STT Ký hiệu
mã hóa Thang đo
1 LC1 Đơn vị chúng tơi chọn PMKT vì nó đáp ứng u cầu của ngƣời sử dụng.
2 LC2 Đơn vị chúng tơi chọn PMKT vì nó đáp ứng đầy đủ các tính năng.
3 LC3 Đơn vị chúng tôi chọn PMKT vì NCC phần mềm đáng tin cậy. 4 LC4 Đơn vị chúng tơi chọn PMKT vì nó tích hợp đƣợc với môi
trƣờng và cơ sở hạ tầng CNTT.
3.5. Nghiên cứu chính thức (định lƣợng) 3.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát 3.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Sau giai đoạn nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi khảo sát nhằm phục vụ cho việc thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi khảo sát gồm hai phần:
Phần 1: Thông tin cá nhân của đối tƣợng đƣợc khảo sát.
Thông tin bao gồm: thông tin cá nhân của ngƣời trả lời, giới tính, trình độ học vấn, chức vụ, số năm làm việc, loại hình đào tạo, quy mơ đào tạo của nơi làm việc, đang sử dụng hay có ý định sử dụng PMKT hay không; …. Đây là những thông tin dùng để thống kê mô tả đặc điểm của mẫu nghiên cứu và giúp tác giả lựa chọn đƣợc đúng đối tƣợng khảo sát.
Phần 2: Thông tin về sự lựa chọn PMKT.
Đây là phần chính của bảng câu hỏi giúp ghi nhận đánh giá của các trƣờng ĐH, CĐ, TC đối với các yếu tố: yêu cầu của ngƣời sử dụng, chức năng của PMKT, NCC PMKT, chi phí và lợi ích sử dụng PMKT. Có 25 biến quan sát, trong đó có 21 biến đo lƣờng cho biến độc lập và 4 biến đo lƣờng cho biến phụ thuộc đƣợc đƣa vào khảo sát với thang đo Likert 5 mức độ từ từ “1 – rất không đồng ý” đến “5 – rất
của bảng khảo sát đƣợc thiết kế gồm các câu hỏi xác định mức độ nhận định của ngƣời trả lời (xây dựng bởi thang đo Likert): là câu hỏi đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự lựa chọn PMKT của các trƣờng ĐH, CĐ, TC. Câu hỏi dạng này đƣợc đánh giá mang tính chất chủ quan của ngƣời trả lời vì kết quả phụ thuộc vào hành vi, nhận thức, hiểu biết của họ.
3.5.2. Mẫu và phƣơng pháp chọn mẫu
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đối với kỹ thuật phân tích nhân tố, cỡ mẫu ít nhất bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố, với 25 biến quan sát thì cỡ mẫu tối thiểu là 25 * 4 = 100.
Theo Tabachnich và Fidell (1996) (trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011), để phân tích hồi quy bội một cách tốt nhất thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt đƣợc tính theo công thức n ≥ 50 + 8*m (m: số biến độc lập), với 4 biến độc của nghiên cứu thì cỡ mẫu tối thiểu là 82.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ chọn kích thƣớc mẫu là 100 mẫu. Và để đạt đƣợc cỡ mẫu nhƣ mong muốn, tác giả sẽ chọn mẫu khảo sát là 120 mẫu.
3.5.3. Cơng cụ thu thập và phân tích dữ liệu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng phƣơng pháp khảo sát thông qua bảng câu hỏi đƣợc gửi trực tiếp cho đối tƣợng khảo sát. Đây là phƣơng pháp phổ biến nhất trong nghiên cứu định lƣợng vì nó sẽ giúp thu thập đƣợc nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Dữ liệu sau khi đƣợc thu thập sẽ đƣợc làm sạch sau đó thực hiện q trình phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 nhƣ sau:
3.5.3.1. Phân tích mơ tả
Kỹ thuật phân tích mơ tả đƣợc sử dụng để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: giới tính, chức vụ, trình độ học vấn, số năm làm việc của ngƣời đƣợc khảo sát, loại hình đào tạo, quy mơ đào tạo của đơn vị đƣợc khảo sát.
3.5.3.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
Tính chất quan trọng của thang đo là độ tin cậy và giá trị, đƣợc đo lƣờng thơng qua 2 phƣơng pháp phân tích phổ biến mà nhiều nghiên cứu sử dụng đó là: phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha:
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Đƣợc đánh giá thông qua hệ số tƣơng quan biến - tổng (Item – total Correlation) và hệ số Alpha (Nunnally & Bernstien, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Thang đo đƣợc đánh giá là sử dụng đƣợc và tốt đòi hỏi thỏa mãn đồng thời hai điều kiện:
Hệ số alpha của tổng thể lớn hơn 0,6. Cụ thể: hệ số alpha > 0,8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0,7 đến 0,8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng đƣợc, từ 0,6 đến 0,7 có thể chấp nhận đƣợc trong các nghiên cứu mới.
Hệ số tƣơng quan biến tổng (corrected item-total correlation) lớn hơn 0,3. Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ đƣợc coi là biến rác và cần đƣợc loại bỏ ra khỏi mơ hình.
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 22.0 kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha cho 21 thang đo của 4 biến độc lập (yêu cầu của ngƣời sử dụng, chức năng của phần mềm, NCC phần mềm, chi phí và lợi ích sử dụng phần mềm) và 4 thang đo cho biến phụ thuộc (sự lựa chọn PMKT). Kết quả kiểm định thang đo nào khơng đạt u cầu thì trực tiếp loại bỏ, thang đo nào đạt yêu cầu thì đƣa vào tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội.
Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị của thang đo (sau khi đánh giá độ tin cậy) là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011) với mục đích nhằm loại bỏ nhân tố giả, khám phá thang đo mới, khẳng định hoặc điều chỉnh thang đo đã có. Tất cả các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy Cronbach Alpha đƣợc tác giả tiếp tục đƣa vào phân tích EFA. Điều kiện để phân tích EFA là:
Kiểm định KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số để so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa hai biến đo lƣờng với độ lớn của hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng. Để sử dụng EFA, chỉ số này phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) để xem xét tính tƣơng quan giữa các biến quan sát. Xét giả thuyết là Ho: mức tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng khơng. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là các biến quan sát có quan hệ với nhau.
Sau khi kiểm định mối tƣơng quan giữa các biến đo lƣờng, tác giả thực hiện đánh giá giá trị thang đo.
Tổng phƣơng sai trích của các nhân tố: Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Trong bảng tổng phƣơng sai đƣợc giải thích, tiêu chuẩn đƣợc chấp nhận là tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50%.
Trọng số nhân tố của biến đo lƣờng đƣợc lựa chọn phải lớn hơn 0,5. Tuy nhiên, vấn đề loại bỏ biến có hệ số thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm mà nó đo lƣờng.
3.5.3.3. Phân tích hồi quy bội
Sau đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số alpha và khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích EFA, tác giả tiếp tục xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến biến phụ thuộc đó thơng qua phân tích mơ hình hồi quy bội.
Phân tích tương quan: Phân tích tƣơng quan đƣợc sử dụng để kiểm định mối
tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình (giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau). Trong nghiên cứu này, hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc tính tốn để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng, giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1 thì hai biến này có tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Phân tích hồi quy đa biến: Sau khi phân tích tƣơng quan giữa các biến, tác giả
thực hiên kỹ thuật hồi quy dựa trên ƣớc lƣợng bình quân nhỏ nhất với điều kiện là phân phối chuẩn đảm bảo. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter, tức là đƣa tất cả biến vào một lƣợt và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến đƣợc đƣa vào mơ hình. Hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình. Sau đó, xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố tác động đến sự lựa chọn PMKT của các trƣờng ĐH, CĐ, TC: nhân tố nào có hệ số β càng lớn thì càng có ảnh hƣởng mạnh hơn đến biến phụ thuộc.
Dị tìm các vi phạm giả định của mơ hình: Hiện tƣợng đa cộng tuyến đƣợc
xem xét kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phƣơng sai VIF và nếu VIF > 10 thì sẽ xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tiếp theo là kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thông qua đồ thị phân tán Scatterplot. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dƣ thông qua đồ thị Histogram và Q-Q Plot, kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số thơng qua đại lƣợng thống kê Durbin – Waston.
3.5.3.4. Kiểm định sự khác biệt
Để kiểm định sự khác biệt giữa các thuộc tính (biến định tính) với sự lựa chọn PMKT thơng qua phân tích ANOVA và Indepent-sample T – test. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig.< 0.05). Các yếu tố định tính đƣợc đƣa vào phân tích trong nghiên cứu này là giới tính, trình độ, chức vụ, loại hình đào tạo, quy mơ đào tạo.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chƣơng này trình bày phƣơng pháp nghiên cứu của luận văn. Quy trình nghiên cứu đƣợc thể hiện qua sơ đồ để ngƣời đọc có thể hình dung một cách khái qt tồn bộ q trình tiếp cận và thực hiện luận văn. Bao gồm các bƣớc: tổng hợp các nghiên cứu trƣớc liên quan, các lý thuyết nền tảng, nghiên cứu định tính; thu thập dữ liệu và nghiên cứu định lƣợng và phân tích, thảo luận kết quả, cuối cùng là đƣa ra kết luận và kiến nghị. Tác giả đã xây dựng mơ hình nghiên cứu bao gồm 4 biến độc lập là: “yêu cầu của ngƣời sử dụng”, “chức năng của phần mềm”, “chi phí và lợi ích sử dụng phần mềm”, “NCC phần mềm” và 1 biến phụ thuộc là “sự lựa chọn PMKT”. Biến phụ thuộc đƣợc đo lƣờng bởi 4 biến quan sát và 4 biến độc lập đƣợc đo lƣờng bởi 20 biến quan sát. Luận văn đã sử dụng phƣơng pháp kết hợp giữa định tính và định lƣợng. Đầu tiên thực hiện nghiên cứu sơ bộ bằng phƣơng pháp định tính với kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia nhằm đánh giá, bổ sung và hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp với các biến. Sau đó thực hiện nghiên cứu chính thức bằng phƣơng pháp định lƣợng thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Dữ liệu sau khi đƣợc thu thập sẽ đƣợc xử lý, phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy bội để xác định mơ hình và mức độ tác động của các biến có ảnh hƣởng sự lựa chọn PMKT và kiểm định sự khác biệt. Kết quả phân tích dữ liệu và thảo luận kết quả đạt đƣợc sẽ đƣợc tác giả trình bày trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1. Kết quả nghiên cứu định tính
Qua phân tích các cơng trình nghiên cứu trƣớc, tác giả đã thiết lập bảng tổng hợp các các nhân tố ảnh hƣởng đến sự lựa chọn PMKT. Từ kết quả tổng hợp các nhân tố, tác giả tiến hành xây dựng mơ hình nghiên cứu ban đầu và thang đo nháp.
Tuy nhiên, các nghiên cứu này đƣợc thực hiện tại nhiều quốc gia với bối cảnh nền kinh tế khác biệt nhau, chƣa thật sự là các nhân tố ảnh hƣởng phù hợp với điều kiện thực tiễn tại Việt Nam. Do đó, các nhân tố này cần phải đƣợc xem xét trong bối cảnh thực trạng tại Việt Nam, vì thế tác giả thực hiện cuộc phỏng vấn với chuyên gia để có cơ sở đánh giá và thống nhất thang đo chính thức, đồng thời tham khảo ý kiến chuyên gia để xây dựng bảng khảo sát.
Bảng dàn bài định tính [Tham chiếu phụ lục 02]
Kết quả phỏng vấn chuyên gia [Tham chiếu phụ lục 03]
Danh sách các chuyên gia đƣợc phỏng vấn [Tham chiếu phụ lục 04]
Bảng câu hỏi khảo sát [Tham chiếu phụ lục 05]
Danh sách các trƣờng ĐH, CĐ, TC đƣợc khảo sát [Tham chiếu phụ lục 10]
4.2. Kết quả nghiên cứu định lƣợng 4.2.1. Kết quả thống kê mô tả
Với 200 bảng khảo sát đƣợc gửi đi, tác giả thu hồi về 133 bảng với tỷ lệ hồi đáp là 66,5%, trong đó phiếu trả lời thu đƣợc từ ứng dụng Google Docs là 127 phiếu và từ bảng in là 6 phiếu. Trong đó có 13 bảng khảo sát bị loại do không đúng đối tƣợng khảo sát là các trƣờng ĐH, CĐ, TC, hoặc trùng đối tƣợng khảo sát, hoặc câu trả lời không đáng tin cậy (thiếu thông tin, trả lời bất thƣờng). Sau khi mã hóa dữ liệu vào phần mềm SPSS 22.0, tác giả tiếp tục làm sạch dữ liệu để đƣa vào phân tích. Mẫu khảo sát để tiếp tục phân tích bằng phần mềm SPSS là 22.0.
4.2.1.1. Kết quả thống kê mô tả đặc điểm mẫu