Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Nghiên cứu định lượng
3.4.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng:
Phương pháp chọn mẫu: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trong phân tích nhân tố thì số quan sát (cỡ mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến quan sát. Đối với phân tích nhân tố (EFA) cỡ mẫu tối thiểu n>5 x p (p: tổng số biến quan sát); Mặt khác theo tác giả Tabachnik và Fidell (1996) để phân tích hồi qui một cách tốt nhất, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức n> 50 + 8m (trong đó m là biến độc lập). Trong nghiên cứu này tác giả chọn mẫu như thế nào thỏa mãn hai điều kiện là phân tích nhân tố (EFA) và phương pháp hồi qui bội N> max (cỡ mẫu theo yêu cầu EFA và hồi qui bội), ứng với thang đo lý thuyết gồm 25 biến quan sát của 6 thang đo, số quan sát yêu cầu tối thiểu là N> max (5 * 25; 50 +8 * 6) = 125 quan sát. Như vậy số quan sát ít nhất là 125 quan sát. Tuy nhiên số quan sát càng nhiều thì sai số thống kê càng giảm, ngồi ra tác giả cũng dự phịng loại trừ một số lượng phiếu không hợp lệ, nên quyết định chọn mẫu là 200 quan sát.
Bảng 3.9: Số lượng nhân viên các chi nhánh và số bảng câu hỏi khảo sát
Các đơn vị Các đơn vị Số người khảo sát
Văn phịng chính 35
Khối Kinh doanh 100
Văn Phòng Hà Nội 15
Nhà máy Bắc Giang 30
Nhà máy Nam Tân Uyên 20
Tổng cộng 200
Đối tượng khảo sát bao gồm các nhà quản lý và nhân viên thuộc phịng/đơn vị trực thuộc cơng ty TNHH MTV TNI Corporation.
3.4.2 Thiết kế bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu
Bảng câu hỏi được thiết kế gồm 2 phần chính:
Phần 1: Các câu hỏi được thiết kế và sử dụng thang đo Likert 5 điểm, với sự lựa chọn từ 1 đến 5 như sau: 1. Rất không đồng ý; 2. Khơng đồng ý; 3. Phân vân, khơng biết có đồng ý hay khơng (trung lập); 4. Đồng ý; 5. Rất đồng ý. Các câu hỏi này được phân chia theo từng nội dung cụ thể để tập trung tìm hiểu và làm rõ mục đích nghiên cứu.
Phần 2: Các câu hỏi ngắn gọn và thích hợp nhằm thu thập thông tin cơ bản nhất và đối tượng điều tra như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, chức danh và thâm niên cơng tác. Từ đó, có thể xem xét những thơng tin trên có ảnh hưởng như thế nào đến câu trả lời của đối tượng điều tra.
Tiến hành xem xét tính hợp lệ của các câu hỏi, tác giả đã tiến hành một nghiên cứu sơ bộ trước khi phát bảng câu hỏi chính thức. Mackey và Gass (2005) cho rằng nghiên cứu sơ bộ là một phương tiện quan trọng để đánh giá tính khả thi và tính hữu dụng của việc thu thập dữ liệu và có thể thực hiện bất kỳ sửa đổi cần thiết trước khi chúng được phát chính thức cho những người tham gia trả lời bảng câu hỏi. Ngoài ra Anderson (1990) cho rằng việc nghiên cứu sơ bộ sẽ xác định và điều chỉnh các từ ngữ chưa rõ ràng của câu hỏi, và nhận ra thiếu sót hoặc nhận biết câu trả lời cho nhiều sự lựa chọn phân loại trong câu hỏi.
Bảng câu hỏi sơ bộ: Bảng câu hỏi được thiết kế tiến hành phỏng vấn thử khoảng 10 nhân viên để đánh giá và điều chỉnh phù hợp về hình thức, câu chữ, nhằm đảm bảo đối tượng khảo sát có thể hiểu rõ và trả lời đúng theo mục đích của tác giả nghiên cứu.
Bảng câu hỏi chính thức trong nghiên cứu này gồm 6 yếu tố và 25 biến quan sát (xem phụ lục 2)
3.4.3 Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.3.1 Đánh giá thang đo 3.4.3.1 Đánh giá thang đo
Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trong phần này các thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 20. Mục đích nhằm tìm ra những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi cần bỏ đi trong các mục đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. các biến quan sát có hệ số tương quan tổng biến (Corrected Iten – total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Bernsteri, 1994, Slater, 1995). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong phân tích nhân tố EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn gồm:
- Thứ nhất chỉ số KMO (Kaise – Mayer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự tích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp cac dữ liệu.
- Thứ hai, 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.≤ 0.5)
thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Thứ ba, các giá trị đặc trưng (Eigenvalue) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Do đó điều kiện là >1, nhằm xác định nhân tố được rút ra (Hair và cộng sự, 1998).
- Thứ tư, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1988), tỷ lệ giải thích của nhân tố được rút ra.
- Thứ năm, hệ số nhân tố tải (factor loading) ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, dùng để xác định biến cần chọn lựa theo nhân tố phương pháp trích “Principall component” với phép xoay “varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố.
3.4.4 Kiểm định sự phù hợp
Trước hết hệ số tương quan (Pearson) giữa cam kết với tổ chức với các yếu tố VHDN sẽ được xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường cũng được thực hiện.
Phân tích bằng phương pháp Enter, kết quả hồi quy được đánh giá thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình.
Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng là phù hợp, tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong trong phần này gồm liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư khơng đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số phóng đại VIF). Cụ thể chúng ta cần phải kiểm định phần dư chuẩn hóa của mơ hình để đảm bảo phần dư chuẩn hóa có dạng phân phối chuẩn với tất cả các biến độc lập. Cách kiểm định có thể sử dụng là vẽ đường cong chuẩn hóa của phân bổ phần dư này.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm:
Nghiên cứu định tính: Thảo luận nhóm với 2 nhóm gồm 5 nhà quản lý và một 10 nhiên viên ở các phòng, đơn vị thuộc công ty để điều chỉnh thang đo.
Nghiên cứu định lượng: sau khi bảng câu hỏi được hoàn thiện, tác giả thiết kế thang đo và mã hóa thang đo 6 yếu tố với 25 biến quan sát trong câu hỏi bảng khảo sát phục vụ cho việc phân tích dữ liệu, thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi và tiến hành xử lý bằng phần mềm SPSS 20.
Xây dựng qui trình thực hiện nghiên cứu, vận dụng các kỹ thuật đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan và hồi qui.