TRƯỜNG TRUNG HỌC PHỔ THÔ NG
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU QUẢ QUẢN LÝ NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC DÀNH CHO CÁC
3.5. P HƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.5.1. Mô tả dữ liệu
Bảng tần số là một bảng tổng hợp các biểu hiện có thể có của đặc điểm quan
sát, hoặc các khoảng giá trị mà trong phạm vi đó dữ liệu có thể rơi vào và số quan sát tương ứng với mỗi biểu hiện hoặc khoảng giá trị dữ liệu, đồng thời có thể tính toán xem so với tổng số quan sát thì số đơn vị thuộc biểu hiện này chiếm tỷ lệ bao nhiêu phần trăm. Cách trình bày bảng tần số bao gồm các cột nội dung như sau: (1) Cột 1 là liệt kê các biểu hiện có thể có của dữ liệu; (2) Cột 2 là tần số xuất hiện (số quan sát được) của các biểu hiện tương ứng; (3) Tần suất được lấy bằng số quan sát chia cho tổng số quan sát của dữ liệu.
Đồ thị phân phốithường được sử dụng để chuyển hóa thông tin trên bảng tần số thành hình ảnh hấp dẫn trực quan hơn, dễ thu hút sự chú ý, ghi nhớ hơn nhất là khi có sự kết hợp với màu sắc. Ngoài ra còn có có các dạng đồ thị dạng đường, hình tròn, dạng thanh dọc, thanh ngang … bổ trợ cho các cách trình bày dữ liệu.
Trung bình cộng là một đại lượng mô tả mức độ tập trung của dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất và được xác định bằng cách tính tổng số giá trị quan sát được và chia cho tổng số quan sát.Ngoài ra để bổ trợ cho giá trị trung bình của dữ liệu, trong mô tả dữ liệu chúng ta còn quan tâm tới: (1) Trung vị là điểm đứng giữa dãy dữ liệu đã được xắp xếp theo thứ tự tăng dần; (2) Mode là giá trị lặp lại nhiều lần nhất trong dữ liệu; (3) Các giá trị lớn nhất (max) và nhỏ nhất (min); (4) Các khoảng chia nhỏ dữ liệu hơn chẳng hạn chia đôi, chia 3, chia 4 …; (5) Khoảng biến thiên dữ liệu.
Phương sai mẫu được xác định bằng cách lấy trung bình của các biến thiên (đã được lấy) bình phương giữa từng quan sát trong tập dữ liệu so với giá trị trung bình của nó.
Độ lệch chuẩn là căn bậc 2 của phương sai mẫu.Hai chỉ tiêu này dùng để đánh giá mức độ biến thiên, mức độ chính xác của dữ liệu quanh giá trị trung bình của nó;
mức độ ổn định của dữ liệu nghiên cứu.
3.5.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Khi thực hiện các nghiên cứu định lượng, nhà nghiên cứu phải sử dụng các loại thang đo lường khác nhau; do các vấn đề nghiên cứu đều diễnra khá phức tạp do vậy việc xây dựng thang đo cần được chuẩn bị kỹ càng và cần được kiểm tra độ tin cậy trước khi sử dụng vào nghiên cứu.
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Công thức tính Cronbach’s Alpha như sau: Alpha = Nρ/ (1+ ρ(N-1)), trong đó ρ là hệ số tương quan trung bình của các mục hỏi; N là số câu hỏi trong 1 nhân tố.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2011). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng được.
Bên cạnh việc xem xét hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, chúng ta cần phải xem xét thêm hệ số tương quan biến tổng. Đây là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally và Burnstein (1994) nếu hệ số tương quan biến tổng này mà nhỏ hơn 0,3 thì thang đo đó sẽ bị loại khỏi nghiên cứu.
3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá
Theo Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2011), phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng để thu nhỏ dữ liệu. Về mặt tính toán phân tích nhân tố được mô tả như sau:
Xi = Ai1*F1 + Ai2*F2 + Ai3*F3 + ….+ Aim*Fm + ViUi.
Trong đó:
Xi là biến chuẩn hóa thứ i;
Aij là hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i; F các nhân tố chung;
Vi hệ số hồi quy chuẩn hóa củanhân tố đặc trưng I đối với biến i; Ui nhân tố đặc trưng của biến i;
m số nhân tố.
Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung; bản
thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát như sau:
Fi = Wi1*X1 + Wi2*X2 + Wi3*X3 + ….+ Wik*Xk;
Trong đó:
Fi là ước lượng trị số của nhân tố i; Wi là quyền số hay trọng số của nhân tố; k là số biến.
Khi phân tích nhân tố, chúng ta cần xem xét các tham số thống kê của quá trình phân tích nhân tố bao gồm:
Kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig của Bartlett’s Test of Sphericity < 5% chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho: Các biến không có tương quan trong tổng thể (không có ý nghĩa trong phân tích nhân tố).
Correlation matrix cho biết các hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
Communality là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích; đây cũng là phần biến được giải thích bởi các nhân tố chung.
Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích của các nhân tố;
Eigeưnvalue > 1 là tiêu chuẩn để xác định số nhân tố được hình thành từ các dữ liệu thu thập được.
Factor loading là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố của nó;
Factor loading > 0,5 được sử dụng trong phép phân tích nhân tố để loại bỏ các biến không hợp lệ.
Factor matrix là ma trận chứa các hệ số factor loading
KMO là trị số cho biết mức độ thích hợp của các nhân tố trong phân tích; KMO
>= 0,5 là thích hợp với các nghiên cứu tiếp theo và ngược lại.
3.5.4. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến phụ thuộc
(nhân tố) vào các biến khác (gọi là biến độc lập) với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến độc lập.
Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sẽ xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là Hiệu quả quản lý NSNN dành cho các trường THPT tỉnh Quảng Trị vào các biến độc lập là Điều kiện kinh tế - xã hội; Cơ chế chính sách và các quy định của nhà nước về quản lý ngân sách; Khả năng về nguồn lực tài chính công; Năng lực quản lý của người lãnh đạo và trình độ chuyênmôn của đội ngũ cán bộ; Tổ chức bộ máy quản lý NSNN; Công nghệ quản lý ngân sách trên địa bàn địa phương.
Phương pháp bình phương bé nhất (Phương pháp OLS) sẽ được ứng dụng vào triển khai xử lý mối quan hệ nêu trên bằng phần mềm thống kê kinh tế lượng SPSS 2.0.
Để xem xét tính đúng đắn của mô hình hồi quy hàng loạt các kiểm định sẽ được xem xét thực hiện bao gồm: (1) Kiểm định F về mức độ phù hợp của mô hình; (2) Kiểm định Dubin Watson về mức độ phù hợp của mô hình; (3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến; (4) Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
Cuối cùng để xem xét tác động của các nhân tố tới biến phụ thuộc thì kiểm định beta # 0 về mức độ tác động của các biến sẽ được thực hiện.
Tóm tắt chương 3:
Như vậy tại chương 3, tác giả đã trình bày một các khái quát và có hệ thống về toàn bộ các phương pháp sẽ được ứng dụng trong nghiên cứu của đề tài này, bao gồm các nội dung về: (1) Mô hình nghiên cứu đề xuất; (2) Giả thuyết nghiên cứu; (3) Mẫu nghiên cứu; (4) Thang đo; (5) Bảng hỏi; (6) Các thức thu thập dữ liệu; (7) Cáckỹ thuật phân tích xử lý dữ liệu. Những nội dung này sẽ là nền tảng cho việc triển khai nghiên cứu tại chương 4 và đưa ra các nhóm giải pháp tại chương 5 của luận văn.