7. Kết cấu của khoá luận
2.4.1.6. Đặc điểm mẫu theo thu nhập bình quân/tháng
Kết quả khảo sát được phân bổ theo thu nhập bình quân một tháng như sau: Với 109 người, nhóm có thu nhập từ 2 đến dưới 5 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất (chiếm 57,4%); tiếp đến là nhóm có thu nhập từ 5 đến 7 triệu đồng với 64 người (chiếm tỷlệ 33,7%) và thấp nhất là nhóm người lao động có thu nhập bình quân trên 7 triệu đồng với 17 câu trảlời (chiếm 8,9%).
1 2 187 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Biểu đồ2.6:Đặc điểm mẫu theo thu nhập bình quân/tháng 2.4.2. Kiểm định độtin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha với kết quả như sau:
Bảng 2.6: Kết quả kiểm địnhhệ số Cronbach’s Alpha biến độc lập
Biến quan sát
Hệsố tương quan biến tổng (Corrected Item–Total
Correlation)
Hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach’s Alpha if Item
Deleted)
1. Giao tiếp trong tổchức:Cronbach’s Alpha =0,795
Giao tiếp 1 0,634 0,731
Giao tiếp 2 0,677 0,709
Giao tiếp 3 0,644 0,725
Giao tiếp 4 0,479 0,807
2. Đào tạo và phát triển:Cronbach’s Alpha = 0,877
Đào tạo 1 0,719 0,849
Đào tạo 2 0,774 0,826
Đào tạo 3 0,754 0,834
Đào tạo 4 0,694 0,857
3. Phần thưởng và sựcông nhận: Cronbach’s Alpha = 0,898
Thưởng 1 0,798 0,860 Thưởng 2 0,778 0,867 Thưởng 3 0,808 0,856 Thưởng 4 0,712 0,891 57,4% 33,7% 8,9%
4. Hiệu quảcủa việc ra quyết định:Cronbach’s Alpha = 0,879
Hiệu quả1 0,739 0,847
Hiệu quả2 0,752 0,842
Hiệu quả3 0,743 0,843
Hiệu quả4 0,730 0,847
5. Sựchấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến: Cronbach’s Alpha = 0,881
Rủi ro 1 0,760 0,841
Rủi ro 2 0,738 0,849
Rủi ro 3 0,782 0,835
Rủi ro 4 0,700 0,863
6. Định hướng và kếhoạch tương lai:Cronbach’s Alpha = 0,861
Định hướng 1 0,641 0,849
Định hướng 2 0,705 0,824
Định hướng 3 0,815 0,777
Định hướng 4 0,676 0,837
7. Làm việc nhóm: Cronbach’s Alpha = 0,844
Nhóm 1 0,674 0,806
Nhóm 2 0,684 0,801
Nhóm 3 0,687 0,799
Nhóm 4 0,675 0,805
8. Sựcông bằng và nhất quán trong chính sách quản trị: Cronbach’s Alpha = 0,851
Công bằng 1 0,697 0,809
Công bằng 2 0,752 0,784
Công bằng 3 0,698 0,809
Công bằng 4 0,622 0,840
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Quá trình thực hiện đối với mỗi biến được tiến hành cụthểlà: - Đối với biến “Giao tiếp trong tổchức”:
Kết quả kiểm định cho thấy biến độc lập này có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,795 (lớn hơn 0,6), đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (lớn hơn 0,3) nênthang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tuy nhiên, khi nhìn vào kết quả kiểm định, ta thấy biến quan sát GT4 có hệ sốCronbach's Alpha if Item Deleted = 0,807 lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha của nhóm là 0,719, nhưng không vì vậy mà ta loại biến này bởi lẽ hệ số tương quan biến tổng của biến GT4 là 0,479 > 0.3 và Cronbach's Alpha của nhóm đã trên 0,6, thậm chí còn trên cả 0,7 rồi nên hiện tại thang đo đảm bảo về mặt tin cậy nên ta không cần loại biến GT4.
Đối với các biến “Đào tạo và phát triển”; “Phần thưởng và sự công nhận”; “Hiệu quả của việc ra quyết định”; “Sự chấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến”;
“Định hướng và kế hoạch tương lai”; “Làm việc nhóm”; “Sự công bằng và nhất quán trong chính sách quản trị”:
KẾT LUẬN: Kết quả kiểm định cho thấy các biến độc lập này đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6;đồng thời các biến quan sát của các biến nàyđều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (lớn hơn 0,3).Ngoài ra, các hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập tương ứng nên ta không cần xem xét loại biến phù hợp. Thang đo này là thang đo tốt và sử dụng được, đảm bảo về mặt tin cậy. Nghiên cứu tiếp tục được tiến hành với tất cảcác biến banđầu.
Bảng 2.7: Kết quảkiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc:
Biến quan sát Corrected Item–Total Correlation
Cronbach’s Alpha if
Item Deleted)
Cam kết gắn bó của nhân viên với tổchức:Cronbach’s Alpha = 0,856
Cam kết 1 0,595 0,845 Cam kết 2 0,720 0,815 Cam kết 3 0,758 0,803 Cam kết 4 0,712 0,814 Cam kết 5 0,610 0,851 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy biến phụ thuộc “Cam kết gắn bó” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,856 thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định (Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6) và có các biến quan sát đều có hệsố tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc nên ta có thểkết luận các biến quan sát trên có sự tương quan chặt chẽvới nhau, đảm bảo cho các bước phân tích tiếp theo.
2.4.3. Phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trịhội tụvà giá trịphân biệt.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo ở bước trước, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽcó ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu.
2.4.3.1.Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không, trong đó:
HệsốKMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với các dữliệu. Vì vậy, để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA thì hệ số KMO cần phải lớn hơn 0,50. Theo Kaiser (1974)đề nghị:
KMO >= 0,90: Phân tích nhân tốrất tốt 0,80 <= KMO < 0,90: Phân tích nhân tốtốt 0,70 <= KMO < 0,80: Phân tích nhân tố được 0,60 <= KMO < 0,70: Phân tích nhân tốtạm được 0,50 <= KMO < 0,60: Phân tích nhân tốxấu
KMO < 0,50: Không thích hợp để phân tích nhân tố
Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau hay không. Để thỏa mãn kiểm định này, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.
Kết quảkiểm định như bảng sau:
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
HệsốKMO (Kaiser Meyer–Olkin of Sampling Adequacy) 0,870 Đại lượng thống kế (Bartlett’s Test) Approx. Chi-Square 4065,301
Df 496
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Dựa vào bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy hệ sốKMO bằng 0,870 lớn hơn 0,5. Đồng thời, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn
0,05 nên các biến quan sát có sự tương quan với nhau. Vì vậy, nghiên cứu có thể thực hiện phân tích nhân tốkhám phá EFA.
2.4.3.2.Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) là 8 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu (nếu có), hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.(Hoàng ThịDiệu Thúy, 2019)
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 155.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lên 32 biến quan sát (cho kết quả ở bảng), ta nhận thấy không có biến quan sát nào có hệsố tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0,5. Vì vậy, đề tài quyết định vẫn giữlại tất cả 32 biến quan sát để tiếp tục cho các phân tích tiếp theo.
Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi phải thỏa mãn các tiêu chuẩn như phương sai trích (Variance Explained Criteria) lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1. Như vậy, với kết quả ởtrên cho thấy tổng phương sai trích là 73,479% đã lớn hơn 50% và hệ số Eigenvalues của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 1. Do đó, ta có thểkết luận rằng việc phân tích nhân tốtrên là phù hợp, được chấp nhận.
Bảng 2.9: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8 Thưởng 3 0,841 Thưởng 4 0,789 Thưởng 1 0,780 Thưởng 2 0,717 Hiệu quả3 0,823 Hiệu quả2 0,772 Hiệu quả4 0,745 Hiệu quả1 0,739 Đào tạo 3 0,829 Đào tạo 2 0,787 Đào tạo 4 0,754 Đào tạo 1 0,748 Rủi ro 3 0,809 Rủi ro 2 0,776 Rủi ro 1 0,760 Rủi ro 4 0,704 Công bằng 2 0,792 Công bằng 3 0,787 Công bằng 1 0,786 Công bằng 4 0,704 Giao tiếp 1 0,807 Giao tiếp 2 0,788 Giao tiếp 3 0,706 Giao tiếp 4 0,590 Định hướng 3 0,833 Định hướng 4 0,751 Định hướng 2 0,691 Định hướng 1 0,541 Nhóm 4 0,808 Nhóm 3 0,804 Nhóm 2 0,629 Nhóm 1 0,610 Hệsố Eigenvalue 11,017 3,703 1,874 1,664 1,514 1,428 1,296 1,017 Phươngsai tích lũy tiến (%) 34,432 46,004 51,860 57,060 61,790 66,253 70,302 73,479 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1): Phần thưởng và sựcông nhận. Bao gồm 4 biến quan sát: thuong1; thuong2; thuong4; thuong4.
- Nhân tố2 (Factor 2): Hiệu quảcủa việc ra quyết định. Bao gồm 4 biến quan sát: hieuqua1; hieuqua2; hieuqua3; hieuqua4.
- Nhân tố3 (Factor 3):Đào tạo và phát triển. Bao gồm 4 biến quan sát: “Đào tạo 1”; “Đào tạo 2”; “Đào tạo 3”; “Đào tạo 4”.
- Nhân tố 4 (Factor 4): Sự chấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến. Bao gồm 4 biến quan sát: ruiro1; ruiro2; ruiro3; ruiro4.
- Nhân tố 5 (Factor 5): Công bằng và nhất quán trong chính sách quản trị. Bao gồm 4 biến quan sát: congbang1; congbang2; congbang3; congbang4.
- Nhân tố 6 (Factor 6): Giao tiếp trong tổ chức. Bao gồm 4 biến quan sát: giaotiep1; giaotiep2; giaotiep3; giaotiep4.
- Nhân tố7 (Factor 7): Định hướng và kếhoạch tương lai. Bao gồm 4 biến quan sát: dinhhuong1; dinhhuong2; dinhhuong3; dinhhuong4.
- Nhân tố 8 (Factor 8): Làm việc nhóm. Bao gồm 4 biến quan sát: nhom1; nhom2; nhom3; nhom4.
2.4.3.3.Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Bảng 2.10: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett’s Test
HệsốKMO (Kaiser Meyer –Olkin of Sampling Adequacy) 0,821 Đại lượng thống kế (Bartlett’s Test) Approx. Chi-Square 433,768
Df 10
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Với kết quả kiểm định từ bảng trên ta có, hệ số KMO bằng 0,821 đã lớn hơn tiêu chuẩn đặt ra là 0,5 và mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, ta có thểkết luận kiểm định trên đãđạt tiêu chuẩn và điều kiện đặt ra. Cho thấy các biến quan sát của biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau, phù hợp đểphân tích nhân tốkhám phá EFA cho biến phụthuộc.
2.4.3.4.Phân tích nhân tốkhám phá EFA cho biến phụthuộc Bảng2.11: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Cam kết gắn bó Hệsốtải Cam kết 3 0,864 Cam kết 2 0,837 Cam kết 4 0,822 Cam kết 1 0,747 Cam kết 5 0,743 HệsốEigenvalue 3,233
Phương sai tích lũy tiến (%) 64,650
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Theo kết quả có được từ bảng trên, ta nhận thấy cả 5 biến quan sát có hệ số tải lần lượt là: 0,864; 0,837; 0,822; 0,747; 0,743 đều lớn hơn 0,50 nên cả 5 biến quan sát trên được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Ngoài ra, ta thấy hệ số phương sai tích lũy tiến đạt 64,650% cũng đã lớn hơn 50% nên ta có kết quả từ việc phân tích nhân tố khám phá đã rút trích ra được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là “Cam kết gắn bó” bao gồm 5 biến quan sát: camket1; camket2; camket3; camket4; camket5.
NHẬN XÉT:
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu đã xác định được 8 nhân tố của văn hóa doanh nghiệp ảnh hưởng đến sự cam kết gắn bó của nhânviên vớicông ty Cổ phần may Trường Giang, đó là các nhân tố: “Phần thưởng và sự công nhận”; “Hiệu quả của việc ra quyết định”; “Đào tạo và phát triển”; “Sự chấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến”; “Công bằng và nhất quán trong chính sách quản trị”; “Giao tiếp trong tổ chức”; “Định hướng và kế hoạch tương lai”; “Làm việc nhóm”.
KẾT LUẬN: Kết thúc quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài quyết định giữ nguyên mô hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Đó là:Tất cả các yếu tố được mô hình hóa lại như sau:
Sơ đồ 2.2:Sơ đồ nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá
2.4.4. Kiểm địnhmối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập(Phân tíchmối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc) mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc)
Tiền đề để phân tích hồi quy bước tiếp theo chính là phân tích mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, để từ đó nghiên cứu xác định chắc chắn có sự tương quan giữa Văn hoá doanh nghiệp tác động lên sự cam kết gắn bó của nhân viên trong công ty. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua hệ số tương quan Pearson; hệ số này sẽ giúp chúng tathực hiện các thống kê cơ bản như ước lượng điểm (Kiểm định mức ý nghĩa); giải thích sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc đang nghiên cứu; dự báo (thông qua mô hình hồi quy tuyến tính); ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý.
Giao tiếp trong tổchức
Đào tạo và phát triển
Phần thưởng và sự công nhận
nhận
Hiệu quả của việc ra quyết định
Sự chấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến
Định hướng và kế hoạch tương lai Làm việc nhóm Sự công bằng và nhất quán trong chính sách quản trị Sựcam kết gắn bó của nhân viên
Trong quá trình phân tích mối tương quan, ta cần chú ý phân tích đến 2 giá trị: Hệ số tươngquan Pearson (Pearson Correlation) càng lớn, tiến dần về 1 thì mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ và ngược lại; Giá trị Sig. của kiểm định Pearson nếu bé hơn 0,05 thì ta có thể kết luận hai biến có tương quan với nhau và ngược lại, nếu Sig. lớn hơn 0,05 thì kết luậnkhông có sự tương quan giữa hai biếnnày.
Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không cótương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích