6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.5.5.Kế hoạch phân tích dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu: Sau khi thu thập cần phải kiểm tra các dữ liệu để đảm bảo chúng có ý nghĩa, tức là có giá trị đối với việc xử lý và phân tích. Đối với các bản câu hỏi có dữ liệu “xấu” (câu trả lời không đầy đủ, câu trả lời không thích hợp, câu trả lời không đọc đƣợc…), có thể khắc phục nhờ vào việc suy luận từ những câu trả lời khác hoặc quay trở lại ngƣời trả lời để làm sáng tỏ vấn đề. Đặc biệt, những bản câu hỏi có quá nhiều chỗ trống chƣa hoàn thành và không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại bỏ. Trong nghiên cứu này, 150 bản câu hỏi đã đƣợc phát ra, thu về 105 bản câu hỏi, kiểm tra trong số đó có 10 bản câu hỏi không đạt yêu cầu, còn lại 95 bản câu hỏi đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích dữ liệu.
Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu là quá trình biến các thông tin, lựa chọn trên bản câu hỏi thành dữ liệu kiểu số mà máy tính có thể đọc và xử lý đƣợc.
Nhập dữ liệu: Dữ liệu đƣợc nhập vào phần mềm SPSS 22.0 bằng cách sắp xếp thông tin đã mã hóa vào vị trí ô lƣu trữ dữ liệu trên máy tính.
tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, nhiều kỹ thuật thống kê đƣợc sử dụng, bao gồm: thống kê mô tả với các bảng tần suất và tính giá trị trung bình.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis)
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá đƣợc tiến hành.
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (nhóm tất cả các biến thành một số các nhân tố). Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới 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.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Theo tiêu chuẩn Kaiser, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình và tiêu chuẩn phƣơng sai trích (Variance explained criteria) là tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
Đán á độ tin cậy t n đo với hệ số Cronbach Alpha
Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha là phân tích kiểm định mức độ chặt chẽ mà các biến trong thang đo tƣơng quan với nhau.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy
của thang đo. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
Tính giá trị trung bình các yếu tố rào cản
Việc tính toán giá trị trung bình của các yếu tố rào cản nhằm xác định mức độ đánh giá của các nhà quản trị về những rào cản này là nhƣ thế nào, trong các rào cản đó những rào cản nào đƣợc xem là rào cản chính đối với việc thực hiện hệ thống quản trị chất lƣợng toàn diện tại các DNNVV thành phố Đà Nẵng.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Bằng việc sử dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu định tính và định lƣợng, nghiên cứu tiến hành khảo sát đối với 150 doanh nghiệp nhỏ và vừa trên phạm vi thành phố Đà Nẵng nhằm xác định các rào cản ảnh hƣởng đến việc thực hiện hệ thống quản trị theo mô hình chất lƣợng toàn diện tại các doanh nghiệp này và đánh giá của các doanh nghiệp này đối với những rào cản là nhƣ thế nào.
Để đạt đƣợc mục đích nghiên cứu nhƣ trên, tác giả vận dụng đồng thời các kỹ thuật phân tích nhƣ phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha và nhiều kỹ thuật thống kê mô tả với các bảng tần suất và tính giá trị trung bình.
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN, HÀM Ý