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 bằng -1 cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình tuyến tính.
- 0,0 ≤ |r| < 0,2: tương quan rất yếu - 0,2 ≤ |r| < 0,4: tương quan yếu - 0,4 ≤ |r| < 0,6: tương quan trung bình - 0,6 ≤ |r| < 0,8: tương quan mạnh - 0,8 ≤ |r| ≤ 0,2: tương quan rất mạnh
Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (khi r > 0,3).
(Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.5.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và cho biết các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Phương pháp phân tích được lựa chọn là phương pháp Enter.
- Hệ số R2 (hay R2 hiệu chỉnh) cho biết mức độ phù hợp của mô hình. - Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là: + Kiểm định F phải có giá trị Sig. < 0,05
+ Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị là Tolerance > 0,0001
+ Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10
- Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ
gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
(Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.5.6. Kiểm định T - test
Đối với kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính, nghiên cứu sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể (T-test).
- Levene test: Giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau”
+ Sig. < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0 => Không đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA mà phải sử dụng kiểm định Post Hoc (Thống kê tamhane‟s T2)
+ Sig. ≥ 0,05: chấp nhận giả thuyết H0 => Đủ điều kiện để phân tích tiếp T - test.
- T - test: Giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau”
+ Sig. < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0 => Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. + Sig. ≥ 0,05: chấp nhận giả thuyết H0 => Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Độ tin cậy được lấy ở mức 95%.
(Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.5.7. Kiểm định phƣơng sai ANOVA
Các yếu tố nhân khẩu độ tuổi, trình độ và thâm niên có từ ba nhóm mẫu trở lên thì áp dụng phương pháp kiểm định phương sai ANOVA.
KIểm định phương sai ANOVA (Analysis Of Variance) được dùng để kiểm định giả thuyết các nhóm tổng thể có giá trị trung bình bằng nhau.
- Levene test: Giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau”
+ Sig. < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0 => Không đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA mà phải sử dụng kiểm định Post Hoc (Thống kê tamhane‟s T2)
+ Sig. ≥ 0,05: chấp nhận giả thuyết H0 => Đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA.
- ANOVA test: Giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau”
+ Sig. < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0 => Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. + Sig. ≥ 0,05: chấp nhận giả thuyết H0 => Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Độ tin cậy được lấy ở mức 95%.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG VÀ DIỄN GIẢI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. KHÁI QUÁT VỀ CÔNG TY TNHH MỘT THÀNH VIÊN GỖ THANH SON SON
4.1.1. Thông tin về công ty
Tên doanh nghiệp: Công ty TNHH Một Thành Viên Gỗ Thanh Son .
Logo công ty:
Tên giao dịch: Công ty TNHH Một Thành Viên Gỗ Thanh Son Tên giao dịch quốc tế:THANH SON WOOD CO.,LTD
Trụ sở chính đặt tại: Ấp Cây Xoài - Xã Tân An - Huyện Vĩnh Cửu - Tỉnh Đồng Nai Điện thoại: 0618..972.222 Fax: 0618.972.079 Mã số thuế: 3600452490 Vốn điều lệ: 10.000.000.000 (Mười tỉ đồng). 4.1.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
Khởi nghiệp từ một xưởng cưa quy mô nhỏ. Đến tháng 10/2005 thành lập Doanh Nghiệp tư nhân Thanh son với 1 xưởng sản xuất diện tích 960m2, với công suất 25 công/tháng.
Đến năm 2007, Doanh nghiệp mở rộng sản xuất thêm một xưởng sản xuất diện tích 960m2
Năm 2008, nhận thấy cơ hội phát triển thị trường và nhu cầu ngày càng tăng. Doanh nghiệp quyết định mở rộng quy mô sản xuất thêm 2 xưởng với tổng diện tích 2880m2. Với số lượng nhân viên khoảng 300 người, công suất tăng từ 25 công/tháng lên đến 30 công/tháng.
Đến tháng 4/2017 Doanh nghiệp tư nhân Thanh Son chuyển thành Công ty TNHH một thành viên Gỗ Thanh Son.
Phương châm hoạt động của công ty là: “Uy tín luôn được tôn trọng, chất lượng sản phẩm luôn được nâng cao, đáp ứng nhanh các yêu cầu của khách hàng.”
Chức năng, nhiệm vụ và ngành nghề
Công Ty TNHH một thành viên Gỗ Thanh Son luôn phấn đấu để trở thành một trong những công ty đi đầu về ngành hàng inox, thép không gỉ ở Việt Nam. Luôn tuyển chọn các nguồn yếu tố đầu vào chất lượng như nguồn nhân lực, nguồn nguyên vật liệu,...được phối hợp để đưa ra thị trường những sản phẩm đạt yêu cầu, sản phẩm tốt, giá rẻ đến tay người tiêu dùng.
4.1.2 Tổng quan về công ty
4.1.2.1 Tầm nhìn
Bằng khát vọng tiên phong cùng chiến lược đầu tư phát triển bền vững. Công Ty TNHH một thành viên Gỗ Thanh Son trong tương lai gần sẽ mở rộng quy mô sản xuất, đáp ứng được nhu cầu các đối tác lớn và trở thành nhà cung cấp gỗ, đồ nội thất có uy tín và vị thế chiếm lĩnh thị trường trong khu vực và trên thế giới.
Công ty luôn khao khát có thể mang đến những sản phẩm tốt cho khách hàng. Đội ngũ nhân viên của công ty luôn có ý thức đặt lợt ích của khách hàng lên hàng đầu. Bên cạnh đó, để có được những sản phẩm tốt thì ban lãnh đạo công ty cũng không thể quên được công lao to lớn của đội ngũ nhân viên, chính vì thế công ty luôn cam kết tạo ra nhiều cơ hội cho đội cũng nhân viên của mình, giúp họ thành công cũng chính là giúp cả công ty thành công. Mỗi nhân viên đều có thể tự hào khi làm việc tại Công Ty TNHH một thành viên Gỗ Thanh Son.
4.1.2.2 Sứ mạng
Sứ mạng của Công Ty TNHH một thành viên Gỗ Thanh Son là cung cấp nhiều sản phẩm và các giải pháp toàn diện với chất lượng cao mang tính cạnh tranh. Công ty luôn mong muốn mang lại những sản phẩm và dịch vụ các sản phẩm về gỗ mang tính công nghiệp tốt nhất nhằm đáp ứng sự kì vọng của khách hàng, giúp khách hàng được sản phẩm đúng với giá trị đầu tư và mục tiêu trong chiến lược kinh doanh lâu dài của khách hàng. Ngoài ra, công ty cũng đã tạo ra nhiều công ăn việc làm ổn định cho hơn