CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.1. Quy trình nghiên cứu
3.2.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
3.2.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Luận văn sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện do hạn chế về thời gian. Có nghĩa là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng.
Để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu thì tác giả lựa cọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện
Mẫu nghiên cứu sơ bộ (n = 50): Tại Bưu điện thành phố Nha Trang, ngồi các nhân viên làm giờ hành chính, các nhân viên bộ phận sản xuất làm theo ca. Hạn chế là khó tiếp xúc với đối tượng khảo sát. Vì vậy, tác giả sử dụng cỡ mẫu n = 50 để đánh giá sơ bộ thang đo.
Dùng phương pháp lấy mẫu thuận tiện để chọn mẫu. Những người tham gia khảo sát là các nhân viên đang làm việc tại Bưu điện TP Nha Trang. Nhân viên sẽ nhận trực tiếp các câu hỏi. Cụ thể hơn, tác giả đã liên hệ trước với Tổ Trưởng các Tổ để nhận được sự đồng ý khảo sát. Sau đó tác giả đến tận nơi thực hiện và kiểm tra bảng khảo sát, chỉ giữ lại những bảng có điền đầy đủ thơng tin và mang tính khách quan. Ngồi ra, để đảm bảo tính chính xác của bảng khảo sát tác giả đã loại những phiếu chỉ chọn 1 mức độ ví dụ như chỉ đánh vào mức độ 2, mức độ 4. Danh sách các nhân viên được cung cấp bởi Tổ Kế toán - Tổng hợp Bưu điện thành phố Nha Trang.
3.2.1.3. Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu
Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện qua hai giai đoạn trong nghiên cứu định lượng:
Giai đoạn 1: Nghiên cứu định lượng sơ bộ với cỡ mẫu n = 50 nhân viên,
kĩ thuật phân tích và tiêu chí đánh giá được thể hiện trong Bảng 3.9.
Bảng 3. 8: Quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng sơ bộ
Thứ tự phân tích
Kĩ thuật phân tích
Tiêu chí đánh giá Nguồn
Bước 1 Cronbach’s
Alpha
Hệ số tương quan biến tổng > 0,3
Giá trị Cronbach’s Alpha: > 0,6 Nunnally &
Burnstein (1994) Bước 2
EFA
Giá trị KMO nằm trong khoảng (0,5; 1); và giá trị Sig: < 0,5
Hệ số tải: > 0,5
Phương sai trích lũy kế: > 50%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Giai đoạn 2: Nghiên cứu định lượng chính thức với mẫu nghiên cứu là N
= 150 nhân viên. Trình tự các bước thực hiện, kĩ thuật phân tích và tiêu chí đánh giá được thực hiện như sau:
Bước 1: Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là hệ số sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1] (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
SPSS sử dụng hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến-tổng (hiệu chỉnh) > 0.30 thì biến đó đạt u cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, nếu chúng trùng lắp hoàn tồn (r =1) thì hai biến đo lường này thật sự chỉ làm một việc, và chúng ta chỉ cần một trong hai biến là đủ. Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 - 0.80]. Nếu Cronbach’s alpha >0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) giúp chúng ta đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Trong phân tích EFA, chúng ta có hai ma trận quan trọng để xem xét khi đánh giá các thang đo, đó là ma trận các trọng số nhân tố (factor pattern matrix) và ma trận các hệ số tương quan (factor structure matrix). Khi các nhân tố khơng có quan hệ với nhau thì trọng số nhân tố giữa một nhân tố và một biến đo lường là hệ số tương quan giữa hai biến đó. Trọng số nhân tố là tác động của khái niệm nghiên cứu vào biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (> 1).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), “Để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) hoặc KMO
(Kaiser-Meyer- Olkin measure of sampling adequacy). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.50
Bước 3: Phân tích hệ số tương quan
Để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson, phục vụ cho việc phân tích hồi quy
-1 < rX,Y < 1:
r=0: giữa X và Y khơng có mối quan hệ r < 0: mối quan hệ ngược chiều
r> 0: Mối quan hệ cùng chiều r: (0; 0.2): khơng có mối quan hệ r: (0.2; 0.4): mối quan hệ yếu
r: (0.4; 0.6) mối quan hệ trung bình r: (0.6; 0.8) mối quan hệ mạnh r: (0.8;1) mối quanh hệ rất mạnh
giá trị Sig của X và Y < 0.05: Giữa X và Y thực sự có mối quan hệ
Bước 4: Phân tích hồi quy
Để sử dụng mơ hình trên đánh giá các nhân tố tạo động lực làm việc cho nhân viên Bưu điện thành phố Nha Trang, tác giả tiến hành thực hiện phân tích hồi quy theo 02 mơ hình dựa trên 02 nhóm nhân tố ảnh hưởng:
- Mơ hình 1: phân tích ảnh hưởng của nhóm nhân tố thúc đẩy đến biến phụ thuộc là Động lực làm việc.
- Mơ hình 2: phân tích ảnh hưởng của nhóm nhân tố duy trì tới biến phụ thuộc Động lực làm việc
* Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình: Giá trị Sig của F < 0.05: Mơ hình ước lượng là phù hợp
* Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: Giá trị trung bình bằng 0, phương sai của phần dư gần 1: phần dư tuân theo luật phân phối chuẩn
* Kiểm định hiện tương đa cộng tuyến: Giá trị phóng đại phương sai < 5; mơ hình khơng bị hiện tương đa cộng tuyến
* Kiểm định hiện tự tương quan: d: giá trị Dubin Watson 1 < d < 3: Mơ hình khơng bị hiện tượng tự tương quan
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Dựa vào đồ thị phân tán của phần dư, nếu phần dư phân tán đồng đều, không theo xu hướng nào (tăng hoặc giảm), ta nói phương sai phần dư khơng thay đổi
* Kiểm định giả thuyết nghiên cứu: Nếu giá trị Sig của các hệ số ước lượng < 0.05: Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc