47 và xử lý số liệu SPSS phiên bản 16 để mã hóa, nhập , làm sạch dữ liệu, xử lý và phân tích kết quả nghiên cứu đƣợc thu thập từ bảng hỏi Kết quả phân tích sẽ bao gồm phân tích thống kê mô tả về đặc đ[.]
47 xử lý số liệu SPSS phiên 16 để mã hóa, nhập , làm liệu, xử lý phân tích kết nghiên cứu đƣợc thu thập từ bảng hỏi Kết phân tích bao gồm: phân tích thống kê mơ tả đặc điểm mẫu đƣợc điều tra, sau dùng kiểm định Cronbach‟s Alpha phần mềm SPSS để kiểm tra độ tin cậy thang đo Sau đó, kiểm định giá trị thang đo phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA, phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội để xem xét mức độ ảnh hƣởng nhân tố đến định lựa chọn nhà cung cấp nguyên liệu sở sản xuất địa bàn TP.HCM Các phƣơng pháp kiểm định T- test phân tích phƣơng sai ANOVA đƣợc dử dụng để kiểm tra khác biệt nhóm ngƣời định có đặc điểm cá nhân khác 3.2.3 Thiết kế mẫu: Việc điều tra tổng thể với quy mô lớn việc làm bất khả thi với phần lớn nghiên cứu (Nguyễn Cao Văn & Trần Thái Ninh, 2009) Nên cách điều tra chọn mẫu phù hợp Để thực mục tiêu nghiên cứu đề tài, điều kiện hạn chế nguồn lực tài chính, thời gian khơng có đầy đủ thơng tin tổng thể nên tác giả lựa chọn phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất chọn mẫu tiện lợi Theo Hair cộng (2006) số tối thiểu cho nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố 100 Comrey & Lee (1992) đƣa cỡ mẫu với quan điểm tƣơng ứng là: 100 = tệ, 200 = khá, 300 = tốt, 500 = tốt, 1000 = tuyệt vời Trong nghiên cứu dự kiến có tổng số biến quan sát 37, cỡ mẫu cần đạt 37*5 = 185 phần tử mẫu Theo Tabachnick & Fidell (1996), phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc tính theo cơng thức 50 + 8*m (m: số biến độc lập) Trong nghiên cứu này, dự kiến số biến độc lập cỡ mẫu tối thiểu 50 + 8*8 = 114 phần tử mẫu Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA phƣơng pháp hồi qui tuyến tính nên tác giả tổng hợp hai yếu tố nghĩa mẫu phải lớn 185 Tác giả lựa chọn sử dụng cỡ mẫu 300 cho nghiên 48 cứu Phƣơng pháp thu nhập liệu: bảng câu hỏi đƣợc gửi đến sở sản xuất bánh 21 quận nội thành TP.HCM để khảo sát Số bảng câu hỏi đƣợc trả lời thu nhập từ sở sản xuất nhƣ sau: Bảng 3.1 Kết thu thập mẫu khảo sát Địa điểm STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Số lƣợng sở sản xuất địa bàn Quận Quận Quận Quận Quận Quận Quận Quận Quận Quận 10 Quận 11 Quận 12 Quận Gò Vấp Quận Phú Nhuận Quận Bình Tân Quận Tân Bình Quận Tân Phú Quận Thủ Đức Quận Bình Thạnh Huyện Nhà Bè Huyện Bình Chánh Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 150 120 160 140 120 130 170 140 160 120 90 150 90 100 320 120 110 70 100 80 60 Số bảng câu hỏi đƣợc trả lời thu thập 18 14 18 16 12 15 16 14 16 14 14 16 14 12 36 12 12 10 12 13 06 Tỷ lệ 12,00% 11,67% 11,25% 11,43% 10,00% 11,54% 9,41% 10,00% 10,00% 11,67% 15,56% 10,67% 15,56% 12,00% 11,25% 10,00% 10,91% 14,29% 12,00% 16,25% 10,00% 3.2.4 Phân tích liệu Trƣớc tiên, tác giả tiến hành phân tích thống kê mơ tả với liệu sau đƣợc làm mã hóa Sau đó, tiến hành: (1) Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach‟s Alpha; (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis); (3) Phân tích hồi quy đa biến kiểm định giả thuyết mơ hình; kiểm định giả thuyết sử dụng mức ý nghĩa 5%; (4) Phân tích khác biệt Anova 49 3.2.5 Đánh giá độ tin cậy thang đo Các biến quan sát nhân tố đo lƣờng yếu tố trùng lặp với mà để biết biến đƣa có giá trị việc phân tích liệu phải tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo Ở đây, độ tin cậy thang đo đƣợc đánh giá thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha Theo Nguyễn Đình Thọ Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Độ tin cậy thang đo đƣợc đánh giá phƣơng pháp quán nội qua hệ số Cronbach‟s Alpha Sử dụng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha trƣớc phân tích nhân tố EFA để loại biến không phù hợp biến rác tạo yếu tố giả Theo Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha cho biết đo lƣờng có liên kết với hay không; nhƣng không cho biết biến quan sát cần bỏ biến quan sát cần giữ lại Khi đó, việc tính tốn hệ số tƣơng quan biến-tổng giúp loại biến quan sát khơng đóng góp nhiều cho mơ tả khái niệm cần đo Các tiêu chí đƣợc sử dụng thực đánh giá độ tin cậy thang đo: - Theo Nguyễn Đình Thọ Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Loại biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến-tổng nhỏ 0,3; tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn 0,7 (Alpha lớn độ tin cậy quán nội cao) Nghiên cứu thực đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí: loại biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến-tổng nhỏ 0,4 (đây biến khơng đóng góp nhiều cho mơ tả khái niệm cần đo nhiều nghiên cứu trƣớc sử dụng tiêu chí này) - Theo Hồng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Các mức giá trị Alpha: lớn 0,8 thang đo lƣờng tốt; từ 0,7 đến 0,8 sử dụng đƣợc; từ 0,6 trở lên sử dụng trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu mới bối cảnh nghiên cứu Các biến quan sát có tƣơng quan biến tổng nhỏ 0,4 đƣợc xem biến rác đƣợc loại thang đo đƣợc chấp nhận hệ số tin cậy 50 Alpha đạt yêu cầu lớn 0,7 Vì vậy, nghiên cứu chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn 0.7 3.2.6 Phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau đánh giá độ tin cậy Cronbach‟s Alpha, biến đạt tiêu chuẩn đƣợc giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố khám phá Phân tích nhân tố khám phá tiền đề cho việc phân tích hồi qui tuyến tính Theo Hair cộng (1998), phân tích nhân tố khám phá phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập hợp gồm nhiều biến quan sát có tƣơng quan với thành nhóm để dễ dàng quản lý nhƣng chứa đựng hầu hết nội dung thông tin biến ban đầu Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm thang đo Hair &ctg (2008) cho rằng, tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố phải lớn 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực EFA Các mức giá trị hệ số tải nhân tố: lớn 0,3 đạt đƣợc mức tối thiểu; lớn 0,4 quan trọng; lớn 0,5 có ý nghĩa thực tiễn Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu 350 chọn hệ số tải nhân tố lớn 0,3; cỡ mẫu khoảng 100 chọn hệ số tải nhân tố lớn 0,55; cỡ mẫu khoảng 50 hệ số tải nhân tố phải lớn 0,75 Đầu tiên kiểm định Bartlett kiểm định KMO Hệ số KMO số dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Hệ số KMO phải có giá trị khoảng 0,5 đến 1, trƣờng hợp trị số nhỏ 0,5 phân tích nhân tố có khả khơng thích hợp với liệu Thứ hai tiến hành trích nhân tố Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phép trích nhân tố Principal Component Analysis Theo Nguyễn Đình Thọ Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Principal components với phép quay Varimax điểm dừng trích yếu tố có Eigenvalues =1 Với thang đo đơn hƣớng sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Princial components Tiến hành loại biến số có trọng số nhân tố (còn gọi hệ