1.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.2.7 Lý thuyết về các phương pháp phân tích .1 Hệ số tin cậy Cronbach ’s Alpha
Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua
hệ số Cronbach’s Alpha. Những số có hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (>0,95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa (Redunmant items) ở trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, tương tự như trường hợp cộng tuyến (collinearity) trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được bác bỏ (Được trích từ Thọ, 2011). [10]
1.2.7.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Trong phân tích nhân tố, ta cũng quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mô hình phân tích nhân tố và tổng phương sai trích cho thấy khả năng giải thích của các nhân tố thay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Để xác định số nhân tố có rất nhiều phương pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số eigenvalue (determination based on eigen value): chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Nhược điểm của phương pháp này là khi qui mô mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích được một phần nhỏ toàn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tố theo phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing & Anderson, 1988). Trong phương pháp phân tích nhân tố được quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading
>0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, Factor loading
>0,4 được xem là quan trọng, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, với số mẫu 106 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tố Factor loading >0,5 (Được trích từ Thọ, 2011). [10]
1.2.7.3 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Phân tích hồi quy là một kỹ thuật phân tích để giải thích mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
Mô hình hồi quy tuyến tính
Y = bo + biXi + b2X2+ + b;X;+ £ Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc b0: Hệ số tự do
bị : Hệ số được tính bằng phần mềm SPSS 16.0.
£: Sai số của mô hình
X;: Biến độc lập (biểu hiện giá trị của biến độc lập tại quan sát thứ i)
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi qui b; được ước lượng để đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi X; thay đổi một đơn vị hay hệ số hồi quy bị cho biết ảnh hưởng của các thay đổi một đơn vị trong Xi đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y (khi các biến còn lại không đổi). [8]
TểM TẮT CHƯƠNG 1
Trong chương 1, tác giả trình bày: các khái niệm liên quan đến đầu tư trực tiếp nước ngoài;
các nhân tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài tại tỉnh Bến Tre; Đề xuất mô hình nghiên cứu nhằm nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà đầu tư nước ngoài vào tỉnh Bến Tre. Để kiểm định mô hình nghiên cứu trên, cần sử dụng nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính để điều chỉnh thang đo và mô hình nghiên cứu. Sau đó, tác giả dùng nghiên cứu định lượng để kiểm định thang đo, giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 2:
PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG THU HÚT ĐẦU TƯ NƯỚC NGOÀI TẠI TỈNH BÉN TRE