Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.5. Phương pháp phân tích số liệu
2.2.5.1. Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm. Thống kê mô tả sẽ cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thang đo.
2.2.5.2. Phương pháp phân tích nhân tố
Sự phù hợp của thang đo là điều kiện các biến có thể được đưa vào thực hiện các phân tích tiếp theo trong nghiên cứu. Để kiểm tra sự phù hợp của thang đo, nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s alpha.
Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mực hỏi trong thang đo do tương quan với nhau. Hệ số α của Cronbach sẽ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không.
Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dung để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số α ≥ 0,8. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có những nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Ở đây, khi đánh giá hệ số Cronbach’s alpha, biến nào có hệ số tương quan biến tổng (Item - total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để lựa chọn thang đo là hệ số Cronbach’s alpha của thành phần lớn hơn 0,6.
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm thủ tục để làm giảm các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin về tất cả các mặt của vấn đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố này sẽ giúp cho nhà nghiên cứu có được một bộ các biến số có ý nghĩa hơn.
Phân tích nhân tố Factor đòi hỏi nhà nghiên cứu giải quyết trước một số vấn đề như: Số lượng yếu tố cần phải đưa ra và phương pháp sử dụng để đảo trục yếu tố (Rotating the factors), cũng như hệ số tương quan để loại bỏ các yếu tố. Theo nghiên cứu của Almeda (1999) thì số lượng các yếu tố cần phải đưa ra được tính toán dựa trên dự tính của phạm vi nghiên cứu mà dựa trên khung nghiên cứu này để đưa ra các câu hỏi cụ thể, thêm nữa, các yếu tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần thỏa mãn tiêu chuẩn Keiser - với KMO
(Kaise-Meyer-Olkin) là một chỉ số dung để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tó. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Tiêu chuẩn Keiser quy định rằng hệ số Eigenvalue phải ít nhất lớn hơn hoặc bằng 1. Và thông thường, để tiện cho việc hiểu rõ hơn nữa về yếu tố, các nhà nghiên cứu thực nghiệm thường dung phương pháp quay vòng trục toạ độ Varimax và còn gọi là phương pháp Varimax.
Hệ số tải nhân tố trong ma trận nhân tố theo phương pháp trục xoay biểu diễn mối tương quan giữa các biến và các nhân tố. Các hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu phải thỏa mãn các điều kiện:
+ Một nhân tố phải có ít nhất 2 biến + Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,5
Trong đề tài này tác giả dự kiến phân tích 5 nhân tố (Nhân tố trình độ phát triển của địa phương ít tác động tới biến phụ thuộc nên tác giả không đưa vào mô hình) với các biến thông qua các câu hỏi ở phiếu điều tra (cụ thể ở phụ lục) như sau:
- Nhân tố 1: Bao gồm 4 biến quan sát đó là: Cơ chế tuyển dụng công khai, minh bạch; Công việc phù hợp với năng lực bản than; Công việc phù hợp với chuyên ngành đào tạo; Luân chuyển, bố trí cán bộ đảm bảo phù hợp với chuyên môn sở trường. Hệ số tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo các yêu cầu của phân tích các nhân tố. Do đó nhân tố này được đặt thành một biến mới X1 với tên biến là Cơ chế tuyển dụng, phân công bổ nhiệm
- Nhân tố 2: Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát đó là các biến: Có kế hoạch bồi dưỡng rõ ràng; Công tác đào tạo bồi dưỡng đảm bảo theo nhu cầu của công việc; Đào tạo bồi dưỡng có gắn kết với cơ hội thăng tiến; Quy hoạch đề bạt công bằng hợp lý. Hệ số tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo các yêu cầu của phân tích các nhân tố. Do đó nhân tố này được đặt thành một biến mới X2 với tên biến và Công tác đào tạo, bồi dưỡng.
- Nhân tố 3: Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát bao gồm: Lập và quản lý hồ sơ cán bộ, công chức, viên chức viên chức một cách khoa học có hiệu quả, Công tác thanh tra kiểm tra thực hiện công khai, minh bạch, Phương thức đánh giá cán bộ rõ rang, Cơ chế xử lý sai phạm thiếu xót của cán bộ, công chức, viên chức phù hợp công bằng minh bạch. Hệ số tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo các yêu cầu của phân tích các nhân tố. Do đó nhân tố này được đặt thành một biến mới X3 với tên biến là Công tác quản lý
- Nhân tố 4: Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát bao gồm: Chế độ chính sách tiền lương rõ ràng, phù hợp với công việc đảm nhận; Chế độ phúc lợi phù hợp; Chính sách đãi ngộ phù hợp; Chế độ khen thưởng kịp thời, thỏa
đáng. Hệ số tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo các yêu cầu của phân tích các nhân tố. Do đó nhân tố này được đặt thành một biến mới X4 với tên biến là Chế độ chính sách đảm bảo lợi ích vật chất.
- Nhân tố 5: Nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát bao gồm: Thời gian làm viêc đảm bảo; Áp lực công việc không nặng nề; Phương tiện trang thiết bị đầy đủ; Môi trường làm việc than thiện vui vẻ, đoàn kết. Hệ số tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo các yêu cầu của phân tích các nhân tố. Do đó nhân tố này được đặt thành một biến mới X5 với tên biến là Chế độ chính sách đảm bảo lợi ích tinh thần.
2.2.5.3. Phương pháp phân tích hồi quy
Trong phần này, tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng biến tác động đến chất lượng công việc cán bộ, công chức, viên chức tại thành phố Lai Châu. Để thực hiện điều này, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó, biến độc lập là 5 nhân tố và biến phụ thuộc là biến Y rút ra từ phần phân tích nhân tố ở phần trên.
Dựa vào những phân tích ở chương 1 tác giả xây dựng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc và các biến độc lập có dạng như sau:
Y= + .X1 + .X2+ .X3+ .X4+ .X5
Trong đó :
Y là biến phục thuộc (là biến đánh giá chung)
là hệ số chặn.
, , , , là các hệ số hồi quy.
X1 là biến “Cơ chế tuyển dụng và phân công bổ nhiệm”. Theo phân tích ở chương 1 thì biến X1 sẽ có giá trị kỳ vọng mang dấu (+)
X2 là biến “Công tác đào tạo, bồi dưỡng”. Theo phân tích ở chương 1 thì biến X1 sẽ có giá trị kỳ vọng mang dấu (+)
X3 là biến “Công tác quản lý”. Theo phân tích ở chương 1 thì biến X1 sẽ có giá trị kỳ vọng mang dấu (+)
X4 là biến “Chế độ chính sách đảm bảo lợi ích vật chất”. Theo phân tích ở chương 1 thì biến X1 sẽ có giá trị kỳ vọng mang dấu (+)
X5 là biến “Chế độ chính sách đảm bảo lợi ích tinh thần”. Theo phân tích ở chương 1 thì biến X1 sẽ có giá trị kỳ vọng mang dấu (+)