7. Kết cấu của đề tài
2.3.3.1. Xử lý dữ liệu thô
Tác giả tiến hành tập hợp dữ liệu và xử lý ban đầu bằng phần mềm Microsoft Excel, sau đó tiến hành xử lý dữ liệu thô như kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, kiểm tra dữ liệu trống. Dữ liệu sạch sau được đưa vào phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0.
2.3.3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Để kiểm định độ tin cậy của thang đo, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Thang đo được được coi là đạt chất lượng tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể lớn hơn 0,6; và hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát (Corrected Item – Total Corelation) lớn hơn 0,3 (Nunnally & Bernstein, 1994).
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo, tác giả tiến hành phân tích EFA giúp rút trích các nhân tố phục vụ cho bước phân tích tiếp theo. Chỉ tiêu “hệ số tải nhân tố” được dùng để đo lường mức ý nghĩa của hệ số EFA. Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998) cho rằng: “Hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là mức quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực”. Trong nghiên cứu này,nhằm nâng cao tính thiết thực và tính tin cậy của các kết quả nghiên cứu, luận văn chỉ lựa chọn những nhân tố có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Ngoài ra, hệ số Kaiser- Mayer-Olkin (KMO) phải đảm bảo nằm trong khoảng giá trị từ 0,5 đến 1 và
tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 khi thực hiện phân tích EFA. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).