Chương 3. TỔ CHỨC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Các phương pháp nghiên cứu
3.3.5. Phương pháp xử lí số liệu nghiên cứu bằng thống kê toán học
Phương pháp thống kê toán học với sự trợ giúp của phần mềm thống kê xã hội SPSS (phiên bản 22.0) giúp tác giả luận án có thể kiểm Ďịnh Ďược thang Ďo (Ďiều tra thử) và phân tích kết quả nghiên cứu thu Ďược từ bảng hỏi.
3.3.5.2. Nội dung
a. Cách thức tính điểm số của thang đo
Chúng tôi thiết kế các thang Ďo dạng thang Ďo Likert gồm 4 bậc Ďược cho Ďiểm từ 1- 4. Cách thức cho Ďiểm tương ứng từ 1 Ďến 4 Ďiểm tương ứng với mức Ďộ từ thấp Ďến cao. Như vậy, Ďiểm tối Ďa cho các biến quan sát là 4 Ďiểm, thấp nhất là 1 Ďiểm. Những mệnh Ďề phủ Ďịnh Ďược Ďổi Ďiểm.
- Mức 1: ―Không hề có‖ (1 Ďiểm) - Mức 2: ―Có một chút‖ (2 Ďiểm) - Mức 3: ―Có khá nhiều‖ (3 Ďiểm) - Mức 4: ―Có rất nhiều‖ (4 Ďiểm) b. Phân tích nhân tố
Trong quá trình xử lí số liệu của nghiên cứu thử chúng tôi sử dụng phép phân tích nhân tố khám phá(Factor Analysis -EFA) Ďể Ďo hiệu lực về mặt cấu trúc của thang Ďo.
- Bước 1: Chúng tôi sử dụng phép xoay nhân tố Virimax trong Factor Analysis sau khi Ďã loại bỏ những item có Ďộ tin cậy kém.
- Bước 2: Căn cứ vào kết quả tại bảng chiết xuất của các item vào các nhân tố, tiếp tục loại bỏ các item có hệ số tải (Extraction) <3 và chạy lại phép xoay nhân tố.
- Bước 3: Căn cứ vào các chỉ số KMO (trong khoảng từ 0,5 - 1), chỉ số Bartlett (p<0,05), tổng phương sai trích (>50%) Ďể Ďánh giá tính hợp lệ của phép xoay.
Ngoài ra, trong từng nhân tố, chúng tôi cũng xem xét hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố Ďể xem xét mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Trọng số nhân tố > 0,3 Ďược xem là Ďạt mức tối thiểu;
- Trọng số nhân tố > 0,4 Ďược xem là quan trọng;
- Trọng số nhân tố > 0,5 Ďược xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Chúng tôi tiến hành phân tích nhân tố của của 3 thang Ďo các biểu hiện thích ứng với vai trò làm mẹ. Các giá trị kiểm Ďịnh thể hiện ở bảng 3.6.
Bảng 3.6. Các giá trị kiểm định hiệu lực của các thang đo thích ứng với VTLM Các chỉ số Sự hài lòng với
vai trò làm mẹ
Sự tự tin trong vai trò làm mẹ
Hành vi đáp ứng
KMO 0,804 0,883 0,834
Kiểu Ďịnh Bartlett 1814 2541 1201,516
Df 153 231 105
Tổng phương sai trích 58,48 59,57 53,81
Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000
Số nhân tố khám phá 4 4 2
Số liệu kiểm Ďịnh cho thấy các thang Ďo thích ứng với vai trò làm mẹ của phụ nữ sau sinh Ďạt Ďộ hiệu lực về cấu trúc.
c. Phân tích độ tin cậy của thang đo
Nghiên cứu sử dụng giá trị Cronbach Alpha (α) nhằm tìm hiểu Ďộ tin cậy của các thang Ďo. Cronbach α từ 0,6 Ďến cận 1 là có thể sử dụng Ďược. Kết quả cho thấy các thang Ďo trong nghiên cứu thử Ďều Ďạt Ďược Ďộ tin cậy. Nhưng với mục Ďích giảm bớt Ďộ dài của bảng hỏi nên tác giả nghiên cứu Ďã loại bớt một số item có Ďộ tin cậy thấp, thay Ďổi cách diễn Ďạt ở một số item Ďể nâng Ďộ tin cậy lên. Đồng thời, khi phân tích nhân tố EFA những item có hệ số tải nhân tố <0,3 cũng bị loại.
Các thang Ďo về thích ứng với vai trò làm mẹ của PNSS có Ďộ tin cậy lần lượt là α = 0,80 (sự hài lòng với vai trò làm mẹ), α = 0,84 (hành vi gắn bó), α = 0,89 (sự tự tin trong vai trò làm mẹ). Các thang Ďo về yếu tố ảnh hưởng tới sự thích ứng với vai trò làm mẹ cho Ďộ tin cậy thấp nhất α = 0,70 (thang Ďo sự hỗ trợ của chồng) và cao nhất là α = 0,83 (thang Ďo sự hài lòng về trẻ, thang Ďo về sự chuẩn bị trước sinh). Như vậy, có thể khẳng Ďịnh các thang Ďo mà nghiên cứu sử dụng Ďều Ďạt Ďược Ďộ tin cậy Ďể tiến hành phân tích.
e. Kiểm định phân phối chuẩn
Phân phối chuẩn là một trong các phân phối xác suất quan trọng nhất của toán thống kê, phản ánh giá trị và mức Ďộ phân bố của các dữ liệu Ďang nghiên cứu. Thế giới tự nhiên, cũng như nhiều các quy luật kinh tế xã hội tuân theo luật phân phối chuẩn này. Do vậy, trước khi tiến hành các phân tích thống kê thì cần Ďảm bảo rằng phân phối của dữ liệu nghiên cứu là phân phối chuẩn hoặc tiệm cận phân phối chuẩn (Ďối với các khoa học xã hội).
Có nhiều cách Ďể nhận biết phân phối chuẩn bằng bằng SPSS. Ở nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng cách xem biểu Ďồ với Ďường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông Ďối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (median) gần bằng nhau và Ďộ xiên (Skewness) dao Ďộng trong khoảng ±1 (càng gần 0 càng tốt).
Biểu Ďồ 3.1 mô tả phân bố của dữ liệu nghiên cứu:
Biểu đồ 3.1. Kiểm định phân bố chuẩn của dữ liệu
Kết quả cho thấy phân bố của dữ liệu là Ďường cong hình chuông bắt Ďầu từ 2,5 Ďến 3,95, hai bên Ďối xứng với nhau qua ĐTB = 3,45.
Số liệu cho thấy Ďiểm trung bình trung vị và Ďộ nghiêng khá gần nhau: ĐTB = 0,45, Median = 0,47, Ďộ xiên Skewness = -0,53, các giá trị nghiêng về phía bên phải của Ďồ thị với Ďiểm Ďược lặp lại tần suất nhiều nhất là Mode = 3,85.
Như vậy, với biểu Ďồ và những số liệu trên Ďây cho thấy dữ liệu nghiên cứu có phân bố tiệm cận chuẩn, cho phép sử dụng các phân tích thống kê suy luận.
f. Phân tích thống kê mô tả
- Số lượng (SL) hoặc, tần suất và tỉ lệ phần trăm (%) của tất cả các biến, trung bình cộng (ĐTB): Ďược dùng Ďể tính Ďiểm Ďạt Ďược của từng mệnh Ďề hoặc Ďiểm trung bình của một thang Ďo/tiểu thang Ďo. Đi kèm với ĐTB, nghiên cứu sử dụng Ďộ lệch chuẩn (ĐLC). Các thông số thống kê này Ďược sử dụng cho tất cả các item trong thang Ďo cũng như các biến Ďơn nhằm mô tả thực trạng vê mức Ďộ và tần suất.
- Khi phân tích khái quát về thực trạng thích ứng nghiên cứu còn sử dụng sử dụng giá trị: Trung vị (Median): Một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất;Mode: là giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập hợp, danh sách các giá trị, phần tử; Range là sự khác biệt, khoảng cách giữa phần tử dưới và phần tử trên, giữa giá trị nhỏ nhất (Min) với giá trị lớn nhất (Max) trong tập hợp ĐTB của thích ứng; Độ lệch/xiên (Skewness) của một phân phối xác suất Ďo lường sự Ďối xứng của phân phối Ďó Ďể xem xét ĐTB thích ứng phụ thuộc vào những người Ďiểm cao hay Ďiểm thấp.
- Phân loại mức Ďộ:
Sau khi kiểm tra phân bố mẫu với mẫu là 312 khách thể cho thấy Ďây là phân bố chuẩn. Vì vậy, áp dụng lí thuyết thống kê chúng tôi xác Ďịnh các mức Ďộ của hiện tượng dựa vào cách tính sau Ďây:
Bảng 3.7. Cách phân chia và kết quả mức độ thích ứng với vai trò làm mẹ Các mức
độ T.Ƣ Cách tính điểm Mức điểm Tần
suất
Tỉ lệ
%
Thấp ≤ ĐTB - 1 ĐLC ĐTB < 3,16 52 16,7
Bình thường
ĐTB - 1 ĐLC ≤ ĐTB + 1
ĐLC 3,16 ≤ ĐTB ≤ 3,73 209 67
Cao ≥ ĐTB + 1 ĐLC ĐTB > 3,73 51 16,3
Tổng 312 100
Bảng 3.7 cho thấy số PNSS có mức Ďiểm thích ứng trung bình trong khoảng
±1ĐLC là 67%, nhóm PNSS có mức thích ứng mức Ďộ thấp tương Ďương với nhóm PNSS có mức Ďộ thích ứng cao, hơn 16%. Tỉ lệ này, một lần nữa cũng phản ánh phân bố của dữ liệu là phân bố chuẩn.
Riêng thang Ďo TCSS Edinburgh với mức Ďiểm từ 0-3 các mức Ďộ TCSS Ďược các nhà nghiên cứu phân chia như sau:
Bảng 3.8. Các mức độ nguy cơ trầm cảm sau sinh Các mức độ
nguy cơ TCSS
Tổng
điểm Ghi chú
Không có
nguy cơ 0-9 Có ít triệu chứng của TCSS nhưng nếu kéo dài hơn 1-2 tuần thì cần xem xét thêm.
Có nguy cơ 10-12 PNSS nên lặp lại test này sau 1 tuần và tìm kiếm dịch vụ chăm sóc SKTT nếu mức Ďiểm không giảm Nguy cơ cao ≥ 13 PNSS Ďã có thể trải qua TCSS và cần có sự hỗ trợ
của các chuyên gia về SKTT (nhà tâm lí, bác sỹ)
[51], [133]
g. Phân tích thống kê suy luận - Phân tích so sánh
Chủ yếu sử dụng phép so sánh giá trị trung bình (Compare mean). Các giá trị trung bình Ďược xem là khác nhau có ý nghĩa về mặt thống kê khi p < 0,05. So sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên Ďược thực hiện bởi phép phân tích phương sai một yếu tố (Anova). Bên cạnh Ďó, phép so sánh chéo (Crosstabs) cũng Ďược sử dụng Ďể so sánh các giá trị tỷ lệ %. Các giá trị có ý nghĩa về mặt thống kê khi xác suất p < 0,05.
Phân tích so sánh Anova Ďược sử dụng nhằm so sánh mức Ďộ thích ứng ở một số nhóm biến khác nhau, ví dụ mức Ďộ thích ứng ở nhóm phụ nữ có Ďộ tuổi khác nhau, có mức Ďộ kiêng cữ khác nhau, có mức Ďộ trình Ďộ học vấn khác nhau,...
- Phân tích tương quan
Trong nghiên cứu này, phép phân tích tương quan Ďược sử dụng Ďể xác Ďịnh mối liên quan giữa các biểu hiện của sự thích ứng với nhau: sự hài lòng với vai trò làm mẹ, sự tự tin về năng lực, quan hệ gắn bó mẹ - con và mối tương quan giữa các biến ảnh hưởng với sự thích ứng với vai trò làm mẹ. Hệ số tương quan (r) có giá trị từ (- 1) Ďến (+1). Giá trị này cho biết Ďộ mạnh và hướng của mối liên hệ: nếu giá trị (+) tức (r > 0) có nghĩa là giữa 2 biến này có mối liên quan thuận, nghĩa là khi giá trị của một biến tăng lên thì giá trị của biến kia cũng tăng, và ngược lại, khi giá trị của một biến giảm, thì giá trị của biến kia cũng giảm; trái lại, nếu giá trị (-), tức (r < 0) là thể hiện mối liện quan nghịch, nghĩa là, khi giá trị của một biến tăng lên, thì giá
trị của biến kia giảm Ďi và ngược lại, khi giá trị của một biến giảm Ďi, thì giá trị của biến kia tăng lên; giá trị của r càng tiến Ďến 1, thì mức Ďộ tương quan càng lớn; nếu (r = 0) thì 2 biến này không có mối liên quan với nhau.
Mức Ďộ ý nghĩa của mối quan hệ dựa vào quan hệ xác suất (p). Nếu p < 0,05 thì giá trị r có ý nghĩa cho phân tích mối quan hệ giữa 2 biến, ngược lại nếu p = hoặc >
0,05 thì giá trị r không có ý nghĩa cho phân tích mối quan hệ giữa 2 biến.
- Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích mối quan hệ tương quan giữa biến Ďộc lập và phụ thuộc, nghiên cứu sử dụng phép hồi quy Ďể dự báo mức Ďộ thích ứng ở phụ nữ sau sinh.
Trong Ďó biến: thích ứng với vai trò làm mẹ là biến phụ thuộc, các biến Ďộc lập gồm có 7 yếu tố:
- Đặc Ďiểm của trẻ
- Sự hài lòng của bà mẹ với trẻ - Sự chuẩn bị làm mẹ
- Nguy cơ trầm cảm sau sinh - Sự hỗ trợ của người khác
- Các nguồn lực về vật chất và nguồn lực về tinh thần - Sự hỗ trợ của người chồng
Chúng tôi sử dụng cả hai mô hình hồi quy: hồi quy tuyến tính (Ďơn biến) Ďể Ďánh giá tác Ďộng của từng yếu tố ảnh hưởng Ďến sự thích ứng với vai trò làm mẹ; hồi quy bội (Ďa biến), Ďánh giá tác Ďộng của tất cả các yếu tố ảnh hưởng Ďến sự thích ứng khi Ďưa vào mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter. Khi phân tích hồi quy, chúng ta cần chú ý tới một số các giá trị sau:
+ R2: là hệ số xác Ďịnh, hệ số này là bình phương của hệ số tương quan giữa hai biến số. Hệ số này cho chúng ta biết tỷ lệ biến thiên ở biến số phụ thuộc Ďược giải thích bởi biến số dự Ďoán.
+ B: là hệ số hồi qui, trong phương trình hồi qui B chính là hằng số.
+ Beta: là hệ số hồi qui cho biết Ďộ nghiêng của Ďường hồi qui, nó mô tả mức Ďộ giải thích của biến số.
+ Giá trị F-test và xác suất của nó giúp ta có quyết Ďịnh về mức Ďộ có nghĩa của R2 trong phân tích.
3.3.5.3. Kết quả của phương pháp thống kê toán học
- Phương pháp thống kê toán học giúp chúng tôi kiểm Ďịnh Ďược thang Ďo từ kết quả của Ďiều tra thử Ďể xây dựng Ďược một bảng hỏi có Ďủ Ďộ tin cậy và hiệu lực (về mặt cấu trúc) Ďể Ďưa vào nghiên cứu chính thức.
- Bằng các phân tích thống kê, phương pháp này giúp mô tả về Ďịnh lượng về thực trạng thích ứng với vai trò làm mẹ cũng như mối quan hệ giữa sự thích ứng này với các biến ảnh hưởng từ Ďời sống của phụ nữ sau sinh.
Tiểu kết chương 3
Để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu Ďề ra, luận án tổ chức nghiên cứu theo 4 giai Ďoạn: nghiên cứu lí luận; thiết kế công cụ Ďiều tra; Ďiều tra thực tiễn; xử lí kết quả và viết báo cáo.
Trong quá trình nghiên cứu, luận án sử dụng 5 phương pháp nghiên cứu:
phương pháp nghiên cứu tài liệu, phương pháp Ďiều tra bằng bảng hỏi, phương pháp phỏng vấn sâu, phương pháp nghiên cứu trường hợp và phương pháp thống kê toán học. Trong từng phương pháp, tác giả Ďã xác Ďịnh rõ mục Ďích, nội dung và cách thức tiến hành. Những dữ liệu thu thập từ các phương pháp này Ďảm bảo tính chính xác và khoa học.
Trong Ďó, phương pháp Ďiều tra bằng bảng hỏi là phương pháp chủ Ďạo của Ďề tài. Bảng hỏi Ďã Ďược tiến hành nghiên cứu thử nghiệm và chỉnh sửa, bổ sung, hoàn thiện trước khi Ďiều tra chính thức. Độ tin cậy, Ďộ hiệu lực của các thang Ďo cũng Ďã Ďược thực hiện nhằm Ďảm bảo tính chính xác và khoa học của kết quả nghiên cứu thực tiễn.
Đây là cơ sở Ďể tác giả Ďưa ra Ďược các kết luận của luận án cũng như Ďảm bảo cơ sở khoa học cho những giải pháp Ďược Ďề xuất nhằm giúp phụ nữ sau sinh dễ dàng thích ứng với vai trò làm mẹ hơn.