H KINH T QTKD KHOA QUN TR KINH

ĐH KINH TẾ & QTKD KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KINH DOANH

Nghiên cứu khoa học là gì? Nghiên cứu khoa học là hành động tìm hiểu, quan sát, thí nghiệm … dựa trên những số liệu, dữ liệu, tài liệu thập được để phát hiện ra bản chất, quy luật chung của sự vật, hiện tượng, tìm ra những kiến thức mới (đây là hướng nghiên cứu hàn lâm) hoặc tìm ra những ứng dụng kỹ thuật mới, những mô hình mới có ý nghĩa thực tiễn (đây là hướng nghiên cứu ứng dụng).

Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Trọng tâm nghiên cứu Nghiên cứu định tính Nghiên cứu định lượng Hiểu và giải thích Mô tả, giải thích và dự báo Mức độ liên quan Cao, người nghiên cứu là người tham Hạn chế, được kiểm soát để ngăn ngừa sai lệch của nhà nghiên gia hoặc tác động cứu Mục đích nghiên Hiểu sâu vấn đề, xây dựng lý thuyết cứu Mô tả hoặc dự báo, xây dựng hoặc kiểm định lý thuyết Mẫu thiết kế Có chủ đích Chọn theo xác suất Thiết kế nghiên cứu - Phát triển và điều chỉnh theo mỗi giai đoạn dự án - Thường sử dụng nhiều phương pháp cùng một lúc hoặc tuần tự - Sự nhất quán thường không được kỳ vọng - Tiếp cận theo chiều dọc - Xác định trước khi bắt đầu dự án - Sử dụng phương pháp đơn hoặc phương pháp hỗn hợp - Sự nhất quán mang tính quyết định - Cách tiếp cận chéo hoặc chiều dọc

Thang đo định danh: thu thập thông tin của một biến một cách tự nhiên hoặc theo thiết kế có thể nhóm vào hai hay nhiều nhóm duy nhất hoặc hữu hạn. n Ví dụ: 1 - Miền Bắc, 2 Miền trung, 3 miền Nam n Đạo phật=1, thiên chúa=2, . . đạo khác =9 n

Thang đo thứ bậc bao gồm các đặc tính của thang đo định danh có thêm tính thứ bậc. n Ví dụ: Không hài lòng, rất hài lòng n

Thang đo khoảng n Thang khoảng là một kiểu đánh giá phân loại sự vật, hiện tượng hay đặc tính theo những đơn vị phân loại bằng nhau ở bất kỳ khoảng nào trên thang đo. n Ví dụ nhiệt độ đo bằng o. C. Khoảng đo bằng nhau. Nhưng mức nhiệt độ 30 o. C không có nghĩa là nóng gấp đôi mức nhiệt độ 15 o. C. Quy đổi nhiệt độ thang độ C sang độ F thì 30 o. C=86 o. F và 15 o. C=59 o. F

Thang đo tỉ lệ có tất cả các đặc tính khoảng cách và thứ tự của thang đo khoảng, ngoài ra điểm 0 trong thang đo tỉ lệ là một số “thật” nên ta có thể thực hiện được phép toán chia để tính tỉ lệ nhằm mục đích so sánh. n Ví dụ: 1 người thu nhập 10 triệu thì thu nhập của anh ta lớn gấp đôi người có thu nhập 5 triệu n

Sử dụng chính xác các loại thang đo sẽ cho kết luận đúng Hiểu các loại thang đo khác nhau là rất quan trọng vì hai lý do: 1 - Nhà nghiên cứu phải tìm hiểu thang đo đo lường n của mỗi biến được sử dụng, vì dữ liệu dạng định tính không được sử dụng như dữ liệu định lượng và ngược lại. Nếu một nhà nghiên cứu định nghĩa thiếu chính xác và sử dụng thang đo định tính như định lượng, thì việc sử dụng này sẽ cho kết quả không phù hợp.

Sử dụng chính xác các loại thang đo sẽ cho kết luận đúng 2. Thang đo đo lường cũng rất quan trọng để lựa chọn phương pháp phân tích đa biến nào được áp dụng phù hợp nhất cho loại dữ liệu đó, với việc xem xét được thực hiện cả biến phụ thuộc và biến độc lập. Thuộc tính định tính hay định lượng của biến phụ thuộc hay biến độc lập là nhân tố quyết định trong việc chọn phương pháp nào là phù hợp.

Thang đo và tiêu chí đánh giá n Một số nhà nghiên cứu đang coi thang đo chính là tiêu chí đánh giá. Vì vậy sử dụng một bảng câu hỏi nhưng lại có hai loại thang đo khác nhau. Sau đó vừa dùng kết quả điều tra để chạy mô hình hồi quy để kết luận nhân tố có ảnh hưởng hay không vừa sử dụng thang đo dạng tiêu chí đánh giá để kết luận xem việc thực hiện tốt hay xấu.

Thang đo và tiêu chí đánh giá Mức độ đồng ý Diễn giải 1 -1, 79 Rất không đồng ý Rất kém 1, 8 -2, 59 Không đồng ý Kém 2, 6 -3, 39 Có hoặc không Trung bình 3, 4 -4, 19 Đồng ý Khá 4, 2 -5 Rất đồng ý Tốt

Thang đo và tiêu chí đánh giá Thang đo trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng là các chỉ tiêu phản ánh nhân tố đưa ra mà không phải tiêu chí đánh giá việc thực hiện tốt hay xấu. n Việc sử dụng một bảng hỏi với hai loại thang đo là không phù hợp. n

Ví dụ Để phản ảnh nhân tố/khái niệm con bò người ta sử dụng các mục hỏi sau: 1. Là con vật có hai sừng 2. Là động vật ăn cỏ 3. Là động vật có lông màu vàng 4. Là động vật nhai lại Với thang đo Likert từ 1 -5 (Rất không đồng ý đến rất đồng ý) Mức độ đồng ý cao biểu hiện các mục hỏi phản ánh chính xác nhất khái niệm con bò mà không phải con vật khác. n

Sau đó tác giả tính giá trị trung bình Mục hỏi Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Là con vật có hai sừng 3, 5 0. 98 Là động vật ăn cỏ 3, 2 0. 78 Là động vật có lông màu vàng 3, 1 0. 81 Là động vật nhai lại 2, 5 0, 79 Người dân trả lời biến là động vật nhai lại ở mức 2, 5 chứng tỏ việc chăm sóc con bò chưa tốt.

Vì nhầm lẫn với tiêu chí đánh giá Giả sử mục hỏi “là con vật có lông màu vàng” có mức đồng ý 3, 5, tác giả kết luận con bò được chăm sóc tốt. n Trong phân tích nhân tố ảnh hưởng, thang đo được dùng để đo lường khái niệm/nhân tố mà không phải tiêu chí đánh giá việc thực hiện. n

Thang đo và tiêu chí đánh giá n n Việc nhầm lẫn này cũng giống như hỏi một người trồng nhãn mức độ đồng ý về các nhân tố ảnh hưởng tới sản lượng nhãn gồm các yếu tố như giống, phân bón, kỹ thuật trồng. Khi họ thể hiện sự đồng ý cao nghĩa là yếu tố đó có ảnh hưởng đến sản lượng nhãn mà không kết luận được là anh ta thực hiện kỹ thuật đó tốt hay kém.

Thang đo và tiêu chí đánh giá n n Ví dụ: hỏi người trồng nhãn về yếu tố phân bón Câu 1: Tôi thường bón phân vô cơ vào đầu năm Câu 2: Tôi thường bón phân hữu cơ khi cây ra hoa Câu 3: Tôi thường bón phân hỗn hợp khi cây ra quả

Vì hiểu thang đo là tiêu chí đánh giá Việc nhầm lẫn này dẫn tới thiết kế bảng hỏi như sau: Câu 1: Ở đây tôi bón phân rất hợp lý n Câu 2: Tôi bón phân rất đúng kỹ thuật n Câu 3: Tôi bón phân đúng loại quy định n

Để tránh mắc lỗi này n n n Đầu tiên phân tích các nhân tố ảnh hưởng để xác định nhân tố nào có ảnh hưởng. Sau đó thiết kế một bộ tiêu chuẩn đánh giá các việc thực hiện những nhân tố này ở đơn vị. Không nên dùng một bộ câu hỏi với hai loại thang đo

Các bước nghiên cứu khoa học trong kinh doanh Vấn đề hay chủ đề cần nghiên cứu Quyết định quản lý Viết báo cáo Xác định câu hỏi nghiên cứu Phân tích dữ liệu và giải thích Thiết kế nghiên cứu Thiết kế quy trình thu thập số liệu Xác định mẫu nghiên cứu Thu thập số liệu Chuẩn bị phương tiện và điều tra thử

Bước 1: Lựa chọn chủ đề nghiên cứu Thế nào là vấn đề nghiên cứu? Vấn đề nghiên cứu xuất phát từ đâu? + Vấn đề thực tế nảy sinh trong quản lý mà chưa có câu trả lời + Khảo sát lý thuyết + Kinh nghiệm chuyên gia

Xác định chủ đề nghiên cứu n n Xuất phát điểm thường từ lĩnh vực bạn yêu thích hoặc có hiểu biết tương đối về phần đó. Trong trường hợp bạn là người lần đầu tiên làm nghiên cứu, bạn có thể bắt đầu bằng cách đọc các công trình nghiên cứu của người khác

Xác định chủ đề nghiên cứu n n Tham dự một buổi hội thảo nghiên cứu và đọc các tài liệu chuyên đề. Quan sát các tình huống thực tế trong quản lý và những vấn đề nảy sinh trong hoạt động kinh doanh

Bước 2: Xác định câu hỏi nghiên cứu n n n Phát hiện ra vướng mắc trong quản lý Xác định câu hỏi cần trả lời Xác định câu hỏi nghiên cứu Ví dụ: Người lao động rời bỏ doanh nghiệp và công ty không biết nguyên nhân tại sao Câu hỏi: Điều kiện làm việc có ảnh hưởng tới xu hướng rời bỏ công ty của nhân viên trong công ty hay không?

Bước 3: Viết đề cương nghiên cứu Việc hoàn thành đề cương quyết định khoảng 50 -60% hoàn thành công trình nghiên cứu. n Việc chuẩn bị đề cương cần phải dành thời gian tương đối dài. n

Từ câu hỏi nghiên cứu triển khai thế nào? n Từ câu hỏi nghiên cứu đã xác định, bạn tiến hành trả lời câu hỏi đó thế nào? Giả sử muốn làm rõ ảnh hưởng của điều kiện làm việc tới ý định rời bỏ công việc của nhân viên, bạn sẽ làm thế nào?

Từ câu hỏi nghiên cứu n Đọc tài liệu để xem các công trình trước đây họ đã đề cập tới vấn đề này chưa? Mức độ đề cập đến đâu? Phương pháp họ áp dụng là gì? n Đôi khi những vấn đề bạn đang thắc mắc đã được các nhà khoa học nghiên cứu từ lâu rồi

Xây dựng mô hình và các giả thiết Đọc các nghiên cứu trước đây để hiểu các khái niệm các biến mà bạn định sử dụng trong mô hình của bạn. n Giải thích mối quan hệ giữa các biến và thiết lập mô hình nghiên cứu n

Xây dựng các giả thiết Từ những nghiên cứu trước, bạn đưa ra những nhận định của mình thông qua việc xây dựng các giả thiết. Giả thiết chính là vấn đề bạn cần chứng minh và làm rõ. n Ví dụ: H 1: Điều kiện làm việc có quan hệ ngược chiều với việc rời bỏ công ty. n

Các lỗi thường mắc phải khi xây dựng giả thiết nghiên cứu Một số người làm nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố A, B, C, D đến biến Y. n Tác giả lấy dẫn chứng công trình của tác giả 1 nghiên cứu biến A ảnh hưởng đến Y. n Tác giả cũng đưa ra giả thiết A có ảnh hưởng tới Y n

Lựa chọn phương pháp nghiên cứu n Để xử lý vấn đề đó bạn sử dụng phương pháp nào? n Quy trình tiến hành ra sao? Thu thập số liệu theo cách nào? Nghiên cứu thí nghiệm Phỏng vấn nhóm Thống kê mô tả Bảng hỏi n n n

Lựa chọn phương pháp nào? Chọn phương pháp nào dựa trên mục tiêu nghiên cứu của bạn miễn là bạn chứng minh được: + Phương pháp đó là phù hợp + Pháp pháp đó xử lý được vấn đề bạn đưa ra n

Chuyển các khái niệm lý thuyết thành các khái niệm thực nghiệm để thu thập số liệu n Các khái niệm lý thuyết thường khó đo lường trong thực tế vì vậy phải sử dụng các khái niệm thực nghiệm thay thế. + Ví dụ: khái niệm lý thuyết: hành vi phàn nàn + Khái niệm thực nghiệm: Ý định phàn nàn + Người trả lời không thực hiện hành vi phàn nàn lúc được hỏi nên chỉ có thể hỏi họ về ý định phàn nàn.

Thang đo thực nghiệm n Thang đo thực nghiệm là việc gán các số cho các sự kiện thực nghiệm, sự vật hay thuộc tính, hoặc các hoạt động theo một tập hợp các quy tắc. + Chọn các sự kiện thực nghiệm có thể theo dõi + Xây dựng bộ quy tắc sắp xếp + Ứng dụng quy tắc này cho mỗi quan sát của sự kiện đó.

Ví dụ n n n Quan sát thực nghiệm: giới tính Quy tắc: M nếu là Nam và F nếu là nữ Biểu tượng: có thể dùng ký hiệu (M, F) Hoặc có thể dùng 1 - Nam và 0 - Nữ Quan sát thực nghiệm: xu hướng rời bỏ công ty Quy tắc: 5 nếu rất đồng ý, 4 đồng ý, 3 có thể có hoặc không, 2 không đồng ý, 1 rất không đồng ý

Bước 4: Thu thập số liệu n Tìm kiếm số liệu thứ cấp n Thu thập số liệu sơ cấp ¨ Xây dựng bảng câu hỏi ¨ Thử nghiệm, chỉnh sửa, hoàn thiện bảng câu hỏi ¨ Thực hiện điều tra

Thiết kế bảng hỏi biến định lượng n Đối với các biến định lượng hoặc dễ lượng hóa như: thu nhập, doanh thu, lợi nhuận, chi phí… thì việc thiết kế bảng hỏi sẽ dễ dàng hơn. Ví dụ: Lợi nhuận =a+b*Dthu+c*Chiphi+ d*Đtư Stt DN 1 DN 2 DN 3 …. . DNn Doanh thu Chi phí Đtư Lợi nhuận

Thiết kế bảng hỏi biến định tính n Đối với các biến định tính như: sự hài lòng, ý định phàn nàn, tức giận, ý định truyền miệng, độ trung thành…. thì làm thế nào? Vì các biến định tính phụ thuộc nhiều vào quan điểm của người trả lời vì vậy việc sử dụng một câu hỏi cho một biến thường không phản ánh được bản chất vấn đề.

Số mục hỏi cho một biến? Theo Hair và các cộng sự thì số mục hỏi tối thiểu cho một biến là 3 mới đảm bảo tính tin cậy của thang đo. n Có thể sử dụng một vài câu hỏi đảo trong mục hỏi. n

Giả sử mô hình nghiên cứu như sau Mục 1 Mục 2 Mục 3 Ý định mua lại Lòng trung thành Sự hài lòng Mục 4 Mục 1 Mục 2 Mục 3 Mục 4 Mục 5

Các mục hỏi này lấy ở đâu? Tham khảo ở các nghiên cứu trước đây và điều chỉnh những mục hỏi mà họ đã phát triển để dùng cho bảng hỏi của mình. n Phát triển thang đo mới n

Xây dựng thang đo mới Xác định phạm vi của khái niệm Phát triển các mục hỏi Thu thập số liệu Tinh lọc thang đo Thu thập số liệu Đánh giá độ tin cậy và phù hợp của thang đo Phát triển thành thang đo quy chuẩn

Xây dựng thang đo mới Để đảm bảo độ tin cậy và tính giá trị của thang đo thì việc xây dựng thang đo mới đòi hỏi quy trình khá phức tạp. n Việc đưa ra các thang đo mà chưa được kiểm định dẫn tới kết quả không đáng tin cậy. n

Độ tin cậy và độ phù hợp của thang đo

Bước 5: Xử lý số liệu n Làm sạch, mã hoá, nhập số liệu n Phân tích số liệu n Giải thích, làm sáng tỏ những vấn đề từ kết quả nghiên cứu

Nhập và mã hóa số liệu Sau khi điều tra, số liệu được mã hóa thành các biến, mục hỏi (item) và nhập vào phần mềm. n Ví dụ: Mục hỏi 1: Khi bị làm phiền tôi sẽ dễ dàng tỏ thái độ tức giận ta ký hiệu TA 1 n

Làm sạch số liệu Sử dụng thống kê mô tả để loại bỏ những sai sót do nhập số liệu n Ví dụ: ta sử dụng thang đo 7 mức nhưng khi dùng thống kê mô tả lại xuất hiện số 8, hãy tìm và nhập lại số chính xác ở ô có số 8 đó. n

Nghiên cứu với biến định tính và biến định lượng Để đo lường một biến định lượng thì thường chỉ có một chỉ tiêu như doanh thu, chi phí, lợi nhuận, tiền lương, …vv. n Để đo lường một biến định tính thì phải dùng từ ít nhất 3 mục hỏi đo lường cho một biến định tính mới đảm bảo độ phù hợp. n

Phương pháp phân tích n n Việc phân tích mô hình với biến định lượng sẽ khác so với biến định tính do mỗi biến chỉ có một biến quan sát. Ví dụ như doanh thu, chi phí, lợi nhuận. Đối với biến định tính thì mỗi khái niệm/nhân tố thường đo lường bằng nhiều biến quan sát. Phương pháp phân tích biến định tính khác với phương pháp phân tích biến định lượng

Phân tích nhân tố là gì? n Phân tích nhân tố là một kỹ thuật thống kê để rút gọn dữ liệu bằng cách: n Tìm mối liên quan của các biến liên tục dựa trên sự tương quan giữa chúng Chuyển việc phân tích nhiều biến, nhiều yếu tố thành việc phân tích và giải thích một vài biến hoặc nhân tố Các biến liên quan được nhóm lại với nhau và tách ra khỏi các biến khác mà nó không liên quan n n

Điều kiện thực hiện phân tích nhân tố Các biến phải có mối liên hệ với nhau n Các mối liên quan thấp, không thích hợp với phân tích nhân tố. n Các biến đo lường đa hướng cũng không thích hợp cho phân tích nhân tố. n

Ví dụ: Phân tích sự hài lòng người lao động tại công ty A n Anh chị hãy đánh giá mức độ đồng ý với các ý kiến sau (1 rất không đồng ý, 5=rất đồng ý): n 1. Tôi hài lòng về tiền lương của công ty đang trả n 2. Tôi hài lòng với chế độ đào tạo công ty đang áp dụng 3. Tôi hài lòng với điều kiện làm việc của công ty 4. Tôi hài lòng với chế độ thăng tiến của công ty n n

Thang đo đa hướng Hài lòng về thăng tiến Hài lòng về cơ sở vật chất Hài lòng về lương Hài lòng về điều kiện làm việc Hài lòng về đào tạo Hài lòng về phúc lợi

Nếu gặp một thang đo đa hướng mà kết quả phân tích nhân tố rất đẹp? Hệ số cronbach Alpha >=0, 8 n Độ tin cậy >=0, 8 n Thể hiện số liệu không đáng tin cậy

Phân tích nhân tố khám phá là gì? Phân tích nhân tố khám phá chính là việc phát hiện ra bao nhiêu nhân tố từ tập hợp dữ liệu đã cho. n Ví dụ: từ 14 mục hỏi về trí tuệ cảm xúc, sau quá trình phân tích nhân tố rút gọn thành 3 nhân tố chính n

Phân tích nhân tố khám phá Từ 14 biến quan sát đã rút gọn thành 3 nhân tố chính. n Theo nguyên tắc tính kiệm của mô hình, một mô hình đơn giản mà giải thích được kết quả gần tương đương với một mô hình phức tạp thì lựa chọn mô hình đơn giản. n

Các bước trong phân tích nhân tố Bước 1: Tính ma trận tương quan cho tất cả các biến quan sát + Hệ số tương quan của các biến >=0, 3 + Xác định các biến không tương quan tới biến quan sát khác + Nếu các biến quan sát có tương quan nhỏ thì có thể chúng không thuộc một nhân tố n

Kiểm định KMO và Bartlett n n KMO là kiểm định xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố, giá trị 0. 5=<KMO<1 được coi là phù hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê nghĩa là Sig <0. 05 thì bác bỏ giả thuyết Ho và các biến có tương quan với nhau.

Kiểm định KMO và Bartlett KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity df Sig. , 875 969, 740 15 , 000

Bước 2: Trích xuất các nhân tố n n n Mục đích của phần này đó là xác định các nhân tố. Căn cứ vào mối tương quan giữa các biến để trích xuất ra các nhân tố. Thường dùng phương pháp Principal components analysis để xác định các nhân tố

Xác định số lượng các nhân tố Căn cứ vào giá trị Eigen Value >1 n Ấn định trước số nhân tố dựa trên lý thuyết n

Bước 3: Xoay nhân tố Đây là cách để cho các nhân tố có ý nghĩa hơn và dễ dàng gộp các biến vào các nhân tố. n Có nhiều cách xoay các nhân tố, nhưng cách phổ biến nhất là varimax - xoay theo hướng đơn giản hóa cột của ma trận nhân tố n

Giả sử ta có các biến sau đây n n n n n V 1: Mức giá V 2: Nhân viên cửa hàng V 3: Chính sách đổi hoặc trả hàng V 4: Sự sẵn có của sản phẩm V 5: Chất lượng sản phẩm V 6: Sự đa dạng sản phẩm của một dòng V 7: Sự đa dạng các dòng sản phẩm V 8: Dịch vụ tại cửa hàng V 9: Không khí tại cửa hàng

Ma trận tương quan các yếu tố V 1 -Giá V 2 -Nhân viên V 3 - Chính sách trả hàng V 4 -Sự sắn có sp V 5 -Chất lượng sản phẩm V 6 - Độ đa dạng 1 dòng sp V 7 - Độ đa dạng các dòng sp V 8 - Dịch vụ trong cửa hàng V 9 - Không khí trong cửa hàng V 1 1. 000 0, 427 0, 302 0, 471 0, 765 0, 281 0, 345 0, 242 0, 372 V 2 1. 000 0, 771 0, 497 0, 406 0, 445 0, 49 0, 719 0, 737 V 3 1. 000 0, 427 0, 307 0, 423 0, 471 0, 733 0, 744 V 4 1. 000 0, 427 0, 713 0, 719 0, 428 0, 479 V 5 1. 000 0, 325 0, 378 0, 24 0, 326 V 7 V 8 V 9 1. 000 0, 724 1. 000 0, 311 0, 435 1. 000 0, 429 0, 466 0, 71 1. 000

Ma trận tương quan của các biến sau khi gộp vào các nhân tố V 3 V 8 V 3 - Chính sách trả hàng 1. 000 V 8 - Dịch vụ trong cửa hàng V 9 V 2 V 6 V 7 V 4 V 1 V 5 0, 773 1. 000 V 9 - Không khí trong cửa hàng 0, 771 0, 711 1. 000 V 2 - V 2 -Nhân viên 0, 771 0, 719 0, 737 1. 000 V 6 - Độ đa dạng 1 dòng sp 0, 423 0, 311 0, 429 0, 445 1. 000 V 7 - Độ đa dạng các dòng sp 0, 471 0, 435 0, 466 0, 49 0, 724 1. 000 V 4 -Sự sắn có sp 0, 427 0, 428 0, 479 0, 497 0, 713 0, 719 1. 000 V 1 - Giá 0, 302 0, 242 0, 372 0, 427 0, 281 0, 354 0, 47 1. 000 V 5 - V 5 -Chất lượng sản phẩm 0, 307 0, 24 0, 326 0, 406 0, 325 0, 378 0, 427 0, 765 1. 000

Xoay nhân tố Nhân tố 2 +1 • V 1 • V 2 +0. 7 • V 5 -1 0 +1 +0. 5 • V 3 -1 • V 4 Nhân tố 1

Xoay nhân tố Nhân tố 2 đã xoay +1 0. 94 • V 1 • V 2 +0. 7 • V 5 -1 0 0. 03 +1 +0. 5 • V 3 -1 Nhân tố 1 • V 4 Nhân tố 1 đã xoay

Xoay và không xoay Biến Giá trị tải chưa xoay Giá trị tải đã xoay I II V 1 0, 5 0, 8 0, 03 0, 94 V 2 0, 6 0, 7 0, 16 0, 9 V 3 0, 9 -0, 25 0, 95 0, 24 V 4 0, 8 -0, 3 0, 84 0, 15 V 5 0, 6 -0, 5 0, 76 -0, 13 Giá trị factor loading thể hiện các nhân tố giải thích bởi các biến khi phân tích nhân tố ở mức bao nhiêu

Bước 4: Chọn các nhân tố Căn cứ vào giá trị truyền tải của các biến, chọn các biến có giá trị truyền tải lớn nhất và gộp lại thành nhóm n Chọn các nhóm có ý nghĩa thực tiễn n Đặt tên cho các nhóm n

Kiểm tra độ tin cậy n Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha. Thông thường hệ số này >=0, 7. K là số mục hỏi Là phương sai các giá trị quan sát Là phương sai các nhân tố

Kiểm tra độ tin cậy trước hay phân tích nhân tố trước? n Nhiều nhà nghiên cứu đang băn khoăn làm phần nào trước?

Bước 5: Tính giá trị biến của nhân tố để dùng trong hồi quy Vì mỗi nhân tố có nhiều mục hỏi vì vậy cần tính giá trị nhân số của mỗi nhân tố n Các đơn giản nhất là tính trung bình cộng của các mục hỏi thuộc cùng một nhân tố n

Kết quả Từ nhiều biến hoặc mục hỏi, thông qua phân tích nhân tố trở thành một vài biến hoặc vài nhân tố n Một mô hình càng ít biến nhưng vẫn giải thích được kết quả như mong muốn thì càng tốt. n

Lưu ý n n n Phân tích nhân tố là một kỹ thuật xử lý số liệu và máy tính làm việc với các con số để tìm ra mối tương quan. Tuy nhiên, việc lựa chọn sử dụng các nhân tố còn phải căn cứ vào nội dung của các mục hỏi để quyết định. Một số nghiên cứu khi gộp các mục hỏi không liên quan đến nhau vào thành một nhân tố để hồi quy dẫn đến kết quả khá hài hước. Số quan sát dùng để phân tích nhân tố ảnh hưởng tới lựa chọn tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố. Thông thường thì số quan sát phải gấp 5 lần số mục hỏi trở lên.

Gộp các mục hỏi không cùng nội dung vào nhau và đặt tên nhân tố n n n Ví dụ một tác giả sau khi phân tích nhân tố đã đặt tên nhân tố là “không gian cửa hàng” gồm các mục hỏi sau: KG 1: Cửa hàng rộng rãi, thoáng mát KG 2: Chỗ đậu xe rộng KG 3: Lối đi các gian hàng rộng KG 4: Nhân viên ăn mặc gọn gàng

Gộp các mục hỏi không cùng nội dung Nhân viên ăn mặc gọn gàng liên quan rất ít đến yếu tố không gian cửa hàng. n Việc gộp như vậy là không thật sự phù hợp. n Việc tương quan cao do nhiều nguyên nhân như người trả lời không trả lời chính xác, không hiểu câu hỏi, nhập số liệu sai… n

Thực hành Phân tích các nhân tố đo lường cho biến trí tuệ cảm xúc (Emotional Intelligence) gồm 14 biến quan sát. n Ví dụ số 01. n

Phân tích nhân tố khẳng định là gì? Đây là việc kiểm định mô hình lý thuyết đưa ra bằng tập hợp số liệu thực nghiệm. n Giả sử mô hình nghiên cứu chỉ ra có sự liên hệ giữa điều kiện làm việc và ý định rời bỏ công ty. n

Phân tích nhân tố khẳng định Là phương pháp nhằm xác định sự phù hợp của số liệu nghiên cứu với mô hình lý thuyết. n Trong phân tích nhân tố khám phá nhà nghiên cứu dựa vào số liệu để tìm ra các nhân tố cấu thành. CFA khẳng định mô hình các nhân tố cấu thành đã có sẵn hoặc mô hình lý thuyết đã được xác định trước. n

EFA so với CFA n EFA giúp nhà nghiên cứu tìm ra số nhân tố phù hợp đặc trưng cho số liệu. Các nhân tố trong EFA được xác định thông qua phân tích thống kê, không phải qua lý thuyết và tên nhân tố được đặt sau khi hoàn thành việc phân tích

Một mô hình CFA chuẩn Ý định mua lại Hài lòng Mục 1 Mục 2 Mục 3 E 1 E 2 E 3 Mục 4 Mục 5 Mục 6 Mục 7 E 4 E 5 E 6 E 7

Đặc điểm của hình mô hình CFA Mỗi biến đó lường (indicator) là biến liên tục có quan hệ với hai nguồn: thứ nhất là nhân tố đơn lẻ (factor) mà biến này giải thích và từ các nguồn khác gọi là phần dư Ei. n Các phần dư đo lường là độc lập với nhau và độc lập với nhân tố. n Các nhân tố có tương quan với nhau n

Các điều kiện để định hình mô hình CFA df>0 và có cấu trúc thang đo n Nếu CFA có một nhân tố (factor) thì cần ít nhất 3 biến đo lường (indicator) n Nếu có hai nhân tố thì mỗi nhân tố cần ít nhất hai biến đo lường (indicator). Tốt nhất là có từ 3 biến đo lường trở lên. n

Hệ số tải trong CFA Trong mô hình CFA chỉ có hệ số tải do tác động của biến ẩn đến biến đo lường mới được tính toán. Các mối tác động không có trong lý thuyết sẽ được coi bằng 0. n Trong EFA thì mọi tác động đều được tính toán đến mọi yếu tố, tức là có hệ số tải chéo (cross-loading) n

Phân tích CFA Trong phân tích CFA cần xác định 5 thành phần: n (1) Cấu trúc ẩn (latent construct) n (2) Các biến đo lường (measured items) n (3) Các hệ số tải (Factor loadings) n (4) Mối quan hệ giữa các cấu trúc ẩn n (5) Sai số cho các biến đo lường (items) n

Kiểm định thang đo trong CFA Độ hội tụ (convergent validity) n Độ phân biệt (discriminant validity) n

Quy tắc khi phân tích CFA n n Ước lượng hệ số tải chuẩn hóa (standardized loading estimate) nên >= 0. 5, tốt nhất là >= 0. 7. AVE (Average Variance Extracted) >= 0. 5 để nói lên giá trị hội tụ (convergent validity). Giá trị AVE phải lớn hơn bình phương tương quan giữa hai nhân tố (discriminant validity). Hệ số tin cậy cấu trúc (construct reliability) >=0. 7 đảm bảo độ tương thích nội tại (internal consistency)

Các bước trong phân tích CFA Bước 1: Xác định cấu trúc thành phần Liệt kê các cấu trúc tạo nên mô hình. Thang đo của từng cấu trúc sẽ được xác định bằng cách phát triển thang đo mới hoặc sử dụng thang đo có sẵn. n

Ví dụ n Phân tích ảnh hưởng của hành vi của nhân viên tới cảm xúc của khách hàng và hành vi phàn nàn của họ Hành vi đối xử tệ của nhân viên Cảm xúc bực mình Phàn nàn

Các giả thiết H 1: Hành vi thô lỗ của nhân viên có quan hệ cùng chiều với cảm giác bực mình của khách hàng n H 2: Cảm giác bực mình của khách hàng có quan hệ cùng chiều với ý định phàn nàn của họ. n

Thang đo n n n Bốn mục hỏi sử dụng để đo lường cảm xúc của khách hàng được tham khảo và điều chỉnh từ nghiên cứu của Bougie và các đồng nghiệp (2003) và từ nghiên cứu của Weiss (1999). Hai mục hỏi được tham khảo và điều chỉnh từ nghiên cứu của Rupp và đồng nghiệp (2008) và hai mục hỏi được điều chỉnh từ nghiên cứu của Colquitt (2001) được dùng để đo lường nhận thức của khách hàng về hành vi đối xử tệ của nhân viên. Bốn mục hỏi đo lường ý định phàn nàn được trích từ nghiên cứu của Singh (1988).

Các bước trong phân tích CFA n Bước 2: Xây dựng mô hình đo lường (Measurement model) Hành vi của nhân viên Mục 1 Mục 2 Mục 3 Cảm xúc bực mình Mục 4 Mục 5 Mục 6 Mục 7 Phàn nàn Mục 8 Mục 9 Mục 10 Mục 11

Trong bước 2 cần làm những việc gì n Kiểm tra tính đơn hướng của thang đo (Unidimensionality): Nghĩa là một tập hợp biến quan sát giải thích cho một cấu trúc mà thôi. Hành vi của nhân viên Mục 1 Mục 2 Mục 3 Cảm xúc bực mình Mục 4 Mục 5 Mục 6 Mục 7 Phàn nàn Mục 8 Mục 9 Mục 10 Mục 11

Nguyên tắc đơn hướng Khi xuất hiện hệ số tải chéo làm cho sự phù hợp của cấu trúc giảm đi. n Ngoài ra, có sự tương quan giữa các phần dư của biến quan sát. n

Tương quan giữa các phần dư Ý định mua lại Hài lòng Mục 1 Mục 2 Mục 3 E 1 E 2 E 3 Mục 4 Mục 5 Mục 6 Mục 7 E 4 E 5 E 6 E 7

Các chỉ số đo sự phù hợp của mô hình Chỉ số GFI (Goodness of Fit Index)>=0. 9 n Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0. 95 n Comparative Fit Index (CFI)>=0. 9 n Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) <=0. 7 n

Các chỉ số cần tính n

Các chỉ số cần tính n

Tính các chỉ số Tính AVE của biến INJ n AVE=[(0. 83)^2+(0. 79)^2+(0. 81)^2]/[(0. 83)^2 +(0. 79)^2+(0. 81)^2+(0. 31+0. 37+0. 35)]=0. 65 4>0. 5 thang đo này đảm bảo độ hội tụ n Rc= [0. 83+0. 79+0. 81]^2/ [(0. 83+0. 79+0. 81)^2+(0. 31+0. 37+0. 35)]=0. 85 Hai chỉ số này biểu hiện thang đo đảm bảo độ hội tụ n

Kiểm định độ phân biệt Phần này thay cho kiểm định đa cộng tuyến với biến định lượng. n Tiêu chuẩn AVE phải lớn hơn bình phương hệ số tương quan của các cặp biến. n

Discriminant Analysis AVE INJ ANG INJ 0. 65 1. 00 ANG 0. 80 0. 74 1. 00 COMP 0. 67 0. 57 COMP 1. 00 Các giá trị AVE đều lớn hơn bình phương tương quan giữa các cặp biến như vậy thang đo đảm bảo độ phân biệt (không có đa cộng tuyến trong mô hình)

Thực hành với phần mềm LISREL n Ví dụ về CFA

Lỗi thường gặp khi nghiên cứu định tính n n Nhiều người lấy mô hình và cách thức nghiên cứu biến định lượng để dùng cho nghiên cứu biến định tính làm cho vấn đề nghiên cứu trở nên không phù hợp. Chỉ cần nhìn vào bài viết để đánh giá người viết có am hiểu sâu sắc phương pháp hay không. Những sai sót nhỏ về phương pháp nghiên cứu làm ảnh hưởng rất lớn tới uy tín của nhà khoa học.

Sử dụng mô hình không phù hợp n Tùy theo mục tiêu nghiên cứu để lựa chọn mô hình và phương pháp phù hợp.

Giả sử một người nghiên cứu đề tài : Đánh giá chất lượng dịch vụ tại công ty A n Sử dụng phương pháp nào là phù hợp? n

Đối với loại đề tài này Cách làm phù hợp như sau: + Xây dựng tiêu chí đánh giá + Tiêu chuẩn đánh giá + Tiến hành đánh giá + Phân tích kết quả Phương pháp phù hợp là thống kê mô tả n

Phương pháp phân tích Phương pháp thống kê mô tả n So với tiêu chuẩn đơn vị A được đánh giá ở từng tiêu chí thế nào? n So sánh trung bình của tiêu chí với tiêu chuẩn đưa ra để kết luận chất lượng dịch vụ là cao hay thấp. n

Các đề tài đánh giá n Phương pháp thống kê mô tả sẽ phù hợp hơn đối với đề tài dạng này.

Giả sử một người nghiên cứu: Phân tích ảnh hưởng của chính sách tín dụng sinh viên đến kết quả học tập…. . n Phương pháp nào là phù hợp? n

Lỗi khi nghiên cứu với biến định tính n Nhiều nghiên cứu với biến định tính tác giả đã coi biến định tính sau khi đo lường bằng thang đo Likert sẽ trở thành biến định lượng và giải thích kết quả như một biến định lượng. Vì không hiểu rõ bản chất các biến định tính nên việc giải thích kết quả nghiên cứu như biến định lượng sẽ không thật sự phù hợp với thực tế

Ví dụ 1 n n n Nghiên cứu ảnh hưởng của chi phí giống lúa (X 1), diện tích sản xuất (X 2), lượng phân bón (X 3) đến năng suất lúa (Y) của huyện A: Y= 30+0. 34 X 1+0. 24 X 2+0. 15 X 3+ ei Nếu các hệ số có ý nghĩa thống kê, ta có thể kết luận trong mô hình này biến chi phí giống lúa ở huyện A là có ảnh hưởng lớn nhất và chi phí giống lúa tăng 1000 đồng thì năng suất tăng 0. 34 tạ.

Ví dụ 2 n n n Nghiên cứu ảnh hưởng của chi phí giống lúa (X 1), diện tích sản xuất (X 2), lượng phân bón (X 3) đến năng suất lúa (Y) của huyện B: Y= 30+0. 14 X 1+0. 34 X 2+0. 25 X 3+ ei Ta có thể kết luận trong mô hình này biến lượng phân bón ở huyện B là biến tác động mạnh nhất và lượng phân bón tăng 1000 đồng thì năng suất tăng 0. 34 tạ.

Biến định lượng n Kết quả nghiên cứu của huyện B không có đóng góp gì mới về mặt lý luận nhưng có chỉ ra được kết quả nghiên cứu hai huyện là khác biệt. Nếu coi đó là đóng góp mới của đề tài thì cũng được chấp nhận trong điều kiện ở Việt Nam.

Vấn đề nghiên cứu biến định tính n Ví dụ một nhà khoa học nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên trường A đối với chất lượng đào tạo trong đó chỉ ra các yếu tố: Nội dung chương trình (X 1), tính trách nhiệm của giảng viên (X 2), cơ sở vật chất (X 3), phương pháp giảng dạy (X 4).

Nghiên cứu biến định tính n Mô hình hồi quy như sau: n Y= 30+0. 14 X 1+0. 34 X 2+0. 25 X 3+0. 25 X 4 ei n Kết quả chỉ ra trách nhiệm của giảng viên là biến ảnh hưởng mạnh nhất và khi tăng thêm 1 đơn vị thì sự hài lòng tăng thêm 0. 34.

Lưu ý với hồi quy biến định tính n Đối với biến định tính, chỉ nên chỉ ra mối quan hệ tác động thuận chiều hay nghịch chiều mà không nên kết luận kiểu khi A thay đổi 1 đơn vị thì B thay đổi 0, 34 đơn vị. Vì khi đo lường quan điểm của người trả lời không phải là biến định lượng nên khó có thể kết luận được như vậy. Các giá trị biến định tính thường không có đơn vị nên việc kết luận như vậy chưa thực sự chính xác.

Mức độ đồng ý của ông, bà với các ý kiến sau? Không có ý kiến Hoàn toàn đồng ý Đồng ý Không đồng ý Hoàn toàn không đồng ý Thang đo dùng cho biến định tính

Lỗi gặp phải khi nghiên cứu biến định tính n n Một nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố: Nội dung chương trình(X 1), tính trách nhiệm của giảng viên (X 2), cơ sở vật chất (X 3), phương pháp giảng dạy (X 4) ảnh hưởng tới sự hài lòng của người học. Một nghiên cứu khác tiến hành ở địa phương khác cũng làm các nhân tố như trên thì kết quả nghiên cứu là thừa và không cần thiết vì cũng chỉ kết luận được các biến trên có ảnh hưởng tới sự hài lòng của người học như trên.

Giả sử nhà nghiên cứu đó lại nghiên cứu ở trường B Mô hình hồi quy như sau: n Y= 30+0. 14 X 1+0. 24 X 2+0. 35 X 3+0. 25 X 4 ei n Kết quả chỉ ra cơ sở vật chất là biến ảnh hưởng mạnh nhất và khi tăng thêm 1 đơn vị thì sự hài lòng tăng thêm 0. 35. n

Sai lầm khi nghiên cứu biến định tính n n Thang đo dùng cho biến định tính là thang đo thứ bậc và không đo lường được như biến định lượng nên không nên kết luận kiểu như biến định lượng. Không có đơn vị đo tính trách nhiệm của giáo viên và sự hài lòng của sinh viên. Số liệu ở đây thể hiện mức độ đồng ý với câu hỏi (mục hỏi) trong bảng hỏi điều tra. Việc chứng minh mối quan hệ giữa các biến để kiểm định giả thuyết và chỉ nên kết luận việc có quan hệ hoặc có ảnh hưởng hay không, ảnh hưởng thuận chiều hay nghịch chiều. Khó có thể kết luận biến nào ảnh hưởng mạnh nhất dựa vào hệ số hồi quy vì thang đo thứ bậc rất khó so sánh. Cần thêm điều tra để sắp xếp các yếu tố về mức độ quan trọng mới đủ căn cứ để kết luận.

Lỗi khi nghiên cứu biến định tính Giả sử: n n Tác giả A nghiên cứu ảnh hưởng của biến X 1 đến biến Y và kết luận X 1 ảnh hưởng tích cực tới Y. Tác giả B nghiên cứu ảnh hưởng của biến X 2 tới biến Y và kết luận X 2 ảnh hưởng tích cực tới Y. Tác giả C nghiên cứu ảnh hưởng của biến X 3 tới biến Y và kết luận X 3 ảnh hưởng tích cực tới Y. Tác giả D nghiên cứu ảnh hưởng của biến X 4 tới biến Y và kết luận X 4 ảnh hưởng tích cực tới Y.

Một tác giả của Việt Nam n Gộp 4 nghiên cứu trên thành mô hình: Y = a+b. X 1+c. X 2+d. X 3+e. X 4 với giả thiết: X 1, X 2, X 3, X 4 tác động thuận chiều tới Y.

Chuyện gì xảy ra nếu các giả thuyết được chứng minh Các kết luận giống như bốn nghiên cứu nêu trên n Kết quả nghiên cứu là không cần thiết n

Nếu các giả thiết không được chứng minh Giả sử biến phương pháp giảng dạy không ảnh hưởng tới sự hài lòng của sinh viên. n Rất khó giải thích kết quả vì thường không phù hợp với thực tế. n Dễ dẫn tới kết luận hài hước kiểu như “cơ thể người ở Mỹ có chân, tay, mắt, mũi” còn ở Việt Nam lại “không có mắt hoặc thiếu chân tay”. n

Lỗi khi nghiên cứu với biến định tính n n n Một nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố: Nội dung chương trình(X 1), tính trách nhiệm của giảng viên (X 2), cơ sở vật chất (X 3), phương pháp giảng dạy (X 4) ảnh hưởng tới sự hài lòng của người học. Giả sử tác giả chỉ ra ở Việt Nam yếu tố cơ sở vật chất hoặc phương pháp giảng dạy không ảnh hưởng tới sự hài lòng của người học thì không khác gì nói rằng người Việt thiếu chân tay. Kết quả này khó có thể giải thích được.

Làm thế nào để tránh mắc lỗi này Phải nắm vững phần lý luận, mọi suy đoán hoặc giả thiết đưa ra phải trên cơ sở lý luận khoa học không suy diễn kiểu lắp ghép. n Các kết quả phân tích định lượng minh chứng thêm cho những giả thiết đưa ra. n

Hiểu rõ thế nào là nhân tố Phải hiểu rõ nhân tố là gì? n Nhân tố thường nghiên cứu chung cho nhiều đối tượng. n n Ở Mỹ người ta nghiên cứu và chỉ ra: chính sách của chính phủ có ảnh hưởng đến sự phát triển của một địa phương. Một nhà nghiên cứu ở VN lại kết luận chính sách của chính phủ ở Việt Nam không ảnh hưởng tới sự phát triển của một địa phương.

Chọn tên đề tài thế nào cho phù hợp n n Nhiều người muốn sử dụng mô hình nhưng không biết chọn tên thế nào nên thường chọn đề tài kiểu “ các nhân tố ảnh hưởng tới…. ” Tên đề tài “các nhân tố ảnh hưởng…. ” thích hợp với các nghiên cứu tổng quan và đưa ra các gợi ý tiền đề (proposition) cho các nghiên cứu trong tương lai.

Thực hành SPSS n Lisrel n