Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.2.1. Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp bao gồm kết quả các nghiên cứu liên quan đến đề tài; cơ cấu tổ chức; kết quả hoạt động sản xuất của Công ty TNHH Thẩm định giá Tây Nam giai đoạn 2014 - 2015,… Dữ liệu thứ cấp được thu thập qua sách báo, tạp chí, các cơng trình nghiên cứu trong và ngồi nước; các báo cáo nội bộ của Công ty TNHH Thẩm định giá Tây Nam.
3.2.2. Dữ liệu sơ cấp
3.2.2.1. Chọn mẫu điều tra
Tổng thể mẫu nghiên cứu là những khách hàng (doanh nghiệp, cá nhân) đã từng sử dụng dịch vụ thẩm định giá tài sản của Công ty TNHH Thẩm định giá Tây Nam. Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện, có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được. Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu và thường sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là không xác định được sai số do lấy mẫu (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Kích thước mẫu thường tùy thuộc vào các phương pháp ước lượng trong nghiên cứu và có nhiều quan điểm khác nhau. Hair và cộng sự (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Hoetler (1983) lại tính kích thước mẫu tối thiểu phải là 200. Green (1991) cho rằng cỡ mẫu phù hợp cho phân tích hồi quy đa biến tối thiểu là 50 + 8m (m là số biến độc lập).
Ngoài ra, trong nghiên cứu của Cattell (1978) thì kích thước mẫu cho phân tích nhân tố khám phá phải tối thiểu từ 3 đến 6 lần tổng số biến quan sát. Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho mỗi tham số cần ước lượng. Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 4 hoặc 5 lần tổng số biến quan sát.
Trong đề tài này có tất cả 23 biến quan sát (22 biến độc lập + 1 biến phụ thuộc). Để đảm bảo chất lượng mẫu nghiên cứu, số lượng mẫu được chọn bằng 7 lần số lượng biến quan sát, ngồi ra dự phịng thêm 39 quan sát nên cỡ mẫu nghiên cứu là 23 x 7 + 39 = 200.
3.2.2.2. Phương pháp thu dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát in sẵn. Bảng câu hỏi sử dụng hình thức câu hỏi “đóng” là chủ yếu. Nội dung bảng câu hỏi gồm:
Phần mở đầu giới thiệu mục đích nghiên cứu và cam kết bảo mật thông tin của cuộc khảo sát;
Phần 1: Thông tin của khách hàng gồm những câu hỏi để người được khảo sát cung cấp những thông tin. Loại khách hàng (doanh nghiệp, cá nhân). Lĩnh vực kinh doanh; thành phần kinh tế. Mục đích sử dụng dịch vụ thẩm định giá, mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ thẩm định giá
Phần 2: Khảo sát về chất lượng dịch vụ thẩm định giá tài sản. Gồm những câu hỏi khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng và chất lượng dịch vụ thẩm định giá tài sản.
Kết cấu bảng câu hỏi khảo sát: Bên trái: các yếu tố liên quan đến chất lượng dịch vụ thẩm định giá tài sản; Bên phải: đánh giá của người được khảo sát theo thang đo Likert 5 điểm, tương ứng với mức đồng ý tăng dần: 1- Hồn tồn khơng đồng ý/Rất kém; 2 - Không đồng ý/Kém; 3 –Trung lập (Bình thường); 4 – Đồng ý/Tốt; 5 – Hoàn toàn đồng ý/Rất tốt.
Để thuận tiện cho người được khảo sát cung cấp thông tin, phiếu khảo sát được thiết kế riêng cho khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân. Nội dung chi tiết của Bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục.
3.2.3. Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch và mã hóa, nhập liệu để sử dụng cho phân tích dữ liệu thơng qua phần mềm SPSS 16.0, sau đó qua các bước phân tích chính sau:
Thống kê mơ tả dữ liệu: để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập
được từ nghiên cứu chính thức.
Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
Công cụ Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (HoàngTrọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo Trần Thọ Đạt (2011) thì thang đo được đánh giá là 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.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), theo (Trần Thọ Đạt, 2011) cần kiểm định tính thích hợp của EFA, sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure), khi trị số KMO thỏa mãn điều kiện: 0,5 < KMO < 1 thì EFA phù hợp cho dữ liệu thực tế.
Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 5% thì các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading), nếu quy mơ mẫu nhỏ hơn 100 thì hệ số tối thiểu là 0,75; mẫu từ 100 đến 350 thì hệ số tối thiểu là 0,55; mẫu trên 350 thì hệ số tải nhân tố chỉ cần tối thiểu bằng 0,3. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố, sử dụng phương sai trích, trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%.
Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới và lưu lại thành các biến mới, các biến này sẽ được thay cho tập hợp biến gốc để đưa vào phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy bội
Mơ hình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc định lượng như sau:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + … +βkXki + …+ βpXpi + εi
Với: Yi là biến phụ thuộc
Xki là biến độc lập
i là số quan sát
k là số biến độc lập
Theo Trần Thọ Đạt (2011) để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, cần thực hiện một số kiểm định sau:
Thứ nhất, kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig.< 5%), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Thứ hai, mức độ phù hợp của mơ hình thơng qua hệ số tương quan R2. NếuR2 - càng lớn thì khả năng giải thích của các biến độc lập trong mơ hình càng cao, mơ hình càng phù hợp.
Thứ ba, hiện tượng đa cộng tuyến, để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF), điều kiện là VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Thứ tư, hiện tượng tự tương quan. Căn cứ vào số quan sát, số tham số (k-1) của mơ hình hồi quy, mức ý nghĩa 0,05 (95%) trong Bảng thống kê Durbin-Watson để xác định dU (trị số thống kê trên) và dL (trị số thống kê dưới). Khi dU < d < (4 - dL) thì kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mơ hình hồi quy tuyến tính.
Thứ năm, hiện tượng phương sai phần dư thay đổi. Sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra hiện tượng phương sai phần dư thay đổi. Tiêu chuẩn đánh giá: so sánh Sig. với mức ý nghĩa 5%, nếu Sig. > 5% thì khơng có hiện tượng
phương sai phần dư thay đổi. Nếu Sig. < 5% thì có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi.