5. Bố cục đề tài
2.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.1. Đặc điểm mẫu điều tra
Bảng 2.4: Đặc điểm mẫu điều tra
TIÊU CHÍ PHÂN LOẠI SỐ CÂU
TRẢ LỜI TỶ LỆ (%) TÍCH LŨY (%) Giới tính Nam 39 32,5 32,5 Nữ 81 67,5 100,0 Độ tuổi Từ 18 đến 25 tuổi 32 26,7 26,7 Từ 26 đến 35 tuổi 49 40,8 67,5 Từ 36 đến 45 tuổi 25 20,8 88,3 Trên 45 tuổi 14 11,7 100,0 Trình độ học vấn Dưới phổ thông 32 26,7 26,7 Phổ thông 61 50,8 77,5 Trung cấp 11 9,2 86,7 Cao đẳng 9 7,5 94,2 Đại học 7 5,8 100,0 Sau đại học 0 0 100,0 Bộ phận làm việc Bộ phận giám định 16 13,3 13,3 Bộ phận cắt 32 26,7 40,0 Bộ phận may 57 47,5 87,5 Bộ phận hoàn thành 15 12,5 100,0 Ca làm việc Hành chính 1 (7h15 - 16h00) 30 25,0 25,0 Hành chính 2 (8h15 - 17h00) 39 32,5 57,5 Ca 1 (6h00 - 14h00) 29 24,2 81,7
Ca 2 (14h00 - 22h00) 17 14,2 95,8 Ca 3 (22h00 - 6h00) 5 4,2 100,0 Thời gian làm việc Dưới 1 năm 29 24,2 24,2 Từ 1 đến 3 năm 58 48,3 72,5 Trên 3 năm 33 27,5 100 Thu nhập bình quân/tháng Từ 3-5 triệu đồng 25 20,8 20,8 Từ 5-7 triệu đồng 84 70,0 90,8 Trên 7 triệu đồng 11 9,2 100,0 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
2.3.1.1. Đặc điểm mẫu theo giới tính
Biểu đồ 2.2: Đặc điểm mẫu theo giới tính
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Theo kết quả khảo sát từ bảng trên, trong tổng số 120 người lao động được khảo sát tại công ty có 39 lao động là nam (chiếm tỷ lệ 32,5%) và 81 lao động là nữ (chiếm tỷ lệ 67,5%). Qua đó cho thấy có sự chênh lệch lớn giữa tỷ lệ nam và nữ với tỷ lệ nữ lớn hơn gấp hai lần tỷ lệ nam. Số lượng người lao động thuộc bộ phận may là rất lớn, lớn hơn nhiều so với các bộ phận khác, mà bộ phận may đa số là lao động nữ bởi công việc tại đây đòi hỏi người lao động phải có sự khéo léo, tỉ mỉ.
81 39
0 20 40 60 80 100
GIỚI TÍNH NAM
NỮ
2.3.1.2. Đặc điểm mẫu theo độ tuổi
Biểu đồ 2.3: Đặc điểm mẫu theo độ tuổi
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Kết quả khảo sát về cơ cấu theo độ tuổi, cho thấy: Độ tuổi từ 26 đến 35 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 49 người trong tổng số 120 người được khảo sát (chiếm tỷ lệ 40,8%); Tiếp theo đó là độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi với 32 người (chiếm tỷ lệ 26,7%); Có 25 lao động trong độ tuổi từ 36 đến 45 tuổi (chiếm tỷ lệ 20,8%) và chiếm tỷ lệ thấp nhất là độ tuổi trên 45 tuổi với 14 người (chiếm tỷ lệ 11,7%). Từ kết quả trên cho thấy số lượng lao động trẻ tuổi (từ 18 – 35 tuổi) là đa số (chiếm 67,5% trong tổng số 120 lao động được khảo sát). Kết quả này cũng khá dễ hiểu, bởi đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các đối tượng thuộc các bộ phận sản xuất trực tiếp tại Công ty, mà đặc điểm công việc tại các bộ phận này đòi hỏi người lao động phải nhanh nhẹn, khéo léo và hơn hết là phải có sức khỏe tốt, phù hợp với những lao động trẻ trung, năng động nên Công ty luôn ưu tiên tuyển dụng những lao động trẻ tuổi. Ngoài ra, một số vị trí sản xuất khác lại đòi hỏi người lao động phải có kinh nghiệm và chuyên môn dày dặn, tuy nhiên số lượng lao động từ độ tuổi 45 trở lên tại các bộ phận sản xuất là không nhiều. 32 49 25 14 0 10 20 30 40 50 60 ĐỘ TUỔI
Từ 18-25 tuổi Từ 26-35 tuổi Từ 36-45 tuổi Trên 45 tuổi
2.3.1.3. Đặc điểm mẫu theo trình độ học vấn
Biểu đồ 2.4: Đặc điểm mẫu theo trình độ học vấn
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Dựa vào biểu đồ cơ cấu trình độ học vấn như ở trên, ta dễ dàng nhận thấy có sự chênh lệch rõ ràng giữa hai nhóm phổ thông, dưới phổ thông và nhóm từ trung cấp trở lên. Trong đó, chiếm tỷ lệ cao nhất với 50,8% trong tổng số 120 lao động được khảo sát thuộc trình độ phổ thông, tiếp đến là trình độ dưới phổ thông có 32 người (chiếm tỷ lệ 26,7%). Như vậy, chỉ riêng nhóm phổ thông và dưới phổ thông đã chiếm đến 77,5% với số lượng là 93 lao động. Vì tính chất công việc tại các bộ phận sản xuất không yêu cầu người lao động phải có trình độ học vấn cao như các bộ phận làm việc gián tiếp nên tập trung phần lớn những người lao động trẻ như các học sinh vừa tốt nghiệp cấp 3 và các lao động có tay nghề, trong nhóm trình độ này cũng được phân bổ tập trung nhiều nhất là ở bộ phận May. Ngoài ra, ở các bộ phận sản xuất khác như bộ phận Cắt và bộ phận Giám định, một số vị trí yêu cầu người lao động phải có trình độ chuyên môn và học vấn cao hơn như nhóm trình độ trung cấp trở lên, tốt nghiệp trong các chuyên ngành thiết kế, may mặc, công nghiệp để có thể vận hành máy móc, thiết kế, lên sơ đồ…trong quá trình làm việc tại các bộ phận này.
32 61 11 9 7 0 10 20 30 40 50 60 70 TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN
Dưới phổ thông Phổ thông Trung cấp Cao đẳng Đại học
2.3.1.4. Đặc điểm mẫu theo bộ phận làm việc
Đề tài nghiên cứu chọn đối tượng khảo sát là các công nhân viên đang làm việc tại các bộ phận sản xuất tại 2 Nhà máy của Công ty. Kết quả khảo sát ở trên đã có sự chênh lệch lớn khi số lượng người lao động phần lớn tập trung ở bộ phận may khi có đến 57 người trong tổng số 120 lao động được khảo sát (chiếm tỷ lệ 47,50%).
Biểu đồ 2.5: Đặc điểm mẫu theo bộ phận làm việc
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Đặc điểm mẫu thuộc các bộ phận khác, lần lượt là: Bộ phận cắt với 32 lao động (chiếm 26,7%); Bộ phận giám định chiếm 13,3% với 16 người trong tổng số 120 lao động được khảo sát; Và chiếm tỷ lệ thấp nhất với 12,5% (15/120 lao động) đó là bộ phận hoàn thành. Sở dĩ lao động được khảo sát thuộc bộ phận này thấp là do tính chất công việc tại đây, người lao động không làm việc cố định và tập trung trong một khu vực nhất định như các bộ phận khác nên đã gây khó khăn trong quá trình khảo sát.
13,30%
26,70% 47,50%
12,50%
BỘ PHẬN LÀM VIỆC
Bộ phận giám định Bộ phận cắt Bộ phận may Bộ phận hoàn thành
2.3.4.5. Đặc điểm mẫu theo ca làm việc
Biểu đồ 2.6: Đặc điểm mẫu theo ca làm việc
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Với kết quả khảo sát như trên, ta nhận thấy: người lao động được khảo sát phần lớn làm việc thuộc ca hành chính 2 (từ 8h15 đến 17h00) với số lượng 39 người (chiếm tỷ lệ 32,5%); Ca hành chính 1 (từ 7h15 đến 16h00) với 30 lao động (chiếm tỷ lệ 25,5%); Ca 1 (từ 6h00 đến 14h00) chiếm tỷ lệ 24,2% với 29 người; Ca 2 (từ 14h00 đến 22h00) có 17 người (chiếm tỷ lệ 14,2%); Và ca 3 (từ 22h00 đến 6h00 hôm sau) có số lượng thấp nhất là 5 lao động (chiếm tỷ lệ 4,2%). Trên thực tế, nhằm để đáp ứng nhu cầu sản xuất hàng hóa nên Công ty đã chia thành 5 ca làm việc và được phân bổ người lao động khá đồng đều trong mỗi ca, đảm bảo năng suất và hoạt động xuyên suốt trong một ngày. Tuy nhiên, khi nhìn vào biểu đồ phân bổ như ở trên, ta dễ dàng nhận thấy sự chênh lệch giữa số lượng người lao động thường xuyên làm việc tại ca 2, và đặc biệt là ca 3 ít hơn hẳn so với các ca còn lại. Bởi trong quá trình khảo sát, khảo sát viên chỉ thực hiện trong ca hành chính 2 (từ 8h15 đến 17h00) nên số lượng lao động thường xuyên làm việc ở ca 2 và ca 3 là không nhiều.
2.3.4.6. Đặc điểm mẫu theo thời gian làm việc tại Công ty
Để phân loại số năm làm việc trong bảng khảo sát như ở trên, tác giả đã dựa vào thời gian ký kết hợp đồng lao động tại Công ty (Hợp đồng 1 năm; hợp đồng 3 năm và hợp đồng vô thời hạn là trên 3 năm) nhằm có được độ tin cậy cao nhất.
5 17 29 39 30 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 CA LÀM VIỆC Hành chính 1 Hành chính 2 Ca 1 Ca 2 Ca 3
Biểu đồ 2.7: Đặc điểm mẫu theo thời gian làm việc
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Đặc điểm mẫu theo thời gian làm việc tại Công ty, theo kết quả khảo sát ta thu được kết quả như sau: Lao động có thời gian làm việc trên 3 năm có 33 người (chiếm 27,5%); nhiều nhất là lao động có thời gian làm việc từ 1-3 năm khi có 58 người (Chiếm 48,3%) và thấp nhất là nhóm dưới 1 năm có 29 lao động (chiếm 24,2%).
2.3.4.7. Đặc điểm mẫu theo thu nhập bình quân một tháng
Biểu đồ 2.8: Đặc điểm mẫu theo thu nhập bình quân/tháng
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
24,20%
48,30% 27,50%
THỜI GIAN LÀM VIỆC
Dưới 1 năm Từ 1-3 năm Trên 3 năm
25 84 11 0 20 40 60 80 100 THU NHẬP BÌNH QUÂN/THÁNG Đơn vị tính: VNĐ
Từ 3 đến 5 triệu Từ 5 đến 7 triệu Trên 7 triệu
Kết quả khảo sát được phân bổ theo thu nhập bình quân một tháng như sau: Với 84 người, nhóm có thu nhập từ 5 đến 7 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất (chiếm 70,0%); tiếp đến là nhóm có thu nhập từ 3 đến 5 triệu đồng với 25 người (chiếm tỷ lệ 20,8%) và thấp nhất là nhóm người lao động có thu nhập bình quân trên 7 triệu đồng với 11 câu trả lời (chiếm 9,2%).
2.3.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Trong nghiên cứu này, đề tài sử dụng thang đo bao gồm 5 biến độc lập, trong đó: Biến “Bản thân người lao động” có 5 biến quan sát; Biến “Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên” có 4 biến quan sát; Biến “Điều kiện làm việc” có 4 biến quan sát; Biến “Sự cải tiến trong sản xuất” có 4 biến quan sát và biến “Môi trường làm việc” có 4 biến quan sát.
Nhằm có được kết quả chính xác nhất hơn, trước khi tiến hành phân tích dữ liệu, đề tài sẽ tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Thông qua hệ số Cronbach’s Alpha sẽ cho ta biết các biết quan sát của từng biến độc lập có đáng tin cậy hay không bằng sự phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Kiểm định này sẽ giúp chúng ta kiểm tra xem trong cùng một biến độc lập, biến nào có sự đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố và biến nào không. Từ đó, đề tài có thể dễ dàng loại bỏ các biến không liên quan trước khi đi vào các phân tích dữ liệu tiếp theo, thông qua các tiêu chuẩn sau:
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7 sẽ được chấp nhận và được đưa vào những bước phân tích xử lý tiếp theo. [15]
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, như bảng sau:
Bảng 2.5: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của các biến độc lập
Biến quan sát
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total
Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach’s Alpha if Item Deleted)
1. Bản thân người lao động
Cronbach’s Alpha = 0,826 BT1 0,622 0,791 BT2 0,635 0,789 BT3 0,609 0,797 BT4 0,609 0,795 BT5 0,644 0,785
2. Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên
Cronbach’s Alpha = 0,752
QL1 0,551 0,695
QL2 0,548 0,698
QL3 0,671 0,620
QL4 0,456 0,744
3. Điều kiện làm việc
Cronbach’s Alpha = 0,794
DK1 0,524 0,780
DK2 0,685 0,703
DK3 0,527 0,793
DK4 0,714 0,692
4. Sự cải tiến trong sản xuất
Cronbach’s Alpha = 0,841
CT1 0,579 0,838
CT2 0,770 0,754
CT3 0,573 0,840
CT4 0,786 0,746
5. Môi trường làm việc
Cronbach’s Alpha = 0,743 MT1 0,552 0,676 MT2 0,596 0,648 MT3 0,572 0,663 MT4 0,430 0,741 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha với kết quả như bảng trên, ta thấy tất cả 5 biến độc lập đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập tương ứng.
Vì vậy, dựa vào các tiêu chí kiểm định như trên ta có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng là đáng tin cậy nên đề tài quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát như ban đầu để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 2.6: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc
Biến quan sát
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total
Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach’s Alpha if Item Deleted)
NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG
Cronbach’s Alpha = 0,793
NS1 0,650 0,722
NS2 0,642 0,712
NS3 0,639 0,719
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy biến phụ thuộc “Năng suất lao động” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,793 thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định (Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7) và có các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc nên ta có thể kết luận các biến quan sát trên có sự tương quan chặt chẽ với nhau, đảm bảo cho các bước phân tích tiếp theo.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo ở bước trước, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. [18]
2.3.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không, trong đó:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Vì vậy, để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA thì hệ số KMO cần phải lớn hơn 0,50. Theo Kaiser (1974) đề nghị:
KMO >= 0,90: Phân tích nhân tố rất tốt
0,80 <= KMO < 0,90: Phân tích nhân tố tốt
0,70 <= KMO < 0,80: Phân tích nhân tố được
0,60 <= KMO < 0,70: Phân tích nhân tố tạm được
0,50 <= KMO < 0,60: Phân tích nhân tố xấu
KMO < 0,50: Không thích hợp để phân tích nhân tố
- Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau hay không. Để thỏa mãn kiểm định này, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.
Kết quả kiểm định như bảng sau:
Bảng 2.7: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) 0,818
Đại lượng thống kế (Bartlett’s Test) Approx. Chi-Square 1467,042 df 210 Sig. 0,000 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Dựa vào bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy hệ số KMO bằng 0,818 lớn hơn 0,5. Đồng thời, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn
0,05 nên các biến quan sát có sự tương quan với nhau. Vì vậy, nghiên cứu có thể thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố