5. Ý nghĩa của đề tài
4.1.5.2Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện thơng qua các cơng cụ: - Phân tích thống kê mơ tả dữ liệu.
- Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach alpha. Cơng 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
Luận văn Thạc sỹ, học viên Nguyễn Thị Bích Thủy
Khoa TCNN - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh - Năm 2010
tương quan với nhau38. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nĩ làm giảm Cronbach alpha thì sẽ được loại bỏđể Cronbach alpha tăng lên, các biến cịn lại giải thích rõ hơn về
bản chất của khái niệm chung đĩ.
- 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 cĩ ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thơng tin của tập biến ban đầu39. 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 nào40.
. 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 cĩ khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
. Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét giả thuyết H0 : Các biến khơng cĩ tương quan trong tổng thể. Ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị
bác bỏ thơng qua hệ số Bartlett, tức là mỗi biến tương quan hồn tồn với chính nĩ (r = 1), nhưng khơng cĩ tương quan với các biến khác (r = 0). Nếu kiểm định này cĩ mức ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát cĩ tương quan trong tổng thể.
. Phương pháp trích hệ sốđược sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hĩa số lượng biến cĩ hệ số lớn tại cùng một nhân tố.
. Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue (Determination based on eigenvalue). Eigenvalue là tổng phương sai được giải thích bởi mỗi nhân tố hay nĩi cách khác là lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố; chỉ giữ lại những nhân tố cĩ eigenvalue lớn hơn 1 trong mơ hình phân tích.
38Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức Cơng thức của hệ số Cronbach sốα là: α = Nρ/[1+ρ(N-1)]. Trong đĩ:
ρ: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.
39Hair & ctg, 1998, tài liệu đã dẫn
Luận văn Thạc sỹ, học viên Nguyễn Thị Bích Thủy
Khoa TCNN - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh - Năm 2010
. 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 lịng của các doanh nghiệp cĩ vốn ĐTNN.
- 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 lịng của doanh nghiệp.