4.2.1. Phân tích thống kê mô tả thông tin định danh:
Trong số 350 mẫu khảo sát theo phương pháp lấy mẫu đã được đề cập ở Chương 3 thì kết quả thông kê mô tả định danh được tổng hợp như sau:
Về giới tính, giới tính nam chiếm 59,4%, trong khi đó giới tính nữ chiếm 40,6% số người tham gia khảo sát.
Các nhân viên văn phòng được khảo sát chủ yếu ở các Trách nhiệm hữu hạn chiếm 38,9%, Công ty Cổ phần chiếm khoảng 30%. Còn lại là ở các loại hình khác như Công ty vốn nước ngoài 22,3% và Công ty liên doanh 8,9%.
Về độ tuổi, đa số nhân viên văn phòng trả lời bảng khảo sát ở độ tuổi từ 35- 44 tuổi chiếm 31,1% từ 25-34, với tỷ lệ chiếm 21,1%. Còn dưới 25 tuổi chiếm 27,7%, và trên 45 tuổi chiếm 20%.
Trong số 350 nhân viên trả lời bảng khảo sát thì có 27,7% có thâm niên công tác dưới 3 năm, 9,1% nhân viên công tác từ 3-5 năm. Công tác từ 6-8 năm chiếm đến 52%. Còn công tác trên 9 năm chiếm 11,1%.
Về thu nhập hàng tháng, có 10,3% nhân viên có mức thu nhập từ 3-5 triệu, thu nhập 5-10 triệu chiếm 36,9%, thu nhập 10-20 triệu chiếm 32%, còn trên 20 triệu chiếm 20,9%.
Có khoảng 12% nhân viên văn phòng đã trả lời bảng khảo sát có trình độ sau đại học, 66,9% có trình độ đại học, 19,1% là cao đẳng và chỉ 2% là trung cấp.
Bảng 4.1:Thống kê mô tả mẫu khảo sát (Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 25) Tổng số mẫu 350 Tần số Phần trăm (%) Giới tính Nam 208 59,4 Nữ 142 40,6 Đơn vị công tác
Công ty trách nhiệm hữu hạn 136 38,9
Công ty cổ phần 105 30,0
Công ty vốn nước ngoài 78 22,3
Công ty liên doanh 31 8,9
Độ tuổi Dưới 25 tuổi 97 27,7 Từ 25-34 tuổi 74 21,1 Từ 35-44 tuổi 109 31,1 Trên 45 tuổi 70 20,0 Thâm niên công tác Dưới 3 năm 97 27,7 Từ 3 – 5 năm 32 9,1 Từ 6 – 8 năm 182 52,0 Trên 9 năm 39 11,1 Thu nhập cá nhân Dưới 5 triệu 36 10,3 Từ 5 – 10 triệu 129 36,9 Từ 10 – 20 triệu 112 32,0 Trên 20 triệu 73 20,9 Trình độ chuyên môn Trung cấp 7 2,0 Cao đẳng 67 19,1 Đại học 234 66,9 Sau đại học 42 12,0
4.2.2. Kiểm định độ tin cậy và độ phù hợp của thang đo
4.2.2.1 Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 được xem xét loại bỏ.
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
(Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 25)
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach 's Anpha nếu loại yếu tố Kết luận về độ tin cậy
Phong cách lãnh đạo chuyển đổi: Anpha = 0.797 Đạt yêu cầu
TL1 0,530 0,771 Đạt yêu cầu TL2 0,555 0,766 Đạt yêu cầu TL3 0,534 0,770 Đạt yêu cầu TL4 0,506 0,775 Đạt yêu cầu TL5 0,515 0,774 Đạt yêu cầu TL6 0,542 0,769 Đạt yêu cầu TL7 0,509 0,775 Đạt yêu cầu
Sự hài lòng về công việc , Anpha = 0.835 Đạt yêu cầu
JS1 0,642 0,801 Đạt yêu cầu JS2 0,507 0,830 Đạt yêu cầu JS3 0,654 0,798 Đạt yêu cầu JS4 0,607 0,808 Đạt yêu cầu JS5 0,674 0,797 Đạt yêu cầu JS6 0,582 0,813 Đạt yêu cầu
Động lực làm việc , Anpha = 0.842 Đạt yêu cầu
WM1 0,554 0,830 Đạt yêu cầu WM2 0,631 0,815 Đạt yêu cầu WM3 0,702 0,801 Đạt yêu cầu WM4 0,532 0,834 Đạt yêu cầu WM5 0,664 0,808 Đạt yêu cầu WM6 0,654 0,811 Đạt yêu cầu
Môi trường làm việc , Anpha = 0.866 Đạt yêu cầu
WE1 0,654 0,844 Đạt yêu cầu
WE2 0,608 0,853 Đạt yêu cầu
WE3 0,756 0,826 Đạt yêu cầu
WE4 0,752 0,828 Đạt yêu cầu
WE5 0,616 0,851 Đạt yêu cầu
WE6 0,595 0,855 Đạt yêu cầu
Cam kết tổ chức, Anpha = 0.786 Đạt yêu cầu
OC1 0,651 0,714 Đạt yêu cầu
OC2 0,570 0,744 Đạt yêu cầu
OC3 0,559 0,747 Đạt yêu cầu
OC4 0,512 0,763 Đạt yêu cầu
Kết quả: tất cả các biến quan sát đều thỏa điều kiện hệ số Cronbach’s Anpha, đạt độ tin cậy nên sẽ giữ lại hoàn toàn và đưa vào kiểm định bước tiếp theo.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau khi kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Anpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho thang đo tất cả các biện độc lập và phụ thuộc. Thực hiện phương pháp trích trong phân tích nhân tố - phương pháp phân tích nhân tố chính (Principal axis factoring), đồng thời thực hiện phương pháp xoay được chọn là promax, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố để có thể tăng cường khả năng giải thích của nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố phải đảm bảo cho thấy:
- Hệ số KMO lớn hơn 0,5 và hệ số Sig (mức ý nghĩa) của kiểm định Bartlett’s
các biến quan sát có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
- Các nhân tố có Eigenevalue lớn hơn 1 và phương sai trích giải thích được lớn
hơn 50% biến thiên của dữ liệu.
- Sau khi thực hiện phép xoay sẽ loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn
0,5 và quan sát sự hội tụ của các thang đo.
Kết quả EFA lần thứ nhất hệ số KMO (0,880) và hệ số Sig của kiểm định Bartlett’s là 0,000 cho thấy các biến quan sát này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố. Phương sai trích đạt 55,45% (lớn hơn 50%) biến thiên của dữ liệu. Điểm dừng khi rút trích nhân tố thứ 5 với Eigenvalue (1,329) đạt yêu cầu. 30 thang đo hội tụ thành 5 nhân tố, trong đó có 27 thang đo có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và 3 nhân tố có hệ số tài nhân tố bé hơn 0,5 là WM2, WM4, OC4. Các 3 nhân tố này được loại dần từ bé đến lớn để đạt kết quả cuối cùng là tất cả các thang đo có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. (Tham khảo Phụ lục 5).
Bảng 4.3: Kiểm định KMO trong EFA lần 2
(Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 25)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.870
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3761,536
df 253
Sig. 0.000
Kết quả phân tích EFA lần 2 (Bảng 4.3) cho thấy: hệ số KMO 0,870 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square và hệ số Sig của kiểm định Bartlett’s đạt mức ý nghĩa là 0,000 cho thấy các biến quan sát này có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Kết quả ma trận xoay nhân tố (Bảng 4.4):
- Trong ma trận nhân tố trích, các hệ số tải nhân tố đều đạt tính tương quan
và tính phân biệt rõ ràng. 27 thang đo được nhóm thành 5 nhan tố.
- Tất cả các hệ số tải nhân tố của các thang đo khác đều > 0.5 nên giữ lại để thực hiện phân tích bước tiêp theo, bao gồm:
Nhân tố 1 - Phong cách lãnh đạo chuyển đổi: Gồm 7 biến quan sát (TL1, TL2, TL3,
TL4, TL5, TL6, TL7)
Nhân tố 2 - Sự hài lòng công việc gồm 6 biến quan sát (JS1,JS2,JS3,JS4, JS5, JS6) Nhân tố 3 - Động lực làm việc gồm 4 biến quan sát (WM1, WM3, WM5, WM6) Nhân tố 4 – Môi trường làm việc gồm 6 biến quan sát (WE1, WE2, WE3, WE4,
WE5, WE6)
Bảng 4.4: Ma trận xoay nhân tố trong kiểm định EFA lần 2 (Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 25) Biến quan sát Ma trận nhân tố trích 1 2 3 4 5 WE3 0,856 WE4 0,821 WE1 0,682 WE5 0,658 WE2 0,648 WE6 0,614 JS5 0,797 JS1 0,728 JS3 0,697 JS4 0,645 JS6 0,613 JS2 0,573 TL3 0,636 TL6 0,621 TL4 0,611 TL7 0,593 TL2 0,570 TL5 0,562 TL1 0,538 OC3 0,738 OC1 0,704 OC2 0,621 OC5 0,601 WM6 0,743 WM1 0,722 WM3 0,620 WM5 0,515
4.2.3. Phân tích mô hình phương trình cấu trúc – SEM
Trong nghiên cứu này, để thực hiện phân tích SEM, tác giả sử dụng chương trình AMOS 24.0. Phân tích SEM gồm có hai bước: Phân tích mô hình cấu trúc đo lường hay phân tích nhân tố khẳng định CFA và Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Quy trình hai bước này đảm bảo các chỉ số sẽ thật sự đo lường các cấu trúc ẩn trước khi bắt đầu phân tích các mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình.
Kết quả phân tích của cả hai bước này đều bắt buộc phải thỏa mãn các chỉ số yêu cầu sau đây để đảm bảo độ phù hợp của mô hình với thông tin khảo sát thực tế:
- Chi Square (CMIN) có P_value > 0,05 (Hair và cộng sự, 1998)
- Chi square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df): <2, một số trường hợp
CMIN/df có thể nhỏ hơn 3 (Carmines&Mciver,1981)
- Chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative fit index) >= 0,9 - Chỉ số Tuckey & Lewis (TLI: Tukey and Lewis index) >= 0,9 - Chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) >=0,9
- Chỉ số điều chỉnh độ tốt của chỉ số phù hợp AGFI (Adjusted Goodness of
Fit Index) >= 0,9
- Chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation): nhỏ hơn 0,8
(Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011) hoặc 0,5 được xem là rất tốt (Steiger, 1990).
Khi thực hiện CFA, cần thực hiện thêm các đánh giá để đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua 3 chỉ số:
- Hệ số tin cậy tổng hợp: (RC) (Joereskog, 1971):
- Hệ số tổng phương sai trích (VC): ((Fornell&Larcker, 1981)
i: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i
- Cronbach’s alpha:
Tính đơn hướng (Unidimesionality): Mô hình có độ phù hợp với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát đạt tính đơn hướng. (trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan nhau. (Steenkam&Vantrijp, 1991)
Giá trị hội tụ: (Convergent validity): đạt được khi giá trị trọng số chuẩn hóa (C) tối thiểu là 0,5 và có ý nghĩa thống kê. (sig<0,05). (Gerbing & Anderson, 1988).
Giá trị phân biệt (Discriminant validity) (tính trên excel)
Giá trị liên hệ lý thuyết: (Nomological validity): được đánh giá thông qua mô hình lý thuyết (Gerbing&Anderson, 1988).
4.2.3.1 Kiểm định mô hình đo lường CFA
4.2.3.1.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình đo lường CFA
Hình 4.1 bên dưới là kết quả của phân tích CFA cho thấy mô hình này có giá trị 2/df = 1,630 (< 2) đạt yêu cầu cho độ tương thích. Các chỉ tiêu khác cũng đạt được yêu cầu: CFI = 0,950 (> 0,90), TLI = 0,942 (>0,9), GFI = 0,914 (>0,90), AGFI = 0,893 (~0,9), và RMSEA = 0,042 (< 0,06), P=0.000. Vì vậy, tác giả có thể kết luận mô hình đo lường đạt kết quả rất tốt so với các tiêu chuẩn, được độ tương thích với dữ liệu thị trường.
4.2.3.1.2 Kiểm định Hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability - CR) và Giá trị hội tụ (convergent validity)
Để đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo, nghiên cứu sử dụng hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR) và phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted – AVE). Chỉ số CR > 0,7 là tốt, và phương sai trích trung bình AVE > 0,5 (Bagozzi và Yi, 1988).
Tác giả tính toán CR và AVE bằng phần mềm Excel (Tham khảo chi tiết tại Phụ lục 5, mục 6), sử dụng các số liệu trong bảng Trọng số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Regression Weights) từ các kết quả của CFA. Hệ số tin cậy tổng hợp CR của nghiên cứu này tất cả đều lớn hơn 0,7 đáp ứng yêu cầu so với lý thuyết đề ra. Kết quả cho thấy độ tin cậy của bảng câu hỏi khảo sát rất tốt. Phương sai trích trung bình AVE hầu hết đều tốt (>0,5). Do đó, thang đo đạt được giá trị hội tụ.
4.2.3.1.3 Kiểm định Giá trị phân biệt
Chỉ số MI (Modification indices) đưa ra các biện pháp khắc phục cho các sai lệch giữa mô hình được đề xuất và mô hình ước lượng estimated model. Vì vậy, tác giả xem xét các chỉ số sửa đổi cho hiệp phương sai bằng cách nối các mũi tên hai chiều hiệp phương sai giữa các phần dư trong cùng một nhân tố. Những trường hợp mà có MI lớn để ưu tiên nối trước. Sau đó, chạy lại mô hình và xem tiếp tục nối tiếp giữa hai sai số nào để tiếp tục cải thiện. Kết quả nối từng cặp (WE4,WE5) (WE4,WE2) (JS2,JS5) (TL1,TL2) (TL2,TL5) (WM1,WM6). Bảng 4.5 cho thấy các hệ số tương quan từng cặp khái niệm đều nhỏ hơn 0,9 và khác với 1 ở độ tin cậy 95%. Kết quả này cho thấy các khai niệm nghiên cứu trong mô hình đều đạt được giá trị phân biệt.
Bảng 4.5: Hệ số tương quan giữa các khái niệm
(Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS 24)
Estimate S.E. C.R. P Label
WE <--> JS ,088 ,015 5,793 *** WE <--> TL ,112 ,017 6,576 *** WE <--> OC ,055 ,013 4,099 *** WE <--> WM ,060 ,014 4,234 *** JS <--> TL ,084 ,014 6,118 *** JS <--> OC ,060 ,012 5,110 *** JS <--> WM ,052 ,012 4,462 *** TL <--> OC ,052 ,011 4,564 *** TL <--> WM ,075 ,013 5,673 *** OC <--> WM ,095 ,014 6,717 ***
Hình 4.1: Mô hình cấu trúc đo lường CFA đã chuẩn hóa
4.2.4.2 Kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
4.2.4.2.2 Kiểm định các giả thuyết
Dựa trên Bảng 4.10 các trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa của mô hình cấu trúc tuyến tính SEM và bảng 4.11 trình bày kết quả các trọng số hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Các giả thuyết có kết quả cụ thể như sau:
Giả thuyết H1 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó Phong cách lãnh đạo chuyển đổi tác động tích cực lên Sự hài lòng công việc. Giả thuyết này được chấp nhận với giá trị p là 0,000 (nhỏ hơn 0,1) có ý nghĩa thống kê và có giá trị hồi quy là 0,553 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó Sự hài lòng công việc tác động tích cực lên Cam kết tổ chức. Giả thuyết này được chấp nhận với giá trị p là 0,002 (nhỏ hơn 0,1) có ý nghĩa thống kê, có giá trị hồi quy là 0,2 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết H3 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó Phong cách lãnh đạo chuyển đổi tác động tích cực lên Động lực làm việc. Giả thuyết này được chấp nhận với giá trị p là 0,00 (nhỏ hơn 0,1) và mức độ tác động có giá trị là 0,489 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết H4 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó Động lực làm việc tác động tích cực đến Cam kết tổ chức. Giả thuyết này được chấp nhận với giá trị p là 0,00 (nhỏ hơn 0,1) có ý nghĩa thống kê, và mức độ tác động có giá trị là 0,528 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận.
Giả thuyết H5 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó đó Phong cách lãnh đạo chuyển đổi tác động tích cực lên Môi trường làm việc. Giả thuyết này được chấp nhận với giá trị p là 0,00 (nhỏ hơn 0,1) có ý nghĩa thống kê, mức độ tác động có giá trị là 0,77 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận. Giả thuyết H6 thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong đó Sự gắn kết công việc tác động tích cực lên Môi trường làm việc. Giả thuyết này được có giá trị p là 0,480 (lớn hơn 0,1) nên không có ý nghĩa thống kê và mức độ tác động có giá trị là
0,042 được thể hiện trong bảng 4.11. Như vậy, giả thuyết H6 cần phải xem xét theo 2 trường hợp:
- Nếu loại bỏ giả thuyết này thì mô hình có kết quả như hình 4.3, kết quả
này hoàn toàn ý nghĩ thống kê và sự phù hợp mô hình tuyệt đối với các chỉ số rất tốt đều đáp ứng được các yêu cầu về mặt lý thuyết (Hair và cộng sự, 1998) : 2/df = 1,721 (< 2), CFI = 0,952 (> 0,90), GFI = 0,933 (> 0,90), AGFI = 0,912 (>0,9), TLI = 0,941 (>0,9), và RMSEA = 0,045 (< 0,05).
- Tuy nhiên, tác giả đề xuất cần phải giữ giả thuyết này về theo học thuyết
2 nhân tố của F. Herzberg thì Môi trường làm việc là nhân tố duy trì rất quan trọng và không nên loại bỏ vì chính nó sẽ hỗ trợ cho các nhân tố động viên như tác giả đã phân tích học thuyết ở chương 2.
Bảng 4.6: Các trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa của mô hình SEM