc điểm chuyến đi. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát CD1, CD2, CD3, lần lượt là 0,553, 0,560, 0,518 và đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
-Thang đo chi phí có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,683 > 0,6 nên có thể khẳng định đảm bảo tính nhất quán nội tại của thang đo này. Hệ số tương quan biến tổng của các thang đo đều lớn hơn 0,3. Các hệ số tương quan biến tổng của ba thang đo đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu để đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
3.3. Phân tích nhân tố mới EFA 3.3.1. Lý thuyết 3.3.1. Lý thuyết
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Phương pháp này đi vào cách tiếp cận dựa trên mối tương quan giữa các biến với nhau
(interrelationships), gọi là phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques) chứ không phân tách rạch ròi ra biến phụ thuộc và biến độc lập.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: -Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5.
-Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Cần thỏa mãn: 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
-Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với giá trị Sig. < 0,05: Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
-Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô động được bao nhiêu % và thất thoát bao nhiêu % biến quan sát.
3.3.2. Kết quả phân tích EFA
Như đã phân tích ở phần Cronbach’s Alpha, ta có biến “TT3. Bạn biết đến Tam Đảo thông qua truyền miệng” thuộc nhóm “Truyền thông” đã bị loại bỏ do không đủ tiêu chuẩn. Do vậy ta chỉ phân tích 29 biến đủ điều kiện khi bước vào phân tích EFA. * Phân tích lần 1:
Bảng 3.7: Bảng KMO and Barlett’s Test
Nhìn vào kết quả phân tích lần 1, ta thấy hệ số KMO = 0,899 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1 nên phân tích nhân tố phù hợp. Sig ( Bartlett’s Test ) = 0,000 ( sig < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Trong bảng kết quả phân tích trên, tổng phương sai trích ở dòng Component số 6 với % Cumulative là 61,976% > 50%, nên đáp ứng tiêu chuẩn, chứng tỏ 61,976% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố mới.
Tiếp đến, ta có bảng phân tích ma trận xoay Rotated Component Matrix. Bảng 3.9: Bảng phân tích Rotated Component Matrix
Phương pháp trích xuất: Phân tích thành phần chính Phương pháp
xoay: Varimax với Kaiser Normalization a, Phép quay hội tụ trong 11 lần lặp
Qua bảng phân tích Rotated Component Matrix, trong số 29 biến quan sát, phát hiện các biến TK3, DD2, DD3 và DC6 có hệ số tải nhỏ hơn mức tiêu chuẩn được đề ra trong lý thuyết là 0,5 nên không hiển thị trên bảng ma trận xoay. Ngoài ra, biến DC1 có số liệu tải lên ở cả 2 nhân tố 1 và 2 với giá trị chênh lệch hai hệ số tải là 0,608 – 0,503 = 0,105 < 0,3 nên không đảm bảo giá trị phân biệt. Nhóm xem xét loại bỏ 5 biến xấu nêu trên và tiếp tục đi vào phân tích EFA lần 2 với 24 biến còn lại.
* Phân tích lần 2 ta được kết quả như sau: Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test:
Bảng 3.10. Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test
Sau khi tiến hành phân tích lần 2, ta có hệ số KMO là 0,885 thỏa mãn điều kiện nên phân tích nhân tố là phù hợp. Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 (Sig < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Dưới đây là bảng phương sai trích Total Variance Explained: Bảng 3.11. Bảng phương sai trích Total Variance Explained
Phương pháp trích xuất: Phân tích thành phần chính
Ở lần chạy thứ 2, tổng phương sai trích ở dòng 6 với % Cumulative là 64,624% > 50%, nên đáp ứng tiêu chuẩn, chứng tỏ 64,624% biến thiên của dữ liệu được giải
Cuối cùng là bảng phân tích Rotated Component Matrix: Bảng 3.12. Bảng phân tích Rotated Component Matrix
Phương pháp trích xuất: Phân tích thành phần chính Phương pháp
xoay: Varimax với Kaiser Normalization a, Phép quay hội tụ trong 30 lần lặp
Qua bảng phân tích Rotated Component Matrix lần 2, trong số 24 biến quan sát, phát hiện các biến DC3, TK2 và CN3 có hệ số tải nhỏ hơn mức tiêu chuẩn được đề ra trong lý thuyết là 0,5 nên không hiển thị trên bảng ma trận xoay. Nhóm xem xét loại bỏ 3 biến xấu nêu trên và tiếp tục đi vào phân tích EFA lần 3 với 21 biến còn lại.
Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test:
Bảng 3.13. Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test
Sau khi tiến hành phân tích lần 3, ta có hệ số KMO là 0,853 thỏa mãn điều kiện nên phân tích nhân tố là phù hợp. Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 (Sig < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 3.14. Bảng phương sai trích Total Variance Explained
Ở lần chạy thứ 3, tổng phương sai trích ở dòng 6 với %
Cumulative là 66,181% > 50%, nên đáp ứng tiêu chuẩn, chứng tỏ 66,181% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố mới. Bảng 3.15. Bảng phân tích Rotated Component Matrix
Phương pháp trích xuất: Phân tích thành phần chính Phương pháp
xoay: Varimax với Kaiser Normalization a, Phép quay hội tụ trong 8 lần lặp
Qua bảng phân tích Rotated Component Matrix lần 3, trong số 21 biến quan sát, phát hiện chỉ có duy nhất biến DD7 tải lên số liệu ở nhân tố thứ 6. Trong thống kê, không tồn tại thang đo chỉ có 1 biến quan sát. Do đó, nhóm xem xét loại bỏ 1 biến xấu nêu trên và tiếp tục đi vào phân tích EFA lần 4 với 20 biến còn lại.
Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test:
Bảng 3.16. Bảng phân tích KMO and Barlett’s Test
Sau khi tiến hành phân tích lần 4, ta có hệ số KMO là 0,872 thỏa mãn điều kiện nên phân tích nhân tố là phù hợp. Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 (Sig < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Sau khi tiến hành phân tích lần 4, nhận thấy các nhân tố được gộp lại thành 5 nhóm. Tổng phương sai trích ở dòng 5 với % Cumulative là 64,119% > 50%, nên đáp ứng tiêu chuẩn, chứng tỏ 64,119% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố mới. Cuối cùng là bảng phân tích Rolated Component Matrix:
Bảng 3.18. Bảng phân tích Rolated Component Matrix
Phương pháp trích xuất: Phân tích thành phần chính Phương pháp
xoay: Varimax với Kaiser Normalization a, Phép quay hội tụ trong 7 lần lặp
Ở lần chạy thứ 4, ta có bảng trên với các biến thỏa mãn các tiêu chí và không còn biến xấu nữa. Kết thúc lần chạy thứ này, ta có bảng kết quả EFA của các nhân tố như trên. Các nhóm yếu tố ban đầu được xác định dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu định tính đã có sự thay đổi sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Còn lại 20 biến quan sát chia thành 5 nhóm nhân tố và 5 nhóm nhân tố đó được đặt tên như sau.
Bảng 3.19. Bảng các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định du lịch Tam Đảo của sinh viên NEU sau EFA
Nhâ Tên
Biến Chỉ tiêu
n tố nhóm
CN1 Đây sẽ là điểm đến giúp thư giãn, nghỉ ngơi.
CN4 Tôi thích điểm đến du lịch này. Cảm nhận X1 CN5 Đánh giá tổng thể đây là điểm đến du lịch về tốt. điểm
đến Điểm đến có nhiều địa điểm check-in đẹp và
DD4
nổi tiếng.
Chi phí du lịch đến Tam Đảo hợp lý và có
CP3 tính cạnh tranh so với các điểm đến tương tự (VD: Sa Pa, Mộc Châu, Tam Cốc – Bích Động...)
Tam Đảo có thời tiết đặc biệt (không khí se DD5 lạnh, mây mù bao phủ, có thể trải nghiệm 4
mùa trong 1 ngày). Đặc
điểm X2
Bạn cảm thấy khoảng cách từ nơi bạn cứ trú chuyến
CD1 đến Tam Đảo là thuận tiện và phù hợp cho đi chuyến đi.
Bạn cảm thấy du lịch tại Tam Đảo phù hợp CD2
với nhiều đối tượng khác nhau.
Bạn cảm thấy du lịch ngắn ngày (dưới 3 CD3
X3 DD1 Tam Đảo là điểm đến văn hóa hấp dẫn. Động DD6 Tam Đảo là điểm đến có ẩm thực ngon.
Bạn đi du lịch Tam Đảo để tìm hiểu văn hóa,
DC2 khám phá phong tục tập quán và những điều mới lạ của vùng núi phía Bắc. cơ
DC5 Bạn đi du lịch Tam Đảo để leo núi và tham gia các hoạt động thể lực.
Bạn quan tâm đến các chương trình khuyến
CP1 mãi hoặc giảm giá các chi phí, dịch vụ trong
chuyến đi đến Tam Đảo. Các
chương Các chương trình khuyến mãi hoặc giảm giá trình hỗ
X4 CP2 các chi phí, dịch vụ trong chuyến đi là một trong những yếu tố
quyết định đến việc bạn giá vàtrợ về lựa chọn Tam Đảo. hoạt
động
CN2 Tam Đảo có nhiều hoạt động du lịch thú vị. thu hút
du lịch DC4 Bạn đi du lịch Tam Đảo để trải nghiệm những hoạt động mới mẻ và độc đáo.
TT1 Bạn biết đến Tam Đảo thông qua các chương trình quảng cáo trên internet.
Bạn biết đến Tam Đảo thông các chương Tham
X5 TT2 trình quảng cáo trên báo chí, tạp chí và các
khảo phương tiện truyền thông khác
Bạn quyết định lựa chọn điểm đến Tam Đảo TK1
từ những lời khuyên của bạn bè.
Sau khi thu thập, phân tích dữ liệu, nhóm đã đi đến kết luận về các nhân tố tác động đến đối tượng khảo sát là sinh viên NEU bằng mô hình hiệu chỉnh như sau.
Các giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh
Giả thuyết X1: Cảm nhận về điểm đến có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của sinh viên Kinh tế Quốc dân.
Giả thuyết X2: Đặc điểm chuyến đi có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của sinh viên Kinh tế Quốc dân.
Giả thuyết X3: Động cơ du lịch có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của sinh viên Kinh tế Quốc dân.
Giả thuyết X4: Các chương trình hỗ trợ về giá và hoạt động thu hút du lịchcó ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của sinh viên Kinh tế Quốc dân.
Giả thuyết X5: Nhóm tham khảo có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn điểm đến du lịch của sinh viên Kinh tế Quốc dân.
3.5. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích của tương quan Pearson nhằm kiểm tra mỗi tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như các biến độc lập với nhau. Tương quan Pearson có giá trị dao động từ -1 đến 1.
+ Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.
+ Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu. + Nếu r là 1, tương quan tuyệt đối.
+ Nếu r là 0, thì không có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống