5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
3.5. NHÂN TỐ KHÁM PHÁ VÀ TRỊ TRUNG BÌNH
Sử dụng phần mềm SPSS, dữ liệu sau khi được mã hóa và làm sạch, sẽ được phân tích thống kê mơ tả, đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích yếu tố khám phá và xếp hạng trị trung bình. Các bước thực hiện bao gồm: Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến và tổng nhỏ. Sau đó, các biến phù hợp sẽ được sử dụng để phân tích yếu tố khám phá (EFA) và loại bỏ các biến có thơng số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải yếu tố (Factor loading) và các phương sai trích được, đánh giá sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu thơng qua hệ số KMO và kiểm định Bartlelt. Cuối cùng chạy trị trung bình để xếp hạng các nguyên nhân.
3.5.1. Kiểm định độ tin cậy Crobach Alpha đối với các thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là chỉ số đo lường độ tin cậy của thang đo, phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu.
Khi kiểm tra từng biến đo lường, nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30 thì biến đó đạt u cầu. Thang đo có độ tin cậy tốt khi chỉ số đo lường độ tin cậy biến thiên trong khoảng [0.75-0.95], nếu Crobach Alpha ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994, trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 365) [14].
3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Tồn bộ các biến quan sát có ý nghĩa và đạt được độ tin cậy nhất định sẽ được đưa vào phân tích EFA. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) hướng đến việc khám phá ra cấu trúc cơ bản của một tập hợp các biến có liên quan với nhau. Mục đích của việc phân tích nhân tố khám phá EFA là để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn, chứa đựng hầu hết các nội dung và thông tin của biến ban đầu.
Các tham số quan trọng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA [14]: - Hệ số KMO: xem xét dữ liệu có phù hợp cho phân tích nhân tố. Hệ số KMO lớn hơn 0.5 thì dữ liệu thu thập phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlelt: là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến có tương quan trong tổng thể. Theo đó, giả thuyết H0: ma trận tương qua tổng thể là ma trận đơn vị, các thành phần tương quan giữa các biến bằng 0, hệ số tương quan chính nó=1. Hệ số Sig. < 0.05 có nghĩa là phân tích nhân tố EFA thích hợp.
- Tiêu chuẩn hệ số tải yếu tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các yếu tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75. Ngoại lệ, có thể giữ lại biến có Factor loading <0.3; nhưng biến đó phải có giá trị nội dung. Trường hợp các biến có Factor loading khơng thỏa mãn điều kiện trên hoặc trích vào các yếu tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận ≤ 0.3), nghĩa là không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một yếu tố, thì biến đó bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào yếu tố tương ứng trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
- Tiêu chuẩn rút trích yếu tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các yếu tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích yếu tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát), các
yếu tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue >1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥50%
3.5.3. Trị Trung bình
Kết quả xếp hạng theo trị trung bình nhằm tìm ra các nguyên nhân được đánh giá lớn nhất đến chậm tiến độ thi cơng cơng trình.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày nội dung về thiết kế nghiên cứu như xây dựng qui trình nghiên cứu gồm bốn bước thực hiện với mơ hình được xây dựng có 5 nhóm yếu tố được đo lường bằng 23 biến như sau: Năng lực yếu kém của chủ đầu tư (CDT) được đo lường bằng 3 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số CDT1 đến CDT3; Năng lực yếu kém của tư vấn (TV) được đo lường bằng 7 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số TV1 đến TV7; Năng lực yếu kém của nhà thầu (NT) được đo lường bằng 6 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số NT1 đến NT6; Yếu tố khác tác động tiêu cực (NV) được đo lường bằng 4 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số NV1 đến NV4; Nhóm yếu tố pháp lý thiếu ổn định (PL) được đo lường bằng 3 biến quan sát, từ biến quan sát có mã số PL1 đến PL3. Thang đo được phát triển dưới hình thức thang đo đơn hướng Likert năm bậc từ 1 đến 5, các giá trị số được đánh giá bởi người trả lời bao gồm: “1 = Không ảnh hưởng; 2 = Hiếm khi ảnh hưởng; 3 = Đôi khi ảnh hưởng; 4 = Thường ảnh hưởng; 5 = Luôn luôn ảnh hưởng”.
Đối với nghiên cứu định tính, tác giả sử dụng kỹ thuật phỏng vấn và thảo luận với các chuyên gia tham gia trong trong lĩnh vực quản lý và xây dựng các cơng trình dân dụng tại TPĐN sử dụng vốn ngân sách. Nghiên cứu định lượng nêu cụ thể về kích thước mẫu, xây dựng thang đo và phương pháp phân tích để xác định kết quả nghiên cứu cụ thể tại Chương 4.
Chương 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU