3 .1TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
3.6 PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ THÔNG TIN
Để xử lý thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngƣời thực hiện đã sử dụng phần mềm SPSS. Đây là phần mềm chuyên dụng xử lý thông tin sơ cấp (thông tin đƣợc thu thập trực tiếp từ đối tƣợng nghiên cứu (ngƣời trả lời bảng câu hỏi) thông qua một bảng câu hỏi đƣợc thiết kế sẵn. Các đại lƣợng thƣờng xuyên phải tính bao gồm:
3.6.1 Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
Là số lần xuất hiện của các giá trị, đƣợc thực hiện với tất cả các biến kiểu số (định tính và định lƣợng):
SVTH: ỗ ức Lợi 33
Đây có thể đƣợc xem là phần cốt lõi và thƣờng gặp nhất trong việc phân tích và xử lý số liệu. Tuy nhiên trƣớc khi bắt tay vào việc mô tả dữ liệu (đo lƣờng độ tập trung hay phân tán, tỷ lệ %, mối quan hệ giữa các biến…), cần thiết phải nắm đƣợc loại biến đang khảo sát (loại thang đo của biến) hay nói cách khác ta phải nắm đƣợc ý nghĩa của các giá trị trong biến. Đối với biến định danh hoặc thứ tự (nominal và ordinal) các phép tính toán số học nhƣ giá trị trung bình không có ý nghĩa thống kê, đặc biệt đối với biến định danh mọi sự so sánh hơn kém giữa các giá trị trong biến đều vô nghĩa. Ngƣợc lại, các biến định lƣợng nhƣ thang đo khoảng cách và thang đo tỷ lệ (Interval và Ratio) thì mọi sự so sánh hay tính toán số học đều có ý nghĩa phân tích thống kê
Giá trị trung bình (Mean):
Giá trị trung bình mean đƣợc xác định ý nghĩa các mức nhƣ sau:
1.00 – 1.80: Rất không đồng ý/ Rất không hài lòng/ Rất không quan trọng… 1.81 – 2.60: Không đồng ý/ Không hài lòng/ Không quan trọng…
2.61 – 3.40: Không ý kiến/ Trung bình… 3.41 – 4.20: Đồng ý/ Hài lòng/ Quan trọng…
4.21 – 5.00: Rất đồng ý/ Rất hài lòng/ Rất quan trọng…
Giá trị trung bình số học của một biến, đƣợc tính bằng tổng các giá trị quan sát chia cho số quan sát. Đây là dạng công cụ thƣờng đƣợc dùng cho dạng đo khoảng cách và tỷ lệ. Giá trị trung bình có đặc điểm là chịu sự tác động của các giá trị ở mỗi quan sát, do đó đây là thang đo nhạy cảm nhất đối với sự thay đổi của các giá trị quan sát.
3.6.2 Tính chính xác và độ tin cậy ( Cronbach Alpha):
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến.Theo đó, chỉ những biến có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Itta – Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994).
3.6.3 Phân tích nhân tố EFA
Kiểm định Bartlet (KMO): xem xét sự tƣơng quan giữa các biến với nhau trong tổng thể.
SVTH: ỗ ức Lợi 34
Kiểm định F: kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Phân tích ANOVA: xem xét mối quan hệ giữa một vài biến độc lập và biến phụ thuộc có
.tác động nhƣ thế nào đối với sự hài lòng của khách hàng. 3.6.4 Phân tích hồi quy
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng.Và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy đƣợc xây dựng phù hợp đến mức độ nào.
Y = β0+ β1*X1+ β2*X2+ β3*X3+…+ βi*Xi Trong đó : Y : biến phụ thuộc Xi : biến độc lập β0 : hằng số 3.6.5 Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA: xem xét mối quan hệ giữa một vài biến độc lập và biến phụ thuộc có tác động nhƣ thế nào đối với sự hài lòng của khách hàng.
SVTH: ỗ ức Lợi 35