Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên chương trình xử lý dữ liệu SPSS 20.0 để phân tích thông qua các bước sau:
Hệ số Cronbach’s Alpha có thể giúp loại trừ các biến quan sát không thực sự phù hợp để tối ưu hóa trong việc thực hiện nghiên cứu. Bên cạnh đó Cronbach’s Alpha còn giúp nhận ra tỉ lệ đóng góp của các biến trong việc đo lường khái niệm về nhân tố đó.
Thang đo mức độ trung thành đối với tổ chức dùng trong nghiên cứu được điều chỉnh từ thang đo của Mowday et al. (1979) được sử dụng để kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số này ít nhất 0.6 và tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation) > 0.3. Đánh giá sơ bộ và sau đó loại đi những biến quan sát có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ở mức nhỏ hơn 0.6 (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005). Theo Hair et al (2006) thì hệ số độ tin cậy Cronbach's Alpha có giá trị càng lớn thì càng đáng tin cậy, các tiêu chuẩn cụ thể như sau:
Bé hơn 0.6: Ở mức không thể chấp nhận được
Từ 0.6 đến 0.7: Ở mức chấp nhận được nhưng có thể cần phải xem xét lại Từ 0.7 đến 0.8: Ở mức chấp nhận được
Từ 0.8 đến 0.95: Tốt
Từ 0.95 trở lên: Ở mức chấp nhận được nhưng không tốt, vì khả năng xảy ra hiện tượng “trùng biến”. Tức là có thể trong trường hợp đó biến quan sát la dư thừa đối với thang đo. Vì vậy khi đó biến dư thừa nên loại đi.
Hệ số tương quan biến tổng cần được chú ý xem xét vì nó thể hiện mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có đóng góp thực sự có ý nghĩa vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng cần có giá trị lớn hơn 0.3(Nunnally & Bernstein, 1994).
Bước 2 – Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, đề tài nghiên cứu tiếp tục sử dụng phương pháp nhân tố khám phá EFA, đây là kỹ thuật nhằm xác định để nhằm mục đích tiến hành đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ và thang đo chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát cần đảm bảo một số giới hạn sau: Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí được dùng phổ biến để nhằm xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, nhân tố nào có giá trị từ 1 trở lên mới đạt yêu cầu phân tích.
Bước 3 – Phân tích hồi quy tuyến tính để biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Sự chấp nhận và diễn giải các kết quả hồi quy không thể tách rời các giả thuyết nghiên cứu. Do vậy mà nếu như các giả thuyết đó bị vi phạm thì các kết quả ước lượng các tham số trong hàm hồi quy không đạt được giá trị tin cậy.
Đầu tiên đối với phân tích tương quan, tác giả tiến hành thực hiện phân tích tương quan trước khi phân tích hồi quy với ý nghĩa nhằm kiểm tra mối liên hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến (Gayen, 1951). Về nguyên tắc, việc phân tích tương quan Pearson sẽ tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất.
Đối với phân tích hồi quy đa biến thì với phân tích này, có những sự khác biệt với phân tích tương quan ở chỗ các biến sẽ không có tính chất đối xứng. Để đảm bảo khả năng tin cậy, tác giả cần tiến hành thực hiện 3 kiểm định sau:
Kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy:
Nhằm mục đích xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không, tác giả xét riêng từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. =< 0,05) thì sẽ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mức độ phù hợp của mô hình:
Tác giả tiến hành kiểm định này nhằm mục đích xác định có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Nếu tất cả hệ số hồi quy bằng không thì mô hình sẽ được cho là không phù hợp. Mô hình sẽ được công nhận là phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác không. Tác giả đưa ra giả thuyết sau để hiểu rõ hơn về vấn đề này cụ thể là:
Giả thuyết H0 là các hệ số hồi quy đều bằng không và giả thuyết H1 là có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
Phân tích phương sai (analysis of variance, ANOVA) được tác giả dùng để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05), tác giả kết luận chấp nhận giả thuyết H1, mô hình được xem như là phù hợp.
Hiện tượng đa cộng tuyến:
Là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có mối quan quan hệ gần như tuyến tính. Các trường hợp này có thể làm sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn hoặc là sẽ không có ý nghĩa nếu tác giả bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến. Trong đề tài, tác giả sẽ tiến hành dùng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) nhằm kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 2 thì được xem như không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích ANOVA
Hay còn được gọi là kiểm định ANOVA là một kỹ thuật thống kê tham số được sử dụng để so sánh giữa các bộ dữ liệu. Phân tích ANOVA là kiểm định có chức năng đánh giá sự khác biệt tiềm năng trong một biến phụ thuộc mức quy mô bằng một biến mức danh nghĩa có từ 2 loại trở lên (Ronald Fisher, 1918). Trong đề tài này, tác giả
dùng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (còn gọi là oneway anova) sử dụng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng sai số chỉ là 5%.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 giới thiệu cũng như điều chỉnh thang đo để xây dựng phương pháp phân tích dữ liệu. Số lượng mẫu được đưa vào nghiên cứu chính thức là 250 mẫu. Kỹ thuật thảo luận nhóm được sử dụng cho phương pháp nghiên cứu định tính, để xây dựng thang đo đo lường các khái niệm liên quan. Dữ liệu thu về sẽ tiếp tục được phân tích bằng phần mềm SPSS 20. Kế đến thang đo chính thức được xây dựng dựa vào kết quả của các nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng sơ bộ. Chương tiếp theo sẽ trình bày cũng như thảo luận kết quả nghiên cứu.
4 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Giới thiệu
Mục đích của chương 4 này là phân tích, mô tả mẫu khảo sát, trình bày kết quả kiểm định thang đo và các giả thuyết đưa ra trong mô hình.
4.2 Thống kê mô tả dữ liệu
Nhằm đạt được kích thước mẫu nghiên cứu thực sự phù hợp với phân tích EFA đã được nhắc đến tại chương 2 là 250 mẫu. Đề tài gởi đi là 250 phiếu khảo sát, kết quả số phiếu khảo sát thu về, và loại các bảng không hợp lệ để phân tích là 219 phiếu. Thu về 219 mẫu hợp lệ để tiếp tục xử lí ở các bước tiếp theo, đảm bảo cỡ mẫu n = 5m, với m = 43 (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).
Bốn mươi ba (43) biến quan sát đo lường 9 khái niệm trong đề tài được tiến hành mã hóa và sử dụng phần mềm SPSS để phân tích.
Bảng 4.1 Phân bố mẫu theo một số thuộc tính của người phỏng vấn
Phân bố mẫu theo Số lượng % trong mẫu
Giới tính Nam 71 32,4 Nữ 148 67,6 Tuổi Từ 25- 30 tuổi 149 68,0 Từ 30-35 tuổi 54 24,7 Trên 40 tuổi 16 7,3 Học vấn Đại học 174 79,5
Sơ cấp, trung cấp, cao đẳng 4 1,8
Thạc sĩ, chuyên khoa 1 41 18,7
Trình độ Bác sĩ 9 4,1
Cử nhân 17 7,8
Dược sĩ 193 88,1
Phân bố mẫu theo Số lượng % trong mẫu
Độc thân 115 52,5
Khác 4 1,8
Trẻ sơ sinh trước 6 tuổi 0 173 79,0
1 38 17,4 2 8 3,7 Trẻ từ 6 tuổi đến 18 tuổi 0 187 85,4 1 16 7,3 2 12 5,5 3 4 1,8 Người thân bị tàn tật 0 215 98,2 2 4 1,8
Người già trên 65 tuổi 0 148 67,6
1 17 7,8 2 41 18,7 3 4 1,8 4 4 1,8 5 5 2,3 Tổng thu nhập hàng tháng (triệu VNĐ) < 10 8 3,7 10-15 22 10,0 15-20 62 28,3 20-30 58 26,5 >30 69 31,5
Loại hình công ty Thuộc nhà nước 5 2,3
Thuộc tư nhân nước ngoài 177 80,8
Phân bố mẫu theo Số lượng % trong mẫu
Chức vụ nơi làm việc Nhân viên 191 87,2
Trưởng bộ phận 28 12,8
Vị trí làm việc hiện tại Bộ phận kiểm tra và giám
sát chất lượng 26 11,9 Bộ phận kinh doanh 82 37,4 Bộ phận marketing 37 16,9 Bộ phận nghiên cứu và phát triển 12 5,5 Bộ phận sản xuất 8 3,7 Bộ phận y khoa 9 4,1 Các phòng ban khác 45 20,5
Thâm niên làm việc tại
công ty Dưới 1 năm 37 16,9
1-3 năm 72 32,9
3- 5 năm 51 23,3
5-10 năm 39 17,8
10-15 năm 12 5,5
Trên 15 năm 8 3,7
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Thống kê mô tả giá trị của các biến, ta thấy giá trị trung bình nhỏ nhất thuộc về biến TH2 (2.52), thấy giá trị trung bình lớn nhất thuộc về biến PL4(3.97)
Bảng 4.2 Thống kê mô tả giá trị của các biến
Biến Số lượng Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
CV1 219 1 5 3,44 1,169
CV2 219 1 5 3,44 1,157
Biến Số lượng Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn CV4 219 1 5 3,73 1,16 CV5 219 1 5 3,51 1,175 TN1 219 1 5 3,29 1,269 TN2 219 1 5 3,66 1,198 TN3 219 1 5 3,66 1,107 TN4 219 1 5 3,2 1,304 DT1 219 2 5 3,04 0,722 DT2 219 2 5 3,1 0,821 DT3 219 2 5 3,14 0,846 DT4 219 2 5 3,12 0,81 CT1 219 1 5 3,36 0,841 CT2 219 1 5 3,17 0,798 CT3 219 1 5 3,07 1,43 CT4 219 1 5 3,25 0,77 CT5 219 2 5 3,62 0,829 CT6 219 1 5 3,37 0,848 MT1 219 1 5 3,32 1,274 MT2 219 1 5 2,96 1,418 MT3 219 1 5 3,65 1,215 MT4 219 1 5 3,26 1,369 MT5 219 1 5 3,71 1,261 PL1 219 1 5 3,57 0,812 PL2 219 2 5 3,63 0,89 PL3 219 2 5 3,57 0,861 PL4 219 1 5 3,97 0,877 PL5 219 2 5 3,73 0,871 TH1 219 1 4 2,55 0,868 TH2 219 1 5 2,52 1,151 TH3 219 1 5 2,58 0,927 TH4 219 1 5 2,62 0,897 TT1 219 1 5 2,87 1,244 TT2 219 1 5 2,95 1,248 TT3 219 1 5 2,83 1,24
Biến Số lượng Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn TT4 219 1 5 2,83 1,322 TRUNGTHANH1 219 1 5 3,43 0,893 TRUNGTHANH2 219 1 5 3,14 0,903 TRUNGTHANH3 219 1 5 3,2 0,787 TRUNGTHANH4 219 1 5 3,26 0,857 TRUNGTHANH5 219 1 5 3,25 0,844 TRUNGTHANH6 219 1 5 3,19 0,85
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
4.3 Kết quả nghiên cứu
4.3.1 Kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Tiêu chí để 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 khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. 4.3.1.1 Bản chất công việc
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “bản chất công việc”:
Bảng 4.3 Độ tin cậy thang đo “bản chất công việc”
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến CV1 14,23 15,755 ,721 ,873 CV2 14,22 15,872 ,716 ,874 CV3 14,12 15,5 ,750 ,866 CV4 13,94 15,946 ,703 ,877 CV5 14,16 15,168 ,794 ,856 Cronbach’s Alpha = ,893
Cronbach’s Alpha là 0.893, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra kết quả trên 0.3. Do đó biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được dùng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.3.1.2 Tiền lương - thu nhập
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “tiền lương - thu nhập”:
Bảng 4.4 Độ tin cậy thang đo “tiền lương - thu nhập” Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
TN1 10,52 10,04 ,707 ,848
TN2 10,14 9,902 ,795 ,813
TN3 10,15 10,538 ,775 ,825
TN4 10,61 10,157 ,659 ,869
Cronbach’s Alpha = ,874
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.874, các hệ số tương quan biến tổng cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.3 Cơ hội đào tạo - thăng tiến
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “cơ hội đào tạo - thăng tiến”:
Bảng 4.5 Độ tin cậy thang đo “cơ hội đào tạo - thăng tiến”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
DT1 9,35 4,11 0,743 0,754
DT2 9,29 3,868 0,701 0,766
DT3 9,25 3,996 0,62 0,805
Cronbach’s Alpha = ,831
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.831, các hệ số tương quan biến tổng cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.4 Cấp trên
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “cấp trên”:
Bảng 4.6 Độ tin cậy thang đo “cấp trên”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến
Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến CT1 16,47 10,159 0,726 0,674 CT2 16,66 10,648 0,667 0,692 CT3 16,76 11,836 0,089 0,897 CT4 16,58 10,869 0,65 0,698 CT5 16,21 10,891 0,581 0,71 CT6 16,46 10,02 0,749 0,668 Cronbach’s Alpha = ,762
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha 0.762, các hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát CT3 bé hơn 0.3. Do đó ta thực hiện loại biến này ra và thực hiện phân tích nhân tố lại.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
CT1 13,4 7,407 ,813 ,859 CT2 13,59 8,014 ,705 ,883 CT4 13,51 8,095 ,719 ,880 CT5 13,14 8,03 ,664 ,892 CT6 13,39 7,304 ,832 ,854 Cronbach’s Alpha = ,897
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.897, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.5 Môi trường và điều kiện làm việc
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “môi trường và điều kiện làm việc”:
Bảng 4.8 Độ tin cậy thang đo “môi trường và điều kiện làm việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến MT1 13,58 13,538 0,624 0,648 MT2 13,95 18,025 0,08 0,848 MT3 13,26 13,402 0,688 0,627 MT4 13,64 13,745 0,53 0,683 MT5 13,19 12,88 0,722 0,61 Cronbach’s Alpha = ,740
Cronbach’s Alpha là 0.740, các hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát MT2 trong thang đo bé hơn 0.3. Do đó ta thực hiện loại biến này ra và thực hiện phân tích nhân tố lại.
Bảng 4.9 Độ tin cậy thang đo “môi trường và điều kiện làm việc” lần 2 Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
MT1 10,63 10,859 ,660 ,817
MT3 10,3 10,668 ,741 ,785
MT4 10,68 10,696 ,609 ,842
MT5 10,23 10,39 ,743 ,782
Cronbach’s Alpha = ,848