a.Mục tiêu của nghiên cứu chính thức
+ Kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha + Phân tích nhân tố khám phá EFA
+ Phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết, cũng qua đó để có đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc động lực nói chung
+ Kiểm định sự khác nhau giữa các nhóm bằng T-test và Anova
b.Phương pháp nghiên cứu chính thức
Khi công việc khảo sát đã thực hiện xong, tiến hành thu lại bảng câu hỏi, làm sạch dữ liệu, nhập liệu và phân tích bằng phần mềm SPSS.
Các bước thực hiện phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, bao gồm: + Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu theo số lần, tần suất xuất hiện giữa các nhóm khác nhau của biến kiểm soát.
+ Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Mục đích nhằm loại bỏ đi những biến quan sát không đạt yêu cầu, làm tăng độ tin cậy của thang đo.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng.
Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 là thang đo tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là thang đo sử dụng được. Theo J.F.Hair và cộng sự (1998) thì giá trị từ 0,6 trở lên là có
thể chấp nhận được. Tuy nhiên, hệ số này không hoàn toàn quyết định việc có loại biến hay không mà tùy thuộc vào sự cân nhắc của người thực hiện nghiên cứu. Do vậy, tác giả sử dụng thêm hệ số tương quan biến tổng để hỗ trợ đánh giá loại biến, các hệ số tương quan biến tổng < 0,3 được coi là biến không phù hợp và sẽ bị loại khỏi thang đo.
+ Kiểm định giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA. Mục đích chủ yếu là để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt thông qua chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Nếu chỉ số 0,5 <= KMO <=1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Kiểm định Barlett’s có ý nghĩa thống kê (Sig. <0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan trong tổng thể.
Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis sử dụng cùng với phép xoay Varimax. Theo Meyers và cộng sự (2000).
Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Thang đo sẽ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
+ Sử dụng phân tích tương quan Pearson với hệ số tương quan r có giá trị trong khoảng -1<= r <= +1.
Từ đó đánh giá kết quả về mối liên hệ giữa các biến độc lập và Động lực nói chung.
+ Kiểm tra độ thích hợp của mô hình, xây dựng phương trình hồi quy, dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính như tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến thông qua các hệ số Durbin-watson và VIF.
So sánh sự phù hợp của mô hình qua hệ số R2, đánh giá ý nghĩa của mô hình thông qua F test.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội cho nghiên cứu đề xuất ban đầu có dạng như sau:
Y= B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3 *X3 + B4*X4 + B5*X5 + B6*X6 + B7*X7 + B8*X8 + B9*X9 + B10 *X10.
Trong đó:
Y: Động lực lao động của nhân viên tại Tổng Công ty CP Đầu tư DHC X1X10: tương ứng với các yếu tố thành phần trong mô hình đề xuất B0: hằng số
B1 B10: hệ số hồi quy
+ Phân tích phương sau một yếu tố để tìm kiếm có hay không sự khác biệt giữa các thành phần như giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 mô tả các phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong quá trình thực hiện. Luận văn được thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính sử dụng phương pháp phỏng vấn sâu để định hướng cho nghiên cứu định lượng. Kết quả thu được từ nghiên cứu định tính giúp khẳng định mối quan hệ giữa các yếu tố thành phần và yếu tố chính nghiên cứu trong mô hình lý thuyết. Đồng thời giúp điều chỉnh và hoàn thiện bảng câu hỏi, đưa vào nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng sử dụng phương pháp điều tra chọn mẫu và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 thông qua các kỹ thuật đánh giá.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU