5. Kết cấu của luận văn
2.2.4. Phương pháp phân tích thông tin
Nghiên cứu thực trạng nguồn nhân lực của Trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Thái Nguyên trên cơ sở tổng hợp số liệu từ đó đánh giá, phân tích, nhận diện đúng thực trạng để đưa ra giải pháp nhằm phát triển nguồn nhân lực của Trung tâm. Các phương pháp phân tích chủ yếu là:
Luận văn sử dụng cả 2 phương pháp là thống kê mô tả, thống kê so sánh. Các công cụ chủ yếu trong phương pháp này là vận dụng các phương pháp phân tích thống kê như số tương đối, số tuyệt đối, số bình quân gia quyền, lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn, tốc độ tăng (giảm) liên hoàn, phương pháp dãy số theo thời gian; các biểu đồ, sơ đồ, đồ thị mô tả... để phân tích các chỉ tiêu nhằm đáp ứng được mục đích nghiên cứu thực trạng phát triển nguồn nhân lực của Trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Thái Nguyên..
2.2.4.2. Phương pháp phân tích tổng hợp
Phân tích tổng hợp, kết hợp kết quả của một vài nghiên cứu để giải quyết một chuỗi các giả thuyết liên quan. Đơn giản hơn, nó có thể coi là sự xác định phép đo chung của cỡ hiệu ứng, trong đó bình quân gia quyền có thể là kết quả của phân tích tổng hợp. Tính bình quân gia quyền có liên quan tới cỡ mẫu trong mỗi nghiên cứu cá nhân. Dù có những sự khác biệt giữa các nghiên cứu cá nhân, nhưng mục tiêu của phân tích tổng hợp là ước lượng chính xác hơn cỡ hiệu thực so với cỡ hiệu ứng kém chính xác hơn trong các nghiên cứu riêng lẻ. Phân tích tổng hợp là một trong những thành tố quan trọng trong quy trình xem xét hệ thống, đánh giá có tính đại diện và độ phủ rộng cao.
2.2.4.3. Phương pháp nghiên cứu phân tích tình huống
Được sử dụng trong nghiên cứu phân tích các tình huống liên quan đến nguồn nhân lực của Trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Thái Nguyên khi thực hiện các xử lý số liệu số lớn, thống kê hoặc các điều tra, phân tích khác không bao trùm hết... Thông qua phân tích tình huống phát hiện các tính đặc thù, khác biệt, dù là hiện tượng đơn lẻ, nhưng có thể đưa ra những nhận định có giá trị khoa học.
2.2.4.4. Phương pháp đánh giá cho điểm
Được áp dụng để tìm ra các thứ tự ưu tiên các vấn đề liên quan đến thực trạng phát triển nguồn nhân lực của Trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường nông thôn tỉnh Thái Nguyên. Trên cơ sở kết quả đánh giá cho điểm của từng cá nhân, tổng hợp thành kết quả chung, từ đó phân tích, chỉ ra các ưu tiên cần quan tâm.
Ngoài các phương pháp trên, trong những chiều cạnh, nội dung cụ thể, tác giả sử dụng thêm các phương pháp khác như: phân tích, so sánh hiệu quả kinh tế- xã hội; phương pháp phân tích nhân tố tác động đến phát triển nguồn nhân lực và một số phương pháp phân tích định tính, định lượng khác.
2.2.4.5. Sử dụng mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis)
Để kiểm định giá trị khái niệm của các thang đo còn lại nhằm xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu.
Mô hình phân tích nhân tố được thể hiện bằng phương trình sau: Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + …+ AimFm + ViUi
Trong đó:
Xi: biến thứ i chuẩn hóa
Ai j: hệ số hồi qui bội chuẩn hóa của nhân tố thứ j đối với biến i F: các nhân tố chung
Vi: hệ số hồi qui chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i Ui: nhân tố đặc trưng của biến
m: số nhân tố chung
Sau khi loại đi các biến không đảm bảo đô ̣ tin câ ̣y qua đánh giá đô ̣ tin câ ̣y bằng hệ số Cronbach Alpha, tiến hành phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử du ̣ng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (Tro ̣ng Ngọc, 2008).
Để có thể phân tích nhân tố thì phải đảm bảo các điều kiện: chỉ số Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) > 0,5 thì dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố và mức ý nghĩa củ a kiểm đi ̣nh Bartlett (sig) < 0,05: xem xét các biến có tương quan với nhau trên tổng thể.
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal component vớ i phép quay Varimax. Trong bảng Rotated Component Matrix chứa các hệ số tải nhân tố (Factor loading). Theo Hair & ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực
tiễn. Hair & ctg (1998) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100- 350 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu của bạn <100 thì Factor loading phải > 0,75. Đề tài nghiên cứu với cỡ mẫu 125,vì vâ ̣y các biến có hê ̣ số tải >0,55 được đưa vào phân tích.
Theo Hair &ctg (1998), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
- Mã hóa dữ liệu
Trong đề tài, tác giả sử dụng 5 nhóm nhân tố, được đo lượng bằng thang đo likert với 5 thang đo đó là Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý, Mức 2: Không đồng ý, Mức 3: Trung lập, Mức 4: Đồng ý, Mức 5: Hoàn toàn đồng ý
Bảng 2.2. Mô tả tên biến sử dụng trong mô hình
STT Mã hóa Diễn giải
Chính sách trong đơn vị
1 CS 1 Chính sách môi trường làm tốt 2 CS 2 Chính sách đổi mới công nghệ 3 CS 3 Chính sách đãi ngộ vật chất tốt 4 CS 4 Chính sách sắp xếp vị trí việc làm tốt
Yếu tố lãnh đạo
5 LD 1 Lãnh đạo luôn quan tâm đến đời sống CBCNV 6 LD 2 Lãnh đạo có chiến lược phát triển Trung tâm tốt
7 LD 3 Lãnh đạo luôn quan tâm đến công tác phát triển nguồn nhân lực
8 LD 4 Lãnh đạo luôn thân thiện với nhân viên
Yếu tố tài chính
9 TC 1 Luôn trả lương đúng và đủ
10 TC 2 Dành lượng tiền lớn để Đầu tư máy móc trang thiết bị 11 TC 3 Dành lượng tiền lớn để chăm sóc sức khỏe nhân viên
Chính sách vĩ mô
12 VM 1 Chính sách đào tạo nghề
13 VM 2 Chính sách phát triển nguồn nhân lực ngành 14 VM 3 Chính sách phát triển ngành
Yếu tố chất lượng nguồn nhân lực
16 CL 2 Trí tuệ nguồn nhân lực 17 CL 3 Nhân cách nguồn nhân lực
18 CL 4 Tính năng động xã hội của nguồn nhân lực
Phát triển nguồn nhân lực
19 NL 1 Công tác tuyển dụng nguồn nhân lực tốt 20 NL 2 Bố trí và sử dụng nhân lực phù hợp
21 NL 3 Công tác, bồi dưỡng phát triển nguồn nhân lực tốt 22 NL 4 Thu nhập và chính sách đãi ngộ tốt
Nguồn: tính toán và đề xuất của tác giả 2.2.4.6. Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến phát triển nguồn nhân lực tại trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường tỉnh Thái Nguyên
Sau khi rút trích các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bô ̣i: phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflatinon factor - VIF). Quy tắc là khi VIF>10, đó là dấu hiê ̣u đa cô ̣ng tuyến (Trọng Ngọc, 2008). Nếu các giả đi ̣nh không bi ̣ vi pha ̣m, mô hình hồi quy tuyến tính bô ̣i được xây dựng.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện bằng phương trình sau: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei
Trong đó:
Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i β0: hệ số chắn
βp: hệ số hồi quy từng phần ei: sai số ngẫu nhiên
Yi: Phát triển nguồn nhân lực
Các bước đánh giá mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tích ANOVA.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình
-Ý nghĩa của hệ số riêng phần là βk đo lường sự thay đồi giá trị trung bình Y khi Xk thay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập còn lại không đổi.
- Hệ số Beta được dùng để so sánh khi các biến độc lập không cùng đơn vị đo lường.