- Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha, loại các biến làm Cronbach’s Alpha < 0,
1 Tôi hài lòng với thời gian phục vụ tại UBND HL 2 Tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ được cung cấp tại UBNDHL
3 Tôi hài lòng với số lượng loại hình dịch vụ được cung cấp tại UBND HL3 4 Tôi hài lòng với thái độ và tinh thần phục vụ của nhân viên HL4 5 Tôi hài lòng với khả năng và kinh nghiệm của nhân viên HL5
3.5KỸ THUẬT VÀ PHƯƠNG PHÁPPHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.5.1 Sàng lọc dữ liệu
Dữ liệu thu thập được kiểm tra lại, được chọn, lọc bỏ những bảng câu hỏi điền thiếu thông tin, có nhiều điểm vô lý, lặp lại quá nhiều hay có tính quy luật (Đào Hoài Nam & Trần Quang Trung, 2011).
3.5.2 Kiểm định thang đo
Dữ liệu sau khi được sàng lọc, sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20 và AMOS phiên bản 18 để tiến hành phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo theo các bước sau:
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: dùng để loại bỏ các biến không đạt yêu cầu. Các chỉ tiêu cần quan tâm là (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011): (1) sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép quay Promax nhằm phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn, (2) hệ số tải nhân tố Factor loading ≥ 0.5, (3) tại mỗi item, chênh lệch giữa hệ số tải lớn nhất và hệ số bất kỳ phải ≥ 0.3, (4)
44
tổng phương sai trích được ≥ 50% và (5) KMO ≥ 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê, Sig < 0.05.
Hệ số Cronbach Alpha: phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha cho từng thang đo đơn hướng. Kiểm tra này nhằm đảm bảo các thang đo đơn hướng đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 nhưng không lớn hơn 0.95. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo (Nunnally & Bernstein (1994), trích từ Nguyễn Đình Thọ (2011)). Trình tự và kết quả chi tiết sẽ được trình bày trong chương 4.
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM: nhằm kiểm định xem mô hình có đạt yêu cầu hay không và thang đo có đạt yêu cầu của thang đo tốt hay không. Phương pháp CFA có nhiều ưu điểm hơn phương pháp truyền thống vì (1) cho phép chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường cũng như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường, (2) có thể kiểm định giá trị hội tụ và phân biệt mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như phương pháp truyền thống MTMM. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, các chỉ tiêu quan tâm là (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008): (1) phương pháp ước lượng là Maximum Likelihood, (2) Chi-bình phương có giá trị p > 5%, (3) chỉ số TLI, GFI và CFI đều ≥ 0.9, (4) Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df ≤ 2 và (5) chỉ số Root Mean Square Error Approximation RMSA ≤ 0.08. Các chỉ tiêu đánh giá thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
3.6 TÓM TẮTCHƯƠNG 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu, tập trung về cách thức khai thác và thu thập dữ liệu, xây dựng thang đo các khái niệm nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của người dân về dịch vụ hành chính tại huyện Di Linh, thang đo về Sự hài lòng của người dân về dịch vụ hành chính và phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đo lường thang đo và kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết.
Chương tiếp theo trình bày kết quả nghiên cứu về phân tích các nhân tố khám phá EFA và kiểm định hệ số tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, kiểm định thang đo bằng CFA;
45
kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu thông qua phân tích SEM, cuối cùng là kiểm định Bootstrap nhằm kiểm tra tính ổn định của bộ mẫu phục vụ cho nghiên cứu của đề tài.
46