CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.7. Phân tích số liệu
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập sẽ được làm sạch và phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0 với các kỹ thuật phân tích thống kê đa biến như sau:
Thống kê mô tả mẫu: Mô tả những đặc trưng của mẫu nghiên cứu theo các
dấu hiệu phân biệt được định sẵn.
Kiểm định thang đo: Do các nhân tố được xây dựng từ 3 - 5 biến quan sát
khác nhau. Để kiểm tra sự tin cậy của các nhân tố này phương pháp phổ biến là sử dụng hệ số Cronbach Alpha (Suanders và cộng sự, 2007). Để kiểm tra mức độ phù hợp của một mục hỏi phải xem xét hệ số tương quan biến tổng (Hải và cộng sự, 2006). Tiêu chuẩn kiểm định là hệ số Cronbach Alpha tối thiểu 0.6 và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0.3 (Nunally và Burstein, 1994).
Phân tích khám phá nhân tố: Phân tích khám phá nhân tố sẽ giúp nhà nghiên
cứu rút gọn dữ liệu từ nhiều mục hỏi về ít mục hỏi hơn mà vẫn phản ánh được ý nghĩa của chúng. Một số tiêu chuẩn khi phân tích khám phá nhân tố là hệ số KMO tối thiểu bằng 0.5, kiểm định Bartlett’s có p-value nhỏ hơn 0.05, hệ số eigenvalue tối thiểu bằng 1, phương sai giải thích tối thiểu là 50% (Hair và cộng sự, 2006).
phép xoay varimax để thu được số nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phân tích khám phá nhân tố được thực hiện riêng với các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích tương quan và hồi quy: Để trả lời về các mối quan hệ trong mơ
hình nghiên cứu tác giả sẽ sử dụng phân tích tương quan và hồi quy. Phương pháp ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất sẽ được sử dụng. Các khuyết tật của phương pháp ước lượng cũng sẽ được kiểm định để đảm bảo các kết luận chính xác và đáng tin cậy (Nguyễn Quang Dong, 2003).
CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG XÂY DỰNG VĂN VÓA DOANH NGHIỆP TẠI CÔNG TY TNHH MTV 790