Luận án Hình ảnh điểm đến, giá trị tâm lý xã hội tác động đến sự hài lòng và lòng trung thành của du khách đến Đà Lạt

át trở lên (Kline, 2011). 
Những nhân tố có số biến quan sát nhỏ hơn bốn được đánh giá tính hội tụ, phân biệt ở mô hình tới hạn khi 
xem xét quan hệ với các nhân tố khác trong mô hình. 
92 
4.2.1.2 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “tiện nghi du lịch” 
Nhân tố về “tiện nghi du lịch” sau khi loại đi các biến có tương quan biến 
tổng nhỏ ở bước đánh giá sơ bộ thang đo còn lại năm biến quan sát từ TNG2 đến 
TNG6. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy các hệ số CFI, GFI, TLI, 
IFI đều lớn hơn 0.9, chỉ số Chi-square/df = 4.166 (nhỏ hơn 5), RMSEA = 0.078 
(nhỏ hơn 0.08). Điều này cho thấy thang đo nhân tố “tiêṇ nghi du lic̣h” tương thích 
với dữ liệu thị trường. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 cho thấy thang đo nhân 
tố “tiện nghi du lịch” đạt giá trị hội tụ (hình 4.2). 
Hình 4.2: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường nhân tố “tiện nghi du lịch” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.1.3 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “cơ sở hạ tầng du lịch” 
Nhân tố về “cơ sở hạ tầng” kết quả cho thấy các chỉ số CFI, GFI, TLI, IFI 
đều lớn hơn 0.9, chỉ số Chi-square/df = 3.106 (nhỏ hơn 5), RMSEA = 0.056 (nhỏ 
hơn 0.08). Điều này cho thấy thang đo nhân tố “cơ sở ha ̣tầng du lic̣h” tương thích 
với dữ liệu thị trường. Các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 
cho thấy thang đo “cơ sở hạ tầng” đạt giá trị hội tụ (hình 4.3). 
93 
Hình 4.3: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường nhân tố “cơ sở hạ tầng” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.1.4 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “hỗ trợ của chính quyền” 
Về nhân tố “hỗ trợ chính quyền”: Kết quả phân tích cho thấy các biến quan 
sát đo lường nhân tố “hỗ trợ chính quyền” cũng đạt tính tương thích với dữ liệu thị 
trường (các chỉ số CFI, GFI, TLI, IFI đều lớn hơn 0.9), RMSEA = 0.000 (nhỏ hơn 
0.08). Điều này cho thấy thang đo nhân tố “hỗ trơ ̣của chính quyền” tương thích với 
dữ liệu thị trường.các hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 cho thấy các biến quan sát đo 
lường nhân tố “hỗ trợ chính quyền” cũng đạt giá trị hội tụ (hình 4.4). 
Hình 4.4: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường nhân tố “cơ sở hạ tầng” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và kiểm định với mô 
hình đo lường cho thấy tất cả các nhân tố trong thang đo đa hướng “hình ảnh điểm 
đến” đều đạt giá trị hội tụ và tương thích với dữ liệu thị trường. 
94 
4.2.1.5 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) với tất cả các nhân tố trong 
thang đo “hình ảnh điểm đến” 
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) với tất cả bốn nhân tố trong 
thang đo sau khi thực hiện một số điều chỉnh quan hệ sai số giữa các cặp biến 
(TNG4–TNG6; HT2–HT5; TNH3-HT2) cho thấy: CFI=0.948, TLI=0.938, IFI=0.948 
đều lớn hơn 0.9, Chi-square/df=2.962 nhỏ hơn 3 và RMSEA=0.063 nhỏ hơn 0.08 
(hình 4.5). Điều này cho thấy các nhân tố (các thành phần) trong thang đo “hình ảnh 
điểm đến” là các thang đo đơn hướng. Hệ số tương quan của các cặp biến trong mô 
hình đều nhỏ hơn 0.9 nên các nhân tố này đạt giá trị phân biệt (hình 4.5). 
Hình 4.5: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường “hình ảnh điểm đến” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.1.6 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “giá trị xã hội” 
Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy thang đo “giá trị xã hội” 
cũng là một thang đo đơn hướng, đạt giá trị hội tụ và tương thích với dữ liệu thị 
95 
trường, các hệ số CFI, GFI và TLI đều lớn hơn 0.9, Chi-square/df = 2.423 (nhỏ hơn 
3), RMSEA = 0.053 (nhỏ hơn 0.08) và các hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát 
trong nhân tố đều lớn hơn 0.5. Điều này cho thấy có thể kết luận thang đo “giá trị 
cảm xúc” tương thích với dữ liệu thị trường (hình 4.6). 
Hình 4.6: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường “giá trị xã hội” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.1.7 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “giá trị cảm xúc” 
Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “giá trị cảm xúc” cho thấy các hệ số 
tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ rằng các biến quan sát đo lường đạt giá trị hội 
tụ. Các chỉ số thích hợp mô hình như CFI, GFI, TLI, IFI đều lớn hơn 0.9, chỉ số 
Chi-square/df = 3.798 (nhỏ hơn 5), RMSEA = 0.075 (nhỏ hơn 0.08). Điều này cho 
thấy có thể kết luận thang đo “giá trị cảm xúc” tương thích với dữ liệu thị trường 
(hình 4.7). 
Hình 4.7: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường “giá trị cảm xúc” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
96 
4.2.1.8 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “sự hài lòng” 
Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy các chỉ số CFI, GFI, TLI 
đều lớn hơn 0.9, chỉ số Chi-square/df = 0.432 (nhỏ hơn 3), RMSEA = 0.000 (nhỏ 
hơn 0.08). Điều này cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu thị trường. Hệ số tải 
nhân tố của biến HL4 nhỏ hơn 0.5 (0.25) được loại bỏ khỏi thang đo nghiên cứu của 
biến “sự hài lòng” (hình 4.8). 
Hình 4.8: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường “sự hài lòng” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.1.9 Kết quả phân tích CFA thang đo nhân tố “lòng trung thành” 
Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cũng cho thấy mô hình tương thích 
với dữ liệu thị trường khi Chi-square/df nhỏ hơn 3 (2.328), CFI, GFI, TLI đều lớn 
hơn 0.9, RMSEA=0.051 nhỏ hơn 0.08. Biến quan sát TT3 có hệ số tải nhân tố nhỏ 
hơn 0.5 (0.37) cần được loại khỏi thang đo của biến “lòng trung thành” (hình 4.9). 
Hình 4.9: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường “lòng trung thành” 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
97 
4.2.1.10 Kết quả phân tích mô hình tới hạn 
Phân tích nhân tố khẳng định với mô hình đo lường (đo lường cho từng nhân 
tố riêng biệt) không kiểm tra được giá trị phân biệt giữa các nhân tố, không xem xét 
được tính tương thích của mô hình với dữ liệu thị trường trong trường hợp các nhân 
tố có quan hệ qua lại với nhau. Để kiểm tra giá trị phân biệt cần sử dụng mô hình 
tới hạn. Mô hình tới hạn là mô hình các nhân tố thiết lập được tự do quan hệ qua lại 
với nhau. Kết quả phân tích CFA sau khi đã điều chỉnh các mối quan hệ khả dĩ giữa 
các biến quan sát trong mô hình qua chỉ báo của hệ số MI cho thấy: Chi-
square/df=2.696 nhỏ hơn 3, CFI=0.912, TLI=0.904, IFI=0.913 đều lớn hơn 0.9, 
riêng chỉ số GFI=0.850 (nhỏ hơn 0.9) và RMSEA=0.057 nhỏ hơn 0.08. Măc̣ dù chỉ 
số GFI nhỏ hơn 0.8 nhưng các chỉ số khác đều lớn hơn 0.9 thì mô hình lý thuyết 
vâñ đươc̣ kết luâṇ là tương thích với dữ liệu thị trường13. Các trọng số nhân tố của 
từng biến quan sát đều lớn hơn 0.5 nên có thể xem mô hình đạt giá trị hội tụ (hình 
4.10). 
13
 Theo Hair & ctg (2006) cho rằng chỉ cần một số chỉ số thích hợp mô hình đạt là có thể kết luận về tính 
tương thích của dữ liệu nghiên cứu. 
98 
Hình 4.10: Kết quả phân tích CFA mô hình đo lường tới hạn 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả phân tích cho thấy: Các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 1 (trừ cặp 
biến TT–HL), kiểm định hiệp phương sai và tương quan giữa các cặp biến đều có ý 
nghĩa thống kê (p-value<0.05, bảng 4.1). Điều đó cho thấy có thể xem các nhân tố 
trong mô hình đạt giá trị phân biệt. Cặp biến TT (trung thành) với HL (hài lòng) có 
tương quan rất cao với nhau về mặt thống kê. Do đó, có thể xem như một thang đo 
đơn hướng. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết nó vẫn là hai khái niệm phân biệt. Do đó 
chúng vẫn được giữ lại là hai nhân tố riêng biệt mà không gộp lại thành một thang 
đo duy nhất. 
99 
Bảng 4.1: hệ số tương quan, hiệp phương sai, tương quan giữa các biến14 
Quan hệ các biến R Cov S.E. C.R. P 
TT HL 1,139 ,326 ,031 10,643 *** 
TT HADD ,644 ,241 ,031 7,797 *** 
HL HADD ,848 ,363 ,036 9,981 *** 
CX XH ,636 ,372 ,042 8,915 *** 
CX HADD ,857 ,533 ,053 9,958 *** 
XH HADD ,679 ,358 ,041 8,735 *** 
CX HL ,852 ,405 ,038 10,708 *** 
XH HL ,613 ,247 ,029 8,462 *** 
CX TT ,687 ,285 ,034 8,434 *** 
XH TT ,547 ,192 ,027 7,183 *** 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả phân tích độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích cho thấy các nhân 
tố là thang đo đơn hướng và thành phần của nhân tố là thang đo đa hướng trong các 
biến độc lập đều đạt yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp (>=0.7) và phương sai trích 
(>=50%). Điều này cho thấy các thang đo nhân tố ở phân tích mẫu chính thức cũng 
đạt tính tin cậy cần thiết. Hai khái niệm “sự hài lòng” và “lòng trung thành” có độ 
tin cậy thấp và phương sai trích nhỏ, tuy nhiên theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyêñ 
Thi ̣ Mai Trang (2009) những nhân tố có phương sai trích lớn hơn 30% thì nhân tố 
đó vẫn nằm trong miền giá trị chấp nhận được. 
14 Ghi chú: HADD: hình ảnh điểm đến; CX: giá trị cảm xúc; XH: giá trị xã hội; HL: sự hài lòng; TT: lòng 
trung thành. 
100 
Bảng 4.2: Hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích các nhân tố trong mô hình 
Nhân tố15 Số biến Độ tin cậy tổng hợp 
Phương sai 
trích 
Đặc điểm tự nhiên 6 0.873 53% 
Tiện nghi du dịch 5 0.877 59% 
Cơ sở hạ tầng 5 0.860 55% 
Hỗ trợ của chính quyền 4 0.897 69% 
Giá trị xã hội 5 0.875 59% 
Giá trị cảm xúc 6 0.884 56% 
Sự hài lòng 3 0.603 35% 
Lòng trung thành 3 0.627 36% 
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên hệ số tải nhân tố của phân tích CFA 
4.2.2 Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính và kiểm định các giả thuyết 
nghiên cứu 
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra, tác giả sử dụng phân tích 
bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Tiếp theo để đánh giá tính thích hợp và 
vững của mô hình ước lượng cuối cùng tác giả sử dụng phương pháp kiểm định 
boostrap (lấy mẫu có hoàn lại) để đánh giá với cỡ mẫu có hoàn lại là 1500 mẫu. 
15 Độ tin cậy tổng hợp được tính theo công thức: 
Phương sai trích được tính theo công thức: 
 Trong đó λi là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát i trong nhân tố 
101 
4.2.2.1 Kết quả phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính và kiểm định các giả 
thuyết nghiên cứu 
Kết quả phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính sau khi đã điều chỉnh 
một số quan hệ khả dĩ giữa các sai số của các biến quan sát trong các nhân tố cho 
thấy: Chi–square/df=2.772 nhỏ hơn 3, CFI=0.904, IFI=0.904 lớn hơn 0.9, 
RMSEA=0.059 nhỏ hơn 0.08 cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu thị trường 
(hình 4.11) 
Hình 4.11: Kết quả phân tích SEM (chuẩn hóa) lần thứ nhất 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
102 
Kết quả phân tích quan hệ giữa các biến trong mô hình cho thấy biến giá trị 
xã hội (XH) có p-value=0.311>0.05 (bảng 4.3). Hay nói cách khác nhân tố giá trị 
xã hội không có ảnh hưởng tới sự hài lòng của du khách. Do đó, từ dữ liệu nghiên 
cứu có thể bác bỏ giả thuyết H2: Giá trị xã hội không có tác động tích cực (+) đến 
sự hài lòng của du khách tại điểm đến Đà Lạt. Biến giá trị xã hội (XH) sẽ bị loại 
khỏi mô hình phân tích. 
Bảng 4.3: Hệ số hồi quy của các mối quan hệ trong mô hình khi có biến XH16 
Quan hệ các biến 
Hệ số chưa 
chuẩn hóa 
Hệ số 
chuẩn 
hóa 
S.E. C.R. P 
HL <--- HADD ,266 ,317 ,088 3,027 ,002 
HL <--- CX ,348 ,462 ,074 4,701 *** 
HL <--- XH ,051 ,057 ,050 1,014 ,311 
TT <--- HL ,791 ,985 ,062 12,854 *** 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả sau khi loại biến giá trị xã hội17 ra khỏi mô hình nghiên cứu giúp cải 
thiện tính tương thích của mô hình với dữ liệu thị trường khi các hệ số: Chi-
square/df=2.764 nhỏ hơn 3, CFI=0.913, TLI=0.905 lớn hơn 0.9, RMSEA=0.068 
nhỏ hơn 0.08, các chỉ số GFI, cũng rất gần giá trị 0.9. Như vậy, sau khi loại biến giá 
trị xã hội khỏi mô hình phân tích mô hình đạt tính tương thích với dữ liệu thị 
16 Ghi chú: SE là sai số chuẩn, CR là giá trị tới hạn 
17 Cần lưu ý: việc loại biến XH ra khỏi mô hình ở đây là loại về mặt kĩ thuật phân tích. Bởi trong CFA các 
biến được tự do quan hệ qua lại với nhau, tuy nhiên trong SEM các biến tiềm ẩn được định dạng là quan hệ 
nhân quả theo lý thuyết. Biến XH không có ý nghĩa thống kê chứng tỏ không có bằng chứng từ dữ liệu cho 
thấy biến XH ảnh hưởng tới SHL (giả thuyết H2 bi ̣bác bỏ). Điều này không có nghĩa là biến XH không tồn 
tại và không ảnh hưởng trong thực tế. Lý giải về nhân tố này có thể được xem như một nhân tố phải có trong 
mô hình (Kano & ctg, 1984), tức nó “là một yêu cầu phải có, không có nó sẽ làm khách hàng bất mãn, 
nhưng tăng mức đáp ứng về nó vượt quá kì vọng cũng không làm khách hàng hài lòng hơn”. 
103 
trường, hay nói cách khác mô hình được cải thiện thích hợp hơn khi loại biến giá trị 
xã hội (hình 4.12). 
Hình 4.12: Kết quả phân tích SEM (chuẩn hóa) lần thứ hai 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả ước lượng hệ số hồi quy của các quan hệ trong mô hình được trình 
bày trong bảng 4.4, kết quả này cho thấy tất cả các quan hệ đều có ý nghĩa thống kê 
(p-value<0.05). 
104 
Bảng 4.4: Hệ số hồi quy của các mối quan hệ trong mô hình khi loại biến XH 
Quan hệ các biến 
Hệ số 
chưa 
chuẩn hóa 
Hệ số 
chuẩn 
hóa 
S.E. C.R. P R 
HL <--- HADD ,298 ,354 ,082 3,653 *** 
,635 HL <--- CX ,360 ,472 ,074 4,869 *** 
TT <--- HL ,777 ,974 ,060 12,852 *** ,948 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.2.2 Kết quả kiểm định bootstrap 
Để kiểm định tính vững chắc của mô hình ước lượng được, tác giả sử dụng 
kiểm định bootstrap với mẫu hoàn lại là 1500 để so sánh với kết quả ước lượng từ 
mẫu thu được. Kết quả cho thấy độ chệch giữa ước lượng mẫu và ước lượng 
bootstrap rất nhỏ, giá trị tới hạn (CR) đều nhỏ hơn 2 (bảng 4.5) cho thấy trong thực 
tế có thể xem ước lượng mẫu có thể suy rộng cho tổng thể. Như vậy, có thể kết luận 
mô hình ước lượng được là vững và đáng tin cậy. 
Bảng 4.5: Kết quả ước lượng bằng bootstrap với cỡ mẫu 150018 
Quan hệ 
Ước 
lượng 
Mean Bias 
SE-
Bias 
CR 
HL <--- HADD ,354 0.294 -0.005 0.002 - 2.50 
HL <--- GTCX ,472 0.355 -0.005 0.002 - 2.50 
TT <--- HL ,974 0.797 0.019 0.003 6.33 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
4.2.2.3 Đánh giá tác động của các nhân tố tới lòng trung thành 
Trong mô hình lòng trung thành điểm đến của du khách, ngoài sự tác động 
trực tiếp từ “sự hài lòng” còn chịu tác động gián tiếp từ “hình ảnh điểm đến” và “giá 
trị cảm xúc”. Để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố tới lòng trung thành của 
18
 Ghi chú: Mean là kết quả ước lượng trung bình hệ số hồi quy bằng bootstrap, Bias là độ chệch, SE – Bias 
là sai số chuẩn của độ chệch, CR là giá trị tới hạn. 
105 
du khách, tác giả sử dụng hệ số tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp để đánh 
giá. Kết quả cho thấy ảnh hưởng lớn nhất thuộc về sự hài lòng (λ=0.974), tiếp theo 
là giá trị cảm xúc (λ=0.472) và cuối cùng là hình ảnh điểm đến (λ = 0.345). 
Bảng 4.6: Tác động19 của các nhân tố tới lòng trung thành của du khách 
Biến phụ 
thuộc 
Quan hệ 
Nhận thức về hình 
ảnh điểm đến 
Giá trị cảm 
xúc 
Sự hài lòng 
Hài lòng 
Trực tiếp ,354 ,472 ,000 
Gián tiếp ,000 ,000 ,000 
Tổng hợp ,354 ,472 ,000 
Trung thành 
Trực tiếp ,345 ,000 ,000 
Gián tiếp ,000 ,460 ,974 
Tổng hợp ,345 ,460 ,974 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
* Kết luận về kết quả kiểm định giả thuyết mô hình lý thuyết: 
Như vậy, mô hình lý thuyết chính thức sau khi thực hiện phân tích nhân tố 
khẳng định (CFA) được trình bày trong nghiên cứu này bao gồm bốn giả thuyết: 
 Giả thuyết H1: Nhận thức hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng tích cực (+) 
đến sự hài lòng của du khách. 
 Giả thuyết H2: Giá trị xã hội của du khách có ảnh hưởng tích cực (+) đến 
sự hài lòng của du khách. 
 Giả thuyết H3: Giá trị cảm xúc của du khách có ảnh hưởng tích cực (+) 
đến sự hài lòng của du khách. 
 Giả thuyết H4: Sự hài lòng của du khách có ảnh hưởng tích cực (+) đến 
lòng trung thành của du khách. 
19 Tác động gián tiếp được tính dựa trên quy tắc nhân xác suất. Các hệ số này được tính toán tự động trong 
phần mềm phân tích AMOS. 
106 
Kết quả kiểm định cho thấy: 
Giả thuyết H1, H3 được chấp nhận (p-value<0.05), tức là yếu tố hình ảnh 
điểm đến và giá trị cảm xúc có mối quan hệ trực tiếp (ảnh hưởng trực tiếp) đến sự 
hài lòng của du khách và ảnh hưởng gián tiếp đến lòng trung thành của du khách. 
Đồng thời, giả thuyết H4 cũng được chấp nhập (p-value<0.05), tức là sự hài lòng 
ảnh hưởng trực tiếp đến lòng trung thành của du khách. Như vậy, có tồn tại mối 
quan hệ nhân quả giữa hình ảnh điểm đến, giá trị cảm xúc – sự hài lòng – lòng trung 
thành điểm đến trong mô hình nghiên cứu lý thuyết. 
Giả thuyết H2 không được chấp nhận (bác bỏ) trong nghiên cứu này (p-
value=0.311>0.05), tức là giá trị xã hội không ảnh hưởng đến sự hài lòng của du 
khách. 
4.2.2.4 Mô hình cạnh tranh 
+ Kết quả kiểm định mô hình cạnh tranh 
Kết quả phân tích SEM đối với mô hình cạnh tranh cho thấy: Chi-
square/df=2.773<3, CFI=0.904, TLI=0.904 đều lớn hơn 0.9, GFI=0.838, TLI=0.896 
(nhỏ hơn 0.9) và RMSEA=0.059 nhỏ hơn 0.08 (hình 4.13). Măc̣ dù chỉ số GFI nhỏ 
hơn 0.8 nhưng các chỉ số khác đều lớn hơn 0.9 thì mô hình caṇh tranh vâñ đươc̣ kết 
luâṇ là tương thích với dữ liệu thị trường20. 
20
 Theo Hair & ctg (2006) cho rằng chỉ cần một số chỉ số thích hợp mô hình đạt là có thể kết luận về tính 
tương thích của dữ liệu nghiên cứu. 
107 
Hình 4.13: Kết quả ước lượng SEM mô hình cạnh tranh lần thứ nhất 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả phân tích mô hình cạnh tranh cho thấy quan hệ giữa biến XH và HL 
có p-value=0.310 lớn hơn 0.1. Hay từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy nhân tố giá trị xã 
hội không có ảnh hưởng tới sự hài lòng của du khách. 
108 
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng bằng bootstrap với cỡ mẫu 150021 
Quan hệ các biến 
Hệ số 
chưa 
chuẩn hóa 
Hệ số 
chuẩn 
hóa 
S.E. C.R. P 
XH <--- HADD 0.655 0.696 0.062 10.635 *** 
CX <--- HADD 0.964 0.867 0.075 12.824 *** 
HL <--- HADD 0.27 0.322 0.099 2.735 0.006 
HL <--- CX 0.341 0.454 0.078 43.940 *** 
HL <--- XH 0.053 0.06 0.052 1.015 0.31 
TT <--- HL 0.792 0.986 0.062 12.845 *** 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Kết quả phân tích sau khi loại biến giá trị xã hội (XH) khỏi mô hình cạnh 
tranh cho thấy mô hình tương thích với dữ liệu thị trường và các giả thuyết đều 
được chấp nhận ở mức ý nghĩa 5%. 
21
 Ghi chú: Mean là kết quả ước lượng trung bình hệ số hồi quy bằng bootstrap, Bias là độ chệch, SE – Bias 
là sai số chuẩn của độ chệch, CR là giá trị tới hạn. 
109 
Hình 4.14: Kết quả ước lượng SEM mô hình cạnh tranh lần thứ hai 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
Bảng 4.8: Hệ số hồi quy của các mối quan hệ trong mô hình 
Quan hệ các biến 
Hệ số 
chưa 
chuẩn hóa 
Hệ số 
chuẩn 
hóa 
S.E. C.R. P R2 
CX <--- HADD 0.965 0.867 0.075 12.815 *** 0.751 
HL <--- HADD 0.318 0.377 0.086 3.694 *** 
0.633 HL <--- CX 0.337 0.446 0.077 4.382 *** 
TT <--- HL 0.786 0.98 0.061 12.855 *** 0.961 
XH <--- HADD 0.658 0.699 0.062 10.662 *** 0.489 
Nguồn: Kết quả từ xử lý số liêụ điều tra của tác giả 
110 
+ Kiểm định và lựa chọn giữa mô hình lý thuyết và mô hình cạnh tranh 
Kết quả phân tích bằng mô hình cấu trúc (SEM) của cả mô hình lý thuyết và 
mô hình cạnh tranh cho thấy: Cả hai mô hình đều tương thích với dữ liệu thị trường 
(dữ liệu thực tế). Tuy nhiên kết quả của mô hình cạnh tranh cho thấy có được nhiều 
mối quan hệ khả dĩ và được ủng hộ bởi lý thuyết hơn. Để lựa chọn giữa mô hình 
cạnh tranh và mô hình lý thuyết đề xuất tác giả sử dụng kiểm định Chi-square để 
xem mô hình nào thích hợp hơn. Kết quả kiểm định lựa chọn hai mô hình như sau 
(xem bảng 6.39: phu ̣luc̣ 06). 
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình lý thuyết và mô hình cạnh tranh 
Mô hình Chi-square Bậc tự do (df) 
Mô hình cạnh tranh 1712.038 638 
Mô hình lý thuyết 1257.832 45