6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2.3. Nghiên cứu chắnh thức
a. Mẫu nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu là tất cả các DNMM trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng danh sách lấy ở Cục Thuế Đà Nẵng. Mẫu nghiên cứu đƣợc lựa chọn dựa trên tắnh dễ tiếp cận. Do số lƣợng doanh nghiệp may mặc trên địa bàn thành phố Đà Nẵng khoảng 100 doanh nghiệp lớn nhỏ nên tác giả tiếp cận, liên hệ hết để đảm bảo giá trị cho dữ liệu nghiên cứu.
Hình thức liên hệ, phỏng vấn qua điện thoại, mail (dùng mẫu phỏng vấn trên googledoc) và gặp trực tiếp.
b. Phương pháp xử lý số liệu
Sau khi thu thập đầy đủ dữ liệu sơ cấp và thứ cấp, nghiên cứu sinh tiến hành kiểm tra, làm sạch dữ liệu cả trƣớc, trong và sau khi mã hóa và nhập dữ liệu. Sau đó, sử dụng phần mềm SPSS 20 làm công cụ để xử lý dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu nhằm đạt đƣợc mục tiêu của luận văn.
Chất lƣợng Logistic nội bộ
Chất lƣợng Logistic đầu vào
Chất lƣợng Logistic đầu ra Chất lƣợng Logistic hỗ trợ Chi phắ Logistic Hiệu quả hoạt động SXKD của DNMM
Phương pháp phân tắch dữ liệu
* Phân tắch mô tả
Luận văn sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả phục vụ cho phân tắch và đánh giá thực trạng, sự ảnh hƣởng và chiều hƣớng tác động của dịch vụ logistics đến hiệu quả HĐKD của các DNMM trên địa bàn Đà Nẵng.
* Phân tắch nhân tố khám phá Ờ EFA (Exploratory Factor Analysis) Phân tắch nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tắch định lƣợng d ng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ắt hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trắch hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trắch các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trắch ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO ≥ 0.5. KMO là một chỉ tiêu d ng để xem xét sự thắch hợp của EFA, .50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tắch nhân tố thắch hợp.
Theo Hair và cộng sự (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
* Phân tắch hệ số tin cậy CronbachỖs Alpha
Hệ số tin cậy CronbachỖs Alpha d ng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy CronbachỖs Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số ConbachỖs Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có ph hợp không. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không ph hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng không có cảm nhận về nhân tố đó).
0.6 Ờ 07: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới. 0.7 Ờ 0.8: Chấp nhận đƣợc.
0.8 Ờ 0.95: tốt.
>= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng Ộtr ng biếnỢ.
Với đề tài này CronbachỖs Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ Ộliên kếtỢ giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
* Phƣơng pháp phân tắch hồi quy tƣơng quan
Nhiệm vụ của phân tắch hồi quy tƣơng quan là: xác định các phƣơng trình (mô hình) hồi quy để phản ánh mối liên hệ (mô hình hồi quy đơn phản ánh mối liên hệ tuyến tắnh hoặc phi tuyến tắnh giữa 2 tiêu thức; mô hình hồi quy bởi phản ánh mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả); Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tƣơng quan thông qua việc tắnh toán các hệ số tƣơng quan tuyến tắnh, tỷ số tƣơng quan, hệ số tƣơng quan bội, hệ số xác địnhẦ
Phƣơng pháp này nhằm xác định mối liên hệ giữa các biến là: Biến phụ thuộc hiệu quả hoạt động kinh doanh và các biến độc lập là chất lƣợng logistics nội bộ, logistics đầu ra, logistics đầu vào, logistics hỗ trợ, chi phắ logistics.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Sau khi tìm hiểu sơ lƣợc và đặc điểm hoạt động logistics của DNMM tại Đà Nẵng, tác giả thiết lập quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo 05 nhân tố và 27 chỉ báo về chất lƣợng dịch vụ logistics và 01 nhân tố và 04 chỉ báo về biến phụ thuộc hiệu quả hoạt động kinh doanh. Mô hình nghiên cứu sau nghiên cứu định tắnh gần giống với mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất trƣớc đó.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA DỊCH VỤ LOGISTICS ĐẾN DOANH NGHIỆP MAY MẶC TRÊN
THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH