3.2.2.1. Kết quả hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Tổng hợp ý kiến của các thành viên tham gia phỏng vấn cho thấy, mọi người đều thống nhất rằng: (1) là mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ĐLLV đối với CBCC tại các phòng ban, xã, phường ở Tp. Nha Trang được tác giả đề xuất đã phản ánh tương đối đầy đủ các nhân tố ảnh hưởng đến ĐLLV đối với CBCC tại các phòng ban, xã, phường ở Tp. Nha Trang; (2) là các thang đo để đo lường được phát triển trong thang đo nháp đã phản ánh được các thuộc tính cơ bản của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu.
Dựa trên kết quả nghiên cứu phỏng vấn với các CBCC, mô hình lý thuyết được đánh giá là phù hợp với thực tiễn và bối cảnh nghiên cứu tại Tp. Nha Trang. Từ các ý kiến đóng góp điều chỉnh thang đo, tác giả sẽ tổng hợp bổ sung và đồng thời điều chỉnh các thang đo của các khái niệm nghiên cứu.
3.2.2.2. Mã hóa và xây dựng thang đo
Tác giả vận dụng vào tình hình thực tế và để thực hiện việc phân tích đánh giá ĐLLV đối với CBCC tại các phòng ban, xã, phường ở Tp. Nha Trang. Nghiên cứu tiến hành đối với năm yếu tố bao gồm: Bản chất công việc, đào tạo và thăng tiến, mối quan hệ với đồng nghiệp, mối quan hệ với cấp trên, và chính sách đãi ngộ; từ đó đưa ra các thang đo phù hợp. Tương ứng với mỗi nhóm nhân tố là các thang đo cụ thể nhằm khảo sát, đánh giá theo Likert 5 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý cho đến hoàn toàn đồng ý được tác giả nghiên cứu, tổng hợp và tham khảo ý kiến các thành viên tham gia phỏng vấn và được trình bày trong bảng dưới đây.
Nhân tố Mã hóa Nội dung thang đo Nguồn
Bản chất công việc
CV1 Ông/bà cảm thấy công việc phù hợp
với năng lực và trình độ chuyên môn của mình
Hackman & Oldham (1974),
Bellingham (2004) CV2 Ông/bà cảm thấy khối lượng công
việc hợp lý
CV3 Ông/bà cảm thấy công việc giúp bản
thân phát huy tính sáng tạo
CV4 Ông/bà cảm thấy công việc có nhiều
thử thách và hứng thú trong công việc
Bảng 3. 2: Thang đo ảnh hưởng của bản chất công việc
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Hackman &
Oldham (1974), Bellingham (2004)
Ảnh hưởng của bản chất công việc được đo lường bằng 4 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Hackman & Oldham (1974), Bellingham (2004); được kí hiệu từ CV1 đến CV4.
2) Thang đo ảnh hưởng của đào tạo và thăng tiến đến ĐLLV
Nhân tố Mã
hóa
Nội dung thang đo Nguồn
Đào tạo và thăng
tiến
ĐT1 Ông/bà có nhiều cơ hội thăng tiến Thomson, Dunleavy và Bruce (2002),
Drafke và Kossen (2002) ĐT2 Ông/bà cảm thấy cơ hội thăng tiến công
bằng đối với mọi người
ĐT3 Ông/bà được khuyến khích, tạo điều kiện học tập nâng cao kiến thức/kỹ năng
chuyên môn
Bảng 3. 3: Thang đo ảnh hưởng của đào tạo và thăng tiến
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Thomson,
Ảnh hưởng của đào tạo và thăng tiến được đo lường bằng 3 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Thomson, Dunleavy và Bruce (2002); được kí hiệu từ ĐT1 đến ĐT3.
3) Thang đo ảnh hưởng của mối quan hệ với đồng nghiệp đến ĐLLV
Nhân tố Mã hóa Nội dung thang đo Nguồn
Mối quan hệ với đồng nghiệp QHĐN1 Ông/bà nhận được sự hỗ trợ tốt từ đồng nghiệp Herzberg (1959), Nguyễn Thị Hải Huyền (2013), Trương Minh Phước (2015), Phan Thị Hà Giang (2007)
QHĐN2 Ông/bà nhận được sự chia sẻ kinh
nghiệm từ đồng nghiệp
QHĐN3 Ông/bà nhận được sự góp ý chân
thành từ đồng nghiệp
QHĐN4 Ông/bà cảm thấy thoải mái, dễ chịu
với đồng nghiệp
Bảng 3. 4: Thang đo ảnh hưởng của mối quan hệ với đồng nghiệp
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Herzberg (1959),
Nguyễn Thị Hải Huyền (2013), Trương Minh Phước (2015), Phan Thị Hà Giang (2007)
Ảnh hưởng của mối quan hệ đồng nghiệp được đo lường bằng 4 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Herzberg (1959), Nguyễn Thị Hải Huyền (2013); được kí hiệu từ QHĐN1 đến QHĐN4.
Nhân tố Mã hóa Nội dung thang đo Nguồn
Mối quan hệ với cấp trên
QHCT1 Ông/bà nhận được sự động viên, hỗ
trợ từ cấp trên
Hoàng Thị Hồng Lộc (2014); Bùi Thị Minh Thu và
Lê Nguyễn Đoan Khôi (2014)
QHCT2 Cấp trên luôn ghi nhận sự đóng góp
của ông/bà
QHCT3 Cấp trên tin cậy và quan tâm đến
ông/bà
QHCT4 Ông/bà luôn nhận được sự góp ý tế
nhị từ cấp trên khi phê bình
QHCT5 Ý kiến của ông/bà được cấp trên
lắng nghe và tôn trọng
Bảng 3. 5: Thang đo ảnh hưởng của mối quan hệ với cấp trên
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Hoàng Thị Hồng
Lộc (2014); Bùi Thị Minh Thu và Lê Nguyễn Đoan Khôi (2014)
Ảnh hưởng của mối quan hệ với cấp trên được đo lường bằng 5 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Hoàng Thị Hồng Lộc (2014); Bùi Thị Minh Thu và Lê Nguyễn Đoan Khôi (2014); được kí hiệu từ QHCT1 đến QHCT5.
5) Thang đo ảnh hưởng của chính sách đãi ngộ trên đến ĐLLV
Nhân tố Mã hóa Nội dung thang đo Nguồn
Chính sách đãi
ngộ
ĐN1 Ông/bà cảm thấy tiền lương tương xứng với kết quả làm việc
Netemeyer (1997), Marko Kukanja (2012) ĐN2 Ông/bà cảm thấy tiền lương đủ để đáp
ứng các nhu cầu thiết yếu trong cuộc sống
ĐN3 Ông/bà cảm thấy các khoản phụ cấp hợp lý
ĐN4 Ông/bà cảm thấy các chế độ thanh toán kịp thời
ĐN5 Ông/bà cảm thấy cơ quan công tác đóng đầy đủ các loại bảo hiểm theo quy
định
Bảng 3. 6: Thang đo ảnh hưởng của chính sách đãi ngộ
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Netemeyer (1997),
Ảnh hưởng của chính sách đãi ngộ được đo lường bằng 6 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Netemeyer (1997), Marko Kukanja (2012); được kí hiệu từ ĐN1 đến ĐN5.
6) Thang đo của động lực làm việc
Nhân tố Mã hóa Nội dung thang đo Nguồn
Động lực làm việc
ĐL1 Công việc hiện tại gây hứng thú cho ông/bà
Abby M. Brooks (2007) ĐL2 Ông/bà cảm thấy hãnh diện, tự hào
khi làm việc tại cơ quan công tác
ĐL3 Ông/bà mong muốn gắn bó lâu dài với cơ quan công tác
Bảng 3. 7: Thang đo của động lực làm việc
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính từ điều chỉnh thang đo của Abby M. Brooks
(2007)
ĐLLV được đo lường bằng 3 biến quan sát và xây dựng dựa vào nghiên cứu của Abby M. Brooks (2007); được kí hiệu từ ĐL1 đến ĐL3.
3.4. Phương pháp nghiên cứu định lượng 3.4.1. Phương pháp thu thập dữ liệu 3.4.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu, luận văn thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến qua email và các kênh mạng xã hội (facebook và zalo) bằng công cụ Microsoft Forms. Bảng khảo sát được gửi đến các CBCC tại các xã, phường trong địa bàn Tp. Nha Trang. Sau đó, liên hệ trực tiếp qua điện thoại, facebook hoặc zalo với từng nhóm cán bộ để nhờ họ dành thời gian khảo sát. Khi nhận được sự đồng ý, tác giả gửi đường dẫn bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến.
3.4.2. Thông tin mẫu khảo sát
UBND Tp. Nha Trang có 27 xã phường trực thuộc. Tổng số CBCC trực thuộc UBND Tp. Nha Trang tính đến thang 7 năm 2020: 405 người (208 nam, 197 nữ) Để có cái nhìn tổng quát về đối tượng nghiên cứu, ta sẽ thống kê mô tả theo các đặc
điểm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên. Sau khi thực hiện phỏng vấn 200 CBCC của các cơ quan thuộc UBND Tp. Nha Trang, nội dung Bảng khảo sát: Dự kiến gồm 3 phần chính như sau:
Phần I: Giới thiệu mục đích khảo sát
Phần II: Bao gồm những câu hỏi phân loại CBCC theo giới tính, vị trí công tác, trình độ học vấn, độ tuổi và thâm niên công tác
Phần III: Bao gồm những câu hỏi về các tiêu chí về các nhân tố ảnh hưởng đến ĐLLV của CBCC; thang đo Likert 5 mức độ được dùng để đo lường tất cả các nhân tố tạo ĐLLV, câu trả lời chọn lựa từ điểm 1 ”hoàn toàn không đồng ý” đến điểm 5 “hoàn toàn đồng ý”.
3.4.3. Phương pháp chọn mẫu sơ bộ
Do hạn chế về thời gian, luận văn sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Khi các CBCC phản hồi theo đường dẫn đã gửi sẽ được cập nhật liên tục trên Microsoft Forms 365. Tác giả sử dụng cỡ mẫu n = 50 để đánh giá sơ bộ thang đo.
3.4.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.4.1. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 3.4.4.1. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu
Phương pháp nghiên cứu tập trung chủ yếu vào phân tích tổng thể các dữ liệu điều tra được từ khảo sát thực tế. Phương pháp này xuất phát từ thực tế là các biến độc lập (các câu trả lời định lượng hoặc định tính cho bản hỏi của cuộc điều tra) thường không có đầy đủ phẩm chất cần thiết để được đưa trực tiếp vào mô hình thống kê. Các tập dữ liệu có thể có sai số, sai sót và bỏ sót. Sau khi được mã hóa dưới dạng số, một biến độc lập không còn chứa các nhân tố cho phép phê duyệt biến đó. Làm sạch số liệu và mô tả sơ bộ (sắp xếp dữ liệu, tính số liệu thống kê ban đầu, trung bình, độ lệch chuẩn, xem xét tính gắn kết tổng thể, hiển thị dữ liệu). Chính vì vậy, cần thiết phải kiểm tra và rà soát lại tất cả các dữ liệu trước khi sử dụng cho việc phân tích của mình. Đồng thời, sử dụng phần mềm IBM SPSS 23 để phân tích dữ liệu.
3.4.4.2. Nội dung khảo sát
Việc mô tả mẫu giúp người xem nhìn nhận một cách tổng thể, rõ nét hơn về các đặc trưng của từng đối tượng khảo sát. Tác giả tiến hành thống kê các tiêu chí như: giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi và thâm niên công tác.
Giới tính: Được thống kê ở cả Nam và Nữ
Trình độ học vấn: Ở ba mức độ: Cao đẳng, Đại học và Sau đại học.
Độ tuổi: Ở bốn mức độ: từ 23-30 tuổi, từ 31-40 tuổi, 41-50 tuổi và trên 50 tuổi Thâm niên công tác: Ở ba mức độ lần lượt là: dưới 3 năm, từ 3-5 năm và trên
5 năm.
3.4.4.3. Phương pháp xử lý dữ liệu phân tích
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 CBCC, kĩ thuật
phân tích được thực hiện theo các bước như sau:
Bước 1: Kiểm định độ tin cây Cronbach’s Alpha:
Giúp kiểm tra xem các biến quan sát của một nhân tố có đáng tin cậy hay không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố; cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng (0;1). Về lý thuyết hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Nếu hệ số này quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là sự trùng lớp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, trang 364).
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng: Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).
Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):
Từ 0.8 đến gần bằng 1: Thang đo lường rất tốt
Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: Thang đo lường sử dụng tốt Từ 06 trở lên: Thang đo lường đủ điều kiện
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Là một bước rất quan trọng khi phân tích dữ liệu định lượng bằng SPSS. Gọi tắt là EFA (Exploratory Factor Analysis): Dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Hai giá trị quan trọng được xem xét trong phân tích EFA là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt:
Giá trị hội tụ: Các biến quan sát cùng tính chất hội tụ về cùng một nhân tố, khi
biểu diễn trong ma trận xoay, các biến này sẽ nằm chung một cột với nhau.
Giá trị phân biệt: Các biến quan sát hội tụ về nhân tố này và phải phân biệt
với các biến quan sát hội tụ ở nhân tố khác, khi biểu diễn trong ma trận xoay, từng nhóm biến sẽ tách thành từng cột riêng biệt.
Các tiêu chí trong phân tích EFA:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích
hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến
quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau
của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân
tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình
EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này
biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại.
Nếu hệ số tải nằm trong khoảng ≤ 0.3 thì là điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại; hệ số tải nằm trong khoảng ≤ 0.5 thì biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt; hệ số tải nằm lớn hơn 0.5 thì biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.
Tuy nhiên, giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải nên được xem xét cùng kích thước mẫu. Với từng khoảng kích thước mẫu khác nhau, mức hệ số tải để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hoàn toàn khác nhau. Thường thì lấy hệ số tải 0.5 làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350; lấy tiêu chuẩn hệ số tải là 0.3 với cỡ mẫu từ 350 trở lên.
Giai đoạn 2: Nghiên cứu định lượng chính thức với mẫu nghiên cứu là N =
150 CBCC. Trình tự các bước thực hiện, kĩ thuật phân tích và tiêu chí đánh giá được thực hiện như sau:
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Tiêu chí đánh giá ở Bước 1 và Bước 2 giống như ở giai đoạn 1.
Bước 3: Kiểm định hệ số tương quan:
Phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng