3.1.1 Thông tin sơ cấp:
Thực hiện việc điều tra lấy ý kiến của các nhân viên liên quan đến các khía cạnh văn hóa trong công ty và lòng trung thành với tổ chức của nhân viên các chi nhánh Vietinbank khu vực thành phố Hồ Chí Minh.
3.1.2 Thông tin sơ cấp:
Thông tin thứ cấp là nguồn thông tin tham khảo liên quan đến các chủ đề về văn hóa tổ chức; hành vi tổ chức của các nhà nghiên cứu, học giả trên thế giới và chủ yếu được thu thập thông qua phương tiện Internet.
3.2 Thiết kế nghiên cứu:
Như trình bày ở phần trước, nghiên cứu thực hiện với mục tiêu kiểm định các giả thuyết về mức độ ảnh hưởng của các khía cạnh văn hóa công ty lên lòng trung thành với tổ chức của nhân viên các chi nhánh Vietinbank khu vực thành phố Hồ Chí Minh.Nghiên cứu được thực hiện qua hai bước chính là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.Mỗi giai đoạn được tiến hành với kỹ thuật tương ứng.
Bảng 3-1: Hai bước thực hiện trong thiết kế nghiên cứu
Bước Phương pháp Kỹ thuật
1 Định tính Phỏng vấn tay đôi, thảo luận nhóm 2 Định lượng Phỏng vấn qua bảng câu hỏi Nghiên cứu được tiến hành theo quy trình trong sơ đồ sau:
Hình 3-1: Sơ đồ quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý luận
Xây dựng thang đo
Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định lượng
Điều chỉnh thang đo
Chọn công cụ phân tích SPSS
Thống kê mô tả
Cronbach’s Anpha
Phân tích EFA
Phân tích hồi quy
Kiểm định mô hình
Phân tích kết quả và đề xuất giải pháp
3.3 Hình thành thang đo:
Với mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra và mô hình nghiên cứu đề xuất như trên, tác giả dựa trên các thang đo của Recardo và Jolly (1997) để xây dựng thang đo cho nghiên cứu này. Thang đo Liker 5 điểm được sử dụng cho nghiên cứu với tám yếu tố của văn hóa tổ chức tác động lên lòng trung thành của nhân viên các Chi nhánh VietinBank Khu vực TPHCM được đo lường bằng 32 biến quan sát: Giao tiếp trong tổ chức (4 biến), Đào tạo và Phát triển (4 biến), Phần thưởng và Sự công nhận (4 biến), Hiệu quả trong việc ra quyết định (4 biến), Chấp nhận rủi ro bởi sáng tạo và cải tiến (4 biến), Định hướng về kế hoạch tương lai (4 biến), Làm việc nhóm (4 biến), Các chính sách quản trị (4 biến). (Chi tiết thang đo gốc theo Phụ lục 2).
3.4 Phương pháp nghiên cứu: 3.4.1 Nghiên cứu định tính: 3.4.1 Nghiên cứu định tính:
Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm điều chỉnh, bổ sung các thang đo được xây dựng và được chọn lọc dựa trên thang đo của các nghiên cứu trước sao cho phù hợp với đặc điểm văn hóa và loại hình hoạt động tại VietinBank. Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu đã xác định và cơ sở lý thuyết đã trình bày, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính để giúp tác giả rà soát, điều chỉnh lại mô hình, điều chỉnh thang đo. Từ đó điều chỉnh lại các câu hỏi trong bảng câu hỏi khảo sát trước khi triển khai nghiên cứu định lượng và kiểm định chính thức mô hình.
Bước 1: Thực hiện phỏng vấn tay đôi với 2 lãnh đạo đang làm việc tại Chi nhánh VietinBank Thủ Đức.
Ông Lê Trường Giang – Giám đốc VietinBank Chi nhánh Thủ Đức.
Ông Trần Thanh Liêm – Phó Giám đốc VietinBank Chi nhánh Thủ Đức.
Bước 2: Thực hiện thảo luận nhóm với 5 lãnh đạo/nhân viên đang làm việc tại các Chi nhánh VietinBank khu vực TPHCM, là đối tượng trả lời phỏng vấn.
Ông Đỗ Quang Sinh – Phó Phòng Khách hàng Bán lẻ VietinBank Chi nhánh Thủ Đức
Bà Phạm Thị Thu – Phó Phòng Khách hàng Bán lẻ VietinBank Chi nhánh Thủ Đức
Ông Trần Ngọc Nhựt – Trưởng phòng Giao dịch Metro – Quận 2
Bà Trương Thị Thu Hiền – Nhân viên phòng Khách hàng doanh nghiệp Vietinbank Chi nhánh TP HCM.
Tác giả đã phỏng vấn để lắng nghe ý kiến của họ thông qua câu hỏi được chuẩn bị trước (Phụ Lục 1). Trước tiên, tác giả giới thiệu sơ lược về nội dung đề tài nghiên cứu và chuẩn bị thông tin phỏng vấn. Sau đó, tác giả giải thích khái niệm về lòng trung thành của nhân viên, đồng thời đề nghị những người tham gia nêu lên suy nghĩ của bản thân về lòng trung thành và đề xuất ra những nhân tố mới mà người phỏng vấn nghĩ là có ảnh hưởng đến lòng trung thành. Dàn bài thảo luận cũng như phỏng vấn không có gợi ý trả lời để thu thập thông tin làm cơ sở cho việc bổ sung, khám phá, điều chỉnh các thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu và hoàn thành bảng câu hỏi phỏng vấn định lượng.
Sau khi tập hợp ý kiến, tác giả đề nghị những người tham gia phỏng vấn đánh giá thang đo các biến trong mô hình nghiên cứu đã chuẩn bị có dễ hiểu, rõ ràng hay chưa và góp ý hiệu chỉnh. Cuối buổi phỏng vấn, tác giả kết luận lại nội dung mà hai bên cùng trao đổi và thống nhất để ghi nhận vào việc hiệu chỉnh mô hình và thang đo.
Kết quả: Qua phỏng vấn và thảo luận nhóm, đã loại bớt 2 câu hỏi không có ý nghĩa của các thang đo: Giao tiếp trong tổ chức: COMMU5 “Trong Chi nhánh thông tin giữa các đơn vị chủ yếu diễn ra ở những người đứng đầu bộ phận.” không có ý nghĩa; Hiệu quả trong việc ra quyết định: DEC5 “Hiệu quả ra quyết định trong bộ phận/phòng ban của tôi chỉ xảy ra từ trên xuống” không có ý nghĩa.
Kết quả thảo luận nhóm có ý kiến thêm/bớt và điều chỉnh từ ngữ dễ hiểu, phù hợp với mọi đáp viên, làm cho người được phỏng vấn hiểu sát hơn với ý nghĩa từng câu hỏi, giúp tác giả thực hiện điều chỉnh từng thang đo để phù hợp với thực tế.
3.4.2 Nghiên cứu định lượng:
không gây hiểu nhầm về ý nghĩa, các phát biểu không bị trùng lắp, cấu trúc và số lượng câu hỏi hợp lý; thì tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu. (Chi tiết Bảng câu hỏi Theo phụ lục 2). Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi; tác giả cùng cộng tác viên (là các đồng nghiệp có mối quan hệ quen biết) trực tiếp gửi bảng câu hỏi phỏng vấn đến lãnh đạo/nhân viên đang làm việc tại 21 Chi nhánh VietinBank khu vực TPHCM để tiến hành khảo sát. Dữ liệu thu thập được dùng để đánh giá lại thang đo, phân tích nhân tố, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy bội với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS phiên bản 16.
3.4.3 Thiết kế mẫu:
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất. Khi đó, nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử (đối tượng nghiên cứu) có thể tiếp cận được.
Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:
Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair &ctg. (1998) tham khảo về kích thước mẫu dự kiến, theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Trong nghiên cứu này dự kiến có tổng số biến quan sát là 37, cỡ mẫu cần đạt là 37*5 = 185 phần tử mẫu.
Theo Tabachnick & Fidell (1996), đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập). Trong nghiên cứu này, dự kiến số biến độc lập là 8 thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*8 = 114 phần tử mẫu.
Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200. Do nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố (EFA) và phân tích hồi quy với 37 biến đo lường, số phần tử mẫu tối thiểu là 185; tác giả sử dụng cỡ mẫu là 350 cho nghiên cứu. Phương pháp thu thập dữ liệu: bảng câu hỏi được gửi đến 21 Chi nhánh VietinBank khu vực TPHCM để khảo sát. Số bảng câu hỏi được trả lời thu thập được từ các chi
nhánh như sau:
Bảng 3-2: Kết quả thu thập mẫu khảo sát
STT Tên Chi nhánh Số lượng nhân viên Số bảng câu hỏi được trả lời thu thập Tỷ lệ 1 Chi nhánh 1 150 18 12.00% 2 Chi nhánh 2 120 14 11.67% 3 Chi nhánh 3 160 18 11.25% 4 Chi nhánh 4 140 16 11.43% 5 Chi nhánh 5 120 12 10.00% 6 Chi nhánh 6 130 15 11.54% 7 Chi nhánh 7 170 16 9.41% 8 Chi nhánh 8 140 14 10.00% 9 Chi nhánh 9 160 16 10.00% 10 Chi nhánh 10 120 14 11.67% 11 Chi nhánh 11 90 14 15.56% 12 Chi nhánh 12 150 16 10.67% 13 Chi nhánh TP HCM 320 36 11.25% 14 Chi nhánh Sài Gòn 70 10 14.29% 15 Chi nhánh Đông Sài Gòn 110 12 10.91% 16 Chi nhánh Tây Sài Gòn 120 12 10.00% 17 Chi nhánh Nam Sài Gòn 90 14 15.56% 18 Chi nhánh Bắc Sài Gòn 80 13 16.25% 19 Chi nhánh Thủ Đức 60 6 10.00% 20 Chi nhánh Thủ Thiêm 100 12 12.00% 21 Chi nhánh Tân Bình 100 12 12.00%
3.4.4 Phân tích dữ liệu:
Tiến hành các thống kê để mô tả dữ liệu thu thập. Sau đó, tiến hành: (1) Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha; (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis); (3) Phân tích hồi quy đa biến và
kiểm định các giả thuyết trong mô hình; các kiểm định giả thuyết đều sử dụng mức ý nghĩa là 5%; (4) Phân tích sự khác biệt Anova.
3.4.5 Đánh giá độ tin cậy thang đo:
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo.
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3; tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,7 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Các mức giá trị của 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 mới trong bối cảnh nghiên cứu. Các biến quan sát có tương quan biến tổng 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 Alpha đạt yêu cầu lớn hơn 0,7.
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.7 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
3.4.6 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Theo Hair &ctg. (1998); Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Bảng 3-3: Các bước phân tích nhân tố EFA
Bước Nội dung
1
Đối với các biến quan sát đo lường các khái niệm thành phần là các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên VietinBank khu vực Tp.HCM, nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.
2
Đối với các biến quan sát đo lường khái niệm lòng trung thành (thang đo đơn hướng): sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.
3
Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
Xem xét giá trị KMO: 0,5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO≤ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5
Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1
Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009); Sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1. Với các thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0,4 và tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (thang đo được chấp nhận)
Hair &ctg. (2008) cho rằng, Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là đạt được mức tối thiểu; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75.
3.4.7 Phân tích hồi quy đa biến:
Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA); tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích tương quan:
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này
có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ