CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Nghiên cứu chính thức định lượng
3.4.7 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.7.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Thống kê mô tả là bước đầu tiên của q trình phân tích kiểm định. Trong bước này sẽ không cho thấy ngay được kết quả kiểm định nhưng sẽ cho thấy được thông tin một cách tổng quát nhất về mức độ phù hợp của đối tượng khảo sát, và ERP đã tiến hành khảo sát. Các nhân tố được dùng để phân tích trong phần này như tần suất, tỷ lệ phần trăm trong tổng thể, tổng số, ... về các thông tin cá nhân xung quanh
đối tượng được khảo sát. Những phân tích trong phần này sẽ cho thấy được sự biến động và xu hướng của các thang đo nhân tố trong luận văn này.
3.4.7.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo nói lên tính nhất quán của đo lường (mức độ giống nhau của kết quả) sau nhiều lần lặp lại. Có nhiều loại độ tin cậy, loại sử dụng phổ biến trong nghiên cứu đó là tính nhất qn nội tại Cronbach’s Alpha - phản ánh mức độ đồng nhất của các biến đo lường trong cùng một thang đo.
Tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 20, hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75-0.95]. Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha
>=0.6 vẫn có thể chấp nhận được. Nếu Cronbach’s Alpha quá lớn >=0.95 thì cũng khơng tốt vì xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường. SPSS 20 sử dụng hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh, hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến cịn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh >=0.3 thì biến đó đạt u cầu.
(Nunnally & Berntein, 1994 từ Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.4.7.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến quan sát đạt yêu cầu khi đánh giá độ tin cậy thang đo sẽ được tiếp tục dùng để đánh giá giá trị của thang đo.
Để đánh giá giá trị của thang đo bằng EFA cần xem xét 3 thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA đó là: (1) Số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích.
Tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax. Sau khi EFA, tác giả sẽ tiến hành phân tích sâu hơn là kiểm định tương quan và phân tích hồi quy.
Đầu tiên, xem xét số lượng nhân tố trích có phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng khái niệm đơn hướng hoặc số lượng thành phần của thang đo (nếu khái
niệm đa hướng). Nếu đạt được thì có thể kết luận các khái niệm nghiên cứu đơn hướng hoặc các thành phần của một khái niệm đa hướng đạt được giá trị phân biệt.
Trọng số nhân tố biến Xi trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi
quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lường phải thấp, đạt được yêu cầu này thì thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Trọng số nhân ƛi >= 0.5 là giá trị chấp nhận được. Nếu ƛi < 0.5 thì có thể xóa biến Xi vì nó khơng đo lường khái niệm cần đo lường. Tuy nhiên, cần lưu ý những giá trị này có ý nghĩa về mặt thống kê, trong khi đó trong nghiên cứu thống kê là cơng cụ chứ không phải là tất cả, khi loại bỏ biến có trọng số thấp cần xem xét đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường. Nếu ƛi khơng nhỏ hơn 0.4 thì khơng nên loại.
Khi đánh giá kết quả EFA cần xem xét phần tổng phương sai trích TVE.
Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường.
Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%, nếu được từ 60% trở lên là
tốt nhất. Nếu thỏa điều kiện này thì sẽ kết luận mơ hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2013)
3.4.7.4 Kiểm định tương quan
Trước khi tiến hành phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính cần phải thực hiện các bước phân tích tương quan Pearson. Mục đích của việc chạy phân tích tương quan Pearson trong SPSS 20 là để kiểm định lại mối tương quan giữa các nhân tố trong mơ hình. Trong quá trình kiểm tra này thì biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ được đặt phân tích cạnh nhau theo từng cặp một, tức là mối tương quan này chỉ xem xét giữa các biến như một yếu tố độc lập với nhau mà khơng đặt cạnh các biến khác. Vì điều kiện của hồi quy trước tiên là phải thấy được mối tương quan thuận nghịch cũng như mức độ tương quan tuyến tính đạt được giữa các biến.
Hệ số tương quan Pearson nằm trong khoảng -1<= r <=1, giá trị này càng
Nếu ta chọn mức ý nghĩa là 5% thì giá trị thống kê Sig của tương quan Pearson
Sig < 0.05.
Nếu ta chọn mức ý nghĩa là 1% thì giá trị thống kê Sig của tương quan Pearson
Sig < 0.01.
Tuy nhiên, trong bước này cũng cần kiểm tra sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến, khi mà các biến độc lập xem xét có mối tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu nghi ngờ hiện tượng đa cộng tuyến khi giá trị Sig giữa các biến độc lập Sig <
0.05, và giá trị tương quan Sig > 0.3. Khi thấy có dấu hiệu này thì cần phân tích thêm
về hệ số VIF trong mơ hình phân tích hồi quy tuyến tính phía sau, nếu kết quả đều cho thấy VIF < 2 thì có thể kết luận rằng mơ hình đa biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, cịn về mặt lý thuyết thì hệ số này VIF < 10 chứng tỏ mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.7.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi đã hồn tất các thao tác kiểm định về thang đo biến cũng như mức độ tương quan giữa các biến thì bước cuối cùng là tiến hành xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến dựa trên mơ hình hồi quy, các yếu tố đánh giá trong mơ hình hồi quy cụ thể như sau:
- Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho mơ hình hồi quy, nếu hệ số này càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mơ hình càng yếu. R2 hiệu chỉnh > 50% thì mơ hình là tốt, R2
hiệu chỉnh < 50% thì mơ hình là chưa tốt.
- Kiểm định hệ số Durbin Watson cho mơ hình hồi quy, nếu hệ số này nằm trong khoảng từ [1,3] thì có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi, và hệ số này càng gần 2 càng tốt.
- Phân tích kiểm định F trong ANOVA nếu mức ý nghĩa của kiểm định F là
Sig.< 0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa để xem xét
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày thiết kế quy trình nghiên cứu gồm hai giai đoạn: giai đoạn đầu tiên là thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm mục đích điều chỉnh lại từ ngữ, câu chữ của thang đo cho phù hợp và rõ nghĩa. Tiếp theo là nghiên cứu chính thức định lượng với cơng cụ phân tích Excel, SPSS 20. Excel được sử dụng để mã hóa và nhập dữ liệu. SPSS 20 được sử dụng để thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha, đánh giá giá trị của thang đo (EFA), kiểm tra lại mối tương quan giữa các nhân tố trong mơ hình (kiểm định tương quan và phân tích hồi quy).