Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ Kiểm tra hệ số Cronbach alpha
Nghiên cứu định lượng sơ bộ (n=115)
=115)
Đánh giá sơ bộ dữ liệu (Cronbach’s Alpha) Thang đo hoàn chỉnh Nghiên cứu định lượng chính thức (n=476)
Kiểm định giả thuyết
Đánh giá – Kết quả Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết và mơ hình lý thuyết Thang đo nháp 1 Thảo luận
tay đôi chỉnh Điều
Thang đo nháp 2
Cronbach alpha, EFA, CFA, SEM
3.1.2. Nghiên cứu sơ bộ
Mục tiêu của nghiên cứu sơ bộ là để khám phá, điều chỉnh và bổ sung mô hình nghiên cứu đề xuất và xây dựng thang đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp. Mục tiêu chính của nghiên cứu sơ bộ là để phát hiện và khắc phục các lỗi có thể có trong thiết kế bảng câu hỏi trước khi tiến hành khảo sát chính thức (Cavana, Delahaye & Sekaran 2001; Diamantopoulos & Winklhofer 2001; Litwin 1995; Malhotra 2004; Polit, Beck & Hungler 2005) và thường để tinh chỉnh và sửa đổi các câu hỏi nhằm giúp đảm bảo độ tin cậy và giá trị của các thang đo (Flynn & cộng sự 1990) (trích từ Nguyen, 2010). Ngồi ra, nghiên cứu sơ bộ được sử dụng để ước tính tỷ lệ hồi đáp cho các phiếu khảo sát và xác định cỡ mẫu của nghiên cứu chính. Do đó, nghiên cứu sơ bộ được công nhận rộng rãi như là một phần không thể thiếu trong sự phát triển của các công cụ khảo sát (Green & ctg, 1988).
Trong phân tích SEM, Hair & cộng sự (2010) nhấn mạnh rằng nghiên cứu sơ bộ là đặc biệt quan trọng khi các thang đo được lấy từ nhiều nguồn khác nhau và áp dụng trong bối cảnh cụ thể. Một số thang đo trong nghiên cứu này đã được phát triển trong bối cảnh các nước mới phát triển hoặc cơng nghiệp hóa tiên tiến nhìn từ góc độ doanh nghiệp. Vì vậy, nghiên cứu sơ bộ cần phải được thực hiện để xem xét lại các thang đo trong bối cảnh của Việt Nam.
Nghiên cứu định tính sơ bộ nhằm khám phá, điều chỉnh và xác định các khái niệm dùng trong thang đo đo lường ý định khởi nghiệp của sinh viên. Dựa theo cơ sở lý thuyết của chương 2 về các thành phần của ý định khởi nghiệp áp dụng cho mẫu nghiên cứu tại Tây Ban Nha, các biến quan sát dùng để đo các thành phần của ý định khởi nghiệp đã được hình thành, tuy nhiên các biến này được xây dựng trên cơ sở lý thuyết do đó cần phải điều chỉnh cho phù hợp với quan điểm, môi trường và điều kiện đặc thù tại thị trường thành phố Hồ Chí Minh. Từ mục tiêu ban đầu, cơ sở lý thuyết, tác giả xây dựng được bản phỏng vấn định tính sơ bộ. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kỹ thuật nghiên cứu định tính thảo luận tay đơi. Q trình thảo luận được thực hiện cùng với 10 người là giảng viên, sinh viên, giám đốc doanh nghiệp, người mới khởi nghiệp, người đang chuẩn bị khởi nghiệp trên địa bàn
thành phố Hồ Chí Minh thơng qua thảo luận tay đơi, dàn bài thảo luận được thiết kế sẵn với thang đo sơ bộ, từ đó hình thành thang đo các nhân tố có tác động đến ý định khởi nghiệp mà tác giả đã điều chỉnh vào thang đo định lượng. Sau khi nghiên cứu định tính, tác giả xây dựng được bảng câu hỏi dùng cho nghiên cứu định lượng sơ bộ.
Nghiên cứu sơ bộ định lượng được thực hiện để đánh giá sơ bộ về độ tin cậy, giá trị của các thang đo và điều chỉnh cho phù hợp với mơ hình ý định khởi nghiệp thực hiện bằng phương pháp phát phiếu khảo sát trực tiếp với mẫu khảo sát nhỏ. Trong điều kiện của một mẫu nghiên cứu sơ bộ, Green & cộng sự (1988) cho rằng đối tượng nghiên cứu sơ bộ nên càng giống mẫu chính thức càng tốt, đại diện trả lời điển hình, hoặc ngắn gọn hơn, nên phản ánh các thành phần của cuộc điều tra chính. Tuy nhiên, lấy mẫu thuận tiện cũng thường được sử dụng để tạo ra một mẫu cho nghiên cứu sơ bộ (Calder & cộng sự, 1981) với một kích thước mẫu đề nghị từ 12 đến 30 (Hunt & cộng sự, 1982) hoặc từ 25 đến 100 (Bolton, 1993). Như vậy, tác giả tiến hành khảo sát định lượng với mẫu thuận tiện có kích thước mẫu là 115. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 với công cụ kiểm định Cronbach’s Alpha. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo như sau:
Bảng 3. 1. Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nhân tố Cronbach’s Alpha Tương quan biến – tổng nhỏ nhất
EI 0.827 0.565
PA 0.761 0.553
SN 0.814 0.616
PBC 0.716 0.413
3.1.3. Nghiên cứu chính thức
Thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát cũng như ước lượng và kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết trong mơ hình. Sau khi tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ để xác định các thang đo cho các nhân tố, tác giả đưa ra bảng câu hỏi khảo sát chính thức; tiến hành thu thập dữ liệu với mẫu khảo sát lớn hơn và sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để xử lý dữ liệu.
3.2. Xây dựng thang đo
Theo Creswell (2003), trong nghiên cứu khoa học có 3 cách để có thang đo sử dụng trong nghiên cứu: (1) Sử dụng thang đo đã có- sử dụng nguyên thang đo do các nhà nghiên cứu trước xây dựng; (2) Sử dụng thang đo đã có nhưng bổ sung và điều chỉnh cho phù hợp với không gian nghiên cứu và (3) Xây dựng thang đo hoàn toàn mới.
Các thang đo được sử dụng trong đề tài này được tổng hợp từ các thang đo mà nhiều tác giả nước ngoài đã sử dụng, và tác giả cũng có điều chỉnh thơng qua khảo sát định tính nhằm đưa ra thang đo phù hợp nhất cho ý định khởi nghiệp của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh. Các tập biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo Likert 5 mức độ thay đổi từ 1 = rất không đồng ý đến 5 = rất đồng ý. Các phát biểu này đại diện cho các thành phần như sau:
3.2.1. Thang đo ý định khởi nghiệp
Thang đo ý định khởi nghiệp gồm 4 biến quan sát để hỏi về ý định khởi nghiệp của sinh viên qua định hướng, mục tiêu trong tương lai nghề nghiệp sau này. Thang đo này được ký hiệu là EI và được hình thành trên thang đo gốc của tác giả Linan (2008)
Bảng 3. 2. Bảng thang đo ý định khởi nghiệp
Mã hóa Nội dung thang đo
EI1 Tôi sẽ cố gắng hết sức để khởi nghiệp và vận hành doanh nghiệp của riêng tôi. EI2 Tôi sẵn sàng làm bất cứ điều gì để trở thành một doanh nhân.
EI3 Mục tiêu nghề nghiệp của tôi là trở thành một doanh nhân. EI4 Tôi quyết tâm tạo ra một công việc kinh doanh trong tương lai.
3.2.2. Thang đo thu hút cá nhân
Thang đo thu hút cá nhân ký hiệu là PA thể hiện nhận thức chủ quan và cảm nhận của người có ý định khởi nghiệp về sự hài lịng hay khơng hài lịng, cơ hội hay thách thức, thuận lợi hay bất lợi về việc mở mới một doanh nghiệp. Thang đo được hình thành trên thang đo gốc của tác giả Linan (2008) và có 3 biến quan sát như sau:
Bảng 3. 3. Thang đo thu hút cá nhân
Mã hóa Nội dung thang đo
PA1 Tơi sẽ rất hài lịng khi trở thành một doanh nhân.
PA2 Nếu tơi có cơ hội và nguồn lực, tơi sẽ bắt đầu mở doanh nghiệp.
PA3 Trở thành một doanh nhân mang lại nhiều thuận lợi hơn là bất lợi đối với tôi.
Nguồn: Linan (2008), tác giả tổng hợp từ nghiên cứu định tính
3.2.3. Thang đo chuẩn chủ quan
Chuẩn chủ quan là những áp lực từ phía xã hội ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp của một cá nhân.Thang đo chuẩn chủ quan được ký hiệu là SN, được xây dựng căn cứ vào thang đo 3 biến quan sát phát triển bởi Linan (2008) với ba tác động là gia đình, bạn bè, đồng nghiệp ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp. Tuy nhiên tại môi trường Việt Nam, từ kết quả nghiên cứu định tính khơng phải sinh viên nào cũng đi làm thêm và có cơng việc trong lúc đi học. Nên tác giả đã kết hợp thang đo của Kennedy (2003), sử dụng thang đo những người quan trọng đối với tôi cho rằng tôi nên mở doanh nghiệp mới thay cho thang đo đồng nghiệp tôi cho rằng tôi nên mở doanh nghiệp mới của Linan (2008).
Bảng 3. 4. Thang đo chuẩn chủ quan
Mã hóa Nội dung thang đo
SN1 Gia đình tơi cho rằng tơi nên mở một doanh nghiệp mới. SN2 Bạn bè tôi cho rằng tôi nên mở một doanh nghiệp mới.
SN3 Những người quan trọng đối với tôi cho rằng tôi nên mở một doanh nghiệp mới.
Nguồn: Linan (2008) & Kennedy (2003), tác giả tổng hợp từ nghiên cứu định tính
3.2.4. Thang đo nhận thức kiểm soát hành vi
Thang đo nhận thức kiểm soát hành vi bao gồm 5 thang đo thể hiện cảm nhận của cá nhân về đánh giá việc khởi nghiệp là dễ dàng hay khó khăn. Thang đo này
được ký hiệu là PBC và kế thừa thang đo của Linan (2008) có điều chỉnh qua nghiên cứu định tính.
Bảng 3. 5. Thang đo nhận thức kiểm sốt hành vi
Mã hóa Nội dung thang đo
PBC1 Bắt đầu mở một doanh nghiệp và duy trì nó là việc dễ dàng đối với tôi. PBC2 Tôi biết tất cả các hoạt động cần thiết để mở một doanh nghiệp.
PBC3 Nếu tôi cố gắng để bắt đầu mở một doanh nghiệp, tơi sẽ có một cơ hội lớn để trở nên thành cơng.
PBC4 Tơi có thể dễ dàng phát triển một ý tưởng kinh doanh.
PBC5 Tơi tin rằng tơi hồn tồn có thể bắt đầu mở một doanh nghiệp.
Nguồn: Linan (2008), tác giả tổng hợp từ nghiên cứu định tính
3.2.5. Thang đo giá trị gần gũi
Thang đo giá trị gần gũi (CV) là thang đo thể hiện những đánh giá của những giá trị gần gũi đến hoạt động khởi nghiệp. Tương tự, như thang đo chuẩn chủ quan, thang đo giá trị gần gũi sử dụng 3 biến quan sát là gia đình, bạn bè, người quan trọng là những thành phần gần gũi có ảnh hưởng đến hoạt động khởi nghiệp của mỗi cá nhân. Kết hợp với khảo sát định tính, ta có bảng sau:
Bảng 3. 6. Thang đo giá trị gần gũi
Mã hóa Nội dung thang đo
CV1 Gia đình tơi đánh giá hoạt động khởi nghiệp cao hơn các hoạt động nghề nghiệp khác.
CV2 Bạn bè tôi đánh giá hoạt động khởi nghiệp cao hơn các hoạt động nghề nghiệp khác.
CV3 Những người quan trọng đối với tôi đánh giá hoạt động khởi nghiệp cao hơn các hoạt động nghề nghiệp khác.
3.3. Phương pháp chọn mẫu
Theo Zikmund (2003), quá trình lấy mẫu chủ yếu liên quan đến việc xác định đối tượng mục tiêu, xác định khung mẫu, lựa chọn một phương pháp lấy mẫu, xác định kích thước mẫu và chọn các yếu tố mẫu. Mẫu tổng thể được định nghĩa là tập hợp đầy đủ của các đơn vị phân tích đang được điều tra, trong khi yếu tố là đơn vị mà từ đó các dữ liệu cần thiết được thu thập (Davis, 2000).
Dựa trên lý thuyết phân phối mẫu, phân tích SEM địi hỏi một mẫu lớn để có được ước tính đáng tin cậy. Trong khi đó, vấn đề một mẫu nên lớn như thế nào vẫn chưa được hoàn tồn giải quyết (Hair & cộng sự, 2010), nó phụ thuộc vào các phương pháp thống kê được sử dụng. Tuy nhiên, Hair & cộng sự đề nghị tỷ lệ kích thước mẫu với số lượng các chỉ số này cần có ít nhất 5:1 khi sử dụng SEM. Điều này cũng phù hợp với quan điểm của Bollen (1979) cho rằng tỷ lệ cần thiết để thiết kế cỡ mẫu là: tối thiểu phải có năm quan sát trên mỗi thông số ước lượng (tỷ lệ 5:1). Theo Tabachnick & Fidell (1989) kinh nghiệm cho thấy kích thước mẫu 300 là tốt, 500 là rất tốt và 1.000 là tuyệt vời. Kết quả dựa trên số lượng các biến quan sát trong mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cần một mẫu trên 300 người trả lời đã được lựa chọn và sử dụng phương pháp lấy mẫu tổng thể cho cuộc điều tra chính.
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thơng qua hình thức phát phiếu điều tra bằng bảng câu hỏi trực tiếp với kích thước mẫu tối thiểu là N = 105 mẫu.
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi thu thập được tiến hành làm sạch, mã hóa và xử lý thông qua phần mềm SPSS 16.0. Các phương pháp phân tích và đánh giá được sử dụng trong báo cáo:
Bảng thống kê mô tả nhằm mô tả mẫu thu thập theo các biến định tính
như: Giới tính, truyền thống kinh doanh của gia đình, hộ khẩu thường trú, trường và chuyên ngành đang theo học.
cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo. Hair & đồng sự (2010) cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.8 trở lên là thang đo tốt; từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Song, cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Tuy nhiên, Cronbach’s Alpha q cao (>0.95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa (Redundant items) ở trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, khi đó biến thừa nên được loại bỏ. Mặt khác, Cronbach’s alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được ứng dụng để tóm
tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm: Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu. Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát).
Theo Anderson & Gerbing (1988), các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue ≥1 và được chấp nhận
khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phương sai trích là bao nhiêu cịn phụ thuộc vào phương sai trích và phép xoay nhân tố. Theo Kline (2005), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax, còn nếu sau EFA là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thì nên sử dụng phương pháp trích Pricipal Axis factoring với phép xoay Promax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & cộng sự (1998), nếu hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, nếu lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, nếu lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu lớn