- Phương pháp thống kê mô tả: Là phương pháp dùng để đánh giá các đặc điểm của mẫu điều tra thông qua các tham số thống kê như giá trị trung bình, tần số, phương sai ...
Là kiểm định sự khác biệt về các đặc tính cá nhân như giới tính, độ tuổi, thu nhập, kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn và cấp bậc đến các yếu tố ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc của người lao động. Kiểm định sự khác biệt thông qua phương pháp kiểm định T-test và ANOVA. Cụ thể để kiểm định sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng ý định nghỉ việc của giới tính sẽ sử dụng phương pháp T-test. Trường hợp có hơn hai nhóm thì sẽ áp dụng phương pháp phân tích ANOVA với mức ý nghĩa là 0.05.
- Phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach Alpha): Việc
kiểm định này là để tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo không. Phương pháp này cho phép ta loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của số liệu thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Theo Hair (1998), hệ số Cronbach’s Alpha chấp nhận được khi đạt giá trị từ 0.6 đến 0.7, tốt là 0.8, còn lớn hơn 0.9 có thể bỏ bớt một số biến trong nhóm vì những biến này có thể có quan hệ tuyến tính khá cao.
- Phương pháp phân tích tương quan (Pearson): để xem xét sự phù hợp
khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải chú ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
- Phương pháp phân tích mô hình hồi quy đa biến
Phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố độc lập tác động đến nhân tố phụ thuộc từ đó đưa ra được phương trình hồi qui để xác định mức độ tác động các yếu tố đến ý định nghỉ việc của người lao động tại chi nhánh công ty cổ phần tập đoàn Intimex Buôn Ma Thuột.
Dạng hàm đa biến để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc của người lao động tại chi nhánh công ty có dạng như sau:
Y= a0+ a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a6X6 Trong đó:
- Xi là biến độc lập.
+ X1: Lương và phúc lợi + X2: Hài lòng công việc + X3: Gắn kết với tổ chức + X4: Áp lực công việc + X5: Đào tạo và phát triển + X6: Văn hóa tổ chức
Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%).
Hệ số xác định R bình phương hiệu chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Trước khi phân tích hồi quy ta cần thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với nhau. Sau đó chúng ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm tra các giả định của nó thông qua việc kiểm tra hiện tượng đa cộng.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo Hair (2006), thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích đến sự biến thiên của biến phụ thuộc Y trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.