Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn trường đại học của sinh viên ngành công nghệ th (3)

44  Đánh giá độ tin cậy của thang đo Phân tích độ tin cậy thông qua nhận xét hệ số Cronbach’ Alpha để loại những biến không phù hợp Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất[.]

44  Đánh giá độ tin cậy thang đo Phân tích độ tin cậy thông qua nhận xét hệ số Cronbach’ Alpha để loại biến không phù hợp Độ tin cậy thang đo đánh giá phương pháp nhất quán nội qua hệ số Cronbach’s Alpha Hệ số Cronbach’s Alpha lớn thì độ tin cậy nhất quán nội cao Sử dụng phương pháp Cronbach’s Alpha trước phân tích nhân tố khám phá EFA để loại biến khơng phù hợp biến có thể tạo yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Hệ số tin cậy cho biết biến đo lường có liên kết với hay không, không cho biết biến cần loại bỏ biến cần giữ Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến tổng để loại biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mợng Ngọc, 2008) Các tiêu chí đánh giá - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0.8 thang đo lường tốt; 0.7 đến 0.8 sử dụng (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); - Hệ số tương quan biến – tổng: biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (< 0.3) xem biến rác bị loại thang đo chấp nhận hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu Đối với nghiên cứu này, biến có hệ số tương quan biến – tởng nhỏ 0.3 bị loại hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0.7 đạt - 0.6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0.95 tương quan biến – tởng > 0.3 (Hồng Trọng, 2008; Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 364, trang 365) - Tác giả lựa chọn tiêu chí đánh giá độ tin cậy là: 0.6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0.95 tương quan biến – tởng > 0.3  Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích nhân tố dùng để tóm tắt liệu rút gọn tập hợp yếu tố quan sát thành yếu tố dùng phân tích, kiểm định (gọi nhân tố) Các nhân tố rút gọn có ý nghĩa 45 chứa đựng hết nội dung thông tin tập biến quan sát ban đầu Phân tích nhân tố khám phá dùng để kiểm định giá trị khái niệm thang đo: - Phương pháp: Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố điểm dừng trích yếu tố Eigenvalues lớn hoặc Phương pháp cho phản ánh liệu tốt dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Đối với thang đo đơn hướng sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components Thang đo chấp nhận tổng phương sai trích hoặc lớn 50% Tác giả dùng điều kiện phân tích theo Nguyễn Đình Thọ (2013):  Hệ số KMO ≥ 0,5, mức ý nghĩa Kiểm định Barlett ≤ 0,05  Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), ta có thể chọn biến có hệ số tải nhân tố lớn hoặc 0.4 nợi dung biến đó có đóng góp vào giá trị nội dung khái niệm đo lường Mặt khác, cỡ mẫu nghiên cứu đề tài lên đến 150 nên tác giả định chọn điều kiện phân tích hệ số tải nhân tố lớn hoặc 0.4  Thang đo chấp nhận tổ ệ số Eigenvalues >  Chênh lệch hệ số tải nhân tố biến quan sát nhân tố ≥ 0.3  Phân tích hồi quy bội  Phân tích tương quan Các thang đo đánh giá đạt yêu cầu đưa vào phân tích tương quan Pearson (vì biến đo thang đo khoảng) phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết Phân tích tương quan thực biến phụ tḥc biến đợc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính biến phụ tḥc biến độc lập, đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính phù hợp Phân tích tương quan giúp cho việc phát mối tương quan chặt chẽ biến đợc lập, tương quan gây tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết hồi quy (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mợng Ngọc, 2008) 46 Hệ số tương quan Pearson (r) nhận giá trị từ +1 đến −1 Nếu r > cho biết một tương quan dương hai biến, nghĩa giá trị biến tăng thì làm tăng giá trị biến ngược lại Nếu r < cho biết một tương quan âm hai biến, nghĩa giá trị biến tăng thì làm giảm giá trị biến ngược lại Giá trị r = +1 hoặc r = −1 cho thấy liệu hoàn toàn phù hợp với mơ hình tuyến tính Giá trị tuyệt đối r cao mức đợ tương quan hai biến lớn hoặc liệu phù hợp với quan hệ tuyến tính hai biến Tuy nhiên, cũng cần phải lưu ý đến dấu hiệu tượng đa cộng tuyến biến độc lập có tương quan mạnh với Khi phân tích Pearson, biến độc lập biến phụ thuộc xem xét Có nhiều quy tắc, kinh nghiệm khác đề nghị mức độ tương quan theo giá trị tuyệt đối r, đó quy tắc Evans (1996) sử dụng phổ biến sau: Bảng 3.2: Mức độ tương quan R Mức độ tương quan 0,00 – 0,19 Tương quan rất yếu 0,20 – 0,39 Tương quan yếu 00,40 – 0,59 Tương quan đáng kể 0,60 – 0,79 Tương quan mạnh 0,80 – Tương quan rất mạnh Nguồn: Evan, J D., 1996  Phân tích hồi quy bội Việc lựa chọn biến đưa vào mô hình hồi quy có thể thực theo mợt các phương pháp sau: - Phương pháp đưa dần từng biến độc lập; - Phương pháp loại dần từng biến độc lập; - Phương pháp chọn từng bước (kết hợp đưa vào dần loại trừ dần) 47 - Phương pháp Enter (SPSS xử lý tất biến đưa vào cùng một lượt) Nghiên cứu thực theo phương pháp Enter: tất biến đưa vào một lần xem xét kết thống kê có liên quan o Kiểm định Quy trình kiểm định thực theo các bước sau: - Đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy thơng qua hệ số xác định R bình phương R bình phương có hiệu chỉnh - Kiểm định giả thuyết độ phù hợp các biên đưa vào mô hình - Kiểm định giả thuyết ý nghĩa từng hệ số hồi quy - Kiểm định tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phân phối chuẩn phần dư - Xác định mức độ ảnh hưởng nhân tố tác động đến định chọn trường sinh viên ngành công nghệ thông tin địa bàn TP HCM: hệ số bêta nhân tố lớn có thể nhận xét nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng cao các nhân tố khác mơ hình nghiên cứu o Kiểm định khác biệt theo các đặc điểm nhân học ảnh hưởng đến định chọn trường sinh viên ngành công nghệ thông tin địa bàn TP HCM thông qua kiểm định ANOVA TÓM TẮT CHƯƠNG Chương tác giả trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp lấy mẫu, kích thước mẫu, phương pháp thu thập phân tích liệu Một cách tổng quát, tiêu điểm quan trọng chương sau: Nghiên cứu sơ bộ: thực khảo sát thử phỏng vấn nhóm 20 sinh viên năm nhất ngành công nghệ thông tin học địa bàn Tp HCM để điều chỉnh thang đo xây dựng bảng câu hỏi thức Nghiên cứu thức: thực thơng qua phương pháp định lượng với bảng khảo sát; lấy mẫu ngẫu nhiên, cỡ mẫu 150 Thang đo sử dụng nghiên cứu