Trong đề tài này, tác giả kế thừa thang đo được tác giả Eddleston (2009) sử dụng.
UP3 Anh/chị có động lực lớn đối với việc đạt được thành công giống như những người thành công hơn anh/chị.
UP4
Anh/chị đánh giá về thành công trong công việc/ sự nghiệp của bản thân dựa trên việc so sánh với những người thành công hơn anh/chị.
Bảng 3.2 Mã hóa thang đo So sánh xuống
Mã hóa So sánh xuống
DOWN1
Khi đánh giá công việc/ sự nghiệp của bản thân, anh/chị thường tập trung vào việc bản thân đạt được nhiều thành công hơn người khác.
DOWN2
Khi đánh giá về thành tựu trong công việc/ sự nghiệp của mình, anh/chị thường cảm thấy hài lòng với bản thân hơn những người khác.
DOWN3
Khi suy ngẫm về công việc/ sự nghiệp của mình, anh/chị thường thấy rằng bản thân đã đạt được nhiều thành tích hơn những người khác trong công ty.
DOWN4
Khi so sánh công việc/ sự nghiệp của mình với những người khác, anh/chị thường cảm thấy tự hào về những thành tựu mà anh/chị đã đạt được trong sự nghiệp.
3.2.3 Thang đo Sự hài lòng trong công việc
Trong đề tài này, tác giả kế thừa thang đo được tác giả Eddleston (2009) sử dụng.
3.2.4 Thang đo Ý định nghỉ việc
Trong đề tài này, tác giả kế thừa thang đo được tác giả Eddleston (2009) sử dụng.
Bảng 3.3 Mã hóa thang đo Sự hài lòng trong công việc
Mã hóa Sự hài lòng trong công việc
CS1 Anh/chị đang nhận được mức lương cao hơn so với những người làm cùng vị trí ở các công ty khác.
CS2 Anh/chị đang giữ vị trí quản lý trong công ty.
CS3 Anh/chị được đánh giá cao trong lĩnh vực mà mình làm việc.
CS4 Anh/chị được thăng chức nhanh hơn so với đồng nghiệp.
CS5 Anh/chị có uy tín cao trong công ty.
Bảng 3.4 Mã hóa thang đo Ý định nghỉ việc
Mã hóa Ý định nghỉ việc
3.3 Phương pháp xử lý số liệu
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ chính.
3.3.1 Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Phân tích hệ số Cronbach Alpha: Phân tích hệ số Cronbach Alpha được sử dụng trước để loại các biến quan sát không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item - Tổng correlation) nhỏ hơn 0.50 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.60 được xem xét loại (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm mục đích kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.40 đều bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp trích nhân tố, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
TURNOVER2 Anh/chi đang tìm kiếm một công việc mới.
TURNOVER3 Anh/chị đã nghĩ đến việc rời bỏ công ty
3.3.3 Phân tích hồi quy và phân tích ANOVA
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 3, luận văn đã giới thiệu về quy trình nghiên cứu, thang đo và phương pháp nghiên cứu được sử dụng để đánh giá thang đo. Ở chương 4, tác giả sẽ trình bày về kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa so sánh tâm lý xã hội và sự hài lòng trong công việc, ý định nghỉ việc.
4.1 Mô tả mẫu
Việc khảo sát phục vục cho công tác nghiên cứu được thực hiện tại TP.HCM, sử dụng bảng câu hỏi đánh giá cho điểm theo thang điểm 5.
Số bảng câu hỏi trong quá trình khảo sát: - Phát ra: 300 bảng.
- Thu về: 256 bảng, đạt tỷ lệ 85.33% so với số bảng câu hỏi phát ra. - Số bảng câu hỏi được sử dụng cho nghiên cứu: 247 bảng (sau khi loại bỏ 9 bảng không đạt yêu cầu).
Bảng câu hỏi được chuyển đến người trả lời bằng hình thức in và phát trực tiếp tại văn phòng và các phòng giao dịch của một số NHTM trên địa bàn TP. HCM, các lớp cao học ngành Quản trị kinh doanh và Tài chính Ngân hàng tại Đại học Ngân hàng TP. HCM, một số ít bảng câu hỏi được phát qua các cựu sinh viên của Đại học Ngân hàng TP. HCM.
Nguồn kết quả xử lý dữ liệu
4.2 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan với biến tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo: - Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Chọn thang đo có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy càng cao (Nunally & Burnstein 1994; Dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn, khoảng từ 0.95 trở lên, thể hiện rằng có nhiều biến trong thang đo không khác gì nhau. Hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2009).
- Các mức giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha:
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên: Thang đo lường rất tốt
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến dưới 0.8: Thang đo lường tốt
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 đến dưới 0.7: Thang đo lường sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; Dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Đối với những biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 và hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.7, thì sẽ loại ra khỏi mô hình. Những biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 nhưng hệ số Cronbach Alpha đạt từ 0.7 trở lên sẽ được giữ lại.
Hệ số Cronbach’s Alpha được tính toán theo công thức sau:
Như vậy qua công thức, ta có thể nhận thấy rằng nếu tăng số lượng biến quan sát, thì giá trị Cronbach’s Alpha cũng sẽ tăng. Thêm vào đó, nếu giá trị hiệp phương sai trung bình thấp, thì Cronbach’s Alpha cũng sẽ thấp. Khi giá trị hiệp phương sai trung bình tăng, thì Cronbach’s Alpha cũng tăng (giữ số lượng biến quan sát không đổi) (https://stats.idre.ucla.edu).
Dựa theo những thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo theo tiêu chí:
- Loại các biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 - Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6
4.2.1 Đánh giá thang đo So sánh lên
Bảng 4.1 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo So sánh lên
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
Kết quả thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.804, đạt độ tin cậy cao. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.804. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dựng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.2 Đánh giá thang đo So sánh xuống
Bảng 4.2 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo So sánh xuống Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.857 4 Item-Total Statistics Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted UP1 8.94 6.992 .615 .756 UP2 9.50 6.763 .642 .742 UP3 9.49 6.861 .612 .757 UP4 9.35 6.634 .605 .762
K ế t q u ả
thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.857, đạt độ tin cậy cao. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.857. Vì vậy tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dựng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.2.3 Đánh giá thang đo Sự hài lòng trong công việc
Bảng 4.3 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Sự hài lòng trong công việc
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.864 4 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DOWN1 10.16 5.036 .620 .850 DOWN2 10.45 4.379 .787 .780 DOWN3 10.28 4.753 .699 .818 DOWN4 10.24 4.605 .699 .819
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CS1 10.18 5.320 .728 .820 CS2 10.32 5.569 .710 .828 CS3 10.02 5.296 .729 .819 CS4 10.20 5.330 .684 .838
Nguồn kết quả xử lý dữ liệu
Kết quả thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.864. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.864. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Kết quả thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.742. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.742. Vì vậy tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.4 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Ý định nghỉ việc Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.742 4 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted TURNOVER1 9.60 6.283 .562 .668 TURNOVER2 9.66 6.323 .529 .686 TURNOVER3 9.68 6.160 .522 .690 TURNOVER4 9.61 6.222 .527 .687
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, trước tiên, tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố đối với những biến quan sát của 2 biến độc lập là So sánh lên và So sánh xuống được sử dụng.
Phương pháp đo Kaiser-Meyer-Olkin thay đổi trong khoảng từ 0 đến 1, và những giá trị gần với 1 sẽ tốt hơn. Giá trị KMO tối thiểu phải là 0.6.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy: Hệ số KMO = 0.804 > 0.5. Điều này chứng tỏ rằng dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả Barlett’s Test là 869.354 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, (Bác bỏ giả thuyết H0: Các biến quan sát không có tương quan với nhau trong
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định KMO và Barllett’s Test của các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .804 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 869.354 df 28 Sig. .000
tổng thể), như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ. Kết luận rằng dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 4.6 Bảng Eigenvalues và phương sai trích đối với biến độc lập
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.791 47.383 47.383 3.791 47.383 47.383 2.867 35.835 35.835 2 1.584 19.799 67.182 1.584 19.799 67.182 2.508 31.347 67.182 3 .752 9.403 76.585 4 .479 5.988 82.573 5 .475 5.940 88.513 6 .380 4.751 93.264 7 .310 3.871 97.135 8 .229 2.865 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component: Có nhiều nhân tố được trích xuất trong quá trình phân tích nhân tố. Trong bài nghiên cứu, tác giả đã đưa vào mô hình 2 nhân tố (tương ứng với 2 biến độc lập).
Initial Eigenvalues: Eigenvalues là giá trị phương sai của các nhân tố chính. Bởi vì tác giả đã tiến hành phân tích những nhân tố chính dựa trên ma trận tương quan, nên những biến này đã được chuẩn hóa, điều này có nghĩa là mỗi biến có phương sai là 1 và tổng phương sai bằng số lượng biến được sử dụng trong phân tích, trong trường hợp này là 2.
Total: Cột Total trong bảng chứa giá trị Eigenvalues. Nhân tố đầu tiên sẽ luôn giải thích cho phần lớn sự thay đổi trong mô hình (và có giá trị Eigenvalues cao nhất), và nhân tố tiếp theo sẽ giải thích cho những sự thay đổi còn lại khác.
% of Variance: Cột này thể hiện phần trăm phương sai được giải thích bởi mỗi nhân tố chính.
Cumulative %: Cột này thể hiện tỷ lệ phần trăm tích lũy của phương sai, được giải thích bởi những nhân tố hiện tại và những nhân tố trước đó (https://stats.idre.ucla.edu).
Kết quả phân tích EFA cho thấy tại mức giá trị hệ số Eigenvalues 1 với phương pháp trích nhân tố, phép quay Varimax cho phép trích được 2 nhân tố từ biến quan sát.
Giá trị tổng phương sai trích là 67.182% > 50%: Đạt yêu cầu. Có thể nói rằng một nhân tố này giải thích được 67.182% biến thiên của dữ liệu.
Theo kết quả phân tích, 08 biến sử dụng đều có hệ số loading lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu nên không loại biến nào ra khỏi thang đo. Như vậy, sau khi thực hiện phân tích nhân tố, ta thấy các nhân tố vẫn giữ nguyên như mô hình ban đầu.
Bảng 4.7 Kết quả phân tích nhân tố độc lập với phương pháp xoay Principal Varimax
DOWN4 .819 DOWN1 .753 UP2 .837 UP3 .806 UP4 .723 UP1 .719
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.
4.3.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc Sự hài lòng trong công việc gồm 5 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, đã loại bỏ biến quan sát CS5, còn lại bốn biến quan sát. Ba biến quan sát được phân tích theo phương pháp Principal components với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 không đảm bảo được hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy: Hệ số KMO = 0.818 > 0.5. Điều này chứng tỏ rằng dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả Barlett’s Test là 450.782 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, (Bác bỏ giả thuyết H0: Các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể), như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ. Kết luận: Dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định KMO và Barllett’s Test của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .818 Bartlett's Test of