Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Phân tích nhân tố là tên gọi chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu”. Phân tích nhân tố khám phá nhằm đánh giá và tìm ra hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá thuộc nhóm đa biến phụ thuộc lẫn nhau, dùng để rút gọn nhiều biến quan sát có tƣơng quan với nhau thành một tập các nhân tố có ý nghĩa cho vấn đề nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá cần quan tâm đến các tiêu chuẩn sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giao động trong khoảng từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, nếu nhƣ trị số này < 0,5 thì việc phân tích nhân tố có khả năng sẽ không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 31). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nếu giá trị (Sig < 0,05) thì
kiểm định này có ý nghĩa thống kê, các biến quan sát sẽ có mối tƣơng quan với nhau
trong tổng thể. Các tiêu chí trong phân tích EFA chỉ đƣợc gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và mức quan sát ý nghĩa (Sig) < 0,05.
+ Hệ số tải Nhân tố (Factor loading): Là mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến với các nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng lớn thì các biến quan sát và các nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Theo Hair và cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, > 0,4 đƣợc xem là quan trọng và > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực tiễn nghiên cứu hệ số tải nhân tố > 0,5 là chấp nhận. Nếu chênh lệch hệ số tải < 0,3 thì cần phải loại bỏ biến quan sát đó. Tuy nhiên, cần xem xét lại sự đóng góp của biến vào giá trị nội dung của nhân tố trƣớc khi quyết định loại bỏ hay giữ lại nó. Nếu hệ số tải nhân tố nhỏ nhƣng 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. Để phù hợp với thực tiễn nghiên cứu, tác giả chọn
những biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 cho nghiên cứu này.
+ Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát, nghĩa là các nhân tố trích đƣợc bao nhiêu phần trăm của các biến đo lƣờng. Tổng phƣơng sai trích phải đạt từ 50% (Percentage of variance) 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 lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố nào có hệ số Eigenvalue > 1 sẽ đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích.
Thang đo chỉ đƣợc chấp nhận khi đảm bảo điều kiện: tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và
hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1988).
3.5.4. Phân tích tƣơng quan
Phân tích tƣơng quan Pearson là phƣơng pháp để đo lƣờng mối liên hệ tƣơng quan giữa hai biến số (biến độc lập và biến phụ thuộc), đồng thời phát hiện mối tƣơng
quan chặt chẽ với nhau giữa các biến độc lập, nếu các biến độc lập với nhau có tƣơng
quan chặt thì cần lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tƣơng quan Pearson - Pearson correlation coefficient (ký hiệu r) có giá trị tuyệt đối tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị hệ số tƣơng quan Pearson bằng 1 hoặc bằng -1 cho thấy dữ liệu hoàn toàn thích hợp với mô hình tuyến tính. Hệ số tƣơng quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (hệ số r chỉ có ý nghĩa khi Sig < 0.05, nếu Sig > 0.05 thì không có tƣơng quan). Và r > 0 cho thấy sự tƣơng quan dƣơng giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng lên sẽ làm tăng giá trị của biến kia và
ngƣợc lại. Còn r < 0 cho thấy có sự tƣơng quan âm giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng bao nhiêu thì sẽ làm giảm đi giá trị của biến kia và ngƣợc lại, r tiến đến gần 1 tƣơng quan càng mạnh, r tiến đến gần 0 thì tƣơng quan càng yếu.
3.5.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Hồi quy đa biến là một phần mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn giản, đƣợc sử dụng để dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của hai hoặc nhiều biến khác. Biến dự đoán đƣợc gọi là biến phụ thuộc. Các biến sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc đƣợc gọi là biến độc lập. Hồi quy đa biến cho phép xác định mức độ đóng góp nhiều, ít, hoặc không đóng góp... của từng nhân tố vào sự thay đổi của biến phụ thuộc. Các chỉ số trong hồi quy đa biến có ý nghĩa nhƣ sau:
Giá trị Adjusted R Square (R bình phƣơng hiệu chỉnh) và R2
(R Square) phản ánh mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mức biến thiên của 2 giá trị này từ 0 - 1. Nếu giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh càng tiến gần về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa. Ngƣợc lại, hai giá trị trên càng tiến dần về 0 thì ý nghĩa của mô hình càng yếu. Nếu nằm trong khoảng từ 0.5 - 1 thì là mô hình tốt, < 0.5 là mô hình chƣa tốt.
Trị số Durbin - Watson (DW): Có chức năng kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Giá trị của DW biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu tƣơng quan của các sai số kề nhau không xảy ra thì giá trị sẽ gần bằng 2. Nếu giá trị gần về 4 nghĩa là các phần sai số có tƣơng quan nghịch, gần về 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận. Trong trƣờng hợp DW < 1 và DW > 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất.
Giá trị Sig. của kiểm định F có tác dụng kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu giá trị Sig. < 0.05 trong bảng ANOVA => Mô hình hồi quy tuyến tính bội và tập dữ liệu phù hợp (và ngƣợc lại).
Giá trị Sig. của kiểm định t đƣợc sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. < 0.05 => Biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) trong phân tích hồi quy, nằm tại cột cuối cùng của bảng Coefficients: đƣợc sử dụng để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Đây là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau, và đƣợc thể hiện dƣới dạng hàm số. Nếu VIF > 10 thì có hiện tƣợng đa cộng tuyến với biến độc lập (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu hệ số phóng đại phƣơng sai VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến giữa
các biến độc lập (đây là điều không mong muốn). Và ngƣợc lại, nếu VIF < 2 không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
3.6. Kết quả nghiên cứu định lƣợng sơ bộ
Kết quả nghiên cứu định lƣợng sơ bộ đƣợc trình bày tại Phụ lục 4 và đƣợc tổng hợp trong Bảng 3.3.
Bảng 3.3. Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo sơ bộ bằng Cronbach’s Alpha Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Kết luận
Thang đo “Lãnh đạo”: Cronbach’s Alpha = 0,954
LD1 10,5962 9,540 0,875 0,943 Biến phù hợp
LD2 10,5962 8,755 0,927 0,927 Biến phù hợp
LD3 10,5962 9,187 0,881 0,941 Biến phù hợp
LD4 10,5000 9,275 0,869 0,945 Biến phù hợp
Thang đo “Thu nhập”: Cronbach’s Alpha = 0,917
TN1 8,7115 8,052 0,857 0,879 Biến phù hợp
TN2 8,8462 7,819 0,817 0,889 Biến phù hợp
TN3 8,5000 8,216 0,762 0,908 Biến phù hợp
TN4 8,5577 6,879 0,827 0,891 Biến phù hợp
Thang đo “Đồng nghiệp”: Cronbach’s Alpha = 0,922
DN1 15,3462 5,603 0,754 0,914 Biến phù hợp
DN2 15,3462 5,407 0,843 0,899 Biến phù hợp
DN3 15,5385 4,998 0,845 0,895 Biến phù hợp
DN4 15,5000 4,882 0,877 0,888 Biến phù hợp
DN5 15,6538 4,937 0,718 0,926 Biến phù hợp
Thang đo “Đào tạo và thăng tiến”: Cronbach’s Alpha = 0,875
DT1 9,4231 4,916 0,754 0,831 Biến phù hợp
DT2 9,2692 4,593 0,754 0,837 Biến phù hợp
DT3 9,2500 5,093 0,802 0,813 Biến phù hợp
DT4 9,4423 6,212 0,663 0,872 Biến phù hợp
Thang đo “Đánh giá thành tích”: Cronbach’s Alpha = 0,892
DG1 9,4615 6,332 0,711 0,879 Biến phù hợp
DG2 9,6346 6,433 0,771 0,858 Biến phù hợp
DG3 9,5577 6,408 0,718 0,876 Biến phù hợp
DG4 9,7115 5,543 0,853 0,824 Biến phù hợp
Thang đo “Môi trƣờng làm việc”: Cronbach’s Alpha = 0,885
MT1 10,8462 5,035 0,722 0,863 Biến phù hợp
MT2 10,8846 4,692 0,758 0,849 Biến phù hợp
MT3 11,1346 4,785 0,699 0,872 Biến phù hợp
MT4 11,0962 4,442 0,823 0,823 Biến phù hợp
Thang đo “Động lực làm việc”: Cronbach’s Alpha = 0,907
DL1 15,3269 6,224 0,748 0,891 Biến phù hợp
DL2 15,3077 6,805 0,735 0,894 Biến phù hợp
DL3 15,6923 5,786 0,855 0,867 Biến phù hợp
DL4 15,5000 6,137 0,825 0,874 Biến phù hợp
DL5 15,4808 6,725 0,682 0,904 Biến phù hợp
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp nghiên cứu, phƣơng pháp chọn mẫu, mô tả quy trình nghiên cứu, điều chỉnh thang đo, đồng thời trình bày phƣơng pháp phân tích dữ liệu. Phƣơng pháp nghiên cứu trong chƣơng này đƣợc thực hiện bằng hai phƣơng pháp: đó là phƣơng pháp nghiên cứu định tính và phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Phƣơng pháp nghiên cứu định tính thông qua thảo luận nhóm để xây dựng, đánh giá các thang đo, qua các thang đo đo lƣờng các khái niệm cũng đƣợc xây dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Quy trình và tiêu chí xử lý, phân tích dữ liệu định lƣợng đƣợc thể hiện chi tiết bằng phần mềm SPSS 20. Thang đo chính thức đƣợc hình thành dựa vào kết quả của các nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng sơ bộ.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu của đề tài, đồng thời hoàn chỉnh các thang đo và các kết quả kiểm định mô hình lý thuyết, cùng các giả thuyết nghiên cứu bằng phần mềm SPSS 20.
4.1. Giới thiệu về Trƣờng Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu 4.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển 4.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển
Bà Rịa - Vũng Tàu là một tỉnh nằm trong khu vực kinh tế trọng điểm phía Nam. Bà Rịa - Vũng Tàu có nhiều điều kiện để phát triển công nghiệp Dầu khí, Cảng biển, Điện đạm, Hải sản, Du lịch... Xuất phát từ nhu cầu cung ứng nguồn nhân lực có chất lƣợng cao cho sự nghiệp công nghiệp hóa của tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu nói riêng và khu vực kinh tế trọng điểm phía Nam nói chung, cũng nhƣ nguyện vọng của Đảng bộ, Chính quyền và nhân dân Bà Rịa - Vũng Tàu mong muốn có một trƣờng đại học tại tỉnh nhà, ngày 27/01/2006 Trƣờng Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu đƣợc thành lập theo Quyết định số 27/2006/QĐ-TTg của Thủ tƣớng Chính phủ, hoạt động theo quy chế tổ chức của trƣờng đại học tƣ thục, chịu sự quản lý chuyên môn của Bộ Giáo dục và Đào tạo và quản lý theo địa bàn của Ủy ban nhân dân tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu.
Năm 2006, khi mới thành lập, trƣờng chỉ có 01 cơ sở đào tạo tại số 80 Trƣơng Công Định, phƣờng 3, thành phố Vũng Tàu. Cơ sở 02 đƣợc xây dựng và khánh thành cuối năm 2008 tại số 01 Trƣơng Văn Bang, phƣờng 7, thành phố Vũng Tàu. Năm 2009, trƣờng thuê thêm cơ sở đào tạo tại 951 Bình Giã, phƣờng 10, thành phố Vũng Tàu, nâng tổng số cơ sở vật chất của trƣờng lên thành 03 cơ sở, đảm bảo diện tích phòng học, thực hành, thí nghiệm và vui chơi, sinh hoạt cho sinh viên. Năm 2014, nhà trƣờng kí kết hợp tác xây dựng kí túc xá cho sinh viên tại địa chỉ số 10 Trần Nguyên Hãn, phƣờng 1, thành phố Vũng Tàu đảm bảo chỗ ăn ở, học tập và sinh hoạt cho sinh viên ở xa. Có thể thấy từ khi thành lập đến nay, trƣờng liên tục đầu tƣ xây dựng, cải tạo các cơ sở đào tạo, đầu tƣ xây dựng thƣ viện cùng các phòng thực hành, thí nghiệm; trang bị thiết bị máy móc phục vụ các hoạt động giảng dạy, học tập và nghiên cứu khoa học. Hiện nay, trƣờng có trên 30 phòng thực hành, thí nghiệm, trong đó có 11 phòng thực hành máy tính, 20 phòng thực hành, thí nghiệm các chuyên ngành. Tháng 7/2016, BVU chính thức gia nhập Tập đoàn Giáo dục Nguyễn Hoàng và nhận đƣợc sự đầu tƣ lớn về cơ sở vật chất, hạ tầng. Năm 2017, Tập đoàn Nguyễn Hoàng chính thức
đầu tƣ vào cơ sở 3 tại 951 Bình Giã, xây dựng khu liên hợp giảng đƣờng, phòng thực hành - thí nghiệm, sân vận động, khu vui chơi cho sinh viên; đặc biệt là khu ký túc xá cao cấp với sức chứa tới 3.000 chỗ ở cho Trƣờng Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu. Dự kiến cuối 2020, BVU sẽ khởi công xây dựng dự án cơ sở chính trên đƣờng Võ Nguyên Giáp với diện tích 9 ha, gồm các khối giảng đƣờng từ 9 - 11 tầng với 180 phòng học có ánh sáng tự nhiên; 60 phòng thí nghiệm, thực hành trang bị hiện đại; thƣ viện với 1000m2 và khu phụ trợ nhƣ hồ bơi, sân bóng, phòng tập thể thao, khuôn viên...
Cũng trong năm 2017, căn cứ vào mục tiêu đào tạo, Nhà trƣờng đã tiến hành tái cơ cấu tổ chức, nhân sự theo hƣớng chuyên sâu đào tạo, ứng dụng và tăng cƣờng đào tạo kỹ năng, đƣa sinh viên đi thực tế giúp sinh viên khi ra trƣờng có nhiều điều kiện, cơ hội việc làm phù hợp. Để đảm bảo phục vụ tốt nhiệm vụ đào tạo, ngoài việc đầu tƣ cơ sở vật chất, xây dựng ký túc xá, Ban Giám hiệu nhà trƣờng còn chú trọng đến nhiệm vụ nghiên cứu khoa học, phát huy nguồn lực trí thức trẻ, tạo ra những điều kiện thuận lợi, động viên kịp thời về vật chất lẫn tinh thần cho việc phát huy tính năng động sáng tạo trong công việc, trong giảng dạy và nghiên cứu khoa học của mỗi cán bộ, giảng viên, nhân viên, nhân viên để biến khả năng thành hiện thực, thúc đẩy sự phát triển bền vững của nhà trƣờng.
Xuất phát từ yêu cầu thực tế nhằm đào tạo cho tỉnh, khu vực đội ngũ lao động có trình độ chuyên môn phù hợp, ngay từ đầu Nhà trƣờng đã xác định các ngành nghề mũi nhọn, đó là các ngành kinh tế, kỹ thuật, xã hội nhân văn…, đến nay ngoài 12 ngành kinh tế, kỹ thuật và ngôn ngữ với trên 40 chuyên ngành trƣớc đây, Nhà trƣờng đã mạnh dạn chuyển hƣớng, mở thêm các chuyên ngành mới phù hợp với nhu cầu của tỉnh và khu vực nhƣ chuyên ngành: Quản trị nhà hàng và dịch vụ ăn uống, Luật học, Điều dƣỡng, Tâm lý học… nâng quy mô đào tạo lên 17 ngành đại học, 5 ngành thạc sĩ, thu hút đƣợc số lƣợng lớn sinh viên đăng ký và nhập học. Trong quá trình xây dựng chiến lƣợc phát triển, lãnh đạo nhà trƣờng luôn tổng kết kinh nghiệm từng năm, xác định những ƣu điểm, hạn chế, căn cứ vào chiến lƣợc phát triển giáo dục và đào tạo của nhà nƣớc để đƣa ra đƣờng lối, chủ trƣơng, kế hoạch, mục tiêu cho phù hợp với sự phát triển của nhà trƣờng trong những năm tiếp theo.
Trải qua gần 15 năm xây dựng và phát triển, Trƣờng Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu đã nỗ lực đóng góp nhiều thành tích trong sự nghiệp giáo dục, từng bƣớc khẳng định thƣơng hiệu về đào tạo và nghiên cứu khoa học trong xã hội với những thành tích
nổi bật: Huân chƣơng Lao động hạng Ba của Chủ tịch nƣớc; Cờ thi đua của tỉnh Bà