Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, toàn bộ các bảng phỏng vấn được xem xét và loại đi
những bảng không đạt u cầu. Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hố, nhập liệu và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 11.5
(1) Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính (2) Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua Cronbach alpha
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp thang đo
lường là mới hoặc mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thơng thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có
độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
(3) Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ
thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong
mơ hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố . Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated
component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
(4) Xây dựng phương trình hồi quy
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả
định khơng bị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số
R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mơ hình hồi quy được xây
dựng phù hợp đến mức nào.
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 + … + Bi*Xi Trong đó :
Y: mức độ thỏa mãn
Xi: các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn B0: hằng số
3.5 Tóm tắt
Chương 3 này đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để
xây dựng, đánh giá các thang đo và mơ hình lý thuyết về các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng sinh viên đối với hoạt động đào tạo của Khoa KT-
QTKD, Đại học Đà Lạt. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 bước,
nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm, qua bước nghiên cứu này, các thang đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu
chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua kỹ thuật
phỏng vấn trực tiếp sinh viên với cỡ mẫu là 338.
Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích thơng tin qua phần mềm SPSS.