Phân tích hồi quy - Phân tích giá trị cảm nhận của du khách đối với dịch vụ du lịch hang động t

PHẦN II: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH GIÁ TRỊ CẢM NHẬN CỦA DU KHÁCH ĐỐI VỚI

2.3 Phân tích giá trị cảm nhận của du khách đối với dịch vụ du lịch hang động tại

2.3.4 Phân tích hồi quy

Bảng 2.17Kết quả các thành phầnma trậnxoay củanhân tốgiá trị cảm nhận Component Matrix^a

Component 1

PV01 .962

PV02 .841

PV03 .920

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a. 1 components extracted.

(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra) - Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 333,729 với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05 (đạt yêu cầu), do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Chỉ số KMO = 0,635 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu.

- Kết quả EFA cho thấy Eigenvalues = 2,479>1 thì có một nhân tố được rút ra và nhân tố này giải thích được 82,622% biến thiên dữ liệu là đạt yêu cầu(xem chi tiết Bảng 4, Phụ lục C). Các trọng số nhân tố của thang đo đều đạt yêu cầu (>0,50).

Như vậy, thông qua phân tích EFA các thang đo đều đạt yêu cầu.

Trong đó:

GTCN: biến phụ thuộc (Y)Giá trị cảm nhận của khách hàng

Các biến độc lập (Xi): Giá cả mang tính tiền tệ (PR); Giá cả hành vi (BP);

Chất lượngcảm nhận (QP), Phản ứng cảm xúc (ER) và Danh tiếng (RE).

Β₀: hệ số tự do, thể hiện giá trị của GTCN khi các biến độc lập trong mô hình bằng 0.

Β_i(i=1,5): hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng PR, BP, QP, ER, RE.

Ε_I: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi.

Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Stepwise. Phương pháp chọn từng bước (Stepwise selection). Là phương pháp đưa từng biến vào tới khi có được mô hình tốt nhất. Phương phápnày không cho cái nhìn tổng quan về các kiểm định t cho từng biến độc lập. Sử dụng phương pháp đưa biến vào nào phụ thuộc vào tính chất của cuộc nghiên cứu. Và phương pháp được sử dụng nhiều nhất là phương pháp chọn từng bước (stepwise selection).

Giá trị Tolerances và VIF ở bảng (Coefficients) cho thấy không hiện diện hiện tượng đa cộng tuyến của các biến, chỉ số VIF đều bé hơn 10 à tiếp tục đánh giá mô hình.

* Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Hệ số xác định R² và R² hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Thực hiện kiểm định từng bước, kết quả cho thấyR²

Của mô hình gồm 4 biến độc lập QP, BP, PR, ER có độ phù hợp cao nhất là 71,2%. Chứng tỏ 4 biến này giải thích 71,2% biến phụ thuộc (giá trị cảm nhận).

Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.18 Kết quả hệ số xác định bộiR² Model Summary^e

Mô hình R

R bình phương

hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Change Statistics

Durbin-Watson R bình

phương thay

đổi

F thay

đổi df1 df2

Sig. F Change 1 0,554^a 0,307 0,298 0,91453949 0,169 29,561 1 145 0,000 2 0,613^b 0,376 0,363 0,83798147 0,138 28,705 1 144 0,000 3 0,634^c 0,402 0,386 0,79843066 0,068 15,620 1 143 0,000

4 0,844^d 0,712 0,698 0,78381366 0,027 6,383 1 142 0,003 1,953 a. Predictors: (Constant), QP

b. Predictors: (Constant), QP, BP c. Predictors: (Constant), QP, BP, PR d. Predictors: (Constant), QP, BP, PR, ER e. Dependent Variable: GIA TRI CAM NHAN

(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra) Hệ số xác định bội R² (R square) trong mô hình này là 0,712. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 71,2% hay nói một cách khác, 4 nhân tố (biến độc lập): Giá cả tiền tệ; Giá cả hành vi; Chất lượng cảm nhận; Phản ứng cảm xúc trong mô hình này giải thích được 71,2% sự biến thiên của giá trị cảm nhận (riêng biến Danh tiếng bị loại khỏi mô hình phân tích hồi quy do Sig.

0,422 >0,05 – (Phụ lục C, bảng 5).

Hệ số phóng đại phương sai – VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều <2 đo đó các biến độclập đưa ra trong mô hình không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Đại lượng Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là: H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin-Watson trong bảng tóm tắt mô hình d = 1,953. Ta tiến hành tra bảng thống kê Durbin– Watson, với số quan sát là 147, k’ =4 do có 4 biến bên vế phải của mô hình hồi quy không bao gồm hằng số, mức ý nghĩa là 0,05 (95%) trong bảng Durbin – Watson. Ta tra được dL (trị số thống kê dưới) =1,571 dU (trị số thống kê trên) = 1,679

Trường Đại học Kinh tế Huế

Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin-Watson phải nằm trong khoảng dU (1,679) đến 4 – dU (2,321). Ta có: dU = 1,571 < d = 1,953 < 4-dU = 2,231. Kết luận: Không có sự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.

Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm địnhđộphù hợp cho việc rút ra các kết quảnghiên cứu.

* Kiểm định độ phù hợp của môhình:

Sử dụng kiểm định F để kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giá trị F được lấy từ bảng phân tích phương sai ANOVA của SPSS.

Giả thiết kiểm định là:

H₀: β₁=β₂=β₃=β₄=β₅= 0 H₁: Tồn tại ít nhất một β ≠ 0

Bảng 2.19 Kết quả phân tích phương sai ANOVA ANOVA^a

Mô hình Tổng bình

phương Df Trung bình

bình phương F Sig.

1 Regression 24,725 1 24,725 29,561 0,000^b

Residual 121,275 145 0,836

Total 146,000 146

2 Regression 44,881 2 22,441 31,957 0,000^c

Residual 101,119 144 0,702

Total 146,000 146

3 Regression 54,839 3 18,280 28,674 0,000^d

Residual 91,161 143 0,637

Total 146,000 146

4 Regression 58,760 4 14,690 23,911 0,000^e

Residual 87,240 142 0,614

Total 146,000 146

a. Dependent Variable: GIA TRI CAM NHAN b. Predictors: (Constant), QP

c. Predictors: (Constant), QP, BP d. Predictors: (Constant), QP, BP, PR e. Predictors: (Constant), QP, BP, PR, ER

(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào Bảng 2.19 ta thấy, kết quả kiểm định trị thống kê F = 23,911 với giá trị sig = 0,000 (<0,05) => Bác bỏ giả thiết H₀cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hàng số). Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng được phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc

=> mô hình có thể sử dụng được.

* Ý nghĩa các hệsố hồi quy riêng phần trong môhình:

Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Đánh giá chung về giá trị cảm nhận của khách hàng đối với du lịch hang động) và các biến độc lập (Phản ứng cảm xúc – ER; Chất lượng cảm nhận – QP; Danh tiếng –RE; Giá cả mang tính tiền tệ –PR; Giá cả hành vi – BP). Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1. (Xem phụ lục C).

Trong phương pháp Stepwise, các biến được đưa dần vào hay loại ra dần (đưa vào dần phù hợp khi có nhiều biến độc lập, loại ra dần phù hợp khi có ít biến độc lập) căn cứ trên trị thống kê Likelihood-Ratio hay trị thống kê Wald (trị thống kê Likelihood-Ratio được cho là chính xác hơn trị thống kê Wald).

Bảng 2.20: Kết quả phân tích hồi quy Coefficients^a

Tên biến

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

hóa T Mức ý nghĩa

Sig. VIF

B Std.

Error

QP 0,412 0,065 0,412 6,344 0,000 1,000

BP 0,372 0,065 0,372 5,728 0,000 1,000

PR 0,261 0,065 0,261 4,026 0,000 1,000

ER 0,164 0,065 0,164 2,527 0,013 1,000

(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Sau khi phân tích hồi quy, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (GIA TRI CAM NHAN) và các biến độc lập (phản ứng cảm xúc; chất lượng cảm nhận; giá cả tiền tệ; giá cả hành vi) được thể hiện trong mô hình sau (hệ số const không đáng kể):

GIA TRI CAM NHAN = 0,412QP + 0,372BP + 0,261PR + 0,164ER Trongđó:

GIA TRI CAM NHAN : GIÁ TRỊ CẢM NHẬN

BP : GIÁ CẢ HÀNH VI

QP : CHẤT LƯỢNGCẢM NHẬN

PR : GIÁ CẢ TIỀN TỆ

ER : PHẢN ỨNG CẢM XÚC

Từ các kết quả đã phân tích trên, ta có thể khẳng định rằng giả thiết nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp. Các giả thiết là các biến tác động đều có hệ số βj đều dương (>0) và có mức ý nghĩa thống kê Sig < 0,05. Như vậy các biến đưa vào phân tích đều có ý nghĩa thống kê và nếu một biến nào đó tác động tăng đều có cải thiện tích cực đối với giá trịcảm nhận của du khách. Bảng 2.20cho thấy:

Giả thuyết H₁: “Phản ứng cảm xúc có tác động cùng chiều lên giá trị cảm nhận của các khách du lịch”đượcủng hộvới mức ý nghĩa 5%.

Giảthuyết H₂: “Chất lượng cảm nhận có tác động cùng chiều lên giá trịcảm nhận của khách du lịch”đượcủng hộvới mức ý nghĩa 5%.

Giả thuyết H₄: “Giá cả mang tính tiền tệ có tác động cùng chiều với giá trị cảm nhận của khách du lịch”được ủng hộvới mức ý nghĩa 5%.

Giả thuyết H₅: “Giá cả không mang tính tiền tệ có tác động cùng chiều với giá trị cảm nhận của khách du lịch”được ủng hộvới mức ý nghĩa 5%.

2.3.4.2 Kết quả phân tích hồi quy

Nhìn vào phương trình hồi quy ta có thể dễ dàng nhận thấy:

Tất cả hệ số  chuẩn hóa đều > 0 chứng tỏ các biến độc lập đều tác động thuận chiều với GIÁ TRỊ CẢM NHẬN CỦA KHÁCH HÀNG. Kết quả này khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H₁, H₂, H₄, H₅) được chấp

Trường Đại học Kinh tế Huế

nhận và kiểm định phù hợp. Theo phương trình hồi quy thì các nhân tố CHẤT LƯỢNG CẢM NHẬN, GIÁ CẢ HÀNH VI, GIẢ CẢ TIỀN TỆ, PHẢN ỨNG CẢM XÚC theo thứ tự quan trọng tác động đến đánh giá chung của khách hàng về giá trị cảm nhận của kháchhàng du lịch khi đến tham quan tại hang động Quảng Bình.

Trong mô hình ảnh hưởng đến "giá trị cảm nhận" thì nhân tố "Chất lượng cảm nhận" có giá trị chuẩn hóa cao nhất nên đây là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị cảm nhận của khách hàng; nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi Chất lượng cảm nhận tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận tăng lên tương ứng 0,412 đơn vị.Trong kinh doanh dịch vụ thì chất lượng cảm nhận của du khách như thế nào đến các dịch vụ đã được trải nghiệm là điều ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị cảm nhận của du khách và tác động lớn đến ý định hành vi tiếp theo của họ như quay trở lại sử dụng dịch vụ, hay giới thiệu điểm du lịch và các dịch vụ đó cho bạn bè, anh em, đồng nghiệp để họ trải nghiệm. Đó là lý do vìsao các đơn vị cung ứng dịch vụ tại các hang động ở Quảng Bình nói riêng và ở tất cả moị điểm đến nói chung đều phải thể hiện điểm mạnh, sự uy tín, chuyên nghiệp và vượt trội.

Sau nhân tốChất lượng cảm nhận thì nhân tố Giá cả hành vi là nhân tố thứ haiảnh hưởng lớn đến giá trị cảm nhận. Hệ sốbằng 0,372 dương có ý nghĩa mối quan hệ giữa nhân tố Giá cả hành vi và giá trị cảm nhận có mối quan hệ cùng chiều, đồng thời có ý nghĩa là với điều kiện khác không thay đổi, khi mức độ Giá cả hành vi tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận tăng lên 0,372 đơn vị tương ứng.

Sự thuận tiện trong việc sắp xếp các phương tiện đi lại,việc dễ dàng tìm được các nguồn thông tin về tour du lịch, hành trình, giá cả, khách sạn... đặc biệt là không phải hao tổn quán nhiều thời gian công sức chính là thế mạnh để các điểm du lịch trở thành một điểm đến lý tưởng được du khách lựa chọn.Để nâng cao năng lực cạnh tranh bằng cách cung cấp cho du khách những giá trị tiện ích khi sử dụng dịch vụ chính là một hướng đi mà nghề dịch vụ luôn luôn hướng đến.

Tương tự, nhân tố Giá cả tiền tệvà Phản ứng cảm xúc có mối quan hệ cùng chiều với giá trị cảm nhận với hệ số dương. Đây là 2 yếu tố tạo nên sự đồng cảm lớn nhất giữa khách hàng và nhà cung cấp, sự hài lòng, thích thú được mang đến

Trường Đại học Kinh tế Huế

cho du khách khi sử dụng dịch vụ không chỉ bởi chất lượng dịch vụ mang đến mà mà còn là sự hài lòng với chi phí mà mình bỏ ra khi sử dụng dịch vụ.

Từ các kết quả đã phân tích trên, ta có thể khẳng định rằng giả thiết nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp.

2.4 Đánh giácủa KH vềkhía cạnh liên quan đến giá trịcảm nhận của du

Trong tài liệu GIÁ TRỊ CẢM NHẬN CỦA DU KHÁCH ĐỐI VỚI DỊCH VỤ DU LỊCH HANG ĐỘNG TẠI QUẢNG BÌNH (Trang 76-83)