5. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2.6. Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp định lƣợng, bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu sơ cấp bằng việc phỏng vấn bảng câu hỏi. Sau khi có dữ liệu, tác giả nghiên cứu làm sạch dữ liệu, mã hóa dữ liệu với công
cụ phân tích là phần mềm SPSS để tiến hành phân tích dữ liệu định lƣợng từ thống kê mô tả, kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), hồi quy bội, phân tích phƣơng sai (ANOVA).
a.Tổng thể nghiên cứu
Tổng thể của khảo sát này là toàn bộ nhân viên văn phòng làm việc tại công ty TNHH MTV Cao su Ea H’leo. Nhƣ đã định nghĩa ở phần mở đầu của đề tài, nhân viên văn phòng trong nghiên cứu này sẽ bao gồm toàn bộ lực lƣợng lao động tri thức, hầu hết thời gian làm việc của họ là ở trong văn phòng, nơi công tác có thể là công ty, nông trƣờng, văn phòng đại diện; không bao gồm chủ doanh nghiệp.
b.Phương pháp chọn mẫu
Để đạt đƣợc các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra ở phần mở đầu của đề tài, thiết kế chọn phi xác suất với hình thức chọn mẫu ngẫu nhiên thuận lợi đã đƣợc sử dụng và đƣợc xem là hợp lý để tiến hành nghiên cứu đề tài này. Lý do để lựa chọn phƣơng pháp chọn mẫu này vì ngƣời trả lời dễ tiếp cận, họ sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi nghiên cứu cũng nhƣ ít tốn kém về thời gian và chi phí để thu thập thông tin cần nghiên cứu.
Theo Cooper và Schindler (1998), lý do quan trọng khiến ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất là tính tiết kiệm về chi phí và thời gian. Về mặt này thì phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất vƣợt trội so với chọn mẫu xác suất. Ngoài ra, hai tác giả cũng nhắc nhở rằng chọn mẫu xác suất không phải lúc nào cũng đảm bảo tính chính xác và trong một số trƣờng hợp chọn mẫu xác suất là không thể thực hiện đƣợc. Tuy nhiên hai tác giả này cũng khẳng định nhƣợc điểm lớn nhất của phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất là sự chủ quan thiên vị trong quá trình chọn mẫu và sẽ làm méo mó biến dạng kết quả nghiên cứu. Giáo sƣ Tiến sĩ Nguyễn Thị Cành (2007) cho rằng
chọn mẫu phi xác suất là dễ phác thảo và thực hiện nhƣng nó có thể cho kết quả sai lệch bất chấp sự phán đoán của chúng ta, do ngẫu nhiên nên có thể chúng không đại diện cho tổng thể.
Vì đây là nghiên cứu khám phá cùng với phân tích nhƣ trên, phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện là phù hợp nhất. Các bảng câu hỏi nghiên cứu sẽ đƣợc gửi trực tiếp đến đồng nghiệp trong công ty TNHH MTV Cao su Ea H’leo cho đến khi đạt đƣợc số lƣợng mẫu cần thiết.
c.Kích thước mẫu
Kích thƣớc mẫu sẽ phụ thuộc vào việc ta muốn gì từ những dữ liệu thu thập đƣợc và mối quan hệ ta muốn thiết lập là gì (Kumar, 2005). Vấn đề nghiên cứu càng đa dạng phức tạp thì mẫu nghiên cứu càng lớn. Một nguyên tắc chung khác nữa là mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Tuy nhiên trên thực tế thì việc lựa chọn kích thƣớc mẫu còn phụ thuộc vào một yếu tố hết sức quan trọng là năng lực tài chính và thời gian mà nhà nghiên cứu đó có thể có đƣợc.
Đối với đề tài này, do các giới hạn về tài chính và thời gian, kích thƣớc mẫu sẽ đƣợc xác định ở mức tối thiểu cần thiết nhƣng vẫn đáp ứng đƣợc nhu cầu của cuộc nghiên cứu. Kích thƣớc mẫu dự kiến ban đầu là 155.
Việc xác định kích thƣớc mẫu bao nhiêu là phù hợp vẫn còn nhiều tranh cãi với nhiều quan điểm khác nhau. MacCallum và đồng tác giả (1999) đã tóm tắt các quan điểm của các nhà nghiên cứu trƣớc đó về con số tuyệt đối mẫu tối thiểu cần thiết cho phân tích nhân tố. Trong đó, Gorsuch (1983) và Kline (1979) đề nghị con số đó là 100 còn Guilford (1954) cho rằng con số đó là 200. Comrey và Lee (1992) thì không đƣa ra một con số cố định mà đƣa ra các con số khác nhau với các nhận định tƣơng ứng: 100 = tệ, 200 = khá, 300 = tốt, 500 = rất tốt, 1000 hoặc hơn = tuyệt vời.
Một số nhà nghiên cứu khác không đƣa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà đƣa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số cần ƣớc lƣợng. Đối với phân tích nhân tố, kích thƣớc mẫu sẽ phụ thuộc vào số lƣợng biến đƣợc đƣa trong phân tích nhân tố. Gorsuch (1983, đƣợc trích bởi MacClallum và đồng tác giả 1999) cho rằng số lƣợng mẫu cần gấp 5 lần so với số lƣợng biến. Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng tỷ lệ đó là 4 hay 5. Trong đề tài này có tất cả 30 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 30 x 5 = 150.
Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1996) để phân tích hồi quy đạt đƣợc kết quả tốt nhất, thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức:
n ≥ 8k + 50 Trong đó: n là kích cỡ mẫu
k là số biến độc lập của mô hình
Nhƣ vậy, số lƣợng mẫu 155 là chấp nhận đƣợc đối với đề tài nghiên cứu này.