Nghiên cứu được thực hiện bằng hai giai đoạn, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính bằng hình thức thảo luận tay đôi theo một nội dung được chuẩn bị trước dựa theo các thang đo có sẵn. Nội dung thảo luận sẽ được ghi nhận, tổng hợp làm cơ sở cho việc điều chỉnh và bổ sung các biến. Nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập dữ liệu là phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS. Sau khi mã hóa và làm sạch dữ liệu sẽ trải qua các phân tích chính thức như sau: đánh giá độ tin cậy và giá trị các thang đo, phân tích nhân tố sẽ được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm, kiểm định các giả thuyết mô hình cấu trúc và độ phù hợp tổng thể mô hình. Tiếp theo thực hiện phân tích T-test và ANOVA (Analysis Of Variance) giữa các nhóm đối tượng khác nhau.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thông tin mẫu khảo sát
4.1.1 Kết quả khảo sát về giới tính
Theo kết quả khảo sát cho thấy, có tất cả 206 người tham gia khảo sát bảng câu hỏi trong đó tổng số lượng nhân viên nam là 134 người chiếm khoảng 65%, tổng số lượng nhân viên nữ quản lý cấp trung tham gia phỏng vấn là 72 người chiếm khoảng 35%. Trong mẫu nghiên cứu này cho thấy tỷ lệ giới tính nhà quản lý cấp trung có sự chênh lệch khi tham gia công tác trong các doanh nghiệp nhà hàng khách sạn (xem phụ lục 2).
Hình 4.1: Tỷ lệ theo giới tính
4.1.2 Kết quả khảo sát về độ tuổi
Theo kết quả khảo sát cho thấy, với 206 người tham gia trả lời phỏng vấn thì số lượng lớn nhất là ở độ tuổi từ 31 - 45 tuổi có khoảng 92 người chiếm 44.7% (trong đó nữ có 25 người và nam có 67 người). Tiếp theo là ở độ tuổi dưới 30 tuổi có khoảng 75
65% 35%
Giới tính
người chiếm khoảng 36.4% (trong đó nữ có 36 người và nam có 39 người). Còn lại nhóm tuổi từ 46 – 60 tuổi chiếm số lượng ít khoảng 39 người chiếm khoảng 18.9% (trong đó nữ có 11 người và nam có 28 người). Như vậy, đa phần người tham gia trả lời phỏng vấn trong nghiên cứu này thuộc độ tuổi từ 31 đến 45 tuổi (xem phụ lục 2).
Hình 4.2: Kết quả khảo sát số lượng nhân viên theo độ tuổi giới
4.1.3 Kết quả khảo sát theo loại hình các doanh nghiệp
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng lớn nhất là những người làm việc cho công ty TNHH có khoảng 82 người chiếm 39.8%. Kế tiếp là những người làm việc cho các doanh nghiệp tư nhân có khoảng 56 người chiếm khoảng 27.2%. Số người làm việc cho công ty cổ phần là 44 người chiếm khoảng 21.4%. Loại hình các doanh nghiệp khác là 24 người chiếm 11.7% (xem phụ lục 2).
39 67 28 36 25 11 Dưới 30 31-45 46-60 Tuổi Nam Nữ
Hình 4.3: Tỷ lệ số lượng nhân viên theo loại hình công ty
4.1.4 Kết quả khảo sát về vị trí công tác
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng lớn nhất là những người làm việc ở vị trí Trưởng phòng/Phó phòng có khoảng 157 người chiếm 76.2% (trong đó nữ có 57 người và nam có 100 người). Kế tiếp là chức vụ Giám đốc/Phó giám đốc có khoảng 49 người chiếm khoảng 23.8% (trong đó nữ có 15 người và nam có 34 người) (xem phụ lục 2). 21% 40% 27% 12% Loại hình công ty Công ty cổ phần Công ty TNHH
Hình 4.4: Kết quả khảo sát số lượng nhân viên theo vị trí công tác
4.1.5 Kết quả khảo sát về trình độ
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng lớn nhất là những người có trình độ đại học có khoảng 122 người chiếm 59.2%. Kế tiếp là những người có trình độ cao đẳng có khoảng 36 người chiếm khoảng 17.5%. Tiếp theo là những người có trình độ trên đại học có khoảng 34 người chiếm khoảng 16.5%. Cuối cùng là những người có trình độ khác có khoảng 14 người chiếm khoảng 6.8% (xem phụ lục 2).
34 15 100 57 Nam Nữ Nghề nghiệp và chức vụ * Giới tính
Hình 4.5: Kết quả khảo sát số lượng nhân viên theo trình độ
4.1.6 Kết quả khảo sát về thu nhập bình quân
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng người có thu nhập bình quân lớn nhất là từ 25 đến 35 triệu đồng có khoảng 82 người chiếm 39.8%. Kế tiếp là những người lao động có thu nhập bình quân dưới 25 triệu đồng có khoảng 68 người chiếm khoảng 33%. Còn lại người lao động có thu nhập bình quân trên 35 triệu đồng có khoảng 56 người chiếm khoảng 27.12% (xem phụ lục 2).
Trên đại học 16% Đại học 59% Cao đẳng 18% Trình độ khác 7% Trình độ đào tạo
Hình 4.6: Tỷ lệ % số lượng nhân viên theo thu nhập bình quân
4.2 Thống kê mô tả
4.2.1 Các nhân tố ảnh hƣởng đến sự trung thành của nhân viên
Kết quả thống kê cho thấy, nhân viên đánh giá các nhân tố từ rất thấp đến rất cao. Nghĩa là với cùng một phát biểu, có nhân viên hoàn toàn đồng ý, nhưng cũng có nhân viên hoàn toàn không đồng ý. Điều này có thể lý giải được là do mẫu thu thập trên nhiều các doanh nghiệp khác nhau mà mỗi các doanh nghiệp thì có các chính sách quản lý nhân sự khác nhau.
Hình 3.7, thể hiện giá trị trung bình (mean) của các biến độc lập có sự khác biệt khá cao (mean = 2.99 – 3.56), điều này chứng tỏ có sự đánh giá khác nhau về mức độ quan trọng giữa các biến độc lập (phụ lục 2).
Dưới 25 triệu đồng Từ 25 - 35 triệu đồng Trên 35 triệu đồng
33%
39.80%
27.20%
Hình 4.7: Thống kê mô tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự trung thành của nhà quản lý cấp trung
4.2.2 Sự trung thành của nhân viên
Dựa vào hình 4.8 cho thấy, các biến quan sát trong thang đo sự trung thành của nhân viên, MĐTT3 (Tôi cam kết sẽ gắn bó lâu dài với công ty), MĐTT1 (Tôi rất tự hào được làm tại công ty mình), MĐTT2 (Tôi rất hài lòng về chính sách đối với người lao động của công ty), MĐTT4 (Tôi sẽ giới thiệu người giỏi về công ty là nơi làm việc tốt) với giá trị trung bình khá cao (mean = 3.17; 3.20; 3.21; 3.31). Điều này cho thấy nhân viên rất mong muốn gắn bó lâu dài với các doanh nghiệp mà họ đang làm việc (phụ lục 2). 2.7 2.8 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 TLT N 1 TLT N 2 TLT N 3 TLT N 4 ĐKMT 1 ĐKMT 2 ĐKMT 3 ĐK MT 4 SPH MT 1 SPH MT 2 SPH MT 3 SPH MT 4 H T1 H T2 H T3 H T4 KT1 KT2 KT3 KT4 TQG S1 TQGS 2 TQGS 3 TQGS 4 Th ố n g kê Trung bình Trung bình
Hình 4.8: Thống kê mô tả các biến thuộc thành phần sự trung thành của nhân viên
4.3 Đánh giá thang đo
4.3.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo các biến độc lập
Độ tin cậy được dùng để mô tả độ lỗi của phép đo, bởi vì ta không thể biết chính xác mức độ biến thiên của biến đúng và biến lỗi, không thể tính được trực tiếp mức độ tin cậy của thang đo. Tuy nhiên, chúng ta có thể thiết lập độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach Alpha. Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi, được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến (Bob E.Hays, 1983).
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach alpha tính được từ việc phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0,8 trở lên đến gần 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)”. Đối với luận văn này, thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến “rác”, các
3.2039 3.3107 3.1796 3.2184 MĐTT1 MĐTT2 MĐTT3 MĐTT4 Trung bình Trung bình
biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
Thành phần Tiền lƣơng và thu nhập có hệ số Cronbach Alpha = 0.851 và các
thang đo đều có hệ số Cronbach Anlha lớn hơn 0.6, các biến quan sát đều có hệ số tương quan giữa biến và biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Điều kiện và môi trƣờng làm việc thuận lợi có hệ số Cronbach
Alpha = 0.822 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự phù hợp mục tiêu có hệ số Cronbach Alpha = 0.802 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Hỗ trợ từ cấp cao/lãnh đạo có hệ số Cronbach Alpha = 0.867 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Khen thƣởng công bằng có hệ số Cronbach Alpha = 0.848 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Trao quyền và giám sát có hệ số Cronbach Alpha = 0.813 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ
lục 3). Như vậy các thang đo mức độ thõa mãn công việc đảm bảo độ tin cậy nên đạt yêu cầu, tất cả các biến đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
4.3.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo các biến phụ thuộc
Thành phần Mức độ trung thành của nhà quản lý cấp trung có hệ số Cronbach Alpha = 0.886 và hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) đều lớn hơn 0.3 (xem phụ lục 3) nên đạt yêu cầu đưa vào phân tích nhân tố (EFA).
4.4 Phân tích nhân tố (EFA)
Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường. Trong phần này, phân tích nhân tố (EFA) sẽ được sử dụng phần mềm SPSS 16.0 với phương pháp trích Principal Component Analysis, phương pháp xoay nhân tố Varimax with Kaiser Nomalization và trích các nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1.
4.4.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Hệ số (Kaiser – Meyer – Olkin) KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Trọng & Ngọc, 2005).
Các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Phép trích Principal axis factoring với phép quay Promax sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập. Dùng phương pháp trích nhân tố Principal axis factoring với phép quay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn dùng phương pháp Principal component với phép quay Varimax (Gerbing & Anderson, 1988).
Vậy, mục đích phân tích EFA để loại dần các biến có trọng số (factor loading) < 0.5. (Trong đó: Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor
loading > 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa. Vì cỡ mẫu là 206 nên chỉ nhận các biến có factor loading > 0.5).
Đồng thời: 0.5 = < KMO = < 1, Sig < 0.05 thì thang đo được chấp nhận.
Tổ hợp thang đo trên sau khi loại bỏ các biến ở giai đoạn đánh giá độ tin cậy còn lại 23 biến. Quá trình phân tích nhân tố của tổ hợp thang đo này trải qua 2 bước. Kết quả phân tích cụ thể của mỗi bước được thể hiện như sau:
Bƣớc 1, có 24 biến quan sát được đưa vào phân tích theo phương pháp trích
Principal Component với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loadings) nhỏ hơn 0,5 hoặc có hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố gần bằng nhau sẽ bị loại. Theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 6 nhân tố được rút ra. Trong bảng này (xem phụ lục 3) có Cumulative = 71.196% cho biết 6 nhân tố đầu tiên giải thích được 71.196% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.923 (>0.5). Phân tích nhân tố lần đầu có 1 biến quan sát bị loại “cấp lãnh đạo luôn cho tôi tham gia vào các quyết định quan trọng – TQGS1” do có hệ số truyền tải quá thấp.
Bƣớc 2, sau khi loại bỏ biến quan sát TQGS1 có 23 biến quan sát còn lại tiếp tục
đưa vào phân tích lần 2 theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 chỉ 06 nhân tố được rút ra. Trong bảng này (xem phụ lục 3) Cumulative tăng lên 71.895% và hệ số KMO = 0.920 (>0.5) là đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân số của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0,5. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000 (<0,05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết quả EFA là phù hợp (xem phụ lục 3).
Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy có 23 biến quan sát được gom thành 6 nhóm nhân tố. Các hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát đều lớn hơn 0,5. Hệ số Cronbach alpha của từng nhóm nhân tố được tính lại và cho kết quả phù hợp. Sáu nhân tố được thể hiện như sau:
Bảng 4.1: Kết quả phân tích nhân tố - biến độc lập Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 ĐKMT1 .772 ĐKMT3 .756 ĐKMT2 .739 ĐKMT4 .716 SPHMT1 .629 TLTN2 .750 TLTN1 .742 TLTN4 .737 TLTN3 .559 TQGS3 .754 TQGS4 .686 HT3 .621 TQGS2 .538 HT4 .533 KT4 .773 KT3 .746 KT2 .725 KT1 .588 HT1 .741 HT2 .723 SPHMT2 .760 SPHMT4 .684 SPHMT3 .679
Cronbach Alpha 0.849 0.851 0.867 0.848 0.849 0.783 % of Variance 16.118 12.566 15.605 9.673 4.878 5.768 Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative 64.608%
4.4.2 Kết quả EFA đối với các nhân tố của biến phụ thuộc
Nhóm nhân tố trong biến phụ thuộc: lòng trung thành nhà quản trị cấp trung trong các doanh nghiệp nhà hàng khách sạnđược đưa vào kiểm định tiếp theo trong EFA và hệ số KMO = 0.822 (>0.5) là đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân số của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0,5. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000 (<0,05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Tất cả 4 biến đều có trọng số lớn hơn 0.6 được trích vào 01 nhóm với tổng Phương sai trích được là 76%.
Bảng 4.2: Kết quả phân tích nhân tố - biến phụ thuộc
Ma trận thành phần
Thành phần 1
Tôi cam kết sẽ gắn bó lâu dài với công ty .894
Tôi sẽ giới thiệu người giỏi về công ty là nơi làm việc tốt .886 Tôi rất hài lòng về chính sách đối với người lao động của công ty .866
Tôi rất tự hào được làm tại công ty mình .816
4.4.3 Đặt tên và giải thích nhân tố
Đặt tên và giải thích nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn ở cùng một nhân tố. Như vậy, nhân tố này có