a. Ki m đnh m c đ tin c y c a thang đo (nhân t )
Ti n hành ki m đ nh thang đo b ng h s Cronbach’sAlpha đ lo i b bi n rác. b. Phân tích nhân t khám phá (EFA)
Rút g n m t t p h p g m nhi u bi n quan sát ph thu c l n nhau thành m t t p bi n ít h n đ chúng có ý ngh a h n v n ch a đ ng đ y đ thông tin c a m t t p bi n ban đ u (Hair & ctg, 1998)trích trong Nguy n ình Th và c ng tác viên (2005). Phân tích nhân t khám phá đ c xem là phù h p khi th a mãn các đi u ki n sau:
(1)Ki m đ nh tính thích h p c a mô hình EFA
N u tr s KMO l n (0.55 < KMO < 1) là đ đi u ki n đ phân tích nhân t là thích h p. N u KMO < 0.55 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i d li u.
(2) Ki m đ nh t ng quan c a các bi n quan sát trong th c đo đ i di n
S d ng Ki m đ nh Bartlett: M c t ng quan gi a các bi n quan sát Sig. trong t ng th . N u Sig. < 0.05, thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau.
S d ng Ki m đ nh Ph ng sai c ng d n (ph ng sai l y tích - % cumulative variance): ánh giá m c đ gi i thích c a các bi n quan sát đ i v i nhân t hay ph n tr m bi n thiên c a bi n quan sát.
(4)Factor loading: H s t i nhân t là nh ng h s t ng quan đ n gi a các bi n và nhân t .
Trên c s thang đo đ i di n cho các y u t nh h ng đ n s hài lòng c a nhà đ u t và thang đo hài lòng. Ti p theo ti n hành phân tích t ng quan b ng phân tích h i quy đa bi n đ th y đ c m i quan h gi a các nhân t nh h ng đ n s hài lòng c a nhà đ u t .
c. Phân tích h i quy đa bi n (Multiple Regression Analysis, MRA)
mô hình h i quy đ m b o kh n ng tin c y và hi u qu , ta c n th c hi n các ki m đ nh chính sau:
(1)Ki m đ nh t ng quan t ng ph n c a các h s h i quy (2) M c đ phù h p c a mô hình
(3)Hi n t ng đa c ng tuy n
Do b c 2 đã qua phân tích nhân t khám phá, các bi n đ c l p c a mô hình phân tích h i quy (Các nhân t c a mô hình EFA) s không có hi n t ng đa c ng tuy n. Do đó, không c n thi t ph i th c hi n ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n.
(4)Ki m đ nh ph ng sai c a sai s không đ i (Heteroskedasticity)
S d ng ki m đ nh Spearman đ ki m tra gi a t ng bi n đ c l p có ý ngh a th ng kê v i giá tr tuy t đ i c a s d đ c chu n hóa.
3.6. Tóm t t
Trong ch ng này tác gi s d ng ph ng pháp nghiên c u c a đ tài th c hi n theo ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) đ tìm ra các y u t có nh h ng đ n s hài lòng c a nhà đ u t .
Tr c tiên s d ng h s tin c y Cronbach Alpha đ lo i các bi n không phù h p. Các bi n b lo i b n u nh có m i t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 và h s tin c y Cronbach Alpha nh h n 0.6 . Sau đó s d ng ph ng pháp
phân tích nhân t khám phá EFA, n u t ng ph ng sai trích đ c l n h n 50% thì đ t yêu c u.
Ti p theo tác gi s d ng ph ng pháp phân tích h i quy đa bi n đ phân tích m i quan h gi a m t bi n ph thu c và m t s bi n đ c l p. Ngoài ra, tác gi xác đ nh c th các bi n s và cách thu th p s li u, x lý s li u đ phân tích. K t qu phân tích s đ c th c hi n ch ng ti p theo.
Ch ng 4
K T QU NGHIÊN C U