4.7.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Xây dựng thang đo: Khi xây dựng các thang đo lường cần phải đánh giá để đảm bảo chất lượng của thang đo lường. Đánh giá một thang đo lường dựa trên cơ sở 4 tiêu chuẩn cơ bản: độ tin cậy, giá trị, tính đa dạng, tính dễ trả lời. Trong quá trình đo lường luôn luôn tồn tại hai sai số là sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên. Do vậy việc giảm thiểu sai số liên quan đến thang đo lường là rất quan trọng; một thang đo lường cung cấp những kết quả nhất quán qua những lần đo khác nhau được coi là có độ tin cậy.
Đo lường đảm bảo độ tin cậy là cách loại trừ sai số ngẫu nhiên và cung cấp được dữ liệu tin cậy. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng thang đo Likert 5 (Likert, Rensis, 1932) trong việc đo lường các yếu tố tác động đến hiệu quả quản lý nguồn vốn đầu tư XDCB từ ngân sách nhà nước tại địa bàn tỉnh Quảng Trị. Bậc 5: Điểm số cao nhất; Bậc 4: Điểm số đồng tình; Bậc 3: Điểm số bình thường; Bậc 2: Điểm ít đồng tình; Bậc 1: Điểm số thấp nhất. Cụ thể mô tả các thang đo yếu tố được diễn giải ở các phần tiếp theo như sau:
Xây dựng bảng câu hỏi: Bảng câu hỏi là một công cụ dùng để thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi bao gồm một tập hợp các câu hỏi và các câu trả lời được sắp xếp theo logic nhất định. Bảng câu hỏi là phương tiện dùng để giao tiếp giữa người nghiên cứu và người trả lời trong tất cả các phương pháp phỏng vấn. Thông thường có 6 bước cơ bản sau đây để thiết kế một bảng câu hỏi:
(1) Xác định các dữ liệu cần tìm
(2) Xác định phương pháp phỏng vấn: Trong đề tài tác giả sử dụng phương pháp phỏng vấn bằng phiếu và thư
(3) Phác thảo nội dung bảng câu hỏi: Tương ứng với từng nội dung cần nghiên cứu, phác thảo các câu hỏi cần đặt ra.
(4) Chọn dạng cho câu hỏi: Có khá nhiều dạng câu hỏi dùng cho thiết kế bảng hỏi1; tuy nhiên ở đề tài này tác giả chọn câu hỏi dạng thang đo thứ tự Likert với 5 mức thứ tự và người trả lời chỉ việc đọc các nội dung và tích vào ô có thứ tự họ cho là phù hợp với quan điểm của mình.
(5) Xác định từ ngữ thích hợp cho bảng câu hỏi
(6) Thiết kế việc trình bày bảng câu hỏi: với cấu trúc đã trình bày và được gửi đính kèm qua thư điện tử sẽ được in trên giấy A4 để thuận tiện cho việc hỏi, lưu trữ và thống kê.
4.7.2. Triển khai thu thập dữ liệu
(1) Dữ liệu thu thập về được nhập liệu vào file exel các thông số cơ bản và từ đó dẫn suất tính toán ra các chỉ tiêu cần nghiên cứu
(2) Gửi bản hỏi cho các đáp viên thông qua email thông qua danh sách dự kiến trước, đồng thời có giải thích rõ ràng cách trả lời trong tài liệu gửi kèm,
(3) Gọi điện thông báo và giải thích chi tiết hơn cho các đáp viên đã được gửi thư về nội dung, cách thức hỏi và trả lời.
(4) Sau đó, các chỉ tiêu nghiên cứu được chuyển sang phần mềm SPSS 20 để phân tích, tính toán;
(5) Nhận lại các phiếu hỏi đã được trả lời; đối với các trường hợp chưa rõ ràng về các ý nghĩa kết quả trả lời; tác giả sẽ tiến hành gặp trực tiếp để xin ý kiến hoặc gọi điện thoại hỏi thêm cho rõ ràng;
(6) Các kỹ thuật thống kê mô tả được sử dụng;
(7) Hồi quy đa biến bằng phương pháp hồi quy OLS. Kiểm định các hệ số beta, kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tương quan, kiểm định mức độ phù hợp của mô hình …
1- Câu hỏi mở: Là dạng câu hỏi không cấu trúc sẵn phương án trả lời, do đó người trả lời có thể trả lời hoàn toàn theo ý họ, và nhân viên điều tra có nhiệm vụ phải ghi chép lại đầy đủ các câu trả lời.
- Câu hỏi đóng: Là dạng câu hỏi mà ta đã cấu trúc sẵn phương án trả lời. Bao gồm 4 dạng sau : - Câu hỏi phản đối: Là dạng câu hỏi mà câu trả lời có dạng: “ có hoặc không”;
- Câu hỏi xếp hạng thứ tự: Là dạng câu hỏi mà ta đưa ra sẵn các phương án trả lời, và để cho người trả lời lựa chọn, so sánh và xếp hạng chúng theo thứ tự;
- Câu hỏi dạng bậc thang: Là dạng câu hỏi dùng thang đo thứ tự hoặc thang đo khoảng để hỏi về mức độ đồng ý hay phản đối, mức độ thích hay ghét…của người trả lời về một vấn đề nào đó.
- Câu hỏi đánh dấu tình huống trong danh sách: Là dạng câu hỏi mà ta đưa ra sẵn danh sách các phương án trả lời, và người trả lời sẽ đánh dấu vào những đề mục phù hợp với họ.
4.8. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU CHO PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ QUẢN LÝ NGUỒN VỐN ĐẦU TƯ XDCB TỪ NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC TẠI ĐỊA LÝ NGUỒN VỐN ĐẦU TƯ XDCB TỪ NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC TẠI ĐỊA BÀN TỈNH QUẢNG TRỊ
4.8.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo trong bài nghiên cứu này được đánh giá qua chỉ số Cronbach Alpha. Cronbach Alpha là công cụ được dùng để lược bỏ đi những biến quan sát không đạt yêu cầu. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là tiêu chuẩn để chọn thang đo.
Hệ số tương quan biến tổng 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 & Burnstein (1994), hệ số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:
- ±0.01 đến ±0.1: Mối tương quan quá thấp, không đáng kể - ±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp
- ±0.4 đến ±0.5: Mối tương quan trung bình - ±0.6 đến ±0.7: Mối tương quan cao
- ±0.8 trở lên: Mối tương quan rất cao
Trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
4.8.2. Phân tích các yếu tố khám phá
Theo Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích yếu tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích yếu tố của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo.
Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser - Mever - Olkin). Trị số KMO lớn
(giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích yếu tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartletts Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố.
Rút trích yếu tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích yếu tố Principle components.
Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những yếu tố đại diện các biến.
Hệ số tải yếu tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các yếu tố bằng hoặc lớn 0.5 mới có ý nghĩa.
4.8.3. Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 2008), Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội được sử dụng như công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu.
Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Khi giải thích về phương trình hồi quy, tác giả đã lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự đa cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê.
Độ chấp nhận (Tolerance) thường được sử dụng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nguyên tắc nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Phương pháp lựa chọn biến Enter Remove được tiến hành. Hệ số xác định R2
khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và Q-Q plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin- Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
4.8.4. Phân tích phương sai ANOVA
Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Ở phần thực hành cơ bản chỉ đề cập đến phân tích phương sai 1 yếu tố (One-way ANOVA).
Một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
- Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Kết luận chương 4: Thiết lập mô hình nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phương pháp thu thập, xử lý mẫu nghiên cứu và số liệu. Xây dựng thang đo và bảng câu hỏi làm cơ sở cho chạy các mô hình, phân tích dữ liệu, làm nền tảng cho chương 5 - kết quả nghiên cứu.
../../../../MYDOCUMENT/Downloads/Hoan thien ctac qly NNNN Trieu phong Qtri (6chuong).doc - _Toc369618302#_Toc369618302
CHƯƠNG 5
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý vốn và sử dụng vốn ĐTXDCB bằng nghiên cứu định lượng như đã trình bày ở Chương 4, kết quả nghiên cứu dưới đây là kết quả của quá trình phát ra 223 phiếu điều tra, tác giả thu về 203 phiếu quan sát hợp lệ và có 20 phiếu không hợp lệ, vì vậy tác giả sẽ thực hiện các kĩ thuật phân tích định lượng dựa trên số mẫu là 203.
5.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Dữ liệu được thống kê theo tần suất, thống kê mô tả dữ liệu để từ đó có các đánh giá sơ bộ về các vấn đề liên quan tới Quản lý và sử dụng vốn ĐTXDCB ở Quảng Trị. (Phụ lục 2.3)
Hầu hết các biến đều có điểm trung bình từ 3 tới 4 cho thấy người được điều tra đánh giá khá cao đối với các yếu tố này, đặc biệt các biến CF_1, CL_1,CL_2, CL_3 là những biến quan sát có điểm trung bình >= 4 cho thấy người được điều tra đánh giá rất cao và có tính nhất quán đối với các yếu tố này.
Với biến phụ thuộc là đánh giá về hiệu quả quản lý và sử dụng vốn ĐTXDCB Quảng Trị (HQ_1, HQ_2) đạt điểm số trung bình >4 cho thấy đa số người phỏng vấn có những đánh giá khá tốt về hiệu quả quản lý và sử dụng vốn ĐTXDCB ở tỉnh Quảng Trị. (Phụ lục 2.3.2).
Kết quả nghiên cứu cho thấy số lượng nam giới nhiều hơn nữ giới (trong dữ liệu khảo sát). Nam giới chiếm 67,5%, nữ giới chiếm 32,5% trong tổng số 203 mẫu). (Phụ lục 2.3.3)
Đa số các đối tượng có kinh nghiệm làm việc từ 5 đến 10 năm (chiếm 49,8%) từ 3 đến 5 năm (chiếm 31%), tiếp theo là trên 10 năm (chiếm 16,3%) và còn lại dưới 3 năm( chiếm 3%). Qua đó cho thấy đối tượng điều tra đa số đều là những đối tượng có kinh nghiệm làm việc từ 5 đến 10 năm. Phụ lục 4.8.2.
5.2 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Do mô hình nghiên cứu được xây dựng bởi nhiều yếu tố độc lập và nhiều yếu tố phụ thuộc nên số lượng biến quan sát bị tách rời nhiều hơn, nhưng điều đó cũng không làm ảnh hưởng nhiều đến kết quả nghiên cứu của mô hình. Để kiểm tra sự tin cậy của các khái niệm nghiên cứu này phương pháp phổ biến là sử dụng hệ số CronbachAlpha ( Suanders và cộng sự, 2007). Để kiểm tra mức độ phù hợp của một mục hỏi phải xem xét hệ số tương quan biến tổng ( Hair và cộng sự, 2006). Tiêu chuẩn kiểm định là hệ số CronbachAlpha tối thiểu 0,6 (theo nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)” và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0,3 (Nunally và Burstein, 1994).
Với các biến không phù hợp sẽ tiến hành kiểm tra lại câu hỏi và có thể bán đi một số biến đó giúp độ tin cậy thang đo của yếu tố phù hợp. Kết quả kiểm định thang đo các yếu tố sau khi loại bán một số biến quan sát không phù hợp được nêu ở dưới đây.
5.2.1 Thang đo các biến độc lập
Phụ lục 3.1; 3.2; 3.3; 3.4; 3.5; 3.6; 3.7; 3.8
Các thang đo biến độc lập đều có hệ Cronbach Alpha > 0,6 nên có thể nói thang đo này có thể sử dụng được, các biến quan sát này đều có hệ số tương quan biết tổng lớn hơn 0,3, sau khi đã loại một số biến quan sát không phù hợp với thang đo. Thang đo và các biến quan sát trên đạt độ tin cậy cao.
5.2.2 Thang đo biến phụ thuộc
Biến Hiệu quả quản lý và sử dụng vốn ĐTXDCB Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,732 6
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted HQ_1 19,19 6,384 ,493 ,687 HQ_2 19,23 6,137 ,571 ,664 HQ_3 19,29 6,284 ,497 ,686 HQ_4 19,65 6,704 ,403 ,712 HQ_5 19,48 6,617 ,402 ,713 HQ_6 19,45 6,486 ,438 ,703 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS)
Thang đo cho thấy các biến quan sát của biến phụ thuộc có hệ số Cronbach Alpha > 0,7 nên có thể nói rằng thang đo về biến phụ thuộc rất đáng tin cậy. Hệ số tương quan biến tổng của các biến phụ thuộc đều lớn hơn 0,3 đánh giá độ tin cậy thang độ rất cao.
5.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phần phân tích này sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring và phép quay Promax. Điểm dừng trích các yếu tố là những nhóm yếu tố có giá trị Eigenvalues thấp nhất là 1. Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến đo lường khi trọng số (Factor loading) từ 0,5 trở lên. Đồng thời thang đo thật sự có thể thật sự tin cậy để đưa vào phân tích số liệu khi tổng phương sai trích của chúng lớn hơn hoặc bằng 50% (