6. Nội dung và kết quả đạt được (Theo mục tiêu nghiên cứu ):
2.3.3. Diễn giải các phương pháp phân tích:
2.3.3. 2.3.3.
2.3.3. DiDiDiDiễễễễnnnn gigigigiảảảảiiii ccccáááácccc phphphphươươươươngng phngngphphpháááápppp phphphphâââânnnn ttttíííích:ch:ch:ch: 2.3.3.1.
2.3.3.1.
2.3.3.1.2.3.3.1. KhKhKhKhááááiiii ninininiệệệệmmmm vvvvềềềề ththốththốốốngngngng kkkêêêê mk mmmôôôô ttttảảảả::::
Thống kê mô tả là tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin thu thập.
Các công cụ cơ bản để tóm tắt và trình bày dữ liệu trong thống kê mô tả thường là: bảng tần số, các đại lượng thống kê mô tả.
a) a)
a)a) BBBBảảảảngngngng ttttầầầầnnnn ssssốốốố::::
Dùng để đếm tần số với tập dữ liệu đang có thì số đối tượng có các biểu hiện nào đó ở một thuộc tính cụ thể là bao nhiêu, nhiều hay ít… có thể thực hiện cho bảng tần số với tất cả các biến kiểu định tính lẫn định lượng.
Ý nghĩa: Là tính tần số của từng biểu hiện, được tính bằng cách đếm và cộng dồn; tần số tính theo tỷ lệ phần trăm (%) bằng cách lấy tần số của từng biểu hiện chia cho tổng số mẫu quan sát; tính phần trăm hợp lệ là tính trên số quan sát có thông tin trả lời; tính phần trăm tích lũy do cộng dồn các phần trăm từ trên xuống, nó cho biết có bao nhiêu phần trăm đối tượng ta đang khảo sát ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
b) b)
b)b) CCCCáááácccc đạđạiiii llllượđạđạ ượượượngngngng ththốththốốốngngngng kkkêêêê mk mmmôôôô ttttảảảả::::
Các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các biến định lượng. Nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa.
Các đại lượng thống kê mô tả thường được dùng là:
- Mean (trung bình cộng): Trong tổng số mẫu quan sát người ta tính trung bình xem được bao nhiêu trong mẫu chúng ta quan sát.
- Std. Deviation (độ lệch chuẩn): Cho biết mức độ phân tán của các giá trị quanh giá trị trung bình.
- Minimum (giá trị nhỏ nhất): Biểu hiện giá trị nhỏ nhất của biến trong mẫu khảo sát được.
- Maximum (giá trị lớn nhất): Biểu hiện giá trị lớn nhất của biến trong các mẫu quan sát được.
2.3.3.2. 2.3.3.2. 2.3.3.2.
2.3.3.2. KhKhKhKhááááiiii niniệệệệmnini mmm phphphphââânânnn ttttííííchchchch nhnhnhnhâââânnnn ttttốốốố::::
Bước đầu cho sử dụng phân tích nhân tố là kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua kiểm định Cronbach’s alpha. Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và sự tương quan giữa các biến quan sát. Phương pháp này cho phép nhà nghiên cứu loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được; cũng có nhà nghiên cứu đề nghị Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được; nếu trong những nghiên cứu đặc biệt thì Cronbach alpha có thể chấp nhận ở mức thấp (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Và giá trị của biến tương quan với biến tổng phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì mới chấp nhận biến. Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo tiếp theo ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phân tích nhân tố không có sự phân biệt biến phụ thuộc và biến độc lập hay biến dự đoán mà nó nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau. Mô hình phân tích nhân tố:
Xi= Af1F1 + Af2F2 + Af3F3 +….+ AfmFm+ ViUi Trong đó: Xi: Biến thứ i chuẩn hóa
Afj: 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 của nhân tố đặc trưng i đối với biến i Ui: Nhân tố đặc trưng của biến i
m: Số nhân tố chung
C C
CCáááácccc thamthamthamtham ssssốốốố ththốththốốốngngngng kkkkêêêê::::
- Bartlett’s test sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích. - Factor loadding (hệ số tải nhân tố): Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Factor scores: Là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra (còn được gọi là nhân số).
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì không phù hợp.
- Cumulative (phương sai trích):Cho biết mức độ giải thích đúng của mô hình. - Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.