Sau khi hoàn tất việc thu thập dữ liệu, các bảng phỏng vấn chính thức sẽ được tập hợp lại, sau đó tiến hành việc kiểm tra để loại bỏ các bảng khảo sát không hợp lệ (bảng khảo sát không hợp lệ là bảng phỏng vấn có quá nhiều ô trống). Tiếp đến bảng phỏng vấn hợp lệ sẽ được sử dụng để mã hoá, nhập liệu và làm công tác làm sạch dữ liệu thông qua phần mềm SPSS 20.0.
Trình tự phân tích diễn ra như sau: - Phân tích thống kê mô tả:
Mục đích của phân tích là cung cấp thông tin tổng quan về mẫu nghiên cứu dựa vào tần suất, tỉ lệ, trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, các biểu đồ thống kê…
- Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha:
Để đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về mặt lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt tức là thang đo có độ tin cậy cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến - tổng. Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với các biến còn lại trong thang đo. Một biến thiên đo lường có hệ số tương quan biến - tổng r ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994). Tuy nhiên nếu r = 1 thì hai biến đo lường chỉ là một và chúng ta chỉ cần dùng một trong hai biến là đủ.
Như vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tin cậy 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 và tương quan biến – tổng > 0,3 là phù hợp. Những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 hoặc lớn hơn 0,95 và những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0,3) sẽ bị loại ra khỏi mô hình.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phương pháp trích hệ số sử dụng là “Principal components” với phép xoay vuông góc “Varimax” và điểm dừng khi trích các yếu tố “Eigenvalues” có giá trị bằng 1. Bằng phương pháp này cho phép rút gọn nhiều biến số có tương quan lẫn nhau thành một đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng gọi là nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá quan tâm đến các tham số sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Là một chỉ số được dùng để xem xét sự
phân tích nhân tố thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Hệ số tải Nhân tố (Factor loading): Là hệ số tương quan giữa các biến và các
nhân tố. Hệ số này càng lớn thì cho biết các biến và các nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế. Đồng thời theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tiễn nghiên cứu hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 là chấp nhận. Tuy nhiên nếu hệ số tải nhân tố nhỏ nhưng giá trị nội dung của nó đóng vai trò quan trọng trong thang đo thì khi đó hệ số tải nhân tố bằng 0,4 thì không nên loại bỏ. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ chọn những biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5.
+ Tổng phương sai trích: Tổng này được thể hiện các nhân tố trích được bao
nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, tức là phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
+ Hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân
tố): Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
- Phân tích tương quan:
Phân tích tương quan được thực hiện giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính của chúng theo từng cặp với nhau, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Phân tích tương quan còn giúp cho việc phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tương quan như vậy sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan (ký hiệu r) có giá trị tuyệt đối tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương
quan tuyến tính chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì trị tuyệt đối của r = 1).
Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng trong mô hình hồi quy đa biến, chúng ta có nhiều biến độc lập, vì vậy với phân tích hồi quy bội, chúng ta có thêm giả định là các biến độc lập không có quan hệ nhau hoàn toàn, nghĩa là hệ số tương quan r của các cặp biến độc lập với nhau khác với 1, chứ không phải chúng không có tương quan với nhau. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến trong một mô hình thường có quan hệ với nhau nhưng chúng phải phân biệt nhau (đạt được giá trị phân biệt).
- Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến:
Hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là động lực làm việc nói chung và các biến độc lập là các yếu tố trong mô hình nghiên cứu. Phương pháp lựa chọn biến là phương pháp đưa vào một lượt Enter. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P-P plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3 này, dựa trên nghiên cứu định tính và định lượng, tác giả đã đưa ra quy trình nghiên cứu, thang đo các biến quan sát được mã hóa trong 7 thành phần của thang đo về các yếu tố ảnh hưởng và 1 thành phần thang đo động lực làm việc (tổng cộng 32 biến quan sát). Đồng thời đưa ra phương pháp xử lý dữ liệu dữ liệu để đánh giá thang đo và kiểm định sự phù hợp của mô hình cũng như các giả thuyết nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 đưa ra kết quả xử lý dữ liệu đã được thu thập và lần lượt thực hiện các phân tích gồm có: thống kê mô tả, đánh giá thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính đa biến.
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Phân tích thống kê mô tả
Tổng cộng 173 bảng khảo sát đã được phát trực tiếp đến tay các nhân viên y tế đã và đang làm việc tại Bệnh viện Y học Cổ truyền tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Tổng số bảng thu về được là 173 bảng, trong đó có 5 bảng không hợp lệ (bao gồm 2 bảng thiếu nhiều thông tin và 1 bảng được đánh dấu cùng mức điểm 2 cho tất cả các thang đo, 2 bảng được đánh dấu cùng mức điểm 3 cho tất cả các thang đo). Vì vậy, kích thước mẫu cuối cùng là n = 168 (chiếm tỷ lệ đạt yêu cầu 97,11%), tiếp theo tác giả tiến hành nhập liệu và phân tích bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Tiêu chí Tần số (người) Tần suất (%)
Giới tính Nam 52 31,0
Nữ 116 69,0
Độ tuổi Dưới 30 tuổi 16 4,2
Từ 30-40 tuổi 42 32,7
Từ 41-50 tuổi 78 46,4
Trên 51 tuổi 32 16,7
Thâm niên công tác Dưới 1 năm 16 9,5
Từ 1 – 5 năm 42 25,0
Từ 6 – 10 năm 78 46,4
Trên 10 năm 32 19,0
Thu nhập trung bình Dưới 3 triệu đồng 17 10,1
Từ 3 – 5 triệu đồng 55 32,7
Từ 5 – 10 triệu đồng 71 42,3
Trên 10 triệu đồng 25 14,9
Kết quả thống kê mô tả (Bảng 4.1) cho thấy:
+ Về Giới tính: Số người được khảo sát là 168 người, trong đó có 52 nam (chiếm
tỷ lệ 31,0%) và 116 nữ (chiếm tỷ lệ 69%). Đối với khối ngành dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho người dân thì nhân viên chủ yếu là nữ (tỷ lệ nữ gấp hơn 2 lần so với nam), tỷ lệ này là phù hợp, trong khi nhân viên nam chỉ yếu làm công tác trong các khoa như bác sĩ, kỹ thuật viên hoặc tại các bộ phận như x-quang, kho…
+ Về độ tuổi: Độ tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất nằm trong nhóm từ 41-50 tuổi (78
người chiếm 46,4%), tiếp theo là nhóm 30-40 tuổi (42 người chiếm 32,7%), và 2 nhóm còn lại. Có thể thấy đa số nhân viên tại bệnh viện năm trong độ tuổi trung niên không còn trẻ nhưng lại có nhiều kinh nghiệm.
+ Về Thâm niên công tác: Cũng tương tự như độ tuổi, thâm niên công tác của các
nhân viên nàm trong nhóm giàu kinh nghiệm, làm việc lâu năm từ 6-10 năm chiếm tỷ trọng chủ yếu (46,4%), nhóm kinh nhgiệm trên 10 năm chiếm tỷ lệ khá cao 19,0%.
+ Về Thu nhập trung bình: Đa số nhân viên có thu nhập khá tốt ở mức 5-10 triệu
đồng (71 người chiếm tỷ lệ 42,3%) xuất phát từ thâm niên công tác lâu năm trong ngành, nhóm thu nhập trung bình 3-5 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao thứ hai (55 người chiếm tỷ lệ 32,7%).
4.2.2. Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu và Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
4.2.2.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo Bản chất công việc
Thang đo Bản chất công việc có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,717 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Bản chất công việc khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lớn hơn 0,717. Vì vậy, thang đo Bản chất công việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.2: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Bản chất công việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Bản chất công việc”: Cronbach’s Alpha = 0,717
BC1 10,90 1,775 0,465 0,677
BC2 10,88 1,847 0,471 0,674
BC3 10,91 1,663 0,521 0,644
BC4 10,86 1,616 0,560 0,619
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Môi trường làm việc
Thang đo Môi trường làm việc có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,683 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Môi trường làm việc khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lớn hơn 0,683. Vì vậy, thang đo Môi trường làm việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.3: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Môi trường làm việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Môi trường làm việc”: Cronbach’s Alpha = 0,683
MT1 10,80 1,632 0,435 0,637
MT2 10,74 1,593 0,481 0,608
MT3 10,74 1,584 0,455 0,625
MT4 10,73 1,503 0,492 0,600
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo Lãnh đạo
Thang đo Lãnh đạo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,702 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Lãnh đạo khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng
lớn hơn 0,702. Vì vậy, thang đo Môi trường làm việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.4: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Lãnh đạo”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Lãnh đạo”: Cronbach’s Alpha = 0,702
LD1 14,51 2,371 0,520 0,628
LD2 14,42 2,341 0,435 0,665
LD3 14,48 2,443 0,442 0,659
LD4 14,35 2,577 0,433 0,664
LD5 14,45 2,345 0,467 0,649
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.4. Kiểm định độ tin cậy thang đo Đồng nghiệp
Thang đo Đồng nghiệp có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,788 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Đồng nghiệp khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lớn hơn 0,788. Vì vậy, thang đo Môi trường làm việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.5: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Đồng nghiệp”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Đồng nghiệp”: Cronbach’s Alpha = 0,788
DN1 11,14 1,951 0,520 0,771
DN2 11,18 1,684 0,611 0,728
DN3 11,11 1,713 0,607 0,730
DN4 11,21 1,714 0,648 0,709
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.5. Kiểm định độ tin cậy thang đo Sự công nhận
Thang đo Sự công nhận có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,790 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Sự công
nhận khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lớn hơn 0,790. Vì vậy, thang đo Sự công nhận làm việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.6: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Sự công nhận”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Sự công nhận”: Cronbach’s Alpha = 0,790
CN1 7,38 0,860 0,624 0,722
CN2 7,39 0,839 0,669 0,672
CN3 7,37 0,941 0,601 0,746
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.6. Kiểm định độ tin cậy thang đo Thu nhập và phúc lợi
Thang đo Thu nhập và phúc lợi có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,767 và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường đều > 0,3. Ngoài ra, thang đo Thu nhập và phúc lợi khi loại bất kì biến quan sát nào thì đều không làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lớn hơn 0,767. Vì vậy, thang đo Thu nhập và phúc lợi làm việc đạt yêu cầu và tất cả các biến đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.7: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo “Thu nhập và phúc lợi”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Thu nhập và phúc lợi”: Cronbach’s Alpha = 0,767
TN1 11,10 1,883 0,539 0,726
TN2 11,03 1,825 0,545 0,722
TN3 11,27 1,769 0,573 0,707
TN4 11,07 1,618 0,613 0,686
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) 4.2.2.7. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Thang đo Cơ hội đào tạo và thăng tiến có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,654 và hệ