3 3 1 1 Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy dữ liệu Trong phần này các thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 20 0 Mục đích nhằm tìm ra
những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi bị loại bỏ trong các mục đưa vào kiểm tra theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được Cũng có 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 đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu và tối thiểu của hệ số Cronbach’s Alpha là 0,5
3 3 1 2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân tích yếu tố khám phá chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Trong phân tích yếu tố khám phá các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau: Một là, chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequancy): Là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố Trị số của KMO lớn (nằm giữa khoảng 0 5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích yếu tố là thích hợp Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0 5 thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Hai là, đại lượng Bartlett’s (Bartlett’s test of sphericity) là đại lượng xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0 005) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Ba là, hệ số yếu tố tải (factor loading): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các yếu tố, hệ số này lớn hơn 0 5 Bốn là, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax” hoặc phép quay promax được sử dụng trong phân tích yếu tố thang đo các thành phần độc lập Năm là, hệ số eigenvalue: Là đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi yếu tố Chỉ số này phải lớn hơn 1
Cuối cùng, phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng yếu tố (Percentage of variance) nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích yếu tố cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % Chỉ tiêu này càng
tiến tới 100 % càng tốt Như vậy, sau khi đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá (EFA) tác giả tiếp tục kiểm định sự phù hợp của mô hình
3 3 2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 3 3 2 1 Hệ số tương quan (Pearson):
Hệ số tương quan cho biết giữa các biến được đánh giá và kiểm tra có mối tương quan với nhau hay không thông qua hệ số Pearson (r)
Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1 Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau; ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngược lại, khi x giảm thì y tăng); nếu giá trị hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng giảm theo
Có nhiều hệ số tương quan, hệ số tương quan thông dụng nhất: hệ số tương quan Pearson r Trong phân tích áp dụng cho luận văn, kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0)
Significant của kiểm định Pearson Giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0 Do đó nếu Sig này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt, nếu mức ý nghĩa sig này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau
- Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy
- Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến Các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và do đó sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008)
3 3 2 2 Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy là tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập Một số tên gọi khác của biến phụ thuộc và biến độc lập như sau: Biến phụ thuộc: biến được giải thích, biến được dự báo, biến được hồi quy, biến phản ứng, biến nội sinh Biến độc lập: biến giải thích, biến dự báo, biến hồi quy, biến tác nhân hay biến kiểm soát, biến ngoại sinh
Các yếu tố được trích ra trong phân tích yếu tố được sử dụng cho phân tích hồi quy tuyến tính bội để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5% Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008) Nghiên cứu thực hiện hồi quy tuến tính bội theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan
Hệ số xác định (R2) và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao, (R2 hiệu chỉnh lớn hơn 0,5 là mô hình đạt giá trị tốt về thống kê) Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008) Xác định mức độ ảnh hưởng của: yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu; hệ số beta được coi là có ý nghĩa nếu sig tương ứng nhỏ hơn 0,05
Tiếp đến là việc thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính tuyến tính bội bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Square – OLS), trong đó, các biến độc lập gồm: Quan hệ trong tổ chức, công việc thú vị, lương, thưởng và chế độ phúc lợi, Đào tạo và thăng tiến và Đánh giá kết quả thực hiện công
việc Biến phụ thuộc là động lực làm việc của nhân viên tại Công ty TNHH MTV Z751 - Bộ quốc phòng Cuối cùng, nhằm bảo đảm độ chính xác của phương trình hồi quy được xây dựng là thích hợp, một loạt các dò tìm về vi phạm các giả thuyết trong hồi quy tuyến tính bội cũng được tiến hành Các vi phạm giả thuyết được kiểm định trong phần này bao gồm: liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P – P plot), tính độc lập của phần dư hay còn gọi là hiện tượng tự tương quan (dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (VIF) Phân tích sự khác biệt thông tin cá nhân thông qua phương pháp phấn tích phương sai (ANOVA)
Tóm tắt chương 3
Chương 3, tác giả đã trình bày chi tiết ba nội dung nghiên cứu như sau: (1) Quy trình nghiên cứu, (2) Thiết kế nghiên cứu và (3) Phân tích dữ liệu nghiên cứu Ngoài ra, nghiên cứu được thực hiện hai phương pháp: phương pháp định tính, phỏng vấn sâu 15 chuyên gia để cho ra kết quả bảng khảo sát và phương pháp định lượng đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy tuyến tính bội và kiểm định các giả định của mô hình hồi quy Đây là những nội dung cần thiết và là nền tảng để tác giả tiếp tục phân tích kết quả nghiên cứu ở chương 4
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này, tác giả tiếp tục thực hiện các nội dung chính như sau: thống kê mô tả , kiểm tra định độ tin c ậ y c ủa thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuy ế n tính b ội, phân tích ANOVA theo m ột s ố thông tin cá nhân đượ c trình bày trong b ả ng phân tích
4 1 Thông tin mẫu nghiên cứu
Kết quả điều tra thu được 275 nhân viên trên 300 nhân viên trả lời và số liệu được đưa vào xử lý 27 5 phiếu tương ứng là nhân viên tại Công ty TNHH MTV Z751 - Bộ quốc phòng do có 25 phiếu lỗi thông tin, tỷ lệ đạt 91,67 phần trăm Với kết quả kể trên tác giả sử dụng toàn bộ dữ liệu từ 27 5 phiếu Sau đây thể hiện kết quả của một số thông tin về nhân khẩu học như sau:
Bảng 4 1: Kết quả thống kê mô tả mẫu khảo sát
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý SPSS) Bảng 4 1 cho thấy với 300 phiếu thu về 275 phiếu trả lời hợp lệ và số liệu được đưa vào xử lý 275 phiếu tương ứng là 275 nhân viên Với kết quả kể trên tác giả sẽ sử dụng toàn bộ dữ liệu từ 275 phiếu
Thống kê mô tả mẫu theo các đặc điểm cá nhân Về tình trạng giới tính
Bảng 4 2: Thống kê tình trạng giới tính
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Theo kết quả ở bảng 4 2 cho thấy cho biết trong số 300 nhân viên trả lời và số liệu được đưa vào xử lý 275 phiếu tương ứng là nhân viên do có 25 phiếu lỗi thông tin, tỷ lệ đạt 91,67 phần trăm Kết quả cho thấy đã có 248 nam và 27 nữ tham gia trả
Chỉ tiêu Giới tính Độ tuổi Tình trạng hôn nhân Văn bằng Thâm niên công tác Thu nhập Phiếu khảo sát 275 275 275 275 275 275 Lỗi 0 0 0 0 0 0
Tình trạng giới tính Người % % hợp lệ Tần suất tích lũy
Nam 248 90 2 90 2 90 2
Nữ 27 9 8 9 8 100 0
lời phỏng vấn, với các tỷ lệ lần lượt là 90,2% và 9,8% Như vậy tỷ lệ nam nữ có sự chênh lệch nhau nhiều
Về độ tuổi
Bảng 4 3: Thống kê tình trạng độ tuổi
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Theo kết quả ở bảng 4 3 cho thấy đã có 11 người ở độ tuổi nhỏ hơn 25 tuổi
chiếm tỷ lệ 4,0% kế đến với số lượng nhân viên từ 25 đến 35 tuổi là 86 người chiếm 31,3% Từ 36 đến dưới 45 tuổi, với tỷ lệ là 44,7% Đây cũng là độ tuổi tham gia phỏng vấn có nhiều người nhất Cuối cùng, nhân viên trên 45 tuổi có 55 người, chiếm 20,0 %
Về tình trạng hôn nhân
Bảng 4 4: Thống kê về tình trạng hôn nhân
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Theo kết quả ở bảng 4 4 cho thấy số lượng người đã lập gia đình tham gia phỏng vấn là 153 người chiếm 55,3%, còn lại là số lượng người chưa lập gia đình với 123 người chiếm 44,7% Như vậy tỷ lệ hôn nhân không có sự chênh lệch nhau nhiều
Tình trạng độ tuổi Người % % hợp lệ Tần suất tích
lũy < 25 tuổi 11 4 0 4 0 4 0 Từ 25 – 35 tuổi 86 31 3 31 3 35 3 Từ 36 – 45 tuổi 123 44 7 44 7 80 0 > 45 tuổi 55 20 0 20 0 100 0 Tổng 275 100 0 100 0
Tình trạng hôn nhân Người % % hợp lệ Tần suất tích lũy
Độc thân 123 44 7 44 7 44 7
Đã lập gia đình 152 55 3 55 3 100 0
Về trình độ học vấn chuyên môn
Bảng 4 5: Thống kê tình trạng về trình độ học vấn chuyên môn
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Theo kết quả ở bảng 4 5 cho thấy trong số 300 nhân viên trả lời và số liệu được đưa vào xử lý 275 phiếu tương ứng là nhân viên tại Công ty TNHH MTV Z751 - Bộ quốc phòng do có 25 lỗi thông tin, tỷ lệ đạt 91,67 phần trăm Qua thống kê cho thấy số lượng người có trình độ Đại học là rất nhiều, 160 người, chiếm tỷ lệ 58,2%; tiếp đến là cao đẳng/trung cấp 75 người, chiếm 27,3%; Sau đại học 3 người, chiếm 1,1% và trình độ chuyên môn ở mức khác cũng 37 người, chiếm 13,5%
Về thâm niên công tác
Bảng 4 6: Thống kê tình trạng thâm niên công tác
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Theo kết quả ở bảng 4 6 cho thấy 300 nhân viên trả lời và số liệu được đưa vào xử lý 275 phiếu tương ứng là nhân viên tại Công ty TNHH MTV Z751 - Bộ quốc phòng do có 25 lỗi thông tin, tỷ lệ đạt 91,67 phần trăm Kết quả cho thấy nhân viên có thâm niên công tác trên 5 năm là 169 người, chiếm 61,5%; nhân viên có thâm niên công tác từ 3 đến 5 năm là 34 người, chiếm 12,4%; nhân viên có thâm niên công tác từ 1 đến 3 năm là 43 người, chiếm 15,6%; còn lại thâm niên công tác dưới 1 năm là 29 người, chiếm 10,5%
Tình trạng độ tuổi Người % % hợp lệ Tần suất tích
lũy
Dưới 1 năm 29 10 5 10 5 10 5
Từ 1 năm đến dưới 3 năm 43 15 6 15 6 26 2
Từ 3 năm đến 5 năm 34 12 4 12 4 38 5 Trên 5 năm 169 61 5 61 5 100 0 Tổng 275 100 0 100 0 Trình độ học vấn chuyên môn Người % % hợp lệ Tần suất tích lũy Sau đại học 3 1 1 1 1 1 1 Đại học 160 58 2 58 2 59 3 Cao đẳng/trung cấp 75 27 3 27 3 86 5 Khác 37 13 5 13 5 100 0 Tổng 275 100 0 100 0
Về thu nhập hiện tại
Bảng 4 7: Thống kê tình trạng thu nhập hiện tại
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS) Bảng 4 7 cho kết quả khảo sát thu về có 218 người có thu nhập từ 5 triệu đến dưới 10 triệu đồng, chiếm 79,3%; 39 người có thu nhập từ 10 đến 15 triệu đồng, chiếm tỷ lệ 14,2% và 2 người có thu nhập trên 15 triệu đồng, chiếm tỷ lệ 0,7%
4 2 Thống kê mô tả mẫu về các yếu tố
4 2 1 Thống kê mô tả mẫu về các yếu tố độc lập
Bảng 4 8: Thống kê mô tả mẫu về các yếu tố độc lập
(Nguồn: Tác giả điều tra và xử lý từ SPSS)
Các biến Người Lớn nhất Nhỏ nhất Trung bình Độ lệch chuẩn LP1 275 1 5 2 85 921 LP2 275 1 5 2 89 883 LP3 275 1 5 2 87 866 LP4 275 1 5 2 85 896 LP5 275 1 5 2 88 844 QHLD1 275 1 5 3 11 1 001 QHLD2 275 1 5 3 17 1 029 QHLD3 275 1 5 3 27 994 QHLD4 275 1 5 3 12 944 QHLD5 275 1 5 3 20 974 DTPT1 275 1 5 2 97 1 351 DTPT2 275 1 5 2 95 1 292 DTPT3 275 1 5 3 05 1 370 DTPT4 275 1 5 2 91 1 383 DKLV1 275 1 5 2 73 1 440 DKLV2 275 1 5 2 99 1 360 DKLV3 275 1 5 2 65 1 316 CVPH1 275 2 5 4 08 926 CVPH2 275 1 5 3 47 1 091 CVPH3 275 2 5 3 79 1 273
Thu nhập hiện tại Người % % hợp lệ Tần suất