PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu
- Lựa chọn: Các nhân viên của bệnh viện có trình độ học vấn từ đại học trở lên, sẵn sàng tham gia nghiên cứu
Tiêu chuẩn loại trừ trong nghiên cứu bao gồm những cá nhân có trình độ học vấn đại học hoặc sau đại học nhưng không có mặt trong thời gian nghiên cứu, hoặc không có sự sẵn sàng tham gia vào quá trình nghiên cứu.
Phạm vi nghiên cứu
- Bệnh viện Đa khoa Nông Nghiệp - Ngọc Hồi, Thanh Trì, Hà Nội
- Thời gian: Triển khai từ tháng 1 năm 2016 đến tháng 5 năm 2016.
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu mô tả cắt ngang, sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.
Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu
- Cỡ mẫu: 185 nhân viên, danh sách được cung cấp bởi phòng Tổ chức của bệnh viện
- Phương pháp chọn mẫu: chọn toàn bộ các đối tượng đủ tiêu chuẩn nghiên cứu theo danh sách được cung cấp bởi phòng Tổ chức.
Phương pháp và công cụ thu thập số liệu
* Xây dựng công cụ nghiên cứu
Học viên đã tổng hợp tài liệu để xây dựng danh mục các yếu tố liên quan đến vấn đề nghiên cứu và lập bộ câu hỏi sơ bộ Sau đó, học viên gửi bộ câu hỏi này cho một lãnh đạo và ba cán bộ quản lý tại bệnh viện đa khoa Nông Nghiệp để xin ý kiến hiệu chỉnh cho phù hợp với thực tế nghiên cứu Bộ câu hỏi sau khi được hiệu chỉnh sẽ được phỏng vấn với 10 nhân viên được chọn ngẫu nhiên nhằm làm rõ những nội dung còn gây lúng túng Kết quả cuối cùng sẽ là bộ câu hỏi chính thức được sử dụng để thu thập dữ liệu nghiên cứu.
Bộ câu hỏi được thiết kế nhằm khảo sát toàn bộ mẫu nghiên cứu, với sự tham gia của nhóm điều tra bao gồm 03 người, trong đó có 01 nghiên cứu viên và 02 cộng tác viên.
BVĐK Nông Nghiệp đã được tập huấn kỹ lưỡng về mục đích và nội dung bảng hỏi, trong đó học viên kiêm giám sát viên sẽ liên hệ với lãnh đạo bệnh viện để hẹn thời gian khảo sát Nghiên cứu viên trực tiếp phát bộ câu hỏi khảo sát tại từng khoa/phòng, giải thích rõ ràng mục đích nghiên cứu và thuyết phục đối tượng tự nguyện tham gia Họ cũng giúp người tham gia hiểu rõ các thuật ngữ trong bảng hỏi, hướng dẫn cách trả lời, và sắp xếp thời gian thu phiếu Khi thu phiếu khảo sát, nghiên cứu viên sẽ kiểm tra tính đầy đủ của các phiếu, yêu cầu bổ sung nếu cần thiết.
Các biến số nghiên cứu
Mô hình khung lý thuyết là cơ sở để xây dựng các biến số nghiên cứu sau:
TT Biến số nghiên cứu Định nghĩa biến số Loại biến
1 Giới tính Giới tính của người được khảo sát là nam hoặc nữ
2 Tuổi Tính theo tuổi dương lịch của đối tượng nghiên cứu
3 Trình độ học vấn Là trình độ đại học hoặc trên đại học
Là bác sĩ/ dược sĩ, điều dưỡng hay chuyên môn khác
Có chức vụ quản lý (cấp tổ, ban, trở lên) hay không có chức vụ quản lý
B Biến số về các yếu tố tác động đến động lực làm việc
V Nhóm yếu tố tác động vào nhu cầu sinh học
Lương cơ bản được trả đủ và đúng hạn
Lương được trả hàng tháng cho người làm việc theo quy định của Nhà nước được trả đủ, đúng hạn theo quy đinh hay hợp đồng
2 Thu nhập đáp ứng đủ cuộc sống
Tổng các khoản được trả bằng tiền hàng tháng (lương, thưởng, phụ cấp và các khoản được trả do doanh thu dịch vụ của tổ chức)
3 Môi trường làm việc dễ chịu
Môi trường làm việc có không khí dễ chịu, không ảnh hưởng đến sức khỏe
Thời gian làm việc và nghỉ ngơi hợp lý
Thời gian làm việc và nghỉ ngơi cân đối, không gây ảnh hưởng đến sức khỏe hay tạo áp lực cho nhân viên
II Nhóm yếu tố tác động vào nhu cầu an toàn
1 Quy trình làm việc an toàn
Những quy trình đảm bảo an toàn khi làm việc
2 Thiết bị phục vụ công việc
Trang thiết bị, dụng cụ, vật chất phục vụ cho công việc
3 Cơ hội được đào tạo
Những cơ hội được tham gia các khóa đạo tạo ngắn hoặc dài hạn ở trong hoặc ngoài tổ chức
4 Mô tả công việc rõ ràng
Có bản mô tả công việc rõ ràng cho vị trí nhân viên đang đảm nhiệm
5 Phản hồi thông tin kịp thời
Những trao đổi thông tin giữa các đồng nghiệp hoặc cấp trên với cấp dưới được phản hồi nhanh chóng, kịp thời
6 An ninh môi trường làm việc
Không xảy ra hiện tượng mất mát tài sản hay bạo lực
7 Chế độ hỗ trợ - phúc lợi
Các chế độ hỗ trợ khi người làm việc gặp biến cố, rủi ro, các chế độ để bảo vệ quyền lợi hoặc động viên người làm việc
III Nhóm yếu tố tác động vào nhu cầu xã hội
Cấp trên quan tâm, lắng nghe nhân viên
Cấp trên lắng nghe hoặc tạo điều kiện hoặc chia sẻ những sự kiện quan trọng/biến cố của nhân viên
2 Đồng nghiệp đoàn kết, chia sẻ, hợp tác
Sự chia sẻ kinh nghiệm hoặc hợp tác trong công việc, đoàn kết gắn bó trong tổ chức
3 Được tự hào về văn hóa tổ chức
Tổ chức tự hào về những giá trị vật chất và tinh thần mà mình tạo ra, bao gồm hình ảnh thương hiệu và các nghi thức truyền thống đặc sắc.
IV Nhóm yếu tố tác động vào nhu cầu được tôn trọng
1 Có cơ hội thăng tiến
Có quy định rõ ràng về điều kiện thăng tiến cho các đối tượng trong tổ chức
2 Ghi nhận đóng góp kịp thời
Tổ chức ghi nhận các thành tích/ đóng góp của nhân viên kịp thời bằng hình thức khen thưởng hoặc tuyên dương bằng vật chất hoặc tinh thần
3 Ghi nhận đóng góp xứng đáng
Giá trị khen thưởng hoặc tuyên dương làm người được ghi nhận thấy hài lòng
V Nhóm yếu tố tác động vào nhu cầu Tự hoàn thiện
1 Tự chủ trong công việc Được trao quyền trong công việc Liên tục
2 Điều kiện phát triển năng lực
Để nhân viên có cơ hội phát triển năng lực và phát huy ý tưởng, sáng kiến, cần tạo ra những điều kiện thuận lợi Bên cạnh đó, các đãi ngộ hợp lý cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giữ chân nhân tài.
3 Công việc phù hợp chuyên môn
Công việc đang đảm nhiệm phù hợp với chuyên môn được đào tạo
4 Được tham gia các quyết định Được tổ chức tham khảo ý kiến để đưa ra một số quyết định của tổ chức
5 Cơ hội đưa ra sáng kiến, ý tưởng
Những ban hành, quy định để đề nghị hoặc khuyến khích nhân viên đưa ra sáng kiến, ý tưởng phát triển tổ chức
VI Yếu tố động lực làm việc
Mong muốn, khao khát được làm việc
Muốn được làm việc, cả khi hết giờ làm được quy định hay phân công, hoặc đang thời gian nghỉ, vẫn muốn được làm việc
2 Dành thêm thời gian cho công việc
Tự nguyện dành thêm thời gian cho công việc
Thang đo và tiêu chuẩn đánh giá
2.7.1 Tiêu chuẩn đánh giá thang đo:
Trong nghiên cứu đo lường, sai số thường phát sinh do chất lượng bộ thang đo kém Để giảm thiểu sai số này, nhà nghiên cứu cần sử dụng bộ thang đo chất lượng, đảm bảo tính hiệu lực về nội dung, tính tin cậy và tính có giá trị.
* Đảm bảo hiệu lực về nội dung:
Theo Carmines và Zeller (1991), hiệu lực về nội dung (Content validity) được hiểu là việc nhà nghiên cứu có đo lường đầy đủ các vấn đề trong nội dung nghiên cứu hay không Điều này bao gồm việc xác định những vấn đề quan trọng mà nhà nghiên cứu có thể chưa đề cập Để đảm bảo tính hiệu lực về nội dung, khi xây dựng bộ câu hỏi, cần xem xét từ mục tiêu nghiên cứu cũng như tìm hiểu lý thuyết và nghiên cứu định tính để tạo ra danh mục các yếu tố liên quan Sau đó, bộ câu hỏi sơ bộ cần được thử nghiệm để điều chỉnh những câu hỏi có thể gây lúng túng cho người trả lời.
Trong quá trình đo lường, sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên có thể ảnh hưởng đến độ chính xác Để giảm thiểu những sai số này, việc thiết kế thang đo cần đảm bảo độ tin cậy Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha là công cụ thống kê quan trọng để đánh giá mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát, giúp xác định xem các biến có đo cùng một khái niệm hay không Thông qua kiểm định này, các biến không phù hợp sẽ được loại bỏ, từ đó hạn chế biến rác trong mô hình nghiên cứu và giảm thiểu sai số đo lường.
Cách xác định độ tin cậy của thang đo:
Sử dụng công cụ Reliability Analysis trong phần mềm SPSS 20 cho phép xác định hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan giữa biến và tổng Để thang đo đạt độ tin cậy, cần thỏa mãn hai tiêu chuẩn quan trọng.
Các đo lường cần có mức độ liên kết nhất định, được thể hiện qua hệ số Cronbach’s Alpha (CA) lớn hơn 0.6 Tuy nhiên, nếu CA vượt quá 0.95, cần xem xét trường hợp có sự trùng lặp giữa các biến.
- Các đo lường có tương quan với khái niệm cần đo, thể hiện qua hệ số tương quan biến - tổng phải lớn hơn 0.3
Một thang đo chất lượng tốt không chỉ cần có độ tin cậy mà còn phải đảm bảo tính giá trị, tức là đo lường chính xác những gì mà người nghiên cứu cần Để đánh giá tính giá trị của thang đo, việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) là cần thiết EFA là một phương pháp thống kê giúp phân loại lại các biến thành các nhóm yếu tố có ý nghĩa hơn, đồng thời rút gọn số lượng biến quan sát thành các nhóm yếu tố ít hơn nhưng vẫn giữ được đầy đủ thông tin của tập hợp biến ban đầu.
EFA đánh giá sự hội tụ của các biến quan sát theo từng nhóm yếu tố, nhóm các biến có liên quan và tách biệt chúng khỏi các biến ít liên quan Những biến không giải thích được độ biến thiên của yếu tố sẽ được xem xét để loại bỏ khỏi nhóm yếu tố.
Cách xác định tính có giá trị của thang đo:
Sử dụng công cụ Giảm chiều dữ liệu (Dimension Reduction) và Phân tích nhân tố (Factor Analysis) trên SPSS 20, chúng ta có thể xác định các giá trị quan trọng như hệ số tải nhân tố, hệ số KMO, kiểm định Bartlett, và phần trăm phương sai toàn bộ Các bước kiểm tra này rất cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của phân tích dữ liệu.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5 là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA;
- 0.5 ≤ KMO ≤ 1 (Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin): đảm bảo sự thích hợp của phân tích nhân tố;
- Kiểm định Bartlett: Nếu chỉ số Sig < 0.05 thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể;
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) lớn hơn 50% cho thấy tỷ lệ phần trăm biến thiên của các biến quan sát có khả năng giải thích được bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của biến phụ thuộc.
Chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 cho thấy rằng nhân tố đó nên được giữ lại, vì nó thể hiện phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các yếu tố Việc giữ lại những yếu tố này sẽ giúp tóm tắt thông tin một cách hiệu quả nhất.
2.7.2 Xây dựng bộ thang đo
Trong nghiên cứu điều tra, các loại thang đo phổ biến bao gồm thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ Đặc biệt, thang đo Likert, được giới thiệu bởi nhà tâm lý học Rennis Likert, là một công cụ hữu ích để đo lường ý kiến và thái độ của người được hỏi Thang đo này thường có cấu trúc 5 mức, yêu cầu người trả lời lựa chọn một trong năm mức độ từ 1 đến 5, với các mức độ tăng dần.
5 Điểm 1 tương ứng với “Rất không đồng ý”, điểm 2 tương ứng với “Không đồng ý”, điểm 3 tương ứng với “Bình thường”, điểm 4 tương ứng với “Đồng ý”, điểm 5 tương ứng với “Rất đồng ý” với nội dung được hỏi [25].
Khi đó, ý nghĩa giá trị trung bình của từng thang đo được xác định [19]:
1 2 3 4 5(điểm) Điểm giá trị trung bình của thang đo Ý nghĩa
Chúng tôi đã phát triển một bộ thang đo dựa trên cấu trúc thang đo Likert 5 mức nhằm đánh giá động lực làm việc (ĐLLV) và các yếu tố ảnh hưởng đến ĐLLV của nhân viên Bộ thang đo này bao gồm 5 nhóm yếu tố tác động với 22 thang đo, cùng với một nhóm yếu tố động lực làm việc có 2 thang đo (Phụ lục 3 – Bảng 2).
Động lực làm việc của nhân viên y tế (NVYT) được phân thành hai nhóm chính: “Chưa có động lực” và “Có động lực” Đánh giá động lực này dựa trên điểm trung bình của các yếu tố liên quan; cụ thể, nếu điểm trung bình dưới 3.41, NVYT được xem là “Chưa có động lực”, trong khi điểm trung bình từ 3.41 trở lên cho thấy NVYT “Có động lực” làm việc.
Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc được phân loại dựa trên điểm trung bình: nếu điểm trung bình dưới 3.41, yếu tố đó được xem là "chưa tạo động lực" cho nhân viên y tế; ngược lại, nếu điểm trung bình từ 3.41 trở lên, yếu tố đó được coi là "tạo động lực" làm việc.
Phương pháp xử lý và phân tích số liệu
- Nhập số liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 20
- Kiểm tra ngẫu nhiên 10% số phiếu để đảm bảo nhập liệu chính xác
- Kiểm tra các giá trị mất, các giá trị bất thường và lỗi do mã hoá
2.8.2 Phương pháp phân tích số liệu : Đề tài này sử dụng các công cụ phân tích thống kê:
+ Phân tích độ tin cậy qua hệ số Cronbach’s Alpha(CA)
+ Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để xác định các hệ số hồi quy, giúp làm rõ mối quan hệ giữa động lực làm việc và các yếu tố ảnh hưởng đến động lực này Qua đó, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động đến động lực làm việc, từ đó đưa ra những giải pháp phù hợp nhằm nâng cao hiệu suất làm việc.
+ Thống kê mô tả các yếu tố tác động đến động lực làm việc được xác định từ phương trình hồi quy tuyến tính đa biến
+ Phân tích ANOVA kiểm định sự khác biệt về đánh giá các yếu tố, giữa các đối tượng có đặc điểm cá nhân khác nhau
Phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến là kỹ thuật phổ biến để mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Phương pháp này giúp xác định phương trình hồi quy tuyến tính đa biến, có dạng cụ thể, nhằm phân tích và dự đoán ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến biến phụ thuộc.
Y: biến phụ thuộc (động lực làm việc)
Xj: biến độc lập, liên tục (các yếu tố tác động đến động lực làm việc)
Để xây dựng một phương trình hồi quy tuyến tính đa biến chất lượng, cần xác định tính tin cậy của mô hình và cải thiện nó bằng cách phát hiện và khắc phục các khuyết tật Điều này bao gồm việc đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy ước lượng và xác định xem dấu của các hệ số có phù hợp với lý thuyết hay không Để đảm bảo mô hình hồi quy có ý nghĩa, cần kiểm định một số giả định bằng công cụ Regression/Linear trên SPSS 20.
Để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, cần xem xét hệ số sig Nếu hệ số này lớn hơn 0.05, điều đó cho thấy không có mối tương quan giữa các biến, và biến độc lập đó cần được loại bỏ khỏi mô hình Ngược lại, nếu hệ số sig nhỏ hơn 0.05, điều này chỉ ra rằng các biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với thực tiễn, cần thực hiện phân tích phương sai ANOVA Nếu giá trị sig nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy mô hình lý thuyết được xây dựng là phù hợp với thực tế.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến là quá trình xác định hệ số R² hiệu chỉnh, cho thấy tỷ lệ phần trăm biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập Thông thường, nếu R² hiệu chỉnh lớn hơn 50%, điều này cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, cần xem xét hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF < 2, không có hiện tượng đa cộng tuyến; ngược lại, nếu VIF > 2, hiện tượng này xảy ra, dẫn đến việc giảm giá trị R bình phương và có thể gây ra kết luận sai về độ phù hợp của mô hình hồi quy Hiện tượng này cũng có thể làm sai lệch hoặc đổi dấu các hệ số hồi quy Để khắc phục, cần loại bỏ lần lượt các biến có VIF > 2.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số d (Durbin Watson) là cần thiết để loại trừ các nguyên nhân như bỏ sót biến trong mô hình hồi quy hoặc sử dụng sai dạng hàm Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi có sự tương quan giữa các quan sát trong cùng một bảng số liệu.
+ Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
Khi các giả định được thỏa mãn, tiến hành kiểm tra hệ số hồi quy hiệu chỉnh để xác định các yếu tố tác động (biến độc lập) và mức độ ảnh hưởng của chúng đến biến phụ thuộc (động lực làm việc) Nếu hệ số hồi quy hiệu chỉnh có giá trị sig lớn hơn 0.05, yếu tố đó sẽ bị loại khỏi mô hình hồi quy Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp, cần thực hiện phân tích hồi quy lần tiếp theo với mô hình đã được điều chỉnh.
Phương pháp phân tích ANOVA được sử dụng để tìm sự khác biệt trong đánh giá các yếu tố tác động đến động lực làm việc giữa các nhóm đối tượng có đặc điểm cá nhân khác nhau Nghiên cứu áp dụng phân tích ANOVA (thông qua công cụ Compare Means/ One-way ANOVA trên SPSS 20) nhằm đánh giá sự khác biệt giữa các giá trị trung bình động lực làm việc của các nhóm có đặc điểm định tính khác nhau Điều kiện cần thiết để áp dụng phương pháp này là phương sai giữa các nhóm phải đồng nhất, được thể hiện qua giá trị sig trong bảng kiểm tra phương sai đồng nhất có giá trị > 0.05; nếu không đạt điều kiện này, phân tích ANOVA sẽ không có ý nghĩa Kết quả cho thấy có sự khác biệt khi bảng ANOVA đạt giá trị Observed significance level (sig.) 0.05, nên không có ý nghĩa thống kê và đã bị loại khỏi mô hình hồi quy.
Khi đó cần thực hiện phân tích hồi quy lần hai sau khi loại biến HT, và cho thấy các kết quả như sau :
- Giá trị sig trong kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến