3.2.1. Thang đo sự hài lòngcủa nhân viên
Tiền lương và phúc lợi
Thang đo tiền lương và phúc lợi ký hiệu TLPL gồm 4 biến quan sát từ TLPLR1R=>TLPLR4R:
TLPLR1R: Tiền lương của tôi tương xứng với tính chất công việc đang làm và sức lực bỏ ra
TLPLR2R:Tôi nhận được phúc lợi tốt ngoài tiền lương
TLPLR3R:Tôi được nhận tiền thưởng khi hoàn thành tốt công việc. TLPLR4R:Tôi được đánh giá tăng lương hàng năm
Và kết hợp tham khảo thang đo của 18TLawler (1971), 18T34TKalleberg (197734T) 34Tvà Voydanoff (198034T), Gurusamy và Mahendran (2013).
Sự hỗ trợ cấp trên
Thang đo sự hỗ trợ của cấp trên ký hiệu SHT gồm 6 biến quan sát từ SHTR1R=>SHTR6R: SHTR1R: Cấp trên lắng nghe quan điểm và suy nghĩ của nhân viên
SHTR2R: Nhân viên trong công ty luôn được cấp trên tôn trọng và tin tưởng SHTR3R: Cấp trên luôn bảo vệ quyền lợi cho nhân viên
SHTR4R: Nhân viên được quan tâm và hỗ trợ của cấp trên trong công việc SHTR5R: Cấp trên coi trọng tài năng của nhân viên
SHTR6R: Cấp trên có năng lực, tầm nhìn và khảnăng lãnh đạo tốt
Và kết hợp tham khảo thang đo của 34TBidyut và Mukulesh (2014), 34TBuckingham và Coffman (1999), (Schroffel, 1999).
Môi trường làm việc
Thang đo môi trường làm việc ký hiệu MTLV gồm 6 biến quan sát từ MTLVR1R=>MTLVR6R:
33
MTLVR2R: Môi trường làm việc sạch sẽ, không độc hại
MTLVR3R: Tôi được cung cấp đầy đủ trang thiết bị và công cụ cần thiết MTLVR4R: Tôi được trang bị đầy đủphương tiện bảo hộlao động
MTLVR5R: Tôi được hướng dẫn đầy đủ về sức khoẻ và an toàn khi bắt đầu làm việc trong công ty
MTLVR6R: Ban lãnh đạo luôn quan tâm cải thiện môi trường và phương tiện làm việc cho công nhân viên
Và kết hợp tham khảo thang đo của Miller và các cộng sự (2001), Kabir và cộng sự
(2011), Nguyễn Kim Dung (2005).
Đảm bảo công việc
Thang đo đảm bảo công việc ký hiệu ATCV gồm 05 biến quan sát từATCVR1R=>ATCVR5R:
ATCVR1R: Công ty tôi làm việc hoạt động rất hiệu quả ATCVR2R: Vị trí công việc của tôi tương đối ổn định
ATCVR3R: Tôi được ký hợp đồng lao động không xác định thời hạn
ATCVR4R: Công ty sắp xếp công việc phù hợp với năng lực của từng cá nhân ATCVR5R: Tôi yên tâm và tự tin với vị trí công việc của mình
Và kết hợp tham khảo thang đo của 34TGreen và Tsitsianis (200534T), 34TBenz và Frey (200834T).
Đào tạo phát triển, cơ hội thăng tiến
Thang đo đào tạo phát triển, cơ hội thang tiến ký hiệu ĐTTT gồm 5 biến quan sát từĐTTTR1R => ĐTTTR5R:
ĐTTTR1R: Tôi được tham gia các khóa huấn luyện cần thiết để làm việc hiệu quả ĐTTTR2R: Công ty tôi có kế hoạch đào tạo, phát triển nghề nghiệp cho nhân viên rõ ràng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ĐTTTR3R: Tôi rất lạc quan về khảnăng phát triển và thành công của mình trong công ty
ĐTTTR4R: Công ty luôn khuyến khích và tạo nhiều cơ hội thăng tiến và phát triển nhân viên
34
ĐTTTR5R: Chính sách đề bạt của công ty công bằng, rõ ràng
Và kết hợp tham khảo thang đo của Miller và các cộng sự (2001), Kabir và cộng sự
(2011), Nguyễn Kim Dung (2005), Hà Nam Khánh Giao và Võ Thị Mai Phương
(2011).
Quan hệđồng nghiệp
Thang đo quan hệ đồng nghiệp ký hiệu QHĐN gồm 5 biến quan sát từ QHĐNR1R=>QHĐNR5R:
QHĐNR1R: Không khí làm việc vui vẻ
QHĐNR2R: Mọi người phối hợp với nhau làm việc tốt QHĐNR3R: Đồng nghiệp giúp đỡ lẫn nhau
QHĐNR4R: Học hỏi chuyên môn được nhiều từcác đồng nghiệp
QHĐNR5R: Có sự cạnh tranh lành mạnh giữa các đồng nghiệp với nhau
Và kết hợp tham khảo thang đo của Miller và các cộng sự (2001), Kabir và cộng sự
(2011), Nguyễn Kim Dung (2005), Hà Nam Khánh Giao và Võ Thị Mai Phương
(2011)
Đánh giá hiệu quả công việc
Thang đánh giá hiệu quả công việc ký hiệu HQCV gồm 05 biến quan sát từ HQCVR1R=>HQCVR5R:
HQCVR1R: Tôi được công ty đánh giá, ghi nhận đầy đủ thành tích trong công việc
HQCVR2R: Tôi được công ty khen ngợi khi hoàn thành tốt công việc
HQCVR3R: Phương thức đánh giá hiệu quả công việc ở công ty tôi là hợp lý HQCVR4R: Tôi luôn hiểu rõ kết quả công việc mà cấp trên mong đợi
HQCVR5R: Những việc tôi làm được ghi nhận có đóng góp vào sự thành công của công ty
Và kết hợp tham khảo thang đo của 34TGreen và Tsitsianis (200534T), 34TBenz và Frey (200834T).
35
3.2.2. Thang đo sự hài lòng công việc của nhân viên
Dựa vào khái niệm sự hài lòng công việc của nhân viên, các nghiên cứu trước đây và mô hình đề xuất thang đo sự hài lòng công việc được ký hiệu HL gồm 3 biến quan sát từ HLR1R=>HLR3R:
HLR1R: Nhìn chung, Anh/Chị cảm thấy rất hài lòng khi làm việc ở đây HLR2R: Anh/chị hài lòng chọn công ty này để làm việc
HLR3R: Anh/Chị sẽ làm việc lâu dài cùng công ty
Và kết hợp tham khảo thang đo của Miller và các cộng sự (2001), Kabir và cộng sự
(2011), Nguyễn Kim Dung (2005), Hà Nam Khánh Giao và Võ Thị Mai Phương (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(2011).
3.3. NGHIÊN CỨU SƠ BỘ3.3.1. Thiết kế nghiên cứu 3.3.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ là một nghiên cứu định tính được thực hiện bằng kỹ thuật thảo luận tập trung, một nhóm 08 người gồm các trưởng bộ phận dịch vụ của các đại lý Honda Ô tô. Mục đích của nghiên cứu định tính là:
- Xác định các thành phần các yếu tố tác động đến sự hài lòng của nhân viên cùng các biến quan sát đo lường những yếu tố này.
- Khẳng định các yếu tố tác động tới sự hài lòng của nhân viên theo mô hình lý thuyết được tác giảđề xuất ởchương2 và thang đo nháp 1 (phụ lục 1). Phương thức thảo luận là các thành viên bày tỏquan điểm của mình theo các nội dung của dàn bài thảo luận do người nghiên cứu soạn thảo (phụ lục 2); các thành viên khác đưa ra quan điểm phản biện lại ý kiến của các thành viên trước đó, cho đến khi không còn quan điểm của ai, các thành viên cho biết ý kiến bằng văn bản, tác giả tổng hợp và giữ lại những ý kiến được đa số (2/3) số thành viên tán thành, bổ sung thêm hai nhân tố, quan hệ đồng nghiệp và Đánh giá hiệu quả công việc.
Việc tổ chức thảo luận nhóm tập trung được thực hiện vào tháng 03 năm 2015. Kết quả thảo luận tập trung là cơ sở để tác giả hiệu chỉnh mô hình lý thuyết
36
được tác giảđề xuất trong chương 2 và thang đo nháp 1 được tác giả phát triển trên đây. Kết quả từ thảo luận nhóm tập trung được sử dụng để hiệu chỉnh thang đo nháp 1 thành thang đo nháp 2 sử dụng cho giai đoạn phỏng vấn thử một số nhân viên (dự kiến 30 nhân viên) tại các đại lý Honda Ô tô tại thành phố Hồ Chí Minh, nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh về nội dung, hình thức của các phát biểu (câu hỏi) và khả năng cung cấp thông tin của đáp viên (người được phỏng vấn), trên cơ sở đó hiệu chỉnh thành bản câu hỏi sử dụng cho giai đoạn chính thức. Trong đó, việc đánh giá nội dung được thể hiện trên các khía cạnh:
- Đáp viên (người được phỏng vấn) có hiểu được các phát biểu hay không? - Đáp viên có thông tin để trả lời hay không?
- Đáp viên có sẵn sàng cung cấp thông tin hay không?
Đánh giá về hình thức là kiểm tra mức độ phù hợp về mặt từ ngữ, cú pháp được sử dụng trong các phát biểu nhằm đảm bảo tính thống nhất, rõ ràng và không gây nhầm lẫn cho đáp viên khi được phỏng vấn. Việc phỏng vấn thửcũng do tác giả thực hiện tháng 4 năm 2015.
3.3.2. Kết quả nghiên cứu sơ bộ
Các thành viên của nhóm thảo luận đều thống nhất cho rằng:
- Các yếu tốđược người nghiên cứu đề xuất trong mô hình lý thuyết ở chương 1 là những yếu tốchính tác động tới sự hài lòng của nhân viên xưởng dịch vụ tại các đại lý Honda Ô tô.
- Các biến quan sát đo lường các yếu tô tác động tới sự hài lòng được phát triển trong thang đo nháp 2 đã được xác định.
Như vậy, với kết quả này, mô hình lý thuyết về các yếu tốtác động tới sự hài lòng và mối quan hệ giữa chúng với sự hài lòng và các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất ở chương 2 được thêm vào hai nhân tốđể kiểm định; thang đo nháp 1 được thảo luận nhóm tập trung như đã trình bày trên gồm 39 biến quan sát và được sử dụng để thiết kế bản câu hỏi sử dụng cho phỏng vấn thử.
37
Kết quả phỏng vấn thử cho thấy, các đáp viên được phỏng vấn có ý kiến về mặt nội dung các phát biểu (biến quan sát) bổ sung thêm hai nhân tố quan hệ đồng nghiệp và đánh giá hiệu quả công việc. Trên cơ sở đó, tác giả hiệu chỉnh thang đo nháp1 thành thang đo chính thức và thiết kế bản câu hỏi sử dụng cho giai đoạn nghiên cứu chính thức.
3.4. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Nghiên cứu chính thức là một nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo (giá trị hội tụ và phân biệt) các yếu tô tác động tới sự hài lòng của nhân viên; đồng thời kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, từđó định vị mức độ ảnh hưởng của các yêu tốđến tới sự hài lòng của nhân viên và đo lường giá trị thực trạng của chúng.
3.4.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Vềkích thước mẫu nghiên cứu, để tiến hành phân tích hồi qui một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (1991), kích thước mẫu phải bảo đảm theo công thức: n ≥ 8m + 50 (n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mô hình); trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985): n ≥ 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m , nếu m < 5.
Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (EFA), Hair và các cộng sự (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Trong khi đó theo Gorsuch (1983) trường hợp phân tích hồi qui kích thước mẫu cần ít nhất 200 quan sát. Còn theo quy tắc kinh nghiệm, thì mẫu nghiên cứu có kích thước càng lớn càng tốt.
Trong nghiên cứu này mô hình nghiên cứu có 7 biến độc lập; một biến phụ thuộc; 43 biến quan sát. Vì thế, kích thước mẫu tính theo theo Tabachnick và Fidell (1991) là n ≥ 106, theo Harris RJ. Aprimer (2001) n ≥ 112 mẫu; theo Hair và và các cộng sự (1998) n ≥ 190. Tuy nhiên, để tăng tính đại diện của mẫu nghiên cứu sau khi loại bỏ các bản câu hỏi thiếu nhiều thông tin hoặc chất lượng thấp, người nghiên cứu dự kiến sốlượng nhân viên được phỏng vấn là 292.
38
Vềphương pháp chọn mẫu nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện từ ngày 03/03/2015 đến 25/3/2015.
3.4.2. Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu
Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn dưới ba hình thức là phỏng vấn trực tiếp tại xưởng dịch vụ của các đại lý Honda Ô tô tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kết quả khảo sát, sau khi làm sạch (loại bỏ các bản câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy) được nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 20.
3.4.3. Phương pháp phân tích dữ liệu3.4.3.1. Đánh giá sơ bộthang đo 3.4.3.1. Đánh giá sơ bộthang đo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bao gồm đánh giá độ tin cậy và giá trị các thang đo bằng phương pháp hệ số tin
cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor
Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn (biến rác). Trong đó:
Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, tr. 257, 258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Song, cũng có nhiều nhà nghiên cứu (ví dụ: Nunally 1978, Peterson 1994, Slater 1995) đề nghị hệ số Cronbach 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.
Tuy nhiên, theo Nunnally và cộng sự (1994), hệ số Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ sốtương quan biến tổng (iterm - total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ. Song, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011, tr. 353, 354), việc loại bỏ hay không
39
một biến quan sát không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Theo đó, trong trường hợp thang đo đáp ứng tiêu chuẩn Cronbach alpha và nếu loại bỏ biến có tương quan biến tổng < 0,3 dẫn đến vi phạm giá trị nội dung (các biến quan sát còn lại không còn bao phủđầy đủ nội hàm của khái niệm) thì không nên loại biến đó.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà dựa vào mối tương quan giữa các biến, được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tốđược ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám
phá EFA bao gồm:
- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ sốKMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết HR0R (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị
bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05.
Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr. 262).
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Engenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay
nhân tố. Theo Gerbing và Anderson (1988), phương pháp trích Principal Axis
Factoring với phép xoay Promax (Oblique) có phương sai trích bé hơn, song sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax. Ngoài ra, trường hợp các biến có trọng số tải nhân tố
40
(Factor loading) được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt đểđại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến còn lại sẽđược nhóm vào nhân tốtương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
Tuy nhiên, cũng như trong phân tích Cronbach alpha, việc loại bỏ hay không một biến quan sát không chỉ dựa vào trọng số tải nhân tố mà còn phải xem xét giá