Trao đổi thông tin trong tổ chức giúp nhân viên năm rõ mục tiêu, chiến lượt phát triển của doanh nghiệp. Nhân viên góp phần vào sự thành công của doanh nghiệp, Từ đó nhân viên gắn bó hơn với tổ chức.
Thang đo 1: “Giao tiếp trong tổ chức” gồm 5 biến quan sát được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Lau & Idris được mã hóa từ GTTC1 đến GTTC5.
Bảng 3. 1: Thang đo Giao tiếp trong tổ chức
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
GTTC1 Cung cấp đầy đủ thông tin để thực hiện công việc. Lau & Idris (2001) GTTC2 Những thay đổi về chính sách liên quan đến nhân
sự đều được thông báo rõ ràng.
Lau & Idris (2001) GTTC3 Khi có sự bất đồng xảy ra, chúng tôi cố gắng làm
việc để đạt giải pháp cùng thắng “Win- Win”.
Lau & Idris (2001) GTTC4 Nhận được sự hướng dẫn của cấp trên khi gặp khó khăn trong việc giải quyết công việc. Lau & Idris (2001) GTTC5 Sự giao tiếp giữa các bộ phận có được khuyến khích trong công ty của Anh/Chị. Lau & Idris (2001)
(Nguồn: tác giả tổng hợp năm, 2021) 3.3.2. Thang đo Làm việc nhóm
Làm việc nhóm giúp cải thiện sự giao tiếp thông qua các hoạt động trao đổi diễn ra thường xuyên, mọi người trở nên thân thiện, giúp không khí làm việc trở nên sôi động, hiệu quả hơn. Từ đó nhân viên làm việc và gắn bó hơn với tổ chức.
Thang đo 2: “Làm việc nhóm” dựa trên thang đo Lau và Idris (2001) và nghiên cứu định tính gồm 06 biến quan sát được mã hóa từ LVN1 đến LVN6.
38 Bảng 3. 2: Thang đo Làm việc nhóm
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
LVN1 Thích làm việc với mọi người theo nhóm hơn là làm việc cá nhân. Lau & Idris (2001) LVN2 Nhân viên trong bộ phận sẵn sàng hợp tác làm việc như một đội. Lau & Idris (2001) LVN3 Làm việc nhóm được khuyến khích thực hiện. Lau & Idris (2001) LVN4 Khi cần sự hỗ trợ, nhận được sự hợp tác từ các phòng ban, bộ phận. Lau & Idris (2001 LVN5 Có hệ thống chỉ tiêu xếp loại nhóm. Lau & Idris (2001) LVN6 Hiệu quả làm việc nhóm trong công ty . Nghiên cứu định tính
(Nguồn: tác giả tổng hợp năm, 2021) 3.3.3. Thang đo Phần thưởng và sự công nhận
Chính sách khen thưởng được các công ty áp dụng mang đến cho nhân viên những suy nghĩ tích cực về sự công nhận đóng góp của họ. Bên cạnh về phần thưởng việc được công nhận những đóng góp của nhân viên cũng góp phần tạo cho họ động lực và muốn gắn bó lâu dài vơi tổ chức.
Thang đo 3: “Phần thưởng và sự công nhận” dựa trên thang đo Lau và Idris (2001) và nghiên cứu định tính gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ PTCN1 đến PTCN5.
Bảng 3. 3: Thang đo Phần thưởng và sự công nhận
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
PTCN1 Nhận được lời khen ngợi của cấp trên khi thực hiện tốt công việc
Lau và Idris (2001) PTCN2 Tiền thưởng nhận được tương xứng với kết quả Lau và Idris
(2001) PTCN3 Hệ thống khen thưởng khuyến khích sự đóng
góp của nhân viên
Lau và Idris (2001) PTCN4 Hệ thống khen thưởng dựa trên sự hoàn thành
nhiệm vụ được giao
Lau và Idris (2001)
39
PTCN5 Hiểu về các khoản tiền lương thưởng Nghiên cứu định tính (Nguồn: tác giả tổng hợp năm, 2021) 3.3.4. Thang đo Đào tạo và phát triển
Được trang bị những kỹ năng chuyên môn cần thiết sẽ kích thích nhân viên thực hiện công việc tốt hơn, đạt nhiều thành tích hơn, muốn được trao những nhiệm vụ có tính thách thức cao hơn có nhiều cơ hội thăng tiến hơn.
Thang đo 4 “Đào tạo và phát triển” dựa trên thang đo Lau và Idris (2001) và nghiên cứu định tính gồm 06 biến quan sát được mã hóa từ DTPT1 đến DTPT6.
Bảng 3. 4: Thang đo Đào tạo và phát triển
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
DTPT1 Khuyến khích tham gia các chương trình đào tạo theo yêu cầu của công việc.
Lau và Idris (2001) DTPT2 Đào tạo các kỹ năng cần thiết để thực hiện tốt
công việc.
Lau và Idris (2001) DTPT3 Điều kiện cần thiết để được thăng tiến trong
doanh nghiệp.
Lau và Idris (2001) DTPT4 Kế hoạch rõ ràng về phát triển nghề nghiệp Lau và Idris
(2001) DTPT5 Chương trình đào tạo của công ty phù hợp vơi
công việc.
Nghiên cứu định tính DTPT6 Công ty tạo điều điện học tập và phát triển bản
thân.
Nghiên cứu định tính (Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh, 2021) 3.3.5. Thang đo Sự sáng tạo trong công việc
Nhân viên trong công ty được tự do sáng tạo trong công việc, được khuyến khích cải tiến nhằm đem lại hiệu quả công việc cao nhất.
Thang đo 5: “Sự sáng tạo trong công việc” dựa trên thang đo Denison (1990) và nghiên cứu định tính gồm 06 biến quan sát được mã hóa từ STCV1 đến STCV6.
40
Bảng 3. 5: Thang đo Sự sáng tạo trong công việc
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
STCV1 Đánh giá cao sự sáng tạo trong công việc. Denison (1990) STCV2 Luôn tạo cơ hội phát triển ý tưởng mới. Denison (1990) STCV3 Khuyến khích học hỏi từ những sai lầm do cải
tiến trong công việc. Denison 1990)
STCV4 Sẵn sàng chấp nhận những chi phí tổn thất do
cải tiến. Denison (1990)
STCV5 Cách làm mới được áp dựng liên tục. Nghiên cứu định tính STCV6 Các bộ phận khác nhau trong tổ chức phối hợp đề
xuất ý tưởng sáng tạo.
Nghiên cứu định tính Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh, 2021) 3.3.6. Thang đo Định hướng về kế hoạch tương lai
Điều gì tạo ra sự khác biệt quan trọng trong kinh doanh? Doanh nghiệp muốn phát triển và đạt được thành công thì phải hoạch định chiến lượt, mục tiêu rõ ràng, có chiến lượt dài hạn.
Thang đo 6: “Định hướng về kế hoạch tương lai” dựa trên thang đo Recardo & Jolly (1997) và nghiên cứu định tính gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ DHKH1 đến DHKH6.
Bảng 3. 6: Thang định hướng kế hoạch trong tương lại
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn
DHKH1 Chiến lượt phát triển tương lai rõ ràng. Recardo & Jolly (1997) DHKH2 Chia sẻ thông tin về mục tiêu công ty. Jolly (1997) Recardo & DHKH3 Ủng hộ về mục tiêu công ty. Jolly (1997) Recardo & DHKH4 Hoạch định trước những thay dổi tác động đến kết
quả kinh doanh.
Recardo & Jolly (1997)
41
DHKH5 Mục tiêu cụ thể cho những giai đoạn. Nghiên cứu định tính (Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh,2021) 3.3.7. Thang đo Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức
Gắn bó với tổ chức được xem là một trạng thái tâm lý là đặc điểm của mối quan hệ nhân viên với tổ chức, và có ý nghĩa quyết định để tiếp tục hoặc chấm dứt thành viên trong tổ chức. Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức được đánh giá dựa trên niềm tin của họ vào tổ chức, sự chấp nhận các mục tiêu và giá trị của tổ chức, sự sẵn sàng làm việc hết mình vì tổ chức, và mong muốn trở thành thành viên của tổ chức.
Thang đo với yếu tố “Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức” dựa trên thang đo gốc của Meyer và Allen (1991) được đề xuất gồm gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ GBTC1 đến GBTC5.
Bảng 3. 7: Thang đo sự gắn bó của nhân viên với tổ chức
(Nguồn: tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh,2021) 3.4. Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu
3.4.1. Phương pháp chọn mẫu
Đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phương pháp chọn mẫu phi xác suất). Lý do sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện là do tiết kiệm chi phí, thời gian và dễ tiếp cận đối tượng khảo sát (Nguyễn Đình Thọ, 2014)
3.4.2. Tổng thể mẫu và kích thước mẫu.
Kí hiệu Biến quan sát
GBTC1 Anh/chị luôn cố gắng nâng cao kỹ năng làm việc để có thể cống hiến nhiều hơn cho công ty.
GBTC2 Anh/chị rất trung thành, sẵn sàng làm việc lâu dài với công ty. GBTC3 Tổi cảm nhận mạnh mẽ mình thuộc về tổ chức này.
GBTC4 Tôi cảm thấy một phần của gia đình tại tổ chức của tôi. GBTC5 Tổ chức này có ý nghĩa lớn về mặt cá nhân đối với tôi.
42 3.4.2.1. Tổng thể mẫu
Tổng thể nghiên cứu là sự gắn bó của nhân viên với tổ chức của toàn bộ nhân viên làm việc tại công TNHH dây cáp điện Tai sin (VN).
3.4.2.2. Kích thước mẫu
Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). N = 5 * m , lưu ý m là số lượng câu hỏi trong bài. Số mẫu = 5 * 38 = 190 mẫu.
Theo nghiên cứu của Tabachnick và Fidell (1996) cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n = 50 + 8*m (m: số biến độc lập). Lưu ý m là số lượng nhân tố độc lập, chứ không phải là số câu hỏi độc lập.
Số mẫu = 50 + (8 * 6) = 98 mẫu.
Như vậy, để đáp ứng yêu cầu phân tích của đề tài khi sử dụng cả 02 kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy, kích thước mẫu cần phải đạt được tối thiểu là 190 quan sát. Tuy nhiên, số lượng nhân viên đang làm việc tại công ty TNHH dây cáp điện Tai Sin không nhiều, nên tác giả sẽ điều tra toàn bộ nhân viên công ty tnhh dây cáp điện Tai Sin. Như vậy số lượng khảo sát là 247 phiếu khảo sát.
3.5. Phương pháp xử lý số liệu
Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, sẽ tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 20. với một số phương pháp phân tích như sau:
3.5.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sử dụng Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu. Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi và được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa những biến.
43
Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát. Cronbach’s Alpha chỉ thực hiện khi nhân tố có 3 biến quan sát trở lên.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0,95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Theo Nguyễn Đình Thọ, 2014). Tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng SPSS
Các tiêu chuẩn kiểm định :
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
- Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
- Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt. - Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach's Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation, nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0,3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét. Thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Tiến hành loại từng biến, rồi chạy lại kiểm định thang đo, xác định lại hệ số Cronbach’s Alpha để quyết định là biến tiếp theo có bị loại hay không.
44
3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến sau khi được kiểm định thang đo và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định lại thang đo, điều này sẽ giúp đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt là EFA, dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một số lượng biến khá lớn và rất nhiều các biến quan sát trong đó có liên hệ tương quan với nhau.
Phân tích nhân tố khám phá EFA bằng SPSS
Các tiêu chí trong phân tích EFA (Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer - Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s testofsphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA.Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
45
mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại.
Theo Hair & ctg (2009,116), Multivariate Data Analysis, 7th Edition thì: - Factor Loading ở mức ≥ 0,3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại.
- Factor Loading ở mức ≥ 0,5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt. - Factor Loading ở mức ≥ 0,7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.
Ở đây để bài luận văn tăng tính thuyết phục và độ tin cậy cao tác giử sẽ chọn Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0,5 để kiểm tra.
3.5.3. phân tích tương quan Pearson
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