CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2 Phƣơng pháp xử lý số liệu
Các thang đo đƣợc đánh giá theo các công cụ sau:
3.2.1 Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo sẽ đƣợc đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mền thống kê SPSS 16.0 for Windows. Mục đích nhằm tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong các mục đƣa vào kiểm tra ( Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tập 2, 2008, 16) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Bernsteri, 1994; Slater, 1995).
Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (tập 2, 2008, 24) cho rằng: “ Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”.
3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố đƣợc sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong phân tích nhân tố EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn ( giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể.
Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig nhỏ hơn hoặc bằng 0.05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. ( Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 2, NXB. Hồng Đức).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loading) là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số này lớn hơn 0.5 (Hair & ctg, 1998).
Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ tƣ, hệ số eigenvalue ( đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1.
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
3.2.3 Phân tích hồi quy
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy cần thực hiện phân tích tƣơng quan nhằm xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy dùng để kiểm định mơ hình và các giả thuyết.
Trong phân tích hồi quy các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chí sau: R2 hiệu chỉnh, hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta), Mức ý nghĩa (sig) và hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF).
Số liệu nghiên cứu đƣợc xử lý bằng phần mền SPSS 16.0.