3.4.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong nghiên cứu này sử dụng công cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) với 40 biến quan sát. Theo Hair & cộng sự (1988) 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. Green (1991) đã tổng hợp các nghiên cứu và cho rằng cỡ mẫu phù hợp cho phân tích hồi qui đa biến tối thiểu là N = 50 + 8m, với m số biến độc lập. Theo Cattell
(1978), số lượng mẫu cho phân tích nhân tố khám phá là tối thiểu từ ba đến sáu lần của tổng số biến quan sát. Dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu, số lượng mẫu cần thiết có thể là 200-250. Căn cứ vào dữ liệu và mối quan hệ sẵn có với nhân viên hiện đang công tác tại Agribank tỉnh Long An, tác giả thu thập dữ liệu bằng cách gởi bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp, gọi điện, và khảo sát qua mạng trực tuyến, thư điện tử.
Mẫu nghiên cứu trong luận văn được chọn là nhân viên hiện đang làm việc tại Agribank theo địa bàn nghiên cứu là tỉnh Long An. Mẫu được chọn chủ yếu theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất). Thang đo được sử dụng là thang đo Likert 5 điểm, với 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý.
Để đạt được kích thước mẫu đề ra, 250 bảng câu hỏi được gởi đi, thu về được 225 bảng từ tháng 6 đến tháng 9 năm 2015. Sau khi kiểm tra, 8 bảng bị loại bỏ do còn nhiều ô trống hoặc có cùng 1 câu trả lời từ đầu đến cuối bảng câu hỏi (đánh theo hình chéo hoặc cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi). Cuối cùng, 217 bảng câu hỏi hoàn tất được sử dụng cho phân tích dữ liệu ở bước tiếp theo.
3.4.2. Phân tích và xử lý dữ liệu
Nghiên cứu chính thức được thực hiện nhằm kiểm định các giá trị, độ tin cậy và mức độ phù hợp của các thang đo, kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đào tạo đến sự tự tin, mức độ ảnh hưởng của sự tự tin đến hiệu quả làm việc, thực hiện qua các giai đoạn:
Thu thập dữ liệu nghiên cứu bằng bảng câu hỏi được kế thừa từ những công trình nghiên cứu trước đây và phát triển mới, phù hợp với nội dung đề tài nghiên cứu.
Đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thông qua phần mềm xử lý SPSS 16.0, nhằm đánh giá độ tin cậy của các thang đo, qua đó loại bỏ các biến quan sát không giải thích cho khái niệm nghiên cứu (không đạt độ tin cậy) đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các nhân tố (thành phần đo lường) phù hợp
làm cơ sở cho việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích và kiểm định tiếp theo.
Sau cùng, nghiên cứu dùng phương pháp phân tích hồi quy bội với các quan hệ tuyến tính để kiểm định các nhân tố đào tạo có ảnh hưởng quan trọng đến sự tự tin của nhân viên, kiểm định nhân tố sự tự tin có ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc của nhân viên Agribank.
Kết luận chương 3
Nội dung chương 3 trình bày cụ thể thiết kế nghiên cứu, quy trình, tiến độ thực hiện nghiên cứu. Sau khi trình bày các biến quan sát trong từng nhân tố đào tạo ảnh hưởng đến sự tự tin và hiệu quả làm việc của nhân viên theo nội dung mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành tổng kết bảng câu hỏi khảo sát để thực hiện nghiên cứu chính thức trên số lượng mẫu thiết kế. Kết quả thu thập được phân tích trong chương tiếp theo.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được thiết kế chi tiết đã trình bày trong chương 3, dữ liệu khảo sát khi nghiên cứu chính thức trên cỡ mẫu xác định được tiến hành xử lý, nghiên cứu, và phân tích kết quả được trình bày trong nội dung chương 4.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Tác giả gửi tổng cộng 250 bảng câu hỏi đến đối tượng khảo sát là nhân viên Agribank trên địa bàn nghiên cứu là tỉnh Long An. Trong tổng số hồi đáp, có 8 bảng câu hỏi bị loại do các câu trả lời không hợp lý (đánh theo hình chéo hoặc cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi), còn lại 217 bảng câu hỏi đạt yêu cầu được nhập liệu làm cơ sở cho phân tích dữ liệu. Dữ liệu được mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS 16.0.
Trong tổng số 217 mẫu khảo sát hợp lệ, nam chiếm 35.5% và nữ chiếm đa số 64.5%. Tỷ lệ đối tượng khảo sát có thâm niên dưới 5 năm kinh nghiệm chiếm nhiều nhất đạt 53%, từ 5 đến dưới 10 năm chiếm 31.3%, từ 10 đến 20 năm chiếm 13.4%, trên 20 năm chỉ chiếm 2.3%. Bên cạnh đó, 40.1% người được phỏng vấn có độ tuổi từ 21 đến 35 tuổi, 42.9% từ 36 đến 45 tuổi, 15.2% từ 46-55 tuổi, 1.8% là trên 55 tuổi. Tỷ lệ đối tượng khảo sát có trình độ trình độ đại học chiếm 63.1% tương ứng với 137 người, tiếp đến là trên đại học chiếm 27.2% và dưới đại học chiếm 9.7% (bảng 4.1) bên dưới:
Bảng 4.1: Thông tin mẫu nghiên cứu về giới tính, độ tuổi, thâm niên, trình độ
(ĐVT: người)
4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là công cụ giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên (Peterson, 1994; Slater, 1995).
4.2.1. Phân tích hệ số Cronbach’s alpha thang đo các yếu tố đào tạo (bảng 4.2) Thang đo nhân tố đánh giá nhu cầu đào tạo (NC) có hệ số Cronbach’s alpha Thang đo nhân tố đánh giá nhu cầu đào tạo (NC) có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,795, khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo đánh giá nhu cầu đào tạo và các biến quan
sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích khám phá EFA (bảng 4.2).
Thang đo nhân tố nội dung đào tạo (ND) có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0,892 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nội dung đào tạo đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích khám phá EFA (bảng 4.2).
Thang đo nhân tố phương pháp đào tạo (PP) có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0,882 khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo phương pháp đào tạo đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích khám phá EFA (bảng 4.2).
Thang đo nhân tố đánh giá đào tạo (DG) có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,879, khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo đánh giá đào tạo đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được sử dụng cho phân tích khám phá EFA (bảng 4.2).
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s alpha các nhân tố đào tạo
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố đánh giá nhu cầu đào tạo: Alpha = .795
NC1 18.7419 7.341 .616 .747 NC2 18.8157 7.531 .568 .759 NC3 18.5991 8.232 .508 .773 NC4 18.7005 7.720 .490 .778 NC5 18.7143 7.288 .639 .742 NC6 18.5714 7.737 .481 .780
Nhân tố nội dung đào tạo: Alpha = .892
ND1 27.5945 29.900 .601 .885 ND2 27.4747 27.547 .645 .883 ND3 27.3687 28.928 .685 .877 ND4 27.3917 28.582 .756 .870 ND5 27.4470 28.869 .684 .877 ND6 27.4378 30.229 .534 .891 ND7 27.3318 28.028 .777 .868 ND8 27.4378 29.182 .697 .876
Nhân tố phương pháp đào tạo: Alpha = .882
PP1 19.3963 13.592 .753 .852 PP2 19.4240 14.393 .732 .856 PP3 19.3825 13.747 .743 .853 PP4 19.2581 14.507 .676 .865 PP5 19.5760 16.208 .517 .888 PP6 19.4608 14.259 .735 .855
Nhân tố đánh giá đào tạo: Alpha = .879
DG1 25.6175 17.867 .631 .865 DG2 25.4562 18.481 .537 .875 DG3 25.6728 17.638 .730 .855 DG4 25.7189 17.897 .709 .857 DG5 25.7097 18.142 .638 .864 DG6 25.3871 17.961 .578 .872 DG7 25.6636 18.872 .651 .864 DG8 25.5806 17.939 .697 .859
4.2.2. Phân tích hệ số Cronbach’s alpha thang đo sự tự tin
Thang đo nhân tố sự tự tin gồm 4 biến quan sát (TT1, TT2, TT3, TT4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0,762. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường
nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA (bảng 4.3).
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s alpha nhân tố sự tự tin
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố hợp tác:Alpha = .762
TT1 11.3779 3.727 .565 .706
TT2 11.2811 3.277 .582 .694
TT3 11.3641 3.714 .527 .723
TT4 11.3226 3.294 .576 .697
4.2.3. Phân tích hệ số Cronbach’s alpha thang đo hiệu quả làm việc
Thang đo nhân tố hiệu quả làm việc có hệ số Cronbach’s alpha là 0,911 đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA (bảng 4.4)
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s alpha nhân tố hiệu quả làm việc của nhân viên
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố hợp tác:Alpha = .911 HQ1 27.0737 31.985 .709 .900 HQ2 27.0968 30.412 .653 .907 HQ3 27.0000 30.713 .764 .895 HQ4 26.9862 31.625 .715 .899 HQ5 27.0230 31.004 .810 .892 HQ6 27.0783 30.897 .793 .893 HQ7 27.1060 31.614 .702 .900 HQ8 27.2488 33.234 .575 .910
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO > 0.5.
Trong phân tích nhân tố phương pháp rút trích các thành phần chính (Principal components analysis) và phép xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & cộng sự, 1998). Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên (Hair & cộng sự, 1998) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1, chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá thang đo các yếu tố đào tạo
Thang đo các yếu tố đào tạo gồm 4 nhân tố với 28 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (phụ lục D) với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.891> 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 28
biến quan sát và với tổng phương sai trích là 58.621 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa-bảng 4.5) hai biến ND6, NC6 bị loại do có hệ số tải nhân tố của nó lần lượt là 0.482 và 0.399 chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại hai biến này.
Bảng 4.5: Ma trận xoay nhân tố các thang đo yếu tố đào tạo lần 1 Component 1 2 3 4 ND7 .761 .272 ND8 .743 ND4 .740 .217 .213 ND3 .725 .217 ND5 .721 .227 ND2 .708 ND1 .636 .253 ND6 .482 .443 DG3 .834 DG4 .787 DG7 .762 DG8 .210 .752 DG5 .706 DG1 .702 DG2 .254 .543 DG6 .353 .533 .421 PP1 .226 .803 PP6 .247 .775 PP3 .223 .773 .205 PP2 .281 .766 PP4 .280 .702 PP5 .625 NC6 .317 .207 .460 .399 NC1 .748 NC5 .220 .732 NC2 .709 NC3 .641 NC4 .629
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (phụ lục D) với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.886 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 26 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 59.725 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa- bảng 4.6), hai biến DG2 và DG6 bị loại dựa vào tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003). Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại hai biến này.
Bảng 4.6: Ma trận xoay nhân tố các thang đo yếu tố đào tạo lần 2 Component 1 2 3 4 ND7 .750 .266 ND8 .746 ND4 .740 .215 .203 ND3 .729 .209 ND5 .726 .229 ND2 .719 ND1 .646 .245 DG3 .836 DG4 .786 DG7 .763 DG8 .226 .748 DG5 .707 DG1 .706 DG2 .266 .537 DG6 .360 .527 .432 PP1 .223 .791 PP6 .246 .786 PP2 .291 .774 PP3 .225 .764 .201 PP4 .286 .707 PP5 .628 NC1 .753 NC5 .226 .730 NC2 .712 NC4 .640 NC3 .637
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig=0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có
tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.879 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 24 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 60.956% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Kết quả tại bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa- bảng 4.7) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi một biến quan sát đều lớn hơn 0.3 đạt yêu cầu.
Bảng 4.7: Ma trận xoay nhân tố các thang đo yếu tố đào tạo lần 3 Component 1 2 3 4 ND7 .753 .264 ND8 .750 ND4 .745 .201 .205 ND3 .733 ND5 .731 .231 ND2 .721 ND1 .653 .247 DG3 .828 DG4 .790 DG7 .753 DG8 .242 .748 DG5 .736 DG1 .716 PP1 .227 .793 PP6 .250 .778 PP2 .297 .773 PP3 .232 .772 PP4 .291 .705 PP5 .645 NC1 .752 NC5 .225 .731 NC2 .719 NC4 .640 NC3 .638
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/Compute Variable/mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành bốn nhân tố. Các nhân tố này được gom lại và đặt