3.4.1.2 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Sau khi có được thang đo nháp từ việc phỏng vấn và tiếp thu ý kiến của chuyên gia học thuật, tác giả tiến hành đánh giá độ tin cậy và giá trị của các thang đo. Để đánh giá sơ bộ thang đo, tác giả sẽ thực hiện một nghiên cứu định lượng sơ bộ (pilot test). Trước khi tiến hành đánh giá sơ bộ thang đo, tác giả tiến hành thiết kế Bảng câu hỏi khảo sát.
- Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát: Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế gồm 3 phần (Phụ lục 4) như sau:
Phần 1: Giới thiệu nghiên cứu.
Phần 2: Nội dung. Phần này chứa đựng các câu hỏi khảo sát để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên đối với CLDVĐT tại Khoa Du lịch Trường HUFI. Các thang đo và biến quan sát được mã hóa, các câu hỏi được thiết kế theo hình thức trả lời dưới dạng câu hỏi đóng, lựa chọn các mức độ đồng ý theo thang đo Likert 5 điểm với mức độ tăng dần theo thứ tự (1) Hoàn toàn không đồng ý; (2) Không đồng ý; (3) Trung lập; (4) Đồng ý; (5) Hoàn toàn đồng ý.
Phần 3: Thông tin cá nhân với 2 biến định tính là giới tính và năm
học.
- Kết quả thu thập và làm sạch dữ liệu
Để đạt được kích thước mẫu cần thiết là n ≥ 30, tác giả tiến hành phát ra 50 phiếu khảo sát cho các đối tượng khảo sát với hình thức phát phiếu trực tiếp. Kết quả phiếu hợp lệ thu về được tổng cộng 36/50 phiếu khảo sát, loại 14/50 bao gồm 9 phiếu khảo sát không nhận được phản hồi đầy đủ từ đáp viên và 5 phiếu không hợp lệ trong quá trình kiểm tra, sàng lọc và làm sạch dữ liệu. Sau khi mã hóa và nhập liệu, đầu tiên tác giả tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha, sau đó sẽ loại các biến rác không đạt độ tin cậy và tiếp theo là sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị các thang đo lường.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Tiêu chuẩn để đánh giá hệ số Cronbach’s alpha và lựa chọn các biến được đưa vào mô hình là các biến có Cronbach’s alpha > 0,6, hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item – Total Correlation) ≥ 0,3 (Nguyễn Đình Thọ 2013). Kết quả kiểm định độ tin cậy của từng thang đo theo phần mềm SPSS 20.0 (Phụ lục 5). Ở đây, tác giả xin tóm tắt ngắn gọn một số tiêu chí được quan tâm cũng như đưa ra kết luận sau khi đọc kết quả được thể hiện như sau:
Nhân tố Học Thuật
Theo kết quả kiểm định độ tin cậy của nhân tố học thuật, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,797; tuy nhiên, hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là Aca1, Aca3, Aca6 lần lượt bằng 0,239; 0,248; 0,219 < 0,3 như vậy các biến quan sát này sẽ bị loại do không phù hợp với lý thuyết, nhưng hệ số nào nhỏ nhất sẽ bị loại trước, vì vậy, Aca6 sẽ bị loại cho phân tích tiếp theo. Sau khi loại biến Aca6, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,811 nhưng hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là Aca1, Aca2, Aca3 lần lượt bằng 0,178; 0,254; 0,277 < 0,3 nên ta sẽ loại tiếp biến Aca1. Sau khi loại biến Aca1, ta được Cronbach’s alpha là 0,837 nhưng vẫn còn 2 biến quan sát Aca2 và Aca3 có hệ số tượng quan biến – tổng lần lượt là 0,22 và 0,17. Tiếp tục loại biến Aca3 thì hệ số Cronbach’s alpha là 0,874 và hệ số tương quan biến - tổng của Aca2 là 0,234 < 0,3 nên ta sẽ loại tiếp biến quan sát này. Sau khi loại biến Aca2 ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,919 và cùng các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Như vậy có thể nói rằng 5 biến quan sát còn lại được mã hóa Aca4, Aca5, Aca7, Aca8, Aca9 đạt yêu cầu và có thể tiếp tục được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố Phi học thuật
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,669; tuy nhiên, hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là N-Aca1, N-Aca5, N-Aca7 và N-Aca9 lần lượt bằng 0,293; 0,102; 0,073; 0,283 < 0,3 như vậy các biến quan sát
này sẽ bị loại do không phù hợp với lý thuyết, nhưng hệ số nào nhỏ nhất sẽ bị loại trước. Như vậy, N-Aca7 sẽ bị loại cho phân tích tiếp theo. Sau khi loại biến N- Aca7, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,726 nhưng hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là N-Aca5, N-Aca9 lần lượt bằng 0,074; 0,288 < 0,3 nên ta sẽ loại tiếp biến N-Aca5. Sau khi loại biến N-Aca5, ta được Cronbach’s alpha là 0,756 nhưng vẫn còn biến quan sát N-Aca9 có hệ số tượng quan biến – tổng là 0,29. Tiếp tục loại biến N-Aca9 hệ số Cronbach’s alpha là 0,761 và hệ số tương quan biến - tổng của N-Aca6 là 0,201 < 0,3 nên ta sẽ loại tiếp biến quan sát này. Sau khi loại biến N-Aca6 ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,8 và hệ số tương quan biến - tổng của biến N-Aca4 là 0,256 < 0,3. Tiếp tục loại biến quan sát này, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,863 và không còn hệ số tương quan biến - tổng nào nhỏ hơn 0,3. Như vậy có thể nói rằng 4 biến quan sát còn lại được mã hóa N- Aca1, N-Aca2, N-Aca3, N-Aca8, đạt yêu cầu và có thể tiếp tục được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố Danh tiếng
Theo kết quả kiểm định độ tin cậy của nhân tố danh tiếng, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,699; tuy nhiên, hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là Rep2, Rep7, Rep8 lần lượt bằng 0,287; 0,221; 0,282 < 0,3 như vậy các biến quan sát này sẽ bị loại do không phù hợp với lý thuyết, nhưng hệ số nào nhỏ nhất sẽ bị loại trước, vì vậy, Rep7 sẽ bị loại cho phân tích tiếp theo. Sau khi loại biến Rep7, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,711 nhưng hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là Rep2, Rep8 lần lượt bằng 0,196; 0,240 < 0,3 nên ta sẽ loại tiếp biến Rep2. Sau khi loại biến Rep2, ta được Cronbach’s alpha là 0,765 nhưng vẫn còn biến quan sát Rep8 có hệ số tượng quan biến – tổng là 0,008. Tiếp tục loại biến Rep8 hệ số Cronbach’s alpha là 0,921 và các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Như vậy có thể nói rằng 5 biến quan sát còn lại được mã hóa Rep1, Rep3, Rep4, Rep5, Rep6 đạt yêu cầu và có thể tiếp tục được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố Tiếp cận
Theo kết quả kiểm định độ tin cậy của nhân tố tiếp cận, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,892; tuy nhiên, hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát được mã hóa là Acc7 bằng 0,203 < 0,3, như vậy biến quan sát này sẽ bị loại do không phù hợp với lý thuyết. Sau khi loạt biến Acc7, ta thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,933 và các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Như vậy có thể nói rằng 7 biến quan sát còn lại được mã hóa Acc1, Acc2, Acc3, Acc4, Acc5, Acc6, Acc8 đạt yêu cầu và có thể tiếp tục được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố Chương trình đào tạo
Kết quả kiểm định độ tin cậy của nhân tố chương trình đào tạo cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,875 và không có hệ số tương quan biến – tổng nào nhỏ hơn 0,3. Nên các biến quan sát được mã hóa Pro1, Pro2, Pro3, Pro4, Pro5 đạt yêu cầu và có thể được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố Sự hài lòng của sinh viên
Kết quả kiểm định độ tin cậy của nhân tố sự hài lòng của sinh viên cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,902 và không có hệ số tương quan biến – tổng nào nhỏ hơn 0,3. Nên các biến quan sát được mã hóa Sat1, Sat2, Sat3 đạt yêu cầu.
Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach ’s alpha, thì mô hình nghiên cứu được tác giả điều chỉnh từ sáu (06) nhân tố và 42 biến quan sát thành sáu (06) nhân tố và còn lại 29 biến quan sát đo lường sáu nhân tố trên.
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha các thang đo
Số biến quan sát | Các biến quan sát | Tương quan biến – tổng nhỏ nhất | Cronbach’s Alpha | Đánh giá độ tin cậy | |
Học thuật (Aca) | 5 | Aca4, Aca5, Aca7, Aca8, Aca9 | 0,694 | 0,919 | Đạt yêu cầu |
Phi học thuật (N – Aca) | 4 | N-Aca1, N-Aca2, N-Aca3, N-Aca8 | 0,606 | 0,863 | |
Danh tiếng (Rep) | 5 | Rep1, Rep3, Rep4, Rep5, Rep6 | 0,701 | 0,921 | |
Tiếp cận (Acc) | 7 | Acc1, Acc2, Acc3, Acc4, Acc5, Acc6, Acc8 | 0,657 | 0,933 | |
Chương trình đào tạo (Pro) | 5 | Pro1, Pro2, Pro3, Pro4, Pro5 | 0,629 | 0,875 | |
Sự hài lòng (Sat) | 3 | Sat1, Sat2, Sat3 | 0,727 | 0,902 | |
Tổng cộng | 29 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mối Quan Hệ Giữa Sự Hài Lòng Của Sinh Viên Và Chất Lượng Dịch Vụ Đào Tạo -
Thống Kê Các Nghiên Cứu Và Thang Đo Về Cldv, Cldvđt -
Phương Pháp Nghiên Cứu Và Xây Dựng Thang Đo -
Những Giả Thuyết Cho Mô Hình Nghiên Cứu Chính Thức -
Kết Quả Thống Kê Mô Tả Mẫu Theo Dữ Liệu Trùng Lắp -
Tổng Hợp Các Nhân Tố Và Biến Quan Sát Sau Khi Efa
Xem toàn bộ 179 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định KMO và Kiểm định Bartlett ’s Test
Trước khi thực hiện EFA, tác giả tiến hành kiểm tra điều kiện cần để thực hiện EFA thông qua Kiểm định Bartlett ’s test (Bartlett ’s test of sphericity) và Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of Sampling Adequacy). Tiêu chuẩn đưa ra cho 2 kiểm định này là KMO ≥ 0,5 và kiểm định Bartlett ’s test phải đạt mức ý nghĩa Sig. < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ 2013). Kết quả thu được từ phần mềm SPSS
20.0 (Phụ lục 6). Dưới đây tác giả xin trình bày ngắn gọn các tiêu chí cần thiết để kết luận cho 2 kiểm định này như sau:
Bảng 3.3 : KMO và kiểm định Bartlett’s Test
0,561 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 849,278 |
df | 325 | |
Sig. | 0,000 |
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Hệ số KMO = 0,561 thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, với mức ý nghĩa Sig.
= 0,000 < 0,05 thỏa mãn điều kiện trong kiểm định Bartlett’s Test. Nghĩa là quá trình phân tích EFA có dữ liệu thích hợp và các biến có tương quan với nhau.
Đánh giá giá trị thang đo
Sau khi tiến hành kiểm tra 2 điều kiện cần để tiến hành phân tích EFA, tác giả tiến hành đánh giá giá trị thang đo. Kết quả cụ thể được tác giả trình bày Phụ lục 6, dưới đây là phần trình bày ngắn gọn các số liệu chọn lọc cần thiết cho kết luận của tác giả:
Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): tiêu chí lựa chọn là hệ số này phải ≥ 0,5 và chênh lệch trọng số phải ≥ 0,3 (Nguyễn Đình Thọ 2013).
Bảng 3.4: Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
Acc5 | .928 | ||||
Acc6 | .894 | ||||
Acc4 | .862 | .243 | |||
Acc3 | .832 | ||||
Acc8 | .792 | ||||
Acc1 | .766 | ||||
Acc2 | .717 | .366 | |||
Aca5 | .922 | ||||
Aca7 | .902 | ||||
Aca8 | .878 | ||||
Aca4 | .825 | ||||
Aca9 | .744 | ||||
Rep4 | .929 | ||||
Rep5 | .907 | ||||
Rep3 | .831 | ||||
Rep1 | -.242 | .794 | |||
Rep6 | .790 | ||||
Pro4 | .211 | .844 | |||
Pro3 | .233 | .831 | |||
Pro1 | .828 | ||||
Pro5 | .813 | .211 | |||
Pro2 | -.405 | .775 | -.254 | ||
N-Aca3 | .865 | ||||
N-Aca8 | .221 | -.285 | .828 | ||
N-Aca2 | .827 | ||||
N-Aca1 | .772 |
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Trong 5 nhân tố trích được từ bảng 3.4, tác giả thấy rằng không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 và chênh lệch trọng số nhân tố < 0,3, cho nên tất cả các biến quan sát này đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Số lượng nhân tố trích và Phương sai trích: tiêu chí lựa chọn là số lượng nhân tố trích dừng tại hệ số Eigenvalues tối thiểu phải = 1 và tổng phương sai trích phải ≥ 50% (tổng phương sai trích ≥ 60% là tốt) (Nguyễn Đình Thọ 2013).
Bảng 3.5: Bảng Phương sai trích
Nhân tố | Eigenvalues khởi tạo | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | ||||||
Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | |
1 | 6,228 | 23,954 | 23,954 | 6,228 | 23,954 | 23,954 | 5,103 | 19,629 | 19,629 |
2 | 5,402 | 20,778 | 44,731 | 5,402 | 20,778 | 44,731 | 4,169 | 16,035 | 35,664 |
3 | 3,748 | 14,417 | 59,148 | 3,748 | 14,417 | 59,148 | 4,059 | 15,613 | 51,277 |
4 | 2,360 | 9,078 | 68,226 | 2,360 | 9,078 | 68,226 | 3,543 | 13,628 | 64,905 |
5 | 2,212 | 8,507 | 76,733 | 2,212 | 8,507 | 76,733 | 3,075 | 11,828 | 76,733 |
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Tổng cộng có 5 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 2,212 và tổng phương sai trích là 76,733%, thỏa điều kiện so với lý thuyết là hệ số Eigenvalue ≥ 1 và tổng phương sai trích > 50%. Điều này cho thấy 5 nhân tố đầu tiên giải thích được 76,733% biến thiên của dữ liệu, vì vậy, mô hình EFA là phù hợp.
Tóm lại, tác giả đã thực hiện phương pháp nghiên cứu định lượng sơ bộ qua việc phân tích hệ số Cronbatch ’s alpha cũng như áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả rút ra được mô hình và thang đo nghiên cứu chính thức gồm sáu (06) nhân tố (1 nhân tố phụ thuộc và 5 nhân tố độc lập), 29 biến quan sát (bảng 3.2). Thông qua việc áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả nhận thấy các biến quan sát đều đạt được tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Mô hình nghiên cứu giải thích được 76,733% biến thiên của dữ liệu và mô hình EFA là phù hợp.