CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG TỪ CÁC BÊN LIÊN QUAN VÀ TỪ ĐẠI DỊCH COVID-19 TỚI VIỆC CHUYỂN ĐỔI SANG NỀN KINH TẾ TUẦN HOÀN ĐỂ HƯỚNG TỚI PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG
2.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Sau khi phát ra bảng hỏi và thu thập lại kết quả, nhóm nghiên cứu sẽ mã hóa dữ liệu bằng ứng dụng Microsoft Excel, sau đó chuyển dữ liệu này vào phần mềm SmartPLS nhằm kiểm định chất lượng dữ liệu và kiểm định kết quả của mô hình nghiên cứu.
2.4.1. Thống kê mô tả mẫu
Trong quá trình thiết kế bảng hỏi, nhóm nghiên cứu sử dụng nhóm câu hỏi nhân khẩu học để phân tầng và phân loại các đặc điểm của người tham gia nghiên cứu. Cụ thể, nhóm nghiên cứu phân loại ứng viên theo các tiêu chí quốc gia của tổ chức mà người tham gia đang làm việc, ngành nghề của tổ chức và chức vụ của người tham gia trong tổ chức.
2.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Quá trình đánh giá thang đo được xem xét qua việc đánh giá về giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, và mức độ tin cậy và tính chuẩn xác của dữ liệu trong mô hình nghiên cứu (Đỗ và cộng sự, 2018).
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ việc phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor) để đánh giá về giá trị hội tụ của các biến. Đối với việc đánh giá giá trị hội tụ của các biến, bài nghiên cứu đánh giá thông qua các tham số và mức ngưỡng của các hệ số
bao gồm: (1) hệ số tải ngoài lớn hơn 0.7, (2) phương sai trích lớn hơn 0.5, (3) kiểm định Bartlett cho trị số P nhỏ hơn 0.05 (Hair và cộng sự, 2010).
Xét đến việc phân tích các nhân tố khẳng định (confirmatory factor), bài nghiên cứu đánh giá các khái niệm và xem xét tính tương thích của các khái niệm với trường dữ liệu (Đỗ và cộng sự, 2018). Để làm được điều này, nhóm nghiên cứu tiến hành đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của dữ liệu, thông qua các tham số và mức ngưỡng bao gồm: hệ số tải ngoài lớn hơn 0.7, phương sai trích thông qua hệ số AVE lớn hơn 0.5, hệ số Heterotrait-Monotrait (HTMT) đo lường giá trị phân biệt cần nhỏ hơn 0.9 (Hair và cộng sự, 2010; Henseler và cộng sự, 2015).
Để đánh giá được độ tin cậy và tính chuẩn xác của thang đo, nhóm nghiên cứu đánh giá thông qua độ tin cậy nhất quán nội tại được đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability). Theo Nguyễn và Cao (2018), do một số hạn chế của hệ số Độ tin cậy nhất quán nội tại đối với kết quả nghiên cứu tổng thể mà nó thường đi kèm với Hệ số tin cậy tổng hợp để khắc phục những tồn tại của nó, đồng thời tăng tính tin cậy tổng thể cho bài nghiên cứu. Hair và cộng sự (2010) đã đề xuất mức ngưỡng của Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0.7 và đối với Composite Reliability là lớn hơn 0.7.
2.4.3. Phân tích bằng mô hình phương trình cấu trúc
Để kiểm định các giả thuyết đã đặt ra, bài nghiên cứu được áp dụng mô hình phương trình cấu trúc (structural equation modelling – SEM) để phân tích dữ liệu. Theo Nguyễn và Cao (2018), các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình SEM để phân tích các mô hình phức tạp gồm nhiều biến số. Mô hình SEM được xem là mô hình phân tích thế hệ thứ 2, trước đó các nhà nghiên cứu hay sử dụng mô hình phân tích phương sai (ANOVA) để kiểm định với các mô hình đa biến - còn được gọi là mô hình phân tích thế hệ thứ nhất (Nguyễn và Cao, 2018). Có 2 loại mô hình SEM, bao gồm mô hình CB-SEM và mô hình PLS-SEM.
Mô hình CB-SEM (Covariance based – structural equation modelling) còn được gọi là mô hình phương trình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai. CB-SEM đo lường các vấn đề chủ yếu dựa trên lý thuyết và yêu cầu một số lượng mẫu rất lớn. Tuy vậy, mô
hình PLS-SEM (partial least square – structural equation modelling) hay còn gọi là mô hình phương trìn cấu trúc dựa trên bình phương tối thiểu riêng phần, lại có đặc tính linh hoạt và yêu cầu số lượng mẫu ít hơn mô hình CB-SEM. Mô hình PLS được sử dụng nhiều vì nó có thể kết hợp nhiều biến số hơn đồng thời được dùng để kiểm định và dự đoán các mối quan hệ, tức là không cần dựa trên lý thuyết hoàn toàn (Nguyễn và Cao, 2018). Do đó, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn mô hình PLS cho đề tài này. Cụ thể hơn, bài nghiên cứu giả định áp lực từ đại dịch Covid-19 có tác động đến việc chuyển đổi sang nền KTTH ở tổ chức - một chủ đề với rất ít nghiên cứu liên quan. Đồng thời, nhóm nghiên cứu chỉ có thể tiếp cận được một số lượng có hạn người tham gia, vì vậy nhóm đã lựa chọn mô hình PLS-SEM vì tính linh hoạt cũng như tính chính xác về mặt kết quả.
Để kiểm định kết quả nghiên cứu theo mô hình PLS-SEM, nhóm nghiên cứu sử dụng phần mềm Smart PLS để phục vụ mục đích nghiên cứu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong chương 2, mô hình nghiên cứu tác động từ các bên liên quan và đại dịch đến việc chuyển đổi sang nền KTTH hướng đến mục tiêu PTBV được nhóm nghiên cứu đề cập. Nhóm tác giả đã đề xuất quy trình nghiên cứu tiến hành theo 7 bước cùng với những tham khảo học thuật, đồng thời nhóm cũng xây dựng bảng hỏi để tiến hành thu thập kết quả, từ đó đánh giá mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Quy trình đánh giá thang đo được xem xét qua việc đánh giá về giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và mức độ tin cậy để kiểm định các giả thuyết đã đặt ra. Thông qua việc áp dụng mô hình phương trình cấu trúc và mô hình phân tích dữ liệu PLS-SEM, chương 2 cung cấp tiền đề vững chắc cho bài nghiên cứu trước khi thống kê kết quả nghiên cứu ở chương tiếp theo.