Chương 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3.3 Phương pháp phân tích
Đề tài được sử du ̣ng các phương pháp phân tích định tính và định lượng để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu, cụ thể như sau:
2.3.3.1 Nghiên cứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính nhằm tìm kiếm các biến mới và điều chỉnh các biến quan sát trong mơ hình cho phù hợp. Trong giai đoạn này, tác giả sử dụng phương pháp thảo luận nhóm với các đối tượng được chọn theo phương pháp thuận tiện tuy nhiên vẫn đảm bảo phản ánh được đặc trưng của tập hợp mẫu quan sát. Nghiên cứu định tính được thực hiện theo hai phương pháp: thảo luận tay đôi cùng các chuyên gia và thảo luận nhóm với học sinh lớp 12 đang theo học tại các trường THPT trên địa bàn TP. Cần Thơ.
a. Thảo luận tay đôi với các chuyên gia:
Tác giả xây dựng mơ hình đề xuất và thang đo lần 1 cho các phát biểu dựa trên những nghiên cứu của các tác giả trước đây. Đối tượng được lựa chọn để nghiên cứu định tính là các cán bộ quản lý và chuyên viên tư vấn tuyển sinh của trường CĐN Cần Thơ. Họ là những người quản lý, thực hiện các hoạt động tuyển sinh vì thế những ý kiến này sẽ là nguồn thơng tin thiết thực, có ích và hết sức quan trọng cho nghiên cứu này. Nội dung thảo luận (Xem Phụ lục 1).
Kết quả thảo luận cho thấy, đối tượng được phỏng vấn đồng ý với mơ hình thành phần mà tác giả đã đề xuất. Vì thế ý định chọn trường CĐN Cần Thơ của học sinh THPT chịu ảnh hưởng bởi các nhóm nhân tố: Đặc điểm của nhà trường; Cơ hội nghề nghiệp trong tương lai; Nỗ lực giao tiếp của trường đến học sinh; Đặc điểm cá nhân của học sinh và ảnh hưởng của nhóm tham khảo đến ý định theo học tại trường CĐN Cần Thơ của học sinh THPT.
Kết quả thảo luận cho thấy, thang đo đã bao phủ các quan điểm và ý kiến mà thành viên cho là quan trọng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu.
b. Thả o luận nhóm với học sinh trung học phổ thông:
Đối tượng được tác giả lựa chọn nghiên cứu là nhóm bao gồm 12 học sinh tại các trường THPT trên địa bàn TP. Cần Thơ và chia thành hai nhóm phỏng vấn, mỗi nhóm 06 em (trường THPT An Khánh và THPT Bùi Hữu Nghĩa). Nội dung thảo luận xoay quanh các câu hỏi (Xem phụ lục 2).
Kết quả thảo luận cho thấy các em thường chọn trường có thương hiệu, có uy tín cao; có ngành đào tạo phù hợp với sở thích cá nhân cũng như nhu cầu xã hội; Ngoài ra, các em mong muốn chương trình học được thực hành và tiếp cận thực tế nhiều hơn để rèn luyện các kỹ năng, có như vậy cơ hội nghề nghiệp sẽ sau khi ra trường sẽ cao hơn. Bên cạnh đó, các em khơng muốn học trường tư vì học phí khá cao. Đồng thời, ý định chọn trường còn chịu sự ảnh hưởng từ định hướng của cha me ̣, anh chị em cũng như những tư vấn giới thiệu của người thân đã học. Xoay quanh các lý do đó, có thể gom lại thành 05 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến ý định chọn trường của học sinh THPT như mô hình đã đề xuất.
Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 02/2021. Thông qua kết quả của bước này, tác giả hiệu chỉnh mơ hình và thang đo cho các khái niệm nghiên cứu. Nghiên cứu định tính với mục đích tìm kiếm thêm các biến mới. Tuy nhiên, qua hai lần thảo luận, vẫn chưa khám phá thêm biến mới. Điều này cho thấy, mơ hình và thang đo đã được các tác giả trước đây kiểm định nhiều lần cho các trường ĐH, CĐ. Việc nghiên cứu định tính chỉ để kiểm tra lại các biến do tác giả lựa chọn có phù hợp và sử dụng được cho nghiên cứu tại trường CĐN Cần Thơ hay khơng. Vì vậy, trong nghiên cứu này, mơ hình đề xuất khơng thay đổi, chỉ áp dụng vào trường hợp cụ thể là tại trường CĐN Cần Thơ.
2.3.3.2 Nghiên cứu định lượng a. Nghiên cứu định lượng sơ bộ:
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định lượng nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng cách kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và giá trị của thang đo dự kiến bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. Tác giả tiến hành phỏng
vấn thử 30 học sinh thông qua bảng câu hỏi chi tiết nhằm phát hiện những sai sót trong bảng câu hỏi. Các đối tượng được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, thực hiện trong tháng 3/2021 tại các trường THPT trên địa bàn TP. Cần Thơ. Sau khi hồn chỉnh bảng câu hỏi và phân tích dữ liệu, tác giả hoàn chỉnh thang đo và đưa ra mơ hình nghiên cứu chính thức. Kết quả nghiên cứu sơ bộ cho thấy độ tin cậy thang đo tốt có thể tiến hành nghiên cứu chính thức.
b. Nghiên cứu định lượng chính thức:
Nghiên cứu định lượng chính thức sử dụng dữ liệu được thu thập thông qua phỏng vấn học sinh THPT bằng bảng câu hỏi chi tiết. Nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện, thực hiện từ tháng 03 - 04/2021 tại các trường THPT trên địa bàn TP. Cần Thơ. Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu thơng qua: kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy đa biến và phân tích Anova 01 chiều.
Dữ liê ̣u thu thâ ̣p được được xử lý thực hiê ̣n phân tích qua các bước sau:
+ Phương pháp thống kê mơ tả là phương pháp phân tích có liên quan đến việc thu thâ ̣p số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả các đă ̣c trưng khác nhau để phản ánh mô ̣t cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Các đa ̣i lượng thường được sử du ̣ng để mô tả dữ liê ̣u như: tần suất, tỷ lê ̣, trung bình, đô ̣ lê ̣ch chuẩn. Trong nghiên cứ u này, sau khi thu thâ ̣p các phiếu khảo sát, tác giả sẽ tiến hành thống kê, phân loa ̣i tỷ lê ̣ theo các tiêu chí để mô tả sơ bô ̣ các biến quan sát.
+ Thang đo và độ tin cậy của biến quan sát được đánh giá bằng hệ số
Cronbach’s Alpha. Mục tiêu của phân tích này là nhằm loại bỏ các biến của thang đo có độ tin câ ̣y thấp. Yêu cầu để thang đo được chấp nhận là loại bỏ các biến số có tương quan biến tổng (item - total correlation) < 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha < 0,6 (Cronbach’s Alpha > 0,8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt; từ 0,7 - 0,8 thì đô ̣ tin câ ̣y của thang đo là sử du ̣ng được và từ 0,6 - 0,7 thì có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới).
+ Sau khi loại bỏ các biến có hê ̣ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng không đa ̣t yêu cầu. Tác giả tiến hành phân tích EFA với tất cả các biến còn la ̣i để kiểm định giá tri ̣ của thang đo. Mu ̣c đích của bước này là loại bỏ các biến có hê ̣ số tải nhân tố và các biến tương quan với biến tổng thấp. EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phu ̣ thuô ̣c lẫn nhau, dựa vào mối tương quan giữa các biến. EFA dùng để rút gọn mô ̣t tâ ̣p K các biến quan sát thành một tập F các nhân tố có ý nghĩa hơn (F < K). Cơ sở của viê ̣c rút go ̣n này dựa vào mối quan hê ̣ tuyến tính của các nhân tố với các biên nguyên thủy.
Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin): là mô ̣t chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tớ. Tri ̣ số KMO lớn (giữa 0,5 và 1,0) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố tích hợp.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là hê ̣ số tương quan giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn thì các biến và các nhân tố càng có quan hê ̣ chă ̣t chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đa ̣t mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan tro ̣ng và lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế. Trong thực tiễn nghiên cứu, hệ số tải nhân tố 0,5 là chấp nhâ ̣n. Tuy nhiên, nếu hệ số tải nhân tố nhỏ nhưng giá tri ̣ nơ ̣i dung của nó đóng vai trị quan tro ̣ng trong thang đo thì khi đó hê ̣ số tải nhân tố bằng 0,4 thì không nên loa ̣i bỏ.
+ Trước khi tiến hành phân tích hồi qui, tác giả dùng phương pháp phân tích tương quan để xác định mới quan hệ giữa hai hay nhiều biến định lượng với nhau. Người ta sử du ̣ng mô ̣t số thống kê có tên là hệ số tương quan (Pearson Correlation Coefficient – Ký hiệu là r) để lượng hóa mức đô ̣ chă ̣t chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến đi ̣nh lượng. Phương pháp phân tích này, đảm bảo các biến có mới tương quan với nhau nhằm khẳng đi ̣nh có thể áp du ̣ng phương pháp phân tích hời qui nhằm kiểm tra mới quan hê ̣ nhân quả của các biến đô ̣c lâ ̣p đối với biến phụ thuô ̣c. Giá tri ̣ tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mới tương quan tuyến tính chă ̣t chẽ với nhau. Nếu r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính. Bên ca ̣nh đó có thể kiểm đi ̣nh giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (SPSS phân biê ̣t bằng mô ̣t dấu *) và mức ý nghĩa 0,01 (phân biệt hai dấu **). Hệ số tương quan r < 0,25 (không tương quan hoă ̣c kém chă ̣t chẽ); r = 0,25 đến 0,5 (tương quan yếu); r = 0,5 đến 0,75 (tương quan trung bình); r = 0,75 đến 1 (tương quan ma ̣nh).
+ Bước cuối cùng là kiểm định mơ hình bằng phương pháp hồi quy đa biến với mức ý nghĩa từ 5% -10%.
Mô hình hồi qui đa biến biểu diễn mối quan hê ̣ hai hay nhiều biến đô ̣c lập với biến phu ̣ thuộc. Căn cứ kết quả mô hình đã hiệu chỉnh sau khi phân tích EFA, tác giả tiến hành phân tích hời qui. Đây là phương pháp phân tích để xác định xem các biến độc lâ ̣p tác đô ̣ng đến các biến phu ̣ thuô ̣c như thế nào, tìm hiểu mối quan hệ nhân quả của chúng.
Đối với đề tài: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định theo học tại trường Cao đẳng Nghề Cần Thơ của học sinh THPT, sử dụng thang đo Likert, tác giả sẽ sử dụng phương trình hồi qui chuẩn hóa để kết luận có thể diễn giải hàm ý quản trị mang ý nghĩa về mặt kinh tế nhiều hơn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nxb Hồng Đức, TP. HCM, trang 241).
Hệ số hồi quy chuẩn hóa sử dụng để kết luận thứ tự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc nhờ sự đồng nhất về đơn vị và độ lệch chuẩn các biến tham gia vào mơ hình hồi quy. Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến X nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến Y căn cứ vào trị tuyệt đối của hệ số hồi quy chuẩn hóa, trị tuyệt đối hệ số Beta càng lớn thì tầm quan trọng của biến đối với Y càng lớn.
Trong khi đó, hệ số β chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi cịn hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của Y khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi. Cụ thể hơn, hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụ thuộc đã được chuẩn hóa ( phương sai =1). Cịn hệ số β chưa chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thơ.
Việc chuẩn hóa hệ số beta thường dùng để trả lời câu hỏi: biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến, khi mà các biến đo lường độc lập có đơn vị đo lường khác nhau.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu đề được trình bày ở trang 24, xác định: - Biến phụ thuộc: Ý định theo học tại trường Cao đẳng nghề Cần Thơ. - Các biến độc lập của mơ hình gồm:
1. Đặc điểm của nhà trường;
2. Cơ hội nghề nghiệp trong tương lai; 3. Nỗ lực giao tiếp của trường đến học sinh; 4. Đặc điểm cá nhân của người học;
5. Ảnh hưởng của nhóm tham khảo đến ý định chọn trường của học sinh. Như vậy, phương trình hồi qui đa biến của đề tài: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định theo học tại trường Cao đẳng Nghề Cần Thơ của học sinh THPT, có dạng như sau:
YĐ = β1*ĐĐNT + β2*CHNN + β3*NLGT + β4 *ĐĐCN + β5 *NTK Trong đó:
- Biến phu ̣ thuô ̣c: YĐ là ý định chọn trường cao đẳng Nghề Cần Thơ - Các biến độc lập:
+ ĐĐNT là các đặc điểm của nhà trường; + CHNN là cơ hội sau tốt nghiệp;
+ NLGT là các các nỗ lực giao tiếp của nhà trường đến học sinh; + ĐĐCN là các đặc điểm cá nhân của học sinh;
+ NTK là nhóm tham khảo;
+ β1 - β5 là hệ số hồi qui riêng phần.
Hệ số R2 (R square) và R2 điều chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình cịn R2 hiệu chỉnh khơng nhất thiết tăng lên khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình. Vì vậy, dùng R2 điều chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 điều chỉnh càng lớn thì độ phù hợp của mơ hình càng cao.
Hệ số R2 điều chỉnh cho biết % biến thiên của biến phu ̣ thuô ̣c được giải thích bởi sự biến thiên của các biến đô ̣c lâ ̣p. Tiêu chuẩn để đánh giá sự phù hợp củ a mô hình là hê ̣ số R2 điều chỉnh lớn hơn hoă ̣c bằng 50%.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA. Nếu giá trị Sig. < 0,05 => Mơ hình hồi qui đa biến và tập dữ liệu phù hợp (và ngược lại).
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, trên thực tế thực hành, chúng ta thường so sánh giá trị VIF với 2. Nếu VIF < 2 khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (và ngược lại).