3.3.1. Xây dựng thang đo
Thang đo là công cụ dùng để quy ước (mã hóa) các đơn vị phân tích theo các biểu hiện của biến. Ngày nay, máy tính trở nên phổ biến khắp toàn cầu, việc mã hóa thường được thực hiện bằng con số. Có bốn loại thang đo được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, đó là (1) thang đo định danh (nominal scale), (2) thang đo thứ bậc (ordinal scale), (3) thang đo khoảng (interval scale), và (4) thang đo tỷ lệ (ratio scale).
Việc phân loại theo các thang đo này rất quan trọng khi tiến hành xử lý số liệu vì theo bản chất của chúng, tùy vào hàm lượng thông tin chúng có được mà các công
dụng. Thang đo định danh và thang đo thứ bậc được áp dụng để thu thập dữ liệu định tính gồm đặc điểm nhân khẩu học và thông tin công ty; thang đo khoảng được áp dụng để thu thập dữ liệu cho mô hình định lượng.
Theo Creswell (2003), trong nghiên khoa học có ba cách để xây dựng thang đo sử dụng trong nghiên cứu gồm (1) sử dụng thang đo sẵn có – sử dụng nguyên thang đo do các nhà nghiên cứu trước đây xây dựng; (2) sử dụng thang đo đã có nhưng bổ sung và điều chỉnh cho phù hợp với không gian nghiên cứu; và (3) xây dựng thang đo hoàn toàn mới.
Nghiên cứu này sử dụng cách thức thứ (2) và thứ (3) để xây dựng thang đo. Quá trình hoàn thiện thang đo trải qua ba bước. Bước đầu tiên, tác giả xác định các thông tin định tính và định lượng cần thu thập sau đó lựa chọn thang đo phù hợp với mỗi loại dữ liệu. Bước kế tiếp, phát triển một số thang đo đã có ở các nghiên cứu trước cho phù hợp với tính chất và điều kiện của nghiên cứu này; đồng thời, xây dựng các thang đo hoàn toàn mới để lấp đầy các khoảng trống quan sát. Bước cuối cùng được tiến hành thông qua phỏng vấn chuyên gia để đánh giá và hiệu chỉnh lại thang đo.
Thang đo cho dữ liệu định tính sẽ được trình bày cụ thể. Đối với dữ liệu định lượng, từ cơ sở lý thuyết ở chương 2 và phỏng vấn chuyên gia, mô hình nghiên cứu được xác định gồm 7 yếu tố. Tổng cộng có 29 thang đo cho 7 yếu tố được mô tả ở Bảng 3.1
Bảng 3.1– Bảng mô tả thang đo định lƣợng chính thức
(Nguồn: tác giả)
STT Nhân tố Mã hóa Biến quan sát Nguồn
1 Tính
chất công việc
TCCV1 Công việc thú vị, nhiều thử thách Kế thừa Carolyn Wiley (1997) Phỏng vấn chuyên gia.
2 TCCV2 Công việc đòi hỏi nhiều kỹ năng,
kiến thức
3 TCCV3 Công việc phù hợp với chuyên
4 TCCV4 Công việc đòi hỏi phải có mối quan hệ rộng 5 Kỳ vọng thu nhập KVTN1 Chính sách trả lương hợp lý so với tính chất công việc Lưu Thị Bích Ngọc và cộng sự (2003); Phỏng vấn chuyên gia.
6 KVTN2 Thu nhập xứng đáng với kết quả
đạt được
7 KVTN3 Mức hoa hồng cao so với các công
ty khác
8 Điều
kiện làm việc
DKLV1 Không gian làm việc thoải mái: không khí, ánh sáng, nhiệt độ, tiếng ồn…
Theo Rodd Wagner và James Harter (2006); Phỏng vấn chuyên gia
9 DKLV2 Công cụ làm việc (điện thoại,
internet, máy in, văn phòng phẩm…) được trang bị tốt
10 DKLV3 Được cung cấp đầy đủ thông tin
cần thiết để có thể làm việc hiệu quả
11 DKLV4 Thời gian làm việc linh hoạt, hợp lý
12 Quan hệ
với đồng nghiệp và cấp trên
QHDN1 Đồng nghiệp rất thân thiện, hòa đồng
Phỏng vấn chuyên gia
13 QHDN2 Đồng nghiệp có sự hợp tác, giúp đỡ
nhau trong công việc
14 QHDN3 Đồng nghiệp sẵn sàng chia sẻ kiến
thức, kỹ năng, kinh nghiệm làm việc với nhau
15 Hỗ trợ
cấp trên
HTCT1 Cấp trên thân thiện, dễ tiếp cận Kế thừa Carolyn Wiley (1997) và Phỏng vấn chuyên gia.
16 HTCT2 Cấp trên tin tưởng vào khả năng
của nhân viên
17 HTCT3 Cấp trên sẵn sàng chia sẻ, giúp đỡ,
hỗ trợ nhân viên trong công việc 18 HTCT4 Cấp trên luôn lắng nghe, tôn trọng
và ghi nhận ý kiến, phản hồi của nhân viên
19 HTCT5 Cấp trên đối xử công bằng với tất cả nhân viên
20 Đào tạo phát triển
DTPT1 Công ty có chính sách đào tạo và phát triển cho nhân viên
Lưu Thị Bích Ngọc và cộng sự (2003); Phỏng vấn chuyên gia.
21 DTPT2 Nhân viên có cơ hội thăng tiến
trong công việc
22 DTPT3 Nhân viên có cơ hội được đào tạo
và thăng tiến một cách công bằng, rõ ràng
23 DTPT4 Nhân viên có cơ hội phát huy hết
khả năng của bản thân 24 Công
nhận thành tích
CNTT1 Được biểu dương, khen thưởng khi đạt được kết quả tốt
Lưu Thị Bích Ngọc và cộng sự (2003); Phỏng vấn chuyên gia.
25 CTTT2 Được công nhận là đang có sự tiến
bộ trong công việc
26 CNTT3 Nhận được sự tín nhiệm của đồng
cao 27 Động
lực làm việc
DLLV1 Nhân viên có thêm động lực làm việc
Lưu Thị Bích Ngọc và cộng sự (2003); Phỏng vấn chuyên gia.
28 DLLV2 Hiệu quả công việc được tăng cao
29 DLLV3 Nhân viên đạt được nhiều thành
tích khi làm việc
3.3.2. Bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi có cấu trúc ba phần gồm phần Giới thiệu, phần Bảng câu hỏi chính, phần Thông tin đáp viên.
Phần Giới thiệu khái quát chung về dự án nghiên cứu bằng việc trả lời những câu hỏi: Ai thực hiện dự án này? Dự án nghiên cứu về cái gì? Dự án được thực hiện ở đâu? Dự án được tiến hành khi nào? Tại sao dự án này được triển khai?
Phần Bảng câu hỏi chính chứa đựng 29 biến quan sát của 7 yếu tố trong mô hình, Các biến này được đo lường bằng thang đo khoảng, cụ thể là thang đo Likert 5 mức độ gồm 1-Hoàn toàn không đồng ý, 2-Không đồng ý, 3-Trung lập, 4-Đồng ý, 5- Hoàn toàn đồng ý.Với thang điểm từ 1-5,người được hỏi có thể thể hiện mức độ đồng ý hay không đồng ý đối với các tuyên bố bằng cách lựa chọn mức điểm phù hợp; đáp viên không bị buộc phải đưa ra ý kiến thiên về một hướng mà thay vào đó họ có thể chọn mức trung bình (giữ ý kiến trung lập) cho vấn đề đưa ra.Dữ liệu sơ cấp thu được từ loại thang đo này rất thuận tiện cho việc xử lý và phân tích. Hơn nữa, loại khảo sát sử dụng thang đo likert có thể được chia sẻ dễ dàng và nhanh chóng thông qua tất cả các phương tiện truyền thông như email, mạng xã hội, thậm chí là cả tin nhắn văn bản. Như vậy, phần Bảng câu hỏi chính thiết kế các biến quan sát đo lường bằng thang đo likert 5 cấp độ.
Phần Thông tin đáp viên được thiết kế với các câu hỏi định danh và thứ bậc, có tất cả bốn câu hỏi. Trong đó, bốn câu hỏi được thiết kế để người được hỏi trả lời với một lựa chọn duy nhất bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập.
Hai bảng câu hỏi được thiết kế riêng cho khảo sát thực địa và trực tuyến được trình bày ở phần Phụ lục.
3.4. THU THẬP THÔNG TIN 3.4.1. Cách thức tiến hành 3.4.1. Cách thức tiến hành
Sơ đồ 3.3 – Cách thức thu thập thông tin sơ cấp
Quá trình thu thập thông tin sơ cấp được tiến hành qua các bước theo sơ đồ 3.3 như sau:
Bước 1. Thiết kế bảng câu hỏi dựa trên mô hình nghiên cứu đề xuất.
Bước 2. Dựa trên những ý kiến của chuyên gia tiến hành điều chỉnh câu hỏi và đưa ra phiếu khảo sát chính thức.
Bước 3. Tiếp theo, tiến hành phát phiếu điều tra phỏng vấn đến các các nhân viên đang làm việc tại công ty để lấy ý kiến đánh giá của họ.
Thiết kế bảng câu hỏi
Hỏi ý kiến, nhận xét của quản lý và một số nhân viên
Điều chỉnh và hình thành bảng câu hỏi chính thức
Nhập và xử lý dữ liệu Phát và thu phiếu khảo sát
Bước 4. Từ những phiếu khảo sát thu về, tiến hành loại bỏ những phiếu không hợp lệ. Những phiếu hợp lệ, tiến hành đưa vào nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 kết hợp với Excel 2010.
Từ kết quả trên, tác giả sẽ phân tích và đưa ra những nhận xét của mình.
3.4.2. Kích thƣớc mẫu và phƣơng pháp chọn mẫu
Có 2 phương pháp lấy mẫu là có xác suất và phi xác suất nhưng “không có bất kì sự đảm bảo nào cho rằng kết quả thu được với phương pháp lấy mẫu có xác suất sẽ chính xác hơn so với phương pháp lấy mẫu phi xác suất, vì thế công việc mà bắt buộc các nhà nghiên cứu phải làm là đo lường lượng sai số chính xác trong các nghiên cứu. Điều nay cung cấp một thước đo chính xác trong các mẫu nghiên cứu, với lấy mẫu phi xác suất thì không có thước đo báo lỗi tồn tại” (Kinnear & Taylor, 1987). Phương pháp lấy mẫu được sử dụng trong bài luận văn này bao gồm phương pháp thuận tiện và phân tần. Đầu tiên, số phiếu được khảo sát sẽ được lấy một cách ngẫu nhiên khi tiếp xúc với một số nhân viên công ty. Sau đó, để bài luận văn có tính cân đối, tiếp tục với phương pháp phân tầng qua từng phòng của công ty để lấy thêm số liệu.
Hair et al (1995) đã cho rằng “kích thước mẫu tối thiểu sử dụng cho phân tích thống kê là bằng hoặc lớn hơn 5 lần biến độc lập, nhưng không ít hơn 100 mẫu”.
n ≥ 100 và n ≥ 5k (với k là bằng số lượng các biến)
Trong nghiên cứu này có 29 biến, vì thế số mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này là: n = 5×29=145
Mặt khác, Tabachnick & Fidel (2001) đã minh họa kích thước mẫu tối thiểu cho hồi quy đa bội là :
N = 50 +8m (với m là bằng số nhân tố độc lập)
Trong nghiên cứu này có 6 biến độc lập, vì thế tối thiểu cho hồi quy đa bội sẽ như sau:
N = 50 +8×6 = 98
Vậy trong nghiên cứu này có 29 biến quan sát nên kích thước mẫu tối thiểu là 29*5 = 145. Nghiên cứu này quyết định điều tra 250 quan sát để gia tăng tính đại diện
và nhằm dự phòng cho các quan sát không hợp lệ hoặc không thỏa yêu cầu của cuộc nghiên cứu. Số liệu thu được từ cuộc điều tra được làm sạch, sau đó nhập liệu vào SPSS và mã hóa.
Đối tượng: Đáp viên được lựa chọn là những cán bộ, công nhân viên có trình độ lao động phổ thông trở lên.. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, sẽ tiến hành khảo sát nhân viên đang làm việc tại Công ty TNHH Một Thành Viên Gỗ Thanh Son.
Địa điểm khảo sát: Tại Công Ty TNHH Một Thành Viên Gỗ Thanh Son
Thời gian khảo sát: Trước giờ ăn sáng và thời gian giải lao, khảo sát trực tiếp nhân viên trong thời gian chờ đợi phục vụ.
Cách thức phỏng vấn đối tượng: Khảo sát chính thức được thực hiện bằng phương thức phát bảng câu hỏi trực tiếp kết hợp khảo sát trực tuyến qua email bằng công cụ google biểu mẫu.
3.5. XÁC ĐỊNH NỘI DUNG PHÂN TÍCH VÀ TÍNH CHÍNH XÁC, ĐỘ TIN CẬY CỦA DỮ LIỆU TIN CẬY CỦA DỮ LIỆU
3.5.1. Thống kê mô tả
- Thống kê tần suất (Frequency)
Bảng phân phối tần suất được thể hiện với tất cả các biến định tính (rời rạc) với các thang đo biểu danh, thứ tự và các biến định lượng (liên tục) với thang đo khoảng cách hoặc tỉ lệ.
Frequency là công cụ thường được dùng tóm lược thông tin về phạm vi và cấp độ của một biến tại một thời điểm.
- Thống kê giá trị trung bình (Mean)
Giá trị trung bình là giá trị duy nhất mà quanh đó tổng bình phương các độ lệch là nhỏ nhất.
Nếu ta tính tổng bình phương các độ lệch từ một cách đo xu hướng trung tâm bất kỳ nào khác, ta sẽ được một giá trị lớn hơn kết quả tương ứng của số bình quân. Đó là lí do mà độ lệch tiêu chuẩn và số bình quân thường được đặt cạnh nhau trong các báo cáo thống kê.
Tính giá trị trung bình (Mean) để so sánh, đối chiếu giữa các số liệu cần phân tích.
3.5.2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach‟s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát trong thang đo. Tư tưởng chung của phương pháp này là tìm kiếm sự vô lý nếu có trong các câu trả lời (hay có nên đưa một biến quan sát vào một nhân tố hay không?). Nó cho biết sự chặt chẽ và thống nhất trong các câu trả lời nhằm đảm bảo người được hỏi đã hiểu cùng một khái niệm.
Theo quy tắc thì hệ số Cronbach‟s Anpha từ 0,7 trở lên thì thang đo đó đáng tin cậy và giải thích hiệu quả (Nunnally & Bernstein, 1994). Hoặc theo Peterson (1994) thì hệ số Cronbach‟s Anpha phải từ 0,7 trở lên, thậm chí là từ 0,77 thì thang đo được xem là tin cậy và hiệu quả. Tuy nhiên, đối với “trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là cho phép đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ngoài ra, để thang đo có độ tin cậy cao đòi hỏi các biến quan sát có tương quan mạnh với nhau. Điều này được thể hiện qua hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) và hệ số này phải lớn hơn 0,3 (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thông qua tìm hiểu từ các nhân viên trên công ty thì từ trước tới giờ chưa có ai thực hiện bất kỳ một cuộc khảo sát nào liên quan đến “Động lực làm việc” tại công ty. Vì thế, khảo sát này là mới đối với người trả lời.
Vậy điều kiện khi chạy Cronbach‟s Alpha trong nghiên cứu này là: - Hệ số Cronbach‟s Alpha > 0,6
- Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) > 0,3
3.5.3. Phân tích nhân tố EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để
chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay nhân tố Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Do đó, nghiên cứu này cũng sử dụng phương pháp trích Pricipal Components Analysis với phép xoay nhân tố Varimax trong phân tích nhân tố EFA.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đòi hỏi thỏa mãn một số điều kiện nhất định sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5≤KMO≤1) thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp (Theo Hair & ctg, 1998).
- Kiểm định Bartlett (Bartlett‟s Test) có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Theo Hair & ctg, 1998).
- Theo Gerbing và Anderson (1988) thì các thang đo của mô hình chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) phải lớn hơn 50%.
- Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
- Ngoài ra, theo Hair & ctg (1998, trang 111), hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
+ Factor Loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu. + Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng.
+ Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3.5.4. Kiểm định tƣơng quan Pearson
Kiểm định tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
Hệ số tương quan Pearson (r) nhận giá trị từ -1 đến +1. r > 0 cho biết một sự tương quan dương giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng
giá trị của biến kia và ngược lại. r < 0 cho biết một sự tương quan âm giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia và ngược lại.
Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan giữa hai biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Giá trị r bằng +1 hoặc