Bộ dữ liệu SPSS: ý định quay lại điểm đến du lịch (mô hình Hình ảnh điểm đến), 360 quan sát

Khảo sát mô phỏng du khách nội địa tại Đà Lạt. Bộ dữ liệu gồm 360 quan sát mô phỏng, 5 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên SPSS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình hình ảnh điểm đến (Echtner và Ritchie, 1993) và lòng trung thành điểm đến (Chen và Tsai, 2007). Hình ảnh điểm đến, trải nghiệm và giá trị cảm nhận nâng cao sự hài lòng, dẫn đến ý định quay lại.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,86 đến 0,90, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Sự hài lòng: các biến trong mô hình giải thích 49,7% biến thiên của sự hài lòng. Nhân tố tác động mạnh nhất là trải nghiệm du lịch (β = 0,400), tiếp theo là hình ảnh điểm đến (β = 0,352). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Ý định quay lại: các biến trong mô hình giải thích 63,5% biến thiên của ý định quay lại. Nhân tố tác động mạnh nhất là sự hài lòng (β = 0,651), tiếp theo là hình ảnh điểm đến (β = 0,247). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Hình ảnh điểm đến → Sự hài lòng → Ý định quay lại ≈ 0,229; Trải nghiệm du lịch → Sự hài lòng → Ý định quay lại ≈ 0,260; Giá trị cảm nhận → Sự hài lòng → Ý định quay lại ≈ 0,200 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên SPSS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

R² hiệu chỉnh = 0,633, các biến độc lập giải thích 63,3% biến thiên của ý định quay lại. Kiểm định F = 310,290 với Sig. < 0,001, mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. Durbin-Watson = 2,115 nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

VIF lớn nhất = 1,273 (dưới 2), không có đa cộng tuyến đáng kể. HL có Beta = 0,651, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến YDQL; HADD có Beta = 0,247, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến YDQL.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: YDQL = 0,651×HL + 0,247×HADD + ε. Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: HL > HADD.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 22 trở lên (hoặc JASP, jamovi)
• Lĩnh vực: Du lịch
• Định dạng: file .zip, khoảng 175 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.