Bi n quan sát
N i dung
WHI1 Nh ng yêu c u trong công vi c th ng khi n tôi th ng c m th y khó ch u khi v nhà
WHI2 Tôi th ng không h ng th cu c s ng đ y đ v i v (ch ng) / gia đình
/ b n bè b i nh ng lo l ng v công vi c
WHI3 Tôi th ng th c hi n ngh a v gia đình m t cách khó kh n b i vì tôi không ng ng suy ngh v công vi c
WHI4 Tôi th ng ph i h y các cu c h n v i v (ch ng) / gia đình / b n bè do s t n tâm v i công vi c
WHI5 Tôi th ng th c hi n ngh a v trong gia đình khó kh n vì l ch trình làm vi c không phù h p
WHI6 Tôi th ng không có đ n ng l ng đ tham gia vào các ho t đ ng gi i trí v i ch ng (v ) / gia đình / b n bè vì công vi c
WHI7 Tôi ph i làm vi c ch m ch nên không có th i gian cho b t k s thích nào c a mình
Bi n quan sát
N i dung
WHI8 Ngh a v công vi c làm cho tôi c m th y r t khó kh n đ tho i mái nhà
WHI9 Công vi c chi m h t th i gian mà tôi mu n bên v (ch ng)/ gia đình/
b n bè
T t c các câu tr l i đ c cho đi m trên thang đi m Likert t 1 (hoàn toàn không
đ ng ý) đ n 7 (hoàn toàn đ ng ý). Trong đó đi m 4: trung l p. 3.3.ăNghiênăc uăđ nhăl ng
3.3.1 Thi t k m u nghiên c u
Theo Hair & c ng s (2006) (trích trong Nguy n ình Th , 2011), s l ng m u cho phân tích nhân t khám phá là t i thi u là n m l n c a t ng s bi n quan sát. S bi n quan sát trong nghiên c u này là 34, v y s m u t i thi u cho nghiên c u này là 34*5 = 170.
Ngoài ra, m t công th c kinh nghi m th ng dùng đ ch n kích th c m u cho mô hình h i quy b i nh sau:
n > = 8p + 50 (1)
Trong đó:
n: kích th c m u
p: s bi n đ c l p trong mô hình
Theo Green (1991) trích trong Nguy n ình Th (2011) cho r ng công th c (1) t ng đ i phù h p n u p < 7. Trong tr ng h p p > 7, công th c trên tr nên h i
quá kh t khe vì nó đòi h i kích th c m u l n h n m c c n thi t. Trong nghiên c u này, s bi n đ c l p nhi u nh t là 6 < 7, do đó s m u t i thi u là 98 = 8*6+50.
K t h p theo c hai ph ng pháp, kích th c m u t i thi u đ th a mưn đ ng th i c 2 đi u ki n phân tích nhân t khám phá và phân tích h i quy b i là n >=170.
3.3.2 Thi t k b ng kh o sát
B ng kh o sát đ c xây d ng d a trên k t qu nghiên c u đ nh tính, đ c chia thành ba ph n chính (chi ti t trong ph l c 2):
Ph n m đ u: Gi i thi u v m c tiêu, ý ngh a c a công trình nghiên c u. i u
này giúp đáp viên hoàn thành b ng kh o sát có trách nhi m nên d li u thu th p s có giá tr h n.
Ph n thông tin chính: nh m thu th p ý ki n đ i v i các y u t nh h ng đ n th a mãn cân b ng công vi c - gia đìnhc ng nh c m nh n v thõa mãn cân b ng công vi c - gia đình c a đáp viên. Các phát bi u đ c đo l ng b ng
thang đo Likert 7 c p đ v i đi m 1 là hoàn toàn không đ ng ý đ n 7 là hoàn
toàn đ ng ý đ đo l ng cho 34 bi n quan sát. Các thành ph n c n thu th p
thông tin nh sau:
- Th i gian làm vi c t ch c mong đ i (3 bi n) T câu 1 đ n câu 3 - Áp l c công vi c (4 bi n) T câu 4 đ n câu 7 - S không n đ nh ngh nghi p (4 bi n) T câu 8 đ n câu 11 - Ki m soát công vi c (4 bi n) T câu 12 đ n câu 15 - H tr t i n i làm vi c (5 bi n) T câu 16 đ n câu 20 - Xung đ t công vi c - gia đình (9 bi n ) T câu 21 đ n
câu 29
- Th a mãn cân b ng công vi c - gia đình (5 bi n) T câu 29 đ n câu 34
Ph n thông tin cá nhân: Ph n này nh m mô t đ c đi m nhân kh u h c m u kh o sát. Các bi n này đ c đ a vào ph n m m thông kê b ng vi c mã hóa, c th nh sau: - Gi i tính: Nam (1) N (2) - tu i : 20-29 tu i (1) 30-40 tu i (2) Trên 40 tu i (3) - Ch c v : Qu n lý (1) Nhân viên (2)
- S n m kinh nghi m:
≤ 3 n m (1) 3-6 n m (2) Trên 6 n m (3)
- S con hi n có:
Ch a có con (1) Có 1 con (2) Có 2 con (3) Có ≥ 3 con (4)
3.3.3 Thu th p d li u
M u nghiên c u đ c l a ch n theo ph ng pháp thu n ti n. B ng câu h i đ c g i đ n đáp viên b ng hai hình th c:
- Hình th c 1: Thông qua đ ng link trên Internet, tác gi xây d ng b ng câu h i tr c tuy n trên Google docs và g i email đ n nh ng ng i mà tác gi quen bi t
đang làm vi c t i các ngân hàng trên đ a bàn TP.HCM. Sau đó s d ng ph ng
pháp phát tri n m m, ngh a là nh nh ng đáp viên quen bi t này g i đ ng link b ng kh o sát cho đ ng nghi p c a h . Cách này có t l h i đáp kho ng 60 %
nh ng k t qu có đ tin c y cao vì ngoài t ch v th i gian làm kh o sát thì nh ng ph n không tr l i đ c ng i đ c h i s không tr l i ho c không tr l i ngay t đ u n u th y không phù h p. a ch đ ng link b ng kh o sát trên Internet:
https://docs.google.com/forms/d/1J_YpiFcHeNxCkZ_1nEF8iQZdlv5IEAWrI_I54 b50uI/viewform
- Hình th c 2: Thông qua vi c g i tr c ti p b ng câu h i đ n các Anh/ch cao h c,
v n b ng 2, t i ch c t i tr ng i h c Kinh t TP.HCM thu c các chuyên ngành Ngân hàng, Tài chính doanh nghi p và Qu n tr kinh doanh vì các l p này có t l ng i làm vi c ngân hàng t ng đ i nhi u. Cách này có t l h i đáp đ t 90%
nh ng t l đ t k t qu không đ t nhi u vì ng i đ c h i e ng i m t s thông tin cá nhân nên tr l i không hoàn ch nh b ng câu h i.
K t qu kh o sát thu đ c 234 b ng tr l i g m 148 b ng tr l i trên Internet và 86 b ng tr l i tr c ti p, trong đó có 34 b ng tr l i không h p l do đó còn l i 200 (>170) b ng tr l i, đ t tiêu chu n s l ng m u t i thi u.
3.3.4 Ph ngăphápăphơnătíchăd li u
Phân tích th ng kê mô t
Phân tích th ng kê t n s nh m mô t các đ c đi m nhân kh u h c c a nhóm m u kh o sát bao g m: gi i tính, đ tu i, ch c v , thâm niêm công tác, s con hi n có.
H s tin c y Cronbach Alpha
H s tin c y Cronbach Alpha đ c s d ng đ lo i các bi n không phù h p. Các bi n có h s t ng quan bi n t ng (item-T ng c ng correlation) nh h n 0.3 s
b lo i. Sau khi lo i các bi n không phù h p, h s Cronbach Alpha s đ c tính l i và tiêu chu n ch n thang đo khi nó có đ tin c y Alpha t 0.6 tr lên (Nunnally & Bernstein, 1994 trích trong Nguy n ình Th , 2011).
Ph ngăphápăphơnătíchănhơnăt khám phá (EFA)
Sau khi hoàn thành phân tích h s tin c y Cronbach Alpha, ph ng pháp phân tích nhân t khám phá đ c s d ng. Phân tích EFA giúp đánh giá hai giá tr quan tr ng c a thang đo là giá tr h i t và giá tr phân bi t (Nguy n ình Th , 2011).
nh n d ng và xác đnh các khái ni m liên quan b ng ph ng pháp EFA, tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Axis Factoring v i phép quay không vuông góc Promax. S d ng phép quay không vuông góc, sau khi quay các nhân t s v trí phù h p nh t, do đó tr ng s nhân t c a các bi n đo l ng s t i đa tr c nhân t chúng đo l ng và t i thi u tr c còn l i.
Ph ng pháp phân tích EFA này ch đ c s d ng khi H s Kaiser-Mayer- Olkin (KMO) t 0.5 1, v i m c ý ngh a c a ki m đ nh Bartlett ≤ 0.05, nh m bác b gi thuy t các bi n không t ng quan v i nhau trong t ng th . N u gi thuy t này b bác b thì phân tích EFA là ph ng pháp thích h p (Kaiser, 1974 trích trong Nguy n ình Th , 2011). Ngoài ra tác gi còn chú ý đ n m t s tiêu chu n sau:
- H s t i nhân t (factor loading) ≥ 0.5 (n u bi n quan sát nào có h s t i nhân t < 0.5 s b lo i)
- S khác bi t gi a các h s t i nhân t c a m t bi n lên các nhân t ph i > 0.3 đ đ m b o s khác bi t
- Thang đođ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích ≥ 50% và Eigenvalue có giá tr l n h n 1 (Nunnally & Bernstein, 1994 trích trong Nguy n ình Th , 2011).
Phân tích h s t ngăquanăvƠăh i quy tuy n tính
Tr c khi ti n hành phân tích h i quy tác c n xem xét các m i t ng quan
tuy n tính gi a t t c các bi n. Phân tích h i quy đa bi n đ c s d ng đ ki m đnh các gi thuy t trong nghiên c u này. ki m đ nh vai trò trung gian c a bi n xung
đ t công vi c - gia đình (WHI), th t c phân tích các mô hình theo ph ng pháp c a
Barson và Kenny (1986) đ c áp d ng. Theo th t c này bi n trung gian ph i th a mãn ba đi u ki n sau đây:
- Th nh t: bi n đ c l p gi i thích đ c bi n thiên c a bi n trung gian - Th hai: bi n trung gian gi i thích đ c bi n thiên c a bi n ph thu c - Th ba: S hi n di n c a bi n trung gian làm gi m m i quan h gi a bi n
đ c l p và bi n ph thu c.
Tuy nhiên, do th t c ki m đnh bi n trung gian c a Barson và Kenny (1986) không ki m đ nh ý ngh a th ng kê nh h ng c a bi n trung gian, do đó ki m đ nh Sobel s th c hi n đ ki m tra nh h ng gián ti p có ý ngh a hay không.
Các mô hình h i quy
ki m đ nh các gi thuy t, các mô hình h i quy sau s đ c th c hi n theo th t đi u ki n ki m đ nh bi n trung gian c a Barson và Kenny (1986):
- Mô hình 1: Mô hình h i quy đánh giá nh h ng c a bi n đ c l p lên bi n ph thu c.
K t qu h i quy mô hình 1 s ki m đnh các gi thuy t H1, H2, H3, H4, H5, c th các gi thuy t nh sau:
H1: Th i gian làm vi c t ch c mong đ i nh h ng ng c chi u đ n th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H2: Áp l c công vi c nh h ng ng c chi u đ n th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H3: S không n đ nh ngh nghi p nh h ng ng c chi u đ n th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H4: Ki m soát công vi c nh h ng cùng chi u đ n th a mãn cân b ng công v c cu c s ng.
H5: H tr t i n i làm vi c nh h ng cùng chi u đ n th a mãn cân b ng công vi c - gia đình
- Mô hình 2: Mô hình h i quy đánh giá nh h ng c a bi n đ c l p lên bi n trung gian.
K t qu h i quy mô hình 2 nh m ki m đ nh đi u ki n th nh t c a bi n trung gian. - Mô hình 3: Mô hình h i quy đánh giá nh h ng c a bi n trung gian lên bi n ph
thu c.
K t qu h i quy mô hình 3 nh m ki m đ nh gi thuy t H6: “Xung đ t công vi c - gia đình nh h ng ng c chi u v i th a mãn cân b ng công vi c - gia đình”
đ ng th i ki m tra đi u ki n th hai c a bi n trung gian.
- Mô hình 4: Mô hình h i quy nh h ng c a bi n đ c l p và bi n trung gian lên
bi n ph thu c.
K t h p k t qu h i quy mô hình 1 và 4 ki m tra đi u ki n th ba c a bi n trung gian. Sau đó s d ng ki m đ nh Sobel đ xem xét ý ngh a th ng kê c a bi n trung gian nh m ki m đnh các gi H7a, H7b, H7c, H8a và H8b, c th các gi thuy t nh
sau:
H7a: Xung đ t công vi c - gia đình là bi n trung gian trong m i quan h gi a th i gian làm vi c t ch c mong đ i và th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H7b: Xung đ t công vi c - gia đình là bi n trung gian trong m i quan h gi a áp l c công vi c và th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H7c: Xung đ t công vi c - gia đình là bi n trung gian trong m i quan h gi a s không n đ nh ngh nghi p và th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H8a: Xung đ t công vi c - gia đình là bi n trung gian trong m i quan h gi a ki m soát công vi c và th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
H8b: Xung đ t công vi c - gia đình là bi n trung gian trong m i quan h gi a h tr t i n i làm vi c và th a mãn cân b ng công vi c - gia đình.
- Các bi n đ c đ a vào phân tích h i quy theo ph ng pháp Enter.
- đánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i tác gi d a vào h s R2 hi u ch nh (Adjusted R square) vì nó không ph thu c vào đ l ch phóng đ i c a R2.
- Ki m đ nh F đ xem xét m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th . - Ki m đ nh t đ bác b gi thuy t các h s h i quy c a t ng th b ng 0. - ánh giá m c đ tác đ ng c a các bi n đ c l p đ n bi n ph thu c thông qua h s Beta.
- Cu i cùng ti n hành dò tìm các vi ph m gi đnh c n thi t trong phân tích h i quy.
Tóm t t:
Ch ng 3 trình bày c th quy trình nghiên c u và các ph ng pháp nghiên c u s th c hi n. Ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n qua hai b c – nghiên c u đ nh tính và nghiên c u đ nh l ng. Nghiên c u đ nh tính thông quan th o lu n nhóm v i 10 thành viên đ đi u ch nh t ng , lo i các thang do trùng l p ý ngh a và đ m b o
đáp viên hi u đ c câu h i. Nghiên c u đ nh l ng th c hi n ph ng v n v i c m u là 200 nhân viên, s d ng ph ng pháp h s tin c y Cronbach Alpha đ đánh giá thang đo và phân tích nhân t khám phá (EFA) đ ki m đ nh thang đo, sau đó s s d ng h i qui b i đ ki m đnh các gi thuy t nghiên c u.
CH NGă4 K T QU NGHIÊN C U
Ch ng 3 đ̃ trình bày ph ng pháp nghiên c u. Ch ng 4 ti p theo s trình bày ph n k t qu nghiên c u phân tích d li u. Ch ng này g m các ph n chính: 1) Th ng kê mô t m u; 2) ánh giá thang đo b ng h s tin c y Cronbach Alpha và phân tích nhân t khám phá EFA; 3) Ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u và 4) Th o lu n k t qu . Công c đ c s d ng phân tích d li u là ph n m m SPSS 21.0.
4.1Th ngăkêămôăt ăm u
- V gi i tính: trong 200 m u kh o sát thu th p đ c t l nam và n không có chênh l ch quá l n: m u kh o sát có 88 nam chi m t l 44% và 112 n chi m t l 56%.
- V đ tu i: m u kh o sát ch y u là nh ng nhân viên tr , 20 đ n 29 tu i có 153
ng i chi m t l 76.5%, t 30 - 40 tu i có 35 ng i chi m 17.5 % còn l i 12