7. Cấu trúc của luận văn
2.4.4.Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện tại các ngân hàng TMCP đang hoạt động trên địa bàn Đà Nẵng đến tháng 5/2018. Phƣơng pháp thu thập thông tin sử dụng là phát bản giấy bảng câu hỏi đƣợc soạn sẵn trực tiếp tới đối tƣợng khảo sát là các nhân viên đang làm việc tại các vị trí tín dụng, kế toán – giao dịch viên, kho quỹ, các bộ phận khác…
Từ những thông tin, dữ liệu thu thập đƣợc, tiến hành xác định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố (EFA), xác định mối tƣơng quan,… Tất cả các thao tác này đƣợc tiến hành bằng phần mềm SPSS 16.0. Kết quả phân tích sẽ cho cái nhìn tổng quát về sự gắn kết của nhân viên, đồng thời cũng tìm hiểu đƣợc mối liên quan giữa các nhân tố công việc tác động đến sự gắn kết của nhân viên.
a. Thiết kế bảng câu hỏi
Dựa trên tình hình nhân sự thực tế tại các Ngân hàng và kết quả từ phỏng vấn sâu, bảng câu hỏi đƣợc thiết kế gồm hai phần chính.
- Phần 1: Thu thập thông tin về cá nhân của nhân viên, gồm các yếu tố nhƣ: giới tính, tuổi, ngân hàng đang làm việc, thời gian làm việc tại ngân hàng, vị trí công việc, bộ phận, trình độ chuyên môn, mức thu nhập hiện tại
- Phần 2: Đánh giá sự gắn kết của nhân viên về các khía cạnh: công việc, tiền lƣơng và phúc lợi ; đào tạo và thăng tiến ; điều kiện làm việc ; đồng nghiệp, lãnh đạo, tự hào về tổ chức.
Sau khi bảng câu hỏi khảo sát đƣợc hoàn thiện, việc khảo sát sẽ đƣợc tiến hành. Bảng câu hỏi khảo sát sẽ đƣợc in ra giấy, phát cho các nhân viên tại thời điểm tiến hành khảo sát.
Đối tƣợng khảo sát là các nhân viên hiện đang làm việc tại các Ngân hàng TMCP trên địa bàn Đà Nẵng tại thời điểm khảo sát.
b. Xác định kích thước mẫu
Để chọn kích thƣớc mẫu nghiên cứu phù hợp, theo các nhà nghiên cứu Hair & cộng sự (1998), đối với phân tích nhân tố (EFA) cỡ mẫu tối thiểu N ≥ 5*x (x: tổng số biến quan sát). Đối với tác giả Tabachnick & Fidell (1996) để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, cỡ mẫu tối thiếu cần đạt đƣợc tính theo công thức N ≥ 50 + 8m (trong đó m là biến độc lập). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn kích thƣớc mẫu đủ lớn để thỏa mãn cả hai điều kiện theo đề nghị của phƣơng pháp nghiên cứu nhân tố EFA và phƣơng pháp hồi quy bội. N ≥ max (cỡ mẫu theo yều cầu EFA; cỡ mẫu theo yêu cầu của hồi quy bội), ứng với thang đo lý thuyết gồm 30 biến quan sát, và 6 biến độc lập số mẫu yêu cầu tối thiểu là N ≥ max (5*34; 50 + 8*7). Vì vậy kích thƣớc mẫu dự định là 300 quan sát
c. Diễn đạt và mã hóa thang đo
Bảng câu hỏi sẽ đƣợc mã hóa để nhập liệu vào phần mềm SPSS. Thang đo và các biến quan sát đƣợc thể hiện chi tiết trong bảng sau:
Bảng 2.4. Mã hóa thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết
Các thang đo Mã hóa
Công việc: gồm 6 biến quan sát
(1) Công việc thể hiện đƣợc vị trí xã hội CV1
(2) Áp lực công việc CV2
(3) Công việc cho phép sử dụng tốt các năng lực cá nhân CV3 (4) Có thể cân bằng giữa đời sống cá nhan và gia đình với công
việc CV4
(5) Công việc tạo điều kiện cải thiện kĩ năng và kiến thức CV5
(6) Công việc thú vị CV6
Thu nhập và phúc lợi: gồm 8 biến quan sát
Các thang đo Mã hóa
(8) Tiền lƣơng tƣơng xứng với mức độ đóng góp TNPL2
(9) Yên tâm với mức lƣơng hiện tại TNPL3
(10) Các khoản phụ cấp hợp lí TNPL4
(11) Chính sách thƣởng công bằng và thỏa đáng TNPL5 (12) Chính sách phúc lợi thể hiện sự quan tâm chu đáo đến
ngƣời lao động TNPL6
(13) Chính sách phúc lợi rõ ràng và đƣợc thực hiện đầy đủ TNPL7 (14) Chính sách phúc lợi hữu ích và hấp dẫn TNPL8
Đào tạo và thăng tiến: gồm 4 biến quan sát
(15) Nhân viên đƣợc đào tạo cho công việc và phát triển nghề (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
nghiệp DTTT1
(16) Nhân viên đƣợc hỗ trợ về thời gian và chi phí đi học nâng
cao trình độ DTTT2
(17) Nhân viên có nhiều cơ hội để thăng tiến DTTT3 (18) Chính sách thăng tiến của đơn vị là công bằng, minh bạch DTTT4
Điều kiện làm việc: gồm có 4 biến quan sát
(19) Địa điểm làm việc thuận tiện; DKLV1 (20) Cơ sở vật chất nơi làm việc tốt; DKLV2 (21) Môi trƣờng làm việc an toàn, thoải mái, vệ sinh; DKLV3
(22) Giờ làm việc hợp lý DKLV4
Mối quan hệ với lãnh đạo: gồm 4 biến quan sát
(23) Lãnh đạo luôn quan tâm, hỗ trợ cấp dƣới LD1
(24) Khả năng lãnh đạo tốt LD2
(25) Nhân viên đƣợc đối xử công bằng, không phân biệt LD3 (26) Lãnh đạo luôn ghi nhận những ý kiến đóng góp của nhân
viên
LD4
Các thang đo Mã hóa
(27) Sự thân thiện của đồng nghiệp DN1
(28) Sự phối hợp giữa nhân viên và đồng nghiệp trong công việc
DN2 (29) Sự hỗ trợ lẫn nhau giữa những đồng nghiệp DN3 (30) Trình độ chuyên môn đƣợc nâng cao khi làm việc với các
đồng nghiệp
DN4
Sự tự hào tổ chức: gồm 4 biến quan sát
(31) Tự hào về thƣơng hiệu Ngân hàng đang làm việc THTC1 (32) Quan tâm đến tình hình và những vấn đề phát sinh ảnh
hƣởng tới Ngân hàng THTC2
(33) Tự hào là cán bộ nhân viên của Ngân hàng đang làm việc THTC3 (34) Sẵn sàng giới thiệu, nói tốt về sản phẩm dịch vụ của Ngân
hàng THTC4
Thành phần thông tin cá nhân cũng đƣợc mã hóa lại nhƣ bảng 2.5. sau:
Bảng 2.5. Mã hóa thông tin cá nhân
Biến Thành phần Mã hóa Giới tính Nam 1 Nữ 2 Học vấn Trung cấp – Cao đẳng 1 Đại học 2 Sau đại học 3 Bộ phận làm việc Tín dụng 1
Giao dịch viên – kế toán 2
Kho quỹ 3
Khác 4 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thâm niên công tác Dƣới 5 năm 1
Biến Thành phần Mã hóa Từ 10 - 15 năm 3 Trên 15 năm 4 Mức thu nhập Dƣới 5 triệu 1 Từ 5 – 10 triệu 2 Từ 10 – 15 triệu 3 Trên 15 triệu 4 d. Phân tích và xử lí dữ liệu
Đề tài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để làm sạch và xử lí dữ liệu + Phân tích mô tả
Thực hiện phân tích mô tả để biết đƣợc các thông số về tần số, giá trị trung bình, giá trị xuất hiện nhiều nhất của một số biến nhƣ: thông tin cá nhân của nhân viên nhƣ giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên công tác, vị trí công tác, thu nhâp.
+ Kiểm tra độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Hệ số alpha của Cronbach là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến trong thang đo tƣơng quan với nhau. Phƣơng pháp này cho phép ta loại đƣợc các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến (Corrected Item- Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ đƣợc chấp nhận khi hệ số Cronbach`s Alpha đạt yêu cầu từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thông thƣờng, thang đó có Cronbach`s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 thang thang đo lƣờng tốt.
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA
thành phần về khái niệm. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp giữa các nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Theo tiêu chuẩn Kaiser, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình và tiêu chuẩn phƣơng sai trích (Variance explained criteria) là tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức các nhân tố). Những hệ số này gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố là Principal components với phép quay Varimax, đồng thời loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
+ Xây dựng phƣơng trình hồi quy và phân tích tƣơng quan
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hành phân tích tƣơng quan (nếu r<0.3: quan hệ yếu, 0.3<r<0.5: quan hệ trung bình, r>0.5: quan hệ mạnh) và hồi quy để thấy đƣợc mối quan hệ giữa
nhân tố tác động đến sự hài lòng của nhân viên và mức độ tác động của các nhân tố này.
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bộ nhƣ kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến
Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình lý thuyết với các giải thuyết từ H1 đến H7 đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp hồi quy đa biến với mức ý nghĩa 5% đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Sự gắn kết của nhân viên (SGK) = β0 + β1CV +β2 TNPL + β3 DTTT + β4 DKLV +β5 LD + β6 DN + β7 THTC
+ Phân tích phƣơng sai một yếu tố (Oneway-Anova)
Sau khi mô hình đã đƣợc xử lý, việc thực hiện phân tích phƣơng sai một yếu tố đặt ra để kiểm định có sự khác biệt hay không về mức độ gắn kết của nhân viên theo những đặc điểm khác nhau nhƣ: tuổi tác, giới tính, trình độ học vấn, thâm niên làm việc, vị trí, bộ phận, thu nhập.
Kiểm định Test of Homogeneity of Variances sử dụng thống kê Leneve cho biết kết quả kiểm định phƣơng sai. Với mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 có thể nói phƣơng sai của biến đánh giá giữa các nhóm nhân viên không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 giới thiệu về tình hình hoạt động và tình hình nhân sự của ngành ngân hàng nói chung và ở Đà Nắng nói riêng, cũng nhƣ một số báo cáo về mức độ gắn kết của nhân viên ở một số khía cạnh. Từ thực tiễn đó kết hợp với việc so sánh các mô hình nghiên cứu ở chƣơng 1, tác giả để đề xuất mô hình và các giả thiết nghiên cứu cho đề tài. Trên cơ sở đó, xây dựng các thang đo, thiết kế nghiên cứu và đi vào nghiên cứu chính thức với hai phƣơng pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU