5. Bố cục của luận văn
2.2.4. Phương pháp phân tích thông tin
Trước khi phân tích, dữ liệu được mã hóa bằng phần mềm SPSS 20.0 để loại bỏ sửa chữa định dạng hoặc sửa đổi dữ liệu từ các những bảng câu hỏi đã được thu thập. Sau đó, những dữ liệu này sẽ được đưa vào phần mềm SPSS để thực hiện việc phân tích dữ liệu. Trong quá trình phân tích dữ liệu, để đạt được những mục tiêu đã đặt ra, một số kỹ thuật phân tích được sử dụng trong đề tài này bao gồm:
2.2.4.1.Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp thống kê số liệu theo tần suất, tỷ lệ. Phương pháp này được sử dụng để phân loại mẫu theo tiêu chí phân loại điều tra như: theo giới tính, theo trình độ học vấn, theo vị trí công tác. Ngoài ra, phương pháp này còn được sử dụng để phân tích thực trạng nguồn nhân lực ở các chi nhánh ngân hàng về số lượng, trình độ học vấn, giới tính,… và các đánh giá của mẫu nghiên cứu về thực trạng phát triển nguồn nhân lực như việc lập kế hoạch phát triển nhân lực, nhu cầu nhân lực trong tương lai, đánh giá kết quả thực hiện công việc,…
2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Đề tài sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để rút gọn các biến quan sát thành một vài nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu. Cụ thể, trong phần đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực của các chi nhánh NHTM, căn cứ vào kết quả phỏng vấn nhóm tập trung (Phụ lục 3) tác giả đưa ra 31 biến quan sát. Việc sử dụng phân tích nhân tố khám phá đã rút gọn 31 biến quan sát này thành 9 nhóm tương ứng với 9 nhân tố (cụ thể được phân tích ở phần 3.3.1). Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá đảm bảo ý nghĩa là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5; Hệ số KMO có giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1; nhân tố; Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05); Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%.
Thao tác thực hiện phân tích nhân tố khám phá trên phần mềm SPSS được thực hiện như sau:
- Từ thanh menu của SPSS chọn Analyze>Dimention reduction Factor. Khi hộp Factor analyses xuất hiện, đưa các biến cần phân tích thành nhân tố vào khung Variables
- Sau đó lần lượt tùy chỉnh ở các nút:
Descriptives: Chọn KMO and Bartlett's Test of Sphericity
Extraction: chọn phương pháp mặc định của SPSS là Principle components
Rotation: đánh dấu Varimax nếu phương pháp là Principle Components
Scores: Chọn Save as variables
Option: Chọn Suppress absolute value les than (0.3) - Sau khi đã tùy chỉnh, chọn OK để đọc kết quả trong Output
2.2.4.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Các nhóm nhân tố được rút ra từ phân tích nhân tố EFA sẽ được đánh giá độ tin cậy bằng kiểm định Cronbach’s Alpha. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Totall Correlation. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Những thang đo có độ tin cậy Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994) sẽ bị loại bỏ. Đồng thời, các biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 cũng bị loại. Thao tác thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo được thực hiện như sau:
- Từ thanh menu truy cập vào thẻ Analyze > Scale > Reliability Analysis… - Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát thuộc từng nhân tố. Chọn các biến quan sát thuộc từng nhân tố vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…
- Trong tùy chọn Statistics, tích vào các mục Scale if item deleted. Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.
- Sau khi click Continue, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, nhấp chuột vào OK và kết quả xuất ra Ouput
2.2.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định thì sẽ được xử lý chạy hồi quy tuyến tính bằng phương pháp tổng hợp bình phương nhỏ nhất (OLS) theo phương pháp Enter.
- Vào menu chọn Analyze->Regression-> Linear.
- Chọn nhân tố độc lập và phụ thuộc vào các ô bên phải. Xong bấm vào Statistics chọn collinearity diagnostics. (để tính ra hệ số VIF đa cộng tuyến)
- Xong bấm OK, kết quả được xuất ra ở Output
Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện bốn kiểm định chính sau:
- Kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy - Mức độ phù hợp của mô hình
- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến - Hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới công tác PTNNL ở các NHTM trên địa bàn tỉnh. Mô hình nghiên cứu đề xuất trên cơ sở phân tích các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng thang đo như trên, tác giả đề nghị mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến công tác PTNNL với các giả thuyết các biến quan sát đều có ảnh hưởng đến PTNNL. Tác giả xây dựng bảng câu hỏi chính thức phù hợp với tình hình thực tế của các chi nhánh NHTM tỉnh Thái Nguyên với 31 biến quan sát độc lập và 2 biến quan sát để đo lường biến phục thuộc, mô hình có dạng như sau:
*) Các nhân tố độc lập Các yếu tố bên ngoài
- Yếu tố Kinh tế - Văn hóa xã hội (ký hiệu VHXH) được quan sát bởi 3 biến:
+ Tình hình kinh tế - xã hội của Thái Nguyên ổn định (VHXH1)
+ Lực lượng lao động cho ngành ngân hàng của địa phương rất dồi dào (VHXH2)
+ Ý thức chấp hành kỷ luật cá nhân của người lao động thể hiện cao (VHXH3)
+ Yếu tố Chất lượng nguồn lao động (ký hiệu CLLĐ) được quan sát bởi 3 biến
+ Thể lực người lao động đáp ứng yêu cầu công việc được giao (CLLĐ1)
+ Trình độ chuyên môn người lao động đáp ứng được yêu cầu công việc (CLLĐ2)
+ Người lao động có đạo đức tác phong làm việc tốt (CLLĐ3)
- Yếu tố Khả năng cung ứng lao động của thị trường lao động và các cơ sở đào tạo (ký hiệu TTLĐ) được quan sát bởi 2 biến
+ Hệ thống giáo dục đào tạo hiện nay đáp ứng được nhu cầu về nhân lực (cả số lượng và chất lượng) của ngành ngân hàng (TTLĐ1)
+ Thị trường lao động đáp ứng kịp thời nhu cầu tuyển dụng của ngân hàng (TTLĐ2)
- Yếu tố Chính sách hỗ trợ về nguồn nhân lực (ký hiệu CSHT) được quan sát bởi 3 biến
+ Chính sách pháp luật về lao động hiện nay là phù hợp (CSHT1)
+ Chính sách tài chính của Nhà nước hỗ trợ phát triển nguồn nhân lực ngành ngân hàng (CSHT2)
+ Chính sách nâng cao chất lượng lao động của Nhà nước đáp ứng được yêu cầu của ngành ngân hàng (CSHT3)
Các yếu tố bên trong
- Yếu tố Chiến lược phát triển nguồn nhân lực (ký hiệu CLPT) của ngân hàng được quan sát bởi 3 biến:
+ Chiến lược phát triển nguồn nhân lực phù hợp với chiến lược kinh doanh (CLPT1)
+ Chiến lược phát triển nguồn nhân lực cụ thể cho từng giai đoạn (CLPT2)
+ Các nội dung (mục tiêu, yêu cầu, cách thức,…) trong chiến lược phát triển nguồn nhân lực được thể hiện rõ ràng ((CLPT3)
- Yếu tố Tuyển dụng, bố trí nhân lực (ký hiệu TDLĐ) được quan sát bởi 4 biến:
+ Tiêu chuẩn tuyển chọn nhân viên được xác định cụ thể, rõ ràng (TDLĐ1)
+ Người được tuyển dụng có đủ phẩm chất, năng lực để thực hiện công việc (TDLĐ2)
+ Người được tuyển dụng được làm công việc phù hợp với năng lực (TDLĐ3)
+ Việc bố trí, sử dụng lao động của ngân hàng hiện nay là hợp lý (TDLĐ4)
- Yếu tố Đào tạo nguồn nhân lực (ký hiệu ĐTPT) được đo bởi 5 biến quan sát
+ Ngân hàng có kế hoạch đào tạo rõ ràng và phù hợp (ĐTPT1) + Ngân hàng có quỹ dành cho đào tạo hợp lý (ĐTPT2)
+ Các hoạt động đào tạo (lớp học, hội thảo,…) được thiết kế phù hợp với cán bộ, nhân viên (ĐTPT3)
+ Nội dung trong các chương trình đào tạo hữu ích cho cán bộ, nhân viên (ĐTPT4)
+ Các cán bộ, nhân viên nhận được sự hỗ trợ của ngân hàng khi tham gia đào tạo (ĐTPT5)
- Yếu tố Phân tích và đánh giá kết quả công việc (ký hiệu ĐGCV) được đo bằng 4 biến quan sát
+ Công việc của cán bộ, nhân viên ở ngân hàng được xác định phạm vi, trách nhiệm rõ ràng (ĐGCV1)
+ Kết quả đánh giá công việc là công bằng khách quan
+ Hệ thống đánh giá công việc kích thích nhân viên nâng cao năng lực làm việc (ĐGCV2)
+ Kết quả đánh giá công việc được sử dụng làm cơ sở đề đào tạo nhân viên (ĐGCV3)
- Yếu tố Lương thưởng và phúc lợi (ký hiệu LTPL) được đo bằng 4 biến quan sát:
+ Chính sách lương thưởng trả cho cán bộ, nhân viên tương xứng với kết quả công việc (LTPL1)
+ Chế độ lương thưởng kích thích sự nỗ lực của nhân viên (LTPL2) + Chế độ đãi ngộ cho cán bộ, nhân viên đa dạng và hấp dẫn (LTPL3) + Chế độ phúc lợi rõ ràng, công khai (LTPL3)
*) Nhân tố phụ thuộc
- Yếu tố Phát triển nguồn nhân lực (ký hiệu PT) được đo bằng 2 biến quan sát:
+ Phát triển nguồn nhân lực góp phần nâng cao năng suất lao động của ngân hàng (PT1)
+ Phát triển nguồn nhân lực làm thay đổi chất lượng nguồn nhân lực về mặt trí lực, thể lực, đạo đức và tác phong (PT2)
2.2.4.5. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan đo lường mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong đó:
- Hệ số tương quan <0.2: Ko tương quan
- Hệ số tương quan từ 0.2 đến 0.4: Tương quan yếu
- Hệ số tương quan từ 0.4 đến 0.6: Tương quan trung bình - Hệ số tương quan từ 0.6 đến 0.8: Tương quan mạnh - Hệ số tương quan từ 0.8 đến <1: Tương quan rất mạnh
Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa. Cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tương quan pearson > 0,3. Trước khi phân tích tương quan, cần tính trung bình cộng của từng nhân tố độc lập và phụ thuộc, sau đó thực hiện các thao tác trên phần mềm SPSS như sau:
- Từ thanh Menu truy cập vào thẻ Analyze > Correlate > Bivariate… - Hộp thoại Bivariate Correlations xuất hiện, đưa các biến độc lập và biến phụ thuộc từ cột bên trái sang bên phải.Ở đây biến độc lập và phụ thuộc là trung bình cộng của từng nhóm này.
- Cuối cùng chọn OK và đọc bảng tương quan Correlations xuất hiện trong output
2.2.4.6. Kiểm định Chi - bình phương
Trong phân tích này, tác giả đã sử dụng kiểm định Chi - bình phương để kiểm định sự khác biệt giữa các biến định danh cụ thể là kiểm định sự khác biệt trong thực trạng phát triển nguồn nhân lực giữa các ngân hàng,... với mức ý nghĩa là 0.05