VI. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
3.2 MẪU NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Mẫu được chọn theo phương pháp phân tầng – ngẫu nhiên với thuộc tính kiểm soát phân tầng là nghề nghiệp. Do phương pháp phân tích dữ liệu chính của nghiên cứu này là phân tích mô hình cầu trúc tuyến tính (SEM – Structural Equation Modeling) nên đòi hỏi kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu để được xem là lớn thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng. Có nhà nghiên cứu cho rằng nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (Maximum Likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 (Hair & ctg, 1998). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 (Hoelter, 1983). Cũng có ý kiến cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989)22. Gần với quan điểm này là ý kiến cho rằng thông thường thì số quan sát (cỡ mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.28
Dựa vào các kết luận nghiên cứu trên, kết hợp với số lượng biến cần quan sát là 44 biến và sử dụng phương pháp ước lượng ML nên nghiên cứu này đã chọn mẫu có kích thước dự kiến là n = 350, được phân tầng thành 4 nhóm: nhóm các nhà nghiên cứu (n = 130), nhóm đối tượng hoạt động sản xuất kinh doanh (n = 125); nhóm các nhà lãnh đạo/quản lý/quản trị (n = 90) và nhóm hoạt động trong lĩnh vực thông tin đại chúng (n = 5).
Với số lượng 350 phiếu thu thập thông tin được phát ra, thu hồi được 345 phiếu (đạt tỉ lệ 98,57%). Sau khi kiểm tra, rà soát số liệu có 03 phiếu bị loại do thiếu quá nhiều thông tin (bỏ trống ô trả lời), không thể khắc phục. Cuối cùng có 342 phiếu thu thập thông tin hoàn chỉnh được sử dụng cho nghiên cứu chính thức, đạt tỉ lệ 97,71% so với kích thước mẫu dự kiến ban đầu. Thông tin được làm sạch và nhập liệu bằng phần mềm Microsoft Excel phiên bản 2003, được sử dụng để phân tích thống kê mô tả (phân tích phụ trợ). Đồng thời, dữ liệu thô được kết xuất sang phần mềm SPSS phiên bản 16.0 để thực hiện các phân tích tiếp theo như: cronbach alpha, EFA, hồi quy tuyến tính đa biến. Và tập tin dữ liệu trong SPSS sẽ tiếp tục được sử dụng trong phần mềm AMOS phiên bản 18.0 để thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cũng như kiểm định ước lượng đo lường bootstrap.
28
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc ((2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nxb. Hồng Đức, TP. HCM