5. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
2.4.3.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên (Nguyễn Đình Thọ). Hệ số tin cậy Cronbach Alpha của 7 thành phần trong thang đo động lực làm việc của người công nhân tại NM Phú Hữu như sau:
Bảng 2.17: Kết quả hệ số tin cậy Cronbach Alpha các thang đo Tên thang đo Quan sát Cronbach's Alpha Giá trị
Công việc 5 .788 Thỏa yêu cầu Tiền lương 5 .747 Thỏa yêu cầu Công tác đào tạo 5 .791 Thỏa yêu cầu Điều kiện môi trường
làm việc 5 .777
Thỏa yêu cầu Thi đua - Khen thưởng 5 .802 Thỏa yêu cầu Thăng tiến 5 .794 Thỏa yêu cầu Quan hệ đồng nghiệp 5 .805 Thỏa yêu cầu
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.18: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố thang đo công việc Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến CV1 13.9050 9.554 .582 .743 CV2 13.9850 10.095 .582 .743 CV3 14.2950 10.279 .526 .761 CV4 14.4350 10.046 .587 .742 CV5 14.4800 10.160 .552 .753
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.19: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố thang đo tiền lương Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến TL1 13.4850 8.864 .479 .714 TL2 13.5600 8.529 .586 .678 TL3 13.8250 8.045 .552 .687 TL4 13.4750 8.411 .613 .668 TL5 13.3150 8.920 .363 .762
Bảng 2.20: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố thang đo công tác đào tạo Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến DT1 12.8150 6.242 .575 .750 DT2 12.9750 6.638 .569 .752 DT3 13.0850 6.681 .568 .753 DT4 12.9650 6.144 .619 .735 DT5 13.0800 6.536 .522 .767
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.21: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố thang đo điều kiện môi trường làm việc Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến DKMTLV1 12.4500 9.193 .629 .708 DKMTLV2 12.9900 9.467 .572 .729 DKMTLV3 12.3800 10.900 .577 .734 DKMTLV4 12.2350 10.894 .443 .770 DKMTLV5 12.2850 9.803 .555 .735
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.22: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố trong thang đo thi đua khen thưởng Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
TDKT1 12.8750 6.502 .565 .771 TDKT2 13.0700 6.709 .597 .761
TDKT3 13.1600 6.778 .581 .766 TDKT4 13.0050 6.296 .651 .743 TDKT5 13.1100 6.531 .539 .780
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.23: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố trong thang đo thăng tiến Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến TT1 13.8450 7.056 .509 .775 TT2 14.0800 6.828 .568 .756 TT3 13.8700 6.556 .678 .721 TT4 13.9700 6.773 .608 .743 TT5 14.1750 6.979 .510 .775
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Bảng 2.24: Kết quả hệ số tin cậy các yếu tố trong thang đo quan hệ đồng nghiệp
Biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến QHDN1 13.1250 5.758 .545 .785 QHDN2 13.2650 6.105 .599 .766 QHDN3 13.3800 6.106 .675 .747 QHDN4 13.2100 5.795 .615 .760 QHDN5 13.3800 5.955 .546 .782
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Nhận xét: Tiêu chuẩn để một nhóm nhân tố được chọn là trị số hệ số Cronback’s Alpha đạt ít nhất bằng 0.6. Ở đây, các hệ số cronbach alpha của các nhóm yếu tố trên đều lớn hơn 0.6 (phổ biến là 0.7 – 0.8 ). Cho nên ta có thể giữ lại để tiếp tục làm thang đo chính thức.
Tác giả sẽ thực hiện EFA với các tiêu chuẩn: loại các biến có trọng số <0.5; loại bỏ các biến nếu sig.>0.05, loại biến có hệ số nhân tố <0.5, thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥50% và Eigenvalue >1
Đưa 35 biến quan sát vào phân tích nhân tố EFA. Ta có kết quả phân tích nhân tố EFA như sau:
Kết quả chạy lần 1: (Phụ lục số 07)
Thông qua kết quả kiểm định Barlett’s chỉ ra giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (giá trị sig = 0 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO = 0.798 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Với giá trị Eigenvalue = 1.376 biến được nhóm lại thành 07 nhân tố. Tổng phương sai trích bằng 57.911 (> 50%), như vậy thang đo được chấp nhận với 07 thành phần thang đo giải thích sự biến thiên của dữ liệu, nghĩa là khả năng sử dụng 07 nhân tố này để giải thích cho 35 biến quan sát là 57.911 %.
35 biến đo lường các yếu tố tác động đến ĐLLV của người công nhân được phân thành 7 nhóm. Kết quả các giá trị từ phương pháp định lượng là tiêu chí quan trọng để người làm nghiên cứu quyết định loại bỏ một số biến của nhân tố trong mô hình ban đầu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá có 03 biến quan sát có trọng số không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố (<0.3) nên tác giả quyết định loại 03 biến này là: TT1, TDKT4, TL5
Kết quả chạy lần 2: (Phụ lục số 08)
Thông qua kết quả kiểm định Barlett’s chỉ ra giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (giá trị sig = 0 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO = 0.777 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố
Với giá trị Eigenvalue = 1.111 biến được nhóm lại thành 07 nhân tố. Tổng phương sai trích bằng 62.812 (> 50%), như vậy thang đo được chấp nhận với 07 thành phần
thang đo giải thích sự biến thiên của dữ liệu, nghĩa là khả năng sử dụng 07 nhân tố này để giải thích cho 26 biến quan sát là 62.812 %.
26 biến đo lường các yếu tố tác động đến ĐLLV của người công nhân được phân thành 7 nhóm. Kết quả các giá trị từ phương pháp định lượng là tiêu chí quan trọng để người làm nghiên cứu quyết định loại bỏ một số biến của nhân tố trong mô hình ban đầu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá có 06 biến quan sát có trọng số không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố (<0.3) nên tác giả quyết định loại 06 biến này là: TL1, DT2, DT3, DKMTLV2, DKMTLV4, TDKT1
Kết quả chạy lần 3: (Phụ lục 09)
Hệ số KMO và kiểm định Barlett
Bảng 2.25: Bảng hệ số KMO, kiểm định Bartlett Kiểm tra của KMO và Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .772 Mô hình kiểm tra của
Bartlett
Hệ số Chi bình phương 1659.876 Bậc tự do 276 Sig (giá trị P – value) .000
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Thông qua kết quả kiểm định Barlett’s chỉ ra giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (giá trị sig = 0 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO = 0.772 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Tiêu chí Eligenvalues
Bảng 2.26: Tiêu chí Eligenvalues Tổng phương sai trích
Thành phần
Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng % phương sai Tích lũy % Tổng %
1 5.373 22.388 22.388 5.373 22.388 22.388 2.898 12.076 12.076 2 2.808 11.702 34.089 2.808 11.702 34.089 2.822 11.757 23.834 3 1.941 8.089 42.178 1.941 8.089 42.178 2.140 8.916 32.750 4 1.732 7.217 49.395 1.732 7.217 49.395 2.102 8.760 41.509 5 1.418 5.906 55.301 1.418 5.906 55.301 2.037 8.489 49.999 6 1.226 5.108 60.409 1.226 5.108 60.409 1.983 8.264 58.262 7 1.066 4.442 64.851 1.066 4.442 64.851 1.581 6.588 64.851 8 .842 3.509 68.360 9 .805 3.355 71.715 10 .750 3.126 74.840 11 .718 2.992 77.833 12 .679 2.827 80.660 13 .566 2.357 83.017 14 .538 2.243 85.260 15 .499 2.078 87.338 16 .445 1.853 89.191 17 .415 1.728 90.919 18 .394 1.640 92.559 19 .376 1.568 94.127 20 .332 1.382 95.509 21 .325 1.353 96.862 22 .289 1.204 98.066 23 .239 .994 99.060 24 .226 .940 100.00 0 25 26
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Với giá trị Eigenvalue = 1.066 biến được nhóm lại thành 07 nhân tố. Tổng phương sai trích bằng 64.851 (> 50%), như vậy thang đo được chấp nhận với 07 thành phần thang đo giải thích sự biến thiên của dữ liệu, nghĩa là khả năng sử dụng 07 nhân tố này để giải thích cho 26 biến quan sát là 64.851 %.
Ma trận xoay thành phần
Bảng 2.27: Phân tích EFA các thành phần tác động đến ĐLLV của người công nhân tại NM Phú Hữu
Ma trận xoay thành phần
Biến quan sát Nhóm yếu tố
1 2 3 4 5 6 7 QHDN3 .810 QHDN4 .780 QHDN2 .749 QHDN5 .717 QHDN1 .693 CV1 .744 CV4 .728 CV5 .717 CV2 .714 CV3 .642 TT3 .810 TT4 .752 TT2 .711 TL4 .807 TL2 .758 TL3 .739 DT4 .832 DT5 .815 DT1 .708 DKMTLV5 .747 DKMTLV3 .745 DKMTLV1 .696 TDKT2 .770 TDKT3 .761
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization. Xoay hội tụ lặp lại 07 lần
Nhận xét: 24 biến đo lường các yếu tố tác động đến ĐLLV của người công nhân được phân thành 7 nhóm. Kết quả các giá trị từ phương pháp định lượng là tiêu chí quan trọng để người làm nghiên cứu quyết định loại bỏ một số biến của nhân tố trong mô hình ban đầu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá kết quả cho thấy không có biến nào bị loại do có trọng số dưới 0.5.
Kiểm định Barlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05) và hệ số KMO = 0.772 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp.
Từ kết quả phân tích EFA hình thành 7 nhóm nhân tố được thống kê sau:
Bảng 2.28: Bảng phân nhóm các nhân tố STT Tên nhóm Biến 1 Quan hệ đồng nghiệp QHDN1, QHDN2, QHDN3, QHDN4, QHDN5 2 Công việc CV1, CV2, CV3, CV4, CV5 3 Thăng tiến TT2, TT3, TT4 4 Tiền lương TL2, TL3, TL4 5 Công tác đào tạo DT1, DT4, DT5 6 Điều kiện môi trường làm
việc DKMTLV1, DKMTLV3, DKMTLV5 7 Thi đua - Khen thưởng TDKT2, TDKT3
Các giả thiết sẽ được thay đổi để phù hợp với mô hình:
H1: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Công việc cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
H2: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Tiền lương cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú HữuTPHCM.
H3: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Công tác đào tạo cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
H4: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Điều kiện môi trường làm việc cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
H5: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Thi đua - Khen thưởng cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
H6: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Thăng tiến cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
H7: cảm nhận của người công nhân về các yếu tố trong Quan hệ đồng nghiệp cùng chiều thì sự thỏa mãn của người công nhân với ĐLLV tại NM Phú Hữu TPHCM.
2.4.4. Phân tích hồi quy bội cho thấy sự ảnh hưởng của các nhân tố với mô hình nâng cao ĐLLV của người công nhân NM Phú Hữu hình nâng cao ĐLLV của người công nhân NM Phú Hữu
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố như sau: Y = 1X1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5 + 6 X6 + 7 X7
Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ thỏa mãn của nhân viên
1, 2, 3, 4, 5, 6 , 7 là các hệ số hồi quy.
X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập theo thứ tự sau: Quan hệ đồng nghiệp, Đặc điểm công việc, Thi đua – Khen thưởng, Tiền lương, Điều kiện môi trường làm việc, Công tác đào tạo, Thăng tiến,
Kiểm tra các giả định của mô hình
Bảng 2.29: Kiểm định độ phù hợp của mô hình Thống kê các thông số của mô hình
Mô hình Hệ số R Hệ số R bình phương Hệ số R bình phương -hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Hệ số R bình phương sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 .875a .765 .756 .27105 .765 89.170 7 192 .000
Thống kê các thông số của mô hình Mô hình Hệ số R Hệ số R bình phương Hệ số R bình phương -hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Hệ số R bình phương sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 .875a .765 .756 .27105 .765 89.170 7 192 .000
a. Dự báo: (hằng số): Đặc điểm công việc, Tiền lương, Công tác đào tạo, Điều kiện môi trường làm việc, Thi đua – Khen thưởng, Thăng tiến, Quan hệ đồng nghiệp
b. Biến phụ thuộc: Đánh giá chung về tình hình nâng cao ĐLLV của người công nhân tại NM Phú Hữu
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Trước khi phân tích các kết quả thu được ở trên, ta cần kiểm tra các giả định trong hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này không thỏa được các yêu cầu. Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập là đo lường đa cộng tuyến (Collinearlity Diagnostics). Các công cụ chuẩn đoán đa cộng tuyến có thể sử dụng là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): Nếu độ chấp nhận của biến nhỏ là dấu hiệu đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là nghịch đảo của độ chấp nhận của biến (Tolerance). Nếu VIF lớn hơn 10 đó là dấu hiệu đa cộng tuyến.Giá trị sig. của trị thống kê F của mô hình đầy đủ dù rất nhỏ, cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể. Giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.765, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 76.5% hay nói cách khác, hơn 76.5% sự khác biệt trong đánh giá của người công nhân vể tình hình nâng cao ĐLLV tại NM Phú Hữu.
Bảng 2.30: Kết quả phân tích phương sai Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình Hệ số F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 45.858 7 6.551 89.170 .000b Phần dư 14.106 192 .073 Tổng cộng 59.964 199
a. Dự báo: (hằng số): Đặc điểm công việc, Tiền lương, Công tác đào tạo, Điều kiện môi trường làm việc, Thi đua – Khen thưởng, Thăng tiến, Quan hệ đồng nghiệp
b.Biến phụ thuộc: Đánh giá chung về tình hình nâng cao ĐLLV của người công nhân tại NM Phú Hữu
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu trên SPSS 20.0
Giá trị sig. của trị thống kê F của mô hình đầy đủ dù rất nhỏ, cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0. Kiểm nghiệm F với sig F = 0.00 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 2.31: Kết quả phân tích hồi qui