Tư duy thống kê được ứng dụng trong việc xác định ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến các biến cố kinh tế xã hội và phát triển mô hình dự đoán trong kinh tế. Phân tích dữ liệu (data analysis) là một quy trình không thể thiếu được trong nghiên cứu khoa học và kinh tế xã hội. Phân tích dữ liệu là một quá trình khám phá dữ liệu
để từ đó biến dữ liệu thống kê trở thành những chứng cứ thống kê có cơ sở cho việc hiểu biết, gia tăng tri thức và ra quyết định. Phân tích dữ liệu phải được vận dụng trong mối liên hệ chặt chẽ với các giai đoạn khác của quá trình nghiên cứu ở chỗ người làm công việc phân tích dữ liệu phải tham gia ngay từ đầu vào quá trình thiết kế nghiên cứu, triển khai thu thập dữ liệu và chưa thể kết thúc công việc nếu báo cáo kết quả chưa viết xong (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu này được tiến hành phân tích các bước sau:
- Bước 1: Khảo sát ý kiến của 160 công chức đang làm việc tại các phòng ban thuộc Ủy ban nhân dân huyện Phù Mỹ, tỉnh Bình Định. Trong 160 phiếu phát ra, thu vào đủ 160 phiếu (trong đó có 155 phiếu hợp lệ và 5 phiếu không hợp lệ ), tác giả chọn 155 phiếu hợp lệ. Số phiếu không hợp lệ sẽ được bỏ ra trước khi đưa vào phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).
- Bước 2: Dựa vào 155 phiếu khảo sát, tiến hành thống kê mô tả về các đối tượng được khảo sát: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên công tác, chức danh/vị trí công tác.
- Bước 3: Kiểm định độ tin cậy của thang đo qua Cronbach’s alpha, Cronbach’s alpha sẽ kiểm định độ tin cậy của các biến. Những biến đo lường không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các nhà nghiên cứu đồng ý thang đo được đánh giá tốt khi có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.8 trở lên. Tuy nhiên, trong một số trường hợp vẫn có thể chấp nhận thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên đối với khái niệm có tính mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Bước 4: Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy cho từng thang đo, các biến giữ lại sẽ được xem xét tính phù hợp về mặt giá trị thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Phân tích nhân tố nhằm kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo dựa vào mối tương quan giữa các biến quan sát.
hình nghiên cứu ở chương hai (H1, H2, H3, H4), từ đó chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu đưa ra. Trong phần này chúng ta sẽ thực hiện theo trình tự sau:
Kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố.
Chạy hồi quy từng cặp nhân tố để thấy rõ hơn mối quan hệ.
Minh họa mối liên hệ giữa các cặp yếu tố muốn nghiên cứu bằng biểu đồ Scatter và đường hồi quy như đã tính toán.
Mô hình hóa quan hệ hồi quy tuyến tính giữa các nhân tố
- Bước 6: Chạy phân tích phương sai nhằm phát hiện ra sự khác biệt trong đánh giá các thang đo giữa các nhóm được khảo sát.
CHƯƠNG 4
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ THẢO LUẬN
Chương ba đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong quá trình nghiên cứu. Chương bốn sẽ trình bày các kết quả phân tích từ dữ liệu thu thập của nghiên cứu, sử dụng phần mềm phân tích thống kê, bao gồm thông tin mẫu khảo sát, kết quả kiểm định thang đo, kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra.