CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thực hiện khảo sát rộng rãi thu đƣợc bộ dữ liệu nghiên cứu, tác giả tiến hành các bƣớc chuẩn bị cho phân tích dữ liệu nghiên cứu: loại bỏ bằng định tính những bảng câu hỏi khơng đạt yêu cầu; mã hĩa và nhập số liệu
vào phần mềm SPSS phiên bản 17.0. Tác giả dùng bảng tần số để tiếp tục làm sạch dữ diệu để dữ liệu nghiên cứu đạt yêu cầu đƣa vào phân tích.
Kiểm định hệ số tin cậy Conbach’s alpha: thực hiện phép kiểm định
Conbach’s alpha để đánh giá sự hội tụ của từng thành phần trong thang đo, kết quả phép kiểm định đề nghị giữ lại những biến quan sát cĩ ý nghĩa đĩng gĩp thực sự vào việc đo lƣờng khái niệm nghiên cứu. Chỉ tiêu đánh giá sự hội tụ dựa theo đề nghị của Nunally và Burnstein (1994), các câu hỏi cĩ hệ số tƣơng qua biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi cĩ độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên (lược trích từ Nguyễn Đình Thọ, Nguyễn Thị
Mai Trang, Nghiên cứu Marketing, trang 116).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): sau khi thực hiện phép kiểm định
Cronbach’s alpha, tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá nhằm đánh giá về giá trị phân biệt vì các khái niệm đƣợc đo lƣờng thơng qua các biến quan sát và giữa các biến này cĩ mối liên hệ qua lại lẫn nhau, hình thành nên các nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá rút gọn và tĩm tắt dữ liệu nghiên cứu đến mức cĩ ý nghĩa để phục vụ cho các phân tích tiếp theo; phân tích nhân tố nhận diện các nhân tố giải thích đƣợc các mối liên hệ, tƣơng quan trong một tập biến.Trong phân tích nhân tố EFA, kết quả phân tích đƣợc đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) khơng nhỏ hơn 0,5 là đủ điều kiện để phân tích nhân tố.
Thang đo chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích (Cumulative % Extraction Sum of Squared Loadings) lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1988).(12)
12 Nguyễn Đình Thọ (2003), “Đo lường chất lượng dịch vụ vui chơi giải trí ngồi trời tại Tp. Hồ Chí Minh”,
Trong phân tích tác giả cĩ thực hiện phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định độ tin cậy của thang đo.
Phân tích hồi quy: Phƣơng pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội đƣợc
sử dụng để đánh giá tầm quan trọng của từng nhân tố cấu thành trong thang đo chất lƣợng dịch vụ ATM dựa trên sự cảm nhận của khách hàng về dịch vụ. Mơ hình nghiên cứu đề nghị cĩ 01 biến phụ thuộc đo lƣờng sự thỏa mãn của khách hàng và 6 nhân tố cấu thành chất lƣợng dịch vụ ATM. Đánh giá kết quả phân tích hồi quy dựa vào:
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình thơng qua hệ số xác định R² (R- quare): trong phân tích hồi quy tuyến tính, gần nhƣ khơng tồn tại một đƣờng thẳng hồn tồn phù hợp với tập dữ liệu, vẫn luơn cĩ sự sai lệch giữa các giá trị dự báo và giá trị thực tế nên cần thiết phải cĩ một thƣớc đo để đánh giá sự phù hợp của mơ hình. Hệ số xác định R² cĩ giá trị trong đoạn 0 đến 1, nếu bằng 0 thì hai biến khơng cĩ mối liên hệ tuyến tính, nếu bằng 1 thì hai biến cĩ mối liên hệ chặt.
Hệ số Durbin – Watson dùng kiểm định tƣơng quan của các sai số kế nhau, hệ số này xấp xỉ 2 là chấp nhận phần dƣ khơng cĩ tƣơng quan. (13)