CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Kỹthuật phân tích dữ liệu thống kê
Với tập dữ liệu thu về, sau khi hòan tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, sẽ tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS, phiên bản 20. Trình tự thực hiện: thơng kê mơ tả, kiểm định thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy.
3.2.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của các biến dùng để đo lường cho từng nhân tố được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và sẽ khơng cịn xuất hiện ở phần phân tích nhân tố.
Hệ số Cronbach’s alpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi và được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa những biến. Các biến có hệ số tương quan biến- tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.6.Tiến hành loại từng biến, rồi chạy lại kiểm định thang đo, xác định lại hệ số Cronbach’s alpha để quyết định là biến tiếp theo có bị loại hay khơng.
3.2.2. Phân tích nhân tố
Các biến sau khi được kiểm định thang đo và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA để xác định lại thang đo, điều này sẽ giúp đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
Phân tích nhân tố được hiểu là nhằm nhóm các biến ít tương quan với nhau thành các nhân tố mà các biến trong đó có sự tương quan với nhau hơn, từ đó hình thành các nhân tố đại diện nhưng vẫn mang đầy đủ thông tin so với số lượng biến ban đầu.Quá trình này bao gồm các bước:
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) và giá trị thống kê Barlett.
Tiếp theo phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố sẽ được tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến
Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo các nhân tố này bằng hệ số Cronbach’s alpha
3.2.3. Phân tích hồi quy
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy cần tiến hành kiểm định hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (sự thành công của công tác quản lý dự án) và biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng).
Tiếp theo, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinal Least Squares – OLS). Phương pháp lựa chọn biến từng bước (stepwise selection) được sử dụng. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định F được sử dụng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm của các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện.
Các giả định được kiểm định trong phần này bao gồm: lien hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số hạng Speaeman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và Q-Q plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số phóng đại VIP).