Phương pháp phân tích dữ liệu

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) tạo động lực thúc đẩy người lao động tại công ty cổ phần thương mại gia lai (Trang 56 - 58)

Phân tích kết quả thu thập từ quan sát. Dữ liệu thu thập trong nghiên cứu sẽ ñược tiến hành phân tích, ñánh giá thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 20.0 (Statistical Package for Social Science).

- Sử dụng hệ số Cronbach Alpha

ñạt yêu cầu. Các biến quan sát sẽ bị loại nếu có hệ số tương quan biến - tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0.3 và thang ño sẽ ñược chọn khi hệ số

Cronbach Alpha >= 0.6 (Nunally, Burnstein, 1994). - Phân tích nhân tố khám phá

Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) ñể kiểm ñịnh sự thích hợp của phân tích nhân tố ñối với dữ liệu của mẫu phải >= 0.5, mức ý nghĩa của kiểm

ñịnh Bartlett phải < = 0.5

Hệ số tải nhân tố (Facter Loading) <= 0.4 sẽ bị loại

Thang ño ñược chấp nhận khi tổng phương sai >= 0.50

- Xây dựng phương trình hồi quy ñể xác ñịnh mối quan hệ giữa biến

ñộc lập và biến phụ thuộc trong mô hình

- Sử dụng hệ số R-square, thống kê t và thống kê F ñể kiểm ñịnh các giả thiết nghiên cứu thông qua dữ liệu có ñược từ việc xây dựng phương trình hồi quy, cụ thể sẽ sử dụng thống kê F và giá trị p-value (Sig.), với ñộ tin cậy là 95% giá trị p-value sẽ ñược so sánh với giá trị 0.05 ñể kết luận chấp nhận giả thuyết hay không.

Kiểm ñịnh sự khác nhau giữa các tổng thể con trong nghiên cứu ta dùng kiểm ñịnh T-test và phân tích phương sai (ANOVA).

CHƯƠNG 3

PHÂN TÍCH KT QU NGHIÊN CU

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) tạo động lực thúc đẩy người lao động tại công ty cổ phần thương mại gia lai (Trang 56 - 58)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(135 trang)