B c 1: Phân tích th ng kê mô t m u nghiên c u
Tr c khi phân tích d li u ti n hành làm s ch d li u đ lo i các d li u không phù h p, mư hóa và nh p s li u sau đó th c hi n l i vi c ki m tra nh p li u.
Phân tích mô t m u nghiên c u đ tìm ra đ c đi m c a m u nghiên c u v các thông tin c a ng i đ c nghiên c u nh : đ tu i, trình đ h c v n, ngh nghi p, n i làm vi c, m c l ng, gi i tính.
B c 2: ánh giá thang đo
PhơnătíchăCronbach’săAlpha
H s Cronbach Alpha đ c s d ng đ đánh giá s h i t c a các thành ph n c a thang đo đ lo i các bi n không phù h p c a nghiên c u. Theo Nunnally & Burnstein (1994) (trích theo Nguy n ình Th & Nguy n Th Mai Trang, 2008), các bi n có h s t ng quan bi n-t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i và tiêu chu n ch n thang đo khi nó có đ tin c y Alpha t 0.6 tr lên.
Phơnătíchănhơnăt ăkhámăpháăEFA
Phân tích nhân t khám phá EFA đ c s d ng đ xác đ nh giá tr h i t , giá tr phân bi t và thu g n các tham s c l ng cho các nhóm bi n.
Ki m đ nh Barlett đ c dùng đ xem xét ma tr n t ng quan có ph i là ma tr n đ n v hay không. Ki m đ nh Barlett có ý ngh a th ng kê khi Sig. < 0.05, ch ng t các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th .
Ph ng pháp này ch đ c s d ng khi h s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có
giá tr t 0.5 tr lên. N u KMO < 0.5 thì phân tích nhân t không thích h p v i d li u (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong b c này các bi n có h s t i nhân t (factor loading) nh h n 0.5 s ti p t c b lo i.
Ph ng pháp trích h s s d ng là ph ng pháp trích nhân t Principal Com- ponent v i phép quay Varimax, đi m d ng khi trích các y u t có Eigenvalue l n h n ho c b ng 1.
Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 50%
(Nunnally & Burnstein, 1994, theo Nguy n ình Th & Nguy n Th Mai Trang,
2008).
Sau khi lo i các bi n không phù h p, đ c ti n hành đ ki m tra l i đ phù h p c a các bi n, đ ng th i ki m đ nh Cronbach’s Alpha đ c th c hi n l i trên các nhóm bi n có s hi u ch nh đ kh ng đ nh l i đ tin c y c a thang đo.
B c 3: Phân tích h i qui và ki m đ nh gi thuy t
Các thang đo đ c đánh giá đ t yêu c u đ c đ a vào phân tích t ng quan và
phân tích h i qui đ ki m đ nh các gi thuy t. Theo Cooper và Schindler(2005), h i qui tuy n tính b i th ng đ c dùng đ ki m đ nh và gi i thích lý thuy t nhân qu . Phân tích t ng quan Pearson’s đ c s d ng (vì các bi n đ c đo b ng thang đo kho ng) đ xác đ nh các m i quan h có ý ngh a th ng kê gi a các bi n tr c khi ti n hành phân tích h i qui ti p theo. Giá tr tuy t đ i c a h s Pearson càng g n đ n 1 thì hai bi n có m i t ng quan tuy n tính càng ch t ch (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).