Kết quả thu thập các dữ liệu thông qua quá trình điều tra, khảo sát được xứ lý bằng các phần mềm SPSS. Từ đó, cho phép đưa ra các kết luận minh chứng cho tính phù hợp của mô hình và các giả thuyết nghiên cứu:
Thứ nhất, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
Các mức giá trị của Cronbach‘s Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái
niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach‘s Alpha lớn hơn 0.6 (giá trị này càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein, 1994; Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Các biến quan sát có tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach‘s Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0.7).
Dựa theo thông tin trên tác giả đánh giá độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach‘s Alpha >=0,7 và có hệ số tương quan biến tổng >= 0.3.
Thứ hai, kiểm định giá trị của thang đo bằng cách phân tích nhân tố khám phá EFA. Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là phương pháp xoay các nhân tố Varimax.
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 các 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 & cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA. Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading nên được xem xét cùng kích thước mẫu. Thông thường ngưỡng của hệ số này phải lớn hơn 0.5 để bảo đảm giá trị hội tụ. Đồng thời giá trị phân biệt cũng phải thỏa mãn bằng cách là các factor loading lớn nhất và lớn nhì trong cùng 1 hàng phải cách xa nhau ít nhất là 0.3 đơn vị. Nếu factor loading không thỏa mãn thì phải xóa biến quan sát đó ra và thực hiện phân tích EFA lại.
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Bên cạnh hệ số tải nhân tố, KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Theo Kaiser (1974) đề nghị:
• KMO ≥ 0.9: Rất tốt • 0.8 ≤ KMO ≤ 0.9: Tốt
75 • 0.7 ≤ KMO ≤ 0.8: Được • 0.6 ≤ KMO ≤ 0.7: Tạm được • 0.5 ≤ KMO ≤ 0.6: Xấu
• KMO < 0.5: Không được chấp nhận
Kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Dựa trên những thông tin trên, tác giả sử dụng kiểm định giá trị của thang đo bằng cách phân tích nhân tố khám phá EFA trong đó yêu cầu hệ số tải nhân tố > 0.5. Hệ số KMO > 0.5 và phương sai trích > 50% (Hair và cộng sự, 1998). Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là phương pháp xoay các nhân tố Varimax.
Thứ ba, kiểm định lại độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach‘s Alpha sau khi đã loại bỏ các chỉ báo không phù hợp.
Thứ tư, kiểm định hệ số tương quan Pearson nhằm đo lường mối liên hệ giữa các biến. Kiểm định hệ số tương quan Pearson cung cấp thông tin về mức độ quan trọng của mối liên hệ, mối tương quan, cũng như hướng của mối quan hệ. Ngoài ra, việc kiểm tra hệ số tương quan pearson còn giúp sớm nhận diễn được sự xảy ra của vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có sự tương quan mạnh với nhau.
Thứ năm, phân tích mô hình hồi quy bội.
Thứ sáu, kiểm định Anova, T-test nhằm đánh giá có hay không sự khác biệt về năng lực cảm xúc của nhà quản lý cấp trung theo biến nhâu khẩu học bao gồm: giới tính, độ tuổi và thâm niên công tác.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Dựa trên cơ sở lý thuyết, mô hình và các giả thuyết đã xây dựng. Nội dung chương đề cấp các phương pháp sử dụng trong nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định tính và định lượng. Nghiên cứu định tính là quá trình phỏng vấn sâu ý kiến của các chuyên gia, đội ngũ quản lý nhằm điều chỉnh thang đo nghiên cứu, xây dựng và kiểm chứng sự phù hợp của các chỉ báo sử dụng trong nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng công cụ SPSS nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo, kiểm định sự phù hợp về ―giá trị hội tụ‖ và ―giá trị phân biệt‖ của thang đo trong phân tích EFA, kiểm định hệ số tương quan Pearson và kiểm định các giả thuyết thông qua phân tích mô hình mô hình hồi quy bội.
Nội dung của chương cũng nhằm mục tiêu kiểm định và đưa ra các kết quả nghiên cứu bước đầu liên quan đến các biến và mô hình đã lựa chọn. Từ đó, xem xét và hoàn thiện mô hình, bảng câu hỏi khảo sát hướng tới việc kiểm định chính thức các giả thuyết đặt ra trong nghiên cứu dựa trên một quy mô mẫu phù hợp.
77
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiến hành phân tích Cronbach‘s Alpha cho từng nhóm biến. Cronbach‘s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ hay khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu của một tập hợp các biến quan sát trong thang đo. Phương pháp này dùng để loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach‘s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao thang đo càng có độ tin cậy cao. Tuy nhiên khi 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 nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Để xem xét tính phù hợp và cân nhắc loại các quan sát, nghiên cứu dựa trên ba hệ số chính:
Thứ nhất, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, 1978).
Thứ hai, hệ số Cronbach‘s Alpha: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), hệ số Cronbach‘s Alpha nếu từ 0.8 đến gần bằng 1 thì 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. Trong đề tài, nghiên cứu xác định yêu cầu đối với hệ số Cronbach‘s Alpha > 0.7.
Thứ ba, hệ số Cronbach‘s Alpha If Item Deleted (hệ số Cronbach‘s Alpha của biến nếu loại bỏ một quan sát): khi giá trị Cronbach‘s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm thì cần xem xét loại biến quan sát này.
4.1.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến đặc điểm công việc
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến đặc điểm công việc cho thấy, hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến CV là 0.884 (>0.7). Đồng thời hệ số Cronbach‘s Alpha If Item Deleted nếu loại bỏ quan sát đều nhỏ hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm. Những kết quả này thể hiện độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
Bảng 4.1. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến đặc điểm công việc Chỉ báo CV1 CV2 CV3 CV4 CV5 CV6 CV7 Nguồn: Tổng hợp từ phân tích kết quả
4.1.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với nhóm biến năng lực lựccảm xúc cảm xúc
4.1.2.1. Nhận biết cản xúc
Quá trình đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến nhận biết cảm xúc được tiến hành hai lần, trong đó hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong các lần đều có giá trị > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến NBCX là 0.903 (lần 1) và 0.909 (lần 2) đều >0.7. Tuy nhiên, kết quả phân tích ở lần thứ nhất cho thấy chỉ báo NBCX2 có hệ số Cronbach‘s Alpha if Item Delete là 0.909 lớn hơn so với hệ số Cronbach‘s Alpha của biến NBCX (0.903). Vì vậy, để tăng tính phù hợp của thang đo, nghiên cứu tiến hành loại các chỉ báo NBCX2. Kết quả phân tích ở lần thứ hai cho thấy độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
79
Bảng 4.2. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến nhận biết cảm xúc
Chỉ báo Scale Mean if
NBCX1 NBCX2 NBCX3 NBCX4 NBCX5 NBCX6 NBCX7 NBCX8 NBCX9 NBCX10
Chỉ báo Scale Mean if
NBCX1 NBCX3 NBCX4 NBCX5 NBCX6 NBCX7 NBCX8 NBCX9 NBCX10 4.1.2.2. Sử dụng cảm xúc
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến đặc điểm công việc cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến SDCX là 0.860 (>0.7). Đồng thời hệ số Cronbach‘s Alpha If Item
Deleted nếu loại bỏ các quan sát đều nhỏ hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm. Những kết quả này thể hiện độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
Bảng 4.3. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến sử dụng cảm xúc
Chỉ báo SDCX1 SDCX2 SDCX3 SDCX4 SDCX5 SDCX6 4.1.2.3. Thấu hiểu cảm xúc
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến đặc điểm công việc cho thấy,
hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến THCX là 0.850 (>0.7). Đồng thời hệ số Cronbach‘s Alpha If Item Deleted nếu loại bỏ các quan sát đều nhỏ hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm. Những kết quả này thể hiện độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
Bảng 4.4. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến sử dụng cảm xúc
Chỉ báo THCX1 THCX2 THCX3 THCX4 THCX5 THCX6
THCX7 THCX8
4.1.2.4. Kiểm soát cảm xúc
Quá trình đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến kiểm soát cảm xúc được tiến hành hai lần, trong đó hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong các lần đều có giá trị > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến KSCX là 0.857 (lần 1) và 0.862 (lần 2) đều >0.7. Tuy nhiên, kết quả phân tích ở lần thứ nhất cho thấy chỉ báo KSCX6 có hệ số Cronbach‘s Alpha if Item Delete là 0.862 lớn hơn so với hệ số Cronbach‘s Alpha của biến KSCX (0.857). Vì vậy, để tăng tính phù hợp của thang đo, nghiên cứu tiến hành loại các chỉ báo KSCX6. Kết quả phân tích ở lần thứ hai cho thấy độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
Bảng 4.5. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến kiểm soát cảm xúc
Chỉ báo Scale Mean if
KSCX1 KSCX2 KSCX3 KSCX4 KSCX5 KSCX6 KSCX7 KSCX8 KSCX9
Chỉ báo Scale Mean if
KSCX1 KSCX2 KSCX3 KSCX4 KSCX5 KSCX7 KSCX8 KSCX9
82
4.1.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo đối với biến động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều > 0.3; Hệ số Cronbach‘s Alpha của biến DL là 0.933 (>0.7). Đồng thời hệ số Cronbach‘s Alpha If Item Deleted nếu loại bỏ quan sát đều nhỏ hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm. Những kết quả này thể hiện độ tin cậy của thang đo và các giá trị dữ liệu đưa vào phân tích.
Bảng 4.6. Đánh giá độ tin cậy của của thang đo đối với biến động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung Chỉ báo DL1 DL2 DL3 DL4 DL5 DL6 Nguồn: Tổng hợp từ phân tích kết quả
Như vậy, kết quả kiểm định Cronbach‘s Alpha cho thấy độ tin cậy của thang đo dùng trong phân tích khi tất cả các giá trị Cronbach‘s Alpha của các biến đưa vào mô hình đều đảm bảo sự phù hợp. Đặc biệt, thang đo ―Động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung‖ (Cronbach's Alpha = 0.933) và ―Nhân biết cảm xúc‖ (Cronbach's Alpha = 0.909) có hệ số Cronbach's Alpha rất cao. Trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từ các biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy. Vậy tất cả các biến quan sát còn lại có thể được sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo. Đồng thời, để tăng tính phù hợp của thang đo, nghiên cứu tiến hành loại các chỉ báo NBCX2, KSCX6.
Bảng 4.7. Tổng hợp giá trị Cronbach’s Alpha của các biến
TT Biến
1 Đặc điểm công việc
2 Nhận biết cảm xúc
3 Sử dụng cảm xúc
4 Thấu hiểu cảm xúc
5 Kiểm soát cảm xúc
6 Động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung
Nguồn: Tổng hợp từ phân tích kết quả
4.2. Kiểm định giá trị của thang đo bằng EFA
4.2.1. Kiểm định EFA đối với các biến độc lập
Sau khi tiến hành kiểm định mức độ phù hợp của thang đo, nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Quá trình phân tích đối với các biến độc lập được thực hiện hai lần, trong đó hệ số tải nhân tố trong các lần phân tích đều có giá trì >0.5, thể hiện mối tương quan phù hợp giữa các biến quan sát (các chỉ báo) và các nhân tố lựa chọn trong mô hình. Tuy nhiên, do không đảm bảo ―giá trị hội tụ‖ về cùng một nhân tố nên các chỉ báo CV6 bị loại.
Bảng 4.8. Kết quả phân tích nhân tố EFA đối với các biến độc lập
Phân tích EFA
Lần 1
Lần 2
Kết quả lần hai cho thấy dữ liệu còn lại đủ điều kiện phân tích do có các hệ số tải nhân tố > 0.5 và thỏa mãn hai điều kiện là "Giá trị hội tụ" (các biến quan sát
hội tụ về cùng một nhân tố) và "Giá trị phân biệt" (các biến quan sát thuộc về nhân tố này phân biệt với nhân tố khác).
Bảng 4.9. Ma trận các nhân tố xoay Chỉ báo NBCX10 NBCX4 NBCX1 NBCX5 NBCX9 NBCX7 NBCX3 NBCX8 NBCX6 THCX7 THCX1 THCX6 THCX8 THCX2 THCX5 THCX4 THCX3 KSCX2 KSCX4 KSCX7 KSCX3 KSCX8 KSCX5 KSCX9 KSCX1 CV3 CV7 CV1 CV4 CV2 CV5 SDCX1 SDCX2 SDCX4 SDCX6 SDCX5 SDCX3
85
4.2.2. Kiểm định EFA đối với biến phụ thuộc (Động lực làm việc của nhàquản lý cấp trung) quản lý cấp trung)
Kết quả phân tích EFA đối với biến phụ thuộc cho hệ số KMO là 0.820 (> 0.5), giá trị sig là 0.000 (< 0.05), phương sai trích là 75.093. Đồng thời cả 5 chỉ báo của biến phụ thuộc đều hội tụ về một yếu tố đảm bảo yêu cầu của kiểm định.
Bảng 4.10. Kết quả phân tích nhân tố EFA đối với biến phụ thuộc
Hệ số KMO Kiểm định Bartlett Phương sai trích Hệ số tải nhân tố Kết luận Nguồn: Tổng hợp từ phân tích kết quả
Sau khi tiến hành kiểm định EFA và loại bỏ chỉ báo CV6, nghiên cứu kiểm định lại độ tin cậy của thang đo CV và cho thấy độ tin cậy của các thang đo CV phù hợp (hệ số Cronbach‘s Alpha của biến CV là 0.867 lớn hơn 0.7).
4.3. Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson
Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc (động lực làm việc của nhà quản lý cấp trung). Đồng thời, giữa các biến có mối tương quan khá chặt với nhau (hệ số Sig. (2-tailed) đếu <0.05).