6- Cấu trúc của Luận văn
2.5- Quá trình phân tích dữ liệu
Mục đích thu thập dữ liệu là kiểm định mô hình nghiên cứu với môi trường nghiên cứu, người nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê sau:
Bảng 2.2 : Tóm tắt các công cụ dùng trong phân tích dữ liệu của nghiên cứu
Kĩ thuật Chức năng Thông số yêu cầu
Cronbach alpha
- Kiểm tra độ tin cậy của thang đo, độ giá trị hội tụ - Loại bỏ biến rác có thể gây ra các nhân tố khác trong phân tích nhân tố
- Hệ số Cronbach tối thiểu hơn 0.6, trên 0.8 là thang đo lường tốt (nếu lớn hơn 0.95 không tốt vì các biến đo lường hầu như là một).
- Hệ số tương quan với biến tổng phải lớn hơn 0.3 (nếu nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác, cần loại bỏ ra khỏi thang đo) (Thọ & Trang, 2008)
Kĩ thuật Chức năng Thông số yêu cầu
Phân tích nhân tố
EFA
- Loại các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ
- Kiểm tra yếu tố trích được - Kiểm tra phương sai trích được
- Kiểm tra giá trị phân biệt của thang đo.
- Loại các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ (Factor loading > 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, độ lớn của hệ số này còn phù hợp với kích thước mẫu) - Chênh lệch hệ số tải của một biến ở các nhân tố phải lớn hơn 0.3. - Kiểm định Barlett phải có ý nghĩa thống kê (có nghĩa các biến có tương quan khác 0)
- Hệ số KMO: phải lớn hơn 0.5 (có nghĩa việc sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp)
- Phương sai trích được phải lớn hơn 0.5
Mô hình cấu trúc tuyến tính
SEM
- Kiểm định mô hình nghiên cứu với dự liệu thị trường
- Mức độ phù hợp chung: GFI, TLI, CFI 0,9; CMIN/df 2; RMSEA
0,08 (Thọ & Trang, 2008)
- Giá trị hội tụ của các thang đo: các hệ số tải 0,5.
- Tính đơn hướng của các thang đo - Độ tin cậy của các thang đo: bằng Độ tin cậy tổng hợp và Tổng phương sai trích ( 0,5).