Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 0trang

38

Chỉ tiêu

DIEN TU

TNHH

Số năm tham gia thủ tục hải quan

DUOI 1 NAM

TREN 5 NAM

TU 1 DEN 5 NAM

Tổng

3.2 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA



Tần suất

295

1



Phần trăm

99.7

.3



32

148

116

296



10.8

50.0

39.2

100



Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thơng

qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn

hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp, Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo

mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading

> 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 được xem là quan

trọng, > 0.50 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng

cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ

mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì

Factor loading phải > 0.75. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên

được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative

% Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 0.5.

Với 4 nhân tố đề xuất và 16 biến quan sát đo lường sau khi phân tích

EFA ta có kết quả như sau:



39

Bảng 4.5 Hệ số KMO and Bartlett's Test

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

.792

Adequacy.

Approx. Chi-Square

3282.584

Bartlett's Test of

Df

120

Sphericity

Sig.

.000

Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.792>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa.

Phương sai trích 72.6%>50%, trị số Eigenvalue =1.081>1 (Phụ lục 3).

Bảng 4.6 Hệ số tải nhân tố của thang đo ảnh hưởng đến sự sẵn sàng

công nghệ trong doanh nghiệp



Rotated Component Matrixa

Component

Biến quan sát

1

2

3

4

OPT1

.819

OPT2

.841

OPT3

.707

OPT4

.757

INN1

.874

INN2

.881

INN3

.800

INN4

.937

DIS1

.526

DIS2

.590

DIS3

.847

DIS4

.645

INS1

.822

INS2

.850

INS3

.592

INS4

.677

Dựa vào kết quả trên bảng ma trận xoay trên ta có thể thấy các biến quan

sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên khơng có biến quan sát nào bị loại

ra khỏi mơ hình.

Nhìn chung sau phân tích EFA có thể kết luận từ 16 biến quan sát trích

được 4 nhân tố, các hệ số đều đảm bảo về mặt thống kê cho thấy phân tích



40

EFA có ý nghĩa. Các thang đo được trích ra từ EFA sẽ được đánh giá độ tin

cậy bằng kiểm định bằng phân tích Cronbach’s Alpha.

3.3 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CÁC THANG ĐO

Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt

chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số tin cậy

Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không hợp lệ. Các biến số có

hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và

thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally &

Bernstein, 1994).

3.3.1 Thang đo sự lạc quan

Thang đo niềm tin thương hiệu có Cronbach’s Alpha = 0.801>0.6, các hệ số

tương quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những phân tích

tiếp theo.



Cronbach's Alpha



Cronbach's Alpha Based on



N of Items



Standardized Items

.801



.801



4



41

Bảng 3.7 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo sự lạc quan



Trung bình



Biến

quan sát

OPT1

OPT2

OPT3

OPT4



Phương sai



thang đo nếu thang đo nếu

loại biến



Tương quan



loại biến



Bình phương Cronbach



biến - tổng



12.90

1.926

12.89

2.059

12.75

2.356

12.93

2.341

3.3.2 Thang đo sự đổi mới



nhiều tương Alpha nếu

loại biến



quan



.686

.718

.494

.576



.529

.567

.247

.357



.714

.701

.808

.770



Thang đo nhận thức về có Cronbach’s Alpha = 0.822>0.6, các hệ số

tương quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho những

phân tích tiếp theo.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based



N of



on Standardized Items

Items

.822

.826

4

Bảng 4.8 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Sự đổi mới

Biến

quan sát

INN1

INN2

INN3

INN4



Trung bình



Phương sai



thang đo nếu thang đo nếu

loại biến

9.29

9.64

9.78

9.53



loại biến

10.079

7.966

9.797

8.053



Tương quan

biến - tổng

.733

.771

.633

.790



Bình phương Cronbach

nhiều tương Alpha nếu

quan

.745

.765

.560

.806



loại biến

.803

.784

.827

.775



42

3.3.3 Thang đo Khơng thuận tiện

Thang đo hình thức bao bì của sản phẩm có Cronbach’s Alpha =

0.715>0.6, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt

độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based on



N of



Standardized Items

.715



Items

.714



4



Bảng 4.9 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Sự đổi mới

Biến

quan sát



Trung bình



Phương sai



thang đo nếu thang đo nếu

loại biến



loại biến



DIS1

7.50

3.186

DIS2

7.41

2.670

DIS3

7.11

3.595

DIS4

6.88

3.249

3.3.4 Thang đo Khơng an tồn



Tương quan

biến - tổng



Bình phương Cronbach

nhiều tương Alpha nếu

loại biến



quan



.498

.630

.445

.449



.353

.445

.219

.297



.656

.567

.687

.685



Thang đo nhóm tham khảo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.840>0.6, các

hệ số tương quan biến tổng đều lớn 0.3. Thang đo này đạt độ tin cậy cho

những phân tích tiếp theo.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based on

Standardized Items

.848



N of

Items



.854



4



43

Bảng 4.10 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Khơng an tồn

Trung bình



Biến

quan sát



Phương sai



thang đo nếu thang đo nếu

loại biến



loại biến



Tương quan

biến - tổng



Bình phương Cronbach

nhiều tương Alpha nếu



INS1

7.53

3.694

.595

INS2

7.68

3.501

.763

INS3

7.89

3.010

.690

INS4

7.71

3.480

.733

3.4 PHÂN TÍCH HỒI QUY BINARY LOGISTIC



quan



loại biến



.427

.589

.553

.549



.844

.780

.815

.789



Thông qua nguồn dữ liệu thu thập được từ 296 bộ hồ sơ phỏng vấn

doanh nghiệp tại Đà Nẵng, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic

để xây dựng mơ hình nhân tố.

3.4.1 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số

Wald Chi-square là đại lượng dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ

số hồi quy tổng thể. Nếu hệ số hồi quy Bo và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh

lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay khơng xảy

ra như nhau, lúc đó mơ hình dự đốn khơng còn ý nghĩa.

Bảng 3.14 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể

Chi-square

df

Sig.

Step

222.544

7

.000

Step 1 Block

222.544

7

.000

Model

222.544

7

.000

Giả thiếtđặt ra là H0: 1 = 2 = … = 7 = 0. Kết quả ở bảng 3.14 cho thấy

độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H 0.

Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình có ý

nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.



44

3.4.2 Độ phù hợp của mơ hình hồi quy

Đo lường độ phù hợp tổng qt của mơ hình Binary Logistic được dựa

trên chỉ tiêu -2LL. Khi -2LL càng nhỏ thì mơ hình càng phù hợp và khi -2LL

bằng 0 thì mơ hình có một độ phù hợp hoàn hảo.

Bảng 3.15 Hệ số đo độ phù hợp của mơ hình hồi quy

-2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

48.313a

.677

.906

Kết quả bảng 3.15 cho thấy giá trị của -2LL = 48.313 không cao lắm,

như vậy mơ hình hồi quy có độ phù hợp khá tốt.

3.4.3 Mức độ dự đốn của mơ hình

Bảng 3.16 Mức độ dự đốn của mơ hình

Classification Tablea

Predicted

SD

Percentage

Observed

Khong

Co

Correct

Khong

86

2

97.7

Step SD

Co

6

103

94.5

1

Overall Percentage

95.9

Mức độ chính xác cũng được thể hiện ở bảng 3.16, bảng này cho thấy

trong 88 trường hợp chưa sẵn sàng về cơng nghệ mơ hình đã dự đốn đúng 86

trường hợp, vậy tỷ lệ đúng là 97.7%. Còn với 109 trường hợp sẵn sàng về

cơng nghệ, mơ hình dự đoán sai 6 trường hợp, tỷ lệ đúng là 94.5%. Tỷ lệ dự

đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 95.9%. Mơ hình có độ dự đốn đúng khá

cao.



45

3.4.4 Mơ hình hồi quy

Mơ hình hồi quy được xác định:

 P(Y 1) 

log e 

  0  1 X 1   2 X 2   3 X 3   4 X 4

 P(Y 0) 



Trong đó:

Y: Sẵn sàng về công nghệ



X1

3.1. : Sự lạc quan (OPT)

X 2 : Sự đổi mới (INN)

X 3 : Không thuận tiện (DIS)



X



4



: Khơng an tồn (INS)

Bảng 3.17 Kiểm định Wald và hệ số hồi quy



Biến độc lập

B

S.E.

Wald

df

Sig. Exp(B)

X1=OPT

1.617

.727 4.952

1

.026 5.037

X2=INN

1.949

.957 4.148

1

.042 7.024

X3=DIS

-1.160

-.521

-.095

1

.023 -1.174

X4=INS

-1.468

-.739 -3.945

1

.047 -4.341

Constant

-29.653 5.833 25.848

1

.000

.000

a. Variable(s) entered on step 1: OPT, INN, DIS, INS

Các biến còn lại X1, X2, X3, X4 đều có giá trị Sig.<0.05 nên ta an toàn

bác bỏ giả thuyết H0 = β Sự lạc quan =0, H0 = βSự đổi mới =0, H0 = βKhông thuận tiện =0, H0 =

βKhơng an tồn =0. Như vậy các hệ số hồi quy của các biến này có ý nghĩa và được

sử dụng tốt trong mơ hình.

Từ các hệ số hồi quy này ta viết được phương trình:

 P (Y 1) 

log e 

 = -29.653 +1.671*Sự lạc quan + 1.949*Sự đổi mới  P(Y 0) 



1.468*Không thuận tiện - 1.696*Khơng an tồn

Như vậy 4 yếu tố Sự lạc quan, sự đổi mới, khơng thuận tiện, khơng an

tồn đều ảnh hưởng đến sự sẵn sàng công nghệ của doanh nghiệp xuất nhập

khẩu tại Thành phố Đà Nẵng khi sử dụng hệ thống thông quan điện tử



46

VNACCS/VCIS. Cụ thể: Sự đổi mới là nhân tố tác động mạnh nhất. Sự lạc



quan, khơng an tồn tác động tương đương nhau, Khơng thuận tiện là nhân tố

có mức tác động kém hơn cả. Các giá trị thống kê cho thấy mô hình hồi quy

có độ phù hợp khá tốt.

3.4.5 Kiểm định giả thuyết

Có 4 nhân tố đưa vào phân tích hồi quy Binary logistic đều thỏa mãn về

mặt thống kê nên có ý nghĩa giải thích trong mơ hình.

Vậy chấp nhận các giả thuyết sau:

H1: Sự lạc quan ảnh hưởng tích cực (dương) đến sự sẵn sàng công nghệ.

Nghĩa là doanh nghiệp có sự lạc quan càng lớn sự sẵn sàng công nghệ khi sử

dụng hệ thống thông quan điện tử VNACCS/VCIS càng lớn.

H2: Sự đổi mới ảnh hưởng tích cực (dương) đến sự sẵn sàng công nghệ.

Nghĩa là doanh nghiệp có đổi mới càng lớn sự sẵn sàng cơng nghệ khi sử

dụng hệ thống thông quan điện tử VNACCS/VCIS càng lớn

H1: Nhân tố không thuận tiện hưởng tiêu cực (âm) đến sự sẵn sàng cơng

nghệ. Nghĩa là doanh nghiệp có không thuận tiện càng lớn sự sẵn sàng công

nghệ khi sử dụng hệ thống thông quan điện tử VNACCS/VCIS càng lớn.

H1: Khơng an tồn ảnh hưởng tiêu cực (âm) đến sự sẵn sàng công nghệ.

Nghĩa là doanh nghiệp đánh giá khơng an tồn càng lớn sự sẵn sàng cơng

nghệ khi sử dụng hệ thống thông quan điện tử VNACCS/VCIS càng lớn



47

3.5 THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC THANG ĐO THUỘC MÔ HÌNH HỒI QUY

3.5.1 Thống kê mơ tả chung về các thang đo



48

Bảng 3.18



Mean



Ý nghĩa



3.68



Đồng ý



3.95



Đồng ý



4.06



Đồng ý



3.75



Đồng ý



3.79



Đồng ý



Thống kê

mô tả



Biến quan sát



chung về

các thang

đoNhân tố



Sử dụng hệ thống thông quan điện tử giúp

chất lượng hoạt động xuất nhập khẩu tại

công ty bạn tốt hơn

Sử dụng phần mềm đăng ký mới giúp bạn

Sự lạc

quan



cảm thấy thoải mái hơn

Công nghệ giúp bạn kiểm sốt cơng việc tốt

hơn

Việc sử dụng hệ thống thơng quan điện tử

VNACCS/VCIS giúp bạn chủ động hơn vì

thời gian đăng ký 24/7

Một doanh nghiệp mới muốn bạn cho lời

khuyên về sử dụng hệ thống thông quan

điện tử mới

Bạn là người sử dụng hệ thống



Sự đổi

mới



VNACCS/VCIS đầu tiên khi nó ra đời



3.1



Bạn là người có thể sử dụng được phần

mềm khai báo mới nhất mà không cần sự



3.1



giúp đỡ từ người khác

Bạn theo kịp sự phát triển của việc ứng dụng

cơng nghệ mới khi sử dụng hệ thống

VNACCS/VCIS



3.1



Bình

thường

Bình

thường

Bình

thường



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×