Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng để trả lời các câu hỏi mà đề tài đã đặt ra trong mục tiêu nghiên cứu. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi chính thức với các đối tượng khảo sát là cán bộ công nhân viên đang công tác tại khu vực hành chính công huyện Cần Đước Tỉnh Long An . Bốn nội dung chính được thực hiện trong nghiên cứu này là:
(1) Phân tích độ tin cậy Cronbach‟s Alpha. (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA. (3) Phân tích hồi quy bội.
(4) Kiểm định T-test, Anova.
Kích cỡ mẫu tối thiểu phải lớn hơn hoặc bằng n= số biến quan sát * 5 và hồi quy n= số biến độc lập*5 +50 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) (được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, lấy mẫu phi xác xuất). Nghiên cứu chính thức được sử dụng để kiểm định lại mô hình đo lường cũng như mô hình lý thuyết và các giả thuyết trong mô hình.
Trong nghiên cứu này sử dụng phần mềm SPSS 20, phục vụ cho việc nhập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, bảng biểu thống kê, kiểm định độ tin cậy Cronbach‟s Alpha, Phân tích nhân tố khám phá EFA,..
30
thông qua bảng câu hỏi khảo sát, được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện (lấy mẫu phi xác xuất). Đối tượng khảo sát là các bộ làm việc tại khu vực hành chính công huyện Cần Đước Tỉnh Long An, thang đo được đánh giá độ tin cậy và giá trị bằng hai phương pháp đó là: hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA.
Trong nghiên cứu việc sử dụng Cronbach‟s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình với mục đích tìm ra hệ số tương quan giữa các biến và hệ số tương quan giữa tổng và biến cho một tập hợp các biến quan sát, chỉ giữ lại các biến có sự tương quan mạnh với tổng điểm, đồng thời loại các biến không bảo đảm độ tin cậy trong thang đo. Thang đo được chấp nhận khi có hệ số 0,6<= Cronbach‟s Alpha <= 0,95 (Nunnally và Bernstein, 1994) và hệ số tương quan biến-tổng (Correctted Item- Total correlation) của biến đo lường >=0,3 (Nunnally và Bernstein, 1994).
Với giả thuyết đặt ra là trong phân tích EFA, rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau phải thoả điều kiện trị số KMO (Kaiser-Meryer-Olkin) >=0,5 đây là trị số dung để chỉ sự thích hợp của phân tích nhân tố, nếu trị số này <0,5 thì phân tích nhân tố không thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ngoài ra ta dùng kiểm định Bartlett‟s test of sphericity để kiểm định giả thuyết là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nói cách khác ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ Sig<0,05 thì phân tích EFA là thích hợp (Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2005).Gía trị hội tụ, trọng số nhân tố >=0,4 sẽ được chấp nhận (Gerbing và Anderson, 1998) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008, trang 25); Giá trị phân biệt, chênh lệch trọng số >0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 420); Tổng phương sai trích (TVE), khi đánh giá EFA >=50% (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 420) tổng này thể hiện các nhân số trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Trong nghiên cứu này, tác giả dùng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax.
Đối với hồi quy, công thức kinh nghiệm để xác định kích thước mẫu tối thiểu là: n>= 50+8*p với p là số biến độc lập trong mô hình (Green, 1991) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 521) ; đối với EFA, để sử dụng EFA chúng ta cần kích
31
thước mẫu lớn. Vấn đề xác định kích thước mẫu bao nhiêu vẫn chưa có sự thống nhất. Trong EFA, kích thước mẫu thường xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu, (2) số biến được đưa vào phân tích. (Hair và cộng sự, 2006) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 415) mẫu tối thiểu là 50 tốt nhất là 100 và tỷ lệ biến quan sát (Observations)/ biến đo lượng (Items) là 5/1 và tốt nhất là 10/1.