V= CF (1+ r) CF୲ ୲+ (1+ r) V୬ ୬
4.1.4.2Nghiên cứu định lượng:
Đây là giai đoạn nghiên cứu chính thức với kỹ thuật thu thập dữ liệu là phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 18.0. Sau khi mã hóa và làm sạch giữ liệu sẽ trải qua các phân tích chính thức:
- Đánh giá độ tin cậy các thang đo: độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha, qua đó các biến sẽ bị loại nếu hệ số tương quan tổng biến nhỏ (< 0,3) và thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach Alpha đạt yêu cầu (> 0,6).
- Phân tích nhân tố khám phá: nhằm đảm bảo mô hình EFA đảm bảo khả năng tin cậy, đòi hỏi phải thực hiện các kiểm định:
Kiểm định tính thích hợp EFA: sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) thỏa điều kiện 0,5 < KMO <1 thì phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: sử dụng Bartlett để đánh giá với Sig. < 0,05 có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố với trị số phương sai tối thiểu > 50%.
- Phân tích hồi quy đa biến: để mô hình đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, đòi hỏi thực hiện các bước kiểm định:
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05) kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mức độ phù hợp của mô hình: sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) để kiểm định với mức ý nghĩa đảm bảo độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05) ta chấp nhận giả thuyết, mô hình phù hợp.
Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi: sử dụng kiểm định Spearman, nếu mức ý nghĩa Sig. của hệ số tương quan hạng Spearman đảm bảo lớn hơn 0,05, kết luận phương sai phần dư không đổi.