Toàn bộ 09 thành viên của nhóm thảo luận thống nhất rằng các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của người lao động với Bưu điện tỉnh Long An do tác giả đề xuất trong chương II (mục 2.4.1) là những nhân tố quan trọng và phù hợp với điều kiện thực tế của Bưu điện tỉnh Long An.
Các biến quan sát của các nhân tố ảnh hưởng:
STT BIẾN ĐỘC LẬP SỐ BIẾN QUAN SÁT
1 Thu nhập 4
2 Khen thưởng và phúc lợi 4
3 Môi trường làm việc 4
4 Đồng nghiệp 5
5 Người quản lý 5
6 Cơ hội thăng tiến 4
7 Văn hóa tổ chức 4
STT BIẾN PHỤ THUỘC SỐ BIẾN QUAN SÁT
1 Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức 5
Sau khi thảo luận, các thành viên nhóm đều thống nhất không loại biến nào, tức là giữ nguyên 30 biến quan sát thuộc 07 biến độc lập có ảnh hưởng đến sự gắn bó của người lao động đối với tổ chức và 05 biến quan sát thuộc biến phụ thuộc.
Kết quả thảo luận nhóm được trình bày tại Phụ lục 1.3
Dựa vào kết quả nghiên cứu định tính, tác giả bổ sung thêm các biến đặc điểm cá nhân (nhóm tuổi, nhóm giới tính) để hình thành bảng câu hỏi chính thức, thu thập số liệu để phục vụ cho nghiên cứu định lượng.
3 N n cứu địn lượn
3.2.2.1 Thiết kế mẫu
a. Phương pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Lý do vì phương pháp này thường được
dùng trong nghiên cứu khám phá, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí cho người nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ 2013). Tác giả tiến hành phát Phiếu khảo sát cho người lao động đang làm việc tại Bưu điện tỉnh Long An thông qua Lãnh đạo chuyên môn của các đơn vị và phòng ban Khối quản lý.
b. Kích thước mẫu
Thiết kế mẫu nghiên cứu: Đối tượng thu thập thông tin là người lao động đang làm việc tại Bưu điện tỉnh Long An và có hợp đồng lao động với kỳ hạn từ 12 tháng trở lên. Có nhiều công thức kinh nghiệm để tính kích cỡ mẫu khảo sát cho phù hợp.
Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Kích thước mẫu ít nhất bằng 4 hay 5 lần số lượng biến được đưa vào phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008, tập 2, trang 31).
Một công thức kinh nghiệm thường được dùng để tính kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là n≥50+8p với p là số biến độc lập trong mô hình (Green 1991, trích bởi Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 521).
Để sử dụng EFA chúng ta cần kích thước mẫu lớn. Trong EFA, kích thước mẫu thường xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu, (2) số lượng biến được đưa vào phân tích. (Hair và cộng sự 2006, trích bởi Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 415) mẫu tối thiểu là 50 tốt nhất là 100 và tỷ lệ biến quan sát (Observations) / biến đo lượng (Items) là 5:1 và tốt nhất là 10:1 trở lên. Dựa vào tổng số biến quan sát trong mô hình là 35. Tác giả chọn mẫu thuận tiện với kích thước là 250 > (n=35x5=175) có dự phòng những bảng câu hỏi trả lời không đạt yêu cầu.
Đối với đề tài này, việc xác định kích thước mẫu của nghiên cứu định lượng được thực hiện là 250 là phù hợp.
3.2.2.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008, tập 2, trang 13), thang đo do (Rennis Likert 1932) giới thiệu là một trong những hình thức đo lường được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu kinh tế xã hội. Likert đã đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến trong nghiên cứu định lượng.
Thang đo chính thức được đề xuất trong mô hình nghiên cứu là: (1) Thu nhập; (2) Khen thưởng và phúc lợi; (3) Môi trường làm việc; (4) Đồng nghiệp; (5) Người
quản lý; (6) Cơ hội thăng tiến; (7) Văn hóa tổ chức.
Bảng câu hỏi phỏng vấn người lao động gồm 2 phần:
Phần 1 là phần chính: Bao gồm các câu hỏi về các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên với tổ chức. Mỗi câu hỏi được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ tương ứng như sau: mức 1 là hoàn toàn không đồng ý với phát biểu, mức 2 không đồng ý, mức 3 không ý kiến, mức 4 đồng ý và mức 5 hoàn toàn đồng ý với phát biểu.
Phần 2 là phần yếu tố cá nhân: Thu thập thông tin cá nhân của người lao động để có thể tiến hành các phép kiểm định bổ trợ khác.
Nhóm giới tính: Nghiên cứu kiểm tra sự khác nhau của nhóm giới tính tác động lên mối quan hệ giữa các nhân tố.
Nhóm tuổi: Ở mỗi nhóm tuổi, tâm lý khác nhau dẫn đến sự gắn bó với tổ chức có thể khác nhau. Tác giả chia độ tuổi thành các nhóm: Từ 18 đến 25 tuổi, từ 26 đến 35 tuổi, từ 36 đến 45 tuổi và lớn hơn 45 tuổi.
Bảng khảo sát chính thức được đề cập chi tiết tại phụ lục 2.
3.2.2.3 Phương pháp thu thập dữ liệu
Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn người lao động với bảng câu hỏi soạn sẵn. Tác giả gửi trực tiếp Phiếu khảo sát đến người lao động đang làm việc tại Bưu điện tỉnh Long An bằng câu hỏi giấy.
Kết quả khảo sát, sau khi loại bỏ các Phiếu khảo sát không hợp lệ, tác giả đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS 20.0 để xử lý.
3.3 Xây dựng và mã hóa thang đo
Các khái niệm trong mô hình được đo lường bởi các thang đo đã được kiểm định qua các nghiên cứu trước. Đồng thời dựa vào kết quả từ buổi thảo luận nhóm, tác giả tiến hành mã hóa thang đo cho mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.1. Mã hóa thang đo TT Nhân tố Mã
hóa
Biến quan sát Nguồn
1 Thu nhập
TN1 Thu nhập hiện tại tương xứng với năng
lực của anh/chị Đỗ Phú Đạt
(2016) TN2 Anh/chị có thể sống được dựa vào thu
TT Nhân tố Mã hóa
Biến quan sát Nguồn
TN3 Thu nhập tại đơn vị của anh/chị công bằng cho các vị trí
TN4 Anh/chị hiểu rõ chính sách về thu nhập tại đơn vị
2
Khen thƣởng và phúc lợi
KT1 Thành tích của anh/chị được Lãnh đạo đơn vị công nhận kịp thời
Nguyễn Thị Ngọc Châu (2018) KT2 Anh/chị được thưởng xứng đáng với
những đóng góp của mình
KT3 Các chế độ phúc lợi của đơn vị hấp dẫn KT4 Các phúc lợi mà anh/chị nhận được
không thua công ty khác
3
Môi trƣờng làm việc
MT1 Nơi anh/chị làm việc thoáng mát, sạch sẽ và đảm bảo an toàn lao động
Trần Kim Dung
(2005)
MT2 Anh/chị được cung cấp đầy đủ phương tiện, thiết bị để làm việc
Nguyễn Thị Ngọc Châu (2018)
MT3 Những chính sách liên quan đến anh/chị đều được đơn vị thông báo đầy đủ
Trần Kim Dung
(2005)
MT4 Anh/chị cảm thấy không khí làm việc ở đơn vị thoải mái
Nguyễn Thị Ngọc Châu (2018)
4 Đồng nghiệp
DN1 Đồng nghiệp của anh/chị rất thân thiện Đỗ Phú Đạt ( 2016)
DN2 Mọi người luôn hợp tác để hoàn thành công việc
Nguyễn Thành Long (2016)
DN3 Đồng nghiệp sẵn sàng hỗ trợ anh/chị
trong công việc Nguyễn Thị Ngọc Châu (2018) DN4 Đồng nghiệp của anh/chị sẵn sàng chia
TT Nhân tố Mã hóa
Biến quan sát Nguồn
DN5 Đồng nghiệp của anh/chị là người đáng
tin cậy Đỗ Phú Đạt ( 2016)
5 Ngƣời quản lý
QL1 Anh/chị giao tiếp thoải mái với người quản lý của mình
Trần Kim Dung
(2005) QL2 Anh/chị thường xuyên được động viên
trong công việc từ người quản lý
QL3 Anh/chị luôn nhận được sự chỉ dẫn của người quản lý khi cần thiết
QL4 Anh/chị được tin cậy trong công việc QL5 Người quản lý luôn quan tâm đến
anh/chị Đỗ Phú Đạt (2016)
6 Cơ hội thăng tiến
TT1 Anh/chị có nhiều cơ hội thăng tiến tại đơn vị
Đỗ Phú Đạt (2016)
TT2 Chính sách và điều kiện thăng tiến tại đơn vị anh/chị cụ thể
Trần Kim Dung
(2005)
TT3 Đơn vị luôn tạo cơ hội thăng tiến công bằng cho người có năng lực
Hồ Văn Dần (2015) TT4 Anh/chị hài lòng khi có cơ hội thăng
tiến
7 Văn hóa tổ chức
VH1 Đơn vị rất quan tâm đến công tác đào tạo cho nhân viên
Wallach (1983) VH2
Khi cần sự hỗ trợ, anh/chị luôn nhận được sự hợp tác từ các phòng của Khối quản lý
VH3 Anh/chị được khuyến khích sáng tạo trong công việc
VH4 Anh/chị được tự chủ trong công việc
8 Sự gắn bó
của nhân GB1
Về một số phương diện, anh/chị xem
TT Nhân tố Mã hóa
Biến quan sát Nguồn
viên với
tổ chức GB2 Anh/chị sẵn sàng ở lại làm việc lâu dài với đơn vị mặc dù có nơi khác đề nghị
mức thu nhập hấp dẫn hơn
(2016)
GB3
Anh/chị cảm thấy rằng các vấn đề mà đơn vị gặp phải cũng là vấn đề của anh/chị Linda Rhoades, Robert Eisenberger, and Stephen Armeli (2001) GB4 Anh/chị tự hào nói với người khác là
anh/chị được làm việc trong đơn vị GB5 Anh/Chị sẽ rất vui khi làm việc tại đơn
vị của mình cho đến khi nghỉ hưu
(Nguồn: Nghiên cứu trước và kết quả nghiên cứu định tính)
3.4 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập sẽ được xử lí trên phần mềm SPSS 20.0 theo trình tự sau:
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập Phiếu khảo sát đã được trả lời, làm sạch dữ liệu, mã hóa các dữ liệu cần thiết trong bảng câu hỏi bằng phần mềm SPSS.
Bước 2: Thống kê: Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được.
Bước 3: Phân tích độ tin cậy: Tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha.
Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bước 5: Phân tích hệ số Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
Bước 6: Phân tích hồi quy: Xác định mối liên hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Bước 7: Kiểm định mô hình và kiểm định giả thuyết.
3 4 P ân tíc t ốn k mô tả
Tác giả sử dụng phép phân tích mô tả (descriptives) trong phần mềm SPSS 20.0 để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu (các thông tin của đối tượng được khảo sát) gồm nhóm giới tính, nhóm tuổi.
3 4 P ân tíc độ t n cậy ( ệ số Cronbac ’s Alp a)
Đo lường độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha là phép kiểm định phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Hệ số này cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp tốt vào việc đo lường khái niệm của nhân tố, biến nào không.
(Cronbach 1951, trích bởi Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 355) đưa ra chú ý rằng hệ số Cronbach‟s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo có từ 03 biến quan sát trở lên, chứ không đo được độ tin cậy cho từng biến quan sát.
Thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,75-0,95]. Nếu hệ số Cronbach‟s Alpha ≥ 0,6, thang đo đó có thể được chấp nhận về độ tin cậy (Nunnally & Bernsteri 1994, trích bởi Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 365).
(Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 364) cho rằng, về lý thuyết hệ số Cronbach‟s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số Cronbach‟s Alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Đây là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường, chúng ta cần sử dụng thêm hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected Item-Total Correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (không tính biến đang xem xét). Đây là tiêu chuẩn để đánh giá một biến đo lường có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein 1994).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally 1978; Peterson 1994; Slater 1995 trích bởi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008, tập 2, trang 24).
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số Cronbach‟s Alpha < 0,6 và loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh <0,3 ra khỏi mô hình vì những biến quan sát này không có ý nghĩa đối với thang đo.
Tuy nhiên, việc loại các biến không đạt yêu cầu còn phụ thuộc vào việc xem xét giá trị nội dung của khái niệm, chứ không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 367).
3 4 3 P ân tíc n ân tố k m p EFA
Sau khi sử dụng phương pháp Cronbach‟s Alpha để đánh giá độ tin cậy thang đo, tiếp theo thang đo phải được đánh giá hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để xác định và đánh giá hai giá trị này.
Với giá trị hội tụ, các biến quan sát có cùng tính chất hội tụ về cùng một nhân tố và trong ma trận xoay, các biến này sẽ nằm chung một cột. Với giá trị phân biệt, các biến quan sát hội tụ về nhân tố này và phải phân biệt với các biến quan sát ở nhân tố khác. Khi biểu diễn trong ma trận xoay, từng nhóm biến sẽ tách thành từng cột riêng biệt.
Phương pháp phân tích EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 378).
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng phương pháp phân tích EFA, người ta thường tiến hành kiểm định các tiêu chí:
- Kiểm định Bartlett‟s (Bartlett's Test of Sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I (indentify matrix) hay không. Kiểm định Bartlett‟s có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0,05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát tương quan nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 413).
- Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng. Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, hệ số KMO phải lớn hơn 0,5. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0,90: rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO ≥ 0,50: xấu và KMO < 0,50: không thể chấp nhận được. Trong thực tế, với sự hỗ trợ của phần mềm xử lý thống kê SPSS, chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt yêu cầu thì vấn đề
kiểm định Bartlett‟s, KMO không còn ý nghĩa nữa vì chúng luôn luôn đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 414).
- Tiêu chí Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) là tiêu chí được sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalues tối thiểu bằng 1 (≥ 1) (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 410).
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) còn gọi là trọng số nhân tố, λi >=0,5 là chấp nhận. Nếu λi < 0,5 chúng ta có thể xóa biến Xi vì nó thật sự không đo lường khái niệm ta cần đo. Tuy nhiên việc loại bỏ cần chú ý giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường. Nếu mẫu lớn cũng có thể chấp nhận λi > 0,4. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0,3 để tạo giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ 2013, trang 420).
- Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Extraction) thể hiện các nhân tố