CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.4. Phương pháp phân tích
Ngồi phân tích thống kê mơ tả, đề tài này sẽ sử dụng việc phân tích Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy. Cụ thể như sau:
(i). Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Điều đó có nghĩa là đánh giá xem xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay khơng. Thêm vào đó kiểm định này cũng loại bỏ biến rác của từng thang đo trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 – 0.80], và một biến số quan sát được gọi là biến rác khi nó có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3. Nếu Cronbach alpha ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy, đặc biệt nếu đó là khái niệm nghiên cứu mới mẻ (Nunnally và Bernstein 1994).
(ii). Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và các cộng sự, 1998). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Cronbach alpha phải được thực hiện trước để loại các biến rác (garbage items) trước khi thực hiện phân tích EFA. Q trình này có thể giúp chúng ta tránh được các biến rác vì các biến rác này có thể tạo nên các nhân tố giả (artifical factors) khi phân tích EFA. Việc phân tích EFA sẽ tập trung vào các tiêu chí như phân tích hệ số KMO, kiểm định Barllet, giá trị riêng, tổng phương sai trích (phần trăm phương sai tồn bộ), hay hệ số tải nhân tố (factor loading).
(iii). Phân tích hồi quy (Regression analysis)
Phân tích hồi quy để định lượng sự tác động của những nhân tố độc lập đã được tìm thấy ở phân tích nhân tố khám phá lên biến phụ thuộc. Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy bội để xử lý mối quan hệ định lượng giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Cụ thể ở đây là mối liên hệ giữa các nhân tố thuộc vốn tâm lý đối với động lực làm việc và hiệu quả làm việc. Trong q trình thực hiện phân tích hồi quy, nghiên cứu sẽ thực hiện các phân tích bổ trợ như phân tích ma trận tương quan hay các kiểm định cần thiết như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định mức ý
nghĩa tổng thể của mơ hình, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định phân phối chuẩn của phần dư.
Phần mềm được sử dụng chính trong đề tài này là phần mềm SPSS 22.0. Ngoài ra, phần mềm EVIEW 8.0 cũng được sử dụng khi phân tích phương sai sai số thay đổi và phân phối chuẩn của phần dư.