CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phương pháp nghiên cứu và thu thập dữ liệu
Qua kết quả thu thập các góp ý từ các nhóm sinh viên và giảng viên hướng dẫn tác giả sẽ tiến hành xây dựng thang đo đề xuất nhằm mục đích thu thập dữ liệu từ người tham gia là sinh viên trường HUB và tạo ra bảng câu hỏi khảo sát chính thức với thang đo Likert 5 cấp độ và gửi đến cho 300 sinh viên bằng cách sử dụng công cụ Google Form để gửi các bảng hỏi khảo sát trực tuyến thông qua email mà nhà trường đã cung cấp cho sinh viên Ngân hàng. Cuối cùng kết quả với số lượng mẫu được xác định là 300 biến, tiếp theo dữ liệu sẽ được điều chỉnh và chọn lọc kỹ để chắc chắn rằng cơ sở dữ liệu chính xác và các nội dung phải phù hợp với bài nghiên cứu. Mục đích của nghiên cứu này là để thu thập các dữ liệu và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chọn DNNN là nơi làm việc sau khi tốt nghiệp của 300 cá nhân là sinh viên của trường HUB.
o Kiểm định Cronbach’s Alpha: Được sử dụng để kiểm tra thang đo sợ bộ và độ tin cậy của các nhân tố.
o Phân tích nhân tố khám phá EFA để làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến ý định làm việc tại DNNN.
o Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các khuyết tật trong mô hình cùng với đó là kiểm tra mô hình nghiên cứu đề xuất.
3.3.1 Phương pháp chọn mẫu
Các đối tượng khảo sát trong bài nghiên cứu này là các sinh viên hiện đang học tại trường HUB, tác giả sẽ tập trung vào các biến mà ảnh hưởng đến đề tài nghiên cứu này và gửi đến các sinh viên bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến bằng công cụ Google Form.
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu phải đạt tối thiểu là 50, tốt hơn nữa là 100 quan sát mẫu trở lên và tỷ lệ mẫu/ Biến quan sát là
5:1 hay tốt nhất là 10:1. Trong bài nghiên cứu tác giả đã đề xuất ra 25 biến quan sát với 5 nhân tố ảnh hưởng để thoả điều kiều về thông tin cũng như là số lượng dữ liệu. Vì vậy số mẫu tối thiểu cho bài luận này là 25*5=125 mẫu quan sát mà tác giả phải thu thập. Cho nên kết quả số lượng mẫu nghiên cứu được xác định sẽ là 300 biến để đảm bảo thoả điều kiện trên.
Sau khi thu thập toàn bộ dữ liệu từ các sinh viên sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu. Tổng hợp tất cả các dữ liệu được phản hồi từ các sinh viên và sau đó tác giả sẽ tiến hành sàng lọc và loại bỏ các phiếu phản hồi không đáp ứng được điều kiện. Tiếp theo đó, tác giả sẽ tiến hành chuẩn hoá và nhập dữ liệu để phân tích sau khi đã được lọc làm sạch.
3.3.2 Phương pháp phân tích số liệu
Sau khi thu thập toàn bộ dữ liệu từ các sinh viên sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20. để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu. Tổng hợp tất cả các dữ liệu được phản hồi từ các sinh viên và sau đó tác giả sẽ tiến hành sàng lọc và loại bỏ các phiếu phản hồi không đáp ứng được điều kiện. Tiếp theo đó, tác giả sẽ tiến hành chuẩn hoá và nhập dữ liệu để phân tích sau khi đã được lọc làm sạch.
o Phương pháp kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là công cụ giúp kiểm định và phản ánh mức độ tin cậy của thang đo với mục đích là loại trừ các biến quan sát không thoả điều kiện giúp giảm thiểu những tác hại xấu của các biến quan sát tiềm ẩn hay yếu tố giả mạo để đảm bảo tính chính xác và khách quan trong mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc ở trong mô hình mà tác giả đề xuất. Theo Nullnanly (1978) Một thang đo được xem là tốt khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha càng cao.
Một thang đo tốt sẽ đảm bảo được độ tin cậy của thang đo càng cao với hệ số Cronbac’s Alpha đạt từ 0.7 trở lên. Nhưng Cronbach’s Alpha có thể chấp nhận ở ngưỡng mức 0.6 trong các nghiên hiện các bước kể tiếp để hoàn thành phần phân tích dữ liệu.
o Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Hair và cộng sự (1998) cho rằng: “Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để thu gọn tập nhiều biến phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít hơn các nhân tố, nhằm mang lại ý nghĩa lớn hơn nhưng vẫn giữ được hầu hết thông tin tập ban đầu”.
Những biến không đạt yêu cầu sẽ bị ngoại trừ ra khỏi thang đo.
Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer- Olkin (KMO) với mục đích xem xét sự thích hợp của các nhân tố khám phá (EFA). Chỉ số KMO phải đạt giá trị lớn hơn hoặc bằng 0.5, trong khoảng (0.5<= KMO<= 1). Khi mà chỉ số đạt giá trị càng lớn thì các phân tích nhân tố ảnh hưởng được tác giả xây dựng trong mô hình đề xuất càng chặt chẽ với các dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa khi (Sig <=0.05) thì thể hiện được rằng giữa các biến quan sát có sự tương quan lẫn nhau.
Hệ số tải nhân tố ( Factor Loading) còn có tên gọi khác là hệ số tải khi phương sai nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ bị loại bỏ để đảm bảo các giá trị hội tụ giữa các biến quan sát và lớn hơn 0.5 là biến được chấp nhận.
o Phân tích tương quan Pearson
Là phương pháp dùng để thực hiện kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc nhờ vào việc đánh giá của giá trị Sig. Qua kiểm định biến biến độc lập sẽ có tương quan tuyến tính với các biến phụ thuộc khi hệ số Sig. nhỏ hơn 0.05 (Sig. < 0.05) đủ điều kiện để tham gia hồi quy.
o Phân tích hồi quy đa biến
Với mục đích nhằm kiểm định và đánh giá các giả thuyết nghiên cứu, bên cạnh đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chọn DNNN là nơi làm việc của sinh viên Đại học Ngân hàng trong giai đoạn sau khi tốt nghiệp. Để thực hiện phân tích, tác giả áp dụng mô hình hồi quy đa biến theo công thức sau:
YD = + + + +
Trong đó:
YD là biến phụ thuộc và được đo lường bằng 5 biến quan sát như sau YD1, YD2, YD3, YD4,YD5.
Các thành phần lần lượt như UT, MT, TN, CH, GĐ là các biến số độc lập đã được chuyển mã hoá.
ε :là sai số.
o Kiểm định các khuyết tật trong mô hình
Để loại trừ các khuyết tật có thể còn sót lại trong mô hình sau khi thực hiện quá trình phân tích hồi quy đa biến, tiếp theo đó tác giả sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật trong mô hình nhờ vào việc sử dụng kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy, đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Qua đó, những yếu tố tác động tương quan trực tiếp đến mối quan hệ giữa các mô hình sẽ được phân chia rõ ràng để giúp nhận diện mô hình đạt được tính chính xác cao nhất.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã xây dựng sơ đồ quy trình nghiên cứu gồm nhóm 5 nhân tố ảnh hưởng UT (1), MT (2), TN (3), CH (4) và GĐ (5) với 8 bước được tiến hành trong nghiên cứu. Kế đến là tác giả đề ra các phương pháp nghiên cứu thích hợp với chủ đề và tích chất của dữ liệu, đồng thời xác định các biến cho mô hình nghiên cứu. Tiếp theo đó là bảng thang đo được xây dựng thông qua việc thảo luận, lấy ý kiến từ nhóm 10 sinh viên và giảng viên hướng dẫn sau đó được điều chỉnh để đưa ra thang đo khảo sát chính thức và nghiên cứu định lượng là 300 cá nhân là sinh viên thuộc trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.
Qua kết quả khảo sát thu thập được, tác giả đã thu được tổng cộng 300 phiếu khảo sát trong đó có 300 phiếu phản hồi hợp lệ được thu thập từ các sinh viên trường HUB. Tiếp theo kiểm định và sàng lọc dữ liệu, số phiếu hợp lệ chiếm 100%
trong tổng số phiếu được phát ra và đạt 100%, với số phiếu nhận lại cũng đạt 100%, tất cả các số phiếu hợp lệ sẽ được sử dụng để nhập liệu và thực hiện các bước phân tích sau đó.