CHƢƠNG 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3 Phƣơng pháp xử lý số liệu
Phần mềm SPSS 20.0 đƣợc sử dụng để phân tích kết quả các câu hỏi dữ liệu thu thập. Sau khi hoàn tất việc kiểm tra gạn lọc các bảng câu hỏi thiếu thông tin hay trả lời theo cùng 1 đáp án cho tất cả câu hỏi… rồi tiếp tục mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu và sử dụng một số phƣơng pháp phân tích trong nghiên cứu, cụ thể nhƣ sau:
Đầu tiên, để đánh giá sơ bộ thang đo ta đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Croncbach „s Alpha để đánh giá sơ bộ tính đơn hƣớng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mơ hình. Q trình này giúp loại bỏ các biến rác để chúng không tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA mà chúng ta khơng có cơ sở để giải thích nó. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Croncbach‟s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Và từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-Total correlation) nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đó có hệ số Cronbach‟s Alpha nhỏ hơn 0.6 đƣợc xem xét loại.
Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy bằng phân tích Croncbach‟s Alpha, phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA sẽ đƣợc sử dụng để đánh giá giá trị của thang đo. Tuy nhiên trƣớc khi phân tích EFA cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lƣờng bằng kiểm định KMO và Bartlett và để sử dụng EFA đòi hỏi KMO phải lớn hơn 0.5. Tiếp đó, phân tích EFA sẽ kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.5 đƣợc coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố, phép quay Varimax và điểm dừng khi chỉ số Eigenvalue bằng 1.
Khi đảm bảo độ tin cậy về thang đo, phân tích hồi quy sử dụng để kiểm định giả thuyết có hay khơng sự ảnh hƣởng của các nhân tố đến chất lƣợng nguồn nhân lực. Và để đảm bảo mơ hình hồi quy phù hợp sẽ tiến hành kiểm định các giả thuyết:
Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến thơng qua hệ số VIF
Phƣơng sai của phần dƣ không đổi (đồ thị phân tán Scatterplot)
Các phần dƣ có phân phối chuẩn (Biểu đồ tần suất Histogram và P-P plot) Khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ (kiểm định Durbin-Watson)