Chương 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
3.1. Quy trình nghiên cứu
3.2.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
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
Nghiên cứu chính thức được chọn bằng phương pháp khảo sát toàn bộ, khảo sát bằng phương thức phát phiếu trực tiếp cho nhân viên đang làm việc tại Công ty TNHH MTV Vận tải Thương mại Huy Hoàng.
Bảng 3. 8. Bảng xác định kích thước mẫu khảo sát STT Các phòng chức năng công chSố lượng STT Các phòng chức năng công chSố lượng ức Tỷ lệ Kích thước mẫu khảo sát tối thiểu 1 Phòng Tổ chức Nhân sự 5 4 % 4 2 Phòng Tài chính và Kế toán 15 10% 11 3 Phòng Điều hành Vận tải 40 32% 30 4 Phòng quản lý chất lượng 10 8% 8 5 Phòng Kế hoạch kinh doanh 55 44% 42 Tổng cộng (N) 125 n=N/(1+N*e2) 95 95
Trong nghiên cứu này, tác giả phỏng vấn toàn bộ nhân viên (không bao gồm Ban giám đốc của Công ty) tại Công ty TNHH MTV Vận tải Thương mại Huy Hoàng với số mẫu được phân bổ như sau:
Bảng 3. 9. Bảng phân bổ số lượng khảo sát nhân viên
STT Các phòng chức năng Số lượng nhân viên
1 Phòng Tổ chức Nhân sự 5
2 Phòng Tài chính và Kế toán 15
3 Phòng Điều hành Vận tải 40
4 Phòng Quản lý chất lượng 10
5 Phòng Kế hoạch kinh doanh 55
Tổng cộng (N) 125
3.2.1.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dùng phương pháp lấy mẫu thuận tiện để chọn mẫu. Những người tham gia khảo sát là các nhân viên đang làm việc tại Công ty TNHH MTV Vận tải Thương mại Huy Hoàng. Trước khi phát phiếu khảo sát cho nhân viên, tác giảđã liên hệ, trao đổi trước với các trưởng bộ phận 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 thông tin và mang tính khách quan.
3.2.1.3. Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu
Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
Bước 1: Phân tích 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.
Bước 2: 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 sốđược dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủđể phân tích nhân tố thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết vềđộ 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.
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 không có mối quan hệ r < 0: mối quan hệ ngược chiều
r> 0: Mối quan hệ cùng chiều r: (0; 0.2): không 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 mô hình trên đánh giá các nhân tố tạo động lực làm việc cho nhân viên Công ty TNHH MTV Vận tải Thương Mại Huy Hoàng., tác giả tiến hành thực hiện phân tích hồi quy theo 02 mô hình dựa trên 02 nhóm nhân tố ảnh hưởng:
- Mô hình 1: phân tích ảnh hưởng của nhóm nhân tố thúc đẩy đến biến phụ thuộc là Động lực làm việc.
- Mô 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 mô hình: Giá trị Sig của F < 0.05: Mô 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; mô hình không bị hiện tương đa cộng tuyến
* Kiểm định hiện tự tương quan: d: giá trị Dubin Watson 1 < d < 3: Mô hình không 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 không 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.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong Chương 3, tác giả đã thực hiện được các nội dung sau: Đưa ra được quy trình nghiên cứu; Xây dựng được thang đo với các biến quan sát của từng thang đo, các thang đo nghiên cứu cũng được nhận diện bao gồm thang đo về các nhân tốảnh hưởng đến “Động lực làm việc của nhân viên” tại Công ty TNHH MTV Vận tải Thương mại Huy Hoàng. Trình bày phương pháp chọn mẫu, thu thập nguồn dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu đề tài; Các phương pháp phân tíchđược sử dụng trong nghiên cứu như: Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích EFA.