PHẦN 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
3.2.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.1. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
Bao gồm Thu thập số liệu thứ cấp và thu thập số liệu sơ cấp.
- Thu thập số liệu thứ cấp: Số liệu được cung cấp bởi phòng Tổ chức hành chính - nhân sự, phòng Tài chính - kế toán của công ty.
- Thu nhập số liệu sơ cấp: Sử dụng phiếu điều tra để thu thập thông tin về sự hài lòng công việc của người lao động tại Công ty Cổ phần Tư vấn, Đầu tư và Phát triển công nghệ Môi trường Việt Nam. Cách thức chọn mẫu được chọn theo phương pháp toàn bộ. Số phiếu điều tra là 202 phiếu. Thu thập số liệu bằng cách trực tiếp phỏng vấn người lao động tại công ty.
Một nguyên tắc chung là việc lựa chọn mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào các biến được đưa trong phân tích nhân tố. Theo Hoàng
Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu gấp 5 lần biến quan sát. Trong đề tài này có 40 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố. Như vậy số mẫu tối thiểu là 200. Mặt khác, công ty có 202 người lao động. Trong nghiên cứu việc điều tra hết toàn bộ nhân viên thì mức độ chính xác sẽ cao. Vì vậy, số lượng mẫu là 202 đảm bảo độ tin cậy, mức độ ổn định khi phân tích đánh giá sự hài lòng của người lao động.
3.2.2. Khung phân tích
Trên cơ sở sự tác động của các yếu tố thành phần đối với sự thỏa mãn chung, tôi xin đưa ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Hình 3.1. Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người lao động Các giả thuyết nghiên cứu:
- H1: Người lao động càng hài lòng với điều kiện làm việc thì họ càng hài lòng đối với công việc.
Điều kiện làm việc
Đặc điểm công việc
Đồng nghiệp
Cấp trên
Thưởng – phúc lợi
Lương
Cơ hội đào tạo – thăng tiến
SỰ HÀI LÒNG CÔNG VIỆC H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 Các yếu tố cá nhân: + Phòng ban + Giới tính + Độ tuổi + Hôn nhân + Trình độ học vấn + Thâm niên làm việc + Bộ phận công tác + Thu nhập
- H2: Người lao động càng hài lòng với yếu tố đặc điểm công việc thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- H3: Người lao động với yếu tố đồng nghiệp thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- H4: Người lao động càng hài lòng đối với cấp trên thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- H5: Người lao động càng hài lòng với tiền thưởng – phúc lợi thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- H6: Người lao động càng hài lòng với tiền lương mà họ nhận được khi làm việc cho tổ chức thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- H7: Người lao động càng hài lòng với yếu tố cơ hội đào tạo – thăng tiến thì họ càng hài lòng đối với công việc.
3.2.3. Phương pháp phân tích
- Phương pháp thống kê mô tả
Sử dụng phần mềm SPSS 20.0 và phần mềm excel để mô tả các biến, dữ liệu trong nghiên cứu. Sử dụng các bảng biểu, đồ thị, các chỉ tiêu thống kê như giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (standard deviation) để mô tả các nhân tố, các biến nghiên cứu, kết quả phân tích từ SPSS…Từ đó đánh giá các tiêu chí mức độ hài lòng của người lao động của công nhân, nhân viên Công ty Cổ phần Tư vấn, Đầu tư và Phát triển Công nghệ Môi trường Việt Nam.
- Phương pháp thống kê so sánh
Được sử dụng nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố, các biến số ảnh hưởng tới sự hài lòng của người lao động về công việc Công ty Cổ phần Tư vấn, Đầu tư và Phát triển Công nghệ Môi trường Việt Nam. Đồng thời cho biết mối quan hệ cũng như sự ảnh hưởng của nhân khẩu học như nhóm tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ, nghề nghiệp đến biến số sự hài lòng của người lao động về công việc tại công ty.
- Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Để đánh giá độ tin cậy người ta dùng hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) khi hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0,6 – 0,8 là có thể sử dụng được và nếu hệ số này từ 0,8 trở lên gần đến 1 thì được xem là tốt. Đo lường độ tin cậy của cả thang đo chứ không (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tính độ tin cậy cho từng biến quan sát. Hơn thế, các biến trong cùng một thang đo dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vây, khi kiểm tra từng biến đo lường người ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0, 3 thì biến đó đạt yêu cầu.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Tiêu chuẩn chọn biến nhân tố:
+ Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến (Communality) >0,50
+ Hệ số tải lên nhân tố chính |>0,50| được xem là có ý nghĩa thực tiễn, + Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố >0,30).
- Phương pháp kiểm định Pearson
Phương pháp này sử dụng trong ma trận hệ số tương quan. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Kiểm định Pearson giữa các biến nhân tố Fj có ý nghĩa Sig. ≤ 0,05.
- Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính
Xây dựng phương trình hồi quy đơn tính tuyến tính từ dữ liệu của mẫu Mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng có dạng: Y= B0 + Bi*Xi
Trong đó:
Xi là trị quan sát thứ I của biến độc lập
Y là giá trị dự đoán ( hay giá trị lí thuyết) thứ I của biến phụ thuộc
B0 và B1: là hệ số hồi qui, phương pháp được dùng để xác định B0 và B1 là phương pháp OLS – phương pháp bình phương nhỏ nhất.
Mối quan hệ giữa biến độc lập với mức độ hài lòng là phương trình đường thẳng có dạng:
HL = B0 + B1*DK + B2*DD + B3*DN + B4*CT + B5*TP + B6*LU + B7*CH Tác giả kí hiệu như sau;
- DK: Điều kiện làm việc (X1) - DD: Đặc điểm công việc (X2)
- DN: Đồng nghiệp (X3) - CT: Cấp trên (X4)
- TP: Thu nhập – phúc lợi (X5) - LU: Lương (X6)
- CH: Cơ hội thăng tiến (X7) - HL: Sự hài lòng (Y)
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2. Công cụ chẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là: Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation DNtor - VIF). Quy tắc khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
- Phương pháp kiểm định phương sai ANOVA và Indepent-sample T-test Nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính và các biến định lượng. Để kiểm định xem có hay không sự khác biệt về mức độ hài lòng trong công việc của từng nhân viên trong công ty (như giới tính, độ tuổi, cấp bậc, thâm niên, thu nhâp, trình độ học vấn…). Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig < 0.05).
Kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5% ANOVA: sử dụng kiểm định ANOVA đối với đối với những biến nhiều hơn hai trạng thái thể hiện (ví dụ như trình độ học vấn: cao đẳng, đại học, trung cấp...) Có hai thủ tục phân tích phương sai: ANOVA một yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố. Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể độc lập Independent sample T-test: sử dụng phương pháp này đối với những biến có hai lựa chọn (ví dụ như giới tính chỉ có hai trạng thái thể hiện là Nam và Nữ) để tìm sự khác biệt với biến định lượng.