PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

3.2.1. Đánh giá sơ bộ thang đo

Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tớ khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy. Trong đó:

Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.257, 258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.6 trở lên là sử dụng được. Về mặt lý thyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha quá lớn (0.95) thì xuất hiện hiện tượng trùng lắp (đa cộng tuyến) trong đo lường, nghĩa là nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.350 - 351).

Tuy nhiên, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta cịn sử dụng hệ sớ tương quan biến tổng (Iterm - Total correlation), do hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại; theo đó những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tớ khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tớ được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tớ nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên

cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đới với phân tích nhân tớ khám phá EFA bao gồm:

Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser - Mayer - Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tớ có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.262).

Tiêu chuẩn rút trích nhân tớ gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tớ) và chỉ sớ Cummulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tớ giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các nhân tớ có Engenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị sớ Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu cịn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tớ. Theo Nguyễn Trọng Hoài (2009, tr.14), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax.

Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và ctg, Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75 (Nguyễn Trọng Hoài, 2009, tr.14). Ngoài ra, trường hợp các biến có Factor loading được trích vào các nhân tớ khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0.3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến cịn lại sẽ được nhóm vào nhân tớ tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).

3.2.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội

Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ

thuộc thông qua ma trận hệ sớ tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và độc lập với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan > 0.85 thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).

Bước 2: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi qui

Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ... + βkXk Được thực hiện thông qua các thủ tục:

Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi qui, sử dụng phương pháp Enter - SPSS 16.0 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mô hình, mặc dù không phải mô hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu. Vì thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui bội.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (khơng có mới quan hệ tún tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=βK= 0).

Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mô hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.

Xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi qui với nhau từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc,

người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.

Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui

Mô hình hồi qui được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:

Có liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.

Phương sai của sai số không đổi.

Khơng có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số).

Không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tún).

Trong đó:

Cơng cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).

Cơng cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram, hoặc đồ thị tần số P-P plot.

Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai không đổi là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đốn hoặc kiểm định Spearman’s rho.

Cơng cụ được sử dụng để kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê D (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).

Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.217 - 218), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đó, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr.497), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.

3.2.4. Kiểm định sự khác biệt

Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL - WALLIS. Trong đó:

Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tính (chẳng hạn, giới tính bao gồm: giới tính nam và giới tính nữ), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.

Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt trở lên (chẳng hạn, thời gian sử dụng dịch vụ của khách hàng, bao gồm: dưới 1 năm, từ 1 - 3 năm, trên 3 năm). Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu. Tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố độc lập gồm giáo dục, thái độ, sự đam mê, nguồn vốn, nhu cầu thành đạt và hỗ trợ khởi nghiệp đều ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của thanh niên trên địa bàn huyện Vĩnh Thuận. Mẫu nghiên cứu được chọn từ 236 thanh niên đang lao động, sản xuất trên địa bàn huyện Vĩnh Thuận, tỉnh Kiên Giang. Xây dựng thang đo cho các nhân tớ và đề x́t phương pháp phân tích dữ liệu.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU