3.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu và chọn mẫu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện đối với đối tượng khảo sát là các người lao động, kỹ sư về CNTT đang làm việc tại các doanh nghiệp về CNTT tại TP .Hồ Chí Minh. Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp khảo sát bảng câu hỏi thông qua email và phỏng vấn trực tiếp thông qua phiếu khảo sát bằng giấy.
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích. Trong luận văn này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), mà theo Gorsuch (1983) phân tích nhân tố cần có ít nhất 200 quan sát; cịn Hair (1993) cho rằng số quan sát nên lớn hơn 5 lần số biến quan sát, hoặc là bằng 100 (Garson,1998). Tro ng đề tài này có 35 biến quan sát được dùng trong phân tích Cronbach ’s Alpha và phân tích nhân tố, vậy số biến quan sát phải lớn hơn 200 và đồng thời lớn hơn 5 x 35 (biến quan sát) = 175 (quan sát). Vậy, số mẫu cần thiết phải đạt được trong nghiên cứu này tối thiểu là 200 quan sát.
3.3.2 Phân tích dữ liệu và diễn giải
Sau khi thu thập được toàn bộ số mẫu cần thiết, dữ liệu hồi đáp sẽ được mã hóa và làm sạch để tiến hành phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 và Excel 2007. Q trình bao gồm các bước sau:
• Phân tích thống kê mơ tả dữ liệu định tính.
• Đánh giá độ tin cậy của thang đo: Các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Ngoài ra, qua phân tích các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Item-to-total correlation) nhỏ (<0,3) sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (>0,6).
• Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá sơ bộ thang đo. EFA là phương pháp định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin ban đầu. (Hoàng Trọ ng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
Một số tiêu chuẩn được đánh giá khi thực hiện phân tích nhân tố:
- Hệ số tải nhân tố Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, hệ số tải lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Hệ số tải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.5
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO thỏa mãn yêu cầu khi 0.5 < KMO < 1.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích TVE (Variance explained criteria) ≥ 50%.
- Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1). (Nguyễn Đình Thọ, 2012)
• Kiểm định các giả thuyết: thực hiện phân tích hồi quy đa biến giữa biến phụ thuộc “lòng trung thành của người lao động” và các biến độc lập trong mơ hình. Dựa trên kết quả R bình phương, hệ số hồi quy và các giá trị kiểm định nhằm đánh giá sự phù hợp của mơ hình, xem xét mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đang xét tới biến phụ thuộc để nhận diện biến độc lập nào ảnh hưởng mạnh và ảnh hưởng thuận hay là nghịch tới lòng trung thành của người lao động trong các doanh nghiệp CNTT tại TP .Hồ Chí Minh nhằm đưa ra kiến nghị hợp lý.
• Kiểm định sự khác biệt của các đặc điểm cá nhân ảnh hưởng đến lòng trung thành của người lao động thông qua các kiểm định Independent-samples T- test, One-way ANOVA và Kruskal-Wallis.
Tro ng chương này tập trung đi sâu vào phương pháp nghiên cứu được sử dụng cho đề tài, trình bày cụ thể quá trình nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức cũng như các chỉ tiêu dùng để đánh giá trong phân tích. Cụ thể, tác giả đã đi vào xây dựng hiệu chỉnh thang đo cho từng yếu tố thành phần để từ đó hình thành bảng câu hỏi khảo sát cho nghiên cứu với 35 biến quan sát, kết hợp với trình bày phương pháp chọn mẫu và cách thức thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua khảo sát trực tiếp bằng bảng câu hỏi và thông qua email. Việc trình bày những nội dung này sẽ cho tac biết cụ thể cách thức để nghiên cứu, phân tích và đọc kết quả phân
CHƯƠNG 4 – KẾT QUẢ XỬ LÝ SỐ LIỆU
Chương này sẽ trình bày về các kết quả sau khi phân tích dữ liệu khảo sát, bao gồm: thống kê mô tả mẫu khảo sát, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và phân tích hồi quy.