Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập phiếu khảo sát, tác giả rà sốt và loại bỏ những phiếu khảo sát khơng hợp lệ: phiếu trả lời thiếu thơng tin, trả lời theo quy luật; sau đó tác giả mã hóa các phiếu khảo sát, tiến hành nhập liệu, làm sạch dữ liệu và thực hiện phân tích theo trình tự như sau:
3.4.1 Kiểm định độ tin cậy các thang đo
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định mức độ chặt chẽ của một tập hợp những biến quan sát. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Tiêu chuẩn của thang đo được chọn nếu nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha đạt từ 0,6 trở lên; các biến có hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation) có hệ số nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo Hair (1998, tr118) cho rằng hệ số tương quan biến – tổng nếu trên 0,5; Cronbach’s Alpha nên từ 0,7 trở nên và trong nghiên cứu khám phá có thể chấp nhận ở mức 0,6.
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát trong thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hầu hết các nhà nghiên cứu đều đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,8 đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Trong những nghiên cứu trước đây, các tác giả cũng đề xuất với hệ số Cronbach’s Alpha có thể chấp nhận ở mức 0,6.
Tuy nhiên, Cronbach’s Alpha không xác định biến nào cần loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, chúng ta còn sử dụng hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation) và những biến nào có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì loại. Việc loại bỏ cần phải cân nhắc giá trị nội dung của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.4.2 Phân tích EFA
Phép phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Mức độ thích hợp của
tương quan nội tại những biến quan sát trong nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố bằng hoặc lớn hơn 0,5 mới có ý nghĩa.
3.4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
Sau khi kiểm định các thang đo xong thì các biến khảo sát được xử lý bằng cách chạy hồi quy tuyến tính theo phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) theo phương pháp Enter.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến tính trong mơ hình: Sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 2 nghĩa là các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính với nhau.
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Các kiểm định t và F để xác định mức độ tin cậy.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Kiểm định Durbin-waston cho tương quan chuỗi bậc nhất.
3.4.4 Đánh giá giả thuyết
Căn cứ kết quả phân tích hồi quy, sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.), độ tin cậy theo tiêu chuẩn 95%, giá trị p-value so sánh với chuẩn giá trị là 0,05 để qua đó rút ra kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giải thuyết.
Để kiểm tra sự phù hợp về dữ liệu và mơ hình, tác giả sử dụng thơng số R-square, thống kê t và F để thực hiện kiểm nghiệm. Nhằm đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố, tác giả xem xét thông số Beta tương ứng.
Kiểm định sự khác biệt giữa các tổng thể con, tác giả sử dụng kiểm định T - test và phân tích ANOVA, kiểm định này sử dụng phương pháp so sánh trực tiếp với giá trị p - value tương ứng.
Tóm tắt Chương 3
Ở Chương 3 này, tác giả tập trung trình bày về phương pháp nghiên cứu bằng việc mơ tả quy trình nghiên cứu, các bước nghiên cứu, cách thức thu thập thông tin dữ liệu, sử dụng các phương pháp định tính, định lượng để hồn chỉnh mơ hình, thiết kế xây dựng thang đo, xác định kích thước mẫu, mã hóa, nhập dữ liệu, giới thiệu kỹ thuật xử lý dữ liệu, yêu cầu phân tích dữ liệu được thu thập.