Đánh giá Độ Tin Cậy của Thang Đo Sử Dụng Hệ Số Cronbach Alpha

ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO QUA HỆ SỐ CRONBACH ALPHA

Kiểm định thang đo để đánh giá các giả thuyết ban đầu thông qua hai bước là kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation); và kiểm định giá trị của thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA). Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha (α) và hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation). Nếu α > 0,95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi nên không chấp nhận được.

Đây là hệ số tương quan của 1 biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và bị loại khỏi thang đo. Tuy nhiên, khi loại biến sẽ bị mất thông tin nên cần chú ý đến nội dung của thang đo trước khi loại biến.

Kết quả Cronback’s Alpha của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên tại công ty XYZ được trình bày cho thấy tất các các thành phần: Lương, thưởng, phúc lợi (TN); Cơ hội đào tạo & thăng tiến (DT); Lãnh đạo và cấp trên (LD); Đồng nghiệp (DN); Bản chất công việc (CV); Điều kiện làm việc (DK) và Sự hài lòng (HL) đều có hệ số tin cậy Cronback’s Alpha đạt chuẩn cho phép phân tích tích nhân tố khám phá (lớn hơn 0,6).

Sự hài lòng: Cronbach’s alpha: 0.764

• PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
• ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 1. Điều chỉnh lại thang đo
• PHÂN TÍCH SỰ HÀI LềNG CỦA NHÂN VIấN THEO CÁC BIẾN ĐẶC TRƯNG CỦA NHÂN VIÊN

Như vậy, kết quả đánh giá thang đo bằng phương pháp Cronbach’s alpha cho các thang đo trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho 7 thành phần yếu tố cho thấy tất cả 7 yếu tố đều đủ điều kiện để thực hiện phân tích EFA. Khi xem xét tương quan trong biến tổng của từng biến quan sát trong tổng số 30 biến quan sát được xây dựng để đo lường cho 07 yếu tố, có 29 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lơn hơn 0,3 và 1 biến quan sát (DK1) có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 nên bị loại. Trong đó, chúng tôi chia làm 2 giai đoạn trong phân tích EFA, bao gồm: phân tích nhân tố khám phá cho các nhân tố độc lập và phân tích nhân tố khám phá cho nhân tố sự hài lòng của nhân viên tại công ty XYZ.

Tiếp đến, kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo. Theo kết quả EFA trong bảng ma trâ ̣n xoay nhân tố trong bảng: Tất cả các biến quan sát đều có hê ̣ số tải đạt chuẩn, lớn hơn 0,5 và không có biến quan sát nào bị loại khỏi nhân tố. Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy 6 thành phần của thang đo sự hài lòng công việc thì 3 thành phần được giữ lại gồm: “Lương, thưởng, phúc lợi”, “Cơ hội đào tạo & thăng tiến”.

Trong khi đó thành phần “Điều kiện làm việc” đã loại bỏ biến DK1 – Môi trường làm việc sạch sẽ, đảm bảo vệ sinh, thành phần “Lãnh đạo và cấp trên” loại bỏ biến LD5 – Lãnh đạo đối xử công bằng với nhân viên, thành phần “Đồng nghiệp” loại bỏ biến DN4 – Đồng nghiệp đáng tin cậy. Hệ số Crobach’s alpha của thang đo Lãnh đạo và cấp trên là 0.797 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến của thanh phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau. Hệ số Crobach’s alpha của thang đo Đồng nghiệp là 0.603 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến của thanh phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau.

Trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu định tính mô hình đề xuất gồm 6 yếu tố chính: “Lương, thưởng, phúc lợi”, “Cơ hội đào tạo & thăng tiến”, “Lãnh đạo và cấp trên”, “Đồng nghiệp”, “Bản chất công việc”, “Điều kiện làm việc”. Do đó, trước khi thực hiện hồi quy, phân tích tương quan Pearson được thực hiện nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Điều này cho biết khoảng 71,7% sự biến thiên của sự hài lòng công việc của nhân viên tại công ty XYZ có thể giải thích được từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến Y với các biến độc lập.

Kết quả phân tích phương sai (ANOVA) với sig = 0.000 cho biết mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, có nghĩa là tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc HL – sự hài lòng với ít nhất một trong các biến sự hài lòng với ít nhất một trong các biến DK, LD, DN, TN, CV, DT. Do nghiên cứu được thực hiện trên phạm vi nhiều trường, sự hài lòng của nhân viên cảu Công ty ít nhiều sẽ có sự khác biệt theo giới tính, độ tuổi, trình độ và trung tõm theo học. Để kiểm định xem có sự khác biệt trong cảm nhận sự hài lòng của nhân viên về chất lượng dịch vụ đào tạo giữa nam va nữ hay không, phương pháp kiểm định giữa hai biến độc lập Independent sample T-test được thực hiện.

Kết quả cho thấy, kiểm định Levenes’s test có giá trị sig= 0.876, nghĩa là không có sự khác nhau về phương sai giữa nam và nữ, kết quả tương ứng ta thấy giá trị Sig của kiểm định T ở dòng phương phương sai >0.05, chứng tỏ không có sự khác biệt hài lòng giữa nam và nữ đối với sự hài lòng của nhân viên tại công ty XYZ. Đối tượng được khảo sát là những nhân viên, do đó dữ liệu bao gồm nhiều trình độ học vấn khác nhau, phương pháp kiểm định ANOVA được thực hiện để xem có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhân viên có trình độ khác nhau hay không?.

Thông tin chung