Phương pháp phân tích dữ liệu

CHƯƠNG 3 : THỰC TRẠNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.7. Phương pháp phân tích dữ liệu

3.7.1. Kiểm định thang đo

Thang đo được xem là có giá trị khi nó đo đúng những tham số cần đo hay thang đo đó phản ánh đúng đối tượng cần đo, điều này có nghĩa là những tham số cần đo hay thang đo đó phản ánh đúng đối tượng cần đo, điều này có nghĩa là phương pháp đo lường đó không sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch mang tính ngẫu nhiên. Điều kiện cần để có trong một thang đo đạt giá trị là thang đo đó phải đạt được độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, độ tin cậy của thang đo được kiểm định thông qua hệ số và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation).

(trích dẫn, Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011:120).

a. Hệ số Cronbach Alpha:

Hệ số được sử dụng trước để loại các biến không phù hợpkhi sử dụng phương pháp EFA. Trước khi đưa vào phân tích nhân tố, nghiên cứu sẽ kiểm định thang đo bằng công cụ của chương trình phần mềm SPSS 20 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo các thành phần chất lượng dịch vụ cảm nhận và sự tương quan giữa các biến quan sát. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt, tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu đề nghị rằng từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời

trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2,

tr.24-26). Trong trường hợp ở nghiên cứu này kết quả lớn hơn 0,6 đều có thể chấp nhận được.

b. Hệ sốtương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation):

Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Chính vì vậy, khi hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến với các biến khác trong cùng nhóm cũng sẽ càng

là các biến rác và bị loại khỏi thang đo và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). Trong nghiên cứu này, những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại khỏi thang đo (Nunnally & Bernstein, trích trong Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai

Trang, 2011: 28).

3.7.2. Đánh giá trị hội tụ và giá trị phân biệt

Giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của thang đo để đo lường một khái niệm sau nhiều (lập lại), nghĩa là sau những lần lập lại các sốđó có mối quan hệ chặt chẽ

với nhau.

Giá trị phân biệt nói lên hai thang đo lường hai khái niệm khác nhau phải khác biệt nhau (Bagozzi, 1994). Điều này có nghĩa là hai khía niệm đó là hai khái niệm phân biệt, nghĩa là hệ sốtương quan của hai khái niệm này phải khác với đơn vị. Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với một hay không. Nếu nó thực sự khác biệt thì các

thang đo đạt được giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2013, tr.297-298).

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá hai

loại giá trị này. Tất cả các biến quan sát thỏa mãn yêu cầu của kiểm định thang đo đều được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá EFA. Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:

Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA với dữ liệu của mẫu thông tin qua trị số thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Kiểm định KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương qua giữa hai biến. Theo đó, trị số thống kê KMO ≥ 0.5 và chỉ số ý nghĩa Sig < 0.05 thì phân tích nhân tố khám phá EFA là thích hợp với bộ số liệu hiện có (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tập 2, 2008:31).

Tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định sốlượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở

nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1) (Nguyễn Đình Thọ, 2013, tr.393).

Phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải tối thiểu bằng 0.5 (≥ 50%) (Nguyễn Đình Thọ, 2013, tr.402).

hệ số chuyền tải nhân tố (Factor loading) phải từ 0.5 trở lên (≥ 0.5) trong một nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2013, tr.402).

Độ giá trị phân biệt (Discrminant validity): Để thang đo đạt được giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyền tải nhân tố (Factor loading) phải từ 0.3 trở lên (≥ 0.3) ( Nguyễn Đình Thọ, 2013, tr.403).

Khác biệt hệ số chuyền tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Trích dẫn, Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011:120).

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Trích dẫn, Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang,

2011:120)

Việc phân tích nhân tố khám phá EFA các biến quan sát của từng thành phần nghiên cứu được thực hiện nhằm tìm căn cứ thỏa mãn giá trị hội tụ và giá trị phân biệt thang đo.

3.8. Tóm tắt

Trong chương ba đã trình bày về thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, đồng thời với mô tả dữ liệu, mẫu dữ liệu nghiên cứu, các thang đo nghiên cứu và các phương pháp kiểm định liên quan trong quá trình tập hợp, phân tích dữ liệu. Chương tiếp theo, chương bốn sẽ trình bày kết quả của nghiên cứu.