CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.3.2. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) giúp chúng ta đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Trong phân tích EFA, chúng ta có hai ma trận quan trọng để xem xét khi đánh giá các thang đo, đó là ma trận các trọng số nhân tố (factor pattern matrix) và ma trận các hệ số tương quan (factor structure matrix). Khi các nhân tố khơng có quan hệ với nhau thì trọng số nhân tố giữa một nhân tố và một biến đo lường là hệ số tương quan giữa hai biến đó. Trọng số nhân tố là tác động của khái niệm nghiên cứu và biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), “để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) hoặc KMO (Kaiser-Meyer- Olkin measure of sampling adequacy). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0,50. Kaiser (1974) đề nghị, KMO ≥ 0,90: rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO ≥ 0,50: xấu; KMO < 0,50: không thể chấp nhận được”.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình nghiên cứu “các yếu tố tác động đến ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai tại TP. HCM” gồm 32 biến quan sát được sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo các bước sau:
Đối với các biến quan sát đo lường khái niệm là các thang đo đơn hướng
nên sử dụng phương pháp trích nhân tố PCA (Principal Component Analysis) với phép quay vng góc Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1.
Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:
+ Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Xem xét trị số KMO: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO đủ lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu”.
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
Xem lại thông số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
Xem xét tổng phương sai trích (yêu cầu ≥ 50%): cho biết các nhân tố được giải thích % sự biến thiên của các biến quan sát.
3.3.3.3. Phân tích tương quan và hồi quy bội (Multiple Linear Regression – MLR)
* Phân tích tương quan
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ). Giá trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì giá trị tuyệt đối của r = 1).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong mơ hình hồi quy bội (MLR), chúng ta có nhiều biến độc lập, vì vậy có thêm giả định là các biến độc lập khơng có quan hệ với nhau hồn tồn, nghĩa là hệ số tương quan r của các cặp biến độc lập với nhau khác với 1, chứ không phải chúng khơng có tương quan với nhau. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến trong một mơ hình thường có quan hệ với nhau nhưng chúng phải phân biệt nhau (đạt được giá trị phân biệt).
* Phân tích hồi quy bội (MLR)
Trình tự phân tích hồi quy bội trong nghiên cứu này được thực hiện như sau : - Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến vào mơ hình một lượt (phương pháp Enter).
- Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square).
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: khơng có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập (β1 = β2 = β3 = βn = 0). Nếu giá trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0,05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ,
khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biện thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy bội, đó là các hệ số hồi quy riêng phần βk: đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh chúng trực tiếp với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, và biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn beta.
- Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của mơ hình hồi quy được xây dựng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện gồm: giả định liên hệ tuyến tính, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số, đo lường đa cộng tuyến.
3.3.4. Kiểm định sự khác biệt về ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai tại TP. HCM theo các biến định tính bằng ANOVA
Để kiểm định sự khác biệt về ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai theo độ tuổi, tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập hộ gia đình, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định One-Way ANOVA. Phân tích phương sai ANOVA (ANalysis Of VAriance) là sự mở rộng của kiểm định t vì phương pháp này giúp chúng ta so sánh giá trị trung bình của của ba nhóm trở lên.
Ngoài ra, Levene test cũng được thực hiện trước đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai các tổng thể con trước khi tiến hành kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Trong phân tích ANOVA, nếu kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig. < 0,05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá yếu tố ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu giữa các nhóm bà mẹ mang thai có đặc điểm cá nhân khác nhau, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích sâu ANOVA là kiểm định “sau” Post Hoc để tìm xem sự khác biệt cụ thể ở nhóm nào.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mơ hình các yếu tố tác động đến ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai tại TP. HCM. Nghiên cứu được thực hiện thông qua hai phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính thực hiện thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung. Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở để xây dựng các thang đo.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với kích thước mẫu n = 300 bà mẹ mang thai. Chương 3 này cũng trình bày các nội dung liên quan đến quá trình nghiên cứu định lượng như: xây dựng bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho phân tích dữ liệu.
Chương tiếp theo sẽ phân tích kết quả nghiên cứu, kỹ thuật phân tích dữ liệu như đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phân tích tương quan, hồi quy bội (MLR) và kiểm định sự khác biệt về ý định nuôi con hoàn toàn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai tại TP. HCM theo các biến định tính bằng ANOVA.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Giới thiệu Giới thiệu
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Mục đích của chương 4 này sẽ trình bày các kết quả thu được thơng qua việc phân tích dữ liệu thu thập bằng phần mềm xử lý thống kê SPSS 20.0. Kết quả nghiên cứu được trình bày bao gồm các phần chính: thống kê mô tả; đánh giá sơ bộ thang đo các khái niệm nghiên cứu bằng hệ số Cronbach’s Alpha; kiểm định thang đo bằng phân tích EFA; kiểm định sự phù hợp của mơ hình và sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng phân tích tương quan, phân tích hồi quy bội (MLR); kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá yếu tố ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu của bà mẹ mang thai tại TP. HCM bằng ANOVA.
4.1. Mô tả mẫu khảo sát
Sau khi phát ra 320 bảng câu hỏi thì có 300 bảng câu hỏi bằng giấy được thu thập về. Trong các bảng câu hỏi thu về có 29 bảng không hợp lệ (do thiếu các thông tin quan trọng hoặc có độ tuổi nhỏ hơn điều kiện khảo sát). Do đó, tác giả loại bỏ 29 bảng câu hỏi này, số bảng câu hỏi còn lại được đưa vào sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu là 271 bảng câu hỏi (mẫu).
a) Thống kê giai đoạn mang thai của bà mẹ
Trong 271 bà mẹ khảo sát, tần số các bà mẹ mang thai được phân bổ gần như nhau cho ba giai đoạn, nhiều nhất là số bà mẹ mang thai trên 37 tuần với 95 bà mẹ (35,1%), tiếp theo là giai đoạn mang thai từ 28 đến 32 tuần với 90 bà mẹ (33,2%), và thấp nhất là giai đoạn mang thai từ 33 đến 37 tuần với 86 bà mẹ (31,7%).
Bảng 4.1: Thống kê giai đoạn mang thai của bà mẹ
STT Giai đoạn mang thai Tần số Phần trăm (%) Phần trăm tích lũy (%) 1 Từ 28 đến 32 tuần 90 33,2 33,2 2 Từ 33 đến 37 tuần 86 31,7 64,9 3 Trên 37 tuần 95 35,1 100
Tổng cộng 271 100
b) Thống kê số lần bà mẹ đang chuẩn bị sinh con
Trong số 271 bà mẹ khảo sát, nhiều nhất là số bà mẹ đang chuẩn bị sinh con lần thứ nhất với 146 bà mẹ (53,9%), tiếp theo là số bà mẹ đang chuẩn bị sinh con lần thứ hai với 113 bà mẹ (41,7%), và thấp nhất là số bà mẹ đang chuẩn bị sinh con trên hai lần với 12 bà mẹ (4,4%).
Bảng 4.2: Thống kê số lần bà mẹ đang chuẩn bị sinh con
STT Số lần chuẩn bị sinh con Tần số Phần trăm (%) Phần trăm tích lũy (%) 1 Lần thứ nhất 146 53,9 53,9 2 Lần thứ hai 113 41,7 95,6 3 Trên hai lần 12 4,4 100 Tổng cộng 271 100
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Về độ tuổi: có 69 bà mẹ ở độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi chiếm 25,5%, có 111 bà
mẹ ở độ tuổi từ 26 đến 30 tuổi chiếm 41%, có 66 bà mẹ ở độ tuổi từ 31 đến 35 tuổi chiếm 24,4% và 25 bà mẹ ở độ tuổi từ 36 đến 45 tuổi chiếm 9,2%.
Về tình trạng hơn nhân: có 255 bà mẹ đã kết hơn chiếm 94,1%, có 4 bà mẹ
ly thân chiếm 1,5%, có 4 bà mẹ ly hơn chiếm 1,5% và 8 bà mẹ chưa kết hơn chính thức chiếm 3%.
Về trình độ học vấn: có 44 bà mẹ có trình độ dưới phổ thông trung học
chiếm 16,2%, có 105 bà mẹ có trình độ phổ thơng trung học, trung cấp chiếm 38,7%, có 109 bà mẹ có trình độ cao đẳng, đại học chiếm 40,2% và 13 bà mẹ có trình độ sau đại học chiếm 4,8%.
Về nghề nghiệp: có 3 bà mẹ là học sinh/ sinh viên chiếm 1,1%, có 17 bà mẹ
là cán bộ quản lý chiếm 6,3%, có 96 bà mẹ là nhân viên văn phịng chiếm 35,4%, có 49 bà mẹ là cơng nhân chiếm 18,1%, có 77 bà mẹ làm công việc nội trợ chiếm 28,4% và 29 bà mẹ có nghề nghiệp khác chiếm 10,7%.
Về thu nhập trung bình hàng tháng của hộ gia đình: có 75 bà mẹ có thu
nhập trung bình của hộ gia đình dưới 7 triệu đồng/ tháng chiếm 27,7%, có 130 bà mẹ có thu nhập trung bình của hộ gia đình từ 7 đến dưới 15 triệu đồng/ tháng chiếm
48%, có 26 bà mẹ có thu nhập trung bình của hộ gia đình từ 15 đến dưới 25 triệu đồng/ tháng chiếm 9,6%, có 24 bà mẹ có thu nhập trung bình của hộ gia đình từ 25 đến dưới 35 triệu đồng/ tháng chiếm 8,9% và 16 bà mẹ có thu nhập trung bình của hộ gia đình từ 35 triệu/tháng trở lên chiếm 5,9%.
Bảng 4.3: Thống kê mẫu nghiên cứu theo đặc điểm cá nhân của bà mẹ Đặc điểm Đặc điểm
của mẫu Chỉ tiêu Tần số Phần trăm (%)
Phần trăm tích lũy (%) Độ tuổi Từ 18 đến 25 tuổi 69 25,5 25,5 Từ 26 đến 30 tuổi 111 41 66,4 Từ 31 đến 35 tuổi 66 24,4 90,8 Từ 36 đến 45 tuổi 25 9,2 100 Tổng cộng 271 100 Tình trạng hơn nhân Đã kết hơn 255 94,1 94,1 Ly thân 4 1,5 95,6 Ly hôn 4 1,5 9,7 Chưa kết hơn chính thức 8 3 100 Tổng cộng 271 100 Trình độ học vấn Dưới PTTH 44 16,2 16,2 PTTH, Trung cấp 105 38,7 55 Cao đẳng, đại học 109 40,2 95,2 Sau đại học 13 4,8 100 Tổng cộng 271 100 Nghề nghiệp
Học sinh/ sinh viên 3 1,1 1,1 Cán bộ quản lý 17 6,3 7,4 Nhân viên văn phòng 96 35,4 42,8 Công nhân 49 18,1 60,9 Nội trợ 77 28,4 89,3 Nghề nghiệp khác 29 10,7 100 Tổng cộng 271 100 Thu nhập hộ gia đình Dưới 7 triệu 75 27,7 27,7 Từ 7 đến dưới 15 triệu 130 48 75,6 Từ 15 đến dưới 25 triệu 26 9,6 85,2 Từ 25 đến dưới 35 triệu 24 8,9 94,1 Từ 35 triệu trở lên 16 5,9 100 Tổng cộng 271 100
4.2. Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 4.4: Kết quả đánh giá các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến-tổng
hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Thang đo thái độ (AB): Cronbach's Alpha = 0,916
AB1 20,181 19,512 0,811 0,893 AB2 20,583 19,466 0,743 0,903 AB3 20,103 20,130 0,796 0,896 AB4 20,709 19,904 0,685 0,912 AB5 20,506 19,340 0,788 0,897 AB6 20,151 20,521 0,765 0,900
Thang đo chuẩn chủ quan (SN): Cronbach's Alpha = 0,930
SN1 12,694 7,495 0,856 0,901
SN2 12,675 7,361 0,874 0,895
SN3 12,838 7,640 0,782 0,926
SN4 12,672 7,651 0,830 0,910
Thang đo nhận thức kiểm soát hành vi (PBC): Cronbach's Alpha = 0,917
PBC1 7,465 4,198 0,807 0,906
PBC2 7,513 4,354 0,862 0,857
PBC3 7,458 4,634 0,837 0,880
Thang đo cho con bú tự hiệu quả (BSE): Cronbach's Alpha = 0,937
BSE1 21,587 27,280 0,782 0,929 BSE2 21,469 26,694 0,861 0,922 BSE3 21,531 27,591 0,824 0,925 BSE4 21,598 27,456 0,825 0,925 BSE5 21,517 26,932 0,839 0,924 BSE6 21,624 28,250 0,700 0,937 BSE7 21,561 28,721 0,744 0,932
Thang đo kiến thức cho con bú (BK): Cronbach's Alpha = 0,902
BK1 33,483 27,436 0,605 0,896 BK2 33,542 26,849 0,645 0,893 BK3 33,565 25,099 0,755 0,885 BK4 34,004 25,300 0,648 0,894 BK5 33,875 24,903 0,742 0,886 BK6 33,934 24,884 0,689 0,890 BK7 33,867 24,916 0,712 0,888 BK8 33,871 25,661 0,653 0,893 BK9 34,066 27,447 0,629 0,895
Thang đo ý định ni con hồn tồn bằng sữa mẹ trong sáu tháng đầu (BI): Cronbach's Alpha = 0,841
BI1 7,808 2,956 0,683 0,800
BI2 7,686 2,846 0,705 0,780
Kết quả đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được