4. Phương pháp nghiên cứu
2.2.3.Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với mô hình đo lường mức độ thỏa mãn công
mãn công việc của người lao động tại công ty cổ phần đầu tư dệt may Thiên An Phát
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman & Owen, 2000), các biến có hệ số truyền tải (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Phương sai trích “Principal Axis Factoring” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Sau khi loại đi nhân tố “Đồng nghiệp” với 4 biến quan sát và 1 biến trong nhân tố “Môi trường làm việc” đó là “ công việc không có áp lực cao”, một biến trong nhân tố “Lãnh đạo” đó là “ Quản lý trực tiếp sẵn sàng hỗ trợ giúp đỡ khi cần thiết” và 1 biến trong thang đo phúc lợi là “các khoản phụ cấp hợp lý” do không đảm bảo điều kiện của thang đo nên chỉ còn 25 biến hợp lệ được đưa vào phân tích.
Quá trình phân tích nhân tố để loại các biến trong nghiên cứu này được thực hiện như sau:
nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 7 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 70.848% cho biết 7 nhân tố này giải thích được 70.848% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.768 (>0.5) do đó đã đạt yêu cầu.
Bảng 14: Kiểm định KMO và Bartlett’s. KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .768
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2.115E3
Df 300 Sig. .000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Bảng 15 : Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 1. Có thể thấy rõ số lượng sản phẩm hoàn thành 0,808 2. Công việc thú vị 0,798
3. Hiểu rõ yêu cầu của công
việc 0,677
4. Công việc phù hợp với kỹ năng
0,674 5. Công việc không có nhiều
khó khăn 0,578
6. Có nhiều cơ hội làm vị trí
cao hơn trong công ty 0,859
7. Có thể chuyển sang công
đoạn khác nếu muốn 0,820
8. Được đánh giá công bằng
khi xem xét làm ở vị trí cao hơn 0,819 9. Được đào tạo ở nhiều công
đoạn khác nhau
0,770 10.Công ty phổ biến các chính
sách phúc lợi rõ ràng 0,880
11.Được đóng các loại bảo
hiểm theo đúng luật quy định 0,821
13. Được tham gia xây dựng chỉ tiêu hoàn thành sản phẩm
0,802 14. Lãnh đạo tạo điều kiện chia
sẽ thông tin ý tưởng 0,800
15. Lãnh đạo đối xử công bằng
với mọi người 0,781
16. Lãnh đạo gần gũi thân thiện
0,710 17. Có thể sống dựa hoàn toàn
vào lương 0,853
18. Hình thức trả lương qua thẻ tiện lợi
0,831 19. Thu nhập phù hợp với công
sức bỏ ra 0,820
20. Điều kiện bảo hộ lao động
đảm bảo 0,875
21. Nơi làm việc sạch sẽ 0,838
22.Không gian làm việc thoải mái
0,814 23.Tiền lương được trả đầy đủ
và đúng hạn 0,804
24.Công ty cung cấp đầy đủ
cách tính lương thưởng 0,778 25.Chính sách thưởng công bằng và thỏa đáng 0,613 Eigenvalues 5.839 3.059 2.659 2.144 1.501 1.441 1.069 Cummulative% 11.871 22.945 33.439 43.544 53.459 62.516 70.848 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) 2.2.3.1. Đặt tên biến và giải thích nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn hơn nằm trong nó. Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay ta có 7 nhân tố được tạo ra:
Nhân tố 1: Bao gồm các biến “Có thể thấy rõ số lượng sản phẩm hoàn thành”,
“Công việc thú vị”, “Công việc phù hợp với kỹ năng”, “Hiểu rõ yêu cầu công việc”, “ Công việc không có nhiều khó khăn”.
tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 2: Bao gồm các biến “Được đào tạo ở nhiều công đoạn khác nhau”,
“Được đánh giá công bằng khi xem xét làm ở vị trí cao hơn”, “Có thể chuyển sang công đoạn khác nếu muốn”, “Có nhiều cơ hội làm vị trí cao hơn trong công ty”.
Nhân tố này được đặt tên là : Cơ hội đào tạo và thăng tiến, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 3: Bao gồm các biến “ Công ty phổ biến các chính sách phúc lợi rõ
ràng”, “Được đóng các loại bảo hiểm theo đúng luật quy định”, “Được mua các loại bảo hiểm tự nguyện”.
Nhân tố này được đặt tên là: Phúc lợi, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 4: Bao gồm các biến “Lãnh đạo tạo điều kiện chia sẽ thông tin ý
tưởng”, “Được tham gia xây dựng chỉ tiêu hoàn thành sản phẩm”, “Lãnh đạo đối xử công bằng với mọi người”, “Lãnh đạo gần gũi thân thiện”.
Nhân tố này được đặt tên là: Lãnh đạo, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 5: Bao gồm các biến “Có thể sống dựa hoàn toàn vào lương”, “Thu
nhập phù hợp với công sức bỏ ra”, “Hình thức trả lương qua thẻ tiện lợi”, Nhân tố này được đặt tên là: Tiền lương, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 6: Bao gồm các biến “Không gian làm việc thoải mái”, “ Nơi làm việc
sạch sẽ”, “Điều kiện bảo hộ lao động đảm bảo”.
Nhân tố này được đặt tên là: Môi trường làm việc, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
Nhân tố 7: Bao gồm các biến “Công ty cung cấp đầy đủ cách tính lương
thưởng”, “Chính sách thưởng công bằng và thỏa đáng”, “ Tiền lương được trả đầy đủ và đúng hạn”.
Nhân tố này được đặt tên là: Tiền thưởng, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.
tại công ty cổ phần đầu tư dệt may Thiên An Phát được tóm tắt lại thành 7 nhân tố mới đó là: Bản chất công việc, Lãnh đạo, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Thu nhập, Tiền thưởng, Phúc lợi, Môi trường làm việc.
2.2.3.2. Kết quả thang đo phân tích nhân tố sự thỏa mãn chung
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các nhân tố về sự thỏa mãn trong công việc của người lao động, chúng ta sẽ phải tiến hành phân tích nhân tố đối với các nhân tố của sự thỏa mãn công việc. Kết quả thu được như sau:
+ Hệ số KMO= 0.710 lớn hơn tiêu chuẩn 0,5
+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig.=000, sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp
+ Tiêu chuẩn Eigenvalues>1 đã có 1 nhân tố tạo ra.
+ Tổng phương sai trích bằng 72,707%>50% nên thỏa yêu cầu. + Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố >0,5.
Bảng 16 : Ma trận xoay nhân tố sự thỏa mãn chung trong công việc Ma trận nhân tố
Nhân tố 1
Giới thiệu với mọi người về công ty .871 Thỏa mãn khi làm việc ở công ty .856 Rất tự hào khi làm việc ở công ty .83s1
Eigenvalues 2,181
Cummulative% 72,707%
Cronbach’s Alpha 0,812
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo này cho chúng ta thấy các biến có độ kết dính và cùng phản ánh một phạm trù, đó là sự thỏa mãn đối với công việc. Thang đo các biến này thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố và có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,812 thỏa mãn điều kiện nên thang đo các nhân tố này đáng tin cậy và được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân tích nhân tố. Theo Ths Đào Hoài Nam, Đại học kinh tế TPHCM thì hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Skewness không được xem là phân phối chuẩn khi Statdarderror của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Tương tự, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Statndard của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2.
Bảng 17 : Kiểm định phân phối chuẩn
BCCV DTTT PL L TH MTLV LĐ Skewness -.110 -.210 -.394 -.042 .078 .045 -.961 Std. Error of Skewness .187 .187 .187 .187 .187 .187 .187 Kurtosis .727 -.088 .360 -.121 .302 .033 .111 Std. Error of Kurtosis .371 .371 .371 .371 .371 .371 .371 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Qua bảng phân tích trên, ta thấy giá trị Std.Eror of Skewness và Std. Error of Kurtosis của các nhân tố đều nhỏ hơn 2. Như vậy có thể kết luận các nhân tố trên là phân phối chuẩn.
2.2.3.4. Kiểm tra độ tin cậy
Như đã trình bày ở trên, trong quá trình phân tích nhân tố tuy không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình nhưng có tạo ra nhân tố mới. Chính vì vậy để có thể tiến hành hồi quy bội thì các biến thành phần trong các nhân tố sẽ được đánh giá độ tin cậy một lần nữa thông qua hệ số tương quan biến tổng và hệ số Cronbach’Alpha. Các biến được đánh giá là đủ độ tin cậy khi có hệ số tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach’Alpha > 0.6. Những biến nào không đáp ứng được hai điều kiện trên tức là không đủ độ tin cậy thì sẽ không thể đưa vào hồi quy tiếp theo và sẽ bị loại ra khỏi mô hình.
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha các nhân tố của các thang đo về sự thỏa mãn trong công việc của người lao động được đánh giá như sau: Tất cả các biến quan sát được đưa vào kiểm định Cronbach’s Alpha thì đảm bảo tiêu chuẩn là có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,7. Vì vậy mà các biến này đảm bảo đủ điều
2.2.4. Phân tích hồi quy tuyến tính.
Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa khái niệm các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần đánh giá về công việc với sự thỏa mãn công việc? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy thì ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
2.2.4.1. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Bảng 18: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến Giá trị Tiêu thức Sự thỏa mãn
chung BCCV ĐTTT PL LĐ TL MTL V TTh Tương quan Sự thỏa mãn chung 1.000 .299 .015 .496 -.062 .240 -.020 .376 BCCV .299 1.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 DTTT .015 .000 1.000 .000 .000 .000 .000 .000 PL .496 .000 .000 1.000 .000 .000 .000 .000 LD -.062 .000 .000 .000 1.000 .000 .000 .000 TL .240 .000 .000 .000 .000 1.000 .000 .000 MTLV -.020 .000 .000 .000 .000 .000 1.000 .000 TTh .376 .000 .000 .000 .000 .000 .000 1.000 Sig. (1- tailed) Sự thỏa mãn chung . .000 .423 .000 .212 .001 .396 .000 BCCV .000 . .500 .500 .500 .500 .500 .500 DTTT .423 .500 . .500 .500 .500 .500 .500 PL .000 .500 .500 . .500 .500 .500 .500 LD .212 .500 .500 .500 . .500 .500 .500 TL .001 .500 .500 .500 .500 . .500 .500 MTLV .396 .500 .500 .500 .500 .500 . .500 TTh .000 .500 .500 .500 .500 .500 .500 . (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
độc lập. Trong đó, hệ số tương quan giữa sự thỏa mãn về công việc và phúc lợi là cao nhất 0,496; hệ số tương quan giữa sự thỏa mãn về công việc và lãnh đạo là thấp nhất -0,062. Như vậy có thể nó rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho sự thỏa mãn về công việc.
2.2.4.2. Mô hình điều chỉnh.
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố đã xác định được có 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn về công việc của người lao động tại công ty cổ phần đầu tư dệt may Thiên An Phát. Đó là sự thỏa mãn về “ Bản chất công việc”, “Thu nhập”, “Tiền thưởng”, “Lãnh đạo”, “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”, “Phúc lợi”, “ Môi trường làm việc”. Trong đó, các nhân tố này được được lấy từ các biến của các nhân tố tương ứng được xây dựng ban đầu, ngoại trừ nhân tố “đồng nghiệp” bị loại do không đảm bảo đủ điều kiện của thang đo nhưng thay vào đó là tạo ra nhân tố mới khác đó là “tiền thưởng” từ thang đo “Lương” .Như vậy thì mô hình đo lường mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại công ty cổ phần đầu tư dệt may Thiên An phát được điều chỉnh lại như sau:
Hình 10: Mô hình điều chỉnh
Tiền thưởng Lãnh đạo
Cơ hội đào tạo, thăng tiến
Phúc lợi Tiền lương
Bản chất công việc
Môi trường làm việc
Sự thỏa mãn trong công việc Các yếu tố cá nhân: + Giới tính + Tuổi + Tình trạng hôn nhân + Trình độ
+ Thâm niên làm việc + Thu nhập. + Bộ phận làm việc Sự thỏa mãn trong công việc
tính như sau :
Yi= ß0+ ß1X1i+ ß2X2i+ ß3X3i+ ß4X4i+ ß5X5i+ ß6X6i+ ß7X7i+ei Trong đó:
Yi: Giá trị sự thỏa mãn về công việc của quan sát thứ i. Xpi: Biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i.
ßk: Hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ k. ei: Sai số của phương trình hồi quy.
2.2.4.3. Giả thuyết điều chỉnh.
H1: Bản chất công việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều
với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H2: Chính sách tiền lương được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng
chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H3: Chính sách tiền thưởng được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng
chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H4: Quan hệ với lãnh đạo được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng
chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H5: Cơ hội đào tạo và thăng tiến được đánh giá tốt hay không tốt tương quan
cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H6: Chính sách phúc lợi của công ty được đánh giá tốt hay không tốt tương quan
cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
H7: Môi trường làm việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều
với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
2.2.4.4. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính :
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện với 7 biến độc lập bao gồm : Bản chất công việc, tiền lương, tiền thưởng, lãnh đạo, cơ hội đào tạo và thăng tiến, phúc lợi, môi trường làm việc được lấy từ các Factor sau khi phân tích nhân tố. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 16.0. Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
bảng dưới ta thấy các biến “Môi trường làm việc”, “Lãnh đạo” và “ Đào tạo thăng tiến” có mức ý nghĩa Sig lớn hơn 0,05. Nên để có kết quả thì ta loại những biến này và tiến hành hồi quy lần 2.
Bảng 19: Kết quả hồi quy sử dụng bằng phương pháp Enter lần 1
Mô hình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
B Std. Error Beta