4.2.1 Kiểm định thang đo Cronbach’s alpha
Trong quy trình nghiên cứu đã nêu ở Chương 3 tác giả có nêu để đánh giá sơ bộ về độ tin cậy và giá trị của các thang đo đã thiết kế và điều chỉnh cho phù hợp với tình hình cụ thể ở địa phương. Bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi chi tiết với kích cỡ mẫu được lựa chọn ở mức tối thiểu (100 mẫu ). Ở giai đoạn định lượng sơ bộ, thang đo nháp 2 được đánh giá độ tin cậy và giá trị bằng hai phương pháp đó là: hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Khi tính toán độ tin cậy cho 7 thang đo trên bằng hệ số Alpha và loại bỏ biến khi không đạt cho phép chúng ta đánh giá được độ tốt của các thang đo bước đầu, cũng như đánh giá sự mức độ ảnh hưởng của từng chỉ báo vào thang đo lường đó là có đáng kể hay không? Thang đo được chấp nhận khi có hệ số Cronbach’s Alpha >= 0.6 (Nunnally và Bernstein, 1994) và hệ số tương quan biến-tổng (Correctted Item- Total correlation) của biến đo lường >=0.3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trong thành phần thang đo các nhân tố ảnh hưởng ý định tham gia BHXH TN hộ gia đình mẫu sơ bộ thử như sau:
4.2.1.1 Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha sơ bộ các thang đo
(a)Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“ Nhận thức về tính an sinh xã hội của BHXH TN”
Bảng 4.3 kết quả phân tích:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 NTASXH1 10.78 5.749 .490 .781 2 NTASXH2 10.58 5.216 .667 .688 3 NTASXH3 10.63 5.468 .684 .685 4 NTASXH4 10.76 5.619 .532 .760 Cronbach’s Alpha .783
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Lần chạy sơ bộ đều chấp nhận 4 biến. Với mẫu chính thức độ tin cậy của thang đo “Nhận thức về tính ASXH của BHXH TN” với hệ số alpha = 0.783 là khá tốt. Các chỉ báo từ NTASXH1đến NTASXH4 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Vì vậy,
chấp nhận 4 biến, tất cả các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Phụ lục 3)
(b)Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“ Thái độ” Bảng 4.4 kết quả phân tích:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 THAIDO1 7.59 2.770 .722 .874 2 THAIDO2 7.61 2.483 .835 .769 3 THAIDO3 7.54 2.958 .759 .843 Cronbach’s Alpha .881
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Lần chạy sơ bộ đều chấp nhận 3 biến. Với mẫu chính thức độ tin cậy của thang đo “Thái độ” với hệ số Alpha = 0,881 là khá tốt. Các chỉ báo từ THAIDO1 đến THAIDO3 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, chấp nhận 3 biến, tất cả các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này.(chi tiết xem Phụ lục 3)
(c) Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“Hiểu biết về BHXH TN”
- Lần 1 khi chạy dữ liệu sơ bộ 100 mẫu SPSS, kết quả độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha: Độ tin cậy của thang đo “Hiểu biết về BHXH TN” với hệ số Alpha = 0,536<0,6 là vi phạm. Các chỉ báo từ HBIET1, HBIET2, HBIET4 có hệ số tương quan biến tổng >0,3 chấp nhận giữ lại, chỉ báo HBIET3 có hệ số tương quan biến tổng = 0.270 < 0,3( loại).
- Lần 2 khi chạy dữ liệu SPSS kết quả độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha: Tương tự loại biến HBIET4 có hệ số tương quan biến tổng = 0,169 < (0,3 loại), giữ lại 2 biến HBIET1, HBIET2 (chi tiết xem Phụ lục 3). Kết quả thang đo này như sau:
Bảng 4.5 kết quả phân tích lần 3 :
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 HBIET1 2.95 1.260 .449 2 HBIET2 2.56 1.118 .449
Cronbach’s Alpha .619
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Với mẫu chính thức, độ tin cậy của thang đo “Hiểu biết” với hệ số Alpha = 0,619 là khá tốt. Các chỉ báo từ HBIET1, HBIET2 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, chấp nhận 2 biến, tất cả đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Phụ lục 3)
(d) Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“Truyền thông” Bảng 4.6 kết quả phân tích:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 TRTHONG1 11.75 11.927 .618 .820 2 TRTHONG2 11.34 10.429 .693 .798 3 TRTHONG3 11.32 10.301 .758 .779 4 TRTHONG4 11.50 10.677 .689 .799 5 TRTHONG5 10.65 11.765 .499 .851 Cronbach’s Alpha ,843
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Độ tin cậy của thang đo “Truyền thông” với hệ số Alpha = 0,843 là khá tốt. Các chỉ báo từ TRTHONG1 đến TRTHONG5 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, chấp nhận 5 biến, tất cả các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Phụ lục 3)
(e) Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“Ảnh hưởng xã hội”
- Lần 1: khi chạy dữ liệu SPSS kết quả độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo “Ảnh hưởng xã hội” với hệ số Alpha = 0,677 là khá tốt. Các chỉ báo từ AHXH1 đến AHXH3 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 giữ 3 biến này. Chỉ báo từ AHXH4 có hệ số tương quan biến tổng =0,218< 0,3 (loại).
- Lần 2 khi chạy dữ liệu SPSS kết quả độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha: chỉ báo từ AHXH1 đến AHXH3 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Phụ lục 3)
Bảng 4.7 kết quả phân tích lần 2
thang đo nếu loại biến
thang đo nếu loại biến
quan biến tổng Alpha nếu loại biến 1 AHXH1 7.08 2.115 .599 .599 2 AHXH2 7.24 1.699 .598 .608 3 AHXH3 7.10 2.455 .498 .714 Cronbach’s Alpha ,733
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
(f) Phân tích độ tin cậy hệ số Conbach’s Alpha thang đo“Thu nhập” Bảng 4.8 kết quả phân tích
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 TNHAP1 12.52 10.616 .712 .887 2 TNHAP2 12.56 9.804 .843 .858 3 TNHAP3 12.51 10.333 .766 .875 4 TNHAP4 12.67 10.001 .756 .878 5 TNHAP5 12.74 10.821 .687 .892 Cronbach’s Alpha ,900
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Độ tin cậy của thang đo “Thu nhập” với hệ số Alpha = 0,900 là khá tốt. Các chỉ báo từ TNHAP1 đến TNHAP5 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, chấp nhận 5 biến, tất cả các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Bảng Phụ lục 3)
(g) Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha thang đo“Ý định tham gia ” Bảng 4.9 kết quả phân tích
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến 1 YDINH1 9.87 4.720 .619 .661 2 YDINH2 9.76 4.204 .709 .602 3 YDINH3 9.89 4.624 .628 .654 4 YDINH4 10.11 5.452 .297 .836
Cronbach’s Alpha ,754
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Độ tin cậy của thang đo “Ý định tham gia” lần 1 với hệ số Alpha = 0,754 là khá tốt. Các chỉ báo từ YDINH1 đến YDINH3 có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Mặc dù chỉ số YDINH4 có hệ số tương quan biến tổng =0,297 <0,3 nhưng vẫn giữ biến này trong các phân tích tiếp theo do lượng mẫu chạy thử chưa đủ lớn và hệ số tương quan biến tổng xấp xỉ gần = 0,3.. Vì vậy, chấp nhận 4 biến, tất cả các biến đều có đóng góp chung vào độ tin cậy của thang đo này. (chi tiết xem Phụ lục 3)
4.2.1.2 Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha các thang đo chính thức
Sau khi loại 3 biến vi phạm của thang đo trong 100 mẫu sơ bộ gồm: HBIET3, HBIET4, AHXH4, tác giả tiếp tục kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha số lượng mẫu là 298. Kết quả các biến còn lại trong 6 nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng > 0,3.( chi tiết xem Phụ lục 4). Kết quả tóm tắt như sau:
Bảng 4.10 kết quả phân tích
STT Thang đo Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha 1 NTASXH NTASXH1 .501 0,762 NTASXH2 .507 NTASXH3 .648 NTASXH4 .593 2 THAIDO THAIDO1 .604 0.81 THAIDO2 .677 THAIDO3 .698 3 HBIET HBIET1 .482 0,650 HBIET2 .482 4 TRTHONG TRTHONG1 .607 0,860 TRTHONG2 .767 TRTHONG3 .782 TRTHONG4 .725 TRTHONG5 .514 5 AHXH AHXH1 .622 0,726
AHXH2 .588 AHXH3 .460 6 TNHAP TNHAP1 .690 0,899 TNHAP2 .838 TNHAP3 .722 TNHAP4 .778 TNHAP5 .729 7 YDINH YDINH1 .598 0,782 YDINH2 .665 YDINH3 .735 YDINH4 .390
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
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 dùng 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). Giá trị hội tụ, trọng số nhân tố >=0,5 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.
Như vậy, Về mặt ý nghĩa, các hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn 0,5. Các biến có hệ số tải bé hơn 0,5 cần phải được loại bỏ và chạy lại khi phân tích nhân tố. Xét trong cùng 1 dòng, chêch lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị lớn thứ nhì phải lớn hơn 0,3
- Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 1: Biến NTASXH2 hệ số tải nhân tố nhóm 1, nhóm 2 <0,5, nhóm 3=0,567>0,5 giữ lại.
Biến TRTHONG5 hệ số tải nhân tố nhóm 1, 2. nhóm 4 và nhóm 5, <0,3 loại biến - Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2: Loại biến NTASXH2 do hiệu số hệ số tải nhân tố<0,3.
- Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 3: (chi tiết xem Phụ lục 4)
Bảng 4.11 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .845
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3164.347
df 190
Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định tính thích hợp của EFA: Hệ số KMO= 0,845, thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: kiểm định Bartlelt có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,000 < 0,05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 4.12 Tổng phương sai trích
Component Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 34.431 3.623 18.116 18.116 2 47.041 3.049 15.247 33.363 3 55.682 2.294 11.470 44.833 4 62.371 2.170 10.849 55.681 5 67.983 1.938 9.690 65.371 6 73.016 1.529 7.645 73.016 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19 20
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: chỉ số tổng phương sai trích TVE (cột Cumulative %) = 73,016 % > 50 %. Điều này chứng tỏ 73,016 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố.
Bảng 4.13 Ma trận xoay các thành phần Nhân tố 1 2 3 4 5 6 NTASXH1 .277 .232 .658 NTASXH3 .836 NTASXH4 .833 THAIDO1 .758 .274 THAIDO2 .836 THAIDO3 .842 HBIET1 -.301 .758 HBIET2 .887 TRTHONG1 .215 .733 .305 TRTHONG2 .864 TRTHONG3 .271 .840 TRTHONG4 .355 .651 .219 .263 AHXH1 .264 .719 AHXH2 .338 .297 .678 AHXH3 .217 .338 .701 TNHAP1 .834 TNHAP2 .832 .262
TNHAP3 .729 .220 .246 .256
TNHAP4 .740 .334 .271
TNHAP5 .722 .370
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Các biến NTASXH3, NTASXH4, THAIDO2, THAIDO3, HBIET1, TRTHONG2, TNHAP1 có 1 hệ số tải nhân tố và > 0,5 tác giả thấy thỏa mãn điều kiện lý thuyết nên giữ lại.
Biến NTASXH1 hiệu số hệ số tải nhân tố 0,658- 0.232=0,426>0,3 thỏa mãn điều kiện
Tương tự các biến có từ 2 nhóm trong cùng 1 dòng hiệu số >=0,3 như:
THAIDO1=0,484, HBIET1=0,99, TRTHONG1=0,428, TRTHONG3=0,569,
TRTHONG4= 0,296 xấp xỉ =0,3 thỏa mãn điều kiện, AHXH1=4,55, AHXH2=3,4 AHXH3=0,363, TNHAP2=5,7, TNHAP3=0,473, TNHAP4=0,406, TNHAP5=3.352 tác giả chọn giữ lại không loại.
Như vậy sau khi loại biến qua 3 lần chạy SPSS, nhân tố EFA các biến trong còn lại trong 6 nhóm ta đặt tên các biến đại diện như sau:
NTASXH1, NTASXH3, NTASXH4 đặt là nhân tố Nhận thức ASXH (NTASXH). THAIDO1, THAIDO2, THAIDO3 đặt tên là nhân tố Thái độ (THAIDO).
HIEUBIET1, HIEUBIET2 đặt tên là nhân tố Hiểu biết về BHXH TN (HBIET). TRTHONG1, TRTHONG2, TRTHONG3, TRTHONG4 đặt tên là nhân tố Truyền thông (TTHONG).
AHXH1, AHXH2, AHXH3 đặt tên là nhân tố Ảnh hưởng xã hội (AHXH).
TNHAP1, TNHAP2, TNHAP3, TNHAP4, TNHAP5 đặt tên là nhân tố Thu nhập (TNHAP)
Kiểm định EFA cho biến phụ thuộc: Không được đưa biến phụ thuộc vào chung với biến đô ̣c lập để xử lý EFA cùng một lúc khi sử dụng phép quay vuông góc và sử dụng giá trị nhân tố do EFA tạo ra để phân tích tiếp theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy , biến phụ thuộc kiểm dịnh cần đưa ra phân tích riêng biến YDINH kết quả như sau: (chi tiết xem Phụ lục 4)
Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .747
Test of Sphericity df 6 Sig. .000 Bảng 4.15 Tổng phương sai trích Nhân tố
Extraction Sums of Squared Loadings % tích lũy 1 62.121 2 3 4
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định tính thích hợp của EFA: Hệ số KMO= 0,747, thỏa mãn điều kiện: 0,5 < KMO < 1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: kiểm định Bartlelt có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,000 < 0,05, các biến quan sát (YDINH1,YDINH 2, YDINH3,YDINH4 có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện đặt tên là Ý định (YDINH).
Như vậy, từ mô hình lý thuyết ban đầu với 6 thang đo biến độc lập (25 biến quan sát ), 1 biến phụ thuộc( 4 biến) qua các kiểm định chất lượng Cronbach’s Alpha thang đo và các kiểm định của mô hình EFA, nghiên cứu nhận diện có 6 nhân tố đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHXH TN của người dân trên địa bàn tỉnh Tiền Giang với 20 biến quan sát của 5 nhân tố được sắp xếp lại khác với mô hình lý thuyết ban đầu.
4.3 Phân tích hồi quy
4.3.1 Kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 bằng chỉ số Durbin Watson
(a) Kết quả chạy hồi quy tương quan lần 1
Do hệ số sig. của biến HBIET=0,539>0.05 loại biến này để tiếp tục chạy hồi quy lần 2. Kết quả như sau: (chi tiết xem Phụ lục 4)
Bảng 4.16 Tóm tắt mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .700a .490 .481 .47629 1.526
Biến độc lập TNHAP, HBIET, THAIDO, NTASXH, TTHONG, AHXH
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Cụ thể trong mô hình này, R2=0,49 nghĩa là có 5 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 49% biến phụ thuộc. 51% còn lại là do các biến ngoài mô hình và do sai số