- Việc thu thập dữ liệu được thực hiện bằng cách phân phát bảng khảo sát đến các kỹ sư của Chủ đầu tư, Tư vấn thiết kế/giám sát, Nhà thầu thi công, Ban quản lý dự án và một số bên liên quan. Các bảng khảo sát này gồm 2 loại: bảng khảo sát giấy và file khảo sát được gửi qua email. Sau khi thu thập bảng câu hỏi, tiến hành kiểm tra và loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ (câu trả lời bị thiếu, câu trả lời có nhiều kết quả).
3.5. CÁC CÔNG CỤ NGHIÊN CỨU: 3.5.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố chính PCA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
- Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
+ Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
+ Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
+ Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0.7).
- Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
+ Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0.3 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
+ Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
3.5.2. Phân tích nhân tố chính PCA:
- Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu (Hair, Anderson, Tatham và Black; 1998). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (dẫn theo Lê Ngọc Đức, 2008).
Bảng 3.3: Các bước phân tích nhân tố chính PCA:
Bước Nội dung
1
+ Đối với các biến quan sát đo lường các khái niệm thành phần là các yếu tố ảnh hưởng đến tăng mức đầu tư dự án, nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.
2
+ Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Xem xét giá trị KMO: 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO≤ 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp.
+ Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5.
+ Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1.
+ Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát.
- Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố chính PCA: +Sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1. Với các thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0.4 và tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
+ Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là đạt được mức tối thiểu; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa
thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75 (Hair, Anderson, Tatham và Black; 2008).
3.5.3. Phân tích hồi quy đa biến:
- Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố chính PCA); tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố chính PCA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
- Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
a.Phân tích tương quan:
- Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Phân tích hồi quy đa biến:
- Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
- Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu:
Y = 0 + 1*X1 + 2*X2 +2*X2+…..+N*XN
C/Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS 20.0:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến. - Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
- Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 5 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
- Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công công trình: yếu tố có hệ số càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. KHẢO SÁT THỬ NGHIỆM:
- Để hiệu chỉnh những thiếu sót trong bảng câu hỏi các yếu tố ảnh hưởng đến tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công công trình tác giả tiến hành khảo sát thử nghiệm trên 25 đối tượng. Một bảng câu hỏi khảo sát với 41 biến quan sát gửi tới một số chuyên gia có nhiều kinh nghiệm và nhiều năm làm việc trong ngành xây dựng. Tất cả đang tham gia dự án với các vai trò khác nhau trong lĩnh vực xây dựng. Giai đoạn thử nghiệm này rất quan trọng, nếu không thì bảng câu hỏi khảo sát sẽ không phù hợp, điều này ảnh hưởng đến sự hiểu sai của người trả lời làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu ở bước chính thức sau này. Để thuận tiện cho việc nhập dữ liệu, xử lý số liệu, tác giả tiến hành mã hóa các biến quan sát ở bảng 3.2. Sử dụng phần mềm SPSS để phân tích.
- Dữ liệu thu thập từ khảo sát thử nghiệm được xử lý phân tích thống kê bằng phần mềm SPSS. Để xác định những biến quan sát nào quan trọng và được sử dụng cho cuộc khảo sát chính thức. Hệ số Cronbach’s Alpha < 0.6, hệ số tương quan biến tổng <0.3, giá trị trung bình Mean < 3.0 sẽ bị loại.
- Kết quả như sau:
Bảng 4.1: Bảng trị trung bình, độ lệch chuẩn của 41 biến quan sát thử nghiệm:
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
BN11 25 1 5 3.80 .913 BN12 25 2 5 3.72 .792 BN13 25 1 5 3.68 .900 BN14 25 1 5 3.56 .870 BN21 25 1 5 3.72 .936 BN22 25 1 5 3.76 .926 BN23 25 2 5 3.72 .737 BN24 25 1 5 3.80 .913 BN25 25 1 5 3.84 .898 BN31 25 1 5 3.76 .970 BN32 25 2 5 3.88 .833
BN41 25 2 5 3.72 .792 BN42 25 1 5 3.64 .907 BN43 25 1 5 3.64 .860 BN51 25 1 5 3.80 .957 BN52 25 1 5 3.76 .879 BT61 25 2 5 3.68 .690 BT62 25 1 5 3.52 .770 BT63 25 2 5 3.76 .831 BT64 25 1 5 3.72 .891 BT65 25 1 5 3.80 .816 BT66 25 1 5 3.60 .816 BT67 25 1 5 3.60 .866 BT68 25 1 5 3.72 .843 BT71 25 1 5 3.68 .945 BT72 25 1 5 3.72 .891 BT73 25 1 5 3.72 .980 BT81 25 1 5 3.56 .821 BT82 25 2 5 3.96 .735 BT83 25 2 5 3.52 .823 BT84 25 2 5 3.76 .779 BT85 25 1 5 3.80 .913 BT86 25 1 5 3.76 .926 BT87 25 1 5 3.60 .866 BT88 25 1 5 3.76 .879 BT89 25 2 5 3.68 .802 BT91 25 2 5 3.76 .879 BT92 25 1 5 3.60 .957 BT101 25 1 5 3.88 .971 BT102 25 1 5 3.76 .831 Valid N (listwise) 25
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến tổng của 41 biến quan sát thử nghiệm.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.985 41
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted BN11 148.68 755.393 .711 .985 BN12 148.76 758.690 .748 .985 BN13 148.80 750.083 .832 .985 BN14 148.92 752.077 .819 .985 BN21 148.76 749.607 .808 .985 BN22 148.72 748.877 .833 .985 BN23 148.76 764.357 .663 .985 BN24 148.68 752.727 .766 .985 BN25 148.64 750.907 .817 .985 BN31 148.72 748.210 .806 .985 BN32 148.60 753.333 .829 .985 BN33 148.72 755.210 .844 .985 BN41 148.76 758.607 .750 .985 BN42 148.84 750.807 .810 .985 BN43 148.84 756.723 .728 .985 BN51 148.68 746.477 .851 .985 BN52 148.72 754.210 .765 .985 BT61 148.80 767.333 .631 .985 BT62 148.96 759.540 .749 .985 BT63 148.72 759.460 .694 .985 BT64 148.76 754.773 .743 .985 BT65 148.68 758.060 .738 .985 BT66 148.88 757.527 .751 .985 BT67 148.88 751.027 .846 .985 BT68 148.76 755.940 .761 .985 BT71 148.80 747.667 .839 .985 BT72 148.76 751.273 .816 .985 BT73 148.76 745.190 .856 .985 BT81 148.92 755.243 .798 .985 BT82 148.52 764.593 .659 .985
BT84 148.72 758.043 .776 .985 BT85 148.68 750.477 .812 .985 BT86 148.72 751.960 .770 .985 BT87 148.88 753.777 .786 .985 BT88 148.72 751.710 .818 .985 BT89 148.80 758.333 .746 .985 BT91 148.72 754.460 .760 .985 BT92 148.88 746.443 .852 .985 BT101 148.60 745.000 .867 .985 BT102 148.72 754.293 .810 .985
- Với kết quả khảo sát như trên về điều kiện giá trị trung bình Mean các yếu tố đều đảm bảo lớn hơn 3.0; hệ số Cronbach’s Alpha tổng của 41 biến quan sát = 0.985 > 0.7 và hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên ta không loại biến nào. Như vậy với 41 biến quan sát này ta sẽ tiến hành xây dựng nên bảng câu hỏi chính thức để tiến hành khảo sát đại trà phục vụ cho công tác nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng).
4.2. KHẢO SÁT CHÍNH THỨC: 4.2.1. Mô tả mẫu: 4.2.1. Mô tả mẫu:
- Mẫu được thu thập qua 2 phương pháp:
+ Phát bảng câu hỏi và thu trực tiếp tại chỗ khảo sát: Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 200, số bảng câu hỏi thu hồi là 200 (tỉ lệ hồi đáp là 100%). Sau khi phân tích và kiểm tra, có 25 bảng bị loại do điền thiếu thông tin hoặc chỉ ghi 1 mức độ đánh giá cho tất cả các phát biểu. Do đó thông qua phương pháp này thu được 175 mẫu hợp lệ.
+ Dùng bảng câu hỏi dạng bảng in gửi thông qua một số chỉ huy trưởng công trình hoặc trưởng ban quản lý dự án nhờ trả lời khảo sát: số lượng bảng câu hỏi phát ra là 130 bảng câu hỏi, số bảng câu hỏi thu hồi là 75 (đạt tỷ lệ 57.7%). Sau khi phân tích và kiểm tra có 13 bảng câu hỏi không hợp lệ. Do đó thông qua phương pháp này thu được 62 mẫu hợp lệ.
dụng trong đề tài này, đảm bảo cỡ mẫu n = 5m, với m = 41 (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).
4.2.2. Phân tích thông tin đối tượng khảo sát: a. Theo vai trò của đối tượng khảo sát: a. Theo vai trò của đối tượng khảo sát:
Bảng 4.3: Tỷ lệ theo vai trò của đối tượng khảo sát:
VAITRO
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid
Chu dau tu / Ban QLDA 76 32.1 32.1 32.1
Cac so ban nganh 4 1.7 1.7 33.8
Nha thau thi cong 101 42.6 42.6 76.4
Tu van thiet ke / giam sat 56 23.6 23.6 100.0
Total 237 100.0 100.0 23.6% Tu van / thiet ke giam sat 32.1% Chu dau tu / Ban QLDA 1.7% Cac so ban nganh 42.6% Nha thau thi cong
Hình 4.1: Biểu đồ tỷ lệ theo vai trò của đối tượng khảo sát.
- Theo kết quả khảo sát công việc thường xuyên mà đối tượng khảo sát đang làm với vai trò hiện tại trong đơn vị của mình cho thấy. Trong tổng số 237 phiếu thu về hợp lệ được dùng để phân tích số liệu thì có 42.6% giữ vai trò là nhà thầu thi công, điều này rất hợp lý và cần thiết trong nghiên cứu này. Vì mục đích của tác giả là tìm nguyên nhân chính ảnh hưởng tăng mức đầu tư trong giai đoạn thi công. Kế tiếp là vai trò chủ đầu tư 32.1%, tư vấn thiết kế- tư vấn giám sát là 23.6%, còn lai là 1.7% thuộc các sở ban ngành.
Bảng 4.4: Tỷ lệ theo số năm kinh nghiệm của đối tượng khảo sát:
SONAM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Duoi 3 nam 42 17.7 17.7 17.7 Tu 3-> 5 nam 56 23.6 23.6 41.4 Tu 5->10 nam 92 38.8 38.8 80.2 Tren 10 nam 47 19.8 19.8 100.0 Total 237 100.0 100.0 Tu 5->10 ,nam 38.8% Tu 3-> 5 ,nam 23.6% Tren 10 ,nam 19.8% Duoi 3 ,nam 17.7%
Hình 4.2: Biểu đồ tỷ lệ theo số năm kinh nghiệm của đối tượng khảo sát: - Kết quả khảo sát cho thấy số lượng người có kinh nghiệm từ 5 năm đến 10 năm chiếm tỷ lệ 38.8% và trên 10 năm kinh nghiệm chiếm 19.8%. Những kỹ sư hơn 5 năm kinh nghiệm có thể cung cấp một kết quả tương đối phù hợp với thực trạng