3.1.6.1. Xác định kích thước mẫu
Về kích thước mẫu, các nhà nghiên cứu thường cho rằng mẫu nghiên cứu càng lớn thì kết quả thu được sẽ càng có độ tin cậy (Raykov et al,1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu được gọi là lớn thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc vào phương pháp ước lượng mà nghiên cứu sử dụng. Theo nghiên cứu của Bollen (1989), Hair và cộng sự (2010) cho rằng để đảm bảo tính đại diện và chính xác trong nghiên cứu thì mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số ước lượng. Như vậy, có nghĩa rằng với 47 quan sát trong bảng hỏi tương ứng với mẫu mức tối thiểu là 235 quan sát. Do đó, trong nghiên cứu này, để đảm bảo tỷ lệ
hồi đáp, 250 phiếu khảo sát đã được phát ra nhằm đảm bảo các thông tin thu thập trong phiếu khảo sát được đầy đủ.
3.1.6.2. Quy trình chọn mẫu
Tiền Giang có 11 đơn vị hành chính cấp huyện (một thành phố, 2 thị xã, 8 huyện).
3.1.6.3. Xác định đối tượng khảo sát
Đối tượng thu thập dữ liệu trong nghiên cứu là các nhà quản lý, các chuyên viên đã và đang công tác và quản lý các dự án ĐTC tại tỉnh Tiền Giang trong các giai đoạn 1990-1995, 1996-2000, 2001-2005, 2006-2010, 2011-2015 và 2016-2018.
Tác giả tiến hành khảo sát các nhà quản lý, các chuyên viên đã và đang công tác và quản lý các dự án ĐTC tại: UBND tỉnh Tiền Giang, Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Tiền Giang, Sở Tài chính tỉnh Tiền Giang. Những đối tượng đã và đang công tác và quản lý các dự án ĐTC tại: UBND tỉnh Tiền Giang, Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Tiền Giang, Sở Tài chính tỉnh Tiền Giang sẽ cho những nhận định chính xác về thực trạng và hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang một cách xác đáng nhất. Từ đó có thể nhận diện những ưu điểm cũng như hạn chế trong quá trình
3.1.6.4. Quy trình chọn mẫu
Với đối tượng khảo là sát các nhà quản lý, các chuyên viên đã và đang công tác và quản lý các dự án ĐTC tại: UBND tỉnh Tiền Giang, Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Tiền Giang, Sở Tài chính tỉnh Tiền Giang trong giai đoạn 1990-2018. Tiếp theo tác giả tiến hành rà soát các đối tượng khảo sát phù hợp với tiêu chí đã chọn theo đơn vị hành chính (250 đối tượng). Hiện nay Tiền Giang có 11 đơn vị hành chính cấp huyện (một thành phố, 2 thị xã, 8 huyện), và tiến hành khảo sát hết các đối tượng được chọn.
3.1.6.5. Xác định phương thức khảo sát
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp bảng câu hỏi để lấy thông tin từ các đối tượng được khảo sát. Theo Sekaran (2003), một vài cách tiếp cận có thể được sử dụng trong việc thực hiện một câu hỏi: gửi các bảng câu hỏi cho những người trả lời với tư cách cá nhân, hoặc phân phát các câu hỏi bằng thư điện tử.
Đối với nghiên cứu này, bảng câu hỏi được gửi thư điện tử thông qua công cụ Google.docs để thu thập dữ liệu khảo sát, và in ra khảo sát trực tiếp qua bảng câu hỏi
đối với các chuyên gia, các đối tượng đã và đang tham gia điều hành, quản lý, công tác trong lĩnh vực ĐTC đều có thể được chọn vào mẫu.
Thời gian khảo sát: Từ tháng 9/2019 đến tháng 02/2020.
3.1.6.6. Mã hóa dữ liệu
Sau khi dữ liệu thu thập đã được kiểm tra, tác giả tiến hành mã hoá các biến. Đối với thông tin thu thập bằng dữ liệu định tính, tác giả phân loại thành những mục không bị trùng lặp và không bỏ sót ngay từ đầu, nên việc chuyển đổi các câu trả lời thành dạng mã số để nhập liệu và xử lý rất thuận tiện.
3.1.6.7. Xử lý dữ liệu bị thiếu
Việc thiếu dữ liệu trong các nghiên cứu thực nghiệm là kết quả của những sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu hoặc sai sót khi nhập dữ liệu. Trong đó, người trả lời đã bỏ qua một số câu hỏi không phù hợp hoặc không thể cung cấp câu trả lời. Thiếu dữ liệu có thể dẫn đến các kết quả bị sai lệch, giảm hiệu quả phân tích thống kê và ảnh hưởng đến khả năng khái quát hóa, đặc biệt nếu dữ liệu bị mất không phải là ngẫu nhiên. Do đó, việc này hoàn toàn có thể khắc phục được vì trước khi nhập liệu, tác giả đã thực hiện mã hóa các phiếu trả lời, nên chỉ cần tìm lại phiếu trả lời có số thứ tự tương ứng với dòng có dữ liệu bị bỏ sót.
Các trường hợp thiếu dữ liệu do người được phỏng vấn bỏ sót chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng số phiếu trả lời được thu về, tác giả sẽ loại bỏ các phiếu trả lời này. Kết quả thu được sau bước xử lý dữ liệu là 238 quan sát và đủ số lượng mẫu cho việc thực hiện các kỹ thuật phân tích tiếp theo.
3.1.6.8. Các bước phân tích dữ liệu
Các bước phân tích dữ liệu được thực hiện theo Nguyễn Đình Thọ (2013) về phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh.
Ø Mô tả mẫu nghiên cứu
Trong bước này, nghiên cứu sử dụng công cụ thống kê để phân tích các thông tin cá nhân của đối tượng phỏng vấn (thuộc tính của mẫu nghiên cứu). Những đặc điểm được sử dụng để mô tả đặc điểm của người trả lời như: giai đoạn và thời gian công tác liên quan đến quản lý các dự án ĐTC, vị trí công tác, giới tính.
Ø Phân tích thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả Frequencies được sử dụng cho dữ liệu thu thập được bao gồm các thống kê về: giai đoạn tham gia các dự án ĐTC, thời gian đã từng
công tác tại các bộ phận liên quan đến quản lý ĐTC, vị trí công tác, giới tính. Đưa ra nhận xét ban đầu về mẫu thu thập được với đối tượng khảo sát là các chuyên gia, các đối tượng đã và đang tham gia điều hành, quản lý và công tác trong lĩnh vực ĐTC tại Tiền Giang.
Ø Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Để tiến hành nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để định lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này. Đầu tiên, nghiên cứu thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo. Sử dụng hệ số Cronbach Alpha, tác giả tiến hành nghiên cứu độ tin cậy của từng nhân tố tác động đến hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang. Các tiêu chí loại bỏ các biến không phù hợp đối với mô hình.
Hệ số Cronbach Alpha ≥ 0.6 → Chọn Hệ số Cronbach Alpha < 0.6 → Loại
Hệ số tương quan với biến tổng > 0.3 → Chọn Hệ số tương quan với biến tổng < 0.3 → Loại Ø Phân tích nhân tố khám phá
Khi thang đo được hình thành, tiến hành phân tích nhân tố Factor Analysis. Tất cả các phép phân tích nhằm cung cấp các bằng chứng đầy hiệu lực về giá trị của thang đo. Tiếp theo là xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến trong tổng thể bằng kiểm định Barlett’s với giả thuyết như sau:
H0: Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang không có mối quan hệ tương quan với nhau;
H1: Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang có mối quan hệ tương quan với nhau.
Mức ý nghĩa kiểm định Barlett’s < mức ý nghĩa (α = 0.05) → Bác bỏ H0 Mức ý nghĩa kiểm định Barlett’s > mức ý nghĩa (α =0.05) → Chấp nhận H0 Tiếp theo là xem xét sự thích hợp của nhân tố bằng trị số Kaiser Mayer Olkin (KMO). Với tiêu chí sau: (i) Trị số 0.5 ≤ KMO ≤ 1 → Phân tích các nhân tố là phù hợp; (ii) Trị số KMO < 0.5 hoặc KMO > 1 → Phân tích các nhân tố không phù hợp.
Sử dụng phương pháp Varimax để rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát. Điều kiện để chọn nhân tố như sau:
Hệ số tải nhân tố Factor loading > 0.4 và chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất > 0.3. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai > 0.5;
Tiếp theo là xác định số lượng nhân tố dựa vào hệ số Eigenvalue. Các nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1 thì sẽ được giữ lại trong mô hình. Cụ thể:
Nếu trị số Eigenvalue > 1 → Chấp nhận; Nếu Eigenvalue < 1 → Không chấp nhận, loại. Ø Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích EFA, tác giả tiến hành kiểm định mô hình giả thuyết bằng hồi quy tuyến tính bội.
Kiểm tra đa cộng tuyến (multicolinearity): Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình. Theo Hair & ctg (2010), nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy bội.
Kiểm định tương quan (Pearson correlation): Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Nếu hệ số tương quan Pearson > 0.3 thì cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, tác giả thực hiện kiểm định là hệ số R2 và đại lượng F. Hệ số xác định R2 (Adjusted R Square) được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp với dữ liệu hơn, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mô hình. Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp của mô hình, kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kiểm định phương sai thay đổi: Một trong các giả định khi thực hiện hồi quy đa biến là giả định phương sai không thay đổi. Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi thì kết quả phương trình hồi quy sẽ không chính xác, làm sai lệch kết quả so với thực tế, từ đó khiến người nghiên cứu đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy tuyến tính. Ngoài việc việc dùng biểu đồ còn có thể sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hoá với các biến độc lập. Nếu giá trị Sig. tương quan Spearman giữa phần dư chuẩn hoá (ABSRES) với các biến độc lập đều lớn hơn 0.05 thì có thể kết luận rằng không có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, trường hợp có ít nhất 1 giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 khi đó mô hình hồi quy đã vi phạm giả định phương sai không đổi.
Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy: Kiểm định phương sai ANOVA được tiến hành để kiểm định các giả thuyết. Đây là kiểm định đối với từng hệ số β với giả thuyết đặt ra là: H0: β1 = β2 = β3 = β4 =… = 0.
Dựa vào hệ số Sig để kiểm định giả thuyết. Sig < 0.05 → Bác bỏ H0
Sig > 0.05 → Chấp nhận H0
Kết quả hồi quy sẽ cho thấy yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến biến phụ thuộc thông qua giá trị của hệ số hồi quy (β). Dựa vào hệ số Beta xác định mức độ tác động của các nhân tố đến hiệu quả quản lý ĐTC tại Tiền Giang. Hệ số Beta càng lớn thì nhân tố có mức độ ảnh hưởng càng lớn và ngược lại.