công việc 3.2.3.2 Mẫu nghiên cứu
3.3. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
Bảng câu hỏi nghiên cứu chính thức bao gồm 2 phần chính như sau:
Phần 1: Gồm 13 câu hỏi liên quan đến nhân viên được khảo sát, những thông tin này sẽ hỗ trợ cho phần thống kê mô tả trong nghiên cứu.
Phần 2: Gồm 2 câu hỏi đại diện cho 27 biến quan sát trong bảng câu hỏi cụ thể là 23 biến độc lập và 4 biến phụ thuộc:
- Chương trình đào tạo (4 câu hỏi khảo sát)
- Đánh giá nhu cầu đào tạo (5 câu hỏi khảo sát)
- Cam kết đào tạo (4 câu hỏi khảo sát)
- Nội dung đào tạo (5 câu hỏi khảo sát)
- Phương pháp đào tạo (5 câu hỏi khảo sát)
- Hiệu quả làm việc của nhân viên (4câu hỏi khảo sát)
3.4. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
Với sự hỗ trợ của phần mềm xử lý số liệu thống kê kinh tế xã hội SPSS 20, tiến hành xử lý số liệu thu thập được qua từng bước:
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm tra
mức độ phù hợp giữa các câu hỏi trong cùng cấu trúc. Nhiều nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo đó là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời. Vì vậy trong đề tài này hệ số Cronbach’s Alpha sử dụng là từ 0.6 trở lên. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo.
- Phân tích nhân tố EFA nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu để đưa vào thủ tục phân tích
đa biến bằng việc kiểm định sự phù hợp của thang đo với biến quan sát bằng giá trị KMO. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (0.5 ≤ KMO ≤1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Hai là, mức ý nghĩa Sig của kiểm định Bartlett ≤ 5%, các biến có tương quan. Ba là, các giá trị đặc trưng (Eigenvalues) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Do đó điều kiện là > 1, nhằm xác định nhân tố được rút ra. Bốn là, tổng phương sai trích (Percentage of variance) ≥ 50%, tỷ lệ giải thích của nhân tố được rút ra.
- Phân tích tương quan để xác định mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập và biến
phụ thuộc. Giá trị sig nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tương quan r mới có ý nghĩa thống kê, giá trị sig lớn hơn 0.05 nghĩa là r có lớn nhỏ thế nào cũng không liên quan gì cả, bởi vì nó không có ý nghĩa, hay nói cách khác không có tương quan giữa 2 biến này.
- Phân tích hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình, nhằm xác định các nhân tố
ảnh hưởng hành vi lựa chọn công ty chứng khoán của nhà đầu tư cá nhân. Phân tích hồi quy được thực hiện với các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giá trị của mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, kết quả hồi quy được đánh giá thông qua hệ số Adjusted R Square (đánh giá độ phù hợp mô hình) và kiểm định F (kiểm định độ phù hợp mô hình). Đồng thời tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua xem xét độ chấp nhận (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF).