CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIấN CỨU
3.5. Cụng cụ phõn tớch
Tất cả cỏc dữ liệu sau khi được thu thập thụng qua bảng cõu hỏi khảo sỏt sẽ được mó húa Bảng 3.3. Sau đú tiến hành phõn tớch kết quả và xử lý số liệu bằng chương trỡnh phõn tớch thống kờ SPSS.20 để hỗ trợ trong việc phõn tớch. Trỡnh tự phõn tớch thực hiện theo cỏc bước sau:
3.5.1. Mụ tả mẫu
Dựng để mụ tả cỏc dữ liệu thu thập được từ tổ hợp mẫu vừa khảo sỏt được, nhằm tổng hợp túm tắc nội dung như: thời gian tham gia cụng tỏc, vai trũ của người trả lời trong cụng ty/ dự ỏn, lĩnh vực hoạt động chớnh của người trả lời trong cụng ty/dự ỏn. Thường dựng cỏc thụng số được sử dụng mụ tả như: tần suất, phần trăm, tỷ lệ phần trăm, cỏc dữ liệu này để dễ hiểu thường được thể hiện bằng biểu đồ và bảng mụ tả dữ liệu nhằm để phõn tớch, so sỏnh cỏc thụng tin của cỏ nhõn trả lời.
3.5.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha dựng để kiểm định độ tin cậy của thang đo đó dựng trong bảng cõu hỏi. Là một phộp kiểm định thống kờ về mức độ chặt chẽ của cỏc mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Theo Trọng và Ngọc (2008), thỡ hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 thỡ sử dụng được và từ 0,8 trở lờn là tốt. Đồng thời cỏc biến cú hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rỏc và sẽ bị loại
3.5.3. Thống kờ mụ tả
Mục đớch của thống kờ mụ tả là xỏc định trung bỡnh và xếp hạng cỏc nhõn tố ảnh hưởng đến nguy cơ mất an toàn lao động khi thi cụng trờn cao và từ đú xỏc định nhõn tố nào ảnh hưởng đến nguy cơ mất an toàn lao động khi thi cụng trờn cao nhiều nhất. Bờn cạnh đú, qua xếp hạng cũng biết được cỏc nhõn tố ớt ảnh hưởng đối với đến nguy cơ mất an toàn lao động khi thi cụng trờn cao. Thường dựng cỏc thụng số thống kờ như giỏ trị trung bỡnh, độ lệch chuẩn.
3.5.4. Phõn tớch One – Way Analysis of Variance (ANOVA)
Phõn tớch ANOVA được sử dụng để xỏc định cú hay khụng cú sự khỏc biệt đỏng kể giữa trị trung bỡnh của hai hoặc nhiều hơn nhúm độc lập và chiều hướng liờn hợp giữa chỳng. Vỡ vậy để phõn tớch sự khỏc biệt về trị trung bỡnh của nhiều nhúm tổng thể, thỡ phương phỏp phõn tớch phương sai một yếu tố ANOVA là một kiểm định phự hợp. Cỏc giả thuyết kiểm định như sau:
- Ho: Khụng cú sự khỏc biệt về trị trung bỡnh của cỏc giỏ trị khảo sỏt giữa cỏc nhúm đối tượng.
- HA : Cú sự khỏc biệt về trị trung bỡnh của cỏc giỏ trị khảo sỏt giữa cỏc nhúm đối tượng.
- Bỏc bỏ giả thuyết: khi Sig > 0,05: Chấp nhận Ho và ngược lại.
Đồng thời nếu cú sự khỏc biệt về trị trung bỡnh của cỏc giỏ trị khảo sỏt giữa cỏc nhúm đối tượng (bỏc bỏ Ho) thỡ tiến hành kiểm định hậu nghiệm Tukey’HSD để xem xột cú hay khụng việc loại bỏ nhúm đối tượng nào trong toàn bộ mẫu sau khi phõn tớch Anova.
3.5.5. Kiểm định tương quan Pearson
Phộp phõn tớch số liệu tương quan Pearson nhằm để đo lường sự tương quan tuyến tớnh giữa cỏc nguyờn nhõn trong bảng cõu hỏi, từ đú cú thể xỏc định nội dung cõu hỏi cú độc lập, tỏch biệt về nội dung hay khụng. Theo thụng lệ mức tương quan được quy định như sau: hệ số tương quan từ 0,00 đến 0,19 tương quan rất yếu, hệ số tương quan từ 0,2 đến 0,39 tương quan yếu, hệ số 0,40 đến 0,59 tương quan vừa, hệ số tương quan từ 0,6 đến 0,79 tương quan mạnh, hệ số tương quan từ 0,8 đến 1,0 tương
quan rất mạnh. Theo đú, nếu cỏc nhõn tố độc lập với nhau (hệ số tương quan Pearson r < 0,6) thỡ ta tiếp tục phõn tớch bước kế tiếp, cũn nếu chỳng tương quan với nhau (hệ số tương quan Pearson r ≥ 0,6 tương quan mạnh) thỡ cỏc biến nguyờn nhõn này cú nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số tương quan Pearson r >= 0,6), lỳc đú lấy số liệu cỏc nhõn tố xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến tiếp tục kiểm tra chỉ số VIF (hệ số phúng đại phương sai Variance inflation factor), theo “Trọng & Ngọc, 2005” nếu chỉ số VIF <10 thỡ nhận xột khụng cú hiện tượng đa cộng tuyến tiếp tục thực hiện phõn tớch tiếp theo, cũn nếu chỉ số VIF > 10 thỡ cú xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến phải tiến hành hợp nhất cỏc yếu tố tương quan với nhau, sau đú đặt lại tờn cho đỳng nội dung yếu tố đó hợp nhất và sử dụng hệ số tương quan để tớnh ra giỏ trị đại diện cho cỏc cõu hỏi này.
3.5.6. Phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA (Exploratory Factor Analysic)
Phương phỏp phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA để nhúm cỏc nhõn tố chớnh cú mức độ ảnh hưởng lớn đến nguy cơ mất an toàn lao động khi thi cụng trờn cao.
Phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA dựng để rỳt gọn một tập K biến quan sỏt thành một tập F (F < K) cỏc nhõn tố cú ý nghĩa quan trọng hơn. Cơ sở rỳt gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tớnh của cỏc nhõn tố với cỏc biến nguyờn thủy (biến quan sỏt). Quy trỡnh thực hiện phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA được bắt đầu bằng việc thực hiện qua cỏc kiểm định khỏc nhau như sau:
- Trong phõn tớch nhõn tố, phương phỏp trớch Principal Components Analysis đi cựng với phộp xoay Varimax là cỏch thức được sử dụng phổ biến và được sử dụng trong nghiờn cứu này.
- Factor loadings (hệ số tải nhõn tố hay trọng số nhõn tố) là tiờu chớ để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phương phỏp phõn tớch nhõn tố EFA:
+ Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu + Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng
sau:
+ Hệ số tải nhõn tố > 0,5 + 0,5 ≤ KMO ≤ 1
+ Kiểm định Barlett cú mức ý nghĩa thống kờ (Sig. < 0,05) + Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage variance) > 50%
Trong đú: - Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là chỉ số được dựng để xem xột sự thớch hợp của phõn tớch nhõn tố. Trị số KMO lớn cú ý nghĩa phõn tớch nhõn tố là thớch hợp.
- Kiểm định Barlett: là một đại lượng thống kờ dựng để xem xột giả thuyết cỏc biến khụng cú tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này cú ý nghĩa thống kờ (sig. < 0,05) thỡ cỏc biến cú tương quan với nhau trong tổng thể
- Phần trăm phương sai (Percentage of variance): Thể hiện phần trăm biến thiờn của cỏc biến quan sỏt. Nghĩa là xem biến thiờn là 100% thỡ giỏ trị này cho biết phõn tớch nhõn tố giải thớch được bao nhiờu %.
Từ kết quả trờn ta sẽ đưa mụ hỡnh cỏc nhõn tố chớnh ảnh hưởng đến nguy cơ mất an toàn lao động khi thi cụng trờn cao trong cỏc dự ỏn xõy dựng.
Cụng cụ phõn tớch số liệu chủ yếu dựa vào phần mềm SPSS 20.0 và Microsoft Excel được dựng để xử lý số liệu thu thập.