Ài Kiểm Tiểu Luận Cuối Khoá Học Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học - Nhóm 7.Pdf

Cũng có nghiên cứu đề nghị rằngCronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệmđang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÀI KIỂM TIỂU LUẬN CUỐI KHOÁ HỌC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

KHOA HỌC - NHÓM 7

GVHD: TS Cao Quốc Việt

SVTH: 1 Lê Công Khôi Anh (MSHV: 522202070631);

2 Phạm Thúy Hường (MSHV: 522202090180);

3 Dương Thanh Nhàn (MSHV: 522202070811);

4 Phạm Thị Nhung (MSHV: 522202070827);

5 Nguyễn Hoàng Trúc Phương (MSHV: 522202090206);

6 Nguyễn Thị Thu Thảo (MSHV: 522202180069)

TP Hồ Chí Minh - Tháng 02/2023

5 Nguyễn Hoàng Trúc Phương: Đóng góp %;

6 Nguyễn Thị Thu Thảo: Đóng góp %

NỘI DUNG: 3

Mô tả mẫu 3

B ướ c 1: Đánh giá đ tn c y c a thang đo Work from home m i b sung (mã code - WFH) (b ộ ậ ủ ớ ổ ổ sung t kếết qu đ nh tnh) ừ ả ị 5

B ướ c 2: Đánh giá đ tn c y c a thang đo Work from home gốếc (mã code - WFP) ộ ậ ủ 6

B ướ c 3: Đánh giá đ tn c y c a thang đo Work from home hốỗn h p (cũ và m i) (WFH và WFP) ộ ậ ủ ợ ớ .6 B ướ c 4: Đánh giá đ tn c y c a thang đo Employee productvity (EP) ộ ậ ủ 7

B ướ c 5: Phân tch nhân tốế EFA 8

Ch y l i Cronbach’s Alpha cho các nhóm biếến m i ạ ạ ớ 18

B ướ c 6: Đếề xuâết m ố hình nghiến c u ứ : 21

6.1 Mố Hình đếề xuâết 21

6.2 Ph ươ ng trình Hốềi quy b i ộ : 21

B ướ c 7: Ki m đ nh mố hình và gi thuyếết nghiến c u ể ị ả ứ 24

7.1 Phân tch t ươ ng quan: 24

7.2 Phân tch hốềi quy 25

7.3 Ki m đ nh các gi đ nh mố hình hốềi quy đa biếến ể ị ả ị 30

7.3.1 Ki m đ nh gi đ nh liến h tuyếến tnh và ph ể ị ả ị ệ ươ ng sai c a sai sốế khống đ i ủ ổ 30

7.3.2 Ki m đ nh gi đ nh các sai sốế có phân phốếi chu n ể ị ả ị ẩ 31

7.3.3 Ki m đ nh hi n t ể ị ệ ượ ng t t ự ươ ng quan 32

7.3.4 Ki m đ nh hi n t ể ị ệ ượ ng đa c ng tuyếến ộ 32

B ướ c 8: Bình lu n kếết qu phân tch mố hình hốềi quy Suy nghi c a Anh/ch vếề kếết qu nghiến c u? ậ ả ủ ị ả ứ Hàm y qu n tr gì đ a i uơ c rut ra cho kếết qu này? a 34

8.1 Kếết qu phân tch c a mố hình hốềi quy ả ủ 34

8.2 Hàm y qu n tr : ả ị 35

8.2.1 Đánh giá th c hi n cống vi c cống bằềng ự ệ ệ 35

8.2.2 T o mốếi quan h đốềng nghi p thân thi n ạ ệ ệ ệ 35

8.2.3 C i thi n chính sách phuc l i ả ệ ợ 36

8.2.4 T o c h i thằng tếến ạ ơ ộ 36

8.2.5 Chính sách khen th ưở ng và cống nh n ậ 36

8.2.6 Đ m b o thu nh p cho nhân viến ả ả ậ 36

số người có 1 con và 2 con là gần như nhau (chưa có con: 84.4%, 1 con: 8.1%, 2 con:7.6%).

4 Về độ tuổi: Đa phần đối tượng khảo sát có độ tuổi từ 25 đến 44 tuổi (chiếm78.7%), chỉ có 0.9% đối tượng khảo sát có độ tuổi lớn hơn 44 tuổi và có 20.4% đốitượng khảo sát có độ tuổi từ 20 đến 24 tuổi

5 Về thu nhập: Đối tượng khảo sát có thu nhập dưới 10 triệu đồng/ tháng (chiếm26.1%), có thu nhập 10 - 20 triệu đồng/tháng chiếm đa số (chiếm 51.6%) và thu nhậptrên 20 triệu đồng/tháng chiếm 21.3%

6 Về công ty làm việc: Đứng đầu là doanh nghiệp tư nhân (chiếm 48.3%), theosau là doanh nghiệp có vốn nước ngoài (chiếm 25.1%) và doanh nghiệp cổ phần hoá(chiếm 17.1%), chiếm tiểu số còn lại 9% gồm các doanh nghiệp nhà nước, doanhnghiệp nước ngoài, ngân hàng và tự kinh doanh

7 Về ngành nghề: Chiếm đa số là thương mại dịch vụ (chiếm 51.2%), hai ngànhcòn lại trong bài khảo sát là tương đương nhau là sản xuất (chiếm 23.7%) và tài chính,ngân hàng, bảo hiểm (chiếm 25.1%)

8 Có 04 Đối tượng khảo sát mà Công ty của họ không có áp dụng hình thức làmviệc ở nhà (work from home) trong giai đoạn COVID-19 Do vậy, sau khi thống kê

mô tả, nhóm 7 sẽ loại 04 mẫu này ra khỏi bảng dữ liệu cho các bước sau để làm sạch

Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha Hệ sốcủa Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏitrong thang đo tương quan với nhau (cùng một khái niệm hay cùng một tính chất),giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp Nhiều nhà nghiên cứu đồng ýrằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên là tốt Cũng có nghiên cứu đề nghị rằngCronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệmđang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát

có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên

Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo

Bảng 1.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Biến quan sát Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's Alpha nếu loại biến

Bước 2: Đánh giá độ tin cậy của thang đo Work from home gốc (mã code - WFP) Bảng 2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo WFP

Biến quan sát Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's alpha nếu loại biến

Kết quả cho thấy, tất cả các nhân tố đều đạt độ tin cậy.

Bước 3: Đánh giá độ tin cậy của thang đo Work from home hỗn hợp (cũ và mới) (WFH và WFP)

Bảng 3.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo WFH

Biến quan sát Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's alpha nếu loại biến

Bước 4: Đánh giá độ tin cậy của thang đo Employee productivity (EP)

Bảng 4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo EP

Biến quan sát Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's alpha nếu loại biến

Kết quả cho thấy, tất cả các nhân tố đều đạt độ tin cậy.

Từ kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Work from home hỗn hợp (cũ

và mới) hãy loại bỏ các biến quan sát có chỉ số Corrected Item – Total

Correlation nhỏ hơn 0.3 Mỗi lần loại bỏ cần mô tả lại trong bài (*)

Từ mục II đến mục V ta thấy, không có chỉ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.3 Nên tất cả các biến quan sát đều đáng tin cậy

Bước 5: Phân tích nhân tố EFA

Loại các biến không thoả giá trị phân biệt liên quan đến EFA

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .873

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2127.366

df 253

Sig .000

Bảng 5.1 Phân tích nhân tố EFA

Hệ số KMO = 0.873 > 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứuKiểm định Bertlett’s là 2127.366 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giảthuyết H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể), như vậy giả thuyết

về mô hình nhân tố là không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp

Chạy kiểm định trọng số tải lần 1:

Rotated Component Matrix a

Loại WFP3 do hệ số tải trải nhiều nhân tố và giá trị tuyệt đối của hiệu số giữa các hệ

WFP5 708

Kết quả các nhóm nhân tố đã tốt, hình thành nên 4 nhóm nhân tố mới

Nhóm 1, đặt tên là gồm 6 biến: WFH6, WFH7, WFH8, WFH9, WFH11, WFH12: Kỹ năng làm việc (Skill-SKI)

SKI = mean (WFH6, WFH7, WFH8, WFH9, WFH11, WFH12)

- WFH6: Kỹ năng của tôi phù hợp với làm việc ở nhà

- WFH7: Tôi hoàn toàn quản lý được thời gian khi làm việc ở nhà

- WFH8: Tôi cân bằng được công việc và cuộc sống khi làm việc ở nhà

- WFH9: Tôi tập trung cao hơn cho công việc khi làm việc ở nhà

- WFH11: Tính chất công việc của tôi phù hợp với làm việc ở nhà

- WFH12: Nhìn chung tôi có nhiều động lực khi làm việc ở nhà

Nhóm 2 gồm 3 biến: WFP2, WFP7, WFP8: Sự giảm khối lượng công việc (Reduce - RED)

- WFH3: Không gian làm việc ở nhà thì thoải mái hơn

- WFH4: Thời gian làm việc ở nhà rất linh hoạt

Đánh giá EFA cho biến Employee Productivity (EP)

Chạy lại Cronbach’s Alpha cho các nhóm biến mới

1 Nhóm biến Kỹ năng làm việc (mã code: SKI)

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected TotalCorrelation

Item-Cronbach'sAlpha if ItemDeletedWFH6 17.15 25.089 751 882

Item-Cronbach'sAlpha if ItemDeleted

Item-Cronbach'sAlpha if ItemDeleted

Item-Cronbach'sAlpha if ItemDeleted

Bước 6: Đề xuất mô hình nghiên cứu:

6.1 Mô Hình đề xuất

Mô Hình 6.1: Mô hình đề xuất

6.2 Phương trình Hồi quy bội:

EP = beta0 + beta1*SKI + beta2*RED + beta3*COM + beta4*ATT

EP = 0.648*SKI

Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach’s Alpha như trên, mô hình nghiên cứu chính thức bao gồm có 4 nhân tố ảnh hưởng đến Năng suất của nhân viên (EP - Employee Productivity) gồm 15 biến quan sát, cụ thể như sau:

Work from home

SKILL

REDUCE

COMFORTABLE

ATTITUDE

Bảng 6.1: Kết luận các nhân tố còn lại trong mô hình nghiên cứu

Nhân

tố

tốX1 WFH6 Kỹ năng của tôi phù hợp với làm việc ở nhà SKI: kỹ năng

làm việcWFH7 Tôi hoàn toàn quản lý được thời gian khi làm

việc ở nhàWFH8 Tôi cân bằng được công việc và cuộc sống khi

làm việc ở nhàWFH9 Tôi tập trung cao hơn cho công việc khi làm

việc ở nhàWFH11 Tính chất công việc của tôi phù hợp với làm

việc ở nhàWFH12 Nhìn chung, tôi có nhiều động lực khi làm việc

ở nhàX2 WFP2 Tổ chức của tôi ủng hộ những nhân viên muốn

chuyển sang làm việc ở nhà các công việc ít yêu cầu hơn do đại dịch COVID-19

RED: sự giảm khối lượng côngviệc

WFP7 Cấp trên của tôi hỗ trợ những nhân viên tạm

thời muốn giảm giờ làm việc của họ trong đại dịch

WFP8 Các đồng nghiệp của tôi hỗ trợ các nhân viên

tạm thời muốn giảm giờ làm việc do đại dịch COVID-19

X3 WFH3 Không gian làm việc ở nhà thì thoải mái hơn COM: Môi

trường làm việc thoải mái

WFH4 Thời gian làm việc ở nhà rất linh hoạt

WFH5 Làm việc ở nhà thì ít áp lực hơn

X4 WFP4 Nhân viên (tạm thời) giảm giờ làm việc do đại

dịch COVID 19 được xem là ít tham vọng hơn trong tổ chức của Tôi

ATT: Thái độ làm việc

WFP5 Để vươn lên trong thời gian khó khăn này, Tôi

dự kiến sẽ làm thêm giờ một cách thường xuyên

WFP11 Để được xem là nghiêm túc trong tổ chức mà

Tôi đang làm việc, nhân viên nên làm việc nhiều ngày và luôn sẵn sàng

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Điều chỉnh các giả thuyết :

H1: Kỹ năng làm việc có tác động đến năng suất làm việc của nhân viên

H2: Sự giảm khối lượng công việc có tác động đến năng suất làm việc của nhân viênH3: Môi trường làm việc thoải mái có tác động đến năng suất làm việc của nhân viênH4: Thái độ làm việc có tác động đến năng suất làm việc của nhân viên

Bước 7: Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 4 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H4

Mô hình hồi quy có dạng sau:

Năng suất làm việc = βo + β1*Kỹ năng làm việc + β2*Sự giảm khối lượng công việc + β3*Môi trường làm việc thoải mái + β4*Thái độ làm việc + ε

EP= βo + β1*SKI + β2*RED + β3*COM + β4*ATT + ε(Trong đó: βo : hằng số hồi quy, βi: trọng số hồi quy, ε : sai số)

7.1 Phân tích tương quan:

Bảng 7.1: Ma trận tương quan giữa các biến

Năng suấtlàm việc

Kỹ năng làm việc

Sự giảm khối lượng công việc

Môi trường làm việc thoải mái

Thái độ làm việc

Bảng trên cho thấy 4 biến độc lập có hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Các hệ số tương quan đều có ý nghĩa (sig<0.05), do vậy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy là phù hợp Như vậy, giữa các thang đo đo lường năng suất làm việc của nhân viên trong mô hình nghiên cứu có mối tương quan tuyến tính với nhau

Vì thế sẽ không xuất hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy

Bên cạnh đó, kết quả phân tích cũng cho thấy mức tương quan tuyến tính giữa từng thang đo trên với thang đo năng suất làm việc của nhân viên, trong đó mối quan hệ tương quan cao nhất là giữa thang đo năng suất làm việc của nhân viên và kỹ năng

làm việc với giá trị bằng 0.678.

(Kết quả chạy SPSS)

7.2 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm: Kỹ năng làm việc

(SKI), Sự giảm khối lượng công việc (RED), Môi trường làm việc thoải mái (COM), Thái độ làm việc (ATT) Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy:

Bảng 7.2: Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy:

Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫuNăng suất làm việc của nhân viên 3.6396 86225 207

Sự giảm khối lượng công việc 3.3575 1.01337 207

Môi trường làm việc thoải mái 3.9291 88395 207

Kết quả phân tích hồi quy như sau:

Bảng 7.3: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình

Mô hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp

1 Kỹ năng làm việc

Sự giảm khối lượng công việc

Môi trường làm việc thoải mái

Thái độ làm việc

Enter

Biến phụ thuộc: Năng suất làm việc của nhân viên

Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về

độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

Bảng 7.4: Phân tích phương sai (hồi quy)

Biến phụ thuộc: Năng suất làm việc của nhân viên

Biến dự đoán: (Hằng số), Kỹ năng làm việc, Sự giảm khối lượng công việc, Môi trường làm việc thoải mái, Thái độ làm việc

(SPSS

Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig.=0.000) nên mô hình hồiquy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được

Bảng 7.5: Kết quả trọng số hồi quy

Mô hình Hệ số hồi quy chưa

chuẩn hóa

Hệ số hồi quychuẩn hóa

T Sig Thống kê đa cộng

Trong kết quả trên, nếu sig <0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| >2 thì nhân

tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có tác động đến năng suất làm việc của nhân viên Kết quả hồi quy cho thấy có 1 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Kỹ năng làm việc

Hình 1: Kết quả phân tích hồi quy

Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized) Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình được Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc

Vì thế, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:

Năng suất làm việc của nhân viên = 0.648*Kỹ năng làm việc

7.3 Kiểm định các giả định mô hình hồi quy đa biến

7.3.1 Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi

Hình 7.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy

Nguồn: Nhóm tác giả phân tích

Theo biểu đồ Scatterplot, các giá trị kỳ vọng được phân tán ngẫu nhiên thành một vùng nhất định Vì vậy, giả thuyết không bị vi phạm hay đảm bảo được độ tin cậy của

mô hình

Đồ thị hình trên cho thấy các giá trị sai số phân tán một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của phần dư trong một phạm vi cố định Điều nay chứng tỏ phương sai của sai số là không đổi

7.3.2 Kiểm định giả định các sai số có phân phối chuẩn

Nghiên cứu sử dụng biểu đồ Histogram và P-P Plot để kiểm tra tính phân phối chuẩn của các phần dư

Hình 7.2: Đồ thị Histogram của sai số đã chuẩn hóa

Nguồn: Nhóm tác giả phân tích

Đồ thị trên cho thấy giá trị trung bình Mean nằm gần ngay 0, nghĩa là giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm