CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.2.2. Phân tích dữ liệu định lượng
Trong bài nghiên cứu này, người viết sử dụng phần mềm Statistical Package for Social
Science (“SPSS”) - phiên bản 20.0 để phân tích dữ liệu thu thập được. Cơng cụ khảo sát
được lựa chọn là mơ hình câu hỏi Likert, người viết đã sử dụng dữ liệu phân loại xếp
hạng. Các dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng một bảng câu hỏi được chuyển đổi
để đại diện cho các biến trong giả thuyết, bằng cách lấy các giá trị trung bình của các
phản hồi cho mỗi khẳng định. Giá trị trung bình được sử dụng do các phản hồi có nhiều mức từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý” được tạo ra từ dữ liệu sơ cấp.
Sau khi dữ liệu định lượng được thu thập, chỉnh sửa, và nhập liệu vào phần mềm SPSS, một thử nghiệm độ tin cậy đã được thực hiện. Sau đó, số liệu thống kê được mô tả, chủ yếu là, tần số, tỷ lệ phần trăm, thước đo xu hướng trung tâm (trung bình), thước đo độ lệch (độ lệch chuẩn) được sử dụng để tóm tắt và mơ tả kết quả quan sát. Ngoài ra, các phương pháp thống kê khác như ANOVA, t-test, và hồi quy được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tính hiệu quả của KTNB.
Phân tích độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha trên phần mềm
SPSS nhằm kiểm định thống kê mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát để
đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Theo lý thuyết, hệ số này càng cao thì càng có độ tin cậy, tuy nhiên khơng nên q lớn (>0,95), vì khi đó sẽ xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường, cho thấy có nhiều biến trong thang đo không khác biệt nhau (cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7-0,8] và nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,60 tức là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy. Trong đó, hệ số tương quan biến tổng, tức là lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến cịn lại của thang đo
(khơng tính biến đang xem xét) ≥ 0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally và Bernstein, 1994 trích của Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Kiểm định phân phối chuẩn
Để kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu Skewness và Kurtosis đã thực hiện kiểm định
phân phối chuẩn đã được sử dụng và tiến hành trên phần mềm SPSS 20.0. Các bài kiểm tra của Skewness và Kurtosis cho thấy phân phối chuẩn khi kết quả nằm trong khoản từ -1 đến +1 (Hair, và cộng sự, 1998).
Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là một vấn đề thống kê xảy ra khi các biến độc lập có mối quan hệ tương
quan nhiều với nhau (Hair, và cộng sự, 1998). Có nghĩa là, khi sự tương quan mạnh mẽ giữa những dự đoán và tồn tại giá trị r lớn hơn 0.80, hệ số tolerance dưới 0.10, và hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) lớn hơn 10 trong ma trận tương quan (Field, 2009). Hệ số tolerance trong trường hợp này được định nghĩa là một công cụ thống kê được sử dụng để chỉ ra sự thay đổi của các biến độc lập được chỉ định từ các biến độc lập khác trong mơ hình (Pallant, 2007).
Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi kết luận các biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính.
o Giá trị R2 (R-Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square) phản ánh mức độ giải
thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Mức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1 và càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa.
o Giá trị Sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ
hình hồi quy. Nếu Sig nhỏ hơn 0,05, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Theo Field (2009), nếu DW nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Quiao (2011), giá trị DW thường nằm trong khoảng 1,5 – 2,5 sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan, đây cũng là mức giá trị tiêu chuẩn được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu hiện nay.