6. Cấu trúc của luận văn
2.5.3. Phương pháp phân tích kết quả
2.5.3.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng. Có thể phân loại các kỹ thuật này như sau: Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu; Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu; Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
Khi tạo các trị thống kê mô tả, chúng ta có thể nhắm 2 mục tiêu:
ra có thể khác nhau thế nào. Các giáo trình thống kê gọi một giải pháp đáp ứng mục tiêu này là thước đo khuynh hướng trung tâm.
- Chọn một trị thống kê khác cho thấy các đơn vị khác nhau thế nào. Loại trị thống kê này thường được gọi là một thước đo phân tán thống kê.
Các thước đo chung nhất về mức độ phân tán của dữ liệu lượng là phương sai, giá trị căn bậc 2 của nó, tức là độ lệch chuẩn; khoảng; khoảng cách giữa các tứ phân vị; và độ lệch bình quân tuyệt đối. Khi thực hiện một trình diễn đồ họa để tóm tắt một bộ dữ liệu, cũng có thể áp dụng cả 2 mục tiêu nói trên.
2.5.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Phân tích nhân tố khám phá được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor Loading lớn nhất cần được quan tâm: Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa của EFA. Factor loading lớn hơn 0,3 là tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,5. - Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA: 0,5≤KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Jabnoun & Al-Tamimi (2003) tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Kiểm định Bartlett’s test sphericity xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có
ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết H0.
Phương sai trích (cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát (hay dữ liệu) được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%.
- Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, và các nhân tố không có sự tương quan lẫn nhau.
- Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue
(Determination based on eigenvalue): chỉ giữ lại những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội sẽ được ứng dụng trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của người dân.
2.5.3.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach Alpha phải có giá trị từ 0,6 đến gần 1 thì mới đảm bảo các biến trong cùng một nhân tố có tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc - 2008).
Trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng (corrected Item – total Correlation) thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan các biến quan sát này với các biến khác trong thang đo càng cao. TheoNunnally & Burnstein(1994) các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và bị lọai khỏi thang đo.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. MÔ TẢ MẪU ĐIỀU TRA
3.1.1. Thu thập dữ liệu
Trong quá trình khảo sát đã phát hành 160 bảng câu hỏi để tiến hành thu thập dữ liệu và thu về 160 phiếu. Trong đó số phiếu thu về có 10 phiếu khảo sát bị loại do công dân trả lời không đầy đủ các nội dung câu hỏi. Như vậy có 150 phiếu khảo sát hoàn chỉnh được dùng cho nghiên cứu chính thức đạt 94%.
3.1.2. Đặc điểm nhân khẩu học
a. Về giới tính
Trong 150 phiếu được khảo sát, trong đó có 84 nam, 66 nữ, nam chiếm tỷ lệ nhiều hơn nữ (nam chiếm 56%, nữ chiếm 44%).
b. Về độ tuổi
Tỷ lệ công dân tham gia phỏng vấn, khảo sát có sự chênh lệch tập trung ở độ tuổi từ 18 – 30 chiếm 46,6% và độ tuổi từ 31 – 55 chiếm 53,3%.
c. Về trình độ học vấn
Trình độ học vấn của công dân tham gia phỏng vấn, khảo sát 150 sử dụng dịch vụ công như sau: Tiểu học chiếm 5,3%, Trung học cơ sở chiếm 28,4%, Trung học phổ thông chiếm 37,3%, Đại học, cao đẳng chiếm 25,3, sau đại học hiếm 3,3%.
d. Về nghề nghiệp
Nghề nghiệp của công dân tham gia khảo sát, phỏng vấn 150 phiếu như sau: Nội trợ chiếm 4%, Lao động tự do chiếm 41,30%, Sinh viên chiếm 10%, Làm việc tại tổ chức doanh nghiệp chiếm 30%, Viên chức nhà nước chiếm 12%, khác chiếm 2,66%.Huyện Tây Sơn vốn là một huyện nông nghiệp, trong
những năm gần đây mới chuyển đổi cơ cấu ngành kinh tế theo hướng tăng tỷ trọng ngành công nghiệp du lịch dịch vụ và giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp. Vì vậy người dân tham gia phỏng vấn có ngành nghề khá đa dạng
3.2. PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO
3.2.1. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha Cronbach Alpha
Như vậy, các nhân tố độc lập ứng với 7 đại lượng đo lường, được đo bằng 29 biến quan sát, cụ thể, phương tiện hữu hình (6 biến quan sát), đội ngũ cán bộ công chức (5 biến quan sát), quá trình phục vụ (3 biến quan sát), quy trình, thủ tục (3 biến quan sát), hình ảnh, uy tín (4 biến quan sát), độ tin cậy (5 biến quan sát), phí và lệ phí (3 biến quan sát) . Ngoài ra, để đo lường nhân tố phụ thuộc “Sự hài lòng”, nghiên cứu này sử dụng một đại lượng đo lường gồm 3 biến quan sát.
Để kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, thể hiện tính nhất quán và mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một nhân tố, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được sử dụng. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha nhận giá trị từ 0.8 trở lên thì đây là thang đo đo lường tốt. Tuy nhiên, trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể được sử dụng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, theo Nunnally và Bernstein (1994) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2012), những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 sẽ được giữ lại.
Kết quả tính toán Cronbach’s Alpha 7 nhân tố độc lập (bao gồm 29 biến quan sát) và 1 nhân tố phụ thuộc (bao gồm 3 biến quan sát) được trình bày tóm tắt như sau:
a. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố phương tiện hữu hình Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .951 6
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PTHH1 20.87 12.340 .958 .928 PTHH2 21.13 14.868 .538 .974 PTHH3 20.87 12.689 .931 .931 PTHH4 20.87 13.002 .886 .937 PTHH5 20.87 12.944 .901 .935 PTHH6 20.88 12.710 .884 .937
Kết quả phân tích đối với nhân tố phương tiện hữu hình có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.951. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
b. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố đội ngũ cán bộ công chức
Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .955 5
Cronbach's Alpha từng nhân tố Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DNCB1 16.78 6.723 .955 .931 DNCB2 16.78 7.045 .862 .947 DNCB3 16.78 7.005 .832 .952 DNCB4 16.77 6.968 .853 .949 DNCB5 16.78 7.045 .878 .944
Kết quả phân tích đối với nhân tố đội ngũ cán bộ công chức có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.955. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
c. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố quy trình phục vụ Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .901 3
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted QTPV1 7.81 2.466 .739 .910 QTPV2 7.83 2.252 .832 .833 QTPV3 7.82 2.175 .841 .824
Kết quả phân tích đối với nhân tố quy trình phục vụ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.901. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
d. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố quy trình, thủ tục Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .857 3
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted QTTT1 8.21 1.749 .764 .766 QTTT2 8.25 1.945 .732 .799 QTTT3 8.13 1.821 .697 .831
Kết quả phân tích đối với nhân tố quy trình, thủ tục có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.857. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
đ. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố hình ảnh uy tín Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .939 4
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted HAUT1 11.92 3.739 .915 .903 HAUT2 11.92 3.698 .863 .918 HAUT3 11.91 3.838 .803 .937 HAUT4 11.93 3.612 .848 .924
Kết quả phân tích đối với nhân tố hình ảnh, uy tín có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.939. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
e. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố độ tin cậy Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items
Cronbach's Alpha từng nhân tố Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted ĐTC1 16.01 7.060 .619 .862 ĐTC2 16.01 7.000 .696 .843 ĐTC3 16.05 6.622 .738 .833 ĐTC4 16.16 6.404 .738 .833 ĐTC5 16.09 6.904 .692 .844
Kết quả phân tích đối với nhân tố độ tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.871. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
f. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố phí và lệ phí Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha N of Items .981 3
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted LP1 5.81 5.509 .970 .963 LP2 5.81 5.603 .952 .976 LP3 5.81 5.441 .953 .975
Kết quả phân tích đối với nhân tố phí và lệ phí có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.981. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình.
g. Đánh giá độ tin cậy cho thang đo nhân tố sự hài lòng Cronbach's Alpha tổng
Cronbach's Alpha
N of Items
.736 3
Cronbach's Alpha từng nhân tố
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted HL1 8.29 1.578 .521 .694 HL2 8.12 1.381 .599 .602 HL3 8.09 1.481 .561 .649
Kết quả phân tích đối với nhân tố sự hài lòng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.736. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong nhân tố này đều có giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, tất cả các biến của nhân tố này đều được chọn để vào mô hình
Tóm lại, kết quả kiểm định giá trị thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy có 29 biến quan sát của 7 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc với 7 biến quan sát đều đạt yêu cầu nên được giữ lại để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Là phương pháp phân tích thống kê được sử dụng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập gồm ít biến hay được gọi là các nhân tố hơn nhưng vẫn đảm bảo chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
- Mỗi biến quan sát sẽ tương ứng với một tỷ số. Tỷ số này được gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), cho biết biến quan sát tương ứng sẽ thuộc vào nhân tố nào. Nếu cỡ mẫu từ 50 đến 100 thì Factor Loading lớn hơn hoặc bằng 0.75; nếu cỡ mẫu từ 100 đến 350 thì Factor Loading lớn hơn hoặc bằng 0.55; nếu cỡ mẫu trên 350 thì Factor Loading lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Hair và cộng sự (Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, 1998)). Ứng với mỗi cỡ mẫu, các biến quan sát có hệ số tải nhỏ hơn giá trị tương ứng (0.75, 0.55, 0.3) sẽ bị loại vì những biến này không giải thích cho khái niệm nghiên cứu.
- KMO (Kaiser Meyer-Olkin): Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
- Nếu 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là phù hợp, và nếu mức ý nghĩa của kiểm định Barllet ≤ 0.05 thì chứng tỏ rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Barlett’s: Là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có mối quan hệ tương quan trong tổng thể.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm các biến đo lường. Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), tổng phương sai trích này phải ≥ 50% thì thang đo mới được chấp nhận. Nếu đại lượng này có giá trị từ 60% trở lên thì thang đo được gọi là tốt. - Giá trị riêng (Eigenvalue) đại diện cho phần biến thiên được giải thích
bởi mỗi nhân tố nếu có giá trị lớn hơn 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
- Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo sự khác biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
a. Thực hiện EFA cho nhân tố độc lập
Kết quả phân tích khám phá cho thấy có 7 nhân tố được rút ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) Phương tiện hữu hình, (2) Đội ngũ cán bộ công chức, (3) Quy trình phục vụ, (4) Quy trình thủ tục, (5) Hình ảnh, uy tín (6) Độ tin cậy và (7) Phí và lệ phí. Tất cả các điều kiện về phân tích