- Tên Tiếng An h: BIDV Insurance Joint Stock Corporation Tên viết tắt : BIC
3.2.4Phương pháp phân tắch dữ liệụ
1. Trụ sở chắnh:
3.2.4Phương pháp phân tắch dữ liệụ
3.2.1.1 Thống kê mô tả.
Mẫu thu thập ựược tiến hành phân tắch bằng các thống kê mô tả: Phân loại mẫu theo tiêu chắ phân loại ựiều tra, tắnh trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các trả lời trong câu hỏi ựiều trạ
3.2.4.2 Kiểm ựịnh sự tin cậy của thang ựọ
để kiểm ựịnh sự tin cậy của các thang ựo sử dụng trong nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach`s Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Các biến không ựảm bảo tin cậy sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu và không xuất hiện khi phân tắch khám phá nhân tố (EFA). Tiêu chuẩn lựa chọn Cronbach`s Alpha tối thiểu là 0,6 (Hair và cộng sự, 2006), hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 ựược xem là biến rác và ựương nhiên loại khỏi thang ựo (Nunally và Burstein, 1994).
3.2.4.3 Phân tắch khám phá nhân tố.
Sau khi các khái niệm (nhân tố) ựược kiểm ựịnh thang ựo bằng Cronbach`s Alpha sẽ tiếp tục ựược ựưa vào phân tắch khám phá nhân tố (EFA). Phân tắch nhân tố sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra ựược những nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn, có ý nghĩa hơn. Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tắch EFA trong nghiên cứu như sau:
ỚKiểm ựịnh sự thắch hợp của phân tắch nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo ựó, trị số của
KMO lớn hơn 0,5 thì phân tắch nhân tố là thắch hợp (Garson, 2002), ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phương pháp phân tắch nhân tố không thắch hợp với dữ liệu ựang có.
ỚSố lượng nhân tố: Số lượng nhân tố ựược xác ựịnh dựa vào chỉ số eigenvalue ựại diện cho phần biến thiên ựược giải thắch bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2002).
ỚPhương sai giải thắch (variance explained criteria): Tổng phương sai trắch phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Ớđộ giá trị hội tụ: để thang ựo ựạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan ựơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
ỚPhương pháp rút trắch nhân tố là các thành phần chắnh (Principal components) với phép xoay vuông góc (Varimax) ựể ựảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sau khi tiến hành phân tắch EFA, căn cứ trên dữ liệu thực tế tác giả sẽ tiến hành ựặt lại tên cho các nhân tố hình thành và ựiều chỉnh mô hình cũng như các giả thuyết nghiên cứu ban ựầu cho phù hợp dữ liệu thực tế.
3.2.4.5 Ước lượng phương trình hồi quỵ
Sau khi thang ựo của các yếu tố khảo sát ựã ựược kiểm ựịnh thì sẽ ựược xử lý chạy hồi quy tuyến tắnh bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS). Phương pháp ựưa biến vào là phương pháp Enter. Theo Nguyễn đình Thọ (2011), phương pháp Enter phù hợp hơn với các nghiên cứu kiểm ựịnh, phương pháp Stepwise phù hợp với các nghiên cứu khám phá. Mô hình nghiên cứu ước lượng ựược có dạng như sau:
Y =β0 + β1X1 + Ầ+ βiXi +Ầ+ βkXk + Ui (mô hình có k biến ựộc lập) (1) Trong ựó các:
Y là biến phụ thuộc
β0 là hệ số chặn (contanst) Các Xi là biến ựộc lập
βi là các hệ số góc Ờ phản ảnh mức ựộ ảnh hưởng của biến Xi lên biến phụ thuộc Ỵ
Ui là phần sai số hay còn gọi là nhiễu, là phần biến thiên của biến phụ thuộc Y chịu ảnh hưởng ngoài các biến Xi ựưa vào mô hình.
3.2.4.6. Kiểm ựịnh các giả thuyết nghiên cứụ
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ ựược tiến hành kiểm ựịnh thông qua dữ liệu nghiên cứu của phương trình hồi quy ựược xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm ựịnh dựa vào thống kê t và giá trị p tương ứng, ựộ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị p sẽ ựược so sánh trực tiếp với giá trị 0,05 ựể kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứụ
đối với các kiểm ựịnh xem xét sự khác nhau theo các nhóm phân loại ta sử dụng phân tắch phương sai (ANOVA). Tắnh phù hợp và khả năng giải thắch của mô hình ta sử dụng hệ số R2 ựiều chỉnh và kiểm ựịnh F của phân tắch phương saị để ựánh giá sự quan trọng của các nhân tố trong mô hình ảnh hưởng ựến biến phục thuộc như thế nào ta xem xét thông qua hệ số Beta tương ứng từ phương trình hồi quy bội xây dựng ựược từ dữ liệu nghiên cứụ