CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.5. Phƣơng pháp xử lý số liệu
Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện bằng cách khảo sát bằng phiếu 52 nhân viên đang làm việc tại Công ty theo cách thiết kế mẫu nghiên cứu, thu thập thông tin từ mẫu khảo sát trên; phân tích dữ liệu bằng phần mềm xử lý SPSS 22.
Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, một số phƣơng pháp phân tích sẽ đƣợc sử dụng trong nghiên cứu, cụ thể nhƣ sau:
2.5.1. Phân tích mô tả
Phân tích này là phân tích thống kê tần số để mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát nhƣ: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, bộ phận công tác, chức danh công việc…
2.5.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sử dụng Cronbach alpha để kiểm tra độ tin cậy (reliability) các tham số ƣớc lƣợng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu.
2.5.3. Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Sau khi phân loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, độ giá trị (validity) đƣợc xem xét đến thông qua phân tích EFA, kiểm định KMO và Bartlett. Phân tích nhân tố đƣợc sử dụng để thu gọn các tham số ƣớc lƣợng, nhận diện các nhân tố và chuẩn bị cho các phân tích tiếp theo.
2.5.4. Phân tích mối quan hệ:
Để kiểm định mối quan hệ giữa các khía cạnh của tiền lƣơng ảnh hƣớng đến năng suất lao động của nhân viên trong mô hình nghiên cứu, sử dụng phƣơng pháp tƣơng quan với hệ số tƣơng quan “Pearson correlation coefficient”, đƣợc ký hiệu bởi chữ “r”. Giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1
Nếu r > 0 thể hiện tƣơng quan đồng biến. ngƣợc lại, r <0 thể hiện tƣơng quan nghịch biến. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính.
| r | 1 : quan hệ giữa 2 biến càng chặt. | r | 0 : quan hệ giữa 2 biến càng yếu.
Mức ý nghĩa của “sig” của hệ số tƣơng quan, cụ thể nhƣ sau: < 5%: mối tƣơng quan khá chặt chẽ
<1%: mối tƣơng quan rất chặt chẽ
Hiện tƣợng đa cộng tuyến: quy tắc là khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bƣớc kế tiếp, sử dụng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính bội để xác định mức ý nghĩa và mối tƣơng quan tuyến tính của các biến trong mô hình.