CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.1 Phân tích thống kê mơ tả đặc điểm mẫu
Số liệu được thống kê mơ tả là phân tích thống kê tần số để mơ tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát được như: Giới tính, tuổi, thu nhập, trình độ chun mơn, vị trí cơng tác.
3.4.2 Phân tích độ tin cậy và kiểm định mơ hình
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu thu thập được. Dữ liệu được đưa vào phần mềm SPSS để sàn lọc. Một số phân tích sẽ được thực hiện:
- Phân tích Cronbach’s Alpha; - Phân tích nhân tố khám phá EFA; - Phân tích tương quan;
- Phân tích hồi quy.
3.4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, loại đi những biến quan sát và thang đo khơng phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được, Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân tán. Các chỉ số quan trọng khi phân tích nhân tố EFA gồm:
- Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là
điều kiện đủ để cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố (factor loadings): hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số này lớn hơn 0.5. Factor loadings là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loadings > 0.3 được xem là mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Nguyễn Đình Thọ (2011), chênh lệch trọng số < 0.3 là giá trị thường được các nhà nghiên cứu chấp nhận, nhưng cân nhắc giá trị nội dung trước khi loại bỏ.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần.
3.4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan, và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Vì các biến được đo bằng thang đo khoảng, nên tác giả sử dụng phân tích tương quan Pearson để xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa động lực làm việc và các biến độc lập trước khi tiến hành phân tích hồi quy. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflaction Factor), yêu cầu VIF ≤ 10.
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, hiện tượng phương sai thay đổi bằng cách xem xét mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Đánh giá sự giải thích và ý nghĩa các biến độc lập và biến phụ thuộc (β - standardized coefficient và Sig < 0.05), biến độc lập nào có trọng số β càng lớn thì có nghĩa là biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc và ngược lại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tóm tắt Chương 3
Trong Chương 3, tác giả đã đưa ra quy trình nghiên cứu, đề xuất thang đo và thiết kế bảng hỏi, trình bày cách thu thập dữ liệu, phương pháp phân tích dữ liệu. Trong Chương 4 tiếp theo, tác giả sẽ trình bày và thảo luận kết quả: thống kê về thông tin mẫu khảo sát, kiểm định độ tin cậy của thang đo (phân tích Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá EFA, và phân tích hồi quy.