CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Nghiên cứu chính thức định lượng
3.4.3. Phân tích dữ liệu
Sau khi thu nhận các bảng trả lời thì mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS version 16.
• Thực hiện thống kê mơ tả dữ liệu đã được thu thập • Tiên hành đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha • Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
• Xem xét mối tương quan của các biến thành phần: Khi phân tích hồi quy tuyến tính, các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến cần được kiểm tra trước để đánh giá mối quan hệ giữa các biến định lượng. Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để lượng hóa mực độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến đến gần 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mơng Ngọc, 2008). • Phân tích hồi quy tuyến tính: Phân tích hồi quy bội là một kỹ thuật thống kê
được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mơng Ngọc, 2008). Mơ hình có dạng sau:
Yi=β0+β1X1i+ β1X1i+….+ βpXpi+ei
Ký hiệu Xpi biểu hiện của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i Các hệ số βp được gọi là hệ số hồi quy riêng phần.
Thành phần ei là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi là σ2.
Trong q trình phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện theo các bước sau:
- Kiểm tra phân tích kết quả hồi quy, các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cần được kiểm tra: Giả định liên hệ tuyến tính, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, phương sai của phân phối phần dư là khơng đổi, các phần dư có phân phối chuẩn, khơng có hiện tượng tương quan các phần dư.
Giả định liên hệ tuyến tính: được kiểm định thông qua đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiếm tra khơng có hiện tượng đa cơng tuyến giữa các biến độc lập: Để kiểm
tra hiện tượng đa cơng tuyến thì ta dựa vào hệ số VIF, nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì có dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, hệ số VIF phải nhỏ hơn 10, thì mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập sẽ thấp.
Kiếm tra phương sai của phân phối phần dư là khơng đổi: Nếu mơ hình hồi
quy có nhiều biến giải thích thì kiểm định tương quan hạng Spearman có thể tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến và nếu có giá trị sig. của kiểm định lớn hơn mức ý nghĩa (> 0.05) thì phương sai của phân phối phần dư là khơng đổi (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm tra các phần dư có phân phối chuẩn: Phần dư có thể khơng tn theo
phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, Phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,… Vì vậy, để khảo sát phân phối của phần dư thì sử dụng biểu đồ tần số Histogram, biểu đồ tần số Q-Q
lot, biểu đồ P-P, kiểm định Kolmogrov (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm tra khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư: Theo Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): đại lượng thống kế Durbin-Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (Tương quan chuỗi bậc nhất).
Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Đại lương d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy:
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Một thước đo sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường dùng là hệ số R2. Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh là khơng phải phương trình càng nhiều biến sẽ phù hợp với dữ liệu. Do đó, sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp mơ hình.
Hơn nữa, kiểm định F được dùng trong phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là nó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.
Giả thuyết H0: β1= β2= β3=….= βk=0
Nếu mức ý nghĩa sig. < 0,05, thì ta bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ
thuộc, điều này có ý nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu nhằm đạt được mục tiêu đề ra. Q trình này gồm 2 bước:
• Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính với kỹ thuật phỏng vấn sâu nhằm bổ sung và hiệu chỉnh các thang đo các biến trong mơ hình: mẫu, cách thực hiện và kết quả đạt được.
• Nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng được thực hiện thông qua việc phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Sau đó, dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích bằng phầm mềm SPSS: mẫu, cách thực hiện cũng như phương pháp xử lí dữ liệu. Chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả kiểm định thang đo và các kết quả hồi qui của mơ hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mơ hình được phân tích bằng hồi qui bội theo phương pháp Enter.
4.1. Thống kê mẫu nghiên cứu 4.1.1. Mẫu dữ liệu nghiên cứu
Để đạt được mẫu n = 174, 200 bảng khảo sát được phát ra chia đều cho ba khu vực. Có 8 bảng khơng hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi hoặc bị thiếu nhiều thông tin trong tổng số 182 bảng khảo sát thu về. Kết quả là 174 bảng khảo sát hợp lệ (xem phụ lục 5) được sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu được nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 16.0
4.1.2. Thống kê mơ tả biến định tính
Về loại hình kinh doanh: có 29 doanh nghiệp Nhà nước (chiếm 16.60%), 56 doanh nghiệp tư nhân (chiếm 32.20%) và 89 doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi (chiếm 51.20%) trong tổng số 174 hồi đáp hợp lệ.
Về xuất khẩu: có 149 doanh nghiệp có xuất khẩu (chiếm 85.60%) và 25 doanh
nghiệp khơng có xuất khẩu (chiếm 14.40%) trong tổng số 174 hồi đáp hợp lệ.
Về quy mô vốn của doanh nghiệp: có 102 doanh nghiệp có vốn dưới 1 triệu USD (chiếm 58.60%), có 72 doanh nghiệp có vốn từ 1 triệu USD đến 10 triệu USD (chiếm 41.40%) trong tổng số 174 hồi đáp hợp lệ.
Về số lượng nhân viên: có 69 doanh nghiệp có số lượng nhân viên từ 100 đến
500 (chiếm 39.70%), 105 doanh nghiệp có số lượng nhân viên trên 500 (chiếm 60.30%) trong tổng số 174 hồi đáp hợp lệ.
Bảng 4.1: Bảng mã hóa dữ liệu để chạy SPSS
Đặc điểm mẫu – n = 174 Số lượng Tỉ lệ (%)
Loại hình kinh doanh
Doanh nghiệp Nhà nước 29 16.60
Doanh nghiệp tư nhân 56 32.20
Doanh nghiệp có vốn đầu tư
nước ngồi 89 51.20
Có xuất khẩu hàng may mặc
Có 149 85.60
Khơng có 25 14.40
Quy mô vốn Dưới 1 triệu USD 102 58.60
Từ 1 đến 10 triệu USD 72 41.40
Số lượng nhân viên Từ 1 đến 500 69 39.70
Trên 500 105 60.30