Các nhân tố chính của thương hiệu tuyển dụng ảnh hưởng đến quyết định ứng tuyển của sinh viên trường đại học

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

• Thương hiệu tuyển dụng (Employer Branding)
• Lý thuyết nền
• Các nghiên cứu trước
• Mô hình nghiên cứu

Kurniawan và cộng sự (2018) cùng với nghiên cứu: “Employer brand scale development and validation: a second-order factor approach” phân tích rằng Cân bằng công việc - cuộc sống và công việc tác động mạnh mẽ bằng việc thu thập 163 người trả lời là học kỳ cuối từ một số trường đại học ở Indonesia Để đo lường thương hiệu nhà tuyển dụng, nhà nghiên cứu sử dụng thang đo từ anliacikdanalniacik (2012) bao gồm 20 mục và 9 mục được áp dụng từ Tanwar và Prasad (2017). Một số ví dụ mà Đại học Duy Tân (2022) đã đề xuất để ứng viên nhận thấy rằng mình được quan tâm trong quá trình thăng tiến: Được sự giúp đỡ và công nhận từ các quản lý cấp cao, được tham gia vào các buổi đào tạo chuyên sâu về doanh nghiệp, về quản lý, được tuyên dương, cấp bằng khen thưởng với những nhân viên có hiệu suất vượt trội cả mong đợi của doanh nghiệp, được làm việc cùng với quản lý cấp cao hoặc giỏm đốc, … Và nghiờn cứu của Lờ Văn Vĩ (2019); Vừ Thành Nhõn (2023) cũng thể.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

• Quy trình nghiên cứu
• Xây dựng thang đo nghiên cứu cho khóa luận
• Nghiên cứu định lượng
• Phương pháp phân tích dữ liệu

Sau khi lược giảm 7 phiếu khảo sát không hợp lệ, số mẫu chính thức cho nghiên cứu là 272 dữ liệu, quá trình chắt lọc để tạo đầu ra đẹp được tác giả thực hiện kiểm tra tin cậy của mô hình tại bước tiếp theo. Phần mềm IBM SPSS 22.0 đã được sử dụng để phân tích dữ liệu trong bài nghiên cứu, trong đó dữ liệu thu thập từ khảo sát đã được lọc và loại bỏ những phiếu không đạt yêu cầu, bao gồm những phiếu thiếu thông tin, phiếu được đánh theo một quy luật xác định và những phiếu bị loại từ câu hỏi sàng lọc ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp kiểm tra tính phân phối của các biến quan sát, hiểu mối quan hệ giữa các biến, giúp ta có cái nhìn sâu hơn về mối quan hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, phát hiện các cấu trúc tiềm ẩn của biến.

Miles (2005) phân tích rằng có nhiều kỹ thuật thống kê được thực hiện theo thứ tự để dự đoán hoặc giải thích sự thay đổi trong một mô hình – những điều này bao gồm các kỹ thuật đơn biến như hồi quy tuyến tính (xem Hồi quy tuyến tính bội) và phân tích phương sai và các kỹ thuật đa biến, chẳng hạn như mô hình đa cấp (xem Mô hình đa cấp tuyến tính).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích nhân tố khám phá

Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS Kết quả bảng trên cho thấy tổng phương sai trích đạt 66.686% (đủ điều kiện lớn hơn 50%) kết luận rằng 7 nhân tố này giải thích được 66.686% sự biến thiên của dữ liệu, điều này chứng tỏ các nhân tố được nhóm lại với nhau là hợp lý. Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS Dựa vào bảng ma trận xoay có thể thấy hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 nên tất cả các biến quan sát này đều thỏa mãn điều kiện, cũng dựa vào bảng ma trận xoay, có thể kết luận sau phân tích nhân tố khám phá EFA thì từ 30 biến quan sát thì rút ra được 7 nhân tố độc lập như mô hình ban đầu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, thu được 7 nhân tố độc lập bao gồm Cân bằng công việc - cuộc sống (CB), Danh tiếng công ty (DT), Truyền thông xã hội (TT), Sự thú vị công việc (STV), Chính sách phúc lợi (PL), Phát triển sự nghiệp nghiệp.

Tác giả sẽ tiến hành đưa chúng vào phân tích tương quan để từ đó xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, điều này làm cơ sở hình thành phân tích hồi quy tuyến tính.

Phân tích hồi quy tuyến tính

CB, TT, SC, STV, PL, PTSN, UD: là các biến độc lập Cân bằng công việc - cuộc sống, Danh tiếng công ty, Truyền thông xã hội, Sự thú vị công việc, Chính sách phúc lợi, Phát triển sự nghiệp, Giá trị ứng dụng kiến thức. Dựa trên những kết quả này, ta có thể kết luận: phân phối phần dư của mô hình xấp xỉ phân phối chuẩn và giả định về phân phối chuẩn của phần dư không có điều gì sai phạm. Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS Hình 4.3 cho thấy các phần dư phân bố ngẫu nhiên quanh đường đi qua tung độ 0, không tạo thành bất kỳ hình dạng nào.

Hệ số Beta cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa các biến Cân bằng công việc - cuộc sống (CB), Danh tiếng công ty (TT), Truyền thông xã hội (SC), Sự thú vị công việc (STV), Chính sách phúc lợi (PL), Phát triển sự nghiệp (PTSN), Giá trị ứng dụng kiến thức (UD) với biến phụ thuộc Quyết định ứng tuyển (QD).

Mối quan hệ giữa các nhân tố cá nhân và Quyết định ứng tuyển của sinh viên

Căn cứ vào kết quả trên, ta có thể khẳng định: nam và nữ có mức độ tương đồng về Quyết định ứng tuyển và nhân tố giới tính không ảnh hưởng đến quyết định ứng tuyển của họ. Để so sánh sự khác biệt trung bình giữa biến độ tuổi và QD, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định t độc lập (Independent Sample T-test). Kết luận đưa ra là: dựa trên kết quả phân tích, có thể khẳng định rằng không có sự khác biệt về quyết định ứng tuyển của sinh viên giữa hai nhóm tuổi khác nhau.

Ta tiến hành đo lường với phân tích Robust (Sig. = 0.528 > 0.05) chứng tỏ không có sự khác biệt đáng kể về điểm đánh giá trung bình các ngành cũng như QDUT của sinh viên Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.

Các thông tin cơ bản

Anh/chị có quyết định ứng tuyển vào một vị trí công việc nào không?.

Nội dung khảo sát

Doanh nghiệp là một tổ chức có tác động tích cực đến xã hội và đóng góp vào sự phát. Missing Value Handling Definition of Missing MISSING=EXCLUDE: User- defined missing values are treated as missing. Cases Used LISTWISE: Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.

Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.