3.3.1. Mục tiêu
Nghiên cứu định lượng được được sử dụng nhằm đánh giá giá trị của thang đo, mức độ tin cậy và kiểm định mức độ phù hợp mơ hình.
3.3.2. Quy trình thực hiện
Phương pháp chọn mẫu và công cụ khảo sát
Đối tượng thu thập dữ liệu của nghiên cứu là nhân viên đang làm việc toàn thời gian ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Kích thước mẫu của nghiên cứu phụ thuộc vào kỹ thuật xử lý số liệu (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Đối với phân tích EFA, thơng thường kích thước mẫu cần tối thiểu là 200 mẫu. Kế đến, các nghiên cứu sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM thường có kích thước mẫu là 250-300 quan sát, số lượng các biến quan sát của nghiên cứu là 27 biến nên số lượng mẫu tối thiểu (theo tỷ lệ quan sát/ biến đo lường) là 27*10 =270 quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Với việc sử dụng EFA và SEM trong nghiên cứu nên nghiên cứu cần tối thiểu 270 mẫu quan sát để tiến hành kiểm định mơ hình và các giả thuyết.
Dựa trên kết quả thảo luận nhóm của nghiên cứu định tính các thang đo đo lường các yếu tố quan sát được xây dựng theo hình thức đo lường bằng thang đo Likert theo 5 bậc của tác giả. Trong đó tương ứng như sau:
(1) Hồn tồng khơng đồng ý. (2) Không đồng ý.
(3) Trung lập (4) Đồng ý
(5) Hồn tồn khơng đồng ý
Công cụ dùng để thực hiện khảo sát là qua Google Form. Tác giả gửi bảng khảo sát qua email cho người thân, bạn bè, các đồng nghiệp và các khách hàng đang làm việc toàn thời gian tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ khác nhau, trong nhiều lĩnh vực khác nhau, có thơng tin, trình độ và độ tuổi khác nhau.
Phương pháp xử lý và phân tích số liệu
Dữ liệu thu thập được đặt tên biến và được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 và Amos 20.0 qua các bước như sau:
Phương pháp thống kê mơ tả: là phân tích thống kê tần số được sử dụng để
làm rõ đặc điểm cá nhân của nhân viên như: Giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn.
Phương pháp phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha: Sử dụng hệ số
Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của các thang đo xây dựng trước khi phân tích nhân tố EFA, qua đó loại bỏ các biến khơng phù hợp. Thang đo được chấp nhận khi: (1) hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan sát >0.3 và (2) hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của tổng thể >0.6.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau khi đánh giá độ tin
cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, Để mơ hình EFA đảm bảo độ tin cậy, các kiểm định được thực hiện như sau:
(1) Kiểm định tính thích hợp của EFA: sử dụng chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) để so sánh hệ số tương quan giữa các biến quan sát với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng, qua đó đánh giá sự thích hợp của mơ hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu. Trị số KMO càng lớn càng tốt (lớn nhất là bằng 1), Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.6 là tạm được và rất tốt khi KMO ≥ 0.9 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
(2) Kiểm định sự tương quan của các biến quan sát trong thang đo đại diện: sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với
nhau trong một thang đo (nhân tố). Các biến quan sát được chấp nhận khi có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện, tức là có mức ý nghĩa (Significance, Sig.) nhỏ hơn 0.05.
(3) Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: sử
dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Kiểm định đạt yêu cầu khi trị số phương sai trích lớn hơn 50%.
Như vậy, kiểm định EFA đạt yêu cầu cần thõa mãn các điều kiện sau: (1) Hệ số KMO: 0,5< KMO <1;
(2) Mức ý nghĩa (Sig.) trong kiểm định Bartlett ≤ 0.05; (3) Tổng phương sai trích ≥ 50%.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích CFA: đánh giá độ tin cậy của thang đo, đo lường tính đơn hướng, giá trị phân biệt, giá trị hội tụ và giá trị liên hệ lý thuyết. Phân tích CFA hướng đến việc xác định xem số lượng nhân tố và các biến đo lường đó có phù hợp với cái được mong đợi trên nền tảng lý thuyết đã được thiết lập trước đó hay khơng. Trong nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu như: (CMIN: “Chi bình phương”), (CMIN/df: “Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do”), (“CFI, TLI và RMSEA”). Trong đó mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi phù hơp các tiêu chí như sau: CMIN/df < 3 (Carmines & McIver, 1981), P-value >0.05, CFI, GFI, TLI > 0.90, nếu các giá trị này bằng 1, ta nói mơ hình hồn hảo. (Segar, Grover, 1993) và (Chin & Todd, 1995), RMSEA <0.08 (theo Taylor, Sharland, Cromin và Bullard, 1993)
Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được dùng để mô tả mối quan hệ giữa các biến quan sát được (observed variables) với mục tiêu cơ bản là kiểm định các giả thuyết thống kê. Cụ thể hơn, SEM có thể được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các khái niệm (constructs). Mơ hình được xem là thích hợp khi “GFI, CFI, TLI >=0.9”; “CMIN/df =<2”; “RMSEA =<0.08”; “Chi square có P-value >0.05”.
Kiểm định bằng phương pháp Boostrap
Bootstrap là tập hợp một số kỹ thuật phân tích dựa vào ngun lý chọn mẫu có hồn lại (sampling with replacement) để ước tính các thơng số mà thống kê thơng
thường không giải được. đây là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế và trong đó
mẫu ban đầu được đóng vai trị đám đơng. Ta cần tính tốn giá trị tới hạn CR = Bias/Se-Bias. Nếu kết quả C.R < 1.96, suy ra giá trị P-value > 5%, ta kết luận độ chệch khác 0 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, và như thế ta kết luận được mơ hình ước lượng là có thể tin cậy được.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3.
Chương ba này đã trình bày quy trình nghiên cứu và đưa ra hai phương pháp tổng hợp gồm: nghiên cứu định tính (thơng qua thảo luận nhóm) và nghiên cứu định lượng (thông qua khảo sát các đối tượng). Bên cạnh đó cũng đưa ra cách thức chọn mẫu và phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 và Amos 20. Chương 4 tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu với số lượng thu thập được là 316 bảng trả lời, các kết quả sẽ phân tích kết quả từ phần mềm SPSS và Amos 20.0 bao gồm: thống kê mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha và giá trị qua kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA cho mơ hình tới hạn, sử dụng mơ hình SEM để kiểm định mơ hình lý thuyết và kiểm định ước lượng Bootstrap.