Qui trình nghiên c u cung c p cái nhìn t ng quát v th t và công vi c đ c th c hi n trong nghiên c u này. Qui trình nghiên c u trình bày thông qua s
đ sau: H4 H3 Ch t l ng c m nh n Giá tr c m nh n H1 S hài lòng H2 S c lan t a
Hình 2.2. Qui trình nghiên c u
2.3.2. Nghiên c u khám phá (đ nh tính)
Trong nghiên c u đ nh tính, c l ng mô hình c n đ c đo l ng thông
qua các bi n ti m n ng. Bi n ti m n ng là t p h p các đ c đi m ph n ánh rõ nh t các đ c tr ng c a y u t đo l ng. hi u ch nh thang đo phù h p v i tiêu chí trên c n k t h p ba y u t : mô hình đ xu t, thang đo servqual và đ c tr ng khuy n
nông t i đ a bàn nghiên. bi n ti m n ng có tính th c ti n, ta c n s d ng hai ph ng pháp là : th o lu n nhóm và đi u tra th .
- Th o lu n nhóm: nh m khám phá các y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a ng i
dân v d ch v khuy n nông. Th o lu n nhóm t p trung vào n i dung: “y u t nào làm Cô/bác hài lòng v ch ng trình khuy n nông”. i t ng tham gia th o lu n
nhóm bao g m: 5 nhân viên xã và 3 nhân viên ch ng trình khuy n nông tham gia. B ng câu h i d i đ c s d ng đ phân tích các v n đ sau:
1. Lí do nào d n Cô/bác tham gia ch ng trình khuy n nông;
2. Cô/bác đã nh n l i ích và thi t h i gì khi tham gia ch ng trình khuy n nông;
3. Cô/bác hài lòng v đi u gì c a ch ng trình, xin vui lòng li t kê và x p x p th
t (t quan tr ng th nh t, th nhì…);
ánh giá s b thang đo:
Cronbach alpha Phân tích nhân t khám phá Thang đo nháp C s lý thuy t: Mô hình s hài lòng c a khách hàng Th o lu n nhóm Nghiên c u đ nh l ng i u ch nh
Phân tích h i qui tuy n tính
b i Thang đo chính Lo i các bi n có h s t ng quan bi n t ng nh Ki m tra h s alpha Lo i các bi n có tr ng s EFA nh Ki m tra nhân t trích đ c Ki m tra ph ng sai trích đ c Ki m đ nh mô hình Ki m đ nh gi thuy t
4. Theo Cô/bác thì y u t nào th hi n v s hi n h u c s khuy n nông, y u t
nào t o s tin c y khi tham gia ch ng trình, ch ng trình đáp ng nhu c u
Cô/bác là gì, y u t nào đ m b o s n xu t có th th c hi n ;
5. Cô/bác th y khuy n nông đáp ng nhu c u s n xu t nh th nào, nhân viên khuy n nông quan tâm chia s khó kh n nh th nào, d án t t là d án nh th nào, làm sao đ khuy n nông lan ra c ng đ ng.
6. Ý ki n c a Cô/bác v ch ng trình đ ch ng trình hoàn thi n và phù h p v i
nhu c u c a Cô/bác h n.
- i u tra th :b ng câu h i đ c th c hi n v i nhóm đi u tra nh nh m đánh giá v n i dung và t ng có phù h p v i đ i t ng nghiên c uđ b sung và chnh s a tr c khi tri n khai toàn b .
2.3.3. Thi t l p b ng câu h i và mã hóa
Nghiên c u đnh tính đã t p h p các bi n ti m n ng ph n ánh các khái ni m trong đi u tra khuy n nông. B ng câu h i là cách th c bi u hi n phù h p cho nông
dân đánh giá. C p đ đánh giá bi n đ nh tính do Rennis Likert (1932) (Trích PTDLNC v i SPSSS, trang 247) đ xu t g m 5 m c đ :
1 2 3 4 5
R t không đ ng ý Không đ ng ý Bình th ng ng ý R t đ ng ý
V i mô hình nh đã đ su t, thang đo ph n ánh qua b ng câu h i nh sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
A. Thang đo ánh giá Ch t L ng C m Nh n
C s v t ch t cung c p cho khuy n nông Ký hi u
Ch ng trình khuy n nông t ch c g n n i cô/bác s n xu t, sinh s ng A11
Cô/bác th y các ch ng trình th ng xuyên đ c t ch c A12
Th i gian t ch c h p lí không nh h ng nhi u công vi c s n xu t c a gia đình cô/bác
A13
Cô/bác d dàng tham quan các mô hình s n xu t/k thu t m i A14
Cô/bác thích thú v i mô hình c a d án/k thu t m i A15 S tin c y vào các d án tham gia
Cô/bác đ c cung c p tài li u đ y đ , d nhìn và d hi u A21
Cô/bác đ n nhân viên khuy n nông đ h i đáp khi g p khó kh n A23
Cô/bác đánh giá cao v kh n ng k thu t c a nhân viên khuy n nông A24
Cô/bác th y k t qu th c hi n d án gi ng nh đã tuyên truy n A25 áp ng nhu c u s n xu t
Cô/bác d dàng liên h khuy n nông khi có nhu c u A31
Cô/bác đ c nhân viên khuy n luôn h ng d n t n tình d hi u A32
Cô/bác đ c nhân viên gi i quy t th c m c nhanh chóng A33
Các ch ng trình khuy n nông đ c t ch c đúng th i đi m chu n b đ u
v s n xu t A34
Các n i dung ch ng trình khuy n nông phù h p kh n ng s n xu t (v n,
k thu t, nhân công…) c a gia đình cô/bác
A35 m b o
Cô/bác hi u bi t v l i ích c a vi c tham gia ch ng trình A41
Cô/bác nh n ch d n k thu t c th th ng xuyên A42
H tr gi ng đ y đ v i cô/bác đ th c hi n ch ng trình A43
H tr tín d ng đ y đ v i cô/bác đ th c hi n ch ng trình A44
H tr đi n, n c t i đ y đ v i cô/bác đ th c hi n ch ng trình A45
H tr phân bón, thu c tr sâu đ y đ v i cô/bác đ th c hi n ch ng
trình
A46 C m thông
Cô/bác đ c nhân viên vi ng th m các d án tham gia A51
Cô/bác c m th y d dàng bày t ý ki n v i nhân viên khuy n nông A52 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cô/bác đã nghe gi i thi u ch ng trình này t các ph ng ti n truy n
thông khác: tivi, radio, báo chí, b n bè…
A53
Cô/bác bi t có nhi u ng i quen tham gia nh mình A54
B. Thang đo ánh giá Giá tr C m Nh n Hi u qu s n xu t
Cô/bác áp d ng cách s n xu t m i d dàng không g p tr ng i nào B1
Cô/bác c m th y mình ti p thu đ c nhi u ki n th c/kinh nghi m m i B2
Cô/bác đ kh n ng truy n đ t kinh nghi m m i cho ng i khác B3
Cô/bác nhìn th y rõ hi u qu mang l i B4
Cô/bác th y d án giúp nâng cao thu nh p B5
C. Thanh đo Hài Lòng S hài lòng v ch ng trình
Nhìn chung, cô/bác c m th y hài lòng v i k t qu d ánđã tham gia C1
Cô/bác hài lòng v l i ích kinh t d án mang l i C2
D. Thang đo S c Lan T a
S c lan t a t ch ng trình
Cô/bác ti p t c áp d ng k thu t/gi ng m i trong s n xu t D1
Cô/bác s chia s kinh nghi m c a mình t i b n bè D2
Cô/bác s v n đ ng m i ng i tham gia các d án t ng t n u có D3 2.3.4. Nghiên c u chính th c (đ nh l ng)
Sau khi đã xây d ng b ng câu h i, ta ph i ti n hành đi u tra th c t đ ki m đ nh mô hình lý thuy t d a vào đo l ng các y u t tác đ ng vào s hài lòng c a ng i dân v ch ng trình khuy n nông.
Nghiên c u ti n hành đi u tra các đ i t ng là ch h đã tham gia ch ng
trình khuy n nông t i đ a ph ng trong th i gian g n đây (1 ho c 2 n m). Quy mô m u là n = 300 và đ c ch n theo ki u thu n ti n t i 13 xã và th tr n c a H. Krông
Pa. Ph ng pháp thu th p d li u b ng ph ng v n tr c ti p theo b ng câu h i đã
đ c chu n b s n (xem Ph L c). D li u thu th p đ c s mã hóa, nh p li u và làm s ch v i ph n m m “SPSS for Window 16”. Phân tích s li u c ng ch y trên ph n m n này.
2.4. Ph ng pháp phân tích2.4.1. L p b ng t n s 2.4.1. L p b ng t n s
B ng t n s dùng tóm t t các nhân t cá nhân c a m u nh : gi i tính, tu i,
trình đ h c v n... Qua đó, ta th c hi n phân nhóm đ i t ng và phân tích trung bình.
2.4.2. H s tin c y Cronbach alpha
H s alpha c a Cronbach là phép ki m đ nh v m c đ ch t ch v các m c
h i t ng quan v i nhau. Ph ng pháp này cho phép ng i phân tích lo i b các
bi n không phù h p và h n ch các bi n không t ng quan trong quá trình nghiên c u. ánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach alpha. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Công th c c a h s Cronbach alpha là:
= N /(1 + (N – 1))
Nh ng bi n có h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n
0.3 s b lo i. Thang đo có h s Cronbach alpha t 0.6 tr lên có th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang nghiên c u m i (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông th ng, thang đo có Cronbach alpha t 0.7 đ n 0.8 là s d ng đ c. Nhi u nhà nghiên c u cho r ng khi thang đo có đ tin c y t 0.8 tr lên đ n
g n 1 là thang đo l ng t t.
2.4.3. Phân tích nhân t khám phá EFA (exploratory factor analysis)
Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach alpha xong, ta lo i đi các bi n không đ m b o đ tin c y. Phân tích nhân t khám phá là k thu t đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t các d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho
vi c xác đ nh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u và đ c s d ng đ
tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phân tích nhân t khám phá các tham s đ c s d ng:
- Tr s KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a
phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u nh tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có
kh n ng không thích h p v i các d li u.
- Eigenvalue đ xác đ nh s l ng nhân t . Ch nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng eigenvalue đ i di n cho l ng
bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s
không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c.
- Ma tr n nhân t (component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c
xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n
chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t ). Trong nghiên c u này s d ng ph ng pháp xoay Equamax đ đ n gi n hóa gi i thích
nhân t và bi n.
- H s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các bi n và các nhân t . H s này cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. Nghiên c u
s d ng ph ng pháp rút trích nhân t “principal components” nên các h s t i
nhân t ph i có tr ng s l n h n 0.5 thì m i đ t yêu c u.
- Nhân s (Factor score) là b ng ma tr n th hi n nhân t m i đ c nhóm l i t các
bi n g c. Nhân t m i này làm đ i diên cho m t t p bi n g c mà nó gi i thích v i
m c đích làm g n d li u ph c cho các phân tích h i qui ti p theo. Công th c tính:
F1 = Wi1*X1 + Wi2*X2 + … + Wik*Xk
V i F là nhân t , W là tr ng s và X là bi n g c
Trong nghiên c u giá tr nhân t đ c th c hi n t đ ng và ma tr n h s đ c trình bày trong b ng Component Score Coeficent Matrix.
2.4.4. Xây d ng ph ng trình h i qui (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi rút trích đ c các nhân t t phân tích nhân t khám phá EFA, mô hình qui tuy n tính b i đ c s d ng đ gi i thích m i quan h gi a bi n đ c l p và các bi n ph thu c.
Mô hình có d ng:
Yi = o+ 1X1i + 2X2i+ ... + nXni + ei
Trong đó Xpi bi u hi n giá tr c a bi n đ c l p th i, h s kđ c g i là h s h i
qui riêng ph n, e là m t bi n đ c l p ng u nhiên có phân ph i chu n và ph ng sai không đ i 2
.
Trong nghiên c u d a vào mô hình gi thuy t này ta có các ph ng trình
c l ng sau:
- Mô hình gi thuy t H1:
BHieu_qua_DA = 10 + AHuu_Hinh* 11 + ATin_Cay* 12 + ADap_Ung* 13 +
ADam_Bao * 14 + ACam_Thong* 15 + e1
ây là mô hình ki m đ nh m i quan h gi a ch t l ng c m nh n lên giá tr c m nh n (hi u qu d án). BHieu_qua_DA là bi n ph thu c, 10 là b c t do, 11; 11;
12; 13; 14; 15l n l t là h s c a các bi n đ c l p: h u hình; tin c y; đáp ng; đ m b o; c m thông. K v ng d u c a 11; 11; 12; 13; 14 15 là d ng.
- Mô hình gi thuy t H2 và H3:
CHai_Long = 20 + AHuu_Hinh* 21 + ATin_Cay* 22 + ADap_Ung* 23 +
ADam_Bao * 24 + ACam_Thong* 25 + BHieu_qua_DA* 26 + e2
ây là mô hình ki m đ nh m i quan h gi a các y u t ch t l ng c m nh n
và giá tr c m nh n lên s hài lòng c a ng i dân tham gia khuy n nông. CHai_Long
là bi n ph thu c, 20 làh s t do, 21; 22; 23; 24; 25; 26 l n l t là h s c a
các bi n đ c l p: h u hình; tin c y; đáp ng; đ m b o; c m thông; hi u qu d án.
K v ng d u c a các h s 21; 22; 23; 24; 25; 26 là d ng. - Mô hình gi thuy t H4:
DSuc_Lan_Toa = 30 + CHai_Long* 31
ây là mô hình ki m đ nh m i quan h gi a s hài lòng và s c lan t a c a ch ng trình khuy n nông. DSuc_Lan_Toa là bi n ph thu c, 30 là h s t do, 31 là h s bi n đ c l p (s hài lòng). K v ng d u c a h s 31là d ng.
Ki m đ nh F đ c s d ng đ đánh m c đ phù h p c a mô hình, tr th ng kê F đ c tính t R square đ đ m b o Sig. < 0,05 thì mô hình ch p nh n. Ki m đ nh t đ đánh giá cá h s h i qui riêng, t đ l n đ Sig. < 0,05 thì ch p nh n h
s đó. H s R2 đã đ c đi u ch nh (adjusted R square) cho bi t mô hình h i qui
đ c xây d ng phù h p đ n m c nào, R2 (adjusted R square) càng l n thì m c t ng quan càng m nh. H s R2
hi u ch nh s gi i thích s tác đ ng c a bi n đ c
l p lên bi n ph thu c.
Dò tìm các vi ph m gi đ nh c n thi t trong mô hình h i qui tuy n tính b i nh ki m tra ph n d chu n hóa, ki m tra h s phóng đ i ph ng sai VIF
(Variance inflation factor – VIF). Ki m tra ph n d n u trung bình phân d Mean= 0.00 và đ l ch chu n Sdt Deviation ≈1 ch ng t ph n d tuân theo phân ph i (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
chu n do đó ph ng sai không đ i và l a ch n mô hình tuy n tính là phù h p. N u
các gi đ nh không b vi ph m, mô hình h i qui tuy n tính đ c s d ng.