CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Đề tài sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo thái độ về việc hiến MBPCT, phương pháp hồi quy Binary Logistic để xác định ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định hiến MBPCT. Các bước tiến hành được mô tả sơ bộ theo Đinh Phi Hổ (2017) như sau:
Bước 1: Kiểm định chất lượng thang đo thái độ hiến MBPCT
Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá chất lượng của thang đo. Thang đo có chất lượng tốt khi Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể lớn hơn 0,6 và Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0,3.
Bước 2: Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s, điểm số của biến thái độ về việc hiến MBPCT để thực hiện các thống kê mơ tả, phân tích so sánh lúc này sẽ là tổng điểm của các câu hỏi còn lại. Để thực hiện phân tích hồi quy Binary
Logistic, với sự hỗ trợ của phần mềm Stata, đề tài sử dụng nhân số đã được chuẩn hóa đại diện cho nhân tố thái độ về việc hiến MBPCT để tiến hành hồi quy.
Bước 3: Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy Binary Logistic đa biến để
nghiên cứu tác động của kiến thức và thái độ đối với ý định hiến MBPCT người. Phương pháp hồi quy Binary Logistic được sử dụng bởi theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phương pháp này được sử dụng khi biến phụ thuộc trong nghiên cứu ở dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện có thể xảy ra với những thơng tin của biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu, cụ thể trong trường hợp này là người tham gia nghiên cứu có ý định hiến MBPCT hay khơng có ý định hiến MBPCT. Khi biến phụ thuộc ở dạng có ý định hiến MBPCT hay khơng có ý định hiến MBPCT thì chúng ta không thể thực hiện phân tích với dạng hồi quy tuyến tính thơng thường vì làm như vậy sẽ xâm phạm các giả định, điển hình trong hồi quy tuyến tính là khi biến phụ thuộc chỉ có 2 trường hợp thì sẽ khơng phù hợp khi chúng ta giả định rằng phần dư khi thực hiện hồi quy có phân phối chuẩn. Thay vào đó phần dư sẽ là phân phối dạng nhị thức, chính điều này sẽ làm mất đi hiệu lực của các kiểm định thống kê trong phép hồi quy tuyến tính thơng thường. Một hạn chế khác nữa khi dùng hồi quy tuyến tính thơng thường để ước lượng mơ hình có biến phụ thuộc ở dạng nhị phân là giá trị dự đốn của biến phụ thuộc khơng thể đảm bảo được diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary Logistic phải rơi vào khoảng 0; 1).
Với hồi quy Binary Logistic, thông thường ta chỉ cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay khơng, cụ thể là có ý định hiến MBPCT hay khơng; biến phụ thuộc Y trong mơ hình nghiên cứu lúc này có giá trị 0 hoặc 1, với 0 là khơng có ý định hiến MBPCT và 1 là có ý định hiến MBPCT. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để tính xác suất sự kiện có thể xảy ra theo quy tắc đó là nếu xác suất được dự đốn lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đốn sẽ là “có” ý định hiến MBPCT, ngược lại kết quả dự đốn sẽ là “khơng” có ý định hiến
MBPCT. Để đơn giản khi tiếp cận, ta tiến hành xem xét một trường hợp cụ thể của mơ hình Binary Logistic khi chỉ có một biến độc lập X như sau:
Pi = E (Y = 1/X) = 𝑒(𝛽0+𝛽1𝑋)
1+ 𝑒(𝛽0+𝛽1𝑋) (3.1)
Trong công thức 3.1 nêu trên, Pi = E (Y = 1/X) = P (Y = 1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra (Y = 1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xj. Ký hiệu biểu thức (β0 + β1X) là z, biểu thức 3.1 được viết lại như sau:
P (Y = 1) = 𝑒𝑧
1+ 𝑒𝑧 (3.2) Xác suất không xảy ra sự kiện được xác định:
P (Y = 0) = 1 – P (Y = 1) = 1 - 𝑒𝑧
1+ 𝑒𝑧 (3.3)
Khi so sánh xác suất xảy ra sự kiện với xác suất không xảy ra sự kiện, tỷ lệ chênh lệch được thể hiện như sau:
𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑦=0) = 𝑒𝑧 1+ 𝑒𝑧 1− 𝑒𝑧 1+ 𝑒𝑧 (3.4)
Lấy log cơ số e hai vế của (3.4) và thực hiện biến đổi:
𝑙𝑜𝑔𝑒 [𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑦=0) ] = 𝑙𝑜𝑔𝑒 𝑒𝑧 (3.5) Vì 𝑙𝑜𝑔𝑒𝑒𝑧 = z nên kết quả là: 𝑙𝑜𝑔𝑒 [𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑦=0) ] = β0 + β1X (3.6) Hay có thể viết: 𝑙𝑜𝑔𝑒 [ 𝑃𝑖 1−𝑃𝑖 ] = β0 + β1X (3.7)
Biểu thức (3.7) nêu trên là dạng hàm hồi quy Binary Logistic và có thể mở rộng mơ hình Binary Logistic cho nhiều biến độc lập Xk.
Tóm tắt Chương 3
Chương 3 đã trình bày mơ hình nghiên cứu được sử dụng để nghiên cứu tác động của kiến thức và thái độ về việc hiến MBPCT đến ý định hiến MBPCT. Dựa trên kết quả lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan, đề tài đã xây dựng bảng câu hỏi để đo lường kiến thức và thái độ đối với việc hiến MBPCT. Tổng cộng có 12 câu hỏi được thiết kế dưới dạng Đúng/ Sai được sử dụng để đo lường kiến thức và 20 nhận định được đưa ra để để đo lường thái độ về việc hiến MBPCT. Chương 3 cũng trình bày phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha, phương pháp hồi quy Binary Logistic, phương pháp phân tích được vận dụng để nghiên cứu trong trường hợp biến phụ thuộc ở dạng nhị phân (có ý định hiến hoặc khơng có ý định hiến). Ngồi ra, chương này cũng trình bày cách thức mà đề tài xác định cỡ mẫu nghiên cứu, giới thiệu về phương pháp chọn mẫu thuận tiện và cách thức mà đề tài sử dụng để tiến hành thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu.