a) Mã hóa và nhập dữ liệu
Sau khi tiến hành cuộc khảo sát, các bảng hỏi thu thập sẽ được làm sạch và nhập vào cơ sở dữ liệu. Những bảng trả lời không đầy đủ hoặc có lỗi trả lời sẽ bị loại bỏ đảm bảo dữ liệu sau khi làm sạch có đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích.
b) Phân tích Cronbach’s Alpha
Cronbach’s alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lường từng nhân tố của sự hài lòng công việc. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Hair (1998) cho rằng hệ số tương quan biến – tổng nên trên 0.5, Cronbach’s Alpha nên từ 0.7 trở lên và trong các nghiên cứu khám phá, tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha có thể chấp nhận ở mức từ 0.6 trở lên. Đối với kiểm định Cronbach’s Alpha trong luận văn này, các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn
0.3 sẽ bị loại và khi Cronbach’s Alpha có giá trị lớn 0.6 thang đo được xem là có đảm bảo độ tin cậy.
c) Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy và độ giá trị các thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha và loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ được xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến dùng để đánh giá sự hài lòng công việc có độ kết dính cao không và chúng có thể gom lại thành ít nhân tố hơn để xem xét hay không. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Đầu tiên, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với hệ số tương quan riêng phần của chúng. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Theo Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9: rất tốt, KMO ≥ 0.8: tốt, KMO ≥ 07: được, KMO ≥ 0.6: tạm được, KMO ≥ 0.5: tạm được, KMO < 0.5: không thể chấp nhận được. Vì vậy, để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
Tiếp theo, tiêu chí Eigenvalue là tiêu chí phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1.
Kế đến, trọng số nhân tố của biến quan sát phải cao, ở mức phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số. Nghĩa là trọng số nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 40%. Tuy nhiên, trong thực tiễn nghiên cứu với thang đo nhiều biến thì trọng số nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 thì thang đo đạt giá trị hội tụ.
Cuối cùng, tổng phương sai trích cũng là một tiêu chí quan trọng khi đánh giá kết quả EFA. Tổng này đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng từ 50% trở lên là tốt và chứng tỏ mô hình EFA phù hợp.
Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Các biến còn lại (thang đo hoàn chỉnh) sẽ được đưa vào phân tích bước tiếp theo.
d) Phân tích tương quan và hồi quy
Phương pháp này có chức năng tính hệ số tương quan Pearson (r) giữa biến phụ thuộc và biến độc lập (xem thử giữa chúng có mối liên hệ với nhau không, dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến) đồng thời phân tích hồi qui với các thông số yêu cầu như sau:
Diễn giải hệ số tương quan “r” (Fraenkel & Wallen, 2006) từ +.75 đến + 1.0 : có mối quan hệ rất chặt chẽ
từ +.50 đến +.75 : có mối quan hệ chặt chẽ từ +.25 đến +.50 : có mối quan hệ yếu
từ +.00 đến +.25 : có mối quan hệ kém chặt chẽ
Kiểm tra R2, kiểm định ANOVA, kiểm tra hệ số hồi quy, kết quả kiểm định
Kiểm tra giả thuyết của phân tích hồi qui:
Đa cộng tuyến (hệ số VIF).
Phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân phối phần dư, biểu đồ P-P plot.
Phương sai không đổi: vẽ mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư, thực hiện phân tích hồi qui biến dự báo và phần dư.
Tóm tắt Chương 2: trong chương này, tác giả trình bày khái quát về Cục Thuế tỉnh
Kiên Giang, tình hình quản lý sử dụng lao động, đặc điểm về lao động, công tác giữ chân thu hút nguồn nhân lực của ngành. Ngoài ra, tác giả còn đưa ra phương pháp nghiên cứu, đánh giá các thang đo về mô hình lý thuyết và các nhân tố tác động vào sự hài lòng của CBCC ngành Thuế Kiên Giang. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính) thông qua việc thảo luận nhóm và nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) bằng cách phỏng vấn trực tiếp với kích thước mẫu là n=400. Thang đo lường sự hài lòng công việc của CBCC gồm 41 biến quan sát trong 7 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc “Hài lòng chung”. Chương tiếp theo sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và trình bày các kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. DỮ LIỆU THU THẬP
Thời điểm gửi bảng câu hỏi đi khảo sát từ ngày 01/12/2014 đến ngày 05/01/2015. Tổng số mẫu phát ra là 400 mẫu, thu về 372 mẫu, số mẫu CBCC trả lời không đầy đủ và số mẫu không hợp lệ là 20 mẫu. Vì vậy, số mẫu hợp lệ dùng để phân tích là 352 mẫu.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu theo 06 biến kiểm soát là: giới tính, nhóm tuổi, thâm niên, chức vụ, trình độ học vấn, thu nhập.
3.2. MÔ TẢ MẪU 3.2.1. Giới tính
Hình 3.1. Thống kê giới tính
(Nguồn: tác giả)
Về giới tính của mẫu, trong tổng số 352 CBCC tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát cho kết quả: 131 nữ (chiếm 37,22% tổng mẫu) và 221 nam (chiếm 62,78% tổng mẫu).
3.2.2. Nhóm tuổi
Hình 3.2. Thống kê nhóm tuổi
(Nguồn: tác giả)
Kết quả cho thấy số lượng CBCC từ 30 tuổi trở xuống là 147 người (chiếm 40,91% tổng mẫu), từ 31 đến 40 tuổi có 107 người (chiếm 30,4% tổng mẫu), từ 41 đến 50 tuổi là 77 người (chiếm 21,88% tổng mẫu), và trên 50 tuổi có 24 người (chiếm 21,88% tổng mẫu).
3.2.3. Thâm niên
Hình 3.3. Thống kê thâm niên
Kết quả cho thấy số lượng CBCC có thời gian làm việc trên 10 năm chiếm tỷ lệ cao nhất với 142 người (chiếm 40,34%), tiếp đến là dưới 3 năm (95 người, chiếm 26,99%), từ 7 đến 10 năm có 66 người (chiếm 18,75%) và cuối cùng là từ 3 đến 7 năm (49 người, chiếm 13,92%). Kết quả này khá phù hợp với tình hình thực tế của ngành Thuế tỉnh Kiên Giang.
3.2.4. Chức vụ
Hình 3.4. Thống kê chức vụ
(Nguồn: tác giả)
Trong tổng số 352 CBCC tham gia trả lời bảng khảo sát thì có 69 người có chức vụ Lãnh đạo/ Quản lý (chiếm 19,60%), 283 cán bộ là nhân viên (chiếm 80,40%). Kết quả này khá phù hợp với tình hình thực tế tại đơn vị.
3.2.5. Trình độ học vấn
Kết quả cho thấy, trong số 352 CBCC đang làm việc trong ngành Thuế tỉnh Kiên Giang được khảo sát có 206 người đạt trình độ Đại học/Trên đại học (chiếm 58,52% tổng mẫu), 99 người có trình độ cao đẳng (chiếm 28,12% tổng mẫu), 28 người trình độ lao động phổ thông (chiếm 7,95% tổng mẫu) và 19 người có trình độ khác (chiếm 5,4% tổng mẫu).
Hình 3.5: Thống kê trình độ học vấn
(Nguồn: tác giả)
3.2.6. Thu nhập
Hình 3.6. Thống kê mức thu nhập
(Nguồn: tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy: 89 người (chiếm 25,28% tổng mẫu) có mức thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng, thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng/tháng có 118 người (chiếm 33,52% tổng mẫu), thu nhập từ 5 đến 8 triệu đồng/tháng có 103 người (chiếm
29,26% tổng mẫu) và thu nhập trên 8 triệu đồng/tháng thì có 42 người (chiếm 11,93% tổng mẫu).
3.3. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
3.3.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo được đánh giá thông qua hệ số t i n cậ y Cronbach’s Alpha để loại những biến không đủ độ tin cậy. Các biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 1995). Sau đây là kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha) các thành phần đo lường sự hài lòng của CBCC ngành Thuế Kiên Giang:
a) Thang đo “Đặc điểm công việc”
Bảng 3.1. Kết quả Cronbach’s Alpha thang đo “Đặc điểm công việc” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .778 CV1 17.84 14.134 .467 .759 CV2 18.18 13.498 .419 .773 CV3 17.56 14.856 .381 .776 CV4 18.35 11.464 .638 .714 CV5 18.36 12.042 .638 .715 CV6 18.35 12.080 .617 .721
Kết quả bảng 3.1: thang đo “Đặc điểm công việc” có hệ số Cronbach’s Alpha .778
(> 0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
b) Thang đo “Đào tạo, thăng tiến”
Kết quả bảng 3.2: thang đo “Đào tạo, thăng tiến” có hệ số Cronbach’s Alpha .813
(> 0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.2. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Đào tạo, thăng tiến” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .813 DTTT1 23.03 15.612 .557 .788 DTTT2 22.82 17.245 .515 .794 DTTT3 22.72 15.273 .656 .768 DTTT4 22.98 15.763 .606 .778 DTTT5 22.70 17.156 .593 .784 DTTT6 22.81 17.344 .460 .803 DTTT7 22.72 17.100 .484 .799
c) Thang đo “Lãnh đạo”
Kết quả bảng 3.3: thang đo “Lãnh đạo” có hệ số Cronbach’s Alpha .830 (> 0.6),
hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.3. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Lãnh đạo” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .830 LD1 23.27 13.763 .602 .803 LD2 22.77 14.592 .547 .812 LD3 22.81 15.235 .506 .818 LD4 23.12 14.051 .602 .803 LD5 22.93 14.294 .582 .807 LD6 23.03 14.350 .630 .800 LD7 23.27 13.918 .574 .808
d) Thang đo “Đồng nghiệp”
Kết quả bảng 3.4: thang đo “Đồng nghiệp” có hệ số Cronbach’s Alpha .778 (>
0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến
đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.4. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Đồng nghiệp” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .778 DN1 14.68 9.242 .507 .761 DN2 13.75 10.701 .573 .734 DN3 14.19 10.210 .491 .757 DN4 13.94 9.629 .639 .707 DN5 13.86 10.185 .592 .725
e) Thang đo “Thu nhập”
Bảng 3.5. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Thu nhập” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .779 TN1 15.51 7.983 .492 .758 TN2 15.08 8.087 .525 .748 TN3 15.39 7.959 .485 .761 TN4 15.26 7.221 .619 .715 TN5 15.69 6.894 .650 .703
Kết quả bảng 3.5: thang đo “Thu nhập” có hệ số Cronbach’s Alpha .779 (> 0.6),
hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
f) Thang đo “Điều kiện làm việc”
Kết quả bảng 3.6: thang đo “Điều kiện làm việc” có hệ số Cronbach’s Alpha .827 (>
0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.6. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Điều kiện làm việc” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .827 DK1 15.21 9.675 .670 .781 DK2 15.25 9.315 .631 .791 DK3 15.58 9.994 .573 .807 DK4 15.30 8.967 .689 .773 DK5 15.13 9.941 .558 .811
g) Thang đo “Phúc lợi”
Bảng 3.7. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Phúc lợi” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .778 PL1 17.84 14.134 .467 .759 PL2 18.18 13.498 .419 .773 PL3 17.56 14.856 .381 .776 PL4 18.35 11.464 .638 .714 PL5 18.36 12.042 .638 .715 PL6 18.35 12.080 .617 .721
Kết quả bảng 3.7: thang đo “Phúc lợi” có hệ số Cronbach’s Alpha .778 (> 0.6), hệ
số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
h) Thang đo “Hài lòng chung”
Kết quả bảng 3.8: thang đo “Hài lòng chung” có hệ số Cronbach’s Alpha .759 (>
0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (là 0.3). Tuy nhiên, hệ số Alpha khi loại bỏ biến của biến HL4
(Tôi hài lòng với đồng nghiệp hiện tại của mình) là .852 (> .759). Do đó, biến HL4 sẽ
Bảng 3.8. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Hài lòng chung” Thang đo trung
bình nếu loại bỏ biến
Phương sai Thang đo nếu
loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach’s Alpha = .759 HL1 23.80 22.240 .603 .710 HL2 23.66 22.369 .595 .712 HL3 23.71 22.846 .570 .718 HL4 23.45 17.975 .310 .852 HL5 23.81 22.088 .598 .710 HL6 23.72 22.031 .632 .706 HL7 23.71 22.578 .553 .719
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 364) thì "Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó phụ thuộc vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào