Bảng 4.16: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với điều kiện làm việc
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại DKLV1 7,05 5,635 0,491 0,616 DKLV2 7,09 5,758 0,418 0,700 DKLV3 7,25 4,133 0,623 0,427 Cronbach’s Alpha = 0,690
Nguồn: Số điều tra của tác giả
Bảng 4.16 cho thấy sau quá trình kiểm định độ tin cậy của thanh đo bằng cách sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha tất cả các biến DKLV1, DKLV2, DKLV3 đều có hệ số tương quan – tổng lớn hơn 0,3. Tuy nhiên nếu loại biến DKLV2 sẽ giúp hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên, nhưng mức tăng này không đáng kể (0,7 so với 0,69) vì vậy biến DKLV2 vẫn được giữ lại và thang đo Điều kiện làm việc đạt được độ tin cậy yêu cầu.
4.2.6 Đặc điểm công việc
Bảng 4.17: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với đặc điểm công việc
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại DDCV1 10,75 10,110 0,544 0,698 DDCV2 11,31 8,496 0,570 0,691 DDCV3 10,66 10,521 0,544 0,700 DDCV4 10,63 10,021 0,557 0,692 Cronbach’s Alpha = 0,753
Nguồn: Số điều tra của tác giả
Giống với các thang đo Môi trường làm việc; Lương, thưởng và Phúc lợi; Cơ hội thăng tiến sau quá trình kiểm định độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Đặc điểm công việc đạt được tất cả yêu cầu với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,753 và tất cả hệ số tương quan – tổng của cả 4 biến trong mô hình đều nhận giá trị lớn hơn 0,3.
4.2.7 Phong cách lãnh đạo
Bảng 4.18: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với phong cách lãnh đạo
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại PCLD1 22,37 30,947 0,424 0,874 PCLD2 22,32 26,501 0,810 0,815 PCLD3 22,39 28,978 0,649 0,840 PCLD4 22,19 30,506 0,571 0,851 PCLD5 22,41 29,666 0,619 0,844 PCLD6 22,48 29,191 0,676 0,837 PCLD7 22,43 28,985 0,700 0,834 Cronbach’s Alpha = 0,862
Phong cách lãnh đạo được đo lường thông qua thanh đo gồm 7 biến PCLĐ1, PCLĐ2, PCLĐ3, PCLĐ4, PCLĐ5, PCLĐ6, PCLĐ7 và sau quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha ta thu được kết quả như bảng trên: hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,844 đạt yêu cầu và tất cả các biến PCLĐ1, PCLĐ2, PCLĐ3, PCLĐ4, PCLĐ5, PCLĐ6, PCLĐ7 đều có hệ số tương quan – tổng lớn hơn 0,3; trong đó biên PCLĐ2 có hệ số tương quan – tổng cao nhất 0,810 và biến PCLĐ1 có hệ số tương quan tổng thấp nhất 0,424 và khi loại bất kì biến nào đều làm hệ số Cronbach’s Alpha giảm nên tất cả 7 biến trên đều được giữ lại.
4.2.8 Sự hài lòng trong công việc
Bảng 4.19: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với sự hài lòng trong công việc
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại SHLCV1 6,56 5,725 0,604 0,645 SHLCV2 6,89 5,363 0,568 0,689 SHLCV3 6,79 5,803 0,575 0,677 Cronbach’s Alpha = 0,753
Nguồn: Số điều tra của tác giả
Như kết quả từ bảng trên sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo Sự hài lòng trong công việc thu được kết quả như sau: hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,753 và hệ số tương quan – tổng của các biến SHLCV1, SHLCV2, SHLCV3 đều lớn hơn 0,3 nên thang đo đạt được độ tin cậy yêu cầu.
4.2.9 Sự cam kết với tổ chức
Sự cam kết với tổ chức sau quá trình kiểm tra độ tin cậy của thang đo đã nhận hệ số Cronbach’s Alpha là 0,808 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan tổng của các biến SCKTC1, SCKTC2, SCKTC3 đều đạt yêu cầu lớn hơn 0,3 nên cả 3 biến sẽ được giữ lại.
Bảng 4.20: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với sự cam kết với tổ chức
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại SCKTC1 6,71 7,363 0,656 0,744 SCKTC2 6,80 6,255 0,630 0,777 SCKTC3 6,53 6,747 0,699 0,695 Cronbach’s Alpha = 0,808
Nguồn: Số điều tra của tác giả
4.2.10 Dự định nghỉ việc
Bảng 4.21: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha đối với dự định nghỉ việc
Nhân tố Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan – tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại DDNV1 9,24 15,539 0,705 0,812 DDNV2 9,31 15,290 0,643 0,835 DDNV3 9,13 15,150 0,660 0,828 DDNV4 9,01 12,859 0,784 0,774 Cronbach’s Alpha = 0,853
Nguồn: Số điều tra của tác giả
Biến phụ thuộc Dự định nghỉ việc được đo lường thông qua thang đo gồm 4 biến DDNV1, DDNV2, DDNV3, DDNV4 và sau quá trình kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng cách sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha cả bốn biến trên đều có hệ số tương quan – tổng lớn hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha đạt mức 0,853 đạt yêu cầu nên thang đo đạt được độ tin cậy.
4.3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2002). Các biến có hệ số tải (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair & cộng sự, 1998), điểm dừng khi trích các yếu tố
Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1, thang đo chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Tác giả sẽ phân tích nhân tố dùng phương pháp trích yếu tố Principal components với phép quay varimax.
Đầu tiên đối với các biến độc lập, qua các bước phân tích nhân tố, xoay nhân tố kiểu Varimax, những nhân tố có hệ số tải < 0,5 lần lượt những biến này bị loại ra khỏi mô hình, biến nào có hệ số nhỏ nhất thì loại trước. Khi loại 1 biến, thực hiện kiểm định EFA lại thì hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát bị thay đổi so với kết quả trước đó.
Bảng 4.22: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA Tên biến Nhóm 1 2 3 4 5 6 7 8 MTLV2 0,732 MTLV3 0,647 MTLV4 0,694 LTPL1 0,835 LTPL2 0,792 LTPL3 0,808 CHDT1 0,734 CHDT3 0,772 MTLV1 0,616 CHTT1 0,727 CHTT2 0,761 CHTT3 0,809 DKLV1 0,756 DKLV2 0,717 DKLV3 0,794 DDCV1 0,749 DDCV2 0,761 DDCV3 0,744 DDCV4 0,753 PCLD1 0,537 PCLD2 0,886 PCLD3 0,722 PCLD4 0,663 PCLD5 0,745 PCLD6 0,732 PCLD7 0,790 SHLCV1 0,688 SHLCV2 0,642 SHLCV3 0,749 SCKTC1 0,752 SCKTC2 0,745 SCKTC3 0,883
KMO= 0,754 ; Sig= 0,0000 ; Factor loading > 0,5 Kiểm định phương sai cộng dồn = 66,925
Kết quả phân tích nhân tố EFA có hệ số KMO = 0,754 (phân tích nhân tố EFA là thích hợp) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê Sig.F = 0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Điểm dừng tại giá trị Eigenvalue = 1,034; tổng phương sai trích (tổng biến thiên được giải thích) = 66,925%, nghĩa là vấn đề nghiên cứu được giải thích 66,925% đạt yêu cầu trên 50%. Các điều kiện trên thỏa mãn chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp với dữ liệu.
Bộ tiêu chí sau phân tích nhân tố khám phá bao gồm 8 nhân tố. Nhân tố 1 bao gồm các biến: PCLD1, PCLD2, PCLD3, PCLD4, PCLD5, PCLD6, PCLD7 được đặt tên là nhân tố Phong cách lãnh đạo. Nhân tố thứ 2 bao gồm các biến: SHLCV1, SHLCV2, SHLCV3, SCKTC1, SCKTC2, SCKTC được đặt tên là nhân tố Lòng yêu mến công việc, tổ chức. Nhân tố thứ 3 bao gồm các biến: LTPT1, LTPT2, LTPT3 được đặt tên là nhân tố Lương, thưởng và phúc lợi. Nhân tố thứ 4 bao gồm các biến: DDCV1, DDCV2, DDCV3 được đặt tên là nhân tố Đặc điểm công việc. Nhân tố thứ 5 bao gồm các biến: CHTT1, CHTT2, CHTT3 được đặt tên là nhân tố Cơ hội thăng tiến. Nhân tố thứ 6 bao gồm các biến: CHDT1, CHDT3, MTLV1 được đặt tên là nhân tố Cơ hội đào tạo và mối quan hệ với đồng nghiệp. Nhân tố thứ 7 bao gồm các biến: MTLV2, MTLV3, MTLV4 được đặt tên là nhân tố Môi trường làm việc. Nhân tố thứ 8 bao gồm các biến: DKLV1, DKLV2, DKLV3 được đặt tên là nhân tố Đặc điểm công việc. Như vậy kết quả phân tích có 8 nhân tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của nhân viên trẻ trong ngành ngân hàng trên địa bàn Thành phố Cần Thơ.
4.4 PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH 4.4.1 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu 4.4.1 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Sau quá trình phân tích nhân tố EFA từ 9 nhóm nhân tố ban đầu (không tính nhóm nhân tố Đặc điểm cá nhân) đã hình thành được 8 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của nhân viên trẻ làm việc trong ngành ngân hàng trên địa bàn Thành phố Cần Thơ.
Hình 4.10: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Giả thuyết cho mô hình nghiên cứu
H1: Phong cách lãnh đạo có tương quan âm với dự định nghỉ việc. H2: Sự yêu mến công việc, tổ chức có tương quan âm với dự định nghỉ việc.
H3: Lương, thưởng và phúc lợi có tương quan âm với dự định nghỉ việc.
H4: Đặc điểm công việc có tương quan âm với dự định nghỉ việc. H5: Cơ hội thăng tiến có tương quan âm với dự định nghỉ việc. H6: Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng có tương quan âm với dự định nghỉ việc.
H7: Môi trường làm việc có tương quan âm với dự định nghỉ việc. H8: Điều kiện làm việc có tương quan âm với dự định nghỉ việc . 4.4.2 Phân tích hồi qui tuyến tính
Để kiểm tra mức độ tác động của các nhóm nhân tố đến dự định nghỉ việc, tác giả tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính để đo lường sự tác động của các biến độc lập đến nhân tố phụ thuộc qua đó giúp các ngân hàng xác định và tác động vào những yếu tố mà các nhân viên trẻ hiện nay rất quan tâm qua đó giúp tăng hiệu quả trong công việc của nhóm nhân viên này. Mô hình 1 sẽ gồm 8 nhóm biến thu được sau quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA đó là X1- Phong cách lãnh đạo, X2- Sự yêu mến công việc, tổ chức, X3-Lương, thưởng và phúc lợi, X4- Đặc điểm công việc, X5- Cơ hội thăng tiến, X6- Cơ
Phong cách lãnh đạo
Sự yêu mến công việc, tổ chức
Lương, thưởng và phúc lợi
Đặc điểm công việc
Cơ hội thăng tiến
Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng Môi trường làm việc
Điều kiện làm việc Dự định
hội đào tạo và mối quan hệ với đồng nghiệp, X7- Môi trường làm việc, X8- Đặc điểm công việc. Và mô hình 2 bổ sung thêm 4 biến thuộc nhóm biến Đặc điểm cá nhân gồm: Giới tính, Tuổi, Trình độ học vấn và Thâm niên công tác với mục đích kiểm định các yếu tố về Đặc điểm cá nhân có tác động hay không tác động đến dự định nghỉ việc của các nhân viên trẻ.
Bảng 4.23: Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính của 2 mô hình
MÔ HÌNH 1 MÔ HÌNH 2
Nhân tố Hệ số VIF Nhân tố Hệ số VIF X1: Phong cách lãnh đạo -0,177*** 1,000 X1: Phong cách lãnh đạo -0,18*** 1,035 X2: Sự yêu mến công việc, tổ chức -0,487*** 1,000 X2: Sự yêu mến công việc, tổ chức -0,489*** 1,013 X3: Lương, thưởng và phúc lợi -0,238*** 1,000 X3: Lương, thưởng và phúc lợi -0,237*** 1,013 X4: Đặc điểm công việc -0,129** 1,000 X4: Đặc điểm công việc -0,126** 1,036
X5: Cơ hội thăng tiến
-0,306*** 1,000 X5: Cơ hội thăng tiến
-0,305*** 1,018
X6: Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng
-0,234*** 1,000 X6: Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng -0,230*** 1,028 X7: Môi trường làm việc -0,161*** 1,000 X7: Môi trường làm việc -0,161*** 1,050 X8: Điều kiện làm việc -0,037ns 1,000 X8: Điều kiện làm việc -0,044ns 1,068 Hằng số -7,043x10-8 GT: Giới tính -0,058 ns 1,092 TUOI: Tuổi 0,028 ns 3,946 TDHV: Trình độ học vấn 0,000 ns 1,103 TNCT: Thâm niên công tác -0,057 ns 3,708 Hằng số -0,110ns Sig.F= 0,000 Sig.F = 0,000 Hệ số R2 hiệu chỉnh = 49% Hệ số R2 hiệu chỉnh = 47,9% Hệ số Durbin-Watson= 2,002 Hệ số Durbin-Watson= 2,001
Nguồn: Số liệu điều tra từ 150 nhân viên trẻ (** ý nghĩa thống kê 5%, *** ý nghĩa thống kê 1%)
Theo kết quả phân tích hồi qui tuyến tính cả hai mô hình sau quá trình phân tích đều không mắc lỗi tự tương quan và đa cộng tuyến.
Theo kết quả đánh hồi qui từ mô hình 2 ta có thể nhận thấy mô hình 1 đánh giá tốt hơn về những yếu tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của nhân viên trẻ. Mô hình 2 tuy có bổ sung thêm một số biến thuộc nhóm yếu tố đặc điểm cá nhân nhưng tất cả các biến này đều không có ý nghĩa thống kê và góp phần tác động làm hệ số R2 hiệu chỉnh giảm xuống. Vì thế sau quá trình phân tích hồi qui từ mô hình 1 cho thấy có tất cả 7 biến có ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của nhân viên trẻ trong đó các biến X1 – Phong cách lãnh đạo, X2- Sự yêu mến công việc, tổ chức, X3- Lương, thưởng và Phúc lợi, X5- Cơ hội thăng tiến, X6- Cơ hội đào tạo và mối quan hệ với đồng nghiệp, X7- Môi trường làm việc có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và biến X3- Đặc điểm công việc có ý nghĩa thống mê ở mức 5%. Còn lại biến X8- Điều kiện làm việc không có ý nghĩa thống kê do có hệ số Sig > 0,1. Như vậy phương trình hồi qui thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y- Dự định nghỉ việc và các biến độc lập được thể hiện như sau:
DDNV = -7,043x10-8 -0,177X1*** - 0,487X2*** - 0,238X3*** - 0,129X4** -0,306X5*** - -0,234X6***
- 0,161X7*** - 0,037X8ns
Nhìn vào phương trình hồi qui có thể thấy trong các biến tác động đến dự định nghỉ việc thì biến Sự yêu mến công việc, tổ chức có tác động nhiều nhất, sau đó là lần lượt các biến cơ hội thăng tiến; lương, thưởng và phúc lợi; Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng; Phong cách lãnh đạo; Môi trường làm việc; Đặc điểm công việc.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Cả hai mô hình nghiên cứu: qua kiểm định Spearman cho thấy các biến trong các mô hình đều có mức ý nghĩa khá cao là cao hơn rất nhiều so với 0,05 vì vậy tất cả các biến đều không vi phạm phương sai sai số thay đổi (xem phụ lục 3.4)
Với mục đích làm rõ những yếu tố góp phần dẫn đến sự khác biệt giữa các nhân viên về dự định nghỉ việc, tác giả sẽ tiếp tục tiến hành phương pháp phân tích biệt số để làm sang tỏ vấn đề trên.
Các biến được đưa vào mô hình là những biến được hình thành thông qua quá trình phân tích nhân tố khám phá bên trên. Và kết quả được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.24: Kết quả phân tích biệt số của 2 mô hình
MÔ HÌNH 1 MÔ HÌNH 2 Nhân tố Hệ số Nhân tố Hệ số X1: Phong cách lãnh đạo 0,142ns X1: Phong cách lãnh đạo 0,145ns X2: Sự yêu mến công việc, tổ chức 0,705*** X2: Sự yêu mến công việc, tổ chức 0,737*** X3: Lương, thưởng và phúc lợi 0,501** X3: Lương, thưởng và phúc lợi 0,471** X4: Đặc điểm công việc 0,109ns X4: Đặc điểm công việc 0,085ns
X5: Cơ hội thăng tiến
0,720*** X5: Cơ hội thăng tiến
0,741***
X6: Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng
0,510*** X6: Cơ hội học hỏi và nâng cao kĩ năng 0,495*** X7: Môi trường làm việc 0,335** X7: Môi trường làm việc 0,348** X8: Điều kiện làm việc 0,040ns X8: Điều kiện làm việc 0,036ns GT: Giới tính 0,350ns TUOI: Tuổi 0,326ns TDHV: Trình độ học vấn -0,061ns TNCT: Thâm niên công tác -0,226ns Sig.F= 0,000 Sig.F = 0,000
Hệ số Wilks’ Lamda = 37,3% Hệ số Wilks’ Lamda = 36,6%
Nguồn: Số liệu điều tra từ 150 nhân viên trẻ (** ý nghĩa thống kê 5%, *** ý nghĩa thống kê 1%)