7. Kết luận (Ghi rõ mức độ đồng ý hay không đồng ý nội dung đề tài và các yêu
2.2.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.1. Phương pháp thu thập số liệu
Đề tài chủ yếu sử dụng số liệu sơ cấp, được thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp nhân viên nhà máy qua bảng câu hỏi.
Cơ mẫu được dựa vào công thức tính cỡ mẫu như sau
2 (1 ) N n N e
Với n: cỡ mẫu, N: Tổng thể, e: Sai số tối đa (e= 1- độ tin cậy)
Với tổng số lượng nhân viên nhà máy là 114 người, số mẫu phát ra là 114. Sau khi thu về và kiểm tra nhận thấy có 105 mẫu đạt yêu cầu.
Phương pháp chọn mẫu: chọn mẫu thuận tiên dựa trên tính dễ tiếp xúc của đáp viên.
2.2.2. Phương pháp phân tích số liệu
2.2.2.1. Số liệu sơ cấp
Dùng phần mềm thống kê mô tả (SPSS 16.0) để thống kê mức độ hài lòng của công nhân trong nhà máy qua các mẫu khảo sát đã tiến hành, sau đó quy ra mức độ hài lòng của tập thể để qua đó nhận xét được các nhu cầu của người lao động.
2.2.2.2. Số liệu thứ cấp
Dựa vào các số liệu đã thu thập được tiến hành kiểm tra tính hợp lý và sàng lọc lại dữ liệu sau đó tiến hành đưa vào xữ lý các mục tiêu cụ thể cũng như các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra.
2.2.2.3. Phương pháp phân tích, xử lý thông tin
- Sử dụng phương pháp tính tần số thống kê các thông tin về đáp viên. Sau đó dùng kiểm định Independent-samples T-test hoặc Anova để kiểm tra sự khác biệt về ý nghĩa khác biệt sự hài lòng công việc của nhân viên với các đặc tính nhân khẩu học và đặc điểm công việc khác nhau.
Phân tích tần số: Là một phương pháp dùng để tóm tắt dữ liệu được xếp thành từng tổ khác nhau, dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu để so sánh tỉ lệ, phản ánh số liệu.
- Sử dụng phương pháp thống kê mô tả để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên. Sau đó thực hiện kiểm định độ tin cậy
39
của thang đo bằng Cronbach’s Alpha để có thể đảm bảo rằng bộ biến được đề xuất ban đầu là phù hợp với đề tài nghiên cứu.
Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên gần đến 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 Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally 1978, Peterson 1994, Slater 1995).
Cronbach’s alpha cũng được sử dụng để hiệu chỉnh bộ biến trong trường hợp có những biến khi loại bỏ làm tăng giá trị Cronbach’s alpha.
Sau đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để phân nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên. Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phân tích nhân tố sẽ giúp rút gọn một số lượng biến nhiều thành một số lượng biến ít hơn mà vẫn không làm mất đi ý nghĩa nghiên cứu vì bộ biến mới vẫn bao hàm tất cả những biến ban đầu.
Sử dụng phương pháp phân phân tích hồi quy Binary Logistic để phân tích sự ảnh hưởng các nhân tố đến sự hài lòng của các nhân viên
Phân tích hồi quy Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của các biến độc lập làm ta có được mô hình hồi quy Logistic:
1 1 2 2 ( 1) * * ... * ( 0) e n n P Y Log X X X P Y
Hổi quy Binary Logistic đòi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary Logistic dựa trên chỉ tiêu 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (Sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt.
Hồi quy Binary Logistic cũng đòi hỏi kiểm định giả thuyết hệ hồi quy khác không. Nếu số hồi quy B0 và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra như nhau, lúc đó mô hình hồi quy không có tác dụng dự đoán. Đối với mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng kiểm định T để kiểm định giả thuyết H0: k=0. Còn đối với hồi quy Binary Logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thế. Ở hồi quy Binary Logistic tổ hợp tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình ngoại trừ hằng
40
số cũng được kiểm định xem có thực sự ý nghĩa trong việc giải thích các biến phụ thuộc không. Với hồi quy tuyến tính bội ta dùng thống kê F để kiểm định giả thuyets H0, còn hồi quy Binary Logistic ta dùng kiểm định chi bình phương. Ta sẽ căn cứ vào mức ý nghĩa quan sát mad SPSS đưa ra trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.
- Đề ra các giải pháp nhằm nâng cao mức độ hài lòng của nhân viên dựa trên kết quả phân tích ở mục tiêu một và mục tiêu hai, các cơ sở lý luận đã được trình bày.
41
CHƯƠNG 3 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
TỔNG QUAN VỀ NHÀ MÁY