53 Trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO phải đạt giá trị trong khoảng [0 5;1] là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp Nếu trị số này nh[.]
53 Trị số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Trị số KMO phải đạt giá trị khoảng [0.5;1] điều kiện đủ để phân tích nhân tố phù hợp Nếu trị số nhỏ 0.5, phân tích nhân tố có khả khơng thích hợp với tập liệu nghiên cứu Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét biến quan sát nhân tố có tương quan với hay khơng, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố biến quan sát phản ánh khía cạnh khác nhân tố phải có mối tương quan với Do trường hợp kiểm định Bartlett cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho biến xem xét Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê giá trị Sig Bartlett’s Test < 0.05, điều chứng tỏ biến quan sát có tương quan với nhân tố Sự rút trích nhân tố đại diện biến quan sát thực phân tích nhân tố với phép quay (Varimax) Các thành phần với giá trị Eigenvalua lớn (Gerbing Anderson, 1998) giữ lại mơ hình phân tích tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn 50% mơ hình EFA xem phù hợp Cuối cùng, để phân tích nhân tố có ý nghĩa, tất cá hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hệ số quy ước 0,5 để khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair & ctg, 2006) Bên cạnh đó, khác biệt hệ số tải nhân tố biến quan sát nhân tố phải lớn 0,3 để tạo giá trị phân biệt nhân tố (Jabnoun Al-Tamimi, 2003) Kỹ thuật phân tích nhân tố (factor analysis) sử dụng trông nghiên cứu nhằm rút gọn gom yếu tố thuộc tính lại thành nhân tố có ý nghĩa hơn, số lượng Phương pháp tương quan Pearson Mục đích chạy tương quan Pearson để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ biến phụ thuộc với biến độc lập sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến biến độc lập có tương quan mạnh với Tiêu chí tương quan Pearson giá trị tương quan r, hệ số có giá trị dao động từ -1 đến 1, hệ số có ý nghĩa Sig nhỏ 0.05 54 +, Nếu r tiến -1 tương quan tuyến tính mạnh, chặt chẽ, tiến tương quan dướng, tiến -1 tương quan âm +, Nếu r tiến tương quan tuyến tính yếu +, Nếu r =0 khơng có tương quan tuyến tính, lúc có hai tình xảy ra, khơng có mối quan hệ biến, hai chúng có mối liên hệ phi tuyến tính +, Nếu r =1 tương quan tuyến tính tuyệt đối Phương pháp Hồi quy đa biến Hồi quy đa biến giúp xác định nhân tố đóng góp nhiều/ ít/ khơng đóng góp vào thay đổi biến phụ thuộc, để từ đưa giải pháp cần thiết kinh tế Để mơ hình hồi quy có ý nghĩa giá trị Sig kiểm định F phải nhỏ 0.05 Giá trị R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng biến độc lập lên biến phụ thuộc Thường giá trị từ 50% trở lên nghiên cứu đánh giá tốt Trong hồi quy đa biến có hai hệ số hồi quy hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa B Cả hai hệ số hồi quy sử dụng để viết phương trình hồi quy Đối với hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, phương trình hồi quy có dạng: Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + BnXn Trong đó: Y biến phụ thuộc; B0 giá trị Constant bảng hệ số hồi quy; B hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa bảng hệ số hồi quy; X biến độc lập Đối với phương trình dạng này, hệ số hồi quy phản ánh thay đổi biến phụ thuộc biến độc lập thay đổi biến độc lập lại giữ nguyên Trong phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa biến giữ nguyên đơn vị gốc phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa tốn học nhiều 55 ý nghĩa kinh tế, phản ánh thay đổi biến phụ thuộc biến độc lập thay đổi điều kiện biến độc lập lại phải cố định Đối với hệ số hồi quy chuẩn hóa, phương trình hồi quy có dạng: Y = B1X1 + B2X2 + B3X3 + BnXn Trong phương trình hồi quy chuẩn hóa, hệ số hồi quy phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa, vào hệ số hồi quy Beta biết biến X ảnh hưởng mạnh, biến ảnh hưởng yếu đến biến phụ thuộc Y Biến có hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta lớn biến có sức ảnh hưởng mạnh tới biến phụ thuộc Y Có thể thấy, biến phương trình hồi quy chuẩn hóa quy đơn vị, phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều toán học Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta phương trình hồi quy, nhà kinh tế học xác định yếu tố quan trọng nhất, yếu tố quan trọng để dành thời gian tiền bạc đầu tư cách hợp lý Trong phạm vi nghiên cứu đề tài này, tác giả đề xuất sử dụng phương trình hồi quy chuẩn hóa để tiến hành phân tích Giá trị giá trị Sig kiểm định t biến độc lập, sig nhỏ 0.005 có nghĩa biến độc lập có ý nghĩa mơ hình, ngược lại sig lớn 0.05 biến độc lập cần loại bỏ Cuối giá trị VIF, giá trị dùng để kiểm tra tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến tượng biến độc lập có mối tương quan mạnh với nhau, mơ hình hồi quy xảy đa cộng tuyến khiến nhiều số sai lệch, dẫn đến kết việc phân tích định lượng khơng cịn mang lại nhiều ý nghĩa Nếu VIF nhỏ 10 khơng có tượng đa cộng tuyến 2.3 Các nội dung cần phân tích Đối với mục tiêu 1: để thực mục tiêu này, đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu trực tiếp, thơng qua mơ hình để nghiên cứu chất lượng dịch vụ thông qua 300 phiếu vấn xử lý qua phần mềm SPSS 20.0 Đối với mục tiêu thứ 2: Từ kết nghiên cứu, số liệu thu thập xử lý phân tích phương pháp: thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s alpha,