3.4.1 Mẫu nghiên cứu
Bảng câu hỏi do cán bộ, nhân viên tự trả lời đã được sử dụng để thu thập thông tin cần nghiên cứu trong đề tài này. Việc phát bảng câu hỏi được thực hiện bởi chính tác giả.
Xác định kích thước mẫu là công việc khá phức tạp bởi hiện tại có quá nhiều quan điểm khác nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đòi hỏi có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu là lớn thì hiện nay chưa xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc phương pháp ước lượng sử dụng. Nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML3 thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu (Hair & ctg, 1983), hay ít nhất là 200 mẫu (Hoelter). Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số ước lượng (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) hay 15 mẫu cho một biến (Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng, 2007). Tuy nhiên, số lượng mẫu cũng xác định trên số lượng tổng thể nghiên cứu (bằng 1/10 qui mô mẫu) (Nguyễn Viết Lâm, 2007).
Theo kinh nghiệm, nguyên tắc chọn mẫu là = số biến * 5 là số mẫu tối thiểu. Như vậy cỡ mẫu của nghiên cứu này là 240 (48 biến * 5). Tuy nhiên, vì tình hình thực tế toàn ngành Kho bạc tỉnh Hà hiện nay có 226 cán bộ công chức, trong đó có 15 người giữ chức danh giám đốc và phó giám đốc. Vì vậy, mẫu nghiên cứu là 211. Nghiên cứu này là nghiên cứu tổng thể. Tác giả đã phát 211 bảng câu hỏi, thu về 211 bảng nhưng có 6 bản không hợp lệ do có nhiều ô trống. Như vậy, cuối cùng tác giả thu được 205 mẫu đạt yêu cầu đạt 97,2%. Như vậy, số lượng mẫu được chấp nhận là nghiên cứu tổng thể.
3.4.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Phương pháp chọn mẫu được áp dụng là phương pháp chọn mẫu thuận tiện tức là tác giả sẽ chọn những phần tử mẫu có thể tiếp cận được. Bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho các du khách tác giả giải thích rõ ràng các thông tin trên bảng câu hỏi rồi để họ trả lời và gửi lại cho tác giả sau vài tiếng. Người được hỏi không cần để lại danh tính trên bảng câu hỏi, đảm bảo rằng các câu trả lời là thẳng thắn, khách quan và có độ tin cậy cao.
3.5 Phương pháp phân tích số liệu
Chương trình vi tính thống kê được sử dụng để phân tích kết quả các câu hỏi dữ liệu thu thập là phần mềm SPSS 18.0. Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, một số phương pháp phân tích sẽ được sử dụng trong nghiên cứu, cụ thể như sau:
3.5.1 Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng, có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
- Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
Các đại lượng thống kê mô tả - Mean: Số trung bình cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - DF: Bậc tự do.
- Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
3.5.2 Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Công thức tính hệ số tin cậy Cronbach’s alpha:
Trong đó:
k- số mục hỏi của thang đo;
H- Tổng điểm số của thang đo gồm k mục hỏi.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
3.5.3 Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, độ giá trị (validity) được xem xét đến thông qua phân tích EFA, kiểm định KMO và Bartlett. Phân tích nhân tố được sử dụng để thu gọn các tham số ước lượng, nhận diện các nhân tố và chuNn bị cho các phân tích tiếp theo.
Các tham số trong phân tích nhân tố:
- Barlett' test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thiết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó nhưng không tương quan với các biến khác.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích.
- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố .Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
- Factorloading: Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Trong phân tích nhân tố, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới 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.
- Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm.
3.5.4 Phân tích mối quan hệ
Để kiểm định mối quan hệ giữa các khía cạnh văn hóa công ty và sự cam kết gắn bó với tổ chức của nhân viên trong mô hình nghiên cứu, sử dụng phương pháp tương quan với hệ số tương quan “Pearson correlation coefficient”, được ký hiệu bởi chữ “r”. Giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1. Giá trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.
+ Nếu r >0 thì mối liên hệ là tuyến tính thuận + Nếu r <0 thì mối liên hệ là tuyến tính nghịch
+ Nếu r=0 thì 2 biến không có mối liên hệ tuyến tính, ta có 2 trường hợp là không có mối liên hệ giữa 2 biến hoặc hai biến có mối liên hệ nhưng không phải tuyến tính tức là phi tuyến (Trọng & Ngọc, 2005, 215).
3.5.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biết của biến độc lập.
Các giả định khi xây dựng mô hình hồi quy Mô hình hồi quy có dạng:
Yi = B0+ B1 X1i+ B2 X2i+…+ Bn Xni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính - Giả thiết 1: Giả định liên hệ tuyến tính.
- Giả thiết 2: Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư. - Giả thiết 3: Không có sự tương quan giữa các phần dư.
- Giả thiết 4: Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. - Giả thiết 5: Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư. Xây dựng mô hình hồi quy
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số R2 ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết Ho: B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bước 4: Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của R2 khi một biến giải thích được đưa thêm vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được.
Bước 5: Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc):
- Mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến. Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS: Phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước (là
Bước 6: Dò tìm sự vi phạm các giả các giả thiết
Ngoài ra, sử dụng phân tích chi bình phương một mẫu để tìm ra quy luật phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha.
Dữ liệu được nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 18.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu của đề tài thông qua đó làm rõ được các bược của đề tài. Mặt khác tác giả cũng đã trình bày được cách xây dựng thang đo cam kết gắn bó trong tổ chức bao gồm 48 biến quan sát, đo lường 9 thành phần các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn của CBCC ngành Kho bạc Nhà nước tỉnh Hà Tĩnh. Tác giả cũng đã trình bày phương pháp thu thập số liệu, cơ sở chọn mẫu, phân tích sổ liệu thu thập được bằng các hệ số và mô hình kiểm định.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mô tả mẫu điều tra
Nghiên cứu này có mẫu gồm 205 quan sát theo các biến quan sát: giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, chức danh công việc, thâm niên.
4.1.1 Theo giới tính
Bảng 4.1: Phân bố mẫu theo giới tính
Giới tính Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Nam 93 45 45
Nữ 112 55 100,0
Tổng 205 100,0
Trong 205 mẫu nghiên cứu, có 93 mẫu giới tính nam (45%), 112 mẫu giới tính nữ (55%). Cơ cấu này khá phù hợp với tỷ lệ nam và nữ thực tế của Kho bạc Nhà nước tỉnh Hà Tĩnh.
4.1.2 Theo độ tuổi
Bảng 4.2: Phân bố mẫu theo độ tuổi
Độ tuổi Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Dưới 30 tuổi 45 22 22
Từ 31 đến 40 tuổi 135 65,9 87,8
Từ 41 đến 50 tuổi 18 8,8 96,6
Trên 50 tuổi 7 3,4 100,0
Tổng 205 100,0
Nhìn vào bảng phân bố mẫu theo độ tuổi, số CBCC dưới 30 tuổi là 45 (chiếm 22%), từ 31 đến 40 tuổi là 135 (chiếm 65,9%), từ 41 đến 50 tuổi là 18 người (chiếm 8,8%) và trên 50 tuổi có 7 người (chiếm 3,4%). Điều này cũng tương đối phù hợp với kết cấu lao động tại Kho bạc Nhà nước tỉnh Hà Tĩnh.
4.1.3 Theo tình trạng hôn nhân
Bảng 4.3: Phân bố mẫu theo tình trạng hôn nhân
Tình trạng hôn nhân Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Độc thân 29 14,1 14,1
Đã lập gia đình 176 85,9 100,0
Theo bảng phân bố trên, số CBCC tham gia trả lời mẫu khảo sát đã có gia đình là 176 người (85,9%) và độc thân là 29 người (14,1%). Tỷ lệ này phù hợp với cơ cấu lao động thực tế của Kho bạc.
4.1.4 Theo trình độ học vấn
Bảng 4.4: Phân bố mẫu theo trình độ học vấn
Trình độ học vấn Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Đại học 147 71,7 71,7
Sau đại học 30 14,6 86,3
Cao đẳng 23 11,3 97,6
Trung cấp 5 2,4 100,0
Tổng 205 100,0
Số CBCC tham gia trả lời bảng câu hỏi có trình độ học vấn đại học là 147 người (71,7%), sau đại học là 30 người (14,6%), cao đẳng 23 người (11,3%) và trung cấp 5 người (2,4%). Điều này cũng rất phù hợp với chính sách của ban lãnh đạo Kho bạc hằng năm luôn có chính sách cử các cán bộ đi học nâng cao trình độ và kỹ năng phục vụ tốt hơn trong công việc.
4.1.5 Theo chức danh công việc
Bảng 4.5: Phân bố mẫu theo chức danh công việc
Chức danh công việc Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Trưởng phòng 25 12,2 12,2
Phó phòng 30 14,6 26,8
Nhân viên 150 73,2 100,0
Tổng 205 100,0
Trong 205 CBCC tham gia trả lời thì có 25 người làm chức danh trưởng phòng ban (chiếm 12,2%), phó phòng 30 người (chiếm 14,6%), còn lại là nhân viên 150 người (chiếm 73,2%).
4.1.6 Theo thâm niên công tác
Bảng 4.6: Phân bố mẫu theo thâm niên công tác
Thâm niên công tác Số lượng Phần trăm Phần trăm tích lũy
Dưới 3 năm 29 14,1 14,1
Từ 3-5 năm 116 56,6 70,7
Từ 6-10 năm 42 20,5 91,2
Trên 10 năm 18 8,8 100,0
Xét về thời gian công tác, có 29 CBCC (14,1%) có thời gian làm việc dưới 3 năm, có 116 CBCC (56,6%) có thời gian làm việc từ 3 đến 5 năm, có 42 CBCC (20,5%) làm việc từ 6 đến 10 năm và 18 CBCC (8,8%) làm việc trên 10 năm. Điều này khá tương thích với cơ cấu lao động tại Kho bạc.
4.2 Đánh giá thang đo
Thang đo được dùng để đo lường mức độ thỏa mãn với công việc của CBCC là thang đo Likert 5 điểm (cấp độ thỏa mãn của CBCC tăng dần từ 1 đến 5, từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý).
Các thang đo được đánh giá qua hai công cụ chính là hệ số Cronbach Alpha và