Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Qua kết quảkiểm định trên, ta có thểthấy rằng, các nhóm thang đo đều có hệsố Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và có hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Tuy nhiên đối với biến quan sát CQ1, có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến “Chuẩn chủ quan” nên tiến hành loại biến này ra khỏi mô hình. Còn đối với các biến quan sát còn lại, khi loại biến quan sát đó ra khỏi mô hình thì thu được hệ số Cronbach’s Alpha thấp hơn, là giảm độ tin cậy của thang đo. Do đó, các biến quan sát còn lại là phù hợp để đi đến kiểm định tiếp theo.

(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Bảng 9. Ma trận xoay nhân tố

Nhân tố

1 2 3 4 5

TD1 0.683

TD3 0.672

TD2 0.640

KM3 0.533

CQ3 0.724

CQ2 0.672

KM1 0.644

GC2 0.610

GT3 0.765

GT1 0.752

GT2 0.579

TH3 0.674

TH2 0.671

TH1 0.669

GC1 0.772

GC3 0.738

(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, biến KM2 bịloại do có hệsốtải nhân tốnhỏ hơn 0.5. Trị số phương sai rút trích là 61.684% với số nhân tố là năm, điều này có nghĩa là năm nhân tố vừa rút trích được có thể giải thích đến 61.684% sự biến thiên của dữliệu.

Như vậy sau khi phân tích nhân tốEFA, với năm nhóm nhân tốvà 16 biến quan sát vừa trích được, sáu nhóm nhân tố ban đầu đãđược gộp lại thànhnămnhóm nhân tố tương ứng với năm thang đo mới với sựkết hợp của các biến quan sát thuộc các nhóm khác nhau. Năm nhóm nhân tố mới này sẽ được đặt lại tên theo nội hàm ý nghĩa của

Trường Đại học Kinh tế Huế

các biến quan sát. Với những nhóm mà nội hàm của các biến mới được gộp không có quá nhiều sựkhác biệt với những biến chủ đạo của nhóm, ta có thểxem xét sửdụng lại tên cũ để đặt cho nhóm mới.

Tiến hành gom các biến quan sát - Nhân tố 1: Thái độ. Gồm các biến:

TD1 – Tôi cảm thấy hứng thú khi lựa chọn tour Đà Nẵng - Hội An 3N2Đ của Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng

TD3 – Tôi cảm thấy thoải mái khi lựa chọn tour Đà Nẵng - Hội An 3N2Đ của Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng

TD2–Tôi cảm thấy mình là người hiện đại khi lựa chọn tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ của Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng

KM3– “Các chương trình khuyến mãi giúp tôi dễ dàng hơn trong sự lựa chọn”

- Nhân tố2: Chuẩn chủquan. Gồm các biến:

CQ3 – Những người có kinh nghiệm du lịch nghĩ rằng tôi nên lựa chọn tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ của Du lịch Đại Bàng

CQ2– Các phương tiện truyền thông có ảnh hưởng đến quyết đinh lựa chọn tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ của Dulịch Đại Bàng của tôi

KM1– Tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ thường xuyên có các chương trình khuyến mãi,ưu đãi hấp dẫn

GC2–Tôi cảm thấy mức giá của công ty CPTTQCDLĐB có tính cạnh tranh hơn so với các công ty khác

- Nhân tố3: Dịch vụgiá trị gia tăng. Gồm các biến:

GT1–Các dịch vụ GTGT ngoài chương trình du lịch là cần thiết đối với tôi GT2–Các dịch vụ GTGT ngoài chương trìnhđáp ứng được nhu cầu của tôi GT3– Tôi cảm thấy tiện lợi và tiết kiệm dược thời gian khi sử dụng các dịch vụ của Du lịch Đại Bàng

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Nhân tố 4: Uy tín thương hiệu. Gồm các biến:

TH1 – Đây là thương hiệu đầu tiên tôi nghĩ đến khi có ý định lựa chọn tour Đà Nẵng –Hội An 3N2Đ

TH2–Tôi cảm thấy tin tưởng khi lựa chọn tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ của Du lịch Đại Bàng

TH3–Du lịch Đại Bàng mang lại cho tôi sự đảm bảo, tin cậy và an toàn - Nhân tố5: Giá cả. Gồm các biến:

GC1 – Tôi cảm thấy giá của tour Đà Nẵng - Hội An 3N2Đ là phù hợp với thu nhập của tôi

GC3–Mức giá công ty đưa ra phù hợp với chất lượng tour

2.3.4.2. Phân tích nhân tốkhám phá biến phụ thuộc: Quyết đinh mua tour Đà Nẵng - Hội An 3N2Đ

Nhằm kiểm tra xem độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích nhân tố, sử dụng chỉ số của kiểm định KMO và kiểm định Barlett để tiến hành đánh giá chung về quyết định mua tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ củadu khách thông qua 3 biến quan sát.

Kết quả thu được ở bảng:

Bảng10. Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc Ma trận nhân tố

Hệ số KMO 0.634

Trị số Eigenvalues 1.671

Tổng phương sai rút trích 55.71%

Sig. của kiểm định Barlett 0.000

(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Bảng11. Rút trích nhân tố biến phụ thuộc

Quyết định Hệsốtải

QD2 0.778

QD3 0.740

QD1 0.720

(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho kết quảgiá trị KMO đạt 0.634 thỏa điều kiện (0,5 < KMO < 1), cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá. Kiểm định Barlett cho ra kết quả giá trị Sig. < 0.05, chứng tỏ các nhân tố có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể.

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải > 0.5 vạy nên không có biến nào bị loại. Trị số phương sai rút trích là 55.71% có nghĩa là nhân tố vừa rút trích được có thểgiải thích đến 55.71% sựbiến thiên của dữliệu.

Mô hình hiệuchỉnh sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố:

Hình 8. Mô hình hiệu chỉnh