6. Tổng quan tài liệu
2.2.4. Phƣơng pháp xử lý dữ liệu
Theo Hoàng Trọng (2008), để tiến hành thu thập dữ liệu điều tra các nghiên cứu định lƣợng, ngƣời nghiên cứu phải sử dụng nhiều loại thang đo đo lƣờng khác nhau. Tuy nhiên, do sự phức tạp của các hiện tƣợng kinh tế-xã
hội nên việc lƣợng hóa các khái niệm nghiên cứu đòi hỏi phải có những thang đo đƣợc xây dựng công phu và đƣợc kiểm tra độ tin cậy trƣớc khi vận dụng. Dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc phần mềm phân tích thống kê SPSS 20.0 xử lý thông qua các bƣớc cụ thể sau:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach Alpha: α=Nρ/[1+ρ(N-1)]
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo, có ý nghĩa là phƣơng pháp đo lƣờng đó không có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lƣờng là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể dử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally 1978;Peterson 1994; Slater 1995 Trích trong Hoàng Trọng; Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên và các biến quan sát hệ số tƣơng quan so với biến tổng (Corrected item – Total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
Phân tích nhân tố khám phá EFA-Exploratory Factor Analysis
Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố có độ kết dính cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhóm nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Vì vậy, các biến phải đảm bảo yêu cầu của các tham số thống kê sau:
-Hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
-Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng
quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig. 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
-Hệ số tải Factor loadings là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến
và các nhân tố. Hệ số này nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là Principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1, tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. ( Nguyễn Đình Thọ,2011)
Phân tích hồi quy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố
Trƣớc hết tiến hành xem xét hệ số tƣơng quan giữa biến sự lựa chọn với các biến độc lập ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Sau đó, bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Square) tiến hành phân tích hồi quy bội tuyến tính nhằm xây dựng mô hình lý thuyết và qua đó xem xét chiều hƣớng cũng nhƣ cƣờng độ tác động của từng biến độc lập tới biến kết kết quả là sự lựa chọn. Mức độ ảnh hƣởng thể hiện thông qua các con số trong phƣơng trình hồi quy. Những nhân tố nào có chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hƣởng cao hơn. Những nhân tố có chỉ số Beta là số âm sẽ có ảnh hƣởng tiêu cực và ngƣợc lại.
Trong luận văn nghiên cứu, mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của ngƣời sử dụng phần mềm kế toán hành chính sự nghiệp có dạng:
SHL=β1. CN + β2. ATDL + β3. TM + β4. HQ + β5. KNBH + β6. KNTT
Trong đó: SHL là sự hài lòng của ngƣời sử dụng phần mềm kế toán hành chính sự nghiệp; CN là Chức năng; AT là An toàn dữ liệu; TM là Tính mở; HQ là Hiệu quả; KNBH là khả năng bảo trì, bảo hành; KNTT là Khả năng tƣơng thích.
Kiểm định sự khác biệt về đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm theo các đặc điểm cá nhân bằng T-test và ANOVA
Nhằm kiểm định sự khác biệt trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến sự lựa chọn giữa đặc điểm khách hàng nhƣ: giữa các cơ quan hành chính sự nghiệp, phần mềm đang sử dụng; thời gian sử dụng phần mềm và vị trí ngƣời sử dụng; tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai One-Way ANOVA. Phƣơng pháp ANOVA là sự mở rộng của kiểm định T, tiến hành so sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Để thấy rõ đƣợc sự khác biệt ở đâu, tác giả tiến hành phân tích sâu ANOVA bằng kiểm định Post Hoc.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Nội dung chính của chƣơng 2 đó là từ những cơ sở lý luận và một số nghiên cứu đi trƣớc xây dựng các giả thiết và đề xuất mô hình nghiên cứu. Trong đó đƣa ra chi tiết, cụ thể về các nội dung về: thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, cách thức chọn mẫu cũng nhƣ phƣơng pháp thu thập và xử lý số liệu của nghiên cứu.
Chƣơng 2 là chƣơng cơ sở mà dựa vào đó nghiên cứu đƣợc tiến hành thoe một cách khoa học và chính xác.
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA NGƢỜI SỬ DỤNG PHẦN MỀM KẾ TOÁN HÀNH CHÍNH SỰ NGHIỆP
Luận văn tiến hành khảo sát 260 đơn vị hành chính sự nghiệp thông qua hình thức phỏng vấn trực tiếp bằng bảng hỏi. Kết quả thu thập đƣợc xử lý và làm sạch cho thấy có 250 mẫu nghiên cứu hợp lệ và đƣợc đƣa vào phân tích. Bằng phần mềm SPSS 20.0, luận văn tiến hành phân tích, cho thấy đƣợc thông tin về mẫu khảo sát, kết quả phân tích hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định mô hình hồi quy và phân tích phƣơng sai ANOVA, t-Test.