8. Kết cấu luận văn
2.2.3.2 Kỹ thuật phân tích số liệu
Dữ kiệu thu thập đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0. Sau khi mã hĩa và làm sạch dữ liệu sẽ trải qua các bƣớc sau:
+ Đánh giá độ tin cậy và độ giá trị các thang đĩ. Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha, qua đĩ các biến khơng phù hợp sẽ bị loại
nếu hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 và thang đo sẽ đƣợc chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha >0.6.
+ Sau khi loại các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ đƣợc xem xét tính phù hợp thơng qua phân tích nhân tố EFA. Trƣớc khi tiến hành phân tích nhân tố, kiểm tra xem việc dùng phƣơng pháp này cĩ phù hợp hay khơng bằng cách tính hệ số KMO, điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố là hệ số KMO>0.5. Phân tích nhân tố sẽ cho kết quả liệu các biến (chỉ số) dùng để đánh giá sự thỏa mãn cơng việc cĩ độ kết dính cao khơng. Các biến cĩ hệ số tƣơng quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Phƣơng pháp trích “Principal components” đƣợc sử dụng kèm với phép xoay “Varimax”.
+ Hệ số tƣơng quan giữa sự thỏa mãn cơng việc chung với các nhân tố của sự thỏa mãn sẽ đƣợc xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến trong đĩ biến phụ thuộc là sự thỏa mãn cơng việc nĩi chung, biến độc lập dự kiến sẽ là sự thỏa mãn đối với thu nhập, đào tạo thăng tiến, cấp trên, đồng nghiệp, đặc điểm cơng việc, điều kiện làm việc, và phúc lợi cơng ty.
Khi xây dựng mơ hình hồi quy, phƣơng pháp lựa chọn biến Enter đƣợc tiến hành. Hệ số xác định R2
điều chỉnh đƣợc dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng nhƣ kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, các dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm phân phối chuẩn của phần dƣ (dùng Histogram và Q-Q plot), hiện tƣợng đa cộng tuyến ( hệ số VIF).
Cuối cùng, phân tích phƣơng sai ANOVA đƣợc thực hiện đối với các biến kiểm sốt nhƣ: giới tính, độ tuổi, vị trí cơng tác, thời gian làm việc tại cơng ty và trình độ học vấn để kiểm định xem cĩ sự khác biệt hay khơng theo từng nhĩm biến nêu trên đối với các nhân tố ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn cơng việc của ngƣời lao động.
Tĩm tắt chƣơng II
Nghiên cứu đƣợc thực hiện bằng hai giai đoạn, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định tính bằng hình thức thảo luận tay đơi theo một nội dung đƣợc chuẩn bị trƣớc dựa theo các thang đo cĩ sẵn. Nội dung thảo luận sẽ đƣợc ghi nhận, tổng hợp làm cơ sở cho việc điều chỉnh và bổ sung các biến.
Nghiên cứu định lƣợng với kỹ thuật thu thập dữ liệu là phỏng vấn thơng qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS. Sau khi mã hĩa và làm sạch dữ liệu sẽ trải qua các phân tích chính thức nhƣ sau: đánh giá độ tin cậy và giá trị các thang đo, phân tích nhân tố sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm, kiểm định mơ hình đề xuất bằng hồi quy đa biến. Tiếp theo phân tích phƣơng sai ANOVA đƣợc thực hiện đối với các biến kiểm sốt nhƣ: giới tính, độ tuổi, vị trí cơng tác, thời gian làm việc tại cơng ty và trình độ học vấn.
CHƢƠNG III
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Giới thiệu
Tiếp theo chƣơng Phƣơng pháp nghiên cứu, chƣơng này sẽ giới thiệu về các kết quả nghiên cứu thơng qua việc xử lý, phân tích dữ liệu thu thập đƣợc. Kết quả nghiên cứu đƣợc giới thiệu ở chƣơng này sẽ gồm bốn phần là mơ tả mẫu điều tra, kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng hồi qui đa biến. Kiểm định sự khác biệt giữa các biến kiểm sốt bằng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA.