Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát như sau:
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy các thang đo sau đây bị loại khỏi mô hình do không đạt độ tin cậy (Cronbach’s Alpha <0.6):
- Công nhận đóng góp cá nhân; - Sự tự chủ trong công việc;
- Thương hiệu, hình ảnh của công ty.
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha, tác giả nhận thấy các biến nêu trên bị loại mặc dù về thực tế nó vẫn có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, tác giả tiến hành nghiên cứu định tính bằng cách thảo luận nhóm với những người đang làm tại Công ty cơ khí và xây dựng POSCO E&C Việt Nam để tìm hiểu nguyên nhân tại sao hệ số Cronbach’s Alpha lại thấp như vậy. Kết quả cho thấy những người tham gia
55
phỏng vấn đều hiểu được nội dung của các biến quan sát của các yếu tố trên. Do đó, để giải thích nguyên nhân dẫn đến điều này có thể là do:
Thứ nhất, cơ sở lý thuyết của các nghiên cứu về các yếu tố động viên nhân viên ở các nước trong bài tác giả phân tích là những nước đã phát triển cao.
Thứ hai, theo tháp nhu cầu của Maslow: cuộc sống càng phát triển cao thì con người càng đ i hỏi các nhu cầu cao hơn và theo thuyết này thì các yếu tố “công nhận đóng góp cá nhân”, “sự tự chủ trong công việc” và “thương hiệu, hình ảnh của công ty” là ở mức nhu cầu bậc cao.
Tuy nhiên, cuộc sống ở Việt Nam hiện nay vẫn c n đang nằm ở mức dưới, các nhu cầu về tồn tại, an toàn, mối quan hệ .... vẫn được quan tâm nhiều hơn. Các nhu cầu “công nhận đóng góp cá nhân”, “sự tự chủ trong công việc” và “thương hiệu, hình ảnh của công ty” chưa được quan tâm nhiều lắm vì cái mà người lao động đang quan tâm hiện nay chính là các nhu cầu bậc thấp.
Các thang đo dưới đây đạt độ tin cậy cho phép (Cronbach Alpha ≥ 0.6), do đó tất cả các thang đo này đều được sử dụng tiếp tục trong bước phân tích nhân tố (EFA) tiếp theo.
Bảng 4.1: Kết quả Cronbach’s alpha của các thang đo đạt độ tin cậy
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach's Alpha 1 Công việc thú vị 4 0.906 2 Công việc ổn định 2 0.744 3 Lương cao 4 0.826
4 Cơ hội đào tạo và thăng tiến 4 0.924
5 Môi trường và điều kiện làm việc 3 0.871
6 Người lãnh đạo, quản lý 5 0.923
7 Khen thưởng và phúc lợi 5 0.918
8 Đồng nghiệp 3 0.885
9 Động viên nhằm giữ chân người lao động 5 0.865
56
Trong đề tài này, tác giả tiến hành phân tích (EFA) cho các biến độc lập được phân tích cùng một lúc. Riêng biến phụ thuộc (Động viên nhằm giữ chân người lao động) được phân tích riêng.
4.2.1. Phân tích nhân t (EFA) các bi độc l p
Tác giả tiến hành đưa 30 biến quan sát của các thang đo sau vào phân tích nhân tố (EFA):
- Công việc thú vị; - Công việc ổn định; - Lương cao;
- Cơ hội đào tạo và thăng tiến; - Môi trường và điều kiện làm việc; - Người lãnh đạo, quản lý;
- Khen thưởng và phúc lợi; - Đồng nghiệp.
Theo phương pháp trích nhân tố Principal components analysis với phép xoay Varimax, kết quả phân tích (EFA) như sau:
Bảng 4.2: Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến độc lập
STT Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 1 LD1 .915 2 LD5 .906 3 LD2 .825 4 LD3 .825 5 LD4 .818 6 KT4 .883 7 KT5 .862 8 KT2 .862 9 KT1 .828 10 KT3 .810 11 TT1 .915
57 12 TT2 .901 13 TT4 .883 14 TT3 .875 15 TV1 .858 16 TV2 .844 17 TV3 .829 18 TV4 .808 19 LC2 .832 20 LC3 .791 21 LC4 .784 22 LC1 .690 23 DN1 .876 24 DN2 .844 25 DN3 .780 26 MT3 .853 27 MT1 .846 28 MT2 .839 29 OD1 .829 30 OD2 .821 Cronbach’s Alpha 0.923 0.918 0.924 0.906 0.826 0.885 0.871 0.744 KMO 0.792 Bartlett (Sig.) 0.000 Tổng phương sai trích (%) 78.730
(Kết quả phân tích của tác giả)
- Số lượng nhân tố trích được là 8 nhân tố độc lập.
- Hệ số KMO đạt 0.792 > 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig = 0.000 < 0.05): giả thiết về mô hình nhân tố là phù hợp, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
58
- Tổng phương sai trích được là 78.73% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 08 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần 78.73% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
- Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 08 với Eigenvalue là 1.148 (>1). Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
4.2.2. Phân tích nhân t (EFA) cho bi n phụ thuộc
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập, tác giả tiến hành phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc – Động viên nhằm giữ chân người lao động bao gồm 4 biến DV1 “Bạn cảm thấy được động viên trong công việc”, DV2 “Bạn luôn cảm thấy hứng thú khi làm công việc hiện tại”, DV3 “Bạn thường làm việc với tâm trạng tốt nhất”, DV4 “Bạn hài lòng với chính sách động viên, khuyến khích tại công ty bạn đang làm”, DV5 “Bạn đánh giá cao các chính sách động viên, khuyến khích tại công ty bạn đang làm và muốn gắn bó lâu dài với công ty”.
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích, tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 4.3. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến phụ thuộc
STT Biến Nhân tố 1 DV3 0.846 2 DV4 0.846 3 DV2 0.826 4 DV1 0.797 5 DV5 0.736 6 Cronbach’s Alpha 0.865 7 KMO 0.788 8 Barlett (Sig.) 0.000 9 Tổng phương sai trích (%) 65.782
(Kết quả phân tích của tác giả)
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc “Động viên nhằm giữ chân người lao động” cho thấy:
- Kiểm định Bartlett: Sig. = 0.000 < 0.05: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
59
- Hệ số KMO = 0.788 > 0.5: Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố (EFA). - Giá trị Eigenvalues = 3.289 > 1: đạt yêu cầu.
- Giá trị tổng phương sai trích: 65.782% > 50%, đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading > 0.5): đạt yêu cầu.
Như vậy, thang đo “Động viên nhằm giữ chân người lao động” đạt giá trị hội tụ.
4.2.3. Tóm tắt k t quả phân tích nhân t (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được. Do đó, phân tích (EFA) là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và có 8 nhân tố được trích ra từ kết quả phân tích. Không có sự phát sinh nhân tố mới.
4.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu
4 3 Mô ì điều chỉnh
Sau khi tiến hành kiểm định và đánh giá thang đo (thông qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Công việc thú vị Công việc ổn định
Lương cao
Cơ hội đào tạo và thăng tiến Môi trường và điều kiện làm việc tốt
Người lãnh đạo, quản lý Khen thưởng và phúc lợi
Đồng nghiệp
Động viên nhằm giữ chân người lao động
60
4.3.2. Các giả thi sa k i điều chỉnh
(1) Giả thuyết H1: Cảm nhận về công việc càng thú vị thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(2) Giả thuyết H4: Công việc của người lao động càng có tính ổn định lâu dài thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(3) Giả thuyết H5: Tiền lương của người lao động càng cao, công bằng và hợp lý thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(4) Giả thuyết H6: Cơ hội đào tạo, thăng tiến trong nghề nghiệp của người lao động càng tăng thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(5) Giả thuyết H7: Môi trường, điều kiện làm việc của người lao động càng được cải thiện thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(6) Giả thuyết H8: Lãnh đạo càng có thái độ tôn trọng và công bằng trong đối xử với cấp dưới thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(7) Giả thuyết H9: Chính sách khen thưởng và các khoản phúc lợi càng tốt và tương xứng với sự đóng góp của mỗi cá nhân thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
(8) Giả thuyết H11: Đồng nghiệp càng thân thiện, hợp tác và hỗ trợ lẫn nhau thì sự động viên nhằm giữ chân người lao động càng tăng và ngược lại.
Các biến quan sát (thang đo) sau khi điều chỉnh (Xem phụ lục 2.2).
4.4. Phân tích hồi quy
Sau khi được kiểm định sự phù hợp và độ tin cậy, các yếu tố động viên người lao động tiếp tục được kiểm định mức độ ý nghĩa trong mô hình lý thuyết thông qua phân tích hồi quy để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên mức độ được động viên nhằm giữ chân người lao động.
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 8 biến độc lập là: công việc thú vị (TV), công việc ổn định (OD), lương cao (LC), cơ hội đào tạo và thăng tiến (TT), môi trường và điều kiện làm việc (MT), người lãnh đạo và quản lý (LD), khen thưởng
61
và phúc lợi (KT), đồng nghiệp (DN) và 1 biến phụ thuộc là: động viên nhằm giữ chân người lao động (DV). Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
4 4 P â í ươ q a
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Qua kết quả phân tích tương quan, ta nhận thấy các biến độc lập đều có mối tương quan chặt với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa < 0.05. Giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với hệ số không quá lớn. Do vậy, cần kiểm định đa cộng tuyến (Xem phụ lục 4.4).
4.4.2. K t quả phân tích hồi quy
4.4.2.1. Kết quả phân tích hồi quy lần 1 a. Tóm tắt mô hình Bảng 4.4: Tóm tắt mô hình Model Mô hình R R Square R2 Adjusted R Square R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Độ lệch chuẩn của dự đoán 1 .778a .606 .590 .59098
(Kết quả phân tích của tác giả)
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.606 và R2 điều chỉnh (Adjusted R square) là 0.590. Như vậy mô hình nghiên cứu là phù hợp và mô hình giải thích được 59% tác động của các yếu tố động viên nhằm giữ chân người lao động, còn lại 41% sự động viên nhằm giữ chân người lao động được giải thích bởi các yếu tố khác.
b. Bảng phân tích ANOVA
62 Model Mô hình Sum of Squares Tổng bình phương df Mean Square Bình phương trung bình F Sig.
1 Regression (Hồi quy) 109.463 8 13.683 39.177 .000a
Residual (phần dư) 71.249 204 .349
Total (Tổng) 180.712 212
(Kết quả phân tích của tác giả)
Trong bảng phân tích ANOVA, mức ý nghĩa của kiểm định F đạt yêu cầu (giá trị sig. = 0.000 < 0.05), điều này chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp.
c. Bảng hệ số hồi quy Bảng 4.6: Bảng hệ số hồi quy Model Mô hình Unstandardized Coefficients Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Standardized Coefficients Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
Collinearity Statistics Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Độ lệch chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.987 .264 -3.743 .000 TV .160 .052 .162 3.055 .003 .691 1.447 OD .266 .053 .257 5.029 .000 .738 1.355 LC .210 .061 .178 3.456 .001 .731 1.368 TT .073 .047 .071 1.537 .126 .899 1.112 MT .127 .043 .152 2.984 .003 .747 1.338 LD .052 .046 .056 1.148 .252 .810 1.234 KT .280 .046 .296 6.039 .000 .806 1.241 DN .111 .049 .123 2.273 .024 .664 1.506
(Kết quả phân tích của tác giả)
Các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
63
Nhân tố nào có hệ số sig ≤ 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận có nghĩa là nó có sự tác động đến sự động viên nhằm giữ chân người lao động. Kết quả hồi quy cho thấy có 6 biến thỏa mãn điều kiện là: “Công việc thú vị”, “Công việc ổn định”, “Lương cao”, Môi trường và điều kiện làm việc”, “Khen thưởng và phúc lợi” và “Đồng nghiệp”.
Các nhân tố “Cơ hội đào tạo và thăng tiến” và “Người lãnh đạo, quản lý” không đạt yêu cầu (sig. > 0.05) và bị loại khỏi kết quả nghiên cứu mặc dù các biến này về thực tế là rất có ý nghĩa đến việc động viên nhằm giữ chân người lao động. Do đó, việc này có thể do một số các nguyên nhân sau đây:
- Yếu tố “ Cơ hội đào tạo và thăng tiến”: mấy câu hỏi về đào tạo chưa đề cập nhiều đến các yếu tố về động viên nhằm giữ chân người lao động, chỉ đề cập đến những kỹ năng cơ bản để phục vụ công việc hàng ngày. Do đó, yếu tố này vẫn nằm ở nhóm nhân tố duy trì theo quan điểm của Herzberg. Bên cạnh đó, so sánh với thực tế tại công ty thì việc đào tạo là có nhưng không nhiều, cơ hội thăng tiến ít. Do đó, yếu tố này bị loại khỏi mô hình.
- Yếu tố “Người lãnh đạo, quản lý”: Trong thuyết của Herzberg thì có phân ra 2 yếu nhóm yếu tố là duy trì và thúc đẩy, quan hệ đồng nghiệp giữa các nhân viên cấp trên và cấp dưới là nằm trong nhóm những nhân tố duy trì, nhân tố duy trì được đáp ứng thì tạo cho nhân viên làm việc một cách bình thường. Nếu thiếu vắng thì sẽ gây cho nhân viên bất mãn và có thể nhân viên đó sẽ ra đi. Liên hệ thực tế tại công ty thì sự tương tác giữa nhân viên và lãnh đạo chưa cao, khi gặp vấn đề cần xử lý đều phải thông qua từng cấp quản lý. Do đó, yếu tố này bị loại khỏi mô hình.
d. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư và giả định về liên hệ tuyến tính
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và biểu đồ P-P plot, giả định liên hệ tuyến tính được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot.
64
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 (Mean=-9.59E-16), và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev=0.981).
Hình 4.3: Biểu đồ P-P Plot
Biểu đồ P-P plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng. Do đó ta có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn
65
Ngoài ra, qua biểu đồ phân tán Scatterplot ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.4: Biểu đồ phân tán – Scatterplot
4.4.2.2. Kết quả phân tích hồi quy lần 2
Từ kết quả phân tích hồi quy lần 1, tác giả tiến hành loại các nhân tố “Người lãnh đạo, quản lý” và “Cơ hội đào tạo và thăng tiến” (do không đạt yêu cầu (sig. > 0.05)) ra khỏi mô hình và tiến hành đưa 6 nhân tố đạt yêu cầu còn lại (thỏa mãn điều kiện (sig. ≤ 0.05) là “Công việc thú vị”, “Công việc ổn định”, “Lương cao”, “Môi trường và điều kiện làm việc”, “Khen thưởng và phúc lợi” và “Đồng nghiệp” vào để phân tích hồi quy lần 2. Sau khi tiến hành phân tích hồi quy lần 2, tác giả có được kết quả như sau:
a. Tóm tắt mô hình
Bảng 4.7: Tóm tắt mô hình
(Kết quả phân tích của tác giả)
Model Mô hình R R Square R2 Adjusted R Square R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Độ lệch chuẩn của dự đoán 1 .773a .597 .586 .59422
66
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2