6 .B cc lu n vn
2.1.3.3Phân tích d l iu
+ (1) Th c hi n phân tích th ng kê mô t
+ (2) Ki m đ nh s b thang đo b ng h s tin c y Cronbach’s Alpha + (3) Phân tích nhân t khám phá EFA (exploratory factor analysis) đ xác đ nh các m c h i trong phi u kh o sát thu c v nh ng nhân t c b n nào.
Tuy nhiên, tr c khi th c hi n phân tích nhân t c n th c hi n ki m đ nh KMO và Bartlet đ bi t vi c áp d ng phân tích nhân t cho tình hu ng này có phù h p không.
Sau khi đã hoàn ch nh các b c lo i b các bi n quan sát không đ t yêu c u theo các tiêu chu n k trên và lo i b các nhân t không đ tiêu chu n v giá tr Cronbach Alpha, dùng l nh save trong SPSS đ sao l u các nhân t ph ng án nhân t cu i cùng. M i nhân t m i này s đ c s d ng cho các phân tích h i quy.
+ (4) Dùng phân tích t ng quan và h i quy tuy n tính đ ki m đ nh mô hình và các gi thuy t nghiên c u.
Trong phân tích h i quy b c này, các bi n đ c l p chính là các nhân t v a đ c sao l u b c th nh t, còn bi n ph thu c chính là nhân t v m c đ hài lòng.
Khi đã có mô hình h i quy t t nh t, tác gi xác đ nh m c đ tác đ ng c th c a t ng bi n đ c l p đ n s thay đ i c a bi n ph thu c.
+ (5) Dùng phân tích ANOVA đ xác đ nh nh ng khác bi t v s hài lòng c a sinh viên theo các tiêu th c khác nhau.
Bi n đ nh l ng trong phân tích ANOVA chính là m c đ hài lòng còn bi n đ nh tính là các thu c tính riêng c a m u nghiên c u (gi i tính, tr ng h c, ngành h c, h c l c). N u tìm th y s khác bi t, th t c ki m đ nh Post Hoc đ c s d ng đ tìm hi u s khác bi t t n t i c th đâu.