7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.3.3. Phƣơng pháp phân tắch dữ liệu
Sau khi thu thập đƣợc bảng câu hỏi trả lời, tác giả tiến hành lọc bảng câu hỏi, làm sạch dữ liệu, mã hóa những thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tắch dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
Tiếp theo, dữ liệu đã đƣợc làm sạch và nhập vào phần mềm sẽ đƣợc phân tắch theo các phƣơng pháp sau:
Thống kê mô tả dữ liệu thu thập
Phƣơng pháp này giúp các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu đƣợc dƣới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen 1990) qua đó mô tả mẫu thu thập đƣợc theo các thuộc tắnh của đối tƣợng nghiên cứu.
Đánh giá độ tin cậy thang đo (quan hệ số tin cậy CronbachỖs Alpha)
Độ tin cậy là mức độ mà thang đo đƣợc xem xét là nhất quán và ổn định (Parasuraman 1991). Hay nói cách khác độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh đƣợc sai số ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này để đánh giá độ tin cậy của từng thang đo đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi, tác giả sử dụng hệ số Alpha Cronbach.
Hệ số Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số này đánh giá độ tin cây của phép đo dựa trên sự tắnh toán phƣơng sai của từng mục hỏi và tắnh tƣơng quan điểm của từng mục với điểm tổng các mục hỏi còn lại của phép đo.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo từ 0,8 đến gần bằng 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0 7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc.
Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu (Nunnally, 1978); Peteson, 1994; Salter, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0,6 trở lên là
chấp nhận đƣợc.
Khi đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi, những mục hỏi nào có hệ số tƣơng quan biến Ờ tổng (item Ờ total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0 3 đƣợc coi là những mục hỏi có độ tin cậy bảo đảm (Nguyễn Công Khanh, 2004). Các mục hỏi có hệ số tƣơng quan biến Ờ tổng nhỏ hơn 0 3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo
Phân tắch nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ sô CronbachỖs Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, phân tắch nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng để kiểm tra tắnh đơn hƣớng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005) và độ giá trị cấu trúc của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004).
- Tắnh đơn hƣớng của thang đo đƣợc định nghĩa là sự tồn tại của chỉ một khái niệm trong một tập biến quan sát (Garver và Mentzer 1999) đó là mức độ mà môt tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.
- Độ giá trị cấu trúc gồm hai phần là độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity). Độ giá trị hội tụ liên quan đến câu hỏi : Các biến đo lƣờng dùng để đo một khái niệm tiềm ẩn có hội tụ về mặt thống kê hay không? (Garver và Mentzer 1999). Độ giá trị phân biệt hiển thị phạm vi đo lƣờng những khái niệm khác nhau thì khác nhau.
Trong nghiên cứu này, phân tắch EFA sử dụng phƣơng pháp principal components; axis factoring với phép xoay varimax và điểm dừng khi trắch các yếu tố có eigenvalue ≥ 1 đƣợc sử dụng. Trong quá trình phân tắch EFA, các mục hỏi của thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các mục hỏi phải có hệ số tải nhân tố (factorloading) > 0,5, tổng phƣơng sai trắch ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1998 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009), hệ
số của phép thử KMO (Kaiser Ờ Meyer Ờ Olkin of Sampling Adeqacy) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman và Owen, 2000) và phép thử Bartlett (Bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa Sig < 0 05.
Tóm lại, khi phân tắch nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Trị số KMO nằm trong khoảng 1 ≥ KMO ≥ 0 5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig < 0,05.
- Đại lƣợng Eigenvalue >1 - Tổng phƣơng sai trắch ≥ 50%
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0 5.
Phân tắch mô hình hồi quy Binary Logistic
Thông qua nguồn dữ liệu thu thập đƣợc từ phỏng vấn khách tại thành phố Tam Kỳ, tác giả sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để xây dựng mô hình nhân tố.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
Wald Chi-square là đại lƣợng dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Nếu hệ số hồi quy Bo và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra nhƣ nhau lúc đó mô hình dự đoán không còn ý nghĩa.
-Đo độ phù hợp của mô hình
Đo lƣờng độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary Logistic đƣợc dựa trên chỉ tiêu -2LL. Khi -2LL càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp và khi -2LL bằng 0 thì mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.
-Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình
Ta sử dụng kiểm định Chi-square để kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 tác giả đã thực hiện tổng hợp các mô hình nghiên cứu trƣớc đây và đề xuất mô hình nghiên cứu mới cho đề tài. Chƣơng này cũng đã trình bày chi tiết phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai bƣớc chắnh là nghiên cứu định tắnh và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định tắnh sử dụng phƣơng pháp phỏng vấn chuyên gia và phỏng vấn nhóm đƣợc thực hiện trƣớc để định hƣớng cho nghiên cứu định lƣợng. Kết quả nghiên cứu định tắnh đã giúp tác giả hoàn thiện các câu hỏi cho bảng câu hỏi và đƣa ra thang đo chắnh thức với 31 biến quan sát thuộc 6 nhóm nhân tố. Nghiên cứu chắnh thức đƣợc sử dụng phƣơng pháp định lƣợng thông qua bảng câu hỏi khảo sát với mẫu là 310 đáp viên. Bên cạnh đó chƣơng 2 cũng đã trình bày các kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tắch dữ liệu, phục vụ cho việc phân tắch dữ liệu chắnh thức ở chƣơng 3.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU