CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ TỔ CHỨC NGHIÊN CỨU
2.5. Kế hoạch phân tích dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 và phần mềm Jamovi phiên bản 2.3 để phân tích dữ liệu thu thập được và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
2.5.1. Thống kê mô tả
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Jamovi phiên bản 2.3 để thống kê mô tả bức tranh tổng quan của dữ liệu nghiên cứu thu được theo giới tính, năm sinh, xu hướng tính dục, trình độ học vấn, tình trạng mối quan hệ, thời gian quen nhau, nơi sinh sống, tình trạng kinh tế, và số lượng con. Điểm trung bình và độ lệch chuẩn của mỗi nhóm dữ liệu được cung cấp. Kiểm định phân phối bằng giá trị Skewness và Kurtosis để cho biết sự phân phối dữ liệu là chuẩn hay không chuẩn.
2.5.2. Kiểm định độ tin cậy các thang đo/bảng hỏi
Hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để đo độ tin cậy của các thang đo hoặc bảng hỏi trong nghiên cứu này. Theo Sekaran (2003), hệ số tin cậy cronbach's alpha càng gần 1.0 thì độ tin cậy của công cụ nghiên cứu càng cao. Thông thường, hệ số tin cậy thấp hơn 0.60 được xem là kém, từ 0.60 đến 0.70 là chấp nhận được với nghiên cứu sơ bộ, từ 0.70 trở lên là chấp nhận được, và từ 0.80 trở lên được xem là tốt, đáng tin cậy để sử dụng cho nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, hệ số Cronbach's Alpha được kiểm định bằng phần mềm Jamovi phiên bản 2.3.
2.5.3. Kiểm định hồi quy cho các giả thuyết về sự tương quan giữa các biến
Các giả thuyết nghiên cứu chính H1 và H2, trong đó chứa các giả thuyết nghiên cứu phụ là H1a đến H1d, và H2a đến H2f sẽ được kiểm định bằng phân tích hồi quy bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Hệ số hồi quy B (coefficent) (dao động từ -1 đến 1) sẽ cho biết mức độ tác động và tác động thuận chiều hay nghịch chiều của biến độc lập lên biến phụ thuộc; và kiểm định có ý nghĩa thống kê khi giá trị p < .05.
2.5.4. Kiểm định hồi quy cho các giả thuyết về vai trò trung gian
Giả thuyết nghiên cứu chính H3 - Lòng tự trắc ẩn là yếu tố trung gian trong mối liên hệ giữa sự gắn bó thân mật trong mối quan hệ thân mật và sự khó khăn về điều hòa cảm xúc trong mối quan hệ cặp đôi - sẽ được kiểm định thông qua phân tích hồi quy bằng kĩ thuật Bootstrapping được Hayes và Preacher đề xuất (2004). Kĩ thuật này sử dụng ứng dụng Hayes Process Macro phiên bản 3.0 trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Các giả thuyết nghiên cứu phụ dựa trên 4 chiều kích sự gắn bó thân mật thân mật, gồm H3a, H3b, H3c, và H3d (cũng như tất cả giả thuyết phụ liên quan đến 6 chiều kích của Lòng tự trắc ẩn) cũng được kiểm định bằng phương pháp Bootstrapping.
Bootstrapping là một kĩ thuật liên quan đến việc lấy mẫu lặp lại từ tập dữ liệu mẫu và ước tính tác động gián tiếp (tích số a*b) trong mỗi tập dữ liệu được lấy mẫu lại. Bằng cách lặp lại quá trình này, phân phối của tích số a*b được hình thành và tạo nên khoảng tin cậy (Confidence Interval - CI) của tác động gián tiếp. Nếu khoảng tin cậy CI này có chứa giá trị 0 thì không có tác động trung gian của biến số được kiểm định; nếu khoảng tin cậy CI này không có chứa giá trị 0 thì tác động trung gian của biến số là đáng kể, hay nói cách khác là giả thuyết về vai trò trung gian của biến được ủng hộ. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh kĩ thuật Bootstrapping tốt hơn kiểm định Sobel Test và các kỹ thuật khác khi đánh giá vai trò trung gian của một biến số (Williams & MacKinnon, 2008; Preacher
& Hayes, 2008; Zhao, Lynch & Chen, 2010). Trong khi Sobel Test yêu cầu cỡ mẫu lớn và dữ liệu cần có phân phối chuẩn thì Bootstrapping khắc phục được các hạn chế này (Hayes, 2009). Chính vì vậy, tác giả quyết định xử lý biến trung gian bằng Bootstrap.
Hình dưới đây thể hiện mô hình trung gian đơn biến với đường dẫn c là tác động toàn thể của biến dự báo X lên biến phụ thuộc Y, với đường dẫn a là hệ số tác động của biến độc lập X lên biến trung gian M, với đường dẫn b là hệ số tác động của biến trung gian M lên biến phụ thuộc Y, và tích số (a*b) là tác động gián tiếp của biến trung gian M đến mối liên hệ giữa X lên Y. Một biến có vai trò trung gian hay không sẽ được kiểm định bằng Bootstrapping thể hiện qua kết quả khoảng tin cậy của tác động gián tiếp (indirect effect).
• Nếu khoảng tin cậy của tích số a*b có chứa giá trị 0, kết luận không có tác động gián tiếp từ X lên Y, nghĩa rằng M không đóng vai trò trung gian trong mối liên hệ giữa X và Y.
• Nếu khoảng tin cậy của tích số a*b không chứa giá trị 0, kết luận có tác động gián tiếp từ X lên Y, nghĩa rằng M đóng vai trò trung gian trong mối liên hệ giữa X và Y.
Sơ đồ 3
Mô hình trung gian đơn biến
X Y
M
a b
c'
X Y
c