Thang đo Kí
hiệu Phát biểu
Bản chất công việc (BCV)
BCV1 Đƣợc quyền quyết định, chịu trách nhiệm trong phạm vi công việc đƣợc giao
BCV2 Cơng việc có tính thử thách
BCV3 Cơng việc cho phép sử dụng tốt các năng lực cá nhân BCV4 Cơng việc phù hợp với trình độ chun mơn
BCV5 Công việc rất thú vị
Thu nhập (THU)
THU1 Thu nhập đƣợc trả đầy đủ và đúng hạn THU2 Thu nhập đƣợc trả công bằng, thỏa đáng THU3 Thu nhập tƣơng xứng với kết quả công việc THU4 Thu nhập đủ để đảm bảo cho cuộc sống
Cơ hội đào tạo và thăng tiến
(ĐTT)
ĐTT1 Cơ quan luôn tạo cơ hội đào tạo nâng cao kiến thức và kỹ năng làm việc
ĐTT2 Đƣợc cơ quan đào tạo đầy đủ các kỹ năng theo đúng vị trí việc làm
ĐTT3 Các chính sách về thăng tiến là rõ ràng, công khai ĐTT4 Cơ hội thăng tiến cho ngƣời có năng lực
Điều kiện làm việc
(ĐLV)
ĐLV1 Môi trƣờng làm việc sạch sẽ, tiện nghi ĐLV2 Khối lƣợng công việc hàng ngày hợp lý ĐLV3 Áp lực công việc vừa phải
Thang đo Kí
hiệu Phát biểu
ĐLV4 Khơng phải mất nhiều thời gian đi lại từ nhà đến cơ quan và ngƣợc lại
Lãnh đạo (LĐA)
LĐA1 Cấp trên thân thiện, dễ gần.
LĐA2 Luôn nhận đƣợc sự hỗ trợ của cấp trên khi cần thiết LĐA3 Khuyến khích cấp dƣới đổi mới cách làm việc LĐA4 Lắng nghe quan điểm và suy nghĩ của cấp dƣới
LĐA5 Luôn coi trọng tài năng và sự đóng góp của cấp dƣới đối với cơ quan
LĐA6 Sẵn sàng bảo vệ quyền lợi chính đáng cho cấp dƣới LĐA7 Ln đối xử công bằng với nhân viên cấp dƣới
LĐA8 Cấp trên có năng lực, tầm nhìn và khả năng điều hành
Đồng nghiệp (ĐNG)
ĐNG1 Đồng nghiệp ln sẵn lịng hỗ trợ, giúp đỡ ĐNG2 Các đồng nghiệp phối hợp tốt trong công việc ĐNG3 Đồng nghiệp thân thiện, dễ gần
ĐNG4 Có sự đồn kết cao trong cơ quan
Phúc lợi (PLO)
PLO1 Đƣợc tham gia bảo hiểm xã hội và bảo hiểm y tế đầy đủ PLO2 Ln nhận đƣợc sự hỗ trợ từ cơng đồn cơ quan
PLO3 Công việc ổn định trong tƣơng lai
PLO4 Các chế độ phúc lợi đƣợc thực hiện đầy đủ và kịp thời
Sự hài lịng cơng việc
(SHL)
SHL1 Về tổng thể tơi thích làm việ ccơ quan SHL2 Về tổng thể tơi thích cơng việc của mình SHL3 Nói chung, tơi hài lịng với cơng việc hiện tại
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
3.2.2. Nghiên cứu định lượng
* Mục đích nghiên cứu định lượng:
- Kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu;
- Đo lƣờng mức độ tác động của các yếu tố đến sự hài lịng trong cơng việc của CCNLĐ;
- Kiểm định sự khác biệt của sự hài lịng trong cơng việctheo biến nhân khẩu (giới tính, độ tuổi, thâm niên cơng tác, trình độ học vấn, vị trí cơng tác).
* Quy trình thực hiện:
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha.
Các thang đo đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Ngồi ra, Nunnally và Bernstein (1994) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013) cho rằng hệ số tƣơng quan biến - tổng (item-totalcorrelation) dùng để kiểm tra mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến khi cùng đo lƣờng một khái niệm nghiên cứu phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt u cầu.
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến - tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên.
- Kiểm định giá trị của thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0.5 ≤ KMO ≤ 1 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05;
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5;
Phƣơng sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1;
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Xây dựng phương trình hồi quy và phân tích tương quan
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hành phân tích tƣơng quan (nếu r < 0.3: quan hệ yếu, 0.3 < r < 0.5: quan hệ trung bình, r > 0.5: quan hệ mạnh) và hồi quy để thấy đƣợc mối quan hệ giữa nhân tố tác động đến sự hài lòng và mức độ tác động của các nhân tố này.
Phân tích hồi quy tuyến tính đƣợc sử dụng để xác định chiều hƣớng, mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, thông qua việc xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính có dạng:
SHL = β0 + β1*BCV + β2*THU + β3*ĐTT + β4*ĐLV + β5*LĐA +β6*ĐNG +β7*PLO + ε
Trong đó: βo: hằng số hồi quy, βi: trọng số hồi quy, ε: sai số.
Để đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy, các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc kiểm định. Các giả định đƣợc kiểm định trong nghiên cứu này cụ thể gồm:
Hiện tƣợng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Hiện tƣợng này dẫn đến các biến độc lập cung cấp cho mơ hình những thơng tin tƣơng tự nhau, khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Mặc dù hệ số R2 vẫn khá cao nhƣng đa cộng tuyến làm cho độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy tăng lên, làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa. Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) đƣợc sử dụng để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Có hiện tƣợng đa cộng tuyến khi hệ số VIF vƣợt quá 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân phối chuẩn của phần dƣ: có nhiều nguyên nhân khiến các phần dƣ không tuân theo phân phối chuẩn nhƣ: số lƣợng các phần dƣ không đảm bảo để phân tích; phƣơng sai không là hằng số hoặc sử dụng không đúng mơ hình. Vì vậy trong nghiên cứu này phƣơng pháp đƣợc sử dụng để khảo sát phân phối chuẩn của phần dƣ là biểu đồ tần số Histogram.
Tính độc lập của phần dƣ: Đại lƣợng thống kê Durbin - Waston (Kí hiệu là d) đƣợc dùng để kiểm định hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ, hiện tƣợng này có thể gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính.
Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Phân tích phương sai một yếu tố (Oneway-Anova)
Sau khi mơ hình đã đƣợc xử lý, việc thực hiện phân tích phƣơng sai một yếu tố đặt ra để kiểm định có sự khác biệt hay khơng về sự hài lịng theo những đặc điểm khác nhau nhƣ: giới tính, độ tuổi, thâm niên cơng tác, trình độ học vấn, vị trí cơng tác. Kiểm định Test of Homogeneity of Variances sử dụng thống kê Leneve cho biết kết quả kiểm định phƣơng sai. Với mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 có thể nói phƣơng sai của biến đánh giá giữa các nhóm CCNLĐ khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
* Quy mô mẫu và phương pháp lấy mẫu:
- Tổng thể nghiên cứu:
Tổng thể nghiên cứu của luận văn là CCNLĐ làm việc tại 18 xã, thị trấn thuộc huyện Phù Cát, tỉnh Bình Định, có giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên và vị trí cơng tác khác nhau.
Bảng 3.4: Hiện trạng diện tích, dân số, tổ chức bộ máy các đơn vị hành chính cấp xã thuộc huyện Phù Cát, tỉnh Bình Định năm 2021
TT Tên đơn vị hành chính Diện tích (km2) Dân số (ngƣời) Tổ chức bộ máy 1 Thị Trấn Ngô Mây 7,61 11.090 23 2 Thị Trấn Cát Tiến 17,42 11.468 23 3 Xã Cát Tân 28,05 16.698 23 4 Xã Cát Tƣờng 29,23 16.957 21 5 Xã Cát Nhơn 38,68 9.877 21 6 Xã Cát Hƣng 41,38 7.586 23 7 Xã Cát Thắng 8,54 7.864 21 8 Xã Cát Chánh 11,7 6.396 21 9 Xã Cát Trinh 47,68 13.347 23 10 Xã Cát Hải 44,14 5.586 21 11 Xã Cát Thành 42,34 8.563 21
TT Tên đơn vị hành chính Diện tích (km2) Dân số (ngƣời) Tổ chức bộ máy 12 Xã Cát Khánh 31,34 13.661 23 13 Xã Cát Tài 38,85 10.235 23 14 Xã Cát Hanh 44.22 15.482 23 15 Xã Cát Lâm 69,55 7.150 21 16 Xã Cát Hiệp 41,06 7.558 23 17 Xã Cát Sơn 113,58 5.322 21 18 Xã Cát Minh 25,12 15.145 23 Tổng cộng 680,19 16.6693 398 (Nguồn: https://phucat.binhdinh.gov.vn/#)
- Quy mô mẫu nghiên cứu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phƣơng pháp phân tích, nghiên cứu này sử dụng cơng cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) với 36 biến quan sát. Trong EFA, kích thƣớc mẫu đƣợc xác định thƣờng dựa vào (1) kích thƣớc tối thiểu và (2) số lƣợng biến đo lƣờng đƣa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013, trang 415) cho rằng kích thƣớc mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/ biến đo lƣờng là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lƣờng cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1. Bảng hỏi của nghiên cứu này bao gồm 36 biến quan sát, Do vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là: 36 x 5 = 180 quan sát.
* Tổ chức thu thập dữ liệu
Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả lựa chọn phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất là chọn mẫu tiện lợi. Việc thu thập dữ liệu đƣợc diễn ra tại 12 xã với tổng số 200 phiếu. Toàn bộ bảng hỏi đƣợc phát trực tiếp cho CCNLĐ. Tác giả đến từng xã để phát phiếu khảo sát cho các cán bộ, công chức, ngƣời lao động cùng với hƣớng dẫn trả lời để đảm bảo rằng tất cả mọi ngƣời hiểu đúng về nội dung câu hỏi. Một số đối tƣợng không gặp trực tiếp, tác giả nhờ ngƣời quen điều tra giúp. Sau khi các CCNLĐ hoàn thành phiếu khảo sát, tác giả thu nhận lại, hoặc nhờ cơng chức văn phịng của mỗi xã, thị trấn thu lại để tác giả để tiến hành tổng hợp, phân tích.
gia trả lời phiếu khảo sát). Sau khi kiểm tra tính hợp lệ của các phiếu thu về, có 08 phiếu khơng đạt u cầu do điền không đầy đủ thông tin, câu trả lời lệch phải hoặc lệch trái. Nhƣ vậy, tổng số phiếu khảo sát đảm bảo độ tin cậy đƣa vào phân tích xử lý dữ liệu là 186 phiếu (đạt tỷ lệ 93%), đáp ứng các yêu cầu về kích thƣớc mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu.
Chƣơng 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mẫu nghiên cứu