CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích số liệu bằng phần mềm IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 kết hợp với xử lý số liệu trên Microsoft Excel 2010. Các bước tiến hành cụ thể như dưới đây:
Thống kê đặc điểm của mẫu quan sát: Dữ liệu được tiến hành thống kê các đặc điểm nhân khẩu học bao gồm: giới tính, thời gian theo học tại trường, khoa-viện đang theo học.
3.5.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Phân tích Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy của thang đo đối với các câu hỏi trọng tâm của nghiên cứu (Phần 2 của bản khảo sát), với điều kiện hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 và có hệ số tương quan biến- tổng > 0,3. Nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted > hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation < 0,3 thì ta sẽ loại biến quan sát.
3.5.2. Kiểm định Independent Sample T-Test
Xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay khơng.
- Nếu sig Levene's Test < 0,05 thì phương sai đánh giá của 2 nhóm trong biến định tính là khác nhau (khơng đồng nhất).
- Nếu sig Levene's Test >= 0,05 thì phương sai đánh giá của 2 nhóm trong biến định tính là bằng nhau ( đồng nhất).
Sau đó, sẽ sử dụng giá trị sig T-Test tương ứng với kết luận giả thuyết về phương sai trước đó:
Giá trị sig T-Test < 0,05 kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa về điểm trung bình đánh giá giữa 2 nhóm đối tượng trong biến định tính.
Giá trị sig T-Test >= 0,05 kết luận: Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về điểm trung bình đánh giá giữa 2 nhóm đối tượng trong biến định tính.
3.5.3. Phân tích phương sai ANOVA
Phân tích phương sai một yếu tố ANOVA xem xét sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của biến định tính, thay vì dùng kiểm định T-test. Phân tích phương sai ANOVA cũng bắt đầu với kiểm định sự khác biệt phương sai giữa các nhóm trong biến định tính.
- Khi Sig. của thống kê Levene có giá trị > 0,05 thì kết luận phương sai của các yếu tố trong biến định tính là khơng khác nhau. Tiếp tục bước tiếp theo là sử dụng dữ liệu ở bảng ANOVA để đánh giá.
Nếu giá trị Sig của bảng ANOVA < 0,05, ta kết luận rằng có sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của các nhóm trong biến định tính với biến định lượng đang xét.
Ngược lại, nếu giá trị Sig của bảng ANOVA > 0,05 thì sẽ khơng có sự khác biệt. - Trường hợp mức giá trị (Sig) của Thống kê Levene < 0,05 thì phương sai của các yếu tố trong biến định tính là khác nhau. Ta sẽ khơng thể dùng kết quả của bảng ANOVA để nhận xét mà sử dụng kiểm định Welch để thay thế.
3.5.4. Phân tích nhân tố khám phá – EFA.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá được đánh giá qua các tiêu chí là hệ số KMO, kiểm định Bartlett. Từ đó, các nhóm nhân tố chính được tổng hợp.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) > 0,5 Kiểm định Bartlett: Sig. < 0,05
3.5.5. Phân tích tương quan, hồi quy và kiểm định giả thuyết
- Hệ số tương quan Pearson được dùng để đánh giá mối liên hệ qua lại giữa các nhân tố ảnh hưởng và ý định trở thành Freelancer của sinh viên Đại học Kinh tế quốc dân.
- Phân tích hồi quy tuyến tính tổng quát và phân tích hồi quy được thực hiện để kiểm định các giả thuyết đưa ra. Các biến độc lập định lượng trong nghiên cứu bao gồm: Nhận thức kiểm sốt hành vi (KSHV), Đặc điểm, tính cách cá nhân (DDCN), Trình độ, kinh nghiệm bản thân (TDKN), Thái độ cá nhân (TDCN), Xu hướng xã hội (XHXH), Ảnh hưởng từ các mối quan hệ (MQH), Lợi ích cơng việc (LI). Biến phụ thuộc định lượng ở đây là: Ý định trở thành Freelancer của sinh viên Đại học Kinh tế Quốc dân (YD).