CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.4. Phương pháp xử lý và phân tích thông tin
Từ dữ liệu định lượng ban đầu, tác giả đã sử dụng các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu để chứng minh giả thuyết nhƣ sau:
2.4.4.1. Giản quy dữ liệu
Để xem xét và phân nhóm một loạt các biến quan sát ban đầu, phương pháp giản quy dữ liệu được sử dụng mà cụ thể ở đây là phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis).
Phương pháp phân tích này nhằm xem xét mối liên hệ giữa 21 biến quan sát là các chỉ số lòng tin cụ thể ban đầu, từ đó để chiết xuất ra (rút gọn thành) các nhân tố cơ bản – chính là các thành tố của lòng tin xã hội. Việc chiết xuất thành các thành tố của lòng tin xã hội không hoàn toàn phụ thuộc vào chủ ý của nhà nghiên cứu, mà là dựa trên cơ sở dữ liệu đã khảo sát đƣợc. Ví dụ, nhà nghiên cứu giả định rằng, lòng tin xã hội gồm có 5 thành tố chính, các thành tố này đƣợc xây dựng từ các lòng tin cơ bản- là các chỉ báo để đo. Nhƣng kết quả phân tích nhân tố khám phá không phụ thuộc vào “chủ ý” của nhà nghiên cứu, mà dựa vào kết quả của dữ liệu quan sát.
Những biến quan sát nào có những đặc điểm gần giống và phù hợp với nhau sẽ đƣợc nhóm thành một nhóm – hay một thành tố. Do vậy, kết quả phân tích nhân tố khám phá có thể rất khác so với giả định ban đầu của nhà nghiên cứu.
Việc áp dụng phân tích nhân tố ở đây nhằm kiểm định lại thiết kế nghiên cứu ban đầu khi xây dựng lòng tin xã hội có 4 thành tố lòng tin cơ bản đã phù hợp hay chƣa. Hay thực tế, các thành tố lòng tin xã hội lại khác biệt so với các giả định ban đầu (nhƣ có thế có ít hơn hay nhiều hơn 4 thành tố, hoặc các biến quan sát trong từng thành tố khác với các biến đã nhóm theo giả định ban đầu,…). Kết quả phân tích dữ liệu có sự khác biệt so với giả định ban đầu, do đó, một số nhân tố phải đặt lại tên cho phù hợp.
56
Việc tính toán giá trị của từng nhân tố, trong trường hợp này là chỉ số lòng tin đối với từng thành tố, đƣợc tính toán bằng trung bình cộng của các chỉ số lòng tin đối với từng biến quan sát ở trong nó. Tương tự đối với việc tính toán chỉ số lòng tin xã hội chung đƣợc tính bằng giá trị trung bình của 21 biến quan sát ở trong nó.
Khác với việc đo hành vi (tương đối ổn định qua các lần đo), việc đo lòng tin xã hội cũng giống nhƣ việc đo thái độ (độ sai lệch lớn giữa những lần đo). Do vậy, cần phải có đánh giá về công cụ đo để đảm bảo thang đo là ổn định, các chỉ báo liệu đã đủ và phù hợp để đo từng khái niệm, tác giả đã sử dụng kiểm định độ tin cậy của thang đo, hay trong trường hợp này là Hệ số Cronbach‟s Alpha.
Chi tiết cách thức áp dụng cách phân tích nhân tố khám phá và kiểm định độ tin cậy của tháng đo trong luận án này đƣợc trình bày trong Phụ lục 5.
2.4.4.2. So sánh giá trị trung bình
Để so sánh các chỉ số trung bình của lòng tin xã hội nói chung và chỉ số trung bình của từng thành tố lòng tin nói riêng đối với từng nhóm khác nhau (nhóm nam – nữ, nhóm người sống ở nông thôn – những người sống ở đô thị, những người có tình trạng hôn nhân khác nhau), tác giả sử dụng kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình đối với hai mẫu độc lập (Independent-samples T-Test) đối với những biến phân loại chia dữ liệu thành hai mẫu độc lập, và sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One-way Anova) với trường hợp biến phân loại có từ 3 nhóm trở lên. Với các biến phân loại có từ 3 nhóm trở lên, tác giả sử dụng so sánh Post Hoc (Post Hoc Multiple Comparisons) nhằm xem xét cặp nhóm nào có giá trị trung bình khác nhau có ý nghĩa về mặt thống kê. Chi tiết của cách thức sử dụng kiểm định giá trị trung bình trong luận án này đƣợc trình bày trong Phụ lục 5.
2.4.4.3. Mô hình hóa các yếu tố ảnh hưởng đến lòng tin xã hội
Để xem xét các yếu tố ảnh hưởng của các biến độc lập đối với lòng tin xã hội, tác giả xây dựng 9 mô hình hồi quy tuyến tính bội khác nhau. Trong đó, biến số độc lập được đưa vào mô hình là các biến được giả định và có tương quan/xu hướng
57
tương quan với biến phụ thuộc. Một số biến độc lập không thể hiện dấu hiệu tương quan nào với biến phụ thuộc sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình hồi quy. Còn các biến số độc lập trong mỗi mô hình lần lƣợt là từng thành tố trong cấu trúc lòng tin xã hội và lòng tin xã hội chung. Các mô hình hồi quy tuyến tính có dạng tổng quát:
Y=A0 + A1 X1 + A2 X2 +... AkXk
Chú thích: Y - Chỉ số lòng tin xã hội hoặc thành tố lòng tin dự đoán; „A0‟ - là hằng số; „Ak‟là các hệ số hồi qui, „Xk‟ là các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, „k‟
là số biến độc lập của mô hình.
Trong mô hình hồi quy, có thể có thêm yếu tố sai sổ chuẩn. Trong đó, ei là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi. Tuy nhiên, để đơn giản cho phân tích, tác giả bỏ qua yếu tố này trong mô hình.
Các mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng nhằm xem xét mức độ giải thích của biến độc lập với biến phụ thuộc nào là cao nhất (cần đƣa bao nhiêu biến và biến nào vào mô hình để đạt đƣợc mức độ giải thích cao nhất); và xem xét sự ảnh hưởng của từng biến độc lập với biến phụ thuộc trong từng mô hình. Cụ thể, đối với luận án này, việc xây dựng các mô hình hồi quy nhằm xem xét lòng tin xã hội và các thành tố của nó đƣợc giải thích/dự đoán đầy đủ nhất bằng các yếu tố nào, và đâu mới là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến lòng tin xã hội và các thành tố lòng tin, từ đó sẽ đưa ra những đề xuất liên quan đến quá trình xây dựng lòng tin xã hội cần tập trung vào các yếu tố nào.
Ngoài việc xem xét biến số độc lập nào ảnh hưởng đến biến số phụ thuộc, thì tác giả cũng quan tâm đến mô hình hồi quy ít biến số độc lập nhƣng giải thích đƣợc biến phụ thuộc nhiều nhất (hay mô hình càng đơn giản càng tốt). Do đó, tác giả sử dụng thủ tục chọn biến cho tất cả vào một lúc (enter) để xây dựng mô hình hồi quy và sử dụng thủ tục chọn biến đƣa dần vào và loại dần ra (stepwise) để so sánh và xem xét biến số nào là phù hợp nhất để giải thích lòng tin xã hội. Chi tiết cách thức
58
xây dựng, giải thích cách sử dụng các hệ số trong mô hình hồi quy tuyến tính bội;
các biến độc lập và phụ thuộc đƣợc trình bày trong Phụ lục 5.
59