Trong quá trình thực hiện ñể tiến hành phân tích dữ liệu ñược thu thập ñề
tài sử dụng phần mềm SPSS 20 và AMOS 22. Tất cả các biến quan sát trong mô hình cứu ñều ñược ño lường bằng thang ño Likert năm mức ñộ.
2.3.2.1Phương pháp phân tích tần suất và phương pháp phân tích mô tả:
ðược sử dụng ñể trình bày các ñặc trưng khác nhau của các ñáp viên vể
thông tin cá nhân. Việc sử dụng phương pháp sẽ phản ánh ñược một cách tổng quát ñối tượng nghiên cứu, làm cơ sởñể phân tích và ñưa ra kết luận.
Trong nghiên cứu, các biến quan sát của những nhóm quan sát ñộc lập
ñược ño lường theo thang ño Likert 5 mức ñộ. Ý nghĩa từng thang ño khoảng là:
Giá trị khoảng cách = (Maximum –Minimum)/ n (2.1) = (5-1)/ 5
= 0,8
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 –1,80 Hoàn toàn không ñồng ý 1,81 –2,60 Không ñồng ý 2,61 –3,40 Trung lập
22 3,41 –4,20 ðồng ý 3,41 –4,20 ðồng ý
4,21 –5,00 Hoàn toàn ñồng ý
2.3.2.2 Phương pháp kiểm ñịnh ñộ tin cậy của thang ño Cronbach’ Alpha:
ðược dùng ñể xác ñịnh các biến ñộc lập có ảnh hưởng ñến biến phụ
thuộc. Nếu:
Mối quan hệ giữa biến và α tổng trong bảng kết quả < 0,3 thì ta loại biến
ñó ra khỏi mô hình vì không phù hợp.Cronbach’ Alpha tổng của mô hình > 0,8 thì dữ liệu thu thập ñược là dữ liệu tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’ Alpha từ 0,8 ñến gần 1 thì thang ño lường là tốt, từ 0,7 ñến gần 0,8 là sử dụng ñược.Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng ñược trong trường hợp khái niệm ño lường mới (Nunnally 1978 và Slater 1995)
2.2.2.3 Phương pháp phân tích nhân tố:
Chia các biến ñộc lập ra thành những nhóm nhân tố có tính chất giống nhau, mỗi nhóm ñại diện cho một yếu tố có tác ñộng ñến biến phụ thuộc.
Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố:
-Barlett’s test of sphericity: là ñại lượng thống kê dùng ñể xem xét giả
thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
-Correlation matrix: cho biết hệ số tương quan của tất cả các cặp biến trong phân tích.
-Communality: là lượng biến thiên của một biến giải thích chung với các biến khác ñược xem xét trong phân tích. ðây cũng là phần biến thiên ñược giải thích bởi các nhân tố chung.
-Eigenvalue: ñại diện cho phần biến thiên ñược giải thích bởi mỗi nhân tố.
-Factor loading: hệ số tải nhân tố là những hệ số tương quan ñơn giữa các biến và các nhân tố.ðây là chỉ tiêu ñể ñảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Các biến có hệ số tài nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, thang ño ñược chấp nhận khi Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Tuy nhiên theo Hair &ctg (1998) nếu chọn tiêu chuẩn 0,3 < hệ số tải nhân tố ≤ 0,4 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,55, nếu cỡ mẫu
23 khoảng 50 thì chọn hệ số tải nhân tố > 0,75. Vì lượng mẫu mà tác giả thu thập