4.2.2.1 Phân tích đánh giá sơ bộ thang đo
Các thang đo đƣợc đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ chính: hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach’s alpha đƣợc sử dụng trƣớc để loại các biến rác. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & burnstein 1994, [1,tr.50]). Các biến có hệ sộ tƣơng quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ loại bỏ. Biến có hệ số Cronbach’s alpha nếu loại bỏ biến lớn hơn hệ số Cronbach’s alpha của toàn bộ biến thì loại bỏ biến đó ra (với điều kiện không vi phạm về mặt lý thuyết và việc loại bỏ hoàn toàn phù hợp với thực tế). Sau đó, các biến có hệ số nhân tố lớn hơn 0,4 sẽ đƣợc giữ lại, các biến nhỏ hơn 0,4 tiếp tục bị loại bỏ. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là phƣơng pháp trích nhân tố, phép quay Varimax (xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố vì vậy sự tăng cƣờng khả năng giải thích các nhân tố) và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1 (chỉ có những nhân tố nào lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích).
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Bảng 4.6: Hệ số Cronbach’s alpha của các thành phần thang đo động lực làm việc của nhân viên
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach's alpha nếu loại biến Tiền lƣơng 40,3377 48,1476 0,5597 0,8757 Môi trƣờng làm việc 40,0519 49,4973 0,6851 0,8686
Cơ sở vật chất, trang thiết
bị 39,9870 49,4077 0,6204 0,8714
An toàn trong công việc 40,2857 51,6541 0,4964 0,8773
Phúc lợi 39,9610 50,1432 0,5762 0,8736
Áp lực công việc 40,3117 50,3226 0,5790 0,8735
Quan hệ với đồng nghiệp 39,9351 51,2720 0,5603 0,8745
Quan hệ với lãnh đạo 39,9351 51,8510 0,4930 0,8774
Sự tôn trọng của đồng nghiệp và cấp dƣới 39,9870 51,9077 0,5578 0,8750 Sự ghi nhận, đánh giá, động viên khuyến khích của lãnh đạo 40,2208 50,8322 0,5772 0,8737 Vị trí trong tổ chức 40,2468 51,1094 0,5146 0,8765 Đƣợc chủ động trong công việc 40,8052 49,7642 0,4879 0,8792 Có cơ hội đƣợc học tập, thăng tiến 40,3506 49,8886 0,6271 0,8712 Làm việc phù hợp chuyên môn nghiệp vụ 39,7922 52,6405 0,4811 0,8779 Cronbach's Alpha = 0,8826
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Theo Nunnally & Burnstein (1994) tiêu chuẩn lựa chọn Cronbach's Alpha là từ 0,6 trở lên và hệ số tƣơng quan biến tổng từ 0,3 trở lên; Theo Hair et al (1999) hệ số Cronbach's Alpha từ 0,7 – 0,8 là sử dụng đƣợc, từ 0,8 trở lên đến gần 1 là tốt.
Kết quả kiểm định độ tin cậy tổng thể của 14 biến quan sát cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của toàn bộ các biến là 0,8826 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3. Do đó, trong trƣờng hợp này các thông tin do tác giả khảo sát là khá đầy đủ, đáng tin cậy để sử dụng cho nghiên cứu. Bên cạnh đó, Cronbach's alpha nếu loại biến của các biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha của toàn bộ biến nên các biến đều đƣợc giữ lại để tiếp tục thực hiện mô hình nghiên cứu.
Phân tích nhân tố
Thang đo động lực làm việc sau khi kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha đƣợc đo bằng 14 biến quan sát và các biến này có thể có liên hệ với nhau. Do đó, tiến hành phân tích nhân tố là rất cần thiết, nhằm mục đích nhóm các biến có mối liên hệ với nhau để giảm số lƣợng biến và biến mới đó mang tính đại diện hơn.
Trƣớc hết, phải xem mô hình có thích hợp để tiến hành phân tích nhân tố hay không. Ta phải xem kết quả kiểm định KMO với mức ý nghĩa = 5% . Đặt giả thuyết:
H0: Các biến quan sát trong tổng thể không có mối tƣơng quan với nhau. H1: Các biến quan sát trong tổng thể có mối tƣơng quan với nhau.
Bảng 4.7: Kiểm định KMO
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,8752
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 398,5
df 91
Sig. 0,000
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Ta thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ vì Sig. = 0,000 < 5% các biến có tƣơng quan với nhau. Do đó ta có thể tiến hành phân tích nhân tố và đƣợc kết quả nhƣ bảng sau:
Bảng 4.8: Kết quả phân tích nhân tố
Biến quan sát Nhóm yếu tố
1 2 3 4
Tiền lƣơng 0,6225
Môi trƣờng làm việc 0,7321
Cơ sở vật chất, trang thiết bị 0,7524
Phúc lợi 0,6505
Quan hệ với đồng nghiệp 0,5674
Áp lực công việc 0,7306
Sự tôn trọng của đồng nghiệp và cấp dƣới 0,6965
Đƣợc chủ động trong công việc 0,8321
Vị trí trong tổ chức 0,7020
Có cơ hội đƣợc học tập, thăng tiến 0,5995
Làm việc phù hợp chuyên môn nghiệp vụ 0,8330
An toàn trong công việc 0,7808
Quan hệ với lãnh đạo 0,6069
Sự ghi nhận, đánh giá, động viên khuyến
khích của lãnh đạo 0,7218
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, thang đo động lực từ 5 nhóm với 14 biến quan sát trong bộ số liệu ban đầu đã đƣợc rút trích lại thành 4 nhóm nhân tố. Trong đó, không có biến nào có hệ số tải của nhân tố nhỏ hơn 0,4, nên tất cả các biến đều đƣợc giữ lại để tiếp tục nghiên cứu.
Ta có 4 nhóm nhân tố (từ 14 biến quan sát ban đầu) đƣợc mô tả trong bảng dƣới đây:
Bảng 4.9: Tóm tắt thang đo động lực làm việc sau khi phân tích nhân tố
Nhóm nhân tố
Tên nhóm
nhân tố mới Mã hóa Tên biến
Số lƣợng biến 1 Lợi ích vật chất từ công việc XN1 Lƣơng Môi trƣờng làm việc Cơ sở vật chất Phúc lợi
Quan hệ với đồng nghiệp
5 2 Yếu tố tinh thần khi làm việc XN2 Áp lực công việc
Sự tôn trọng của đồng nghiệp Chủ động trong công việc
3
3 Cơ hội nghề
nghiệp XN3
Vị trí trong tổ chức Cơ hội học tập thăng tiến Công việc phù hợp khả năng
3
4 Giao tiếp với
cấp trên XN4
An toàn trong công việc Quan hệ với lãnh đạo Sự ghi nhận của lãnh đạo
3
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra, 2013
4.2.2.2 Hiệu chỉnh lại các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, mô hình nghiên cứu đƣợc hiệu chỉnh bao gồm 1 biến phụ thuộc và 4 biến độc lập: (1) Lợi ích vật chất từ công việc; (2) Yếu tố tinh thần khi làm việc; (3) Cơ hội nghề nghiệp; (4) Giao tiếp với cấp trên. Mô hình nghiên cứu mới đƣợc diễn tả trong hình dƣới đây:
4.2.2.3 Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến động lực làm việc của nhân viên
a) Kiểm định tính thuần nhất của phương sai (kiểm định White)
Đặt giả thuyết:
H0: Phƣơng sai sai số của mô hình không thay đổi H1: Phƣơng sai sai số của mô hình thay đổi
Kết quả kiểm định White ở mức ý nghĩa α = 5%, cho thấy giá trị p-value = 48,09% > α = 5%, nên ta chấp nhận H0: Phƣơng sai sai số của mô hình không thay đổi.
Bảng 4.10: Kiểm định White
F-statistic 0,8520 Prob. F(4,72) 0,4970
Obs*R-squared 3,4801 Prob. Chi-Square(4) 0,4809 Scaled explained SS 4,1585 Prob. Chi-Square(4) 0,3850
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm EVIEWS 7, 2013
Lợi ích vật chất từ công việc (XN1)
Yếu tố tinh thần khi làm việc (XN2)
Cơ hội nghề nghiệp (XN3)
Giao tiếp với cấp trên (XN4)
Động lực làm việc
Hình 4.3: Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến động lực làm việc của nhân viên sau khi hiệu chỉnh
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi gây ra khá nhiều hậu quả tai hại đối với mô hình ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp OLS. Nó làm cho các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không chệch nhƣng không hiệu quả (tức là không phải là ƣớc lƣợng phù hợp nhất), ƣớc lƣợng của các phƣơng sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến bạn đánh giá nhầm về chất lƣợng của mô hình hồi quy tuyến tính.
Sau khi thực hiện kiểm định White cho thấy, mô hình không xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và có thể tiếp tục tiến hành nghiên cứu.
b) Kiểm định về tính độc lập của sai số (kiểm định Durbin-Watson)
Đặt giả thuyết:
H0: Không xảy ra hiện tƣợng tƣ tƣơng quan H1: Xảy ra hiện tƣợng tƣ tƣơng quan
Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho ta thấy d = 1,8430. Mô hình nghiên cứu với 4 biến, 77 quan sát và mức ý nghĩa α = 5% sau khi tra bảng Durbin- Watson ta có, dL = 1,515; dU = 1,739 Có tự tƣơng quan thuận (dƣơng) Miền không có kết luận Chấp nhận giả thuyết không có tự tƣơng quan Miền không có kết luận Có tự tƣơng quan ngƣợc (âm) 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4 0 1,515 1,739 d 2 2,261 2,485 4 Giá trị d = 1,8430 nằm trong miền chấp nhận giả thuyết không có tự tƣơng quan. Cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi, tự tƣơng quan cũng gây ra nhiều thiệt hại không mong muốn trong mô hình nghiên cứu. Vì thế, sau khi kiểm định và kết luận không xảy ra tự tƣơng quan, có thể thực hiện các bƣớc nghiên cứu tiếp theo đối với mô hình hồi quy.
c) Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.11: Tóm tắt kết quả mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 0,8550 0,7320 0,7170 0,4057
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Thƣớc đo đánh giá sự phù hợp của mô hình tuyến tính thƣờng dùng là hệ số xác định R2. Bảng 4.11 cho biết R2 điều chỉnh = 0,7170 71,70%. Điều này cho thấy các biến độc lập XN1 (Lợi ích vật chất từ công việc), XN2 (Yếu tố tinh thần khi làm việc), XN3 (Cơ hội nghề nghiệp), XN4 (Giao tiếp với cấp trên) giải thích đƣợc 71,70% sự thay đổi của biến phụ thuộc Y (Động lực làm việc). Cho thấy độ phù
hợp của mô hình tƣơng đối cao. Tuy nhiên, sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
d) Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA sau:
Bảng 4.12: Kết quả phân tích mô hình hồi quy
Mô hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Regression 32,2820 4 8,0710 49,0450 0,0000 Residual 11,8480 72 0,1650 Total 44,1300 76
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Bảng 4.12 cho biết thống kê F = 49,0450 với xác suất bác bỏ có giá trị sig. = 0 < α = 5% bác bỏ giả thuyết H0. Nghĩa là có mối liên hệ tuyến tính giữa động lực làm việc với ít nhất một trong số các yếu tố: Lợi ích vật chất từ công việc, Yếu tố tinh thần khi làm việc, Cơ hội nghề nghiệp, Giao tiếp với cấp trên. Do đó, mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng cho toàn tổng thể.
e) Kết quả mô hình hồi quy
Kiểm tra về hiện tƣợng đa cộng tuyến Bảng 4.13: Ma trận hệ số tƣơng quan Y XN1 XN2 XN3 XN4 Hệ số Pearson tổng quát Y 1,0000 0,7886 0,6714 0,6208 0,5421 XN1 1,0000 0,5418 0,5751 0,5349 XN2 1,0000 0,4484 0,4247 XN3 1,0000 0,5001 XN4 1,0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ gây khó khăn trong việc phân tích sự ảnh hƣởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Chỉ số VIF của các biến độc lập trong Bảng 4.14 đều có giá trị < 10, chứng tỏ các biến trong mô hình là độc lập nhau,
không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Bảng 4.13 cũng chỉ rõ các biến độc lập có hệ số tƣơng quan với nhau nhỏ, hệ số tƣơng quan với biến phụ thuộc thì lớn. Những điều này có thể kết luận trong mô hình hồi quy mới không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy
Bảng 4.14: Kết quả các hệ số của hàm hồi quy và thống kê đa công tuyến
Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn
Beta Tolerance VIF
(Hằng số) -0,2190 0,2740 -0,8020 0,4250
XN1 0,5470 0,0940 0,4930 5,8470 0,0000 0,5240 1,9080
XN2 0,3160 0,0790 0,3000 4,0060 0,0000 0,6650 1,5050
XN3 0,1990 0,0920 0,1700 2,1560 0,0340 0,6030 1,6600
XN4 0,0780 0,0890 0,0660 0,8690 0,3880 0,6450 1,5500
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Bảng 4.14 cho biết hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình. Vì các biến trong mô hình có cùng đơn vị đo lƣờng nên ta sử dụng hệ số Beta chƣa chuẩn hóa. Các hệ số hồi quy riêng phần βNk đo lƣờng sự thay đổi giá trị trung bình của Y (động lực làm việc) khi biến XNk thay đổi 1 đơn vị với điều kiện các biến độc lập còn lại không thay đổi.
Ở đây có hệ số chặn β0 = -0,2190; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến XN1 với biến Y là 0,5470; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến XN2 với biến Y là 0,3160; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến XN3 với biến Y là 0,1990; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến XN4 với biến Y là 0,0780. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến XN4 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình phân tích vì giá trị p = 0,3880 > α = 5%. Nhƣ vậy trong tập dữ liệu phân tích hiện tại chƣa đủ cơ sở để chứng minh có mối quan hệ tuyến tính giữa nhân tố XN4 (Giao tiếp với cấp trên) với biến phụ thuộc Y (động lực làm việc). Ba hệ số hồi quy còn lại đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc viết lại nhƣ sau:
Y = - 0,2190 + 0,5470XN1 + 0,3160XN2 + 0,1990XN3
Biến XN1 bao gồm các biến lƣơng; môi trƣờng làm việc; cơ sở vật chất; phúc lợi; quan hệ với đồng nghiệp. Ta gọi nhân tố này là nhân tố lợi ích vật chất từ công
việc.
Biến XN2 bao hàm cả áp lực công việc; sự tôn trọng của đồng nghiệp; chủ động trong công việc. Ta gọi nhân tố này thuộc về yếu tố tinh thần khi làm việc.
Biến XN3 thể hiện vị trí trong tổ chức; cơ hội học tập thăng tiến; công việc phù hợp khả năng. Nhân tố này thuộc về cơ hội nghề nghiệp.
Phƣơng trình hồi quy cho thấy rằng động lực làm việc của nhân viên siêu thị Vinatex Cần Thơ có quan hệ tuyến tính tỷ lệ thuận với các nhân tố lợi ích vật chất từ công việc, yếu tố tinh thần khi làm việc, cơ hội nghề nghiệp. Bảng 4.14 cũng chỉ cho chúng ta thấy vai trò ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Y thông qua hệ số hồi quy đã Beta. Biến XN1 có vai trò ảnh hƣởng với mức độ lớn nhất lến biến phụ thuộc (Y) tiếp theo là biến XN2 cuối cùng biến XN3 có mức độ quan trọng thấp nhất đối với biến Y.
Bảng 4.15: Thống kê mô tả mức độ động lực làm việc
Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Số quan sát
Y 3,2987 0,7620 77
XN1 3,1922 0,6871 77
XN2 2,8788 0,7233 77
XN3 3,1169 0,6484 77
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 16.0, 2013
Bảng 4.15 cho chúng ta thấy mức điểm trung bình của từng nhân tố. Các nhân viên đánh giá mức độ tạo động lực làm việc tại siêu thị chỉ đạt ở mức trung bình với số điểm trung bình là 3,2987. Nhân tố XN1 có vai trò ảnh hƣởng lớn nhất tới việc tạo động lực làm việc mặc dù có số điểm trung bình 3,1922 ở mức cao hơn so với các nhân tố khác tuy nhiên mức điểm này vẫn thuộc loại trung bình, không thể coi là đánh giá cao. Nhân tố XN3 đƣợc đánh giá ở mức điểm trung bình cao nhì với số