7. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
2.5. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
2.5.1. Mẫu nghiên cứu
Để đảm bảo độ tin cậy của nghiên cứu thì việc lựa chọn cỡ mẫu thích hợp là rất cần thiết. Về nguyên tắc cỡ mẫu càng lớn thì kết quả nghiên cứu càng chính x c, tuy nhiên cỡ mẫu qu lớn sẽ ảnh hưởng đến chi phí và thời gian thực hiện nghiên cứu.
Để tiến hành phân tích hồi quy một c ch tốt nhất, kích thước mẫu tối thiểu cần điều tra phải được đảm bảo theo công thức n>=5m, n là cỡ mẫu, m là số biến của mô hình. Tức là số mẫu cần thiết tối thiểu là n >= 28*5= 140. Để đảm bảo việc phân tích hồi quy được thực hiện tốt, tr nh những bản khảo s t không hợp lệ t c giả chọn kích thước mẫu n=200.
Trước khi tiến hành khảo s t, mẫu sẽ được phân loại theo c c tiêu chí như: giới tính, trình độ chuyên môn, đối tượng công việc. Với mục đích sẽ cho kết quả kh ch quan nhất.
Căn cứ vào c cấu số lượng cũng như c c đặc thù, đặc điểm về lực lượng nhân viên trong Công ty, số lượng phiếu khảo s t sẽ được phân chi theo c c tiêu chí với tỉ lệ dự kiến như sau:
Bảng 2.3. Phân loại mẫu theo c c tiêu chí
STT Tiêu chí phân loại Số lượng Tỷ lệ
A Phân loại theo giới tính
1 Nam 110 55%
2 Nữ 90 45%
B Nhóm đối tượng công việc
1 Nhân viên Gi n tiếp 70 35%
2 Nhân viên Trực tiếp 110 55%
3 Nhân viên thu 20 10%
C Phân loại theo trình độ chuyên môn
1 Đại học trở lên 50 25%
2 Cao đẳng, Trung cấp 30 15%
3 Lao động phổ thông 120 60%
2.5.2. Phư ng ph p thu thập và xử lý số liệu
Với đề tài này, việc khảo s t thu thập dữ liệu sẽ được thực hiện trực tiếp nhân viên tại Công ty
Số lượng bảng câu hỏi điều tra ph t ra là 200. Trong qu trình điều tra, t c giả sẽ trực tiếp giới thiệu và hướng dẫn c ch thức trả lời cụ thể nhằm tr nh trường hợp hiểu sai câu hỏi, cung cấp những thông tin không chính x c.
Bảng câu hỏi sau khi được c c đ p viên trả lời sẽ được t c giả thu hồi, kiểm tra tính hợp lệ của c c phiếu điều tra và sàng lọc theo từng tiêu chí đã phân chia.
Dữ liệu sau khi làm sạch sẽ được mã hóa và tiến hành quá trình phân tích bằng phần mềm SPSS
Bảng 2.4. Mã hóa các biến nhân khẩu ho c
Kh i niệm Ký hiệu Mã hóa
Giới tính GIOITINH 1: Nam
2: Nữ Độ tuổi TUOI 1: Từ 18-25 tuổi 2: Từ 26-35 tuổi 3: Từ 36-45 tuổi 4: Trên 45 tuổi
Thâm niên THAMNIEN
1: Dưới 5 năm 2: Từ 5-10 năm 3: Trên 10 năm
Trình độ chuyên môn TRINHDO
1: Lao động phổ thông 2: Trung cấp, Cao đẳng 3: Đại học trở lên Đối tượng công việc DOITUONGCV
1: Nhân viên trực tiếp 2: Nhân viên gi n tiếp 3: Nhân viên thu
2.5.3. Phư ng ph p phân tích dữ liệu
Phư ng ph p thống kê sử dụng mức có ý nghĩa alpha chọn trong đề tài này là 0.05. Số liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS. Qu trình phân tích phân tích dữ liệu được thực hiện qua c c giai đoạn sau:
a. Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Thang đo được đ nh gi độ tin cậy thông qua công cụ kiểm định Cronbach Alpha. Hệ số α của Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của c c biến trong thang đo với nhau.
Thông thường một hệ số α được đ nh gi là tốt khi nó ở trong khoảng [0.7 – 0.8]. Tuy nhiên gi trị Cronbach Alpha ở mức 0.6 là có thể đảm bảo độ tin cậy và được chấp nhận. Hệ số Cronbach Alpha qu cao cũng không tốt vì nó cho thấy c c biến đo lường trong thang đo cùng làm một việc (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bên cạnh việc xem xét gi trị Cronbach Alpha có đặt yêu cầu hay không, thì khi cân nhắc xem nên loại bỏ biến nào ta cần xem xét hệ số tư ng quan biến (item – total correlation). Hệ số này cho thấy mức độ quan hệ chặt chẽ giữa biến quan s t tư ng ứng và biến tổng. Những biến quan s t nào có hệ số tư ng quan biến tổng < 0.3 sẽ được cân nhắc loại bỏ. Đây là những dấu hiệu gợi ý cho nhà nghiên cứu về việc loại bỏ biến quan s t nhằm làm tăng mức độ chặt chẽ của thang đo.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phư ng ph p phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối quan hệ giữa c c biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan s t thành một tập F (F<k) c c nhân tố có ý nghĩa h n. Gi trị hội tụ và gi trị phân biệt cũng được đ nh gi thông qua bước phân tích EFA.
Trước khi đi kiểm định gi trị của c c thang đo bằng kiểm định EFA, t c giả kiểm tra xem dữ liệu có đầy đủ điều kiện để phân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Barlett.
Hệ số (Kaiser – Meyer-Olklin) KMO là một chỉ số dùng để đ nh gi sự phù hợp của phân tích nhân tố. Nó so s nh độ lớn của hệ số tư ng quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tư ng quan riêng phần của chúng. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) thì bộ dữ liệu sẽ phù hợp để phân tích nhân tố. C c gi trị của KMO và ý nghĩa: [0,9 – 1]: rất tốt, [0,8 – 0,9]: tốt, [0,7 – 0,8]: được, [0,6 – 0,7]: tạm được, [0,5 – 0,6]: xấu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Barlett là kiểm định thống kê nhằm xem xét giả thuyết c c biến không có tư ng quan trong tổng thể. Điều kiện cần p dụng phân tích nhân tố là c c biến phải có tư ng quan với nhau.
Phép trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo c c biến độc lập. C c biến có hệ số tải (Factor loading) nhỏ h n 0,4 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 và tổng phư ng sai trích lớn h n 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
c. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy được thực hiện để x c định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc sự hài lòng công việc và c c biến độc lập.
Mô hình hồi quy sẽ tìm ra c c biến độc lập có hay không t c động tới biến phụ thuộc và hướng t c động là thuận chiều/dư ng (+) hay ngược chiều/âm (-). Đồng thời mô hình cũng mô tả mức độ t c động của biến độc lập cụ thể là như thế nào qua đó giúp ta dự đo n được gi trị của biến phụ thuộc khi biết trước gi trị của c c biến độc lập. Mô hình nghiên cứu của luận văn bao gồm một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Vì vậy t c giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Để đ nh gi độ phù hợp của mô hình hồi quy, t c giả căn cứ vào hệ số x c định R2. Hệ số R2 cho biết % sự biến động của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi c c biến độc lập (Xi) trong mô hình. Gi trị R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1:
- Khi R2 = 0 ta kết luận biến phụ thuộc và c c biến độc lập không có quan hệ với nhau.
- Khi R2 = 1 ta kết luận đường hồi quy phù hợp hoàn hảo.
- Theo Hair và cộng sự (1998), sử dụng hệ số x c định R2 có nhược điểm là gi trị R2 tăng khi số biến độc lập đưa vào mô hình tăng mặc dù biến
đưa vào không có ý nghĩa. Vì vậy nên sử dụng gi trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) để kết luận về % sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi c c biến độc lập.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình, t c giả sử dụng kiểm định F. Đây là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể nhằm xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ c c biến độc lập không. Mô hình được coi là phù hợp khi gi trị significant của kiểm định < 0.05.
Kiểm định t để b c bỏ giả thuyết c c hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0 Đ nh gi mức độ t c động (mạnh hay yếu) giữa c c biến t c động thông qua hệ số Beta.
Phân tích hồi quy còn cho biết tình trạng đa cộng tuyến có tồn tại không. Đa cộng tuyến là trạng th i trong đó c c biến độc lập có tư ng quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, t c giả sử dụng hệ số phóng đại phư ng sai (VIF). Nếu gi trị hệ số này < 2 thì quan hệ đa cộng tuyến giữa c c biến độc lập là không đ ng kể.
d. Kiểm định T-test và phân tích phương sai Anova
Dựa trên c c yếu tố về nhân khẩu học (bao gồm giới tính, độ tuổi, thâm niên, trình độ chuyên môn, đối tượng công việc), nghiên cứu tiến hành kiểm định sự kh c biệt giữa c c nhóm trong từng yếu tố nhân khẩu học.
Đối với kiểm định sự kh c biệt giữa 2 nhóm giới tính, nghiên cứu sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể T-Test. Còn c c yếu tố còn lại là độ tuổi, thâm niên, trình độ chuyên môn, đối tượng công việc có từ 3 nhóm mẫu trở lên thì p dụng phư ng ph p phân tích phư ng sai ANOVA. Phư ng ph p này phù hợp vì nó kiểm định tất cả c c nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ 5% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU
Trong 200 câu hỏi, được phát trong Công ty Cổ phần Môi trường Đô thị Đà Nẵng, t c giả thu về đủ 200 phiếu điều tra, trong đó có 196 phiếu hợp lệ, 4 phiếu không hợp lệ và được t c giả hoàn toàn loại bỏ trước khi phân tích dữ liệu. Kích thước mẫu của 196 phiếu điều tra hợp lệ đ p ứng c c quy định của kích thước mẫu tối thiểu. Cấu trúc mẫu được phân chia dựa trên c c tiêu chí:
Bảng 3.1. Mô tả mẫu theo biến nhân khẩu học
Tiêu chí Số lượng Tỉ lệ % 196 100.00% Giới tính Nam 102 52.00% Nữ 94 48.00% Độ tuổi Từ 18 – 25 35 17.90% Từ 26 – 35 61 31.10% Từ 36 – 45 62 31.60% Trên 45 38 19.40% Thâm niên Dưới 5 năm 50 25.50% Từ 5 – 10 năm 72 36.70% Trên 10 năm 74 37.80% Trình độ chuyên môn Lao động phổ thông 112 57.10% Trung cấp, Cao đẳng 31 15.80%
Tiêu chí Số lượng Tỉ lệ %
Đại học trở lên 53 27.10%
Đối tượng công việc
Nhân viên trực tiếp 105 53.60%
Nhân viên gi n tiếp 72 36.70%
Nhân viên thu 19 9.70%
- Về giới tính: Tổng cộng 196 đối tượng, trong đó có 102 nam chiếm 52% và 94 nữ chiếm 48%. Đối với bộ dữ liệu về đối tượng là nhân viên làm việc ở c c bộ phận tại Công ty cũng như dưới c c Xí nghiệp. Tỉ lệ sau khi khảo s t thu được là có thể chấp nhận được so với tỉ lệ dự kiến trước đó.
- Về độ tuổi: Trong 196 phiếu điều tra hợp lệ phân chia theo nhóm tuổi thì độ tuổi từ 26 đến 35 và từ 36 đến 45 chiếm tỉ lệ nhiều nhất. 2 nhóm này đều chiếm tỉ lệ trên 31%. Trong khi đó 2 nhóm tuổi còn lại chiếm tỉ lệ kh thấp. Điều này cũng phản nh đúng c cấu độ tuổi lao động tại Công ty.
- Về thâm niên công tác: Kết quả từ 196 phiếu điều tra hợp lệ cho thấy, có 50 người có thâm niên trong Công ty ít h n 5 năm chiếm tỉ lệ 25.50% 72 người có thâm niên từ 5 đến 10 năm trong công ty với 36.70%, 74 người làm việc tại Công ty trên 10 năm với tỉ lệ 37.80%.
- Về trình độ chuyên môn: Kết quả từ 196 phiếu điều tra hợp lệ cho thấy nhóm Lao động phổ thông chiếm tỷ lệ cao nhất 57.10%, 2 nhóm còn lại chiếm tỉ lệ kh thấp. Với đặc thù công việc là thu gom, vận chuyển, xử lý r c thải. Tính chất công việc không yêu cầu nhân viên phải có trình độ chuyên môn cao vì vậy kết quả điều tra cũng phản nh đúng c cấu trình độ nhân viên của Công ty và khớp với tỉ lệ mẫu yêu cầu trước khi điều tra.
- Về đối tượng công việc: Trong 196 phiếu điều tra hợp lệ thì nhóm nhân viên trực tiếp chiếm tỉ lệ cao nhất 53.60%, nhân viên gi n tiếp chiếm tỉ lệ 36.70%, nhóm nhân viên chiếm tỉ lệ thấp nhất với 9.70%. Kết quả này đã
phản đúng với c cấu lao động tại công ty và khóp với tỉ lệ mẫu yêu cầu trước khi điều tra.
3.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY BẰNG HỆ SỐ CRONBACH’S ANPHA 3.2.1. Kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố “Tiền lư ng” 3.2.1. Kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố “Tiền lư ng”
Bảng 3.2. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Tiền lư ng” Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phư ng sai thang đo nếu
loại biến
Tư ng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Tiền lư ng (Cronbach’s Alpha = 0.880)
TL1 8.22 6.667 0.739 0.848
TL2 8.24 7.222 0.733 0.850
TL3 8.21 7.164 0.727 0.851
TL4 8.35 6.905 0.767 0.836
Nhân tố “Tiền lư ng” được đ nh gi bằng 4 biến quan s t từ TL1 đến TL4. Kết quả phân tích số liệu từ bảng cho thấy thang đo “Tiền lư ng” có hệ số Cronbach Alpha = 0.880, hệ số tư ng quan biến tổng của c c biến quan s t đều đạt gi trị lớn h n 0.3. Do vậy, ta có thể kết luận thang đo “Tiền lư ng” là đ ng tin cậy và được đo lường bằng 4 biến quan s t từ TL1 đến TL4.
3.2.2. Kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố “Đặc điểm công việc” Bảng 3.3. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Đặc điểm công việc” Bảng 3.3. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Đặc điểm công việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phư ng sai thang đo nếu
loại biến Tư ng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Đặc điểm công việc (Cronbach’s Alpha = 0.856)
CV1 13.93 11.067 0.642 0.834
CV2 14.08 10.933 0.680 0.824
CV3 13.99 10.887 0.685 0.822
CV4 13.98 11.123 0.658 0.829
Nhân tố “Đặc điểm công việc” được đ nh gi bằng 5 biến quan s t từ CV1 đến CV5. Kết quả phân tích số liệu từ bảng cho thấy thang đo “Đặc điểm công việc” có hệ số Cronbach Alpha = 0.856, hệ số tư ng quan biến tổng của c c biến quan s t đều đạt gi trị lớn h n 0.3. Do vậy, ta có thể kết luận thang đó “Đặc điểm công việc” là đ ng tin cậy và được đo lường bằng 5 biến quan s t từ CV1 đến CV5.
3.2.3. Kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố “Lãnh đạo – Cấp trên”
Bảng 3.4. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Lãnh đạo – Cấp trên”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phư ng sai thang đo nếu
loại biến
Tư ng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Lãnh đạo – Cấp trên (Cronbach’s Alpha = 0.841)
CT1 10.34 7.014 0.648 0.811
CT2 10.39 6.885 0.687 0.794
CT3 10.33 6.848 0.692 0.792
CT4 10.32 6.884 0.673 0.800
Nhân tố “Lãnh đạo – Cấp trên” được đ nh gi bằng 4 biến quan s t từ CT1 đến CT4. Kết quả phân tích số liệu từ bảng cho thấy thang đo “Lãnh đạo – Cấp trên” có hệ số Cronbach Alpha = 0.841, hệ số tư ng quan biến tổng của c c biến quan s t đều đạt gi trị lớn h n 0.3. Do vậy, ta có thể kết luận thang đó “Lãnh đạo – Cấp trên” là đ ng tin cậy và được đo lường bằng 4 biến quan s t từ CT1 đến CT4.
3.2.4. Kiểm định sự tin cậy thang đo nhân tố “Đồng nghiệp” Bảng 3.5. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Đồng nghiệp” Bảng 3.5. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo “Đồng nghiệp” Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phư ng sai thang đo nếu
loại biến
Tư ng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại