CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Nghiên cứu định lượng
3.4.2 Nghiên cứu định lượng chính thức
3.4.2.3. Phân tích dữ liệu
Mã hóa là phần việc phải được tiến hành sau khi kết thúc công tác thu thập dữ liệu và trước khi đưa vào phân tích. Sau quá trình rà soát, kiểm tra, các biến sẽ được mã hóa. Phiếu khảo sát trước đó đa số là câu hỏi đóng, nên việc mã hóa được tiến hành đơn giản. Với các câu hỏi có trả lời dưới dạng định tính, việc mã hóa dữ liệu được sẽ được tiến hành.
Sau công đoạn mã hóa, tất cả dữ liệu sẽ được đẩy lên ma trận. Để thuận tiện qua các bước xử lý đã định trước, dữ liệu sẽ được đưa vào ma trận trên excel. Việc đưa dữ liệu lên ma trận trên excel sẽ dễ dàng cho thao tác nhập dữ liệu vào SmartPLS cho các xử lý tiếp theo.
Thống kê mẫu
Ngoài các đặc điểm của mẫu sẽ được thống kê, các giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max), trung bình (Mean), phương sai (Var) của dữ liệu cũng được tính toán, phân tích, đây là các giá trị cho ta những nhận định sơ bộ về dữ liệu mà các đối tượng đã cung cấp.
Kiểm định mô hình đo lường
Luận án này sử dụng SmartPLS 3.2.9 để đánh giá độ tin cậy, phân biệt, hội tụ của thang đo và ước lượng mô hình cấu trúc thông qua các chỉ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp, hệ số tải, phương sai trích, tiêu chuẩn Fornell và Larcker, ma trận tương quan Heterotrait-Monotrait. Phương pháp PLS-SEM được lựa chọn do phù hợp với các mô hình phức tạp, không yêu cầu giả định phân phối
dữ liệu, đặc biệt hiệu quả với cỡ mẫu nhỏ và các nghiên cứu mang tính khám phá, dự báo (Hair, Risher và cộng sự, 2019). Đặc điểm này tương thích với hoàn cảnh nghiên cứu về EMA tại Việt Nam, một lĩnh vực còn mới mẻ, chủ yếu mang tính dự báo và hạn chế về dữ liệu. Trong bài này, tác giả dùng SmartPLS 3.2.9 để phân tích cấu trúc. Việc lựa chọn phần mềm khác nhau ở giai đoạn sơ bộ và chính thức nhằm đáp ứng các mục tiêu và kết quả phân tích khác nhau. Cụ thể, độ tin cậy của thang đo, một tiêu chí quan trọng trong nghiên cứu khoa học (Hair, Black, và cộng sự, 2019; Nguyễn Đình Thọ, 2013), được đánh giá bằng hai chỉ số phổ biến là Cronbach alpha và Độ tin cậy tổng hợp, nhằm đảm bảo tính nhất quán nội tại của phép đo.
Tương tự, độ giá trị là một trong các tiêu chí mà một thang đo cần phải thỏa mãn để tham gia vào một nghiên cứu. Và hai giá trị quan trọng được xem xét trong phần này là Giá trị hội tụ và Giá trị phân biệt. Cụ thể, giá trị hội tụ sẽ được xem xét qua phương sai trích và các hệ số tải. Đối với giá trị phân biệt, ma trận HTMT được sử dụng.
Kiểm định mô hình đường dẫn
Đầu tiên, mô hình cấu trúc sẽ được phân tích với hệ số VIF, R2, và hệ số sự liên quan tiên đoán (Stone-Geisser Q2). Trong khi VIF dùng để cân nhắc vấn đề đa cộng tuyến thì R2 được dùng để đánh giá mức độ giải thích của mô hình và Q2 được dùng để chứng minh sự phù hợp để giải thích đối với vấn đề nghiên cứu của mô hình.
Cuối cùng, các giả thuyết sẽ được kết luận ủng hộ hay không thông qua giá trị p-value, cùng với đó độ lớn của sự tác động cũng được thể hiện rõ ràng qua giá trị hệ số β.
Bảng 3.5: Hướng dẫn khi sử dụng PLS-SEM
Thang đo
Hệ số tải nhân tố ≥ 0,708
Độ tin cậy (tính nhất quán) Cronbach’s alpha và Độ tin cậy tổng hợp
được sử dụng.
Giá trị từ 0,70 đến 0,95. Nếu vượt qua mức 0,95 thì sẽ xảy ra hiện tượng trùng lắp, vi phạm giá trị nội dung.
Giá trị hội tụ Phương sai trích (AVE) ≥ 0,50
Hệ số tải nhân tố ≥ 0,708 Giá trị phân biệt Các giá trị trong ma trận HTMT ≤ 0,85 Mô hình cấu trúc
Đa cộng tuyến (VIF) Khả năng đa cộng tuyến cao khi VIF ≥ 5
Có khả năng đa cộng tuyến khi VIF ≥ 3 – 5
Lý tưởng nhất khi VIF < 3 Giá trị R2 Giá trị R2 ở các mốc 0,75; 0,50 và 0,25 lần
lượt đại diện cho các mức độ cao, trung bình và thấp.
Giá trị Q2 Giá trị Q2 >0 là có ý nghĩa.
Giá trị ở các mốc 0; 0,25; 0,50 lần lượt đại diện cho mức phù hợp nhỏ, vừa và lớn.
Nguồn: Hair, Risher, và cộng sự (2019)
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này trình bày các vấn đề về các phương pháp trong bài nghiên cứu.
Bắt đầu là việc lập luận trong tiếp cận và lựa chọn phương pháp, từ đó hình thành quy trình nghiên cứu của luận án. Cụ thể, các bước sau được thực hiện:
Đầu tiên là NCĐT để thăm dò và xem xét lại độ phù hợp của nhóm thang đo, các dữ liệu sử dụng được thu thập từ việc xin ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực.
Tiếp đến là NCĐL sơ bộ được thực hiện để thu thập dữ liệu phục vụ cho việc đánh giá độ tin cậy, giá trị của thang đo các biến. Tổng số 165 mẫu được thu thập để đánh giá 33 biến quan sát. Các phân tích bằng Cronbach’s Alpha và EFA trên phần mềm SPSS 25 được thực hiện
Cuối cùng là phần NCĐL chính thức với cỡ mẫu 215. Mục đích nhằm phân tích mô hình (đo lường và cấu trúc). Các kỹ thuật sẽ được triển khai trên SmartPLS
3.2.9. Kết quả thu được từ phần này sẽ được dùng để kết luận các giả thuyết đề ra ở Chương 2.