Đánh Giá Độ Tin Cậy Của Thang Đo Bằng Hệ Số Cronbach’S Alpha‌


cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính.

3.9. Phân tích phương sai (ANOVA)‌

Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là ý định sử dụng. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm. Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis cũng được tiến hành nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn không được đáp ứng trong phân tích ANOVA.

3.10. Phân tích hồi quy‌

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, dò tìm các phạm vi giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính như kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Mô hình hồi quy có dạng như sau:

Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + … + βkXki + ɛi Trong đó:

Yi: biến phụ thuộc Xk: các biến độc lập β0: hằng số

βk: các hệ số hồi quy

ɛi: thành phần ngẫu nhiên hay yếu tố nhiễu


TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Tác giả đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu và phương pháp kiểm định thang đo. Nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi sẽ là công cụ dùng để điều tra, thu thập dữ liệu cho các bước nghiên cứu chính thức. Chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu.


CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU‌

4.1. Làm sạch dữ liệu và mô tả mẫu‌

4.1.1. Làm sạch dữ liệu‌

Bảng câu hỏi được gửi đến trực tiếp cho các doanh nghiệp đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Long An. Sau khi thu thập được đủ số phiếu theo yêu cầu, tác giả đã tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa những thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.

Bảng 4.1. Tất cả các biến định lượng quan sát


Câu hỏi

Giá

trị

Giá trị

thiếu sót

Nhỏ

nhất

Lớn

nhất

Giá trị

trung bình

Độ lệch

chuẩn

Độ xiên

Độ nhọn

SD1

130

0

1

7

5.30

1.211

-0.491

0.424

SD2

130

0

1

7

4.96

1.133

-0.198

0.429

SD3

130

0

1

7

5.41

1.173

-0.539

0.289

SD4

130

0

2

7

5.35

1.219

-0.292

-0.287

SD5

130

0

2

7

5.30

1.146

-0.409

0.087

HD1

130

0

1

7

5.34

1.104

-1.039

2.318

HD2

130

0

2

7

4.93

1.057

0.020

-0.363

HD3

130

0

2

7

5.53

0.925

-0.539

0.847

HD4

130

0

1

7

5.33

1.044

-0.825

1.450

TC1

130

0

2

7

4.34

1.132

-0.131

-0.119

TC2

130

0

2

7

4.57

1.268

-0.198

-0.288

TC3

130

0

1

7

4.70

1.150

-0.614

0.216

CN1

130

0

1

7

5.20

1.179

-1.392

2.754

CN2

130

0

2

7

4.98

1.056

-0.770

0.637

CN3

130

0

2

7

4.89

1.227

-0.430

-0.217

XH1

130

0

1

7

4.92

1.031

-0.404

1.291

XH2

130

0

2

7

4.96

1.088

-0.179

-0.483

XH3

130

0

2

7

4.88

1.031

-0.067

0.140

YD1

130

0

2

7

4.90

1.140

0.008

-0.575

YD2

130

0

1

7

5.03

1.081

-0.189

0.484

YD3

130

0

1

7

4.97

1.116

-0.191

0.317

Giá trị N

130








Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 100 trang tài liệu này.

Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử - Nghiên cứu trường hợp ngành thuế Tỉnh Long An - 6


Kết quả kiểm tra làm sạch dữ liệu: Valid: giá trị hợp lệ là 130 đầy đủ Missing: giá trị thiếu sót, không có

Minimum: giá trị nhỏ nhất, phù hợp Maximum: giá trị lớn nhất, phù hợp Mean: giá trị trung bình, phù hợp Std. deviation: độ lệch chuẩn,

Skewness: độ xiên dao động từ -1 đến +1, có thể các biến quan sát trên là phân phối chuẩn.

Kurtosis: độ nhọn của đồ thị tương đối phù hợp

4.1.2. Mô tả mẫu‌

Số mẫu phát đi 150 mẫu bằng giấy. Số mẫu thu hồi được 150 mẫu. Sau khi kiểm tra có 20 mẫu không đạt yêu cầu bị loại ra (chủ yếu là do thông tin trả lời không đầy đủ hoặc do các bảng có nội dung bị trùng lặp). Mẫu đưa vào khảo sát là 130 lớn hơn yêu cầu tối thiểu là 110, do đó đạt yêu cầu đặt ra về kích thước mẫu cần thiết.

Bảng 4.2. Đặc điểm của mẫu khảo sát của các biến định tính.


Chỉ tiêu



Giới tính

Số lượng (người)

Tỷ lệ (%)

Nam

71

54,61

Nữ

59

45,39

Thâm niên công tác trước đó



Dưới 1 năm

0


Từ 1-5 năm

57

43,84

Từ 5-10 năm

73

56,16

Trên 10 năm



Thâm niên công tác hiện tại



Dưới 1 năm

0


Từ 1-5 năm

64

49,23

Từ 5-10 năm

66

50,77

Trên 10 năm

0



Kết quả kiểm tra:

Thông tin thể hiện ở bảng 4.2 cho thấy giới tính, độ tuổi và kinh nghiệm làm việc của doanh nghiệp được khảo sát là phù hợp với thực tế và có thể đại diện cho tổng thể nghiên cứu. Họ có kinh nghiệm làm việc khá lâu tại doanh nghiệp (từ 5 năm trở lên chiếm 50,77%) và trình độ tương đối cao họ hoàn toàn có thể hiểu và trả lời được những câu hỏi trong phiếu khảo sát và thông tin mà họ cung cấp hoàn toàn có thể dùng cho phân tích.

4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha‌

Một phép đo có độ tin cậy tốt là điều kiện cần chứ chưa phải là điều kiện đủ đảm bảo cho phép đo đó có hiệu lực tốt (Nguyễn Công Khanh, 2005). Đề tài sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo như sau:

4.2.1. Thang đo về dễ dàng sử dụng‌

Bảng 4.3. Cronbach’s Alpha thang đo về dễ dàng sử dụng.


Biến

quan sát

Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai

thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's

Alpha nếu loại biến

Mức độ dễ dàng sử dụng: Alpha = .859

SD1

21.0462

14.277

0,700

0,823

SD2

21.3769

15.260

0,633

0,840

SD3

20.9308

14.220

0,741

0,812

SD4

20.9923

15.077

0,590

0,852

SD5

21.0385

14.549

0,718

0,819


Theo Bảng 4.3 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về dễ dàng sử dụng là 0,859 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,812 đến 0,840 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về dễ dàng sử dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.


4.2.2. Thang đo về Mức độ hữu dụng‌

Bảng 4.4. Cronbach’s Alpha thang đo về Mức độ hữu dụng.


Biến quan

sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến

Mức độ hữu dụng: Alpha = .874

HD1

15.7923

6.910

0,740

0,834

HD2

16.2077

7.267

0,709

0,846

HD3

15.6077

7.822

0,725

0,842

HD4

15.8077

7.149

0,750

0,830


Theo Bảng 4.4 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Mức độ hữu dụng là 0,874 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,830 đến 0,846 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Mức độ hữu dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.

4.2.3. Thang đo về Mức độ tin cậy‌

Bảng 4.5. Cronbach’s Alpha thang đo về Mức độ tin cậy.


Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu loại biến

Mức độ tin cậy: .814

TC1

9.2846

4.515

0,713

0,700

TC2

9.0538

4.392

0,606

0,813

TC3

8.9231

4.537

0,686

0,725


Theo Bảng 4.5 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Mức độ tin cậy là 0,814 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,700 đến 0,813 lớn hơn


0,3. Như vậy, thang đo về Mức độ tin cậy đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.

4.2.4. Thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin‌

Bảng 4.6. Cronbach’s Alpha thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin.


Biến quan

sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến

Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin: .764

CN1

9.8769

3.923

0,615

0,662

CN2

10.1000

4.494

0,575

0,710

CN3

10.1923

3.784

0,606

0,675


Theo Bảng 4.6 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin là 0,764 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,662 đến 0,710 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.

4.2.5. Thang đo về Chuẩn chủ quan‌

Bảng 4.7. Cronbach’s Alpha thang đo về Chuẩn chủ quan.


Biến quan

sát

Trung bình thang

đo nếu loại biến

Phương sai thang

đo nếu loại biến

Tương quan

biến tổng

Cronbach's Alpha

nếu loại biến

Chuẩn chủ quan: .873

XH1

9.8462

3.728

0,788

0,794

XH2

9.8077

3.629

0,752

0,827

XH3

9.8846

3.886

0,733

0,843


Theo kết quả Bảng 4.7 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Chuẩn chủ quan là 0,873 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,794 đến 0,843 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Chuẩn chủ quan đều phù hợp và đạt được độ


tin cậy cao.

4.2.6. Thang đo về ý định sử dụng‌

Bảng 4.8 Cronbach’s Alpha thang đo về Ý định sử dụng.


Biến quan

sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến

Ý định sử dụng: .843

YD1

10.0154

3.814

0,756

0,733

YD2

9.8769

4.264

0,683

0,805

YD3

9.9385

4.120

0,687

0,801


Theo Bảng 4.8 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Ý định sử dụng là 0,843 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,733 đến 0,805 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Ý định sử dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.

4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA‌

Bảng 4.9 Kiểm định KMO và Bartlett


KMO and Bartlett's Test

Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin

.875


Kiểm định Bartlett's

Approx. Chi-Square

1188.50

7

df

153

Sig.

.000


Hệ số KMO = 0.875 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.

Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo.

Bảng 4.9 cho kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.

Xem tất cả 100 trang.

Ngày đăng: 04/05/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí