Phương pháp phân tích dữ liệu

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của sự công bằng, chính xác và hài lòng trong đánh giá thực thi công vụ đến động lực làm việc của công chức ở Việt Nam. (Trang 44 - 45)

Dữ liệu thu thập được sẽ được làm sạch và tiến hành phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS và AMOS qua các bước như sau:

Bước 1: Thống kê mô tả. Theo đó, các biến phân loại được tính toán thống kê mô tả bằng các bảng tần suất theo những dấu hiệu phân biệt đã được định sẵn. Các bảng thống kê mô tả sẽ cho thấy mức độ CB, CX, HL trong ĐGTTCV hiện nay và thực trạng ĐLLV của CC hiện nay.

Bước 2: Đánh giá chính thức thang đo

Đối với nghiên cứu có sự kế thừa những khái niệm trong các công trình nghiên cứu trước đây, đồng thời mối quan hệ giữa các khái niệm đã được biết đến thông qua nghiên cứu tiên nghiệm, việc sử dụng phân tích khẳng định nhân tố là phù hợp (Hair và cộng sự, 2006; Kline, 2011). Theo đó, NCS thực hiện phân tích khẳng định nhân tố (CFA) để kiểm chứng sự tồn tại của các khái niệm lý thuyết trong môi trường nghiên cứu cụ thể là khu vực công ở Việt Nam, xem xét tính tương thích của mô hình đề xuấtvới dữ liệu thực tế. Trong nghiên cứu này, phân tích khẳng định nhân tố CFA được thực hiện với cả mô hình đo lường (xem xét từng nhân tố) và mô hình tới hạn (xem xét quan hệ của tất cả các khái niệm nghiên cứu cùng một lúc).

Đầu tiên, NCS thực hiện kiểm định với mô hình đo lường của từng nhân tố trong mô hình NC để loại bỏ những chỉ báo có trọng số nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi thang đo lường (Hair và cộng sự, 2006). Tiếp theo, NCS thực hiện kiểm định với mô hình tới hạn, tất cả các khái niệm được xem xét cùng một lúc để đánh giá tính tương thích với dữ liệu thực tế và kiểm chứng khái niệm có đạt được giá trị phân biệt, giá trị hội tụ hay không. Phương pháp ước lượng được NCS sử dụng là “ước lượng bằng hàm hợp lý cực đại” (maximum likelihood estimation). Theo đó, mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thực tế

43

khi các chỉ số: “Chi-square hiệu chỉnh theo bậc tự do (Chi- square/df) nhỏ hơn 2, một số trường hợp nghiên cứu mới có thể nhỏ hơn 3; chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index), chỉ số Turker - Lewis TLI (Turker - Lewis index) lớn hơn 0.9 mô hình được xem là tốt, các chỉ số NFI, GFI có thể dưới 0.9 cũng có thể chấp nhận được” (Hair và cộng sự, 2006); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) tốt ở mức dưới 0.05, tại Việt Nam các tác giả đề nghị RMSEA ở mức dưới 0.08 có thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

Bước 3: Phân tích phương trình cấu trúc tuyến tính

NCS sử dụng phương trình cấu trúc tuyến tính với phân tích đường dẫn (path analysis) thông qua các trọng số hồi quy và giá trị p-value để kiểm định 04 giả thuyết của nghiên cứu: (1) “Sự công bằng trong ĐGTTCV có ảnh hưởng tích cực đến ĐLLV của CC ở Việt Nam”; (2) “Sự chính xác trong ĐGTTCV có ảnh hưởng tích cực đến ĐLLV của CC ở Việt Nam”; (3) “Sự hài lòng trong ĐGTTCV có ảnh hưởng tích cực đến ĐLLV của CC ở Việt Nam”; (4) “Sự CB và CX trong ĐGTTCV có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến ĐLLV của CC ở Việt Nam thông qua nhân tố trung gian là sự HL trong đánh giá thực thi công vụ”.

Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đánh giá mức độ phù hợp tổng thể thông qua kiểm định bằng boostrap và xem xét các giá trị phù hợp của mô hình như trong phân tích khẳng định nhân tố. Phân tích phương trình cấu trúc để kiểm định các giả thuyết NC đặt ra, trả lời các câu hỏi nghiên cứu về mối quan hệ thực tế giữa các nhân tố đến “Động lực làm việc của công chức ở Việt Nam”.

Kết quả nghiên cứu của định lượng chính thức được thể hiện trong Mục 4.4. thuộc Chương 4 của luận án và được tiếp tục thảo luận trong Mục 5.1 Chương 5 của luận án.

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của sự công bằng, chính xác và hài lòng trong đánh giá thực thi công vụ đến động lực làm việc của công chức ở Việt Nam. (Trang 44 - 45)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(198 trang)
w