3.2.2.1 Mục đích
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện với cỡ mẫu 110 quan sát nhằm mục đích đánh giá sơ bộ thang đo các khái niệm nghiên cứu trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức. Cỡ mẫu trong nghiên cứu định lượng sơ bộ được chọn theo đề xuất của Nguyễn Đình Thọ (2011). Nhằm đảm bảo cỡ mẫu tối thiểu, nghiên cứu đã tiếp cận trực tiếp, gạn lọc và khảo sát 120 giảng viên, kết quả kiểm tra kết quả khảo sát giữ lại 110 quan sát hợp lệ để phân tích sơ bộ, 10 quan sát bị loại vì có nhiều câu trả lời bị thiếu hoặc cho điểm giống nhau trong các phát biểu. Sau khi hoàn thiện thang đo, bước nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng với mẫu n=300. Nghiên cứu sử dụng phần mềm IBM SPSS 22.0 để phân tích dữ liệu nghiên cứu
3.2.2.2 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các giảng viên đang làm việc tại Đại học Tài chính – Marketing. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, và thu thập dữ liệu thông qua phát bảng câu hỏi trực tiếp, gián tiếp qua email. Mặc dù có thể dễ dàng có được danh sách giảng viên đang công tác tại Đại học Tài chính – Marketing, tuy nhiên việc chọn mẫu theo phương pháp xác suất gây khó khăn và mất thời gian hơn so với phương pháp chọn thuận tiện, trong khi đó phương pháp chọn mẫu thuận tiện vẫn đảm bảo được độ tin cậy trong nghiên cứu.
3.2.2.3 Xác định qui mô mẫu
Về số lượng mẫu, nhóm nghiên cứu dựa vào các quan điểm của chuyên gia về xác định cỡ mẫu. Nguyên tắc mẫu càng lớn thì tính chính xác càng cao nhưng lại tốn kém chi phí và thời gian (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Khi xác định cỡ mẫu, nhà nghiên cứu xem xét nhiều yếu tố như phương pháp xử lý, độ tin cậy, kỹ thuật phân tích. Theo Hair và cộng sự (2010), cỡ mẫu cần phải được
49
xem xét trong sự tương quan với số lượng các thông số ước lượng và nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (maximum likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 2000 (Holter, 1983, trích từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Bên cạnh đó, theo Bolen (1989), tỷ lệ cần thiết để thiết kế cỡ mẫu là: tối thiểu phải có năm quan sát trên mỗi thông số ước lượng (tỷ lệ 5:1). Tuy nhiên theo những quy tắc kinh nghiệm trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Với những nghiên cứu có sử dụng hồi quy thì để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (1996) thì kích thước phải thỏa công thức: n>= 8m + 50 (trong đó n là cỡ mẫu, m là số biến quan sát trong mô hình, n > 8*6 + 50, n> 98).
Theo như những gì đã thảo luận trên đây, nếu dựa trên quan điểm của Bolen, tối thiểu phải có năm quan sát trên mỗi thông số ước lượng, nghiên cứu này có tổng số thông số ước lượng là 37, vậy cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu phải đạt là 185 (tuân theo tỷ lệ 5:1). Bài nghiên cứu có phân tích hồi quy với 7 biến độc lập, vậy theo Tabachnick và Fidell (1996), số mẫu cần khảo sát là 90 (n=8*5+50). Nếu dựa trên quan điểm của Hair và cộng sự, cỡ mẫu tối thiểu phải lớn hơn 150. Theo Anderson và Gerbing (1988), trong ứng dụng nghiên cứu thực tế, cỡ mẫu từ 150 hoặc lớn hơn thường là cần thiết để có được ước lượng các thông số với sai số chuẩn đủ nhỏ. Như vậy, cỡ mẫu lớn hơn 185 là có thể chấp nhận được. Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được cho nghiên cứu này là 185. Tuy nhiên, cỡ mẫu càng lớn hơn mức tối thiểu yêu cầu thì độ tin cậy của nghiên cứu càng cao (giảm những sai lệch do lấy mẫu). Từ những lập luận trên đây và dựa vào số lượng giảng viên thực tế tại Đại học Tài chính – Marketing, nhóm nghiên cứu đã phát ra 300 phiếu điều tra.