2.4.2.1 S rõ ràng trong vai trò
D a theo lý thuy t v vai trò, s không rõ ràng trong vai trò là s thi u tính c th và kh n ng r t th p đ m t ng i có th d đoán tr c đ c v ch c n ng,
trách nhi m cho m t v trí m i (Handy, 1985; Kahn và c ng s , 1964; Beehr, 1978). Nguyên nhân c a s không rõ ràng trong vai trò có th là do s thi u th n các thông tin liên quan. Theo Rizzo và c ng s (1970), s không rõ ràng trong vai trò ph n ánh s không ch c ch n v nhi m v , quy n h n, phân chia th i gian và m i quan h v i ng i khác, chính sách…S không rõ ràng xu t hi n khi c m nh n c a EXP v v trí, vai trò m i khác v i c m nh n c a nh ng ng i khác v vai trò đó trong t ch c. Có 4 khía c nh ch y u c a s không rõ ràng:
EXP không ch c ch n là k t qu công vi c đ c đánh giá nh
th nào;
EXP không ch c ch n v các c h i th ng ch c; EXP không ch c ch n v gi i h n c a trách nhi m;
EXP không ch c ch n v mong đ i c a nh ng ng i khác v k t qu công vi c c a mình.
Black (1988) kh ng đ nh r ng ph n l n các quá trình chuy n ti p công vi c
đ u có liên quan đ n s không rõ ràng trong vai trò. Khi s không rõ ràng càng l n, EXP càng có ít kh n ng đ d đoán k t qu c a các hành vi khác nhau và khó t n d ng các thành công c a b n thân trong quá kh c ng nh là xác đ nh các hành vi thích h p hi n t i. M t s nghiên c u khác đã ch ra r ng m c đ không rõ ràng
càng gia t ng, s đi u ch nh xuyên v n hoá tr nên khó kh n h n (Harvey, 1982;
Misa và Fabricatore, 1979; Pinder và Schroeder, 1987).
T nh ng lý thuy t này, tác gi đ a ra các gi thuy t sau đây:
Gi thuy t H21: S rõ ràng trong vai trò càng cao, thì m c đ đi u ch nh công vi c càng cao.
Gi thuy t H22: S rõ ràng trong vai trò càng cao, thì m c đ đi u ch nh t ng quát càng cao.
Gi thuy t H23: S rõ ràng trong vai trò càng cao, thì m c đ đi u chnh t ng tác
càng cao.
2.5 Mô hình nghiên c u
Hình 2.2: Mô hình nghiên c u
Trong đó:
- Các bi n đ c l p trong mô hình g m: (1) S khác bi t trong vai trò (2) S mâu thu n trong vai trò (3) S quá t i trong vai trò (4) S rõ ràng trong vai trò - Bi n trung gian trong mô hình g m:
Ba thành ph n c a s đi u ch nh xuyên v n hoá (đi u ch nh t ng quát,
đi u ch nh công vi c và đi u ch nh t ng tác)
- Bi n ph thu c trong mô hình g m:
Hai thành ph n c a k t qu công vi c (k t qu k thu t và k t qu hoàn c nh)
S mâu thu n trong vai trò
S khác bi t trong vai trò
S quá t i trong vai trò
S rõ ràng trong vai trò K t qu k thu t K t qu hoàn c nh S đi u chnh t ng tác S đi u ch nh t ng quát S đi u ch nh công vi c
Tóm t t
Ch ng này trình bày c s lý thuy t v k t qu công vi c, s đi u ch nh
xuyên v n hoá, các y u t liên quan đ n vai trò và m i quan h gi a chúng. Trong
đó, s đi u ch nh xuyên v n hoá tác đ ng đ n k t qu công vi c, và nhóm các y u t liên quan đ n vai trò l i tác đ ng d n s đi u ch nh xuyên v n
hoá. D a trên các lý thuy t này, tác gi đã xây d ng mô hình nghiên c u đ ngh và phát tri n các gi thuy t nghiên c u.
Trong ch ng 3, tác gi s trình bày các ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n đ xây d ng, đánh giá thang đo và ki m đnh c á c g i thu y t c a mô hình lý thuy t d a t r ê n thông tin kh o sát thu th p đ c.
Ch ng 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U Gi i thi u
Trên c s m c tiêu nghiên c u, ph m vi và ph ng pháp nghiên c u đã đ c
đ c p trong ph n t ng quan, và c s lý thuy t c ng nh mô hình nghiên c u đã đ c trình bày ch ng 2, trong ch ng này, tác gi trình bày chi ti t ph ng pháp
nghiên c u, và các thang đo đ c s d ng đ đo l ng các khái ni m nghiên c u nh m ki m đnh mô hình nghiên c u.
3.1 Thi t k nghiên c u
Nghiên c u đ c th c hi n thông qua 2 giai đo n chính là nghiên c u đnh tính và nghiên c u đ nh l ng. Hai giai đo n nghiên c u này đ c trình bày c th
ph n d i đây.
3.1.1 Nghiên c u đ nh tính
M c tiêu c a giai đo n nghiên c u đnh tính là nh m hi u ch nh các thang đo
c a n c ngoài và xây d ng b n ph ng v n phù h p v i đi u ki n đ c thù c a Vi t Nam. T m c tiêu ban đ u, c s lý thuy t, tác gi xây d ng đ c b n ph ng v n
đnh tính. Tuy nhiên, b n ph ng v n này ch a ch c ch n phù h p v i đi u ki n Vi t Nam. Vì v y, tác gi ti n hành ph ng v n sâu 20 EXP đang làm vi c m t s công ty t i Vi t Nam. Các câu h i ph ng v n đ c trình bày t i Ph l c 1 – B ng câu h i ph ng v n đ nh tính.
Sau khi nghiên c u đnh tính, tác gi lo i b và đi u ch nh m t s bi n không phù h p. T đó, tác gi xây d ng đ c b n câu h i đ nh l ng (xem Ph l c 2), và s d ng b n câu h i này đ kh o sát 140 EXP.
3.1.2 Nghiên c u đ nh l ng
Nghiên c u đ nh l ng đ c ti n hành ngay khi b n câu h i đ c ch nh s a t k t qu nghiên c u đnh tính.
3.1.2.1 M u nghiên c u
i t ng kh o sát là các EXP gi v trí qu n lý ho c chuyên gia hi n đang
công tác t i các công ty b t k t i Vi t Nam và s d ng thành th o ti ng Anh.
Theo Hair và c ng s (2006), đ có th phân tích nhân t khám phá (EFA), ít nh t 5 m u trên 1 bi n quan sát c n thi t đ thu th p b d li u.
Bên c nh đó, đ ti n hành phân tích h i quy m t cách t t nh t, Tabachnick & Fidell (2007) cho r ng kích th c m u c n ph i đ m b o theo công th c:
n>=8m+50 (3.1) Trong đó: n: c m u m: s bi n đ c l p c a mô hình Trên c s đó, tác gi ch n c m u là 140. M u kh o sát đ c ch n b ng ph ng pháp thu n ti n. Cu c kh o sát đ c ti n hành t đ u tháng 3 n m 2013.
Tác gi g i b ng câu h i chính th c qua đa ch th đi n t t i công ty (business email) c a h n 140 đ i t ng kh o sát và tr c ti p đ a phi u câu h i cho kho ng 60
đ i t ng mà tác gi có th ti p c n đ c. Sau h n 2 tháng thu th p, tác gi nh n
Hình 3.1: Quy trình nghiên c u
3.1.2.2 Ph ng pháp phân tích d li u
Sau khi mã hóa, nh p li u và làm s ch d li u, tác gi ti n hành ki m đ nh
thang đo và ki m đ nh các gi thuy t nghiên c u trên ph n m m SPSS 16.0. ki m đ nh thang đo, tác gi ti n hành 3 b c:
B c 1: ánh giá đ tin c y Cronbach alpha c a t ng thang đo lý thuy t nh m lo i các bi n rác tr c khi th c hi n phân tích nhân t khám phá (EFA). Các bi n rác là bi n chúng ta tin r ng chúng có th đo l ng khái ni m nh ng th c ch t nó không có quan h gì v i các bi n đo l ng khác. Các bi n rác này có th t o nên nhân t gi (artificial factors) khi phân tích EFA (Churchill, 1979) và chúng ta không có c
s đ gi i thích nó. Do đó, khi đánh giá đ tin c y Cronbach alpha, các bi n nào
không đ t yêu c u (có h s t ng quan bi n-t ng hi u ch nh th p (<0.3)) s b lo i.
C s lý thuy t B n ph ng v n đnh tính Nghiên c u đnh tính (Ph ng v n sâu, n=20) Nghiên c u đ nh l ng (n=140) Vi t báo cáo B n kh o sát đ nh l ng
B c 2: Các bi n đo l ng (quan sát) đ t yêu c u s đ c đ a vào phân tích nhân t khám phá (EFA). D a trên k t qu phân tích EFA, các thành ph n trong khái ni m ban đ u s đ c đi u ch nh b ng cách lo i b các bi n không đ t yêu c u ho c
đ c đo l ng b ng các bi n quan sát c a thành ph n khác. Trong nghiên c u này, do s l ng m u t ng đ i th p (140) nên b c này, tác gi l n l t ch y EFA cho 3 nhóm bi n: bi n đ c l p, bi n trung gian và bi n ph thu c.
B c 3: Ki m đ nh l i đ tin c y c a các thang đo thành ph n sau khi đ c đi u ch nh d a trên k t qu EFA.
a) ánh giá đ tin c y Cronbach alpha
T t c các thành ph n (thang đo) đ c ki m đ nh đ tin c y b ng công c Cronbach alpha. Công c này c ng giúp lo i đi nh ng bi n quan sát, nh ng thang
đo không đ t yêu c u. V m t lý thuy t, Cronhbach alpha càng cao càng t t. Tuy
nhiên đi u này không th c s nh v y. H s Cronbach alpha quá l n (>0.95) cho th y có nhi u bi n trong thang đo không có khác bi t gì nhau (ngh a là chúng cùng đo l ng m t n i dung nào đó c a khái ni m nghiên c u). Hi n t ng này đ c g i là hi n t ng trùng l p trong đo l ng. M t thang đo có đ tin c y t t khi nó bi n thiên trong kho ng [0.70-0.80]. N u Cronbach’s alpha >=0.6 thì thang đo có th
ch p nh n đ c v đ tin c y (Nunnally và Bernstein, 1994).
Các bi n quan sát dùng đ đo l ng cùng m t khái ni m nghiên c u nên chúng ph i có t ng quan ch t ch v i nhau. Vì v y các bi n nào có h s t ng
qua bi n-t ng hi u ch nh (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i. b) Phân tích nhân t khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân t khám phá, các nhà nghiên c u quan tâm đ n các tiêu chu n sau:
- H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >=0.5;
KMO là ch s dùng đ so sánh đ l n c a h s t ng quan gi a các bi n quan sát v i đ l n c a c a h s t ng quan riêng ph n c a chúng. KMO càng l n càng t t vì ph n chung gi a các bi n càng l n. s d ng EFA, KMO ph i l n h n 0.50.
Ki m đ nh Bartlett dùng đ xem xét ma tr n t ng quan có ph i là ma tr n đ n v
hay không (là ma trân có các thành ph n (h s t ng quan gi a các bi n) b ng 0 và
đ ng chéo (h s t ng quan v i chính nó) b ng 1). N u phép ki m đnh Bartlett có p<5%, gi thuy t không Ho (ma tr n t ng quan là ma tr n đ n v ) b t ch i,
ngh a là các bi n có quan h v i nhau.
- Tr ng s nhân t c a bi n quan sát trên nhân t mà nó đo l ng sau khi quay ph i cao (>=0.5) và tr ng s nhân t c a bi n quan sát này trên các nhân t khác nó
không đo l ng ph i th p. t đ c đi u này, thang đo đ t đ c giá tr h i t . - Chênh l ch tr ng s iA- iB>=0.3. N u hai tr ng s này t ng đ ng nhâu thì
bi n quan sát i v a đo l ng thành ph n A nh ng c ng v a đo l ng thành ph n B. - Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích >=50%. T ng này th hi n các nhân t trích đ c bao nhiêu ph n tr m ph ng sai c a các bi n đo l ng và n u t ng này >=50% ngh a là ph n chung l n h n ph n riêng và sai s (t 60% tr lên là t t).
- Xác đnh s l ng nhân t d ng l i nhân t có h s eigenvalue >=1.
Khi phân tích EFA đ i v i các khái ni m trong mô hình nghiên c u, tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép quay Varimax và
đi m d ng khi trích các nhân t có h s Eigenvalue >= 1.
Sau khi phân tích EFA, t t c các thành ph n c a khái ni m ban đ u (n u có
đi u ch nh) s đ c ki m đnh l i đ tin c y Cronbach alpha.
D a trên k t qu ki m đnh thang đo b ng h s tin c y Cronbach alpha v à p h â n t í c h n h â n t k h á m p h á ( E F A ) , tác gi đi u ch nh l i c a mô hình (n u có), xây d ng các mô hình h i quy b i và ki m đnh các gi thuy t.
3.2 Thang đo