Các dữ liệu sau khi thu thập được tác giả tiến hành làm sạch, mã hóa và xử lý thơng qua phần mềm SPSS 16.0. Các phương pháp phân tích sử dụng trong đề tài nghiên cứu gồm:
2.5.1 Mô tả dữ liệu khảo sát
Mô tả thông tin về kết quả thu thập sau khi khảo sát; mô tả thông tin về số lượng bản câu hỏi thu thập tại từng DN.
2.5.2 Phương pháp Cronbach’s Alpha (đánh giá độ tin cậy)
Phương pháp này giúp chúng ta đánh giá chất lượng của các biến trong một nhân tố cho việc đo lường nhân tố đó; tức là phương pháp này sẽ giúp chúng ta đánh giá độ tin cậy của một nhân tố khi nó được đo lường bởi các biến đó. Một
nhân tố được xem là đạt chất lượng thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Corrected) phải lớn hơn 0,3.1
2.5.3 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)2 Analysis)2
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: với một phiếu khảo sát bao gồm nhiều biến (câu hỏi), các biến này có thể có bản chất dữ liệu tương đồng hoặc giống nhau để có thể phản ánh một đặc điểm hay một khía cạnh của hiện tượng
nghiên cứu. Phương pháp phân tích EFA này sẽ tìm ra các biến đó và gom chúng lại
để tạo thành một nhân tố đại diện cho đặc điểm hay khía cạnh đó. Với phương pháp
này cần chú ý các bảng kết quả sau:
- Bảng trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): Bảng này dùng để đánh giá sự phù hợp của phương pháp phân tích EFA đối với các biến được nghiên cứu. Phương pháp phân tích EFA được xem là phù hợp khi hệ số KMO có giá trị > 0,5 và mức ý
1Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, Nhà xuất bản Hồng Đức, TP.Hồ Chí Minh.
2 Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, Nhà xuất bản Hồng Đức, TP.Hồ Chí Minh.
nghĩa thống kê (Significance) của kiểm định Bertlett’s phải nhỏ hơn mức ý nghĩa
thống kê cho phép. Trong đề tài nghiên cứu này, mức ý nghĩa thống kê cho phép dùng là 5% hay 0,05.
- Đại lượng Eigenvalue trong bảng Total Variance: dùng để xác định số lượng các nhân tố ảnh hưởng được giữ lại và tổng các nhân tố ảnh hưởng được giữ lại đó có ý nghĩa giải thích là bao nhiêu % (điều kiện giữ lại các nhân tố là eigenvalue >1). - Bảng ma trận nhân tố (component matrix) và bảng ma trận nhân tố sau khi xoay (rotated component matrix): hai bảng này giúp xác định các nhóm nhân tố bao gồm các biến có liên quan đến nhau (để đạt yêu cầu thì các biến này phải có trọng số >0,5) và sẽ được sử dụng để phân tích ở phương pháp tiếp theo.
2.5.4 Phương pháp hồi quy tuyến tính bội3
Với các nhân tố đã đảm bảo hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha sẽ được dùng để
đánh giá tầm quan trọng của từng nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng chung.
Trong đó, với các nhóm nhân tố có giá trị sig rất nhỏ (sig < 0,05) sẽ được giữ lại, cịn các nhóm nhân tố có mức ý nghĩa giải thích thấp (sig > 0,05) sẽ được loại ra. Đồng thời, hệ số beta chuẩn hóa sẽ đánh giá thứ tự tầm quan trọng của các nhóm
nhân tố được giữ lại.