Bộ giáo dục và ĐÀo tạO ĐẠi học huế trưỜng du lịch báo cáo tổng kếT
tải về 0.91 Mb.
|
Bao cao thc hanh Sn xut tom kho Cong, Mau-ban-thuyet-minh-dieu-kien-co-so-san-xuat-thuc-an-thuy-san-12.NT-chi-tiet-nhat, tài liệu tham khảo, 01-49-BUI PHUONG DAI(36-41), trongtruong so17a 09, tphuc, Editor, 01 - 2018022801 - Y dinh mua thuc pham an toan - Pham Xuan Giang - dinh dang, Back To School · SlidesMania, Quy phạm thực hành chế biến cá tra phi lê đông lạnh
- Điều hướng trang này:
- 3.5.2. Kiểm tra vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư
- 3.5.3. Kiểm tra vi phạm liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập
- 3.5.4. Kiểm định giả thuyết
Chú thích: ** : p< 0.01 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ nguồn điều tra trên SPSS năm 2019 F1: Kiến thức và khám phá; F2 : Giải trí và thư giãn; F3: Văn hóa và tôn giáo; F4: Gia đình và bạn bè; F5: Tự hào về chuyến đi; F6: An toàn cá nhân; F7: Thông tin về điểm đến; F8: Đặc trưng của điểm đến; F9: Chi phí cho chuyến đi; F10: Lịch trình chuyến đi hợp lý và thuận tiện; F11: Sự lựa chọn điểm đến. Điều này cho thấy, các nhân tố bên trong (động cơ đi du lịch: kiến thức và khám phá, giải trí và thư giản, văn hóa và tôn giáo, gia đình và bạn bè, tự hào về chuyến đi) và các nhân tố bên ngoài gồm: An toàn cá nhân, thông tin điểm đến, đặc trưng của điểm đến, vấn đề tài chính có mối liên hệ tương đối chặt chẽ với sự lựa chọn điểm đến của khách du dịch Hàn Quốc, với điểm đến là Miền Trung, Việt Nam. Kết quả này đảm bảo điều kiện để tiến hành phân tích hồi quy tiếp theo. Để khẳng định mối liên hệ và mức độ tác động của các nhân tố tới sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch Hàn Quốc, với điểm đến là Miền Trung, Việt Nam, trên cơ sở kết quả phân tích tương quan chúng tôi tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy đa biến. Chúng tôi đưa 10 biến độc lập vào phân tích hồi quy, kết quả (bảng 3.11) như sau: Bảng 3.11. Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
*** : p< 0.001 Kết quả hồi quy của mô hình cho thấy giá trị R2 (R Square) = 0.715, điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 71,5% hay nói cách khác là khoảng 71.5% tác động của các thành phần đang xét đến sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch Hàn Quốc: điểm đến Miền Trung, Việt Nam. Giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.700 (hay 70.0%) có nghĩa là tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa Sự lựa chọn điểm đến của du khách Hàn Quốc với các nhân tố ảnh hưởng. Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig.=0.000 (nhỏ hơn 0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Thống kê giá trị 48.114 được dùng để kiểm định giả thiết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là rất có ý nghĩa với p < 0.05. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 cho rằng hệ số góc của 10 thành phần trong các nhân tố ảnh hưởng bằng 0. Như vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc. Kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mô hình cho thấy, mức ý nghĩa của một số thành phần với p < 0.05, bao gồm: Giải trí và thư giãn (F2), đặc trưng của điểm đến (F8), Vấn đề tài chính (F9) và Thông tin về điểm đến (F7). Tuy nhiên thành phần Thông tin về điểm đến (F7) có trị số hồi quy mang dấu âm, trong khi đó kết quả phân tích hệ số tương quan lại mang dấu dương. Trong trường hợp này thành phần này sẽ bị loại bỏ (Falk và Miller, 1992). Do đó, ta có thể nói rằng chỉ một số thành phần trong các nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch Hàn Quốc. Giá trị hồi quy chuẩn hóa của các biến độc lập trong mô hình có giá trị báo cáo lần lượt là: Đặc trưng của điểm đến (F8) 0.537; Giải trí và thư giãn (F2) 0.311; Vấn đề tài chính (F9) 0.183. Qua kết quả phân tích hồi quy ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau: SLC = 0.537*F8 + 0.311*F2 + 0.183*F9 + 0.300 Mô hình trên giải thích được 70.0% sự thay đổi của biến Sự lựa chọn điểm đến là do các biến độc lập trong mô hình tạo ra, còn lại 30.0% biến thiên được giải thích bởi các biến khác nằm ngoài mô hình. Mô hình cho thấy các biến độc lập đều ảnh hưởng thuận chiều đến mức độ Sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch Hàn Quốc ở độ tin cậy 95%. Qua phương trình hồi quy chúng ta thấy, nếu giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi thì khi điểm đánh giá biến Đặc trưng của điểm đến (F8) tăng lên 1 điểm thì Sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch tăng trung bình lên 0.537 điểm. Tương tự, khi điểm đánh giá biến Giải trí và thư giãn (F2) tăng lên 1 điểm thì Sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch tăng trung bình lên 0.311 điểm; khi điểm đánh giá biến Vấn đề tài chính (F9) tăng lên 1 điểm thì Sự lựa chọn điểm đến của khách du lịch tăng trung bình lên 0.183 điểm. Qua kết quả giá trị hồi quy chuẩn hoá (Standardized Coefficients Beta) cho ta biết tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Giá trị Beta (bảng 3.5) cho ta biết mức độ ảnh hưởng giữa 10 biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong đó, giá trị hồi quy chuẩn hóa của Đặc trưng của điểm đến ảnh hưởng 53.7% đến Quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch; Giải trí và thư giãn ảnh hưởng 31.1% đến Quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch; Vấn đề chi phí chuyến đi ảnh hưởng 18.3% đến Quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch. Các biến khác còn lại trong mô hình có mức độ ảnh hưởng thấp hoặc không có ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch. 3.5.2. Kiểm tra vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dưĐể kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư, chúng ta dựa vào 2 biểu đồ Histogram và Normal P-P lot Đối với biểu đồ Histogram: Nếu giá trị trung bình gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông thì ta có thể khẳng định phần dư là xấp xỉ phân phối chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm. Đối với biểu đồ Normal P-P lot: Nếu các điểm phân vị bán sát đường chéo thì có nghĩa là phần dư bám sát phân phối chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm. Kết quả kiểm tra biểu đồ Histogram cho thấy Mean = -1.04E-16 (gần bằng 0), Std = 0.975 ta có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm. Kết quả kiểm tra biểu đồ Normal P-P lot cho thấy các điểm phân vị bán sát đường chéo thì có thể khẳng định phần dư bám sát phân phối chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm. Biểu đồ 3.1. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư - Histogram Biểu đồ 3.2. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư - Normal P-P lot 3.5.3. Kiểm tra vi phạm liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lậpGiả định thứ hai đó là phải có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, Biểu đổ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Nếu các điểm phân vị (phần dư chuẩn hóa) phân tán ngẫu nhiên và tập trung quanh đường tung độ 0 thì có thể kết luận giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập không bị vi phạm. Kết quả kiểm tra cho thấy, các điểm phân vị phân tán ngẫu nhiên và tập trung quanh đường tung độ 0 thì có thể khẳng định giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập không bị vi phạm. Biểu đồ 3.3. Kiểm tra liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập - Scatter P lot 3.5.4. Kiểm định giả thuyếtTổng hợp kết quả kiểm định mô hình hồi quy với 10 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Bảng 3.12. Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết
Qua bảng trên chúng ta thấy các giả thuyết H2, H8, H9 đều được chấp nhận, vì khi tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến của khách du lịch. Từ những phân tích trên ta có thể kết luận mô hình lý thuyết một phần thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và một số giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận. tải về 0.91 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|