CHƯƠNG 2 : QUY TRÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phương pháp thu thập và xử lý thông tin
2.2.3. Phương pháp tổng hợp và xử lý số liệu
2.2.3.1. Phương pháp xử lý dữ liệu
Với số liệu thu thập được, trước khi đi vào phân tích tác giả thực hiện tổng hợp và xử lý chuẩn hóa số liệu. Đối với dữ liệu thứ cấp thu được, tác giả đã tổng hợp lựa chọn các thông tin đáp ứng được yêu cầu, loại đi những thơng tin nhiễu và khơng chính xác. Với dữ liệu sơ cấp, sau khi thu thập, tác giả sử dụng phần mềm Excel để tính tốn, lọc thơng tin và cho kết quả cuối cùng được sử dụng trong bài nghiên cứu.
2.2.3.2. Phương pháp phân tích số liệu
a, Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả trong nghiên cứu sử dụng với mục đích đảm bảo độ chính xác cho kết quả thu được từ bảng hỏi với tổng số lượng là 155 đối tượng. Từ bảng hỏi, tác giả thực hiện các bước xử lý và tiến hành đưa vào phân tích bằng phần mềm SPSS. Phần mềm này giúp phân tích các nhân tố có ảnh hưởng đến cơ hội tìm kiếm việc làm của sinh viên sau ra trường. Sau khi thu được kết quả, tác giả đưa kết quả vào bài nghiên cứu từ đó đưa ra kết luận và khuyến nghị, giải pháp thiết thực.
b, Phương pháp thang đo
Với mơ hình đã thiết lập, tác giả sử dụng thang đo likert với 5 mức độ, mục đích nhằm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến cơ hội việc làm của sinh viên sau ra trường. Năm mức độ đánh giá từ thấp đến cao như sau: 1 - hồn tồn khơng đồng ý; 2 - không đồng ý; 3 - phân vân; 4 - đồng ý; 5 - hoàn toàn đồng ý. Từ những đánh giá, tác giả đưa ra một số giải pháp, khuyến nghị thiết thực phù hợp giúp nâng cao cơ hội việc làm của sinh viên sau ra trường tại thành phố Hà Nội.
c, Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc với nhau thành một tập biến ít hơn (các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al. 2009).
Tác giả sử dụng sự hỗ trợ của phần mềm Thống kê SPSS để đưa ra kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA từ bộ số liệu sau xử lý.
d, Phương pháp hồi quy Binary Logistic
Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Binary Logistic nhằm phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tới cơ hội việc làm của sinh viên sau khi ra trường trên địa bàn thành phố Hà Nội. Các nhân tố ảnh hưởng bao gồm các nhóm nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA.
Mơ hình ước lượng như sau:
Yi = loge [] = β0 + β1*X1+ ... + βi*Xi
Trong đó, Yi là cơ hội tìm được việc làm của sinh viên sau khi ra trường (Yi = 1 đã có việc làm; Yi = 0 chưa có việc làm), βi là hệ số của các biến giải thích (Xi).