Content uploaded by Do Huu Hai
Author content
All content in this area was uploaded by Do Huu Hai on Jul 26, 2017
Content may be subject to copyright.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U Ứ
Đ NH L NGỊ ƯỢ TRONG KINH TẾ
L a ch n mự ọ u nghiên c uẫ ứ
Ph n m m trong nghiên c u và ầ ề ứ
Các bi n s trong nghiên c uế ố ứ
Phân tích d li u và k t qu NCữ ệ ế ả
Ni dung 01
ộ
Ni dung 02
ộ
Ni dung 03
ộ
N I DUNGỘ
L a ch n ự ọ
m u ẫ
nghiên
c uứ.
Các bi n ế
s trong ố
nghiên c uứ.
K t qu ế ả
nghiên
c uứ.
Ph n m m ầ ề
trong
nghiên c uứ.
Phân tích
d li uữ ệ .
K t lu n ế ậ
và đ ề
xu tấ.
N i dung 01ộ
N i dung 03ộ
N i dung 05ộ
N i dung 02ộ
N i dung 04ộ
N i dung 06ộ
L A CH N M U TRONG NCỰ Ọ Ẫ
kích th c m u ph i ướ ẫ ả
b o đ m theo công ả ả
th c: n ≥ 8m + 50 (n là ứ
c m u, m là s bi n ỡ ẫ ố ế
đ c l p trong mô hình)ộ ậ
M u t i thi u ph i là 50, ẫ ố ể ả
t t h n là 100 và t l s ố ơ ỉ ệ ố
quan sát/bi n đo l ng là ế ườ
5/1.
Mô hình phân tích c u ấ
trúc tuy n tính (SEM) ế
kích th c m u nghiên ướ ẫ
c u th ng t 300 - ứ ườ ừ
500.
n ≥ 104 + m (v i m là s ớ ố
l ng bi n đ c l p và ph ượ ế ộ ậ ụ
thu c), ho c n ≥ 50 + m , ộ ặ
n u m < 5ế
PH M M M TRONG NGHIÊN C UẦ Ề Ứ
Excel.
Nvivo.
R+.
Eview.
Amos.
SPSS.
CÁC BI N S TRONG NCẾ Ố
1
2
3
4
Bi n ph thu c (Y), m c tiêu ch u tác ế ụ ộ ụ ị
đ ng đang đ c NCộ ượ
Bi n đ c l p, là các nhân t tác đ ng ế ộ ậ ố ộ
vào MT NC
Bi n đi u ti t là bi n tác đ ng đ n ế ề ế ế ộ ế
quan h gi a bi n đ c l p và ph ệ ữ ế ộ ậ ụ
thu cộ.
Bi n ki m soát (Có 1 nh h ng ti m năng đ i ế ể ả ưở ề ố
v i Y và nh 1 bi n đ c l p), bi n trung gian (là ớ ư ế ộ ậ ế
bi n g n l c tác đ ng c a bi n đ c l p vào ế ạ ọ ộ ủ ế ộ ậ
bi n ph thu c)ế ụ ộ .
PHÂN TÍCH D LI UỮ Ệ
1
2
3
Thu th p d li u nghiên c u b ng b n câu h i và k thu t ph ng v n khách ậ ữ ệ ứ ằ ả ỏ ỹ ậ ỏ ấ
hàng
Đánh giá s b đ tin c y và giá tr c a thang đo b ng h s tin c y Cronbach alpha và ơ ộ ộ ậ ị ủ ằ ệ ố ậ
phân tích nhân t khám phá EFAố. H s Cronbach alpha có giá tr t 0,8 tr lên đ n g n ệ ố ị ừ ở ế ầ
1,0 là thang đo t t; t 0,7 đ n g n 0,8 là s d ng đ cố ừ ế ầ ử ụ ượ . Cronbach alpha không cho bi t ế
bi n nào nên lo i b và bi n nào nên gi l i. B i v y, bên c nh h s Cronbach alpha, ế ạ ỏ ế ữ ạ ở ậ ạ ệ ố
ng i ta còn s d ng h s t ng quan bi n t ng (iterm – total correlation) và nh ng ườ ử ụ ệ ố ươ ế ổ ữ
bi n nào có t ng quan bi n t ng < 0,3 s b lo i bế ươ ế ổ ẽ ị ạ ỏ.
Phân tích nhân t khám phá (EFA) đ đánh giá thang đo hay rút g n m t t p bi nố ể ọ ộ ậ ế :
+ Tiêu chu n Bartlett và h s KMO dùng đ đánh giá s thích h p c a EFA. EFA đ c g i là ẩ ệ ố ể ự ợ ủ ượ ọ
thích h p khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05. ợ
+ Tiêu chu n rút trích nhân t g m ch s Engenvalue (đ i di n cho l ng bi n thiên đ c ẩ ố ồ ỉ ố ạ ệ ượ ế ượ
gi i thích b i các nhân t ) và ch s Cumulative (t ng ph ng sai trích cho bi t phân tích nhân ả ở ố ỉ ố ổ ươ ế
t gi i thích đ c bao nhiêu % và bao nhiêu % b th t thoát). ố ả ượ ị ấ Các nhân t có Engenvalue <1 ố
s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n bi n g c (bi n ti m n trong các thang đo ẽ ụ ắ ố ơ ế ố ế ề ẩ
tr c khi EFA). Vì th , các nhân t ch đ c rút trích t i Engenvalue ướ ế ố ỉ ượ ạ > 1 và đ c ch p nh n ượ ấ ậ
khi t ng ph ng sai trích ≥ 50%.ổ ươ
+ Phân tích mô hình c u trúc tuy n tính (SEM) thì nên s d ng ph ng pháp trích Pricipal ấ ế ử ụ ươ
Axis Factoring v i phép xoay Promaxớ.
+ Tiêu chu n h s t i nhân t (Factor loadings) bi u th t ng quan đ n gi a các bi n v i ẩ ệ ố ả ố ể ị ươ ơ ữ ế ớ
các nhân t , dùng đ đánh giá m c ý nghĩa c a EFA. Factor loading > 0,3 đ c xem là đ t ố ể ứ ủ ượ ạ
m c t i thi u; Factor loading > 0,4 đ c xem là quan tr ng; Factor loading > 0,5 đ c xem là ứ ố ể ượ ọ ượ
có ý nghĩa th c ti n. Tr ng h p ch n tiêu chu n Factor loading > 0,3 thì c m u ít nh t ph i ự ễ ườ ợ ọ ẩ ỡ ẫ ấ ả
là 350; n u c m u kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n Factor loading > 0,55; n u c m u ế ỡ ẫ ả ọ ẩ ế ỡ ẫ
kho ng 50 thì Factor loading > 0,75. ảCó th gi l i bi n có Factor loading < 0,3, nh ng bi n ể ữ ạ ế ư ế
đó ph i có giá tr n i dungả ị ộ .
PHÂN TÍCH D LI UỮ Ệ
04
05
Ph ng pháp phân tích nhân t kh ng đ nh CFA đ c s d ng đ ươ ố ẳ ị ượ ử ụ ể
ki m đ nh đ phù h p c a mô hình các thang đo v i d li u th tr ngể ị ộ ợ ủ ớ ữ ệ ị ườ :
S d ng các tiêu chu n: Chi-Square (Chi bình ph ng - CMIN); Chi-ử ụ ẩ ươ
Square đi u ch nh theo b c t do (CMIN/df); ch s GFI (Goodness of ề ỉ ậ ự ỉ ố
Fit Index); ch s TLI (Tucker & Lewis Index); Ch s CFI (Comparative ỉ ố ỉ ố
Fit Index); ch s RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô ỉ ố
hình đ c coi là phù h p khi ki m đ nh Chi-square có giá tr P ≥ 0,05. ượ ợ ể ị ị
Tuy nhiên, Chi-square có nh c đi m là ph thu c vào kích th c m u ượ ể ụ ộ ướ ẫ
nghiên c u. Khi kích th c c a m u càng l n thì Chi-square càng l n ứ ướ ủ ẫ ớ ớ
do đó làm gi m m c đ phù h p c a mô hình. B i v y, bên c nh P ả ứ ộ ợ ủ ở ậ ạ
value, các tiêu chu n đ c s d ng là CMIN/df ≤ 2 (theo Carmines & ẩ ượ ử ụ
Mciver -1981, m t s tr ng h p có th ch p nh n CMIN/df ≤ 3); GFI, ộ ố ườ ợ ể ấ ậ
TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); RMSEA ≤ 0,08, tr ng h p ườ ợ
RMSEA ≤ 0,05 theo Steiger đ c coi là r t t t.ượ ấ ố
Ví d minh hoụ ạ
Ph ng pháp phân tích c u trúc tuy n tính SEM (Structural Equation ươ ấ ế
Modeling) đ c s d ng đ ki m đ nh đ phù h p mô hình lý thuy t và ượ ử ụ ể ể ị ộ ợ ế
các gi thuy t nghiên c uả ế ứ