Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến CV20 18.76 7.663 .574 .772 CV21 18.76 6.971 .663 .750 CV22 18.76 7.502 .586 .770 CV23 18.44 7.632 .657 .755 CV24 18.60 7.796 .563 .775 CV25 18.74 8.674 .347 .819 Hệ số Cronbach alpha: 0,805
Thành phần Cơ hội đào tạo và thăng tiến gồm 04 biến quan sát là CH26, CH27, CH28 và CH29. Cả bốn biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.873 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần Cơ hội đào tạo và thăng tiến đạt yêu cầu. Các biến quan sát này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4. 9: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến CH26 10.20 4.685 .747 .830 CH27 10.27 4.536 .725 .840 CH28 10.01 4.656 .782 .817 CH29 9.91 4.947 .663 .862 Hệ số Cronbach alpha: 0,873
Thành phần Khen thưởng gồm 03 biến quan sát là KT30, KT31 và KT32. Cả ba biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.854 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần Khen thưởng đạt yêu cầu. Các biến quan sát này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4. 10: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo Khen thưởng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến KT30 6.19 2.260 .724 .797 KT31 6.50 2.081 .739 .783 KT32 6.38 2.264 .713 .806 Hệ số Cronbach alpha: 0,854
Thành phần Hài lòng chung gồm 04 biến quan sát là HL33, HL34, HL35 và HL36. Cả bốn biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Ngoài ra hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.828 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần Hài lòng chung đạt yêu cầu. Các biến quan sát này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4. 11: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo Hài lòng chung
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến HL33 10.92 4.279 .590 .812 HL34 11.25 3.967 .600 .807 HL35 11.17 3.552 .753 .737 HL36 11.28 3.374 .693 .767 Hệ số Cronbach alpha: 0,828
4.2.2. Đánh giá độ giá trị của thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành nhằm đánh giá độ giá trị của thang đo, cụ thể là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp rút trích được sử dụng để phân tích nhân tố trong nghiên cứu này là phương pháp Principal Component Analysis với phép quay vuông góc (Varimax).
4.2.2.1. Kết quả phân tích EFA của các yếu tố độc lập
➢ Kết quả phân tích EFA lần thứ nhất và các lần tiếp theo (xem phụ lục)
• Chỉ số KMO là 0,873 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,00 nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA
hưởng tại Eigenvalue = 1,158 và phương sai trích đạt 70,676% đồng thời, tất cả biến quan sát được rút trích vào các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (Factor Loading) đạt tiêu chuẩn lớn hơn 0,5 ngoại trừ các biến DK09, DK10, và CV25 bị loại do có trọng số < 0,5.
Kết quả phân tích EFA cho các lần tiếp theo sau đó tiếp tục loại các biến CV24, TN05 và CT19 do có chênh lệch hệ số tải giữa hai khái niệm nhỏ hơn 0.3.
➢ Kết quả phân tích EFA Lần cuối
• Chỉ số KMO là 0,855 lớn hơn 0,5; giá trị sig là 0,000 nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
• 26 biến quan sát còn lại đo lường 07 nhân tố độc lập được trích vào 07 nhân tố tại Eigenvalue = 1,247 và phương sai trích đạt 71,573%, đồng thời, tất cả biến quan sát được rút trích vào các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (Factor Loading) đạt tiêu chuẩn lớn hơn 0,5 và chênh lệch trọng số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0,3.
• Kết quả kiểm tra Cronbach’s Alpha tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013) để đánh giá thang đo chúng ta cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả của EFA. Thứ nhất, số lượng nhận tố rút trích được, thứ hai là trọng số nhân tố và thứ ba là tổng phương sai trích.
Bảng 4. 12: Kết quả EFA cuối cùng của thang đo các thành phần độc lập
Biến quan sát Các yếu tố
1 2 3 4 5 6 7 CH28 0,820 CH26 0,812 CH27 0,777 CH29 0,716 CT15 0,820 CT16 0,782 CT17 0,781 CT18 0,681 TN01 0,846 TN03 0,846 TN02 0,772 TN04 0,614 DN14 0,851 DN13 0,834 DN12 0,710 DN11 0,658 CV21 0,841 CV22 0,758 CV20 0,717 CV23 0,700 KT30 0,834 KT32 0,810 KT31 0,769 DK06 0,884 DK07 0,852 DK08 0,662 Cronbach’s Alpha 0,873 0,855 0,852 0,818 0,809 0,854 0,799
Extraction Method: Principal axis factoring.
Theo mô hình lý thuyết đề xuất có 07 thành phần độc lập với 32 biến quan sát đã được đưa vào phân tích EFA, kết quả phân tích đã rút trích được 07 nhân tố. Điều này cho thấy thang đo đã rút trích được đúng với số lượng thành phần trong mô hình lý thuyết đề xuất và đúng với kỳ vọng mà mô hình lý thuyết đã đặt ra. Như vậy, thang đo đạt được giá trị phân biệt trên tất cả các yếu tố độc lập của mô hình.
Xem xét trọng số của các biến quan sát tải lên khái niệm tương ứng của lần phân tích EFA cuối cùng đều lớn hơn 0.5 và có chênh lệch hệ số tải nhân tố của các biến với các nhóm nhân tố đều nhỏ hơn 0.3 điều này cho thấy thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Tóm lại, kết quả phân tích EEA ở trên cho thấy thang đo các thành phần độc lập đã đạt được độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt. Kết quả này được sử dụng cho bước phân tích hồi quy nhằm kiểm định các giả thuyết ở phần tiếp theo.
4.2.2.2. Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc
Theo kết quả phân tích EFA tại bảng 4.6 cho thấy, hệ số KMO là 0,767 với mức ý nghĩa là 0,00 trong kiểm định Bartlett. Như vậy, thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố khám phá. Tổng phương sai trích là 65,686% lớn hơn 50% và chỉ số Eigenvalue là 2,627 lớn hơn 1. Các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5. Điều này cho thấy thang đo đạt được giá trị phân biệt khi chỉ rút trích đúng một nhân tố như mô hình lý thuyết đề xuất, đồng thời cũng đạt được độ giá trị hội tụ do có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, tổng phương sai trích trên 50%
Bảng 4. 13: Kết quả phân tích EFA của sự hài lòng
Hệ số KMO = 0,770
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000
Biến quan sát Sự hài lòng
HL35 .875 HL36 .841 HL34 .771 HL33 .762 Chỉ số Eigenvalue 2,650 Phương sai trích 66,244% Cronbach’s Alpha 0,828
Do đó, thang đo sự hài lòng vẫn giữ nguyên 04 biến quan sát và đạt được độ giá trị để tiếp tục các phân tích tiếp theo.
4.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi qui bội
Sau khi phân tích nhân tố, có 07 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của nhân tố là trung bình của các các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H7 như đã mô tả ở trên.
4.3.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, chúng ta phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính thì phân tích hồi quy được xem là phù hợp. Ngoài ra cũng cần phải lưu ý mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, nếu tương quan mạnh thì phải lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình hồi quy chúng ta đang xem xét.
Theo Bảng 4.14, ta thấy có tồn tại mối tương quan giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng của CCVC) với các biến độc lập (Thu nhập, Quan hệ với cấp trên, Cơ hội Đào tạo và thăng tiến, quan hệ với đồng nghiệp, Bản chất công việc, Khen thưởng và Điều kiện làm việc) với mức ý nghĩa 1%. Như vậy các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng đều tồn tại thấp nhất từ 0.196 đến cao nhất là 0.454 nên không gây quan ngại về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong quá trình phân tích hồi quy. Tuy nhiên cũng cần có thêm những đánh giá khi tiến hành phân tích hồi quy để xem xét hiện tượng này.
Bảng 4. 14: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu CH CT TN DN CV KT DK HL Hệ số tương quan CH 1 0,434** 0,430** 0,313** 0,442** 0,436** 0,277** 0,415** CT 0,434** 1 0,423** 0,426** 0,251** 0,422** 0,253** 0,462** TN 0,430** 0,423** 1 0,249** 0,257** 0,454** 0,416** 0,359** DN 0,313** 0,426** 0,249** 1 0,338** 0,362** 0,207** 0,435** CV 0,442** 0,251** 0,257** 0,338** 1 0,308** 0,296** 0,410** KT 0,436** 0,422** 0,454** 0,362** 0,308** 1 0,278** 0,544** DK 0,277** 0,253** 0,416** 0,207** 0,296** 0,278** 1 0,196** HL 0,415** 0,462** 0,359** 0,435** 0,410** 0,544** 0,196** 1 **0,Tương quan tại mức ý nghĩa 00,01 (2-tailed)0,
Trong đó: HL: Sự Hài lòng, CT: Quan hệ với cấp trên, CH: Cơ hội đào tạo và thăng tiến, DK: Điều kiện làm việc, TN: Thu Nhập, DN: Quan hệ với đồng nghiệp,
CV: Bản chất công việc, KT: Khen thưởng.
4.3.2. Phân tích hồi quy bội
Dựa vào các kết quả phân tích ở trên, chúng ta sẽ đưa tất cả 07 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu vào phân tích hồi quy bội bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter)
Bảng 4.16 cho thấy, trị thống kê F được tính từ R bình phương của mô hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0.000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.15 cho thấy hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,417 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 41,7%. Tức là có khoảng 41,7% biến thiên của sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu được giải thích bởi 4 thành phần: Quan hệ với cấp trên, quan hệ với đồng nghiệp, bản chất công việc, và khen thưởng.
Bảng 4. 15: Chỉ tiêu đánh giá mô hình hồi quy
Model Summaryb
Model
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .660 .436 .417 .48188 1.829
a. Predictors: Hằng số, DK, DN, CH, CV, KT, CT, TN b. Dependent Variable: HL
Bảng 4. 16: Phân tích ANOVA trong mô hình Hồi quy
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 38.892 7 5.556 23.927 .000a
Residual 50.390 217 .232
Total 89.282 224
a. Predictors: Hằng số, DK, DN, CH, CV, KT, CT, TN b. Dependent Variable: HL
Bảng 4. 17: Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .748 .258 2.893 .004 CH .052 .058 .058 .904 .367 .625 1.601 CT .163 .057 .181 2.869 .005 .652 1.533 TN .039 .050 .050 .774 .440 .634 1.577 DN .165 .061 .160 2.693 .008 .737 1.356 CV .195 .060 .192 3.228 .001 .732 1.366 KT .283 .055 .321 5.118 .000 .662 1.510 DK -.052 .045 -.066 -1.148 .252 .783 1.278 a. Dependent Variable: HL
Kết quả xác định hệ số hồi quy của các biến độc lập được thể hiện trên Bảng 4.17 cho thấy: sự giải thích của 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 5%. Theo đó, tất cả 04 biến đều có tương quan thuận chiều với sự hài lòng của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường. Trong khi đó có 03 biến độc lập không có ý nghĩa thống kê khi tác động đến biến phụ thuộc sự hài lòng do có giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 0,05, đó là Cơ hội đào tọa và thăng tiến, Thu nhập và Điều kiện làm việc. Do vậy, phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng như sau:
Sự hài lòng = 0.321 Khen thưởng + 0.192 Bản chất công việc + 0.181 Quan hệ với cấp trên + 0.160 Quan hệ với đồng nghiệp.
4.3.3. Kiểm định giả thuyết
Dựa trên kết qua phân tích hồi quy để giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra trong mô hình nghiên cứu đề xuất.
Một là, trong số 7 giả thuyết nêu ra trong mô hình đề xuất, có 04 giả thuyết gồm: H3, H4, H5, và H7 được chấp nhận ở mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0,05. Đồng thời có 03 giả thuyết bị bác bỏ gồm: H1, H2 và H6.
Bảng 4. 18: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung Kết quả
kiểm định
H1 Có mối quan hệ cùng chiều giữa thu nhập và sự hài
lòng công việc. Từ chối
H2 Có mối quan hệ cùng chiều giữa điều kiện làm việc và
sự hài lòng công việc. Từ chối
H3 Có mối quan hệ cùng chiều giữa quan hệ đồng nghiệp
và sự hài lòng công việc. Chấp nhận
H4 Có mối quan hệ cùng chiều giữa quan hệ với cấp trên
và sự hài lòng công việc. Chấp nhận
H5 Có mối quan hệ cùng chiều giữa bản chất công việc và
sự hài lòng công việc. Chấp nhận
H6 Có mối quan hệ cùng chiều giữa cơ hội đào tạo &
thăng tiến và sự hài lòng công việc. Từ chối
H7 Có mối quan hệ cùng chiều giữa khen thưởng và sự hài
Thứ hai, mức độ ảnh hưởng (quan trọng) của từng nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa được xác định như sau:
− Khen thưởng là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng trong công việc. Cụ thể là, khi sự hài lòng đối với khen thưởng tăng, giảm 01 đơn vị thì sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tăng, giảm 0,321 đơn vị.
− Bản chất công việc là nhân tố có ảnh hưởng mạnh thứ hai đến sự hài lòng trong công việc. Cụ thể là, khi sự hài lòng đối với bản chất công việc tăng, giảm 01 đơn vị thì sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tăng, giảm 0,192 đơn vị.
− Quan hệ cấp trên là nhân tố có ảnh hưởng mạnh thứ ba đến sự hài lòng trong công việc. Cụ thể là, khi sự hài lòng đối với quan hệ cấp trên tăng, giảm 01 đơn vị thì sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tăng, giảm 0,181 đơn vị.
− Quan hệ với Đồng nghiệp là nhân tố có ảnh hưởng yếu nhất đến sự hài lòng trong công việc. Cụ thể là, khi sự hài lòng đối với mối quan hệ với đồng nghiệp tăng, giảm 01 đơn vị thì sự hài lòng trong công việc của CCVC Sở Tài Nguyên và Môi Trường tăng, giảm 0,160 đơn vị.
4.3.4. Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết