NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3. HL3 Tôi hai lòng khi đến thực hiện các ake re men
dịch vụ ĐKKD tại huyện Ninh Phước ( )
4 HL4 Tôi sẵn sàng giới thiệu bạn bè, người
thân dén thực hiện thủ tục ĐKKD tại
huyện Ninh Phước
(Nguon: Tác giả tong hợp)
2.3.2.2. Nghiên cứu định lượng
a. Đánh giá độ tin cậy thang do bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số alpha của Cronbach’s là một phép kiểm định thong kê về mức độ chặt
chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Phương pháp này cho phép
người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha.
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sé bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thé sử dụng được trong
trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978). Thông thường, thang
đo có Cronbach’s alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
b. Phân tích nhân tổ khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn chính sau đây: Thir nhát: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkm) > 0,5, mức ý nghĩa (Sig) của kiểm định Bartlett < 0,05. KMO là một chỉ tiêu dùng dé xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5<KMO<I thì phân tích nhân t6 là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tông thé.
Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tông thé. Thi hai: Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu dé đảm bao mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance).
Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2010) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thi Factor loading phải > 0,75. 7ằ ba: Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50% va eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Thi? tw: Hệ số Eigenvalue
(đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân t6) lớn hơn 1. Chỉ có những nhân tố nào có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Nếu nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dung tóm tắt thông tin tốt (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn
Mộng Ngọc, 2008).
c. Phân tích trong quan và hồi quy
Đề nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hộ kinh doanh đối với dich vụ ĐKKD tại huyện Ninh Phước, phương trình hồi quy có dang:
Y = Bo + Bi* Xi + B¿*X¿ + B3s*X3+P4*X4 Ts*ÄXs + Bé*Xs + 7*X¡ + s*Xs Trong đó: Y: Sự hài long của HKD
X1, X2, X3, X4, X5, Xó, X7, X8: Là các biến độc lập - là các nhân tổ tác động đến sự hài lòng của HKD.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy cần tiến hành kiểm định hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Theo John và Benet - Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Tiếp theo, phân tích hồi quy tuyến tinh đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinal Least Squares - OLS). Hệ số xác định R7 hiệu chính được dùng dé xác định độ phù hợp của mô hình. Kiểm định F được sử dụng dé khang định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thê cũng như kiểm định t đề bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thé bằng 0. Nhằm đảm bao độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của các
giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflaction Factor) với yêu cầu VIF < 10 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Đánh giá mức độ giải thích và ý nghĩa giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc (P - standardized coefficient và Sig. < 0,05), biến độc lập nào có trọng số p càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc; kiểm tra hiện tượng phương sai sai số không đổi và tính
độc lập của phần dư (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
d. Kiểm định T-test và Anova
So sánh trung bình hai đám đông: T-test, sử dụng kiểm định T-test dùng để xem
xét có sự khác biệt của hai đám đông; Anova là tên gọi của các phương pháp phân tích
phương sai (Analysis of Variance) được sử dụng dé so sánh trung bình từ ba đám đông trở lên. Mô hình ANOVA sử dụng phô biến dé so sánh trung bình các đám đông với dữ liệu khảo sát và đặc biệt là dir liệu thử nghiệm (Nguyễn Dinh Thọ, 201 1).
2.3.3. Phương pháp thu thập dữ liệu
2.3.3.1. Thu thập dữ liệu thứ cấp Bảng 2.5. Thông tin về số liệu thứ cấp
Loại thông tin, dữ liệu
Dạng tài liệu được
công bố Địa chỉ liên hệ
Tông quan vê tài liệu nghiên cứu
Từ bài báo, dé tài nghiên cứu trước đó (luận văn, luận án, báo cáo tham luận hội thảo chuyên ngành)
Từ các Website, thư viện
Tổng quan về hộ kinh
doanh tại Việt Nam
Số liệu thông kê, các báo
cáo hàng năm Tổng Cục thống kê Tổng quan về điều kiện
kinh tế xã hội huyện Ninh
Phước, tình hình cải cách thủ tục hành chính tại
Sô liệu thông kê, các báo cáo hàng năm
Văn phòng UBND huyện Ninh Phước, Phong
Thống kê huyện Ninh
Phước huyện Ninh Phước
ơ À 3 Xà Phũng Thụng kờ, Phũng
Tình hnhvêHKDtạađa „, ss, : = : R
` oo, Sô liệu thông kê Tài chính Kê hoạch bàn nghiên cứu a „
huyện Ninh Phước
Thực trạng cungứngdịch ,.„Ô . 9. „ J, : .... £
eso So liệu thông kê, các báo Phong Tai chính Kê vụ ĐKKD đôi với HKD, : Co „
cáo hàng năm hoạch huyện Ninh Phước tại địa bàn nghiên cứu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp) Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ sách, báo, tạp chí chuyên ngành, các nghị định, nghị quyết, chỉ thị, các chính sách của nhà nước, các công trình nghiên cứu khoa
học đã được công bố có liên quan đến van đề nghiên cứu. Các tài liệu này sẽ được tổng hợp, phân loại và sắp xếp theo từng nhóm phù hợp với nội dung nghiên cứu.
Ngoài ra, dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tông kết, các báo cáo của các cơ quan chức năng có liên quan như: Văn phòng UBND huyện Ninh Phước, Phòng Thống kê huyện Ninh Phước, Phòng Tài chính - Kế hoạch huyện Ninh Phước.
2.3.3.2. Thu thập dữ liệu sơ cấp a. Quy mô mẫu
Dé tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (1991) thì kích cở mẫu (n) phải thỏa công thức: n > 8k + 50 (với k là số biến độc lập của mô hình, trong khi đó, còn theo Harris (1985): n > 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n > 50 + m , nếu m < 5. Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair và cộng sự (1998) cho rằng, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sat/bién đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Tuy nhiên, theo quy tắc kinh nghiệm, mẫu cảng lớn càng tốt.
Với các cách tính toán mẫu nêu trên, trong nghiên cứu này thang đo bao gồm 8 biến độc lập thì số mẫu dự kiến theo công thức Tabachnick và Fidell (1991) là n>
114, theo Harris (1985) thì mẫu n> 113, còn theo Hair và cộng sự (1998) thin > 43x5
= 215. Dé tăng tinh đại diện của mẫu nghiên cứu sau khi loại bỏ các bang câu hỏi thiếu nhiều thông tin hoặc chất lượng thấp, tác giả dự kiến kích thước mẫu của nghiên cứu nay là 250 phiêu khảo sát HKD.
b. Phương pháp chọn mau: Lay mau phi ngẫu nhiên (phi xác xuất) thuận tiện, đối tượng khảo sát của nghiên cứu là những hộ kinh doanh trực tiếp sử dụng dịch vụ
đăng ký kinh doanh tại huyện Ninh Phước. Việc thu thập dữ liệu được thực hiện trong
vòng 2 tháng từ tháng 12 năm 2022 đến tháng 01 năm 2023 thông qua phỏng vẫn trực tiếp bằng bảng câu hỏi giấy tại bộ phận tiếp nhận và trả kết quả UBND huyện; phỏng van trực tiếp tại nhà và gián tiếp qua thư điện tử (email), online đến các đối tượng nghiên cứu theo bảng câu hỏi đã được thiết kế sẵn thông qua đữ liệu của hộ kinh
doanh (thông tin của hộ kinh doanh) được lay tai Phong Tai chinh Ké hoach huyén
Ninh Phước.
c. Công cụ nghiên cứu: Công cụ nghiên cứu của đề tài là bảng câu hỏi, cơ sở xây dựng nội dung bảng câu hỏi là: Dựa vào các mục tiêu nghiên cứu cụ thể và dựa vào các biến quan sát. Nội dung của bảng hỏi chính thức tác giả thiết kế làm 2 phần:
Phần 1: Thông tin của người phỏng van: Các thông tin cá nhân về giới tinh, độ tuổi, trình độ học van và thu nhập. Day là phần thông tin dùng dé đáp ứng cho mục đích mô tả đối tượng là những HKD đã sử dụng dịch vụ đăng ký kinh doanh tại
huyện Ninh Phước.
Phần 2: Khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hộ kinh doanh đối với dịch vụ đăng ký kinh doanh tại huyện Ninh Phước. Mức độ đánh giá của đối tượng nghiên cứu về các biến quan sát (diễn tả dưới các phát biêu) được ghi nhận nhằm đo lường cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Đây là thành phần chính của bảng câu hỏi khảo sát mức độ cảm nhận của đối tượng nghiên cứu đối với các nhân tố: (1) Cơ sở vật chat; (2) Sự tin cậy; (3) Kha năng đáp ứng; (4) Sự đồng cam;
(5) Quy trình thủ tục; (6) Tiếp cận dé dang; (7) Sự minh bach; (8) Khiéu nai va phan hồi. Nghiên cứu sử dung thang do Likert 5 mức độ dé lượng hoa các biến quan sát với sự lựa chọn từ 1 đến 5, cụ thé: 1. Hoàn toàn không đồng ý; 2. Không đồng y; 3.
Trung lập/bình thường; 4. Đồng ý; 5. Hoan toàn đồng ý.
2.3.4. Công cụ xử lý số liệu
Sử dụng các phương pháp thống kê thông thường với sự hỗ trợ của phần mềm Excel dé tổng hợp thông tin thứ cấp, tính toán và phân tích các chỉ tiêu đánh giá thực trạng van đề nghiên cứu; Sử dụng phần mềm SPSS 22.0 dé kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy tương quan về quan hệ giữa biến phụ
thuộc với biên độc lập.
Chương 3