3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng
Mục đích của nghiên cứu định lượng là đo lường các yếu tố rủi ro tác động như thế nào đến kết quả của dự án phần mềm. Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát nên nghiên cứu này cần số lượng mẫu là 200 trở lên. Tác giả đã chọn mẫu để thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu định lượng với cỡ mẫu là 220 dự án phần mềm đã hoàn thành, tương ứng với việc khảo sát 220 kỹ sư phần mềm từng hoàn thành một dự án khác nhau. Tác giả đã sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện để thu thập dữ liệu, bao gồm các bạn/anh/chị đồng nghiệp
làm chung và khác công ty đang sống và làm việc tại TP.HCM có mối quan hệ tốt và sẵn sàng tham gia trả lời sẽ được ưu tiên đưa vào mẫu khảo sát.
Tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng để thu thập dữ liệu dựa trên mơ hình nghiên cứu và các thang đo sau khi nghiên cứu định tính. Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng yêu cầu người được khảo sát phải thỏa mãn điều kiện là các kỹ sư phần mềm đã có kinh nghiệm hồn thành ít nhất một dự án phần mềm thực tế. Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên thang đo Likert 7 điểm:
1 = Hồn tồn khơng đồng ý/ Không bao giờ 2 = Rất không đồng ý/ Rất hiếm
3 = Không đồng ý/ Hiếm khi
4 = Trung lập (khơng chắc đồng ý hay khơng)/ Khơng có ý kiến
5 = Đồng ý/ Thường xuyên
6 = Rất đồng ý/ Rất thường xuyên
7 = Hoàn tồn đồng ý/ Ln ln.
Thang điểm từ 1 đến 7 thể hiện mức độ đồng ý tăng dần, điểm càng cao thể hiện mức độ đồng ý càng cao.
3.3.2 Xử lý dữ liệu
Dữ liệu thu thập được phân tích và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Thang đo các thành phần trong mơ hình nghiên cứu gồm: rủi ro môi trường tổ chức, người dùng, yêu cầu dự án, tính phức tạp, lập kế hoạch-quản lý, nhóm phát triển dự án được đánh giá độ tin cậy thang đo bằng kiểm định với hệ số Cronbach’s alpha ≥ 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nhỏ < 0.3 (Nunnally & Bernstein, 1994). Để sử dụng EFA kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát (Hair & ctg, 2006). Nghiên cứu này thực hiện với khoảng 43 biến đo
lường cần tối thiểu là 215 (43x5) quan sát là thỏa điều kiện phân tích EFA. Như vậy việc khảo sát 220 là đủ đáp ứng điều kiện để phân tích EFA. Thang đo các thành phần trong mơ hình nghiên cứu sau khi đánh giá độ tin cậy đạt yêu cầu sẽ được phân tích nhân tố khám phá EFA để đo lường sự hội tụ và rút gọn biến quan sát trước khi phân tích hồi quy. Phân tích EFA sử dụng kiểm định sự tương quan giữa các biến đo lường bằng Barlett với mức ý nghĩa 5% (Hair&ctg, 2006); kiểm định KMO > 0.5 để kiểm định độ tương quan (Kaiser, 1974). Tiêu chí chọn số lượng nhân tố dựa vào chỉ số Eigenvalues > 1 và mơ hình lý thuyết có sẵn (Garson, 2003). Kiểm định sự phù hợp mơ hình EFA so với dữ liệu khảo sát với yêu cầu tổng phương sai trích (Cumulative%) ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kiểm định giá trị hội tụ để đạt được độ giá trị phân biệt, các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) phải ≥ 0.5, các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 sẽ bị loại (Jun & ctg, 2002). Phân tích hồi quy được áp dụng để đo lường các yếu tố ảnh hưởng rủi ro tác động đến kết quả dự án phần mềm. Mơ hình hồi quy sẽ được kiểm định độ phù hợp bằng kiểm định F và R2. Các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định với mức ý nghĩa Sig < 0,05. Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF < 10.