Mục đích của nghiên cứu chính thức là đánh giá thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết đã đặt ra. Được thực hiện bằng kỹ thuật thu thập thông tin trực tiếp bằng bảng câu hỏi phát cho sinh viên, mẫu nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp thuận tiện với đối tượng là các sinh viên đang theo học hệ VLVH thuộc năm thứ 1, thứ 2, thứ 3 và thứ 4 tại trường Đại học Tài chính – Marketing. Thời gian thực hiện điều tra là tháng 06/2015. Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và Microsoft Excel 2013.
Kích thước mẫu nghiên cứu: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó, kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (1996) cho rằng cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức: n > 8m + 50
Trong đó n: kích cỡ mẫu m: số biến độc lập
Như vậy, với số biến quan sát dự kiến là 35 biến thì cỡ mẫu tối thiểu là 330. Để đạt được số mẫu là 330, tác giả dự kiến số bảng câu hỏi phát ra vào khoảng 414 bảng. Loại trừ các bảng câu hỏi không hợp lệ và những lỗi khác (dự kiến tỷ lệ loại bỏ khoảng 20 %) thì tổng số mẫu cuối cùng thu về đạt số lượng mong muốn.
Phương pháp phân tích dữ liệu: Sau khi tiến hành khảo sát, tác giả sẽ tổng hợp các phiếu điều tra, xem xét và loại đi các phiếu điều tra không hợp lệ. Sau đó tiến hành mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu thông qua phần mềm SPSS 20.0. Theo đó, tác
34
giả tiến hành đánh giá thang đo thông qua kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mục đích của việc phân tích EFA là để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp F các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung ban đầu (F < k) (Hair & ctg, 1998). Sau đó, tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy tương quan tuyến tính để kiểm định tính hợp lệ của mô hình, từ đó có những hiệu chỉnh phù hợp với mô hình nghiên cứu của mình. Cuối cùng, thông qua công cụ kiểm định Indepandent Sample T-test và phân tích phương sai ANOVA để làm rõ hơn sự khác biệt về sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ đào tạo VLVH theo các đặc điểm cá nhân của người học.