2.1.6 .3Nguyên nhân của tồn tại
2.2 Thiết kế nghiên cứu
2.2.2 Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Hình thành thang đo
Bắt đầu từ cơ sở lý thuyết với thang đo của các nghiên cứu liên quan trước, thang đo được chọn lọc và dịch sang tiếng Việt (thang đo 1). Tiếp theo, nghiên cứu định tính thơng qua thảo luận tay đôi được thực hiện để đảm bảo người trả lời hiểu đúng và đầy đủ ý nghĩa của từ ngữ cũng như nội dung của từng phát biểu. Thực hiện hiệu chỉnh thang đo 1 cho phù hợp để được thang đo chính thức đưa vào nghiên cứu định lượng (thang đo 2).
Bước 2: Đánh giá thang đo
Các thang đo được đánh giá thông qua hai cơng cụ chính: Hệ số tin cậy Cronbach Alpha và Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và hạn chế biến rác trong mơ hình nghiên cứu. Tiêu chuẩn là 0.6 Cronbach Alpha 0.95 (nếu Cronbach Alpha 0.95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi – không chấp nhận). Ngồi ra thì các biến phải có Hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item- Total Correlation) > 0.3 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề cần nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm:
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) thích hợp khi: 0.5≤ KMO ≤1 và mức ý nghĩa 0.05. Trường hợp KMO<0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố. Theo Hair và cộng sự (1998) hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho
biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc. Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Ngồi ra, chênh lệch hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Các biến quan sát của thang đo được đưa vào phân tích nhân tố theo phương pháp rút trích các thành phần chính Principal Components (nhằm rút gọn dữ liệu, giảm cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích hồi quy bội tiếp theo) và phép xoay Varimax.
Bước 3: Phân tích kết quả
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan và phân tích hồi qui để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan sử dụng phân tích tương quan Pearson’s để xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến trước khi tiến hành phân tích hồi quy tiếp theo.