CHƯƠNG 3 : QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.6 MẪU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
3.5.1 Mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu định lượng, chọn mẫu là một trong những khâu quyết định đến chất lượng của kết quả nghiên cứu. Có nhiều phương pháp lấy mẫu khác nhau, việc chọn phương pháp lấy mẫu nào phụ thuộc vào mục tiêu của nghiên cứu và những tình huống cụ thể. Đối với nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp phi xác suất, thuận tiện.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này là kỹ thuật phân tích hồi quy bội. Theo các nhà nghiên cứu, khi phân tích dữ liệu bằng phương pháp hồi quy bội địi hỏi kích thước mẫu phải lớn. Theo Williams (2006), để tiến hành phân tích dữ liệu thì kích thước mẫu tối thiểu là 50 và phải lớn hơn 8 lần số biến quan sát trong mơ hình nghiên cứu. Nhưng theo Nevitt & Hancook (1998), số lượng mẫu nghiên cứu phải từ 200 trở lên thì kết quả phân tích mới đáng tin cậy.
Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường được đưa vào phân tích. Hair và các cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên.
Bài nghiên cứu sử dụng bộ thang đo với 26 câu hỏi, nên kích thước mẫu cần thiết là 10*26 = 260. Vì vậy kích thước mẫu đề ra trong nghiên cứu này là n = 300 thỏa mãn yêu cầu về kích thước mẫu để phân tích nhân tố (EFA) và phân tích hồi quy bội.
3.5.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Áp dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phát bản khảo sát cho các sinh viên của ĐH Kinh tế Quốc dân, ĐH Ngoại Thương, ĐH Công nghiệp Hà Nội. Những bản nào người đáp có số năm sống ở Hà Nội lớn hơn 5 năm thì loại ra, chỉ giữ lại các bản khảo sát của các sinh viên là từ tỉnh thành khác tới TP. Hà Nội trong 5 năm trở lại. Các bản khảo sát được khảo sát tại các giảng đường, canteen, phòng tự học ở các trường đại học. Thời gian điều tra và thu thập dữ liệu được tiến hành trong tháng 05/2013.
3.6 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Từ các bảng câu hỏi thu thập từ các sinh viên tham gia khảo sát, dữ liệu được mã hóa, nhập liệu vào phần mềm SPSS 16.0. Dữ liệu được xử lý qua một số bước để đưa ra kết quả. Kiểm tra phân phối chuẩn của dữ liệu. Kiểm tra độ tin cậy của các thang đo bằng kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố (EFA). Sau đó có bộ thang đo điều chỉnh, dùng các kiểm định T (T-test) để so sánh giữa các nhóm, cuối cùng là phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết.
Tóm tắt chương 3
Chương này đã trình bày mơ hình nghiên cứu và quy trình nghiên cứu. Đề tài được thực hiện thơng qua hai giai đoạn chính là nghiên cứu khám phá (nghiên cứu định tính) và nghiên cứu định lượng. Chương này đã trình bày thang đo đã hiệu chỉnh đối với một số thang đo có sẵn cho phù hợp với đối tượng khảo sát là sinh viên ngoại tỉnh đang theo học tại ĐH Kinh tế Quốc dân, ĐH Ngoại Thương, ĐH Công nghiệp HN. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định ở lại TP. Hà Nội gồm có 4 thành phần với 26 câu hỏi, và thang đo quyết định sống và làm việc tại TP. Hà Nội với 3 câu hỏi. Chương tiếp theo sẽ phân tích kết quả nghiên cứu thông qua các bước kiểm tra phân phối chuẩn của dữ liệu, đánh giá độ tin cậy thang đo bằng kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố (EFA), sau đó có bộ thang đo điều chỉnh, dùng các kiểm định T (T-test) để so sánh giữa các nhóm và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết.
CHƯƠNG 4
PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN THÀNH PHỐ HÀ NỘI LÀ NƠI LÀM
VIỆC CỦA SINH VIÊN NGOẠI TỈNH TRÊN ĐỊA BÀN
4.1 NHỮNG ĐẶC TRƯNG CƠ BẢN VỀ MẪU
Tổng số bản phát ra 362, tổng số bản thu về và phù hợp để phân tích là 300. Như vậy, tỷ lệ số bản phù hợp trên tổng số bản khảo sát phát ra là 82.9%.
Các biến định tính được thu thập gồm có: giới tính, q qn, sinh viên năm, chuyên ngành học.
Từ kết quả thống kê ta thấy:
Tỷ lệ nam và nữ:
Hình 4.1: Tỉ lệ sinh viên nam và nữ
Đơn vị tính: phần trăm (%)
Nam 44% Nữ
56%
Trong số 300 sinh viên được khảo sát thì số sinh viên nữ nhiều hơn số sinh viên nam. So với tình hình tổng thể tỉ lệ sinh viên nam so với sinh viên nữ của các trường đại học trên địa bàn thì kết quả tương đối phù hợp.
Quê quán
Hình 4.3: Tỉ lệ các miền quê của sinh viên ngoại tỉnh
Đơn vị tính: phần trăm (%)
Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả luận văn
Trong dữ liệu khảo sát phần quê quán có rất nhiều vùng quê khác nhau . Cụ thể là có 44 tỉnh thành phố trực thuộc trung ương. Số sinh viên đến từ tỉnh Nghệ An chiếm tỉ lệ cao nhất (36%), số sinh viên đến từ Ninh Bình, Tuyên Quang, Vĩnh Phúc, Yên Bái chiếm tỉ lệ thấp nhất (1%). Để thuận tiện cho việc phân tích dữ liệu, tác giả đã chia các tỉnh thành thành 3 vùng miền: miền Bắc, miền Trung, miền Nam. Có thể thấy rất rõ là sinh viên ngoại đến Hà Nội chủ yếu là từ các tỉnh thành có khoảng cách gần. Những sinh viên từ các tỉnh lân cận TP. Hà Nội thuộc miền Bắc chiếm 42%. Những sinh viên tới từ các tỉnh miền Trung chiếm tỉ lệ lớn nhất (54.0%), điều này chứng tỏ các trường Đại học trên địa bàn TP. Hà Nội có sức hấp
42% 4% 54% Miền Bắc Miền Nam Miền Trung
dẫn đối với các sinh viên miền Trung. Những sinh viên từ các tỉnh phía Nam, chiếm tỷ lệ không đáng kể. Điều này cũng dễ hiểu vì các tỉnh phía Nam, dân thường di chuyển vào các đô thị như thành phố Hồ Chí Minh, Đồng Nai, Vũng Tàu…
Chuyên ngành học:
Có 20 chuyên ngành được khảo sát (300 sinh viên), số sinh viên thuộc giai đoạn đại cương chưa phân ngành không điều tra. Để thuận tiện cho việc phân tích dữ liệu, tơi đã chia 300 sinh viên thành 3 nhóm ngành: Tài chính- Ngân hàng, Kế tốn-Kiểm tốn, các ngành khác.
Hình 4.4: Tỉ lệ các nhóm ngành của sinh viên ngoại tỉnh
Đơn vị tính: phần trăm (%)
Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả luận văn
Trong đó:
Tài chính- Ngân Hàng bao gồm: Tài chính nhà nước, Tài chính doanh nghiệp, Ngân hàng, Chứng khoán, Bảo hiểm.
Kế toán- Kiểm toán bao gồm: Kế toán, Kiểm toán.
33%
46% 21%
ke toan kiem toan nganh khac tai chinh ngan hang
Các ngành khác bao gồm: Ngoại thương, Quản trị kinh doanh, Kinh tế kế hoạch và đầu tư, Kinh tế nông nghiệp và phát triển nơng thơn, Tốn tài chính, Thương mại…
Nhìn vào tỉ lệ các nhóm ngành trong mẫu khảo sát thì khối ngành khác chiếm tỉ lệ lớn nhất, sau đó đến các ngành Kế tốn- Kiểm tốn. Tỉ lệ thấp nhất là nhómTài chính- Ngân hàng.
4.2 KẾT QUẢ HỒI QUY
Tính đáng tin cậy và giá trị hiệu dụng của thang đo
Ngoài trừ các dữ liệu về nhân khẩu học và thông tin các nhân của đáp viên được đo lường bằng thang đo định danh, mỗi biến quan sát trong phân tích của nghiên cứu này đều dùng thang đo Liket 5 mức độ. Điều kiện quan trọng nhất của một thang đo lường thích hợp đó là giá trị hiệu dụng. Nghĩa là thang đo được thiết kế phải đo được những gì mà nó định đo. Một điều quan trọng khác đó là thang đo lường phải nhất qn, nghĩa là khi nó được lặp lại thì sẽ dẫn đến cùng một kết quả. Sự nhất quán này được gọi là tính đáng tin cậy. Trước khi thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm, tính đáng tin cậy và giá trị hiệu dụng của thang đo cần phải được đánh giá để đảm bảo rằng các biến quan sát sử dụng trong mơ hình là thích hợp.
Phép phân tích nhân tố và tính tin cậy được sử dụng để đánh giá sự nhất quán nội tại của mỗi khái niệm nghiên cứu. Đầu tiên, phép phân tích nhân tố của mỗi khái niệm nghiên cứu được xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Giá trị phân biệt mô tả mức độ mà một thang đo (biến quan sát) không giống với những thang đo (biến quan sát) khác mà về mặt lý thuyết chúng không nên giống nhau. Giá trị phân biệt được đánh giá bằng cách xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc và chọn ra những biến mà hệ số tương quan giữa chúng thấp. Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn (0,85) chỉ ra một hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và có thể chúng đang đo lường cùng một thứ (John và Benet-Martinez, 2000). Vì thế
hệ số tương quan của các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này nên nhỏ hơn 0,85 để đạt được yêu cầu về giá trị phân biệt. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett’s. Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phân tích nhân tố chính với phép quay Varimax. Các thành phần với giá trị Eigen lớn hơn và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 0,50 được xem như những nhân tố đại diện các biến. Thứ hai, các thang đo khoảng đại diện cho các khái niệm nghiên cứu trong dự án nghiên cứu này được đánh giá bằng phương pháp truyền thống (nghĩa là sử dụng các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong thống kê mô tả). Phương pháp nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach’s alpha để thể hiện tính đáng tin cậy của thang đo khi hệ số alpha lớn hơn 0,7 (Nunnally và Berstein, 1994). Nếu tất cả các hệ số tải nhân tố lớn hơn hệ số quy ước 0,50 thì các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Hair và các cộng sự, 2006). Như vậy, tất cả hệ số Cronbach’s alpha trong nghiên cứu này nếu lớn hơn 0,7 thì sẽ được chấp nhận. Những nhân tố không đáp ứng điều kiện Cronbach’s alpha, hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 và các tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ đối với các phân tích xa hơn.
Để đánh giá tính nhất quán nội tại của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha (Phụ Lục 3) và phương pháp phân tích nhân tố EFA (Phụ lục 3) được thực hiện.
4.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha
Kết quả tính tốn Cronbach alpha của các thang đo bốn thành phần riêng biệt của quyết định sống và làm việc tại Hà Nội được thể hiện trong Bảng 4.1 Các thang đo thể hiện bằng 23 biến quan sát. Các thang đo này đều có hệ số tin cậy Cronbach alpha tương đối tốt. Cụ thể, hệ số Cronbach alpha của Mơi trường sống là 0.622; của Vai trị cá nhân trong gia đình là 0.774; của Mạng lưới xã hội là 0.708; của Phong cách sống là 0.875 và của Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội là
0.847. Hơn nữa các hệ số tương quan biến tổng đều cao. Đa phần các hệ số này lớn hơn 0,45, trừ biến MTS_7 = -0.058 và biến MLXH_6 = 0.101. Nếu loại các biến này thì hệ số Cronbach alpha sẽ tăng lên.
Bảng 4.1: Hệ số Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát
Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai
thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu
loại biến này
Môi trường sống, alpha = 0.622
MTS_1 21.40 10.541 0.510 0.536 MTS_2 21.50 10.559 0.505 0.537 MTS_3 21.74 10.240 0.442 0.548 MTS_4 21.74 11.098 0.448 0.558 MTS_5 21.22 10.968 0.494 0.548 MTS_6 21.56 10.896 0.505 0.544 MTS_7 22.66 12.184 -0.058 0.797
Vai trò của cá nhân trong gia đình, alpha = 0.744
VTCN_1 11.15 3.733 0.675 0.667
VTCN_2 11.05 3.713 0.670 0.669
VTCN_3 10.99 3.953 0.501 0.763
VTCN_4 10.97 4.401 0.477 0.768
Mạng lưới xã hôi, alpha = 0.708
MLXH_2 18.65 11.508 0.551 0.644
MLXH_3 18.52 11.615 0.578 0.640
MLXH_4 18.88 10.414 0.656 0.603
MLXH_5 18.85 10.523 0.599 0.619
MLXH_6 20.04 11.878 0.101 0.843
Phong cách sống năng động, alpha = 0.875
PCS_1 18.61 11.871 0.637 0.862 PCS_2 18.50 11.736 0.684 0.853 PCS_3 18.92 11.780 0.708 0.849 PCS_4 18.81 11.532 0.717 0.847 PCS_5 18.53 11.815 0.706 0.850 PCS_6 18.26 12.422 0.624 0.863
Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội, alpha = 0.847
QĐ_1 7.63 2.421 0.696 0.806
QĐ_2 7.47 2.404 0.745 0.758
QĐ_3 7.52 2.558 0.705 0.797
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra của luận văn, năm 2013
Tiến hành loại bỏ các biến quan sát không nằm trong thang đo lường dựa trên giá trị hệ số Cronbach Alpha (MTS_7 và MLXH_7), ta được bảng sau:
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu sau khi loại bỏ biến rác
Biến quan sát
Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai
thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu
loại biến này
Môi trường sống, alpha = 0.797
MTS_1 18.76 8.733 0.560 0.764 MTS_2 18.86 8.814 0.540 0.769 MTS_3 19.10 8.184 0.538 0.773 MTS_4 19.10 9.124 0.529 0.771 MTS_5 18.58 9.094 0.557 0.765 MTS_6 18.92 8.877 0.606 0.755
Vai trò của cá nhân trong gia đình, alpha = 0.744
VTCN_1 11.15 3.733 0.675 0.667
VTCN_2 11.05 3.713 0.670 0.669
VTCN_3 10.99 3.953 0.501 0.763
VTCN_4 10.97 4.401 0.477 0.768
Mạng lưới xã hôi, alpha = 0.843
MLXH_1 15.83 8.505 0.602 0.823
MLXH_2 16.01 8.187 0.628 0.816
MLXH_3 15.88 8.155 0.676 0.805
MLXH_5 16.21 7.431 0.633 0.818
Phong cách sống năng động, alpha = 0.875
PCS_1 18.61 11.871 0.637 0.862 PCS_2 18.50 11.736 0.684 0.853 PCS_3 18.92 11.780 0.708 0.849 PCS_4 18.81 11.532 0.717 0.847 PCS_5 18.53 11.815 0.706 0.850 PCS_6 18.26 12.422 0.624 0.863
Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội, alpha = 0.847
QĐ_1 7.63 2.421 0.696 0.806
QĐ_2 7.47 2.404 0.745 0.758
QĐ_3 7.52 2.558 0.705 0.797
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra của luận văn, năm 2013
Cụ thể, hệ số Cronbach alpha của Môi trường sống là 0.797; của Vai trị cá nhân trong gia đình là 0.744; của Mạng lưới xã hội là 0.843; của Phong cách sống năng động là 0.875 và của Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội là 0.847. Lúc này tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu lớn hơn 0,30, các biến thành phần đều có hệ số Cronbach Alpha thõa mãn yêu cầu cho nên các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA kế tiếp.
4.2.2 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi dùng giá trị hệ số Cronbach Alpha loại hai biến (MTS_7 và MLXH_6) khơng nằm trong thang đo lường thì kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội
cho thấy có 4 nhân tố được trích tại giá trị Eigen là 1.457, phương sai trích được là 59.174% cho các yếu tố. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu.
Bảng 4.3: Phân tích nhân tố EFA của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sống và làm việc tại TP. Hà Nội
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố các thành phần
1 2 3 4 PCS_1 0.742 PCS_2 0.773 PCS_3 0.762 PCS_4 0.793 PCS_5 0.761 PCS_6 0.723 MLXH_1 0.753 MLXH_2 0.752 MLXH_3 0.798 MLXH_4 0.807 MLXH_5 0.748 MTS_1 0.643 MTS_2 0.670 MTS_3 0.719 MTS_4 0.653 MTS_5 0.624
MTS_6 0.699 VTCN_1 0.758 VTCN_2 0.726 VTCN_3 0.694 VTCN_4 0.699 Giá trị Eigen 6.232 2.855 1.883 1.457 Phương sai trích 17.179 14.991 14.692 11.312 Cronbach Alpha 0.797 0.744 0.843 0.875
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra của luận văn, năm 2013
Chỉ số KMO trong phân tích nhân tố các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội trong trường hợp này KMO = 0.862 (tương đối cao, gần bằng 1) là điều kiện đủ để tiến hành phân tích nhân tố cho các nhân tố ảnh