3.2 Thiết kế nghiên cứu
3.2.2.4 Phân tích dữ liệu
Một khi dữ liệu đã được chỉnh sửa, mã hóa và nhập vào phần mềm SPSS, phân tích dữ liệu đã được thực hiện. Phân tích là việc áp dụng lý luận để hiểu và giải thích các dữ liệu đã thu thập được về các nghiên cứu (Zikmund, 2000). Các kỹ thuật được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu của luận án được mô tả trong phần dưới đây.
Hệ số Cronbach’s alpha (Cronbach’s alpha, ký hiệu là α) là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát trong thang đo. Nó cho biết sự chặt chẽ và thống nhất trong các câu trả lời nhằm đảm bảo người được hỏi đã hiểu cùng một khái niệm. Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước nhằm loại các biến không phù hợp; các hệ số tương quan biến - tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s alpha từ 0.60 trở lên (α ≥ 0.60) theo Nunnally & Bernstein (1994) là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy. Nhưng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [.70 -.80], trong trường hợp này nghiên cứu sinh thực hiện nghiên cứu khám phá các nhóm yếu tố là chính, nên chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s alpha từ 0.60 trở lên phù hợp yêu cầu nghiên cứu.
Phân tích yếu tố EFA
Các kỹ thuật phân tích được sử dụng trong nghiên cứu luận án là phân tích yếu tố EFA. Theo Hair et al (2006) chỉ ra rằng yếu tố phân tích là một cơng cụ mà là một phần của các kỹ thuật thống kê đa biến, đó là hữu ích để trích xuất thơng tin từ cơ sở dữ liệu lớn và xác định các dữ liệu liên quan đến nhau. Hỗ trợ phân tích yếu tố trong việc tìm kiếm các mối quan hệ giữa các biến mà có thể khơng được nhìn thấy từ việc kiểm định các dữ liệu thơ một yếu tố hoặc thậm chí là một ma trận tương quan. Việc hai cấp sử dụng để phân tích yếu tố là để tóm tắt các dữ liệu và giảm dữ liệu (Hair et al, 2006).
Trong tổng kết các dữ liệu, phân tích yếu tố mơ tả dữ liệu trong một số lượng nhỏ hơn của khái niệm hoặc nhóm hơn các biến thể hiện ban đầu, tóm tắt các đặc tính của các biến với một bức tranh rõ ràng hơn về các biến có thể cùng nhau hành động và bao nhiêu biến có thể được dự kiến sẽ có tác động trong phân tích. Để giảm dữ liệu, hỗ trợ phân tích yếu tố trong việc tính điểm cho mỗi chiều nằm bên dưới và thay thế chúng cho các biến gốc. Nó cung cấp một cơ sở thực nghiệm để đánh giá cấu trúc của các biến và các tiềm năng để tạo ra các biến tổng hợp mới để thay thế cho những bản gốc, hoặc chọn một tập hợp con của các biến đại diện cho phân tích thêm. Trong cả hai trường hợp, các nhà nghiên cứu phải biết làm thế nào các biến quan hệ với nhau để giải thích rõ hơn về kết quả (Hair et al, 2006).
Trong nghiên cứu luận án này, kỹ thuật phân tích yếu tố được sử dụng để nhóm các yếu tố khảo sát từ 227 mẫu (tổng số câu hỏi khảo sát) vào một trật tự có ý nghĩa để xác định các yếu tố quan trọng được coi là có tác động đến phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản. Nó cũng được sử dụng để ưu tiên quan trọng của các yếu tố theo giá trị từ F1 đến F9. Hai nhóm các biến đã được hình thành, nhóm đầu
tiên được ký hiệu từ F1 đến F9 các biến đại diện cho các yếu tố bên trong và bên ngoài doanh nghiệp hoặc các biến độc lập. Nhóm đại diện thứ hai được ký hiệu Y là yếu tố phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản hoặc các biến phụ thuộc.
Xác định các yếu tố quan trọng
Theo Hair et al (2006) có các tiêu chí ảnh hưởng đến sự lựa chọn của các yếu tố quan trọng: Phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA được sử dụng phép trích yếu tố là Principal Components Analsyis (PCA) và phép quay vng góc Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue = 1. Eigenvalue là phản ánh các gốc tiềm ẩn mà đại diện cho số lượng phương sai bằng phân tích yếu tố (Hair et al, 2006). Eigenvalue được sử dụng để hỗ trợ trong việc lựa chọn số yếu tố được giữ lại để giải thích. Chỉ có các yếu tố đó có eigenvalue lớn hơn 1 được coi là phù hợp.
Trong trường hợp này, khám phá hai nhóm yếu tố bên trong và nhóm yếu tố bên ngồi doanh nghiệp, có thể dự kiến theo mong muốn là tác động đến phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số yếu tố phải từ 0.50 trở lên được coi là thích hợp cho nghiên cứu luận án vì nó cao hơn đại diện. Mặc dù khơng có cụ thể nào để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của yếu tố tải, như một quy luật của 0.30 hoặc cao hơn ở cả hai hướng tiêu cực và tích cực được coi là đáp ứng mức tối thiểu là 0.40 hoặc cao hơn được coi là quan trọng 0.50 hoặc cao hơn là coi trọng thực tế (Hair et al, 2006). Tuy nhiên phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo thay cho phương pháp truyền thống (theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2008). Trong bước nghiên cứu định lượng này, nghiên cứu sinh sử dụng phương pháp hệ số độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS nhằm đánh giá và điều chỉnh thang đo.
Nghiên cứu được thực hiện thông qua nghiên cứu sơ bộ của kết quả định tính từ các yếu tố, kết quả nghiên cứu định lượng nhằm khám phá các yếu tố tác động đến phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản. Sau đó tiến hành kiểm định mơ hình hồi quy bội để giải quyết mục tiêu đề xuất ưu tiên thứ tự các yếu tố tác động mạnh đến phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu. Cuối cùng, dựa trên kết quả phân tích hồi quy bội đề xuất một số hàm ý cho phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản trong thời gian tới.
Việc sử dụng các phương pháp trên với mục tiêu là khám phá sự tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc (Phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu) để từ đó làm sáng tỏ các mối quan hệ, đưa ra mơ hình lý thuyết các yếu tố bên trong và bên ngoài tác động đến phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu.
Phân tích Anova
Phân tích Anova nhằm xem có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu doanh nghiệp và phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu. Trong trường hợp biến lựa chọn hình thức sở hữu doanh nghiệp (cơng ty cổ phần, công ty trách nhiệm hữu hạn, doanh nghiệp tư nhân) có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu doanh nghiệp và phát triển bền vững doanh nghiệp thủy sản Bạc Liêu. Từ đó tiến hành phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA), với giả thuyết là khơng có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu doanh nghiệp, nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa quan sát nhỏ hơn 0.05 ta bác bỏ giả thuyết. Kết quả của việc bác bỏ hay chấp nhận sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn tiếp thủ tục kiểm định nhằm tìm xem sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu doanh nghiệp xảy ra ở đâu.