Chương 2. ĐẶC ĐIỂM ĐỊA BÀN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.3. Phương pháp xử lý và phân tích số liệu
Sau khi thu thập xong dữ liệu, các bảng phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu, mã hóa, nhập liệu và làm sạch bằng phần mềm SPSS 20. Sau đó là thực hiện phân tích dữ liệu bằng các công cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy cronbach alpha của các thang đo, phân tích các nhân tố khám (EFA), phân tích hồi qui.
2.2.3.2. Phương pháp phân tích số liệu 2.2.3.2.1. Phương pháp thống kê kinh tế
- Phương pháp thống kê mô tả: Luận văn sử dụng phương pháp này cho phép thông qua tất cả các bảng thống kê về các chỉ tiêu ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ đăng ký đất đai để mô tả thực trạng quản lý nhà nước đối với đăng ký đất đai qua các năm. Các số liệu thống kê là những minh chứng cho những thành tựu cũng như những hạn chế trong hoạt động quản lý nhà nước đối với dịch vụ đăng ký đất đai trong thời gian vừa qua. Từ đó luận văn đề xuất những giải pháp nhằm tăng cường quản lý nhà nước đối với nâng cao chất lượng dịch vụ đăng ký đất đai trong thời gian tới.
- Phương pháp so sánh: Trên cơ sở kết quả phân tích, phương pháp tổng hợp được sử dụng để kết nối giữa các mặt, các nhân tố… để có được cái nhìn tổng thể về sự vật, hiện tượng. Ở chương 1,2 bằng phương pháp tổng hợp và so sánh, luận văn chỉ ra được những thành tựu và hạn chế của các công trình nghiên cứu đã có. Đây là cơ sở quan trọng để luận văn vừa kế thừa được các thành tựu, vừa tránh được sự trùng lặp trong nghiên cứu. Ở chương 3, từ việc phân tích các số liệu thực tế về hoạt động quản lý nhà nước về dịch vụ đăng ký đất đai, luận văn đã sử dụng phương pháp so sánh để đưa ra những đánh giá khái quát về tình hình dịch vụ đăng ký đất đai tại thị xã Từ Sơn; chỉ ra những thành tựu, hạn chế và nguyên nhân. Đây là những căn cứ quan trọng để đưa ra các quan điểm và các giải pháp.
2.2.3.2.2. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) 2.2.3.2.2.1. Mô hình và giả thiết nghiên cứu
Từ cơ sở các học thuyết và các nghiên cứu liên quan, đề tài nghiên cứu tiến hành xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính ban đầu với biến phụ thuộc là sự hài lòng với dịch vụ đăng ký đất đai của người dân (HL), còn biến độc lập là các biến sau: Khả năng tiếp cận dịch vụ (TC); Đội ngũ cán bộ, công chức lao động (CB); Thời gian giải quyết (TG); Chi phí sử dụng
dịch vụ (CP); Cơ chế giám sát, khiếu nại, tố cáo (GS); Quy trình thủ tục hành chính (QT). Những biến độc lập trên được lấy từ chỉ số mô tả công việc, mặc dù tên gọi không giống hoàn toàn nhưng nội dung khá tương đồng. Việc đặt tên lại cho các nhân tố (biến) này dựa trên khả năng bao quát nội dung của nó.
Hình 2.2. Mô hình đề xuất
Tất cả các biến quan sát đều được sử dụng câu hỏi đóng với thang đo Likert 5 mức độ sắp xếp theo mức độ đồng ý tăng dần (1: Hoàn toàn không đồng ý, 2: Không đồng ý, 3: Trung lập/ không ý kiến, 4: Tương đối đồng ý, 5:
Hoàn toàn đồng ý).
2.2.3.2.2.2. Quy trình phân tích EFA
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phát phiếu khảo sát cho người dân đến thực hiện dịch vụ đăng ký đất đai. Dữ liệu thu thập được làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS, dữ liệu sau khi làm sạch và mã hóa được tiến hành phân tích thông qua các bước sau:
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Mục tiêu của bước này là xây dựng và kiểm định độ tin cậy của các thang đo của từng nhân tố. Hai công cụ xác định là hệ số Cronbach’s Alpha
1. Khả năng tiếp cận dịch vụ (TC)
Sự hài lòng của người
dân H1
H2 H3
H2 H2
2 H4 H5 H6
2. Đội ngũ CBLĐ (CB)
3. Thời gian giải quyết (TG)
4. Chi phí sử dụng dịch vụ (CP)
5. Cơ chế giám sát, khiếu nại (GS)
6. Quy trình thủ tục hành chính (QT)
và phân tích các nhân tố sẽ giúp chúng ta thực hiện mục tiêu này. Hệ số Cronbach’s Alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lường từng nhân tố với sự hài lòng của người dân. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo và sẽ không xuất hiện ở phần phân tích nhân tố khám phá.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến được giữ lại sẽ được xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích EFA sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến (chỉ số) dùng để đánh giá sự hài lòng của người dân có độ kết dính cao hay không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét hay không.
Để mô hình EFA đảm bảo khả năng tin cậy, đòi hỏi phải thực hiện các kiểm định chính sau:
- Kiểm định tính thích hợp của EFA: Sử dụng thước đo KMO (Kaiser- Meyer- Olkin measure) để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu. Khi trị số KMO thỏa mãn điều kiện 0.5< KMO< 1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện:
Sử dụng kiểm định Bartlet để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlet<0.05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%.
Bước 3: Phân tích hồi quy đa biến
Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, cần thực hiện bốn kiểm định sau:
- Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: Kiểm định tương quan giữa sự hài lòng của người dân với các nhân tố của sự hài lòng được xem xét. Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập).
- Mức độ phù hợp của mô hình: Nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không.
Giả thuyết: H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không
H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
- Sử dụng phân tích phương sai (Analysis ò variance, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. <0.05), ta chấp nhận giả thuyết H1, mô hình được xem là phù hợp.
- Hiện tượng đa cộng tuyến.
- Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi: Phương sai của phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối không giống nhau, và giá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua phương sai của phần dư thay đổi sẽ làm cho các ước lượng OLS của hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định giả thuyết không còn giá trị, và các dự báo không còn hiệu quả. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng kiểm định Spearman, nếu mức ý nghĩa (Sig.) của các hệ số tương quan hạng Spearman đảm bảo lớn hơn 0.05, kết luận phương sai phần dư không đổi.
Bước 4: Thống kê mô tả
Xem xét mức độ hài lòng của các thang đo đến mức độ hài lòng chung của người dân đối với dịch vụ đăng ký đất đai.
Bước 5: Kiểm định có hay không có sự khác nhau giữa các đặc điểm cá nhân về mức độ hài lòng của người dân bằng kiểm định One-Way ANOVA và kiểm định Independent Sample t-Test.