Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO lớn (giữa 0 5 và 1) là điều kiện đủ để 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 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1 Nếu kiểm định Bartlett có Sig <0 05, chúng ta từ chối giả thuyết Ho (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Hệ số tải nhân tố (factor loading) >0 5 Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0 5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Explained): tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường Tổng này phải đạt từ 50% trở lên và tiêu chí eigenvalue tối thiểu phải bằng 1 (>=1) thì mô hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0 3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
4 4 1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập Chỉ số KMO và Sig
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Với KMO là 0 797 > 0 5 và Sig là 0 00 < 0 05 nên phân tích khám phá EFA của các biến độc lập là phù hợp, sử dụng được
Tổng phương sai trích
Từ kết quả ở bảng 4 10 ta thấy có 8 nhân tố trích từ 35 biến đo lường và có phương sai trích là 64 698% nó phản ánh 8 nhân tố đã chiếm 64 698% sự biến thiên của tất cả các biến đo lường được đưa vào Điều đó cho ta thấy nhân tố khám phá EFA có ý nghĩa
Bảng 4 12 Kết quả EFA thang đo các yếu tố độc lập
Bảng 4 13 Kết quả EFA thang đo các yếu tố độc lập – các biến bị loại
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
4 3 2 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc Chỉ số KMO và Sig
Với KMO là 0 783 > 0 5 và Sig là 0 00 < 0 05 nên phân tích khám phá EFA của các biến độc lập là phù hợp, sử dụng được
Tổng phương sai trích
Bảng 4 14 Kết quả EFA thang đo các yếu tố phụ thuộc
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Từ kết quả ở bảng 4 14 ta thấy có 1 nhân tố trích từ 5 biến đo lường và có phương sai trích là 56 220% nó phản ánh 1 nhân tố đã chiếm 56 220% sự biến thiên của tất cả các biến đo lường được đưa vào Điều đó cho ta thấy nhân tố khám phá EFA có ý nghĩa
4 4 3 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các nhân tố độc lập tại Bảng-11 sau khi loại 3 qhct1, dgkq3, và dgkq4 số biến độc lập sẽ giảm từ 35 biến xuống còn 32 biến các nhân tố trong mô hình được giữ nguyên như mô hình đề xuất
4 5 Phân tích sự tương quan
Theo số liệu được nêu ở Bảng 4 15, mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Động lực làm việc (DL) với 6 biến độc lập (LGPL, QHCT, DGKQ, DTPT, KKKN và MQH) là các yếu tố ảnh hưởng có tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập (các giá trị Sig < 0 05) và mối quan hệ ở mức độ khá chặt chẽ thể hiện qua hệ số tương quan Person từ 0 300 đến 0 640 có 1 biến còn lại MTLV có giá trị Sig =0 918 > 0 05 nên không có sự tương quan
Xem xét thêm dữ liệu khảo sát của MTLV ta thấy giá trị trung bình của tất cả các tiêu chí ở mức khá cao cụ thể là 4 3 trên thang đo 5 0, điều này có thể thấy rằng MTLV hiện hữu trong Công ty là rất tốt, nhân viên cảm thấy rất thoải mái với điều kiện hiện tại nếu không có sự thay đổi gì lớn về MTLV thì MTLV sẽ không tác động nhiều đến động lực làm việc của nhân viên
Bảng 4 15 Kết quả phân tính tương quan
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
4 6 Phân tích hồi quy bội
Phương trình hồi quy bội nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại công ty TNHH First Solar Việt Nam được ước lượng dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập từ 220 bảng câu hỏi để xác định mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên Phương pháp Enter phù hợp với bản chất nghiên cứu là khám phá hơn là khẳng định (Nguyễn Đình Thọ, trang 125, 2009)
Bảng 4 16 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Kết quả của phương pháp Enter được nêu ở bảng 4 16 cho ra mô hình được chấp nhận với 6 yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc, bao gồm: H2: Lương thưởng và phúc lợi; H3: Quan hệ cấp trên; H4: Đánh giá kết quả làm việc; H5: Đào tạo và phát triển; H6: Khuyến khích và khen ngợi; H7: Mối quan hệ trong tổ chức
Theo kết quả hồi quy được nêu ở bảng 4 16 trên cho thấy, nội dung phân tích hồi quy với độ tin cậy được chọn là 95%, tương ứng với các biến độc lập đều có Sig < 05 và có hệ số chuẩn hóa beta dương Như vậy, các biến độc lập H2, H3, H4, H5, H6, H7 tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc Y
Kết quả cho thấy tất cả các biến điều thỏa mãn theo yêu cầu và mô hình phù hợp với thị trường nghiên cứu Phương trình hồi quy được thể hiện dưới dạng như sau:
Phương trình hồi qui chưa chuẩn hóa
Y = -0 188+ 169H2 + 136H3 + 220H4 + 145H5 + 210H6 + 134H7 Bảng 4 17 cho thấy, mức độ ưu tiên, hoặc độ lớn của các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực doanh nghiệp và thể hiện mức độ ưu tiên từ cao đến thấp như sau:
Bảng 4 17 Độ lớn các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Kết quả kiểm định các giả định của mô hình hồi quy rút ra từ phương pháp Enter cũng cho thấy các giả định không bị vi phạm và không có hiện tượng đa cộng tuyến vì hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 2
Theo số liệu được nêu trong bảng 4 17 cho thấy, kết quả chạy hồi quy bội trị số R = 818 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là khá chặt chẽ Giá trị R2 = 670 điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 67 0%
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu với hệ số xác định R2
hiệu chỉnh là 661 và kiểm định F với giá trị F là 72 033 tại mức ý nghĩa Sig rất nhỏ là 000
Giá trị R2 hiệu chỉnh là 661 cho thấy sự biến thiên của động lực làm việc Y được giải thích 66 1% bởi tác động của các biến độc lập trong mô hình, còn lại 33 9% được giải thích bởi các biến ngoài mô hình
Giả định về tính độc lập của phần dư cũng không bị vi phạm thể hiện qua hệ số Durbin-Watson bằng 1 865 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm Vì vậy, có thể kết luận các tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm
Stt Chưa chuẩn hóa Đã chuẩn hóa
Yếu tố Hằng số Giá trị β Yếu tố Hàng số Giá trị β
1 DGKQ H4 220 DGKQ H4 298 2 KKKN H6 210 DTPT H5 225 3 LGPL H2 169 LGPL H2 213 4 DTPT H5 145 MQH H7 213 5 QHCT H3 136 KKKN H6 204 6 MQH H7 134 QHCT H3 169
4 7 Kiểm địng ANOVA Mức độ phù hợp mô hình
Kết quả đánh giá giá trị R2 ở trên cho biết được mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai
Theo số liệu được nêu trong bảng 4 18 phân tích phương sai (ANOVA) ta thấy Sig = 000 < 05 Như vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể Hay nói cách khác, các biến độc lập có liên quan tuyến tính với các biến phụ thuộc và mức độ tin cậy 95%
Bảng 4 18 Phân tích phương sai (ANOVA)
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mô hình
Giả định phương sai của phần dư không đổi cũng không bị vi phạm thể hiện qua đồ thị phân tán (được nêu ở phụ lục 3) thể hiện phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc động lực làm việc (Y) Quan sát biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư cũng không bị vi phạm thông qua biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (được nêu ở biểu đồ 4 1) và biểu đồ tần số P-P được nêu phụ lục 3) Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do như sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần số P-
P Quan sát biểu đồ tần số của phần dư có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn vì giá trị trung bình Mean rất nhỏ 5 40E-16 và độ lệch chuẩn Std Dev là 0 986 gần như bằng 1 Đồng thời quan sát biểu đồ tần số P-P cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc và sát đường kỳ vọng nên phần dư có thể xem như chuẩn
Biểu đồ 4 1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
4 8 Mô hình sau kiểm định
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy và kiểm định ANOVA, mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh với 6 biến độc lập như hình 4 18 dưới đây:
CÁC YẾU TỐ CÁ NHÂN
Lương thưởng và phúc lợi
Quan hệ với cấp trên
Đánh giá kết quả làm việc
Đào tạo và phát triển
Khuyến khích và khen ngợi
Mối quan hệ trong tổ chức
H2(+) β=0 169 H3(+) β=0 136 H4(+) β=0 220 H5(+) β=0 145 H6(+) β=0 210 H7(+) - Giới tính - Tuổi - Trình độ học vấn - Chức vụ - Bộ phận - Thâm niên - Thu nhập trung bình ĐỘNG LỰC LÀM VIỆC β=0 134
Hình 4 1 Mô hình nghiên cứu sau kiểm định
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
4 9 Phân tích sự khác biệt theo đặc điểm nhân khẩu học đến động lực làmviệc việc
Như đã trình bày trong mô hình khái niệm và các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên (DL), bằng các kĩ thuật phân tích, kiểm đinh trị trung bình của 2 tổng thể (Independent samples T-test) và kiểm định phương sai một yếu tố (None -Way Anova) nhằm kiểm định sự khác biệt nhân viên theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, chức vụ công việc, bộ phận làm việc, thâm niên làm việc tại Công ty và thu nhập trung bình Trong phân tích này, hệ số cần quan tâm là hệ số Sig Giả thuyết H0 đặt ra là không có sự khác biệt về kết quả đánh giá của các đối tượng về mức độ quan trọng của các yếu tố Nếu hệ số Sig < 0 05 (với mức ý nghĩa 95%) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức
có sự khác biệt về kết quả đánh giá của các đối tượng về mức độ quan trọng của các nhân tố Nếu Sig ≥ 0 05 thì chấp nhận giả thuyết H0
Với các giả thuyết đặt ra là:
H7: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo giới tính H8: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo độ tuổi H9: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo trình độ H10: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo chức vụ H11: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo bộ phận H12: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo thâm niên H13: Có sự khác biệt về Động lực làm việc theo thu nhập
4 9 1 Kiểm định sự Động lực làm việc theo giới tính
Gỉa thuyết H7: Không có sự khác biệt về việc Động lực làm việc theo giới tính
Bảng 4 19 Bảng kiểm định Independent Samples Test theo giới tính
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Kiểm định mẫu độc lập (Independent-samples T-test) sẽ cho ta biết có sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của giới tính nam và nữ đến động lực làm viêc Theo kết quả ở bảng 4 19 kiểm định Levene Sig =0 545 > 0 05 nên phương sai giữa phái nam và phái nữ là như nhau, vì vậy trong kết quả kiểm định T-Test ta sử dụng kết quả Phương sai bằng nhau giả định có mức ý nghĩa Sig = 0 695 > 0 05, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Động lực làm việc giữa các nhân viên có giới tính khác nhau
4 9 2 Kiểm định sự Động lực làm việc theo độ tuổi
Sử dụng phân tích ANOVA một chiều để xem xét sự khác biệt về Động lực làm việc theo độ tuổi Theo kết quản ở bảng 4 20 kết quả mức độ đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of variances), mức ý nghĩa Sig =0 038 < 0 05, nghĩa là phương sai giữa các độ tuổi không bằng nhau, nên ta sử dụng kiểm định Welch để nhận xét
Bảng 4 20 Bảng kiểm định sự khác biệt so với độ tuổi
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Ta thấy kiểm định Welch Sig =0 102 > 0 05 nên không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Động lực làm việc của nhân viên ở các độ tuổi khác nhau
4 9 3 Kiểm định sự Động lực làm việc theo trình độ
Phân tích ANOVA một chiều để xem xét sự khác biệt về Động lực làm việc theo trình độ chuyên môn Theo bảng 4 21 kết quả kiểm định mức độ đồng nhất của phương sai, mức ý nghĩa Sig =0 516 > 0 05, nghĩa là phương sai giữa các trình độ chuyên môn khác nhau là bằng nhau, chúng ta sử dụng ANOVA để nhận xét
Bảng 4 21 Bảng kết quả phân tích sự khác biệt so với trình độ
(Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả)
Theo kết quả kiểm định phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig =0 724 > 0 05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Động lực làm việc giữa những nhóm nhân viên có trình độ khác nhau
4 9 4 Kiểm định sự Động lực làm việc theo chức vụ
Phân tích ANOVA một chiều để xem xét sự khác biệt về Động lực làm việc theo trình độ chuyên môn Theo bảng 4 22 kết quả mức độ đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of variances), mức ý nghĩa Sig =0 621 > 0 05, nghĩa là phương sai giữa các trình độ chuyên môn khác nhau là bằng nhau, chúng ta sử dụng ANOVA để nhận xét
Bảng 4 22 Bảng kết quả phân tích sự khác biệt theo chức vụ
Theo kết quả kiểm định phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig =0 534 > 0 05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Động lực làm việc giữa các nhân viên có chức vụ khác nhau
4 9 5 Kiểm định sự Động lực làm việc theo bộ phận
Phân tích ANOVA một chiều để xem xét sự khác biệt về Động lực làm việc theo trình độ chuyên môn Theo bảng 4 23 kết quả mức độ đồng nhất của