4.2.1. Kiểm định độ tin cậ của thang đo (Hệ số Cronbach Alpha)
Trƣớc khi đi vào phân tích nhân tố khám phá để xem xét giá trị của thang đo, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011,trang 364-365):
- Cronbach‟s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.60 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc.
- Biến đạt yêu cầu khi hệ số tƣơng quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0.30.
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach‟s Alpha cho thấy giá trị Cronbach‟s Alpha của tất cả các thang đo đều nằm trong khoảng chấp nhận đƣợc: nhỏ nhất là 0.763 (lớn hơn 0.6 , giá trị Cronbach‟s Alpha lớn nhất là 0.905 (không lớn hơn 0.95 . Kết quả tổng hợp đƣợc trình bày trong Bảng 4.2 bên dƣới.
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Biến quan sát
Trung b nh thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach‟s Alpha nếu loại biến Tu ển dụng – TD (Cronbach „s Alpha=0.830)
TD1 10.47 5.888 .740 .712
TD2 10.50 6.260 .755 .699
TD3 10.57 7.223 .581 .865
Đánh giá – DG (Cronbach „s Alpha=0.763)
DG1 13.79 10.963 .519 .731
DG2 13.96 10.353 .660 .654
DG3 14.05 10.518 .611 .680
DG4 13.95 11.699 .466 .757
Đào tạo – DT (Cronbach „s Alpha=0.878)
DT1 13.76 15.436 .684 .864
DT2 13.45 15.289 .715 .853
DT3 14.01 14.280 .738 .845
DT4 13.96 13.874 .816 .812
Thăng tiến - TT (Cronbach „s Alpha=0.833)
TT1 14.11 11.932 .585 .821
TT2 14.26 11.086 .684 .779
TT3 14.03 9.859 .736 .753
TT4 14.16 10.615 .648 .795
Trả c ng lao động – LT(Cronbach „s Alpha=0.905)
LT1 13.24 12.807 .793 .875
LT2 13.24 13.030 .805 .871
LT3 13.18 13.095 .777 .880
LT4 13.11 12.700 .770 .883
Khuyến khích cải tiến – CT (Cronbach „s Alpha=0.843)
CT1 14.20 11.905 .626 .822
CT2 14.29 11.248 .699 .792
CT3 14.09 9.983 .754 .765
CT4 14.23 10.822 .641 .818
Động viên – DV ( Cronbach „s Alpha=0.867)
DV1 13.90 15.885 .721 .828
DV2 13.77 15.093 .772 .807
DV3 13.76 16.592 .609 .872
DV4 13.87 14.617 .773 .806
Kết quả hoạt động của DN – KQ ( Cronbach „s Alpha=0.846)
KQ1 13.17 12.835 .622 .831
KQ2 13.53 12.729 .686 .804
KQ3 13.59 11.690 .732 .783
KQ4 13.84 12.439 .695 .800
Kết quả cho thấy thang đo cho biến Tuyển dụng chỉ còn 3 biến quan sát, vì đã loại biến TD4 ra khỏi mô hình vì có Cronbach‟s Alpha nếu loại biến TD4 là 0.83 > 0.741, hệ số tƣơng quan biến tổng là 0.226 < 0.3 (Phụ lục 3.1, mục a). Sau khi loại TD4, tiếp tục phân tích Cronbach‟s Alpha lần 2 cho thang đo biến Tuyển dụng thì thấy nếu tiếp tục loại TD3 ra khỏi mô hình sẽ làm tăng Cronbach‟s Alpha từ 0.830 lên 0.865. Nhƣng việc loại biến TD3 sẽ ảnh hƣởng đến nội dung của thang đo này. Bên cạnh đó, hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát TD3 đạt tiêu chuẩn (0.581 > 0.3 . Do đó, tác giả vẫn giữ biến quan sát TD3 lại trong thang đo. Hệ số tƣơng quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đƣợc sử dụng trong đề tài đều đạt yêu cầu: nhỏ nhất là 0.466 (lớn hơn 0.3) chứng tỏ các thang đo sử dụng trong đề tài là đạt độ tin cậy cần thiết, phù hợp để tiến hành các bƣớc phân tích tiếp theo.
4.2.2. Phân tích nhân tố EFA:
Khi phân tích nhân tố khám phá, một số tiêu chuẩn để kiểm tra độ phù hợp của mô hình:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett phải ≤ 0.05.
- Theo Anderson & Gerbing (1988 , thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ra từ mô hình phải ≥ 50% và các nhân tố trích đƣợc đều phải có giá trị điểm dừng Eigenvalue lớn hơn 1.
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải > 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố cao nhất mà ≤ 0.5 thì sẽ bị loại.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố cao nhất của một biến quan sát trên nhân tố mà nó đo lƣờng so với các các nhân tố còn lại phải cao chênh lệch ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (nghĩa là phải tải mạnh lên nhân tố mà biến đó đo lƣờng).
Sau khi loại biến TD4 do không đạt yêu cầu trong thang đo, các biến quan sát còn lại đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu bằng phƣơng pháp Principle Components với phép quay Varimax, nhân tố trích đƣợc có eigenvalue >1.0. Khi đƣa vào phân tích nhân tố, tác giả đã lựa
chọn ra những nhân tố nào có tiêu chuẩn Factor loading >0.5; KMO ≥ 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê.
4.2.2.1. Phân tích nhân tố biến độc lập
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA 27 biến độc lập cho thấy, Hệ số KMO là 0.912 (lớn hơn 0.5 và kiểm định Bartlett có Sig. = 0.000 (nhỏ hơn 0.05 cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu khảo sát. Tổng phƣơng sai trích khi phân tích khám phá nhân tố là 68.158% (>50%) cho thấy 6 nhân tố đƣợc trích có thể giải thích 68.158% sự biến thiên của dữ liệu. (Phụ lục 3.2)
Với phép xoay Varimax, kết quả thang đo chỉ rút trích đƣợc 6 nhân tố, các biến quan sát của 2 biến tiềm ẩn là Trả công lao động và Thăng tiến dƣờng nhƣ không đạt đƣợc giá trị phân biệt mà gộp lại thành một trong nhóm nhân tố số 1, tác giả nhóm 2 biến Trả công lao động và Thăng tiến thành một biến là Đãi ngộ với 8 biến quan sát (từ LT1 đến LT4 và từ TT1 đến TT4). Đánh giá lại độ tin cậy của thang đo Đãi ngộ thì Hệ số Cronbach‟s Alpha lúc này là 0.909 > 0.6, hệ số tƣơng quan biến tổng của tất cả 8 biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn (>0.3), có thể kết luận thang đo Đãi ngộ đạt độ tin cậy cần thiết. (Phụ lục 3.1, mục k)
Thêm vào đó, ở thang đo của biến tiềm ẩn Đánh giá công việc – DG, biến quan sát DG4 có hệ số tải nhân tố thấp hơn 50%, không có giá trị đo lƣờng cho một nhân tố cụ thể nào. Do đó, tác giả loại biến quan sát DG4 để đảm bảo ý nghĩa của thang đo. Sau khi đánh giá tại độ tin cậy của thang đo Đánh giá, kết quả cho thấy Hệ số Cronbach‟s Alpha lúc này là 0.757 > 0.6, hệ số tƣơng quan biến tổng của 3 biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn (>0.3 , thang đo Đánh giá sau khi loại biến DG4 là đạt độ tin cậy cần thiết. (Phụ lục 3.1, mục d).
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy, phƣơng sai trích tăng lên, đạt 69.118%, đạt yêu cầu lớn hơn 50%. Độ tin cậy Cronbach‟s Alpha đều đạt tiêu chuẩn lớn hơn 0.5; Hệ số KMO đạt 0.909 > 0.5 với mức ý nghĩa Sig < 0.5. Tất cả các hệ số tải nhân tố (factor loading đều lớn hơn 0.5, mức chênh lệch ở hệ số tải nhân tố mà nó đo lƣờng với các nhân tố còn lại đều đạt chuẩn lớn hơn 0.3, chứng tỏ đạt tiêu chuẩn giá trị phân biệt (xem thêm ở Phụ lục 3.3 . Nhƣ vậy, có 6 nhân tố đƣợc rút trích.
Biến quan sát Component 1 Component 2 Component 3 Component 4 Component 5 Component 6 TT1 .609 .183 .172 .028 .250 .116 TT2 .676 .138 .110 -.002 .129 .169 TT3 .768 .109 .069 .035 .155 .153 TT4 .735 .171 .065 .035 .171 .079 LT1 .765 .218 .270 .026 .055 .100 LT2 .749 .224 .297 .036 .021 .063 LT3 .714 .139 .318 .011 .049 .008 LT4 .710 .250 .313 .054 .084 .027 DT1 .341 .659 .153 .023 .094 .271 DT2 .278 .747 .140 .023 .182 .159 DT3 .221 .805 .223 .056 .045 .106 DT4 .283 .829 .169 .022 .092 .143 DV1 .402 .230 .680 .012 .172 .076 DV2 .400 .175 .735 .034 .014 .200 DV3 .168 .121 .731 -.032 .137 .154 DV4 .320 .195 .788 .025 .084 .072 CT1 -.036 .011 .075 .790 .031 .024 CT2 .038 .093 -.011 .837 .010 -.025 CT3 .045 -.022 -.020 .876 -.032 -.015 CT4 .074 .006 -.024 .792 -.030 -.041 TD1 .153 .069 .127 -.011 .864 .089 TD2 .135 .111 .145 -.016 .873 .036 TD3 .217 .106 .019 .000 .748 .084 DG1 .088 .051 .172 -.005 .043 .835 DG2 .116 .307 .129 -.061 .072 .786 DG3 .360 .265 .076 -.013 .164 .615 Cronbach „s Alpha 0.909 0.878 0.867 0.843 0.830 0.757 Eigenvalue 9.169 2.762 1.841 1.75 1.297 1.152 Phƣơng sai trích (%) 19.776 31.091 41.809 52.343 61.416 69.118 KMO .909 Bartlett: Chi-Square 6641.795 Df 325 Sig. .000 Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Nhân tố thứ nhất gồm tất cả biến quan sát của biến độc lập “Đãi ngộ”, ký hiệu “ĐN”, là 4 biến quan sát từ LT1 đến LT4 của thang đo Trả công lao động và TT1 đến TT4 của thang đo Thăng tiến. Sau khi nhóm biến, 8 biến quan sát này đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu.
Nhân tố thứ 2 gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Đào tạo”, ký hiệu “DT”, từ DT1 đến DT4, đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu, do đó giữ nguyên tên gọi “Đào tạo” cho nhóm nhân tố thứ hai.
Nhân tố thứ 3 gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Động viên”, ký hiệu “DV”, từ DV1 đến DV4, đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu, do đó giữ nguyên tên gọi “Động viên” cho nhóm nhân tố thứ ba.
Nhân tố thứ 4 gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Khuyến khích cải tiến”, ký hiệu “CT”, từ CT1 đến CT4, đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu, do đó giữ nguyên tên gọi “Khuyến khích cải tiến” cho nhóm nhân tố thứ tƣ.
Nhân tố thứ 5 gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Tuyển dụng”, ký hiệu “TD”, từ TD1 đến TD3, đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu, do đó giữ nguyên tên gọi “Tuyển dụng” cho nhóm nhân tố thứ năm.
Nhân tố thứ 6 gồm 3 biến quan sát của biến độc lập “Đánh giá công việc”, ký hiệu “DG”, từ DG1 đến DG3, đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đạt yêu cầu, do đó giữ nguyên tên gọi “Đánh giá công việc” cho nhóm nhân tố thứ sáu.
Tóm lại, từ các biến quan sát ban đầu, sau khi phân tích EFA bỏ biến quan sát DG4 trong thang đo của biến độc lập DG, gộp 8 biến quan sát từ TT1 đến TT4 và LT1 đến LT4 thành 8 biến quan sát mới cho thang đo biến độc lập ĐN (Đãi ngộ).
4.2.2.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc trong mô hình này là Kết quả hoạt động của doanh nghiệp, đƣợc mã hóa “KQ” với các biến quan sát từ KQ1 đến KQ4. Tác giả tiến hành đƣa các biến quan sát của biến Kết quả vào SPSS 22.0 để phân tích nhân tố khám phá EFA, đánh giá các tiêu chuẩn về hệ số KMO, Eigen value, % phƣơng sai trích và mức ý nghĩa Sig. có kết quả nhƣ bảng 4.4 sau:
Bảng 4. 4 Kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA biến KQHD của DN
Biến quan sát Component 1
KQ1 .610 KQ2 .688 KQ3 .744 KQ4 .700 Eigenvalue 2.741 Phƣơng sai trích (% 68.522 KMO 0.815
Bartlett: Chi- square 720.900
Df 6
Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Hệ số KMO đạt 0.815 (>0.5), kiểm định Bartlett có sig 0.000 (<0.05 , đều đạt yêu cầu. Tại giá trị Eigenvalue 2.741, rút trích theo phƣơng pháp Principal Component và phép xoay varimax chỉ có một nhân tố đƣợc trích với phƣơng sai trích đƣợc là 68.522% (>50% , đạt yêu cầu. Điều này thể hiện rằng nhân tố đƣợc trích ra này có thể giải thích đƣợc 68.522% biến thiên của dữ liệu, đạt yêu cầu. Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tải Factor Loading trên 0.5, đạt yêu cầu. Tác giả giữ nguyên tên “Kết quả” cho nhân tố này. Tóm lại, sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình sau khi đã loại biến và gộp đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt có thể chấp nhận đƣợc.
4.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.
Từ các phân tích ở trên, mô hình nghiên cứu đã có sự thay đổi khá nhiều ở các biến độc lập nhƣ: “Tuyển dụng”, “Đánh giá công việc”, “Lƣơng thƣởng”, “Thăng tiến”. Từ mô hình ban đầu có 7 biến độc lập với 28 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc đo bằng 4 biến quan sát, mô hình nghiên cứu đã thay đổi còn 6 biến độc lập với 26 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc với 4 biến quan sát. Mô hình nghiên cứu chính thức đƣợc minh họa bằng hình 4.1 sau:
Hình 4. 1 Mô hình nghiên cứu chính thức
Tƣơng ứng với mô hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu cũng sẽ thay đổi: H1: Đãi ngộ có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
H2: Đào tạo trong DN có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
H3: Động viên nhân viên có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Nguồn: tác giả tự hiệu chỉnh dựa trên kết quả xử lý SPSS
H4: Khuyến khích sự cải tiến có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
H5: Tuyển dụng DN có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
H6: Đánh giá công việc có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
4.4. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi thu thập kết quả kiểm định độ tin cậy và đánh giá giá trị các thang đo trong mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm định mức độ ý nghĩa trong mô hình lý thuyết thông qua phân tích hồi quy bội để biết đƣợc trọng số từng thành phần của Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực tác động Kết quả hoạt động của doanh nghiệp.
4.4.1. Phân tích tƣơng quan Pearson
Trƣớc khi đi vào phân tích hồi quy, cần phải thỏa mãn đƣợc một yêu cầu cơ bản là mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là quan hệ tƣơng quan (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trƣớc tiên chúng ta xem qua mối tƣơng quan tuyến tính giữa các thành phần của Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực với Kết quả hoạt động của DN thông qua ma trận tƣơng quan với giá trị kiểm định là hệ số tƣơng quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng không có tƣơng quan giữa 2 biến (tức các hệ số không có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig có < 0.05 hay không? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tƣơng quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngƣợc lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tƣơng quan tuyến tính giữa 2 biến là không có ý nghĩa.
Sau khi tiến hành kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson thì tác giả nhận thấy, biến CT (Khuyến khích cải tiến) có giá trị Sig là 0.285 > 0.05, không đạt yêu cầu về quan hệ tƣơng quan với biến phụ thuộc “Kết quả” nên tác giả sẽ loại biến CT ra khỏi mô hình trƣớc khi đi vào bƣớc phân tích hồi quy (xem ở phụ lục 3.5). Thảo luận thêm về vấn đề này, tác giả sẽ trình bày ở chƣơng 5.
Tác giả nhận thấy 5 yếu tố độc lập thuộc Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực đều có mối tƣơng quan với yếu tố phụ thuộc là Kết quả hoạt động của DN - KQ (sig. =0.000). Cụ thể là các nhân tố ĐN, DV, DT, DG, TD lần lƣợt có hệ số tƣơng quan với biến phụ thuộc KQ là 0.695; 0.636; 0.605; 0.508; 0.284 , trong đó 2 mối quan hệ DG-KQ và TD-KQ cho giá trị r bé hơn 0.5 (chƣa có mối tƣơng quan mạnh với nhau cần xem xét cụ thể ở phân tích hồi quy).
Bảng 4. 5 Hệ số tƣơng quan Pearson
KQ ĐN TD DV DT DG CTT HS tƣơng quan Pearson KQ 1.000 ĐN .695 1.000 TD .284 .380 1.000 DV .636 .650 .314 1.000