3. CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5 Nghiên cứu chính thức
3.5.6 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.5.6.1 Phân tích độ tin cây của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được kiểm định thơng qua phân tích Cronbach’s Alpha. Phân tích này cho phép kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha cao thể hiện tính đồng nhất của các biến đo lường, cùng đo lường một thuộc tính. Một số nhà nghiên cứu cho rằng giá trị của hệ số này không nhỏ hơn 0,60 là có thể sử dụng (Trọng và Ngọc, 2008; Hair và các cộng sự, 2010). Nghiên cứu này sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,60.
Trang 31 Mặc khác, để nâng cao hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo, các biến có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ cũng sẽ bị loại. Đây là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Các biến trong thang đo dùng để đo lường một thuộc tính của khái niệm cần đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến đó với các biến khác trong nhóm càng cao, độ tin cậy của biến càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (Nunnally và Bernsteri, 1994, trích từ Thọ và Trang, 2009). Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) cho biết hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo nếu như loại biến này ra khỏi thang đo. Do đó, để nâng cao hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo thì các biến có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo cũng sẽ bị loại.
Tóm lại, tiêu chuẩn để kiểm định độ tin cậy của thang đo khi phân tích Cronbach’s Alpha bao gồm: Cronbach’s Alpha tổng của thang đo lớn lơn hoặc bằng 0,60; hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn hoặc bằng 0,30 và Cronbach’s Apha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng của thang đo.
3.5.6.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn (Thọ, 2011). Phân tích EFA dùng để đánh giá sơ bộ độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của thang đo.
Theo Hair và các công sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA, Factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (từ 0,5-1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp. Eigenvalue đai diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ những nhân tố có Eigenvalue >1 mới giữ lại trong mơ hình phân tích (Trọng và Ngọc, 2008).
Trang 32 Phân tích EFA được thực hiện thông qua phần mềm SPSS 20. Phương pháp trích “Principal components” và phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1.
3.5.6.3 Phân tích tương quan và phân tích hồi quy đa biến
Trước hết hệ số tương quan (Pearson) giữa căng thẳng trong công việc với các nhân tố của trí tuệ cảm xúc được xem xét. Tiếp đến phân tích hồi quy tuyến tính bội cũng được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là căng thẳng trong cơng việc; các biến độc lập là tính đa cảm, khả năng tự kiểm sốt, tính hịa đồng, hạnh phúc.
Phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ các giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối dùng để đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được thực hiện trong phần này gồm phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P – P plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu. Q trình thực hiện thơng qua hai bước nghiên cứu là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính thơng qua thảo luận nhóm để điều chỉnh nội dung của những từ ngữ, cách diễn đạt trong thang đo nhằm đảm bảo người trả lời hiểu những phát biểu đúng đắn và đồng nhất. Nghiên cứu định lượng thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi, thông tin thu thập được dùng để đánh giá thang
Trang 33 đo và kiểm định giả thuyết. Trong chương này cũng trình bày quy trình nghiên cứu, cách hình thành và đánh giá thang đo, cách chọn mẫu…
Trang 34