- Phân tích nhân tố khám phá; Phân tích hồi quy;
2.3.4Phương tiện nghiên cứu và Kỹ thuật phân tích dữ liệu
5. Phương tiện vật chất của cơ quan thuế (Tangibility)
2.3.4Phương tiện nghiên cứu và Kỹ thuật phân tích dữ liệu
2.3.4.1 Phương tiện nghiên cứu
Phần mềm SPSS 18.0 được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. Để thuận tiện cho việc nhập dữ liệu, phân tích và trình bày, các biến nghiên cứu được mã hóa.
2.3.4.2 Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện thông qua các công cụ: - Phân tích thống kê mô tả dữ liệu.
- Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Công cụ Cronbach Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis): dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
. Hệ số tải nhân tố FD (Factor Loading) là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết mỗi mục hỏi “thuộc về” những nhân tố chủ yếu nào.
. Thước đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Nếu 0,5 ≤ KMO ≥ 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
. Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét giả thuyết H0 : Các biến không có tương quan trong tổng thể. Ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị
bác bỏ thông qua hệ số Bartlett, tức là mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó (r = 1), nhưng không có tương quan với các biến khác (r = 0). Nếu kiểm định này có mức ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan trong tổng thể.
. Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.
. Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue (Determination based on eigenvalue). Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ giữ lại những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
. Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới.
- Phân tích hồi quy tuyến tính bội (Regression analysis): sau khi phân tích nhân tố, thang đo đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là số nhân tố đã được xác định nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đối với mức độ hài lòng của các doanh nghiệp.
- Kiểm định Independent T-test và kiểm định One-way ANOVA được dùng để xem xét ảnh hưởng của đặc điểm doanh nghiệp đến các yếu tố cần cải tiến để cải thiện mức độ hài lòng của doanh nghiệp.