Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
HL1 Kết quả giải quyết hồ sơ đáp ứng nhu cầu của chị Đào Xuân Thiện (2016) HL2 Việc cung cấp dịch vụ sự nghiệp công của đơn vị là
phù hợp theo quy định
HL3 Chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ của đơn vị
Nguồn: Đào Xuân Thiện (2016)
3.3 Phương pháp phân tích
Sau khi được thu thập, các bảng trả lời được kiểm tra và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Sau đó bảng hỏi được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS. Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng
qua các công cụ như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích khám phá, hồi quy, kiểm định T- test
3.3.1 Đánh giá sơ bộ thang đo
Để đánh giá thang đo và các khái niệm trong nghiên cứu cần kiểm tra độ tin cậy và độ giá trị của thang đo. Dựa trên hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến - tổng (Item - total correlation) giúp loại ra những biến quan sát khơng đóng góp vào việc mơ tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) để giúp đánh giá loại bỏ biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Hệ số tương quan biến – tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại ra khỏi mơ hình. Theo Nunnally và Burnstein (1994), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hơp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc trong hoàn cảnh nghiên cứu mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến - tổng để giúp loại ra những biến quan sát (có hệ số < 0.3) khơng đóng góp nhiều cho sự mô tả các khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề cần nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05 ngược lại KM0 < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
+ Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Trong đó, Engenvalue ≥ 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
+ Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Trong nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu có kích thước tương đối và sau EFA là phân tích hồi quy bội. Vì thế, trong q trình phân tích Cronbach’s Alpha, tác giả sẽ giữ lại các thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và loại các biến quan sát có tương quan biến - tổng < 0,3.
Q trình phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1 : Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với
biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và cộng sự (2000) khi hệ số tương quan < 0.85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trị của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bước 2 : Xây dựng và kiểm định mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm khẳng định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến biến phụ thuộc. Sau khi thang đo của các yếu tố được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mơ hình :
Y = β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 +….+ βnxn + α
Được thực hiện thông qua các thủ tục : Lựa chọn các biến đưa vào mơ hình hồi quy, đánh giá độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Hệ số R2 điều chỉnh có đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mơ hình và phù hợp để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0 ( khơng có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1= β2 =β3 =….= βk= 0).
Nếu giá trị thống kê F có Sig rất nhỏ (<0.05) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể
giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy, đó là các hệ số hồi quy riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là khơng có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi quy với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn beta. Kết quả của mơ hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của hội viên với dịch vụ hỗ trợ vốn của Hội Liên hiệp Phụ nữ Thành phố.
Bước 3 : Kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy
Mơ hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi quy, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây: có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc; phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn; phương sai của sai số khơng đổi; khơng có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số); khơng có tương quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện tượng đa cộng tuyến).
Trong đó :
- Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
- Công cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram hoặc tần số P-P plot.
- Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai không đổi là kiểm định Spearman.
- Công cụ được sử dụng để kiểm tra giả định khơng có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê Durbin – Waston, hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).
- Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor –VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến. Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó đến sự hài lịng của khách hàng càng lớn.
3.3.4 Kiểm định sự khác biệt
Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T - test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL –WALLIS. Trong đó:
- Independent - Sample T – test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tích (chẳng hạn như giới tính), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.
- Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt. Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn, phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Tóm tắt Chương 3
Trong Chương 3, tác giả tập trung trình bày về phương pháp nghiên cứu thông qua việc mơ tả quy trình nghiên cứu, các bước nghiên cứu, cách
thức thu thập dữ liệu thơng tin, sử dụng phương pháp định tính và định lượng để hồn chỉnh mơ hình, xây dựng thang đo, mã hóa các câu hỏi, xác định kích thước mẫu khảo sát. Giới thiệu sơ lược kỹ thuật và yêu cầu phân tích dữ liệu phần mềm SPSS 20.0.
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày tổng quan về Quỹ Hỗ trợ phụ nữ phát triển kinh tế, kết quả thống kê mô tả mẫu, kết quả phân tích các dữ liệu thu thập được từ khảo sát để đưa ra kết quả kiểm định độ tin cậy, kiểm định sự phù hợp của các thang đo, các kết quả đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người dân.
4.1 Giới thiệu về Quỹ Hỗ trợ phụ nữ phát triển kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Chí Minh
Quỹ Hỗ trợ phụ nữ phát triển kinh tế được Ủy ban nhân dân Thành phố cấp phép hoạt động và công nhận điều lệ theo Quyết định số 230/QĐ- UBND/2003, trực thuộc Hội Liên hiệp Phụ nữ Thành phố Hồ Chí Minh, chịu sự quản lý nhà nước của Sở Nội vụ. Quỹ có tư cách pháp nhân, tự cân đối thu và chi.
4.1.1 Mục đích hoạt động của Quỹ
Là Quỹ xã hội hoạt động nhằm mục đích cung cấp các sản phẩm tín dụng và tiết kiệm một cách kịp thời, hiệu quả cho phụ nữ có thu nhập ở mức nghèo và cận nghèo tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh có điều kiện phát triển các hoạt động sản xuất kinh doanh, tăng thu nhập ổn định cuộc sống, vươn lên thoát nghèo bền vững, cải thiện chất lượng cuộc sống, góp phần thiết thực và hiệu quả vào chương trình “Giảm nghèo bền vững” của thành phố, đồng thời nâng cao vị thế của người phụ nữ trong gia đình và xã hội.
4.1.2 Nhiệm vụ hoạt động của Quỹ
Quỹ Hỗ trợ phụ nữ phát triển kinh tế có hai nhiệm vụ chính:
- Hoạt động kinh tế: cung cấp dịch vụ hỗ trợ vốn đảm bảo các đối tượng của Quỹ được tiếp cận nguồn vốn, tham gia sản xuất, tăng thu nhập và vươn lên thoát nghèo bền vững.
+ Tuyên truyền, vận động phong trào tiết kiệm trong sản xuất và sinh hoạt, tiết kiệm để tích lũy vốn và mua sắm tài sản.
+ Đẩy mạnh các hoạt động xã hội như xây nhà tình thương, tình nghĩa, trao phương tiện sinh kế, học bổng và quà tết cho người nghèo góp phần thực hiện chủ trương an sinh xã hội tại địa phương.
+ Góp phần kéo giảm tình trạng người dân tham gia tín dụng đen.
4.1.3 Nguồn vốn hoạt động của Quỹ
- Nguồn hỗ trợ từ Thành ủy, Ủy ban nhân dân thành phố Hồ Chí Minh. - Nguồn từ các dự án của tổ chức phi chính phủ .
4.1.4 Đối tượng, điều kiện vay vốn
Đối tượng của Quỹ là các hộ nghèo, cận nghèo theo tiêu chí của Nhà nước và theo tiêu chí của Quỹ, các hộ tại địa phương có hồn cảnh khó khăn và thiệt thòi, yếu thế như: phụ nữ khuyết tật, phụ nữ đơn thân…
Điều kiện được vay vốn: tự nguyện tham gia vào nhóm và được sự chấp nhận và bảo lãnh của các thành viên, có hộ khẩu thường trú tại Thành phố; từ 18-65 tuổi; được chính quyền địa phương xác nhận, thực hiện tốt chính sách pháp luật; không nợ các nguồn khác trên 30.000.000 đồng.
4.1.5 Hình thức cho vay và mơ hình hoạt động của Quỹ
- Hình thức cho vay: Thực hiện cho vay nhóm thơng qua nhóm bảo lãnh. Thơng qua hình thức này sẽ giúp cho Quỹ sàng lọc được khách hàng, tiếp cận các khách hàng có uy tín (vì khơng có uy tín sẽ khơng được các nhóm chọn là thành viên) từ đó giảm thiểu được rủi ro và nợ quá hạn đối với Quỹ do thực hiện cho vay tín chấp
Vay vốn bảo lãnh tín chấp: nhằm tăng khả năng tiếp cận cho các hộ thu nhập thấp không cần tài sản thế chấp.
Vay vốn theo khả năng hoàn trả và tăng dần theo từng kỳ: nhằm giúp các hội viên quen dần với việc tiết kiệm hằng ngày để trả vốn, lãi hằng tháng
phù hợp với khả năng thu nhập của gia đình, giảm nợ chồng nợ khi kết thúc chu kỳ vay vốn.
- Tín dụng kết hợp với tiết kiệm hằng tháng: nhằm giúp thành viên có thể tích lũy được một khoản vốn để phịng khi có việc đột xuất mà khơng phải đi vay với lãi suất cao.
- Không quy định mức vay tối thiểu: nhằm tạo thuận lợi cho thành viên được vay theo nhu cầu thực tế, đặc biệt đối với những thành viên có nhu cầu mức vay thấp đủ để giải quyết việc đột xuất.
Mức vay tối đa được quy định là 50 triệu đồng; riêng đối với thành viên có giấy phép kinh doanh và có dự án kinh doanh mang tính khả thi thì được xét vay mức tối đa 100 triệu đồng.
Thời gian vay: 6 tháng, 12 tháng, 18 tháng và 24 tháng. Tuy nhiên hết chu kỳ vay này sẽ tiếp cận ngay chu kỳ vay tiếp theo và khơng có thời gian kết thúc nếu hộ vay tiếp tục được nhóm bảo lãnh.
Mặt khác, khi vay vốn của Quỹ, các thành viên vay vốn phải tham gia