CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN MARKETING ĐỐI VỚI CÔNG TY

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Nhiệm vụ nghiên cứu là xem xét của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của nhân viên marketing đối với công ty.. Cụ thể nghiên cứu này sẽ trả lờ

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

-ššššš -Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học

Đề tài:

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG

TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN MARKETING

ĐỐI VỚI CÔNG TY

GVHD : Nguyễn Đình Thọ Lớp : Đêm 1-K20 Nhóm Thực Hiện

Tp HCM, Tháng 08 năm 2012

STT Họ Tên MSHV

9 Nguyễn Phúc Minh Thư 7701100113

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU 2

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

2 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 2

3 GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU 2

4 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2

5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3

6 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU 4

PHẦN NỘI DUNG 5

1 ĐO LƯỜNG CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU BẰNG CÁC THANG ĐO 5

2 PHÂN TÍCH CRONBATH’S ALPHA 5

3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA 7

3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian 8

3.2 Phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho biến phụ thuộc 10

3.3 Phân tích PATH và kiểm định các giả thuyết 10

KẾT LUẬN 18

PHẦN MỞ ĐẦU

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nhiệm vụ nghiên cứu là xem xét của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của nhân viên marketing đối với công ty Cụ thể nghiên cứu này sẽ trả lời các câu hỏi:

(1) Các yếu tố nào ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên marketing trong công ty?

(2) Giữa mức độ hài lòng và lòng trung thành của nhân viên marketing có quan hệ như thế nào?

(3) Quy mô công ty ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên marketing với công ty như thế nào

2 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu là mức độ hài lòng và lòng trung thành của nhân viên marketing đối với công ty Đối tượng khảo sát là các nhân viên kinh doanh và nhân viên marketing làm việc ở các doanh nghiệp trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh

3 GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU

H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên marketing càng cao và ngược lại

H2 : Sự hiểu biết về tổ chức, công ty càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên marketing càng cao và ngược lại

H3 : Sự hài lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân viên marketing đó càng cao và ngược lại

H4 : Quy mô của càng lớn thì lòng trung thành của nhân viên marketing càng cao và ngược lại

4 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng và lòng trung thành của nhân viên Marketing, từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung thành của nhân viên và các nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu như sau :

Mô hình PATH ban đầu được xây dựng với các biến :

(1) 2 biến độc lập - sự hiểu biết về Công ty; Mối quan hệ trong công việc

(2) 1 biến trung gian - sự hài lòng của nhân viên

(3) 1 biến phụ thuộc - lòng trung thành của nhân viên

(4) 1 biến kiểm soát – Quy mô công ty

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Sử dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng

và lòng trung thành của nhân viên Marketing Từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung thành của nhân viên và các nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu Để kiểm định được mô hình đưa ra, sử dụng một số thang đo có sẵn (sau khi đã hiệu chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu) : sử dụng thang đo Likert bảy mức độ để đo lường các yếu tố Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA, dung mô hình PATCH để phân tích hồi quy

Số bản khảo sát nhận được kết quả là 272 trong đó có 5 kết quả không hợp lệ còn lại

267 bản

Mối quan hệ trong công việc

Mức độ hài lòng

Lòng trung thành Hiểu biết

về Công

ty

Quy mô Công ty

H1

H2

H3

H4

6 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU

Xác định mô hình nghiên cứu và lựa

chọn than đo

Lựa chọn các biến quan sát để đo lường các khái niệm

Phân tích Cronbach’s Alpha

Phân tích EFA

Phân tích Path

Thảo luận kết quả

Kết Luận

PHẦN NỘI DUNG

1 ĐO LƯỜNG CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU BẰNG CÁC THANG ĐO

STT Khái

niệm

Ký hiệu

Biến quan sát đo lường

1 Mối quan

hệ trong

công việc

V05 V06 V07 V08

- Tôi có nhiều tiếp xúc (contacts) trong kinh doanh

- Tôi có nhiều liên kết (connections) trong kinh doanh

- Tôi có mối quan hệ (relationships) trong kinh doanh

- Tôi có nhiều quen biết (acquaintances) trong kinh doanh

2 Sự hiểu

biết về tổ

chức,

công ty

V13 V14 V15 V16

- Sự hiểu biết về cung cách kinh doanh của công ty

- Sự hiểu biết về chính sách kinh doanh của công ty -Sự hiểu biết về thủ tục kinh doanh của công ty

- Sự hiểu biết về cách thức vận hành công ty của công ty

3 Sự trung

thành của

nhân viên

V34 V35 V36 V37

- Thời gian làm việc với công ty

- Sự tin tưởng vào công việc hiện tại

- Sự tin tưởng vào nơi làm việc hiện tại

- Ý định tìm việc ở công ty khác

4 Sự hài

lòng của

nhân viên

V53 V54 V55 V56 V57 V58 V59

- Công việc hiện tại đảm bảo cho cuộc sống

- Có bạn bè tốt tại công ty

- Có đủ thời gian giải trí sao giờ làm việc

- Sự tôn trọng trong công ty

- Mức độ được thể hiện khả năng

- Điều kiện nâng cao chuyên môn

- Điều kiện phát huy tính sáng tạo

5 Quy mô

của công

ty

V62 - Số lượng nhân viên trong công ty

2 PHÂN TÍCH CRONBATH’S ALPHA

Để đánh giá than đo các khái niệm trong nghiên cứu cần phải kiểm tra độ tin cậy của thang đo Dựa trên các hệ số độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) và hệ số tương quan biến tổng (Item –to – total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không tham gia vào việc mô

tả khái niệm cần đo Hệ số độ tin cậy khi không có than đo (Cronbach’s alpha if Item Deleted) giúp loại ra những biến quan sát nhằm nâng cao hệ số độ tin cậy (Cronbach’s alpha if Item Deleted)

Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alphanếu loại bỏ biến

Mối quan hệ trong công việc, Cronbach’s Alpha = 953

Sự hiểu biết về công ty, tổ chức, Cronbach’s Alpha = 868

Sự trung thành của nhân viên, Cronbach’s Alpha = 876

Sựu hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.688

Bảng 2.1: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha

Nhận xét:

- Ta thấy tất cả hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm đều lớn hon 0,8 điều này được đánh giá tốt, thang do đạt yêu cầu

- Không có biến nào có hệ số tương quan biến tổng (Item –to – total correlation)

<0,3 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến trong cùng khái niệm đạt yêu cầu

- Ở khái niệm Sự trung thành của nhân viên biến đo lường V37 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến này tăng lên tuy nhiên ta không nên loại bỏ các biến này vì hệ sô Cronbach’s Alpha chúng ta đã đạt yêu cầu lần lượt là 786 bên cạnh đó hệ số tương quan tổng của biến này vẫn >0.3

- Ở khái niệm sự hài lòng của nhân viên có biên đo lường V55 có hệ số tương quan biến tổng

là 170 <0.3 và khi loại bỏ biến này làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ 688 lên 818 điều này chứng tỏ biến đo lường V55 đo lường khái niệm sự hài lòng của nhân viên rất thấp ta lọa bỏ biến này.

Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha

nếu loại bỏ biến

Sựu hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.818

Bảng 2.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ biến V55

Ta thấy sau khi loại bỏ biến V55 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nhiều từ 688 lên 818 và các hệ số tương quan biến tổng các biến còn lại đều >0,3 đạt yêu cầu

3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng để xác định giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity),và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biên Tuy nhiên, ở bài làm này chỉ dung EFA để kiểm định giá trị thang đo chứ không dung để rút gọn các tham số theo từng nhóm biến

Ở bài này chúng tôi sử dụng phân tích EFA với phương pháp trích yếu tố Pricipal axis factoring với phép quay Promax (kappa = 4) và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 đối với các biến quan sát đo lường 02 khái niệm thành phần tác động đến mức độ hài lòng của nhân viên Từ đó phát hiện ra các thứ nguyên (thành phần) tiềm ẩn trong dữ liệu gốc Việc chọn phép quay Promax sẽ phản ánh chính xác cấu trúc dữ liệu tiềm ẩn hơn

Sử dụng phương pháp trích nhân tố Pricipal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 với các biến quan sát đo lường khái niệm lòng trung thành của nhân viên

3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian

Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian

Bảng 3.1: Kết quả phân tích EFA đối với các biến độc lập và trung gian

Nhận xét:

- Ta thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trích được 3 nhân tố phù hợp với

mô hình nghiên cứu với nhân tố 1 – Mối quan hệ trong công việc, nhân tố 2 – Hiểu biết công ty, tổ chức, nhân tố 3 – Mức độ hài lòng của nhân viên

- Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trong khoảng 0,7 – 0,95 điều này có nghĩa chúngphản ánh phản ánh tốt các khái niệm đo lường của chúng ngoại trừ các biến V53, V54 và V56 ở nhân tố 3

- Đối với nhân tố 3 biến quan sát V53, V54 và V56 có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị loại bỏ tuy nhiên khi xem sét lại nội dung của V56 chúng tôi thấy rằng biến quan sát này đóng vai trò không thể thiếu trong việc đo lường khái niệm mức độ hài lòng của nhân viên bởi yếu tố được tôn trọng ở công ty là một yếu tố khá quan trọng để một nhân viên hài lòng với công việc.Vi vậy, chúng tôi quyết định giữ lại biến quan sát V56 và chỉ loại bỏ 2 biến V53 và 54

Tiến hành phân tích lại Cronbach’s Alpha sao khi loại bỏ 2 biến V53 và V54

Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alphanếu loại bỏ biến

Sựu hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.854

V57 789 772

Bảng 3.2: Phân tích lại Cronbach’s Alpha sao khi loại bỏ 2 biến V53 và V54

Ta thấy sau khi loại bỏ 2 biến V53, V54 hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ 0,818 lên 0,854 và các biến còn lại cũng phản ánh tốt khái niệm Sự hài lòng của nhân viên

Thực hiện phân tích EFA lại sau khi loại bỏ 02 biến V53, V54

Eigenvalues 5.920 2.015 1.287

Phương sai trích % 47.090 14.593 8.160

Cronbach’s Alpha 953 868 854

Bảng3.3: Kết quả phân tích EFA sau khi loại bỏ 2 biến V53, V54

Nhận xét:

- Kiểm định Bartlett’s: Sig.=0,000<5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan tổng thể với nhau

- Hệ số KMO = 0,880 >0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu

- Hệ số Cumlative % = 69,842% cho biết 3 nhân tố trên giải thích được 69,842% biến thiên của dữ liệu

- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1 đạt yêu cầu

3.2 Phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho biến phụ thuộc

Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc

1

Eigenvalues 3.000 Phương sai trích % 75.003 Cronbach’s Alpha 876

Bảng 3.4: Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc

Nhận xét:

- Kiểm định Bartlett’s: Sig.=0,000<5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan tổng thể với nhau

- Hệ số KMO = 0,792 >0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu

- Có một nhân tố được trích ra phù hợp với mô hình

- Tổng phương sai trích 75,033% giá trị đạt yêu cầu

- Giá trị hệ số Eigenvalues 3.000 lớn hơn 1 đạt yêu cầu

- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,4 đạt yêu cầu

Như vậy, thang đo “Lòng trung thành của nhân viên” đạt giá trị hội tụ

3.3 Phân tích PATH và kiểm định các giả thuyết

3.3.1 Phân tích tương quan

Phân tích này giúp chúng ta xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố với nhau như thế nào trước khi thực hiện các bước phân tích tiếp theo

Đầu tiên chúng ta sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến: mối liên hệ trong công việc (LHTRONGCV), Hiểu biết về công ty, tổ chức (HBCTYTC) và Sự hài lòng trong công việc (HL)

Su Hai Long

Lien he trong cong viec

Hieu biet cong ty

to chuc

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Bảng 3.5: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến trung gian

Nhận xét:

- Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến trung gian với mức ý nghĩa 1% Trong đó biến Liên hệ trong công việc

(LHTRONGCV) tương quan mạnh nhất với biến Hiểu biết về công ty, tổ chức

(HBCTYTC) (pearson = 0,583) và tương quan yếu nhất với biến Mức độ hài lòng trong công việc (HL) (Pearson =0,324) Sự tương quan này cho thấy mối quan hệ chặt tuyến tính giữa các biến giải thích được sự ảnh hưởng đến mô hình Do đó, các biến độc lập này có thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích kết quả của mô hình

Long trung thanh Su hai long Long trung

Su hai long Pearson

Sig (2-tailed) 000

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

Bảng 3.6: Phân tích tương quan giữa biến trung gian và biến phụ thuộc

Nhận xét:

- Kết quả trên cho thấy giữa hai biên sày có mối quan tốt với nhau (Pearson =0,584) nên chúng ta cũng có thể phân tích hồi quy để giải thích mô hình nghiên cứu

3.3.2 Phân tích PATH

3.3.2.1 Phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến trung gian

Dùng phân tích hồi bội MLR bằng phương pháp Enter để phân tích cho biến độc lập và biến trung gian

Model Summary

Mode

l R R Square Adjusted RSquare Std Error ofthe Estimate

a Predictors: (Constant), Hieu biet cong ty to chuc, Lien he trong cong viec

Bảng 3.7: Phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến trung gian

Nhận xét:

Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh = 0,144 khác 0 nên ta kết luận có mối liên

hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và R Square hiệu chỉnh =0,137 tức là với tập dữ liệu mẫu này các biến độc lập giải thích được 13,7% sự thay đổi nhân tố “Sự hài lòng” Tiếp theo, ta phải kiểm định xem mô hình ta xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp không, ta tiến hành phân tích ANOVA

ANOVA b

a Predictors: (Constant), Hieu biet cong ty to chuc, Lien he

trong cong viec

b Dependent Variable: Su Hai Long

Bảng 3.8: Kết quả phân tích ANOVA giữa các biến độc lập và trung gian

Nhận xét:

- Ta thấy F= 22,196 và hệ số Sig = 0,000 ta có thể kết luận với mức ý nghĩa 5% thì giữa các biến độc lập và biến trung gian có quan hệ tuyến tính với nhau

- Kiểm định hệ số beta của từng biến độc lập ảnh hưởng đến biến trung gian

Coefficients a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Collinearity Statistics

Lien he trong

Hieu biet cong

a Dependent Variable: Su Hai Long

Bảng 3.9: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian

Nhận xét:

Ta thấy hệ số Sig của Liên hệ công việc = 0,001 <0,05 nên chấp nhận giả thuyết

H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên marketing

càng cao và ngược lại, Sig của Hiểu biết công ty, tổ chức =0,009<0,05 nên chấp nhận giả

Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao 0,660 VIF thấp 1,514<10 Do vậy, có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này không đáng kể, không có hiện tượng đa cộng tuyến

3.3.2.2 Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc

Dùng phân tích hồi quy đơn SLR bằng phương pháp Enter để phân tích cho biến trung gian và biến phụ thuộc

Model Summary

Mode

l R R Square Adjusted RSquare Std Error ofthe Estimate

a Predictors: (Constant), Su Hai Long

Bảng 3.10: Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc

Nhận xét:

Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh =0,339 khác 0 nên ta kết luận có mối quan

hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và biến trung gian giải thích 33,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc

Tiếp theo, phải kiểm định lại mô hình xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp không bằng phân tích ANOVA

ANOVA b

1 Regression 2499.340 1 2499.340 137.506 000a

a Predictors: (Constant), Su Hai Long

b Dependent Variable: Long trung thanh

Bảng 3.11: Kết quả phân tích ANOVA giữa các biến trung gian và phụ thuộc

Nhận xét:

Ta thấy F=135,506 và hệ số Sig = 0,000 nên chấp nhận giart thuyết H3: Sự hài

lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân viên marketing đó càng cao và ngược lại với mức ý nghĩa là 5% tức là giữa biến trung gian và biến phụ thuộc

có quan hệ tuyến tính với nhau

Kiểm định xem các hệ số beta của biến trung gian ảnh hưởng lên biến phụ thuộc