Chƣơng 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
3.4.1. Kiểm tra và các bƣớc xử lý dữ liệu
Mơ hình nghiên cứu sử dụng một số biến thang đo, vì vậy, để phân tích dữ liệu thu thập đƣợc từ phiếu khảo sát, nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20 và Eview. Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc xử lý theo các bƣớc sau:
- Làm sạch, mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm.
- Phân tích độ tin cậy“(hệ số Cronbach’s Alpha) loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu. Trong q trình phân tích Cronbach’s Alpha, tác giả sẽ loại bỏ các biến quan sát có giá trị hệ số tƣơng quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3 và giữ lại các thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6.
- Phân tích Nhân tố khám phá“(Exploratory Factor Analysis): dùng để xác định một cấu trúc trong tập các biến quan sát (Stewart, 1981). Phƣơng pháp phân tích EFA địi hỏi mơ hình nghiên cứu phải thỏa mãn một số điều kiện: (1) Hệ số KMO phải nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, đạt 1 khi mỗi biến đều đƣợc dự báo hồn hảo và khơng có sai số với các biến khác (Hair và cộng sự, 2006). (2) Hệ số ý nghĩa theo kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê 5%. (3) Với cỡ mẫu 207 quyết định hệ số tải của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 (Hair và cộng sự, 2006); Các yếu tố chỉ đƣợc rút trích khi Eingenvalue (đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi các yếu tố) lớn hơn 1 và đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn ≥ bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
- Cuối cùng nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến hành vi tham gia vào các dự án.
3.4.2. Phân tích độ tin cậy của thang đo
Một trong những mục tiêu của đề tài này là xây dựng và kiểm định độ tin cậy các thang đo của từng nhân tố. Hai công cụ xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố sẽ giúp chúng ta thực hiện mục tiêu này. Cronbach’s Alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lƣờng từng nhân tố. Những biến không đảm bảo độ tin cậy (Cronbach’s alpha < 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng < 0.3) sẽ bị loại khỏi thang đo, sẽ khơng sử dụng ở phần phân tích nhân tố. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo khơng đạt. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (Item- Totalcorrelation) < 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s alpha ≥ 0.6
3.4.3. Phân tích các nhân tố khám phá và kiểm định mơ hình
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo với các hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo phƣơng pháp phân tích nhân tố chính Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax với các biến quan sát đã đủ điều kiện.
Phân tích nhân tố khám phá đƣợc thực hiện với các mục tiêu (1) Đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát; (2) Đánh giá độ phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu của biến độc lập, nhằm xem xét mức độ độc lập của từng khái niệm trong mối liên hệ với các khái niệm nghiên cứu.
Theo Hair (2010), để mơ hình EFA đảm bảo độ tin cậy thì cần: (1) Kiểm định tính phù hợp của EFA bằng cách sử dụng thƣớc đo KMO (Kaise - Meyer - Olkin measure). Giá trị KMO phải thỏa điều kiện 0.5 < KMO < 1 cho dữ liệu phân tích thực tế; (2) Kiểm định tƣơng quan của các biến quan sát bằng cách dựa vào giá trị kiểm định Barlett. Nếu giá trị Barlett ≤ 0.05 (Bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát khơng có tƣơng quan với nhau, tức có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 5%). Nhƣ vậy dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là thích hợp, các biến quan sát có tƣơng quan tuyến tính với nhân tố đại diện; (3) Kiểm định mức độ giải thích của biến quan sát bằng cách sử dụng phƣơng sai trích (% cumulative variance) với Trị số phƣơng sai trích phải > 50%. Đồng thời trích xuất nhân tố theo hệ số Eigen > 1.0 nhằm đảm bảo mỗi nhân tố trích xuất đều đảm bảo khả năng giải thích phƣơng sai của ít nhất 1 biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010).
3.4.4. Sử dụng mơ hình hồi quy để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến hành vi tham gia của ngƣời dân vào các dự án.
Tóm tắt Chƣơng 3
Trong Chƣơng 3 đã trình bày phƣơng pháp tiến hành nghiên cứu gồm hai bƣớc chính: Nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ đƣợc thực hiện bằng nghiên cứu định tính thơng qua thảo luận nhóm chun gia và phỏng vấn thử. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng nghiên cứu định lƣợng thông qua các công cụ sử dụng trong chƣơng trình SPSS 20 và Eview.