8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.6.3.Phương pháp phân tích dữ liệu
a. Tổng quan về mẫu điều tra
Tiến hành lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập được theo các đặc trưng. Trong mỗi loại tiến hành tính toán giá trị bình quân và độ lệch chuẩn
để đánh giá tổng quan về độ hội tụ cũng như phân tán của mẫu. Phương pháp sử dụng chủ yếu là phân tổ kết hợp, số tuyệt đối và số tương đối, phương pháp đồ thị và bảng thống kê. Thực hiện thống kê theo các đặc tính: giới tính, loại hình dịch vụ, trình độ học vấn. Dựa vào kết quả để đánh giá mức độ đại diện của mẫu.
b. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức
độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về sự phù hợp vủa thang đo đối với từng biến quan sát , xét trên mỗi quan hệ với một khía cạnh đánh giá. Phương pháp này cho phép loại bỏ
các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến quan sát không anh hưởng nhiều đến tiêu chí đánh giám sẽ tương quan yếu với tổng số điểm. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần bằng 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được.
c. Phân tích nhân tố EFA
Khi thực hiện phân tích nhân tốt EFA cần phải quan tâm đến phương pháp sau:
Phương pháp trích Principal comperment với phép xoay varimax. Kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test ò Sphericity): Đại lượng Bartlett’s
được sử dụng để xem xét giải thuyết H0 các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa tại mức sig thấp hơn 0,05; tức là giả
thiết H0 cho rằng ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma trận đơn vị sẽ bị bác bỏ.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố
Factor loading, theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố Factor loading là chỉ
tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiển. Hair cũng cho rằng nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350. Nếu cở
mẫu là 100 thì Factor loading phải >0,55. Như vậy, trong đề tài này cở mẫu là 391 nên hệ số Factor loading >0,3 là đạt yêu cầu, tuy nhiên đểđề tài này có ý nghĩa thực tiễn chỉ những biến quan sát có hệ số Factor loading lớn nhất ³0,5 mới đạt yêu cầu.
Tổng phương sai trích: Để có thể phân tích nhân tố khẳng định, thì tổng phương sai trích 50% (Gerbing & Anderson 1988)
Hệ số KMO (Kaisor Meyer Olkin):
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến. Trị số của KMO lớn ( từ 0,5 đến 1) có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có nhiều khả năng không thích hợp vơi các dữ liệu.
Trị số đặc trưng (Eigenvatue): Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào chỉ số Eigenvalue để xác định số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố nào có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẻ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc.
Sau khi phân tích nhân tố, các nhân tố sẽ được lưu thành các biến mới, và sẽ sử dụng các biến mới này thay cho những biến gốc đểđưa vào các phân tích tiếp theo.
d. Phương pháp hồi qui và tương quan
Phương pháp hồi quy là một phương pháp nhằm nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến vào một hay nhiều biến khác phương pháp này giải quyết những nhiệm vụ sau:
- Ước lượng giá trị trung bình của tiêu thức kết quả, để thực hiện nhiệm vụ này, trước tiên chúng ta cần thu thập số liệu và xây dựng các hàm hồi quy thích hợp đểước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
- Kiểm định về bản chất của sự phụ thuộc giữa các tiêu thức.
- Dự đoán giá trị của tiêu thức kết quả, gồm có dự đoán giá trị trung bình và cá biệt của tiêu thức kết quả dựa vào giá trị của tiêu thức nguyên nhân
đã biết.
- Phương pháp tương quan là phương pháp của toán học và được vận dụng vào phân tích thống kê các mối liên hệ tương quan giữa các tiêu thức, phương pháp này nhằm thực hiện những nhiệm vụ sau: Xác định tính chất và hình thức của mối liên hệ tương quan giữa các biến, đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan giữa các biến.
- Như vây, phương pháp hồi quy và phương pháp tương quan có sự
khác biệt nhưng trong thực tiễn phân tích thì hai phương pháp này kết hợp với nhau và vì thế gọi ngắn gọn là phương pháp hồi quy và tương quan.
Luận văn sẻ thực hiện phân tích hồi quy theo trình tự sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1. Thiết lập mô hình
Xuất phát từ bản chất của mối liên hệm luận văn sử dụng mô hình hồi quy tổng thể như sau:
Mô hình hồi quy mẫu như sau: HL =
Với bj là các ước lượng của tham số hồi quy , và e là ước lượng của .
2.Ước lượng các tham số của mô hình
Các tham số của mô hình sẽ được ước lượng bằng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất và sử dụng thủ tục Stepwise trong SPSS.
3.Đánh giá mô hình
Đánh gia sự tồn tại từng tham số hồi quy bằng kiểm định T với cặp giả
thuyết H0:bj = 0 H1:bj ¹ 0 Kiểm định sự tồn tại của mô hình bằng kiểm định F với cặp giả thuyết: H0: Các hệ số góc đồng thời bằng 0. H1: Tồn tại ít nhất một hệ số góc khác không.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình sử dụng chỉ tiêu hệ số xác định và hệ số xác định điều chỉnh.
- Để kiểm định các nhân tố có ảnh hưởng thuận đến mức độ hài lòng công việc thì cần kiểm định giả thuyết.
H0:bj £ 0 H1:bj > 0
- Kiểm định mô hình có vi phạm những giả thiết:
+ Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai với tiêu chuẩn VIF < 5.
+ Hiện tượng phương sai không đồng nhất bằng kiểm điịnh dựa vào biến phụ thuộc.
si2 = a1+ a2 [E(Yi)]2
Trong thực hành ta dùng ei2 và Ŷi2 thay cho si2 và [E(Yi)]2 Trình tự kiểm định:
Bước 1: Xây dựng cặp giả thuyết như sau: H0 : a2 = 0 và H1 : a2 ¹ 0 Bước 2: Chọn mức ý nghĩa a
Bước 3: Thực hiện hồi quy gốc bằng OLS. Tính ei, ei2 và Ŷi2
Thực hiện hồi quy ei2 = a1 + a2 +Ŷi2 + zi bằng OLS. Bước 4: Tính giá trị Pvalue
Bước 5: Bác bỏ H0 nếu a>Pvalue.
+ Hiện tượng tự tương quan: Kiểm định bằng kiểm định DurbinWatson Bước 1: Xây dựng cặp giả thuyết thích hợp
Bước 2: Ước lượng hồi quy bằng OLS và thu được các et và tính trị số
thống kê d.
Bước 3: Chọn mức ý nghĩa a, Tra bảng ta tìm các giá trị tới hạn dL và dU
Bước 4: Căn cứ vào các tiêu chuẩn để có quyết định.
4.Phân tích kết quả
Dựa vào kết quả tính toán, luận văn sẽ tiến hành phân tích để rút ra những kết luận tìm ra những giải pháp, những hàm ý cho các nhà lãnh đạo để
nâng cao chất lượng dịch vụ hành chính công.
e. Phân tích Phương sai (ANOVA) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích phương sai là cách thức để kiểm định có hay không sự khác nhau về hài lòng công việc theo các đặc điểm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, loại hình dịch vụ, trình độ học vấn bằng phân tích phương sai ANOVA với mức ý nghĩa α = 5%.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 3 tác giả luận văn đã đưa ra 2 bước nghiên cứu đó là nghiên cứu khám phá (sử dụng phương pháp định tính – thảo luận nhóm và phỏng vấn thử) và nghiên cứu chính thức (sử dụng phương pháp định lượng –
điều tra bằng bảng câu hỏi). Xây dựng thang đo về: Độ tin cậy, quy trình thủ
tục, đội ngũ cán bộ công chức, chi phí và thời gian, cơ sở vật chất, chăm sóc và hỗ trợ người dân, sự hài lòng để từ đó hình thành bảng hỏi. Đồng thời, thực hiện nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng nhằm kiểm định lại các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hiệu chỉnh mô hình lý thuyết, xác
định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân thông qua bảng câu hỏi.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. TỔNG QUAN VỀ SỐ LIỆU ĐIỀU TRA
Tổng số phiếu điều tra được phát ra là 400 phiếu, điều tra thu về là 390, trong đó có 10 phiếu không hợp lệ do thiếu thông tin hoặc chọn nhiều hơn một đáp án. Cuối cùng là 380 phiếu điều tra hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu. Kết quả phân phối đối tượng điều tra theo loại hình dịch vụ
và theo giới tính như trên Bảng 3.1.
Bảng 3.1. Phân tổ kết hợp theo giới tính và độ tuổi
Giới tính Tuổi Nam Nữ total Count 110 124 234 Dưới 30 Column N % 47.0% 53.0% 100.0% Count 52 39 91 Từ 31 đến 60 Column N % 57.1% 42.9% 100.0% Count 29 26 55 Trên 60 Column N % 52.7% 47.3% 100.0% Count 191 189 380 Tổng Column N % 50.3% 68.2% 100.0%
Như vậy, trong tổng số công dân được điều tra, số nữ nhiều hơn nam khá
đáng kể, 124 so với 110. Trong đó, mẫu có sự phân phối vào các loại hình dịch vụ cũng khá đồng đều, loại hình dịch vụ được sử dụng nhiều nhất là độ tuổi dưới 30 tuổi, và trên 60 tuổi ít tham gia làm các thủ tục hành chính.
Trong khi điều tra, cũng quan tâm đến phân phối mẫu theo tham gia dịch vụ mới nhất. Kết quả phân phối đối tượng điều tra theo tham gia dịch mới nhất và theo giới tính như trên Bảng 3.2.
Bảng 3.2. Phân tổ kết hợp theo tham gia dịch vụ và giới tính
Giới tính Tham gia dịch vụ
Nam Nữ Total
Count 84 64 148
Đăng ký kinh doanh
Column N % 56.8% 43.2% 100.0% Count 52 49 101 Chính sách xã hội Column N % 51.5% 48.5% 100.0% Count 55 76 131 Khác Column N % 42.0% 58.0% 100.0% Count 191 189 380 Tổng Column N % 50.3% 68.2% 100.0%
Như vậy, mẫu phân phối tương đối đều theo tham gia dịch vụ, trong đó nhiều nhất là các đối tượng tham gia dịch vụđăng ký kinh doanh.
Kết quả phân phối đối tượng điều tra theo nghề nghiệp và theo giới tính như trên Bảng 3.3.
Bảng 3.3. Phân tổ kết hợp theo giới tính và nghề nghiệp
Giới tính Nghề nghiệp Nam Nữ total Count 121 122 243 Cán bộ công chức Column N % 49.8% 50.2% 100.0% Count 38 22 60
Học sinh, sinh viên
Column N % 63.3% 36.7% 100.0% Count 11 9 20 Kinh doanh Column N % 55.0% 45.0% 100.0% Count 21 36 57 Khác Column N % 36.8% 63.2% 100.0% Count 191 189 380 Total Column N % 50.3% 49.7% 100.0%
Như vậy, mẫu phân phối tương đối đều theo nghề nghiệp, trong đó nhiều nhất là các đối tượng cán bộ công chức.
Kết quả phân phối đối tượng điều tra theo trình độ và theo giới tính như
trên Bảng 3.4. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.4. Phân tổ kết hợp theo giới tính và trình độ
Giới tính Trình độ Nam Nữ total Count 45 61 106 Phổ thông Column N % 42.5% 57.5% 100.0% Count 71 72 143 Đại học, sau đại học Column N % 49.7% 50.3% 100.0% Count 48 35 83 Cao đẳng, trung cấp Column N % 57.8% 42.2% 100.0% Count 27 21 48 Khác Column N % 56.2% 43.8% 100.0% Count 191 189 380 Total Column N % 50.3% 49.7% 100.0%
Với kết cấu mẫu theo giới tính và trình độ phân bố không đồng đều, đa sốđáp viên có trình độ phổ thông, cao đẳng và trung cấp. Điều này là phù hợp với yếu tố nghề nghiệp ở trên. Đồng thời, có khá ít đáp viên có trình độ cao
đẳng và trung cấp. Điều này đúng với tình hình thực tế ở nước Lào, số người có điều kiện học đại học và sau đại học đang khá nhiều.
Như vậy, phân phối mẫu hợp lý và có thể dùng để tiến hành phân tích bằng những phương pháp khác nhau.
3.2. ĐÁNH GIÁ CỦA CÔNG DÂN ĐỐI VỚI TỪNG NHÂN TỐ
3.2.1. Đánh giá của công dân vềĐộ tin cậy
Theo kết quả điều tra về Độ tin cậy, kết quả nghiên cứu cảm nhận của người dân về từng biến trong thang đo như trên Bảng 3.5.
Bảng 3.5. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thang đo Độ tin cậy
Mean Standard Deviation
DTC1 3.45 0.86
DTC2 3.38 0.87
DTC3 3.45 0.85
DTC4 3.68 0.75
DTC5 3.26 0.92
Với kết quả như trên Bảng 3.5, các yếu tố trong thang đo Độ tin cậy
đều đánh giá trên mức trung bình, cao nhất là biến DTC4 về tính bảo mật tốt thông tin cho người dân và thấp nhất là biến DTC5 về việc dịch vụ cung cấp cho người dân có độ chính xác cao. Một chú ý nữa là mặc dù DTC5 có điểm trung bình thấp nhất nhưng sự biến động, tức mức độ phân tán trong đánh giá lại cao nhất với độ lệch chuẩn là 0,92.
3.2.2. Đánh giá của công dân về Qui trình thủ tục
Theo như kết quả điều tra được trình bày trên Bảng 3.6.
Bảng 3.6. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thang đo Qui trình thủ tục
Mean Standard Deviation
QT1 3.29 0.803 QT2 3.38 0.808 QT3 3.54 0.816 QT4 3.40 0.788 QT5 3.45 0.796 QT6 3.32 0.897
Như vậy, với kết quả như trên Bảng 3.6, các yếu tố trong thang đo Qui trình thủ tục đều đánh giá trên mức trung bình, cao nhất là biến QT3, tức liên quan đến qui trình thủ tục thực hiện tại huyện có đúng so với qui định hay không. Điểm thấp nhất là QT1, tức liên quan đến tính công khai, minh bạch. Một chú ý nữa là mức độ phân tán cao nhất trong đánh giá là QT6 với độ lệch chuẩn là 0,897.
3.2.3. Đánh giá của công dân vềĐội ngũ cán bộ công chức
Theo kết quả điều tra về thang đo Đội ngũ cán bộ công chức như trên Bảng 3.7.
Bảng 3.7. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thang đo Đội ngũ cán bộ công chức
Mean Standard Deviation
DN1 3.597 0.771
DN2 3.753 0.724
DN3 3.671 0.758 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
DN4 3.666 0.731
DN5 3.734 0.838
Như vậy, với kết quả như trên Bảng 3.7, các yếu tố trong thang đo Đội ngũ cán bộ công chức đều đánh giá trên mức trung bình. Biến được đánh giá cao nhất là biến DN2, tức liên quan đến tác phong và thấp nhất là DN3, liên quan đến thái độ nhiệt tình thân thiện. Trong các biến quan sát thuộc thang đo
Đội ngũ cán bộ công chức, trình độ đồng đều nhất trong đánh giá là DN2 với
độ lệch chuẩn là 0,724.
3.2.4. Đánh giá của công dân về Chi phí và thời gian
Theo kết quả điều tra về về thang đo Chi phí và thời gian như trên Bảng 3.8.
Bảng 3.8. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thang đo Chi phí và thời gian
Mean Standard Deviation
CP1 3.639 0.868
CP2 3.639 0.874
CP3 3.642 0.852
CP4 3.487 0.699
Với kết quả như trên Bảng 3.8, chúng ta nhận thấy các yếu tố trong thang đo Chi phí và thời gian đều được đánh giá trên mức trung bình, cao nhất là biến CP2 (liên quan đến Thu phí và lệ phí đúng qui định) và thấp nhất là CP3 (Thời gian trả kết quả giải quyết hồ sơ đúng hẹn). Trong các biến quan sát thuộc thang đo Chi phí và thời gian, trình độđồng đều nhất trong đánh giá là CP4 với độ lệch chuẩn là 0,699.
3.2.5. Đánh giá của công dân về Cơ sở vật chất
Theo kết quả điều tra về thang đo Cơ sở vật chất như trên Bảng 3.9.