CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.3 Đánh giá thang đo
Như đã giới thiệu, một số thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này dựa trên các thang đo đã sử dụng trong nhiều nghiên cứu tại các thị trường nước ngoài. Chúng được đánh giá định tính để khẳng định ý nghĩa thuật ngữ và nội dung của thang đo. Kết quả cho thấy các câu hỏi đều rõ ràng, đáp viên hiểu được nội dung và ý nghĩa của từng câu hỏi của tất cả các thang đo. Vì vậy, các thang đo này được sử dụng trong nghiên cứu định lượng để tiếp tục đánh giá thông qua hai cơng cụ chính (1) hệ số tin cậy Cronbach
alpha và (2) phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA(Exploratory Factor Analysis).
Các thang đo được tiếp tục đánh giá thông qua hệ số Cronbach alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0.60 trở lên.
Các thang đo và các biến sẽ được đánh giá thơng qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Các biến có hệ số tải nhân số (factor loading) nhỏ hơn 0.50 trong EFA sẽ bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal axis factoring với phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các y ếu tố tại eigenvalue bằng 1.Thang được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số nhân số từ 0.5 trở lên.
Để tránh bỏ sót các biến, trình tự đánh giá thang đo được tiến hành như sau: trước hết đưa tất cả 10 thang đo của các nhân tố ảnh hưởng đến thành công của các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất thiết bị điện tử ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh với 65 mục hỏi (tức là 65 biến quan sát) thực hiện việc đánh giá độ tin cậy cho từng nhân tố bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Sau đó, đưa các biến quan sát cịn lại sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha vào phân tích nhân tố để nhận dạng các nhân tố.
Tương tự như thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến thành công của các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất thiết bị điện tử ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh, với 05 mục hỏi, thang đo sự thành công của dự án (DA) cũng được đưa vào thực hiện việc đánh giá độ tin cậy với hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1 Kiểm định các nhân tố bằng Cronbach Alpha
Các nhân tố lần lượt được thực hiện kiểm định bằng Cronbach Alpha cho từng nhân tố nhằm đo lường một tập hợp các mục hỏi trong từng nhân tố có sự liên kết với nhau hay khơng. Hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng được và các biến có hệ số tương quan biến tổng (corrected Item–Total correlation) phải lớn hơn 0,3.
4.3.1.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha của nhân tố độc lập
Bảng 4.1. Kết quả chạy Kiểm định Cronbach’s Alpha của các nhân tố độc lập
BIẾN ĐỘC LẬP SỒ BIẾN QUAN SÁT Hệ số Cronbach's Alpha
MISSION 7 ,876 BOSS 5 ,814 PLAN 3 ,800 CUS 6 .531 HUMAN 9 ,883 TECH 4 .538 ACCEPT 4 ,889 CHECK 5 ,872 COMMU 5 .554 RISK 8 ,874
Cronbach Alpha của nhân tố MISION ( MỤC TIÊU CỦA DỰ ÁN) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,876 với tất cả 07 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Tiến hành chạy Cronbach Alpha của nhân tố BOSS (HỖ TRỢ CỦA QUẢN LÝ CẤP CAO) khi loại biến BOSS5, BOSS3 do hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, ta có kết quả như Phụ lục.04 Nhân tố BOSS (HỖ TRỢ CỦA QUẢN LÝ CẤP CAO) có hệ số Cronbach Alpha là 0,814 với 05 biến cịn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên đều đạt yêu cầu kiểm định
Tiến hành chạy Cronbach Alpha của nhân tố PLAN ( KẾ HOẠCH DỰ ÁN) khi loại biến PLAN1, PLAN4 do hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, ta có kết quả như Phụ lục 04. Nhân tố PLAN ( KẾ HOẠCH DỰ ÁN) có hệ số Cronbach Alpha là 0,800 với 03 biến cịn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên đều đạt yêu cầu kiểm định.
Tiến hành chạy Cronbach Alpha của nhân tố CUS (SỰ TRAO ĐỔI Ý KIẾN VỚI KHÁCH HÀNG với kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha là 0.531 (phụ lục 4), nên nhân tố này không thỏa điều kiện kiểm định nên bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Cronbach Alpha của nhân tố Nhân sự (HUMAN) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,883 với tất cả 09 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Tiến hành chạy Cronbach Alpha của nhân tố Chức năng kỹ thuật (TECH) với kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha là 0.538 (phụ lục 4), nên nhân tố này không thỏa điều kiện kiểm định nên bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Cronbach Alpha của nhân tố Sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,889 với tất cả 04 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Cronbach Alpha của nhân tố tố Giám sát và phản hồi (CHECK) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,872 với tất cả 05 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Tiến hành chạy Cronbach Alpha của nhân tố Truyền thông (COMMU) với kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha là 0.554 (phụ lục 4), nên nhân tố này không thỏa điều kiện kiểm định nên bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Cronbach Alpha của nhân tố Xử lý sự cố (RISK) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,874 với tất cả 08 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
4.3.2. Kiểm định Cronbach’s Alpha của nhân tố sự thành công của dự án (DA)
Bảng 4.2. Kết quả chạy Kiểm định Cronbach’s Alpha của nhân tố sự thành công của dự án (DA)
Kiểm định độ tin cậy
Hệ số Cronbach's Alpha Số biến quan sát ,865 5 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach's Alpha nếu biến bị loại DA1 12,23 12,945 ,689 ,835 DA2 12,48 13,702 ,656 ,844 DA3 12,35 12,904 ,698 ,833 DA4 12,35 12,455 ,733 ,824 DA5 12,46 13,480 ,652 ,845
Cronbach Alpha của nhân tố sự thành công của dự án (DA) (Phụ lục 04) có hệ số là 0,865 với tất cả 05 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3, đạt yêu cầu kiểm định nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Sau khi kiểm định Cronbach Alpha, những biến sau sẽ được sử dụng để chạy EFA :
Bảng 4.3. Bảng tổng hợp các biến còn lại sau khi thực hiện kiểm định Cronbach Alpha
THÀNH PHẦN BIẾN QUAN SÁT
MISSION MISSION1,MISSION2,MISSION3,MISSION4,MISSION5, MISSION6, MISSION7
BOSS BOSS1, BOSS2, BOSS4, BOSS6, BOSS7 PLAN PLAN2, PLAN3, PLAN5
HUMAN HUMAN1,HUMAN2, HUMAN3, HUMAN4, HUMAN5, HUMAN6, HUMAN7, HUMAN8, HUMAN9
ACCEPT ACCEPT1, ACCEPT2, ACCEPT3, ACCEPT4 CHECK CHECK1, CHECK2, CHECK3, CHECK4, CHECK5
RISK RISK1, RISK2, RISK3, RISK4, RISK5, RISK6, RISK7, RISK8
DA DA1, DA2, DA3, DA4, DA5
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các thang đo sẽ được đánh giá bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) như sau:
• Sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Varimax1
• Quan tâm đến tiêu chuẩn: Tại mỗi Item, chênh lệch |Factor Loading| lớn nhất và|Factor Loading| bất kỳ phải ≥0.3 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003)
• Tổng phương sai trích ≥50% (Gerbing & Anderson, 1988)
• KMO ≥0.5, kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig<0.05)3 (trích dẫn từNguyễn Khánh Duy, 2009)
4.3.2.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các nhân tố độc lập
Sau khi loại 19 biến quan sát không đạt yêu cầu trong các thang đo, những biến quan sát còn lại đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá ( EFA) để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu.
Kết quả phân tích nhân tố ( Phụ lục 06) cho thấy 41 biến quan sát được nhóm thành 07 nhân tố. Các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố và có ý nghĩa trong việc hình thành nên các nhân tố.
Tổng phương sai trích (tổng biến thiên được giải thích) bằng 60.973%> 50% được trình bày ở phụ lục 06 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu.
KMO 0.836>0.5 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig=0.000<0.05) được trình bày ở phụ lục 06. Do vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
4.3.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhân tố phụ thuộc
Tiếp tục phân tích nhân tố sự thành cơng của dự án với 5 mục hỏi ta có kết quả (Phụ lục 07), ta có :
KMO 0.817>0.5, sig <0.05
Các hệ số tải lên các nhân tố đều > 0.5
Rút trích được 1 nhân tố phụ thuộc. Như vậy thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
Bảng 4.4 Bảng kết quả phân tích nhân tố phụ thuộc khi chạy EFA
Biến quan sát Nhân tố
1 DA4 ,841 DA3 ,816 DA1 ,808 DA2 ,783 DA5 ,780
4.4 Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Trong phần cơ sở lý thuyết, các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm sẽ được đo lường thông qua 10 thành phần đó là : sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT), sự trao đổi ý kiến với khách hàng (CUS), truyền thông (COMMU), giám sát và phản hồi (CHECK), nhân sự (HUMAN) , mục tiêu dự án (MISSION) , kế hoạch dự án (PLAN), chức năng kỹ thuật (TECH), hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS) và xử lý sự cố (RISK). Sau khi kiểm định mức độ tin cậy Cronbach’s Alpha của từng nhân tố và phân tích nhân tố EFA, các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh được điều chỉnh lại gồm 07 thành phần như sau :
(1) Nhân sự (HUMAN) (2) Xử lý sự cố (RISK)
(3) Mục tiêu dự án ( MISSION) (4) Gíam sát và phản hồi (CHECK)
(5) Sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT) (6) Hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS) (7) Kế hoạch dự án (PLAN)
Nhân tố sự thành công của dự án sau khi phân tích, một thành phần được rút ra và ký hiệu là DA.
Như vậy, theo những phân tích trên mơ hình nghiên cứu ban đầu qua kết quả phân tích nhân tố sẽ được điều chỉnh lại như sau:
Hình 4.1. Mơ hình điều chỉnh các nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (tác giả đề xuất).
Và khi đó, các giả thuyết nghiên cứu cũng được điều chỉnh lại như sau :
H1. Nhân sự dự án có năng lực sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
H2. Khả năng trong xử lý sự cố sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành cơng của dự án
H3. Mục tiêu dự án rõ ràng sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của dự án nghiên
cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
H4. Hoạt động giám sát và phản hồi thường xuyên sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành
công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
H5. Sự chấp nhận của khách hàng sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành cơng của dự án
nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
H6. Sự hỗ trợ tích cực của các quản lý cấp cao sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành cơng
của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
H7. Kế hoạch dự án rõ ràng sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thành cơng của dự án nghiên
cứu và phát triển sản phẩm tại công ty sản xuất thiết bị điện tử ở TP.HCM.
4.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.5.1 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Phân tích hồi quy được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công
ty sản xuất thiết bị điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong mơ hình
nghiên cứu.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Người ta sử dụng một thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Hệ số này luôn nằm
trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Giá trị của biến phụ thuộc và biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần thuộc biến phụ thuộc và biến độc lập đó.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Phụ lục 08), các biến độc lập (1) Nhân sự (HUMAN); (2) Xử lý sự cố (RISK); (3) Mục tiêu dự án ( MISSION); (4) Gíam sát và phản hồi (CHECK); (5) Sự chấp nhận của khách hàng (ACCEPT); (6) Hỗ trợ của quản lý cấp cao (BOSS); (7) Kế hoạch dự án (PLAN) có tương quan với nhau nhưng rất thấp (với độ tin cậy 99%), do đó ta có kết luận ban đầu rằng khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy ra rất hạn chế.
Bên cạnh đó, biến phụ thuộc – sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh có mối tương quan tuyến tính với tất cả 07 biến độc lập. Cụ thể qua hệ số tương quan như sau: HUMAN (0,609); RISK(0.133); MISSION (0.559); CHECK (0,155); ACCEPT( 0,127); BOSS (0.504); PLAN (0,051).Trong đó biến Nhân sự - HUMAN là có tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc sự thành công của dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại các công ty sản xuất điện, điện tử ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (DA) với hệ số tương quan là 0,609. Như vậy, 07 biến độc lập kể trên và 01 biến phụ thuộc đã thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
4.5.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Hệ số R2 là chỉ số dùng đề đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. Hệ số R2 là phần biến thiên của biến phụ thuộc do mơ hình (các biến độc lập) giải thích
(Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 493). Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2(0,564) thể hiện. Trong tình huống này, R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (0,555) vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. So sánh hai giá trị R2 và R2điều chỉnh ở Bảng 4.6, chúng ta sẽ thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, với R2 điều chỉnh là 0,555 cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là tương đối và 55,5%
Mơ hình có thể được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình, 44,5% cịn lại liên quan tới những nhân tố chưa được xem xét tới trong nghiên cứu này.
Bảng 4.5 Bảng đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi qui
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
1 ,751a ,564 ,555 ,59386
4.5.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giảthuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tínhtổng thể để xem xét biến phụthuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp củacác biến độc lập. Nhìn vào Bảng 4.7 ta thấy rằng trị thống kê F = 63,050 được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ khác 0, giá trị sig. rất