Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí trong phân tích tương quan pearson:
- Nếu r càng tiến về 1, - 1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về - 1 là tương quan âm. Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu.
46
phân tán Scatter như hình vẽ ở trên, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đường thẳng.
- Nếu r = 0: không có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, không có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.
- Hàng Pearson Correlation là giá trị r để xem xét sự tương thuận hay nghịch, mạnh hay yếu giữa 2 biến.
- Hàng Sig. (2 - tailed) là sig kiểm định xem mối tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa hay không. Sig < 0,05, tương quan có ý nghĩa; sig ≥ 0,05, tương quan không có ý nghĩa. Cần xem xét sig trước, nếu sig < 0,05 mới nhận xét đến giá trị tương quan Pearson r.
- Hàng N hiển thị cỡ mẫu của tập dữ liệu 3.5.4. Phân tích hồi quy bội
Sau khi kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với nhau có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Mô hình hồi quy dự kiến:
Y = β1* X1 + β2* X2 + β3* X3 + β4* X4 + β5* X5+ β6* X6 o Với Y: sự gắn bó của nhân viên với tổ chức
o Xi: Các yếu tố của văn hóa doanh nghiệp ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên với tổ chức, có được từ phân tích EFA.
o βi: các hệ số độ dốc của phương trình hồi quy đã chuẩn hóa. Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F và hệ số
R2 hiệu chỉnh.
Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn so với R2. Mức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1, tuy nhiên việc đạt được mức giá trị bằng 1 là gần như không tưởng dù mô hình đó tốt đến nhường nào. Giá trị này thường nằm trong bảng Model Summary.
47
Không có sự giới hạn giá trị R2, R2 hiệu chỉnh ở mức bao nhiêu thì mô hình mới đạt yêu cầu, 2 chỉ số này nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mô hình càng yếu. Thường chúng ta chọn mức tương đối là 0,5 để làm giá trị phân ra 2 nhánh ý nghĩa mạnh / ý nghĩa yếu, từ 0,5 đến 1 thì mô hình là tốt, bé hơn 0,5 là mô hình chưa tốt. Đây là con số nhắm chừng chứ không có tài liệu chính thức nào quy định, nên nếu bạn thực hiện phân tích hồi quy mà R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.5 thì mô hình vẫn có giá trị.
Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu sig nhỏ hơn 0,05, ta kết luận mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. Giá trị này thường nằm trong bảng ANOVA.
Hệ số phóng đại phương sai VIF: Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Khi đó, biến này sẽ không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2014) với dữ liệu thứ cấp nếu hệ số VIF > 2 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.
Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2, nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Theo Field (2009), nếu DW nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3, chúng ta cần thực sự lưu ý bởi khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Qiao (2011), thường giá trị DW nằm trong khoảng 1,5 – 2,5 sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan, đây cũng là mức giá trị tiêu chuẩn chúng ta sử dụng phổ biến hiện nay.
48
Giá trị sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0,05, ta kết luận biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập tương ứng với một hệ số hồi quy riêng, do vậy mà ta cũng có từng kiểm định t riêng. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.
Kiểm tra các giả định hồi quy, bao gồm phần dư chuẩn hóa và liên hệ tuyến tính:
a. Kiểm tra vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa: Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, chúng ta cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Hai cách phổ biến nhất là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-PPlot. Đối với biểu đồ Histogram, nếu giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, ta có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn. Đối với biểu đồ Normal P-PPlot, nếu các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
b. Kiểm tra vi phạm giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem,dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Nếu phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xunh quanh đường hoành độ 0, chúng ta có thể kết luận giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
3.5.5. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thống kê
Sử dụng kiểm định T- test và ANOVA một chiều để kiểm định có hay không sự khác nhau trong đánh giá về sự gắn bó với tổ chức giữa các nhóm thống kê bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ chuyên môn, vị trí công tác, thu nhập hàng tháng.
Các giả thiết được kiểm định là:
o HT1: Có sự khác biệt về sự gắn bó của nhân viên với tổ chức giữa các giới tính.
49 nhóm độ tuổi.
o HT3: Có sự khác biệt về sự gắn bó của nhân viên với tổ chức theo trình độ chuyên môn.
o HT4: Có sự khác biệt về sự gắn bó của nhân viên với tổ chức theo vị trí công tác.
o HT5: Có sự khác biệt về sự gắn bó của nhân viên với tổ chức giữa các mức thu nhập hàng tháng.
Với mức ý nghĩa kiểm định là 95%. Tuy nhiên, trước khi thực hiện kiểm định One Way ANOVA cần phải kiểm định Levene's Test sự bằng nhau của các phương sai tổng thể để xem xét mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát.
1. Kiểm địnhT-Test
Trường hợp sig nhỏ hơn 0,05
Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances not assumed.
- Giá trị sig T-Test < 0,05 chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó làm việc của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu khác nhau.
Giá trị sig T-Test >= 0,05 chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu khác nhau.
Trường hợp sig lớn hơn hoặc bằng 0,05
Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed.
Giá trị sig T-Test < 0,05 chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu khác nhau.
Giá trị sig T-Test >= 0,05 chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các
50 nhóm nghiên cứu khác nhau.
2. Kiểm địnhANOVA
ANOVA giúp chúng ta giải quyết trở ngại của Independent Sample T- Test. Phương pháp này giúp chúng ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. ANOVA có 3 phương pháp: ANOVA 1 chiều, ANOVA 2 chiều và MANOVA. Tuy nhiên, trong phạm vi bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA).
Chúng ta xem kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, chúng ta sẽ xem xét sig của Levene Statistic.
Trường hợp sig lớn hơn hoặc bằng 0,05
Nếu sig ở kiểm định này > 0,05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
Nếu sig ở bảng ANOVA < 0,05, chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu khác nhau.
Nếu sig ở bảng ANOVA >= 0,05, chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu khác nhau.
Trường hợp sig nhỏ hơn 0,05
Trường hợp sig Levene Statistic nhỏ hơn (< 0,05), giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm bộ phận làm việc là không bằng nhau. Chúng ta không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
Chúng ta xem kết quả bảng Robust Tests of Equality of Means.
- Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0,05, chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiêncứu.
- Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests ≥ 0,05, chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ gắn bó tổ chức của
51 những nhân viên làm việc ở các nhóm nghiên cứu.
52 Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết về tác động của các thành phần văn hóa doanh nghiệp đến gắn bó của nhân viên với tổ chức. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện bằng 2 phương pháp, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Phương pháp nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm, và phỏng vấn chuyên gia qua bước nghiên cứu này, các thang đo đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn với cỡ mẫu là 247 phiếu khảo sát.
53
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Tổng quan về công ty TNHH dây cáp điện Tai Sin (VN) 4.1.1. Tổng quan công ty
Tên công ty: CÔNG TY TNHH DÂY CÁP ĐIỆN TAI SIN (VN) Tên tiếng anh: TAI SIN ELECTRIC CABLES (VN) CO., LTD Tên viết tắt: TSEC
Địa chỉ: Số 20 đường số 2 khu công nghiệp Việt Nam Singapore 2 Phường Hòa Phú Thành phố Thủ Dầu Một Tỉnh Bình Dương.
4.1.2. Ngành nghề
Các lĩnh vực hoạt động sản xuất kinh doanh chính: Sản xuất các dây và cáp điện tiêu thụ tại thị trường trong nước và xuất khẩu.
Mảng kinh doanh dây cáp điện của công ty TNHH dây cáp điện Tai Sin (VN) được xây dựng thành công bằng sự phát triển tích cực và tiếp thị đầy đủ các loại cáp thông qua mạng lưới phân phối phụ vụ đa dạng. Bên cạnh những sản phẩm dây cáp điện, công ty còn kết hợp sản xuất các thiết bị điện, như tủ điện và đèn, ổ cắm và các thiết bị điện khác.
4.1.3. Lịch sử phát triển
Công ty TNHH Dây Cáp Điện Tai Sin (VN) được thành lập từ năm 2006, với 100% vốn của Singapore. Là một trong những công ty con của Tập đoàn Tai Sin electric Limited có trụ sở chính tại 24 Gul Crescent, Jurong Town, Singapore 629531. Tai Sin (VN) hiện nay là nhà máy mới nhất trong số ba nhà máy sản xuất cáp của tập đoàn, cùng với Singapore và Malaysia, được thành lập để đáp ứng cho nhu cầu tăng trưởng mạnh mẽ ở cả thị trường Việt Nam và thị trường Đông Nam Á. Được trang bị đầy đủ trang thiết bị và các công nghệ sản xuất mới nhất để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.
Tai Sin cam kết mạnh mẽ là tạo ra những tiến bộ liên tục về mặt công nghệ về công và đổi mới và hai điều này là thế mạng nhất của công ty. Chứng nhận Iso 9001: 2015 và chứng nhận phù hợp với cơ quan kiểm tra chất lượng
54
hàng đầu thế giới đã khẳng định vững chắc nổ lực không mệt mỏi để đạt chất lượng hoàn hảo trong quá trình sản xuất và sản phẩm đầu ra của công ty.
Trong 10 năm qua công ty đã phát triển ổn định dựa trên triết lý kinh doanh vàng về việc cung cấp sản phẩm chất lượng bằng cách sử dụng công nghệ tiên tiến hàng đầu, Chính những niềm tin và giá trị này đã tạo cho công ty sức mạnh và sự tự tin để tiếp tục phát triển, hoàn thiện hơn và thành công hơn trong tương lai.
4.1.4. Tình hình nhân sự tại công ty Tai Sin
Bảng 4. 1: Tổng hợp số liệu nhân sự công ty Tai Sin từ năm 2017 – 2020
Giới tính 2017 2018 2019 2020
Nam 151 158 163 168
Nữ 58 63 68 79
Tổng cộng 209 221 231 247
Tỷ lệ tăng 5,5% 4,4% 7,5%
(Nguồn: phòng hành chánh nhân sự công ty Tai Sin,2021) 4.2. Kết quả nghiên cứu và kiểm định
4.2.1. Thống kê mô tả
Bảng 4. 2: Tổng hợp số lượng bảng câu hỏi khảo sát của đề tài
N Tỷ lệ (%)
Số lượng bảng câu hỏi hợp lệ 225 96.56% Số lượng bảng câu hỏi không hợp lệ 8 3.44%
Tổng cộng 233 100%
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả,2021) Tổng số bảng khảo sát được gửi đi khảo sát là 247 bảng, đối tượng là nhân TNHH dây cáp điện Tai Sin (VN). Kết quả thu về được 233 bảng, sau khi loại bỏ các phiếu trả lời không đạt yêu cầu (trả lời không đầy đủ, câu trả lời mâu thuẫn, câu trả lời có từ hai lựa chọn trở lên) thì số lượng còn lại là 225 bảng, đạt tỷ lệ 96,56%. Phân loại 225 người được khảo sát theo thành phần giới tính, độ tuổi, trình độ,vị trí công tác, thời gian làm việc và thu nhập trung bình.
55
Bảng 4. 3:Thống kê mô tả theo nhóm yếu tố