VI. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
3.1.2Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được thể hiện qua Sơ đồ 3.1 như sau:
Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Kết quả điều tra Khái niệm nghiên cứu Phiếu tham khảo ý kiến
Phiếu đóng góp ý kiến Thang đo nháp
Thang đo hoàn chỉnh
Điều chỉnh Điều chỉnh Nghiên cứu chính thức định lượng (n = 342) Cronbach-α EFA
Hồi quy đa biến Nghiên cứu sơ bộ
định tính – Bước 1 (n = 50)
Nghiên cứu sơ bộ định tính – Bước 2 (n = 100)
CFA
SEM, Bootstrap
Cronbach-α ≥ 0,6
Tương quan biến-tổng≥0,3 Anpha nếu bỏ đi mục hỏi < Cronbach-α… Hệ số tải nhân tố ≥ 0,5 Tổng biến thiên ≥ 50… Trọng số β… Bác bỏ giả thiết Ho CMIN/df≤3; RMSEA≤ 0,08; GFI,TLI,CFI ≥0,9… Kiểm định độ thích hợp của mô hình; Bootstrap… Cronbach-α Loại các biến thừa trước khi phân tích CFA
Mô hình sự hài lòng
Các công đoạn cụ thể trong quy trình nghiên cứu
Công đoạn 1: Xây dựng khái niệm nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết về thang đo SERVQUAL (Parasuraman & ctg, 1991)21 gồm 05 thành phần (tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ, đồng cảm và phương tiện hữu hình), kết hợp với kết quả điều tra nhu cầu thông tin thống kê gồm các yếu tố (tính kịp thời, tính đầy đủ, độ tin cậy, khả năng tiếp cận, mức độ hài lòng, mức độ thỏa mãn, khả năng chi trả dịch vụ)6, một tập hợp gồm 08 khái niệm nghiên cứu đã được thiết kế, bao gồm: sự tin cậy, sự đầy đủ, sự kịp thời, sự thuận tiện, sự trung thực, sự đa dạng, có hiệu quả, chi phí hợp lý. Nghiên cứu định tính này có cỡ mẫu n = 50.
Công đoạn 2: Nghiên cứu định tính sơ bộ
Thang đo SERVQUAL được nghiên cứu tại các quốc gia có trình độ phát triển về kinh tế, văn hóa, xã hội…; cũng như trình độ ứng xử, hành vi tiêu dùng của khách hàng khác với Việt Nam; đồng thời kết quả điều tra nhu cầu thông tin thống kê cho thấy có sự khác biệt rất lớn về các thành phần thang đo lường. Do vậy, tập hợp các khái niệm nghiên cứu cần thiết phải được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với thực tiễn trên địa bàn tỉnh Hậu Giang (thông qua tổng hợp và phân tích ý kiến của những người thường xuyên tiếp cận với thông tin thống kê). Tập hợp các khái niệm nghiên cứu sẽ được đánh giá cụ thể qua tập biến quan sát cho từng thang đo lường (khái niệm nghiên cứu); được gọi là thang đo nháp. Thang đo nháp bao gồm 07 thành phần với 37 biến quan sát và được tiếp tục lấy ý kiến đóng góp từ điều tra mẫu có độ lớn là 100. Kết quả nghiên cứu định tính này cho kết quả là thang đo chính thức (Phiếu thu thập thông tin).
Công đoạn 3: Nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện nhằm kiểm định các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu cũng như mô hình lý thuyết và các giả thiết trong mô hình. Mẫu được chọn theo phương pháp phân tầng – ngẫu nhiên với số lượng mẫu ban đầu là 375 mẫu (tổng số mẩu tin sử dụng được là 342). Nghiên cứu định lượng sử dụng thông tin từ Phiếu thu thập thông tin (gồm 37 biến quan sát – biến tác động và 07 biến bị tác động). Các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu chính thức:
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo lường: (1) kiểm tra sự tương quan giữa các mục hỏi bằng tính toán Cronbach α (hệ số Cronbach α, tương quan biến – tổng,
Alpha nếu bỏ đi mục hỏi); (2) phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis), sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax (đối với các thang đo lường đa hướng – các biến tác động) và phương pháp trích nhân tố Principal Component Analysis với phép quay Varimax (đối với thang đo lường đơn hướng – biến bị tác động), sử dụng hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) và kiểm định Bartlett cùng hệ số tải nhân tố (factor loading) để loại các biến không có ý nghĩa thiết thực đối với mô hình nghiên cứu của đề tài.27
Phân tích hồi quy đa biến để bác bỏ giả thiết H0, tức là xác nhận sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa sự hài lòng với ít nhất một trong các nhân tố (biến tiềm ẩn) đã quan sát; xác định tỉ lệ biến thiên của sự hài lòng có thể giải thích được từ mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố; đồng thời đánh giá mức độ tác động của từng nhân tố đối với sự hài lòng của người sử dụng thông tin thống kê.
Phân tích nhân tố khằng định (CFA – Confirmatory Factor Analysis) để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường bằng các đại lượng như: Chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI - Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation)23. Các trọng số đã chuẩn hóa (Standardized Regression Weights) đạt yêu cầu và có ý nghĩa thống kê để mô hình đạt giá trị hội tụ. Hệ số tương quan giữa các khái niệm nghiên cứu có khác biệt để chúng đạt được giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM – Structural Equation Modeling) được sử dụng để kiểm định độ thích ứng của mô hình lý thuyết và các giả thiết. Sau cùng là phương pháp bootstrap được sử dụng để ước lượng lại các tham số của mô hình nghiên cứu đã được ước lượng bằng phương pháp Maximum Likelihood. Các đại lượng độ chệch và trung bình ước lượng (xuất hiện ít và có giá trị nhỏ) và không có ý nghĩa thống kê cho phép khẳng định độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu. Từ đó, tạo cơ sở để các giả thiết đặt ra ban đầu được chấp nhận.
27
Nguyễn Khánh Duy (2009), Bài giảng Thực hành mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) với phần mềm AMOS, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (Tài liệu lưu hành nội bộ), 100 trang (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});