3.1. Quy trịnh nghiïn cûâu3.2. Phín tđch dûơ liïơu 3.2. Phín tđch dûơ liïơu
3.2.1. Kiïím ắnh Cronbach’s Alpha
Viïơc taơo ra ặúơc mươt thang ăo húơp l cho câc cíu hi cơ thïí nơi lađ tưịi quan troơng vađ ln tâc ăương mươt câch ríịt lúân túâi kïịt quă thu laơi ặúơc.
Trong ăơ:
α: Thïí hiïơn mûâc ăươ liïn kïịt vúâi nhau ca câc cíu hi cơ cuđng thang ăo;
ρ: Hïơ sưị tûúng quan trung bịnh giûơa câc cíu hi; N: Sưị cíu hi, ýịu tưị trong băng khăo sât.
Theo McGraw Hill, câc biïịn quan sât cơ hïơ sưị tûúng quan vúâi biïịn tưíng ặúơc goơi lađ Item-Total Correlation, nïịu:
- Item-Total Correlation < 0.3: Loaơi biïịn nađy;
- Cronbach’s Alpha > 0.6: Thang ăo ăăm băo ăươ tin cíơy.
3.2.2.Phín tđch nhín tưị khâm phâ EFA
Phín tđch nhín tưị khâm phâ ặúơc xem lađ mươt câch duđng ăïí phín tđch câc sưị liïơu thưịng kï, phûúng phâp nađy cơ muơc ăđch rt goơn mươt tïơp gưìm tíịt că biïịn quan sât thađnh câc nhơm nhín tưị nhûng víỵn giăi thđch ặúơc nươi dung vađ thưng tin ca câc biïịn ban ăíìu so vúâi biïịn tưíng.
Trong ăơ, Factor loading lađ thưng sưị duđng ăïí ăăm băo
mûâc nghơa thûơc tïị ca phûúng phâp phín tđch nhín tưị khâm phâ EFA, trong ăơ:
Nghiïn cûâu ûâng duơng phêp xoay vng gơc Varimax trong phûúng phâp phín tđch thađnh tưị chđnh PCA.
3.2.3. Trõ trung bịnh
Phûúng phâp trõ trung bịnh ặúơc sûê duơng ăïí phín tđch dûơ liïơu khăo sât nhùìm sùưp xïịp vađ nhíơn xêt vïì tíìm quan troơng ca câc nhín tưị gíy ra câc phđ phaơm trong giai ăoaơn thi cưng nhađ thêp tiïìn chïị bùìng phûúng thûâc thûơc hiïơn dûơ ân thiïịt kïị-thi cưng.
Tûđ ăíịy tịm ra câc ýịu tưị cơ xïịp haơng cao (Nhơm ăíìu băng) vađ câc ýịu tưị xïịp haơng thíịp (nhơm cịi băng) ăïí phín tđch:
- Nïu bíơt ặúơc nghơa ca thûâ haơng câc ýịu tưị. - Ruât ra nhûơng nguơ yâ.
- Duđng thûơc tïị ăïí l lơn, giăi thđch vị sao câc ýíu tưị ăơ cơ thûâ haơng cao hĩơc thíịp.
- Bịnh lơn câc nhín tưị.
- So sânh kïịt quă vûđa phín tđch vúâi câc kïịt quă nghiïn cûâu trûúâc ăơ hĩơc vúâi câc qịc gia khâc vađ phín tđch bịnh lơn taơi sao giưịng hĩơc taơi sao khâc.
- Ăûa ra nhûơng nhíơn xêt, ăânh giâ.
Nhûơng nhín tưị gíy ra phđ phaơm trong thúđi gian thi cưng nhađ thêp cưng nghiïơp bùìng phûúng thûâc thûơc hiïơn dûơ ân thiïịt kïị-thi cưng trong băng cíu hi khăo sât dûúâi ăíy:
3.3. Kïịt quă phín tđch dûơ liïơu
Nghiïn cûâu tiïịn hađnh liïn hïơ vúâi hún 300 ăưịi tûúơng, tuy nhiïn chĩ cơ 252 ăưịi tûúơng chíịp nhíơn khăo sât vađ
Nghiïn cûâu xâc ắnh phđ phaơm trong giai ăoaơn thi cưng nhađ thêp cưng nghiïơp bùìng phûúng thûâc thûơc hiïơn dûơ ân thiïịt kïị - thi cưng
thu ặúơc 215 băng khăo sât húơp lïơ, ăaơt tyê lïơ 71.67% trong sưị khăo sât, trong ăơ, cơ 37 băng khưng húơp lïơ (chiïịm 14.68 %) vađ 215 băng húơp lïơ chiïịm (85.32%).
Kïịt quă sau khi chaơy EFA líìn 3 sau khi ă loaơi b câc
biïịn khưng tha mn ăiïìu kiïơn, ặúơc thïí hiïơn nhû sau: KMO = 0.766 phín tđch nhín tưị ặúơc xem lađ phuđ húơp vúâi dûơ liïơu thûơc tïị, câc quan sât cơ tûúng quan vúâi nhau trong tưíng thïí vúâi kiïím ắnh Bartlett cô Sig = 0.000 < 0.05. Taơi Eigenvalue = 1.045 (1.405 >1 ăaơi diïơn cho phíìn biïịn thiïn ặúơc giăi thđch búêi mưỵi nhín tưị, thị nhín tưị rt ra cơ nghơa tơm tùưt thưng tin tưịt nhíịt) rt trđch ặúơc 8 nhín tưị tûđ 32 biïịn quan sât vúâi tưíng phûúng sai trđch ặúơc lađ 76.99% (> 50%) (ăiïìu nađy chûâng toê 76.99% biïịn thiïn ca dûơ liïơu ặúơc giăi thđch búêi 8 nhín tưị ặúơc taơo ra) vađ khưng cơ nhín tưị múâi nađo ặúơc hịnh thađnh so vúâi mư hịnh nghiïn cûâu ăïì xịt ban ăíìu. Nhû víơy, sau khi phín tđch EFA líìn 3 thị 32 biïịn quan sât nađy ă ăăm băo ặúơc tiïu chín phín tđch EFA (ăaơt ýu cíìu).
Nhơm 1: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Víơt tûăơng vai
trođ ănh hûúêng nhíịt trong viïơc giăi thđch sûơ biïịn thiïn dûơ liïơu lađ 15.472%. Ăiïìu nađy cho thíịy câc víịn ăïì liïn quan ăïịn Víơt tû ăâng ặúơc quan tím, ăơ lađ câc ngn liïơu ăíìu vađo nhû bï tưng, cưịt thêp, cưịp pha, giađn giâo,… quýịt ắnh ăïịn câc phđ phaơm trong quâ trịnh thi cưng. Víơt tû xíy dûơng ăơng vai trođ khâ quan troơng trong viïơc quýịt ắnh hiïơu quă trong dûơ ân vađ phđ phaơm chđnh cng cơ ngn nhín tûđ nhơm nađy. Trong giai ăoaơn lïn kïị hoaơch mua, sûê duơng víơt tû trong dûơ ân, nïịu cơ nhûơng kïị hoaơch khưng tưịt s dïỵ gíy ra phđ phaơm chi phđ ăíìu tû. Trong giai ăoaơn thiïịt kïị, viïơc lûơa choơn víơt tû sûê duơng trong dûơ ân nïịu khưng tưịt s ănh hûúêng ăïịn viïơc hao huơt víơt tû cơ nhiïìu hay khưng, cung ûâng ca víơt tû trong cưng tâc thi cưng cơ ăíìy ă hay khưng, cơ ăăm băo chíịt lûúơng dûơ ân hay khưng, an toađn hay khưng an toađn trong quâ trịnh thi cưng, tiïịt kiïơm hay phđ phaơm, ăiïìu kiïơn thi cưng vúâi víơt tû trïn cơ ăăm băo khưng, tiïịn ăươ thi cưng cơ ặúơc ăăm băo hay khưng,…
Nhơm 2: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Tưí ăươi ăơng vai
trođ ănh hûúêng thûâ hai trong viïơc giăi thđch sûơ biïịn thiïn cuêa dûơ liïơu lađ 13.533%. Thûơc tïị, viïơc sûê duơng tưí ăươi trong viïơc thi cưng ănh hûúêng ríịt lúân ăïịn viïơc quăn l phđ phaơm trong quâ trịnh thi cưng dûơ ân. Cơ thïí nơi, viïơc phín bưí tưí ăươi trong dûơ ân khưng phuđ húơp s gíy ra viïơc lng phđ nhín lûơc líỵn thúđi gian. Bïn caơnh ăô, viïơc lûơa
Nghiïn cûâu xâc ắnh phđ phaơm trong giai ăoaơn thi cưng nhađ thêp cưng nghiïơp bùìng phûúng thûâc thûơc hiïơn dûơ ân thiïịt kïị - thi cưng
Băng 1.Băng lûúơc khăo câc nhín tưị gíy ra phđ phaơm trong giai ăoaơn thi cưng dûơ ân
Hịnh 6.Câc nhín tưị gíy ra phđ phaơm khi lađm thûơc tïị so vúâi ûúâc lûúơng ban ăíìu
choơn nhađ thíìu phuơ cng khâ quan troơng trong viïơc thûơc hiïơn triïín khai dûơ ân theo hịnh thûâc thiïịt kïị-thi cưng vị trïn thûơc tïị seơ khâc hoađn toađn vúâi giai ăoaơn bâo giâ, nhíơn thíìu.
Nhơm 3: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Khưng gian
ăơng vai trođ ănh hûúêng thûâ ba giăi thđch sûơ biïịn thiïn dûơ liïơu 10.293%. Câc víịn ăïì bưị trđ mùơt bùìng thi cưng câc cưng tâc khâc nhau trïn cưng trûúđng khâ quan troơng, viïơc nađy cơ thïí giăm thiïíu hĩơc lađm tùng lïn câc va chaơm ca câc ăươi nhơm, câc cưng tâc khâc nhau trïn cưng trûúđng. Viïơc bưị trđ mùơt bùìng thi cưng khưng húơp l s gíy ra viïơc chíơm tiïịn ăươ, cng nhû khưng ăâp ûâng ặúơc tiïịn ăươ cung ûâng víơt tû trïn cưng trûúđng, gíy ra lng phđ tiïịn ăươ cng nhû chi phđ thi cưng dûơ ân.
Nhơm 4: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Thiïịt bõ mây mơc ăơng vai trođ ănh hûúêng thûâ tû giăi thđch sûơ biïịn thiïn dûơ liïơu 8.894%. Viïơc lûơa choơn mây môc phuđ húơp vúâi nhu cíìu thi cưng trïn cưng trûúđng cng khâ quan troơng.
Nhơm 5: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Thưng tinăông
vai trođ ănh hûúêng thûâ nùm giăi thđch sûơ biïịn thiïn dûơ liïơu 7.833%. Viïơc thưng tin chín giao giûơa câc bươ phíơn nïịu cơ sai sơt cng s gíy ra víịn ăïì thi cưng sai, vađ phăi ăíơp ăi xíy laơi lađm lùơp laơi câc cưng tâc khưng mong muưịn.
Nhơm 6: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Ăiïìu kiïơn bïn ngoađiăơng vai trođ ănh hûúêng thûâ sâu giăi thđch sûơ biïịn thiïn dûơ liïơu 7.554%. Câc ăiïìu kiïơn thúđi tiïịt, biïịn ăương giâ că thõ trûúđng, biïịn ăương t giâ hưịi ăơi cng gíy ra câc víịn ăïì vïì viïơc tùng chi phđ thi cưng cưng trịnh, hĩơc khưng lađ phăi thay ăưíi phûúng ân thi cưng, lûơa choơn nhađ thíìu phuơ khâc ăïí ăâp ûâng ặúơc câc ýu cíìu vïì chi phđ ă ăïì ra.
Nhơm 7: Câc nhín tưị liïn quan ăïịn Cưng tâc trûúâc ăơng vai trođ ănh hûúêng thûâ băy giăi thđch sûơ biïịn
thiïn 6.893%. Viïơc sùưp xïịp quy trịnh thi cưng trïn cưng trûúđng cng ăơng vai trođ quan troơng khi khưng lïn kïị hoaơch húơp l, câc cưng tâc sau s bõ giân ăoaơn do cưng tâc trûúâc chûa hoađn thađnh, díỵn ăïịn viïơc chíơm trïỵ vađ gíy ra câc phđ phaơm khưng ăâng cơ.
Nhơm 8: Câc nhín tưị liïn quan Khâc ăông vai trođ ănh hûúêng thûâ tâm giăi thđch sûơ biïịn thiïn cođn laơi. Câc nhín tưị liïn quan khâc cng gíy ra câc phđ phaơm ăâng kïí trong quâ trịnh thûơc hiïơn dûơ ân.
(1) TB1. “Sûê duơng mây mơc thiïịt bõ cơ cưng sịt lúân hún ýu cíìu”.
Ăíy lađ nhín tưị cơ giâ trõ trung bịnh lúân nhíịt theo thưịng kï (Mean = 4.140) taơi câc cưng trịnh nhađ cưng nghiïơp úê khu vûơc TP. HCM, vị thûơc tïị hiïơn nay taơi Viïơt Nam ngađnh cưng nghiïơp chûa cú giúâi hơa trong thi cưng mươt câch triïơt ăïí. Câc loaơi mây mơc thûúđng khưng cơ ă dûơ liïơu lûơa choơn phuđ húơp, ăưìng thúđi câc mây mơc c nïn viïơc sûê duơng thiïịt bõ khưng hiïơu quă do đt lûơa choơn khi ặâng trûúâc nhûơng khưịi lûúơng cưng viïơc ăa daơng khâc nhau. Vđ duơ: Cưng tâc lùưp dûơng câc cíịu kiïơn nh vađ to nïịu cơ ă thiïịt bõ nhađ thíìu s sûê duơng hai loaơi thiïịt bõ khâc nhau, nhûng do khưng cơ ă ăiïìu kiïơn nïn sûê duơng loaơi to cho că hai muơc ăđch nơi trïn. Mùơt khâc, nhûơng mây mơc c nùng sịt khưng chùưc chùưn (vị mây c dïỵ hû hng, khơ thao tâc) nïn nhađ thíìu thûúđng cơ xu hûúâng choơn theo ăiïìu kiïơn an toađn nïn choơn mây cơ cưng sịt lúân díỵn ăïịn lng phđ.
(2) VT6. “Víơt tû bõ lưỵi do chïị taơo”.
Trong lơnh vûơc nhađ cưng nghiïơp thûúđng duđng víơt tû chïị taơo toađn phíìn (mươt phíìn) ăïí ăííy nhanh tưịc ăươ nhađn cưng nghiïơp, dûúâi âp lûơc vïì thúđi gian ca Ch ăíìu tû khi cơ sùĩn câc díy chìn cưng nghïơ, vị víơy tiïịn ăươ thûúđng gíịp câc quy trịnh săn xịt lađm trong mươt thúđi gian ngùưn. Ăưìng thúđi quy trịnh thi cưng lađ sûơ kïịt húơp giûơa thi cưng taơi chưỵ vađ câc cíịu kiïơn thi cưng taơi nhađ mây. Tûđ ăơ s cơ nhûơng khâc biïơt vïì mùơt sai sưị, díỵn ăïịn sai sưị ca nhûơng cíịu kiïơn chïị taơo trûúâc khưng phuđ húơp vúâi nhûơng sai sưị ca câc cíịu kiïơn taơi cưng trûúđng hĩơc nhûơng ăo ăaơc thûơc tïị taơi cưng trûúđng…
(3) CT1. Dođng cưng tâc khưng ăưìng nhõp ăiïơu. Thûơc tïị khi thi cưng vúâi nhiïìu tưí ăươi vúâi cíịu taơo tưí ăươi vađ nùng sịt khâc nhau vúâi khưịi lûúơng thûơc hiïơn cuêa câc tưí ăươi cng khâc nhau, câc cưng tâc nađy thûúđng giao cho câc nhađ thíìu phuơ thûơc hiïơn, câc nhađ thíìu phuơ cơ kïị hoaơch riïng ca hoơ ăïí tưịi ûu cuơc bươ, díỵn ăïịn tưịc ăươ thi cưng cho nhûơng khưịi lûúơng cưng viïơc tûđng cưng tâc khưng ăưìng bươ cơ nhûơng cưng tâc trûúâc lađm nhanh, cưng tâc sau chíơm díỵn ăïịn tưìn ăoơng lađm lưỵi nhõp trong hïơ thưịng vađ gíy ra phđ phaơm.