- Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha, loại các biến làm Cronbach’s Alpha < 0,
3.3.3 Xác định mẫu nghiên cứu
Như đã trình bày trước đây, tác giả sử dụng phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính làm phương pháp phân tích dữ liệu chính trong nghiên cứu. Phương pháp này đòi hỏi mẫu có kích thước lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995 trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Tuy nhiên, chưa có một chuẩn mực nào cho một mẫu được gọi là lớn. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy
40
thuộc vào phương pháp ước lượng. Nghiên cứu này dùng phương pháp ước lượng ML, cho nên kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 (Hair & ctg, 1998 trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Hoelter (1983) (trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011) cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200. Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989 trích từ Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011; Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu này có 6 nhân tố với 42 biến quan sát cần ước lượng, nếu theo phương pháp ML (Hair & ctg, 1998) thì tối thiểu cần 200 mẫu cho loại hình dịch vụ đang khảo sát.
Mẫu được chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện vì tiết kiệm về mặt thời gian và chi phí. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Người được khảo sát sẽ trả lời trực tiếp bằng phiếu câu hỏi sát dựa trên những trải nghiệm trước đó nên thời điểm lấy mẫu có thể là bất cứ thời gian nào, không nhất thiết là lúc khách hàng vừa được thực hiện dịch vụ xong tại UBND.
Để đạt được mẫu n hơn 200 cho mỗi dịch vụ có khoảng 350 phiếu điều tra được phát ra cả theo cách trực tiếp. Kết quả thu về 340 phiếu khảo sát. Sau khi thu thập và làm sạch, cuối cùng dịch vụ có 321 bảng câu hỏi được sử dụng.