Để đo lường các khái niệm nghiên cứu, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ từ 1 đến 5 tương ứng với hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý cho các biến quan sát. Thang đo chính thức được diễn đạt và mã hóa như sau:
41
- Thang đo Các cấu trúc hữu hình (ký hiệu CTHH) gồm 5 biến quan sát (CTHH1, CTHH2, CTHH3, CTHH4, CTHH5).
Bảng 3.2: Diễn đạt và mã hóa thang đo “Các cấu trúc hữu hình”
Tên biến Thang đo Mã hóa Nguồn
Các cấu trúc hữu
hình
Cơ sở vật chất đẹp, đảm bảo đủ trang thiết bị phục vụ việc dạy và học
CTHH1
Ý kiến thảo luận của chuyên gia Không gian làm việc rộng rãi thoải
mái CTHH2
Logo dễ nhận biết, nổi bật, mang
bản sắc riêng của trường CTHH3 Đồng phục trường đẹp, gọn gàng,
lịch sự CTHH4
Cơ cấu tổ chức bộ máy nhà trường gọn nhẹ, phân chia chức năng nhiệm vụ hợp lý
CTHH5
(Nguồn: Kết quả thảo luận nhóm)
- Thang đo Các giá trị được tuyên bố (ký hiệu GTTB) gồm 3 biến quan sát (GTTB1, GTTB2, GTTB3).
Bảng 3.3: Diễn đạt và mã hóa thang đo “Các giá trị được tuyên bố”
Tên biến Thang đo Mã
hóa Nguồn
Tầm nhìn, sứ mệnh, giá trị cốt lõi
của nhà trường phù hợp với mục GTTB1
Ý kiến thảo luận của chuyên gia
42
Các giá trị được tuyên bố
tiêu phát triển và được công bố rộng rãi cho người lao động
Anh chị hiểu rõ mối quan hệ giữa công việc mình làm và tầm nhìn, sứ mệnh của trường
GTTB2
Các nội quy, quy định, bộ văn hóa ứng xử của trường chuẩn mực và phù hợp với môi trường sư phạm
GTTB3
(Nguồn: Kết quả thảo luận nhóm)
- Thang đo Các quan niệm chung (ký hiệu QNC) gồm 3 biến quan sát (QNC1, QNC2, QNC3).
Bảng 3.4: Diễn đạt và mã hóa thang đo “Các quan niệm chung”
Tên biến Thang đo Mã
hóa Nguồn
Các quan niệm chung
Anh/chị dễ dàng trao đổi, hỏi ý kiến lãnh đạo khi gặp khó khăn trong công việc
QNC1
Ý kiến thảo luận của chuyên gia Nhà trường khuyến khích anh/chị
luôn có ý tưởng sáng tạo và cải tiến trong công việc
QNC2
Anh/chị nhận thức được vai trò quan trọng của xây dựng văn hóa đối với sự phát triển của nhà trường
QNC3
43
-Thang đo Động lực làm việc (ký hiệu DLLV) gồm 3 biến quan sát (DLLV1, DLLV2, DLLV3).
Bảng 3.5: Diễn đạt và mã hóa thang đo “Động lực làm việc”
Tên biến Thang đo Mã hóa Nguồn
Động lực làm việc
Anh/chị cảm thấy hứng thú khi làm việc
DLLV1
Ivancevich (2010) [36]
Anh/chị có thể duy trì nỗ lực thực hiện công việc trong thời gian dài
DLLV2
Anh/chị thường làm việc với tâm trạng tốt
DLLV3
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu trước đây)
3.2.2 Nghiên cứu định lượng 3.2.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi 3.2.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên kết quả sau khi bổ sung, điều chỉnh các thành phần và các biến quan sát trong quá trình nghiên cứu định tính. Bảng câu hỏi khảo sát chính thức gồm 14 biến quan sát, được thiết kế theo 3 phần sau: Phần mở đầu giới thiệu mục đích nghiên cứu và cam kết bảo mật thông tin của cuộc khảo sát. Phần 1: Thông tin cá nhân gồm các câu hỏi để người được khảo sát cung cấp những thông tin cá nhân: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên công tác và thu nhập trung bình tháng. Phần 2: Thông tin đánh giá của cán bộ, giảng viên, nhân viên được khảo sát, bảng câu hỏi được xây dựng để đo lường những yếu tố văn hóa tổ chức tác động đến động lực làm việc của người lao động tại Trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu. Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 5 mức độ từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý” để đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý của đối tượng khảo sát. Nội dung chi tiết của bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục 3.
44 3.2.2.2 Phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu được sử dụng ở đây là phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đối tượng khảo sát là các cán bộ, giảng viên, nhân viên đang làm việc tại Trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu. Theo Hair và cộng sự (2006) [33] để sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Theo công thức này, với 14 biến quan sát của mô hình (11 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc) thì mẫu nghiên cứu của đề tài này tối thiểu cần phải có là: n = 5 x 14 = 70 quan sát.
Phương pháp khảo sát: Bảng câu hỏi khảo sát được gửi qua email cho các cán bộ, giảng viên, nhân viên của trường. Sau khi nhận được kết quả khảo sát, tác giả kiểm tra tổng thể câu trả lời khảo sát, chỉ giữ lại những bảng có điền đầy đủ thông tin và mang tính khách quan. Ngoài ra, để đảm bảo tính chính xác của bảng khảo sát tác giả sẽ loại những phiếu chỉ chọn 1 mức độ ví dụ như chỉ đánh vào mức độ 1 hoặc mức độ 5.
3.3 Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu
Sau khi hoàn tất việc thu thập dữ liệu, các câu trả lời khảo sát chính thức sẽ được tập hợp lại, sau đó tiến hành việc kiểm tra để loại bỏ các bảng khảo sát không hợp lệ (bảng khảo sát không hợp lệ là bảng phỏng vấn có quá nhiều ô trống). Tiếp đến bảng phỏng vấn hợp lệ sẽ được sử dụng để mã hoá, nhập liệu và làm công tác làm sạch dữ liệu thông qua phần mềm SPSS.
3.3.1 Phân tích thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả nhằm cung cấp thông tin tổng quan về mẫu nghiên cứu dựa trên các biến nhân khẩu học về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, thâm niên công tác thông qua việc xem xét các tần số, tỉ lệ, các biểu đồ thống kê, v.v
45
3.3.2 Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là phương pháp kiểm định mức độ tương quan lẫn nhau của các mục hỏi trong thang đo qua việc đánh giá sự tương quan giữa bản thân các câu hỏi và tương quan của điểm số trong từng câu hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho từng trường hợp trả lời. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) [15], về mặt lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt, nghĩa là thang đo có độ tin cậy cao. Nunnally (1978) [44] thì cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng được trong trường hợp thang đo là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Một số nhà nghiên cứu khác cho rằng hệ số từ 0.8 đến gần bằng 1 là thang đo tốt, còn hệ số từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
Theo hệ số tin cậy Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết câu hỏi (biến quan sát) nào cần bỏ đi và câu hỏi nào cần giữ lại. Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu, do đó chúng phải có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến – tổng sẽ giúp loại bỏ những câu hỏi không cần thiết cho sự mô tả khái niệm cần đo. Theo Nunnally và Burnastein (1994) [44], các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo do có sự tương quan kém với các biến khác trong cùng một mục hỏi. Tuy nhiên nếu r=1 thì hai biến đo lường chỉ là một và từ đó cho biết rằng chúng ta chỉ cần dùng một trong hai biến là đủ.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các thang đo, phương pháp tiếp theo được thực hiện là phân tích nhân tố khám phá EFA. Bằng phương pháp này cho phép rút gọn nhiều biến số có tương quan lẫn nhau thành một đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng gọi là nhân tố. Phân tích nhân tố kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm
46
và trả lời cho câu hỏi: Liệu các biến quan sát dùng để đánh giá các yếu tố văn hóa tổ chức tác động đến động lực làm việc có độ dính kết cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một nhân tố ít hơn để xem xét hay không. Phân tích nhân tố khám phá quan tâm đến các tham số sau:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Theo Hair và các cộng sự (1998) [34], các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Để đạt được độ giá trị phân biệt, sự khác biệt giữa các nhân tố phải ≥ 0,3.
Hệ số KMO: Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) [16], sử dụng KMO để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu. Trị số KMO thỏa mãn: 0,5 < KMO < 1, cho phép kết luận phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Áp dụng kiểm định Barlett’s để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (Giá trị Sig. của kiểm định Barlett’s < 0,05 cho phép kết luận các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện).
Tổng phương sai trích: Phương pháp trích hệ số được sử dụng là phương pháp phân tích thành phần chính (Principle Component Analysis) với phép quay vuông góc Varimax giúp tối thiểu hóa số lượng biến của hệ số lớn tại cùng một nhân tố và tăng cường khả năng giải thích nhân tố được sử dụng trong phân tích EFA trong nghiên cứu. Cùng với đó, phương sai trích để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Các biến quan sát có trọng số < 0,5 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [17].
Hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố): Để tóm tắc các biến gốc cần rút ra một số lượng các nhân tố ít hơn số biến dựa vào Eigenvalue, trong đó chỉ có những nhân tố nào có trị số Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, những nhân tố có trị
47
số Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Trong quá trình phân tích EFA, nghiên cứu phân tích chọn lọc một vài yếu tố văn hóa tổ chức ảnh hưởng lớn nhất đến động lực làm việc của người lao động tại Trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu. Mô hình phân tích EFA của đề tài là: Fi= Wi1X1+Wi2X2+…+WikXk, (Fi: Ước lượng của nhân tố thứ I; Wi: Trọng số nhân tố; K: số biến quan sát)
Bảng 3.6: Yếu tố văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến động lực làm việc của cán bộ, giảng viên, nhân viên Trường Đại học Bà Rịa-Vũng Tàu
Nhân tố Định nghĩa Kỳ vọng
F1 Các cấu trúc hữu hình +
F2 Các giá trị được tuyên bố +
F3 Các quan niệm chung +
(Nguồn: tác giả nghiên cứu và lập bảng)
3.3.4 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được thực hiện giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính của chúng theo từng cặp với nhau, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Phân tích tương quan còn giúp cho việc phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tương quan như vậy sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy. Về nguyên tắc tương quan Pearson sẽ tìm ra một phương pháp phù hợp nhất cho mối quan hệ tuyến tính của hai biến này và có giá trị giao động từ -1 cho đến 1:
+ Nếu r càng tiến về 1, -1 thì tương quan tuyến tính càng lớn và chặt chẽ. Tiến về 1 sẽ tương quan dương (+), còn tiến vế -1 thì tương quan âm (-).
+ Nếu r càng tiến về 0 thì tương quan tuyến tính sẽ càng yếu đi. + Nếu r = 1 thì tương quan tuyến tính tuyệt đối.
48
+ Nếu r = 0 thì không có sự tương quan tuyến tính, có hai trường hợp sẽ xảy ra: một là không có mối quan hệ nào diễn ra giữa hai biến; hai là giữa hai biến có mối quan hệ phi tuyến tính.
Như vậy hệ số tương quan Pearson sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Còn r >0 sẽ cho thấy một sự tương quan dương ở giữa hai biến tức là nếu giá trị của biến này tăng lên thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia và ngược lại. Và ngược lại, r<0 sẽ cho thấy sự tương quan âm giữa hai biến, điều này có nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng bao nhiêu thì sẽ làm giảm đi giá trị của biến còn lại và ngược lại. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) [15], giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson càng lớn thì mức độ tương quan giữa hai biến càng mạnh hoặc được xem dữ liệu càng thích hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Giá trị hệ số tương quan Pearson bằng 1 hay -1 điều này cho thấy dữ liệu hoàn toàn thích hợp với mô hình tuyến tính.
Bên cạnh đó cần phải xem xét đến giá trị Sig. (2-tailed) xem mối tương quan giữa hai biến có ý nghĩa hay không. Sig<0,05: Giá trị hệ số tương quan Pearson có ý nghĩa; Sig>0,05: Giá trị hệ số tương Pearson không có ý nghĩa.
3.3.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính là việc nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập) đến một biến số (biến phụ thuộc) nhằm dự báo kết quả vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích.
Phương trình hồi quy có dạng: Y=B0 + B1X1+…+Bi Xi+e
(Y: Biến phụ thuộc - Động lực làm việc; Xi: Biến động lập - Các yếu tố văn hóa tổ chức ảnh hưởng; Bi: Hệ số ước lượng; e: Sai số)
Các biến đo lường các yếu tố văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến động lực làm việc của cán bộ, giảng viên, nhân viên Trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu được trình bày trong Bảng 3.7.
49
Bảng 3.7: Biến đo lường các yếu tố văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến động lực làm việc
Biến Loại biến Diễn giải
X1 Biến độc lập Các cấu trúc hữu hình X2 Biến độc lập Các giá trị được tuyên bố X3 Biến độc lập Các quan niệm chung
Y Biến phụ thuộc Động lực làm việc của người lao động (Nguồn: tác giả nghiên cứu và lập bảng) Các biến độc lập X1, X2, X3 được nhóm từ các thành phần yếu tố sau khi tiến hành phân tích EFA cho 11 biến quan sát.
Các tiêu chí trong phân tích hồi quy tuyến tính:
+ Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn so với R2. Mức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1, tuy nhiên việc đạt được mức giá trị bằng 1 là gần như phi lý dù mô hình đó tốt đến mức nào. Giá trị thường nằm trong bảng Model Summary. Trong các nghiên cứu, thường các nhà nghiên cứu thường chọn mức tương đối là 0.5 để làm giá trị phân ra hai nhánh ý nghĩa, từ 0.5 đến 1 thì mô hình là tốt, nhỏ hơn 0.5 là mô hình không tốt.
+ Trị số Durbin - Watson (DW): Có chức năng kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị của DW biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu tương quan của các sai số kề nhau không xảy ra thì giá trị sẽ gần bằng 2. Nếu giá trị gần về 4 nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận. Trong trường hợp DW < 1 và DW > 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
+ Giá trị Sig. của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu Sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập
50
nhỏ hơn 0.05, biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập tương ứng với một hệ số hồi quy riêng, do vậy ta cũng có từng kiểm định t
riêng.
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến,