5. Kết cấu của đề tài
3.4Phƣơng pháp phân tích và xử lý dữ liệu
Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả phát ra tổng số 180 bảng câu hỏi và tổng số thu về 172 bảng câu hỏi. Sau khi khảo sát bảng câu hỏi thu về đƣợc kiểm tra sơ bộ và loại ra 5 bảng câu hỏi mà ngƣời khảo sát không trả lời đầy đủ các thông tin trong bảng câu hỏi, còn lại 167 bảng câu hỏi hợp lệ đƣợc tác giả đánh số thứ tự từ 1 đến 167 để tránh nhầm lẫn giữa các phiếu điều tra, các phiếu này đƣợc tác giả đóng lại thành một tập dữ liệu, đƣợc kiểm tra kỹ lại một lần nữa và sau đó đƣợc mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS. Toàn bộ dữ liệu trong nghiên cứu này đƣợc tác giả xử lý hoàn toàn bằng Excel và phần mềm SPSS.
Phân tích nhân tố đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Principal Components, theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008) thì khi thực hiện bằng phƣơng pháp Principal Components các điều kiện cần đƣợc xem xét trong kết quả xử lý nhƣ sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) ≥ 0.5, thích hợp để phân tích nhân tố.
Thứ hai, hệ số Sig của Bartlett‟s Test of Sphericity ≤ 5%, các biến có tƣơng quan.
Thứ ba, Total của Initial Eigenvalies > 1, xác định nhân tố đƣợc rút ra. Thứ tƣ, Cumulative % của Extraction Sums of Squared Loadings >50%, tỷ lệ giải thích của nhân tố đƣợc rút ra.
Thứ năm, Component của Rotated Component Matrixa > 0.4, hay còn gọi là Factor loading, dùng để xác định biến cần chọn lựa theo nhân tố.
Trong tất cả các phân tích và kiểm định trong nghiên cứu này tác giả đều sử dụng mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt, kết quả hồi quy đƣợc đánh giá thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh Adjusted R Square (đánh giá độ phù hợp mô hình) và kiểm định F (kiểm định độ phù hợp mô hình). Đồng thời tiến hành kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến thông qua xem xét Tolerance và VIF: Nếu Tolerance nhỏ và VIF > 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nếu đảm bảo đƣợc các điều kiện trên thì mô hình hồi quy đƣợc xây dựng, trong đó hệ số R2
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3, tác giả đã trình bày về phƣơng pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phƣơng pháp thu thập thông tin và phân tích xử lý dữ liệu. Trong đó, phƣơng pháp nghiên cứu trong đề tài này tác giả sử dụng hai phƣơng pháp đó là phƣơng pháp nghiên cứu định tính và phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Về phƣơng pháp xử lý dữ liệu trong đề tài tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phƣơng pháp phân tích hồi quy và kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha với công cụ hỗ trợ là phần mềm xử lý dữ liệu SPSS.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU