3.3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ li u sơ c p đư c thu thập bằng cách lập phiếu điều tra và hảo sát nhân viên hi n đã và đang làm vi c tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hoà nh ở thời điểm tác giả nghiên c u, t tháng 07/2021 đến tháng 11/2021.
Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu thuận ti n, phi xác su t, với đối tư ng khảo sát là những nhân viên hi n đã và đang làm vi c tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hoà nh, phiếu khảo sát đư c chia cho các bộ phận, phòng ban hác nhau trong Công ty và nhờ trưởng mỗi phòng ban hỗ tr trong vi c phát phiếu khảo sát cho nhân viên.
Cỡ mẫu: Dữ li u trong nghiên c u này c sử dụng phương pháp phân tích hám phá nhân tố EFA. Theo Hair và cộng sự (1998), để c thể thực hi n phân tích hám phá nhân tố cần thu thập dữ li u với ích thước mẫu là ít nh t 5 mẫu trên 1 biến quan sát, tốt nh t trên 10 mẫu Tuy nhiên, nhằm mục tiêu nâng cao ch t lư ng mẫu và sự phân bố mẫu h p lý đảm bảo suy rộng Mô h nh nghiên c u c số biến quan sát là 27. Nếu theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát th ích thước mẫu cần thiết là n = 27 x 5 = 135. Vậy tác giả chọn ích cỡ mẫu là 260 để đáp ng đư c cỡ mẫu cần thiết là 135.
3.3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.2.1. Thống kê mô tả
Tổng h p các phương pháp đo lường, mô tả, t m tắt tr nh bày số li u ng dụng vào trong lĩnh vực kinh tế đư c gọi là thống ê mô tả. H nh th c tr nh bày số li u thống ê và thu thập thông tin đã thu thập thành các bảng thống ê làm cơ sở để phân tích và ết luận, cũng là tr nh bày tính ch t v n đề nghiên c u nhờ vào đ c thể đưa ra nhận xét về v n đề đang nghiên c u.
Phương pháp thống ê mô tả trong đề tài này đư c thực hi n bằng cách lập bảng tần su t để mô tả dữ li u thu thập đư c theo các thuộc tính: Độ tuổi, Giới tính, Thời gian công tác và Tr nh độ học v n.
3.3.2.2. Kiểm định độ tin cậy và đánh giá thang đo
Độ tin cậy của thang đo đư c đánh giá bằng phương pháp kiểm định thông qua h số Cronbach’s Alpha và kiểm tra h số tương quan biến tổng phù h p, để loại bỏ những biến quan sát c h số hông đạt yêu cầu ra khỏi thang đo. Về ý nghĩa thang đo đạt yêu cầu hi thang đo đ c đủ độ tin cậy, nghĩa là khi tiến hành đo lặp đi lặp lại th sẽ cho cùng một kết quả.
Phƣơng pháp kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha.
Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của các nh m nhân tố và t ng biến quan sát nhỏ bên trong nh m nhân tố đ . H số Cronbach’s Alpha là một h số kiểm định thống ê về m c độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo H số Cronbach’s Alpha thường đư c yêu cầu nằm trong giới hạn t 0,7 đến 1,0 theo Peterson (1994). Đối với các trường h p cỡ mẫu nhỏ, hi đ h số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng 0,6 vẫn c thể ch p nhận đư c. Ngoài ra, h số tương quan giữa các biến tổng của các biến quan sát (item total correlation) phải lớn hơn 0,3.
Vi c thực hi n kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha, khi thỏa điều ki n này sẽ giúp loại bỏ những biến quan sát hông đạt yêu cầu hay các thang đo rác trong quá tr nh nghiên c u v các nhân tố giả c thể đư c tạo ra t các biến này.
Sử dụng phân tích Cronbach’s Alpha thực ch t là thực hi n kiểm định m c độ tương quan lẫn nhau của các biến quan sát trong thang đo thông qua vi c đánh giá tương quan h số trong t ng biến quan sát với h số toàn bộ các biến quan sát và sự tương quan giữa bản thân các biến quan sát với nhau. H số Cronbach’s Alpha càng cao th độ tin cậy và nh t quán của giữ li u càng cao Những thang đo c h số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng t 0,7 - 0,8 đư c coi là sử dụng đư c, các thang đo c h số trong khoảng t 0,8 – 1,0 đư c xem là thang đo c h số Cronbach’s Alpha tốt. Vậy đối với trường h p hái ni m đang nghiên c u t đề tài th thang đo c h số Cronbach’s Alpha t 0,6 trở lên đư c coi là c thể sử dụng đư c.
Tuy nhiên, h số Cronbach’s Alpha hông cho biết cần phải loại bỏ hoặc giữ lại biến quan sát nào mà chỉ cho biết các đo lường c liên ết với nhau hay hông Để biết đư c cần loại bỏ biến nào cần tính toán và phân tích dựa vào h số tương quan biến tổng.
Hệ số tƣơng quan biến tổng (item total correlation):
Theo Khand er (2010), đây chính là h số tương quan của một biến so với điểm trung b nh của các biến hác trong cùng một thang đo Nếu h số này càng lớn th sự tương quan giữa biến này với các biến hác trong nh m càng lớn. Theo các nghiên c u trước đây đối với các biến quan sát c h số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 bị xem như là các biến rác hông đạt yêu cầu và bị loại ra khỏi mô h nh do c tương quan ém hơn so với các biến hác trong mô h nh.
3.3.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng h số Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến hông đủ độ tin cậy sẽ tiếp tục thực hi n vi c phân tích nhân tố hám phá EFA Phân tích nhân tố hám phá EFA đư c hiểu là ỹ thuật đư c sử dụng để ước lư ng, thu nhỏ các tham số theo t ng nh m biến các biến tương đồng sẽ hội tụ theo nh m Phương pháp này r t hi u quả trong vi c sử dụng để t m mối quan h giữa các biến với nhau và xác định các tập h p biến cần thiết cho v n đề nghiên c u. Quy tr nh phân tích nhân tố hám phá EFA đư c thực hi n thông qua t ng bước đánh giá chỉ tiêu dưới đây để bảo đảm ý nghĩa thống ê.
Kiểm định trị số Kaiser - Meyer – Olkin (KMO):
KMO đư c xem là chỉ số dùng để đánh giá sự thích h p của các phân tích nhân tố, trị số KMO trường h p nhỏ hơn 0,5 th phân tích nhân tố c hả năng hông thích h p với dữ li u khảo sát Khi trị số KMO c kết quả nằm trong khoảng t 0,5 đến 1,0 th dữ li u khảo sát đ là phù h p, phân tích nhân tố đ c ý nghĩa.
Đánh giá hệ số tải nhân tố (Factor loading – FL):
Theo Hair và cộng sự (2009), h số tải nhân tố là trọng số nhân tố thể hi n sự tương quan giữa nhân tố và biến quan sát, chỉ tiêu để đảm bảo m c ý nghĩa của
phân tích nhân tố hám phá EFA, h số tải nhân tố phụ thuộc vào ích thước dữ li u khảo sát và mục đích của nghiên c u. Với ích thước mẫu bằng hoặc lớn hơn 350, th FL>0,3 đư c xem đạt m c tối thiểu, nếu FL>0,4 là quan trọng và FL>0,5 là c ý nghĩa thực tiễn. Vậy nên hi ích thước mẫu khoảng 100 th nên chọn FL>0,55; còn nếu ích thước mẫu bằng t 100 đến 350 th h số nằm t 0,3-0,5 Do đ để nghiên c u c ý nghĩa thống ê tốt th h số tải các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong mỗi nhân tố đối với cỡ mẫu của nghiên c u.
Đánh giá giá trị Eigenvalue:
Theo Garson (2003), nhân tố c Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô h nh v tác dụng t m tắt thông tin hông tốt hơn một biến gốc. Chỉ những nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1 mới đư c giữ lại trong mô h nh nghiên c u. Đại lư ng Eigenvalue đại di n cho lư ng biến thiên đư c giải thích bởi mỗi nhân tố, đánh giá h số Eigenvalue là một trong những cách để xác định số lư ng nhân tố.
Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thiết H0:
artlett’s test đư c xem là một đại lư ng thống ê dùng để xem xét giả thuyết các biến c hay hông c tương quan trong tổng thể.
H0: Các biến này hông c tương quan với nhau trong tổng thể hay n i cách hác độ tương quan giữa các biến quan sát bằng hông Điều này nhằm mục đích xem xét vi c phân tích nhân tố đưa ra là c thích h p hay hông Kiểm định này đư c xem là c ý nghĩa trong thống ê khi Sig<0,05 th ta xem xét vi c bác bỏ giả thuyết, đồng thời ch p nhận các biến quan sát này trong phân tích nhân tố là c tương quan với nhau trong tổng thể. Phân tích nhân tố trong trường h p này là thích h p.
H1: C sự tương quan giữa các biến.
Giá trị p của kiểm định là một số sao cho với mọi α > p th sẽ bác bỏ giả thuyết H0. Với m c ý nghĩa α = 5%, iểm định arlett’s cho các ết quả sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nếu giá trị p > α th ch p nhận giả thuyết H0
Đánh giá phƣơng sai trích:
Theo Hair và cộng sự (1998), phương sai trích hay là phần trăm biến thiên (cummulative) của dữ li u đư c giải thích bởi các nhân tố. Nếu tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% trở lên th đạt yêu cầu về ý nghĩa thống ê
Tổng phương sai trích cho biết ý nghĩa tổng số phần trăm biến thiên của dữ li u đư c giải thích bởi các nhân tố là bao nhiêu.
3.3.2.4. Phân tích hồi quy bội
Sau hi hoàn t t vi c phân tích đánh giá độ tin cậy bằng kiểm định Cronbach’s Alpha và iểm định giá trị hái ni m bằng phân tích nhân tố hám phá EFA. Các biến quan sát hông đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ khỏi mô h nh cho đến hi các tham số đư c nh m theo các biến. Để xác định mối quan h giữa các nh m biến này cũng như xác định mối quan h giữa nh m biến phụ thuộc và các nh m biến độc lập trong mô h nh, nghiên c u đư c thực hi n bằng phương pháp phân tích hồi quy bội. Sự nghiên c u m c độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số đến một biến số nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị đư c biết trước đư c xem là phân tích hồi quy. Giá trị trung b nh của các biến quan sát thành phần là giá trị của biến mới trong mô h nh nghiên c u. Ngoài ra cũng cần kiểm tra các giả định về khuyết tật mô h nh trước khi tiến hành phân tích hồi quy, cũng như iểm định tương quan giữa trung b nh đại di n các nh m biến độc lập và biến phụ thuộc.
3.3.2.5. Kiểm định ANOVA
Kiểm định ANOVA là phương pháp nhằm xác định ảnh hưởng và sự hác nhau trong Sự hài lòng của các nh m trong biến định tính như: Độ tuổi, Giới tính, Tr nh độ học v n, Số năm công tác của nhân viên Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố là phương pháp đư c sử dụng. Khi sử dụng một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nh m hác nhau phương pháp phân tích phương sai một yếu tố sẽ r t hi u quả. Vi c phân tích sẽ t m iếm xem c hay không sự hác nhau mang ý nghĩa thống ê về ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo đến Sự hài lòng của nhân viên tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hoà nh giữa các nh m nhân viên hác nhau Một số giả định khi thực hi n phân tích ANOVA:
- Các nh m đư c so sánh phải chọn một cách ngẫu nhiên, độc lập.
- Các nh m đư c so sánh phải c cỡ mẫu phải đủ lớn để đư c xem là ti m cận phân phối chuẩn hoặc đạt phân phối chuẩn.
- Các nh m đư c so sánh phương sai phải đồng nh t.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 này tác giả đã trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu để xây dựng thang đo cho các yếu tố của phong cách lãnh đạo ảnh hƣởng đến Sự hài lòng của nhân viên tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hoà Bình. Trƣớc tiên tác giả xây dựng thang đo nháp sau đó tác giả tiến phỏng vấn chuyên gia nhằm hiệu chỉnh nhân tố, sau đó thảo luận nhóm cùng các ứng viên để hiệu chỉnh thang đo nhằm xây dựng thang đo chính thức căn cứ vào những ý kiến của các chuyên gia và ứng viên đƣa ra. Trong phần trình bày nghiên cứu định lƣợng tác giả sử dụng kỹ thuật xử lý, phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, tiến hành kiểm định thông qua các bƣớc: Đánh giá độ tin cậy bằng kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy tuyến tính bội và sử dụng kiểm định F và Sig để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu. Tiếp theo, thực hiện kiểm định sự khác biệt bằng T-Test và ANOVA nhằm tìm ra sự khác biệt về ảnh hƣởng của phong cách lãnh đạo đến Sự hài lòng giữa các nhóm nhân viên.
Trong Chƣơng 4 tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu và thảo luận về các yếu tố của phong cách lãnh đạo ảnh hƣởng đến Sự hài lòng của nhân viên tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hoà Bình.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả đặc điểm mẫu khảo sát
Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hòa nh c văn phòng ở cả miền nam và miền bắc, xét về tính ch t địa lý th phần lớn nhân viên của đang làm vi c tại Thành phố Hồ Chí Minh. Nhưng do công vi c của nhân viên dự án lại phụ thuộc vào vị trí dự án nên thường làm vi c tại các công tr nh dự án c thể là ở cả nam và bắc mà hông phân r vùng miền. Nên đối tư ng khảo sát sẽ là những nhân viên đang làm vi c tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hòa nh, các văn phòng, công tr nh trên toàn quốc Thông qua vi c phỏng v n bằng bảng câu hỏi chuẩn bị qua thư đi n tử do ảnh hưởng của dịch b nh Covid-19 và quy định giãn cách xã hội của chính phủ Vi t Nam.
Tác giả gửi đi 260 bảng câu hỏi và thu về 250 bảng câu trả lời Sau hi sàng lọc, tác giả đã loại đi 42 phiếu bao gồm các phiếu hông đầy đủ thông tin, hông điền đủ câu hỏi Các phiếu này đư c đánh giá và loại bỏ, tổng số phiếu khảo sát h p l là 208 phiếu.
Kết quả thống ê mô tả mẫu theo các đặc điểm cá nhân của ng viên đư c thể hi n trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu
Giới tính Tần số khảo sát Tỷ lệ khảo sát
Nam 173 83,17% Nữ 35 16,83% Tổng 208 100% Độ tuổi Dưới 25 9 4,33% T 25-30 63 30,29% T 31-40 120 57,69%
Trên 40 16 7,69% Tổng 208 100% Trình độ học vấn Lao động phổ thông 16 7,69% Trung c p, Cao đẳng đẳng 56 26,92% Đại học 121 58,17% Sau đại học 15 7,21% Tổng 208 100%
Thời gian công tác
Dưới 3 năm 60 28,85%
T 3 – 5 năm 72 34,62%
T 5 – 10 năm 61 29,33%
Trên 10 năm 15 7,21%
Tổng 208 100%
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Diễn giải về Giới tính: C 208 ng viên tham gia trả lời câu hỏi đạt kết quả, th c 173 ng viên giới tính nam chiếm 83,17%, còn lại là 35 người giới tính nữ chiếm 16,83%. Tỉ l nam giới tham gia phỏng v n là nhiều hơn so với nữ giới. Do vi c nghiên c u l y mẫu thuận ti n nên số cán bộ nhân viên tham gia là nam sẽ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});