Được thực hiện theo trình tự sau: Trước tiên, tiến hành thống kê mô tả về các đối tượng được khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ chun mơn, thâm niên cơng tác, chức danh /vị trí cơng việc và tổng thu nhập. Sau đó, tiến hành các kiểm định như:
3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Cronbach (1951) trong Nguyễn Đình Thọ (2013, tr. 355) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo chứ khơng tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Theo phương pháp kiểm định hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha, hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo lớn hơn 0,6 là thang đo đó có thể chấp nhận về độ tin cậy.
Hệ số tương quan biến tổng (item-total correclation) là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (lớn hơn từ 0,95 trở lên) sẽ cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong đo lường.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích được tiến hành để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Khi sử dụng EFA để đánh giá thang đo, cần lấy tổng (hoặc trung bình) để tính giá trị cho các nhân tố (biến tiềm ẩn) cho phân tích tiếp theo.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >=0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >50%. Thứ tư, là hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Thứ năm, là sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA tác giả thực hiện với phép trích Principle Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
3.4.3 Phân tích tương quan
Trong bước này, phép phân tích tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá độ tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Ngoài ra, cũng
cần xét tới mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập để đánh giá về khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Trong bảng tương quan Correlations, giá trị sig giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhỏ hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập đó có tương quan với biến phụ thuộc, nếu lớn hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập đó khơng tương quan với biến phụ thuộc và nên loại bỏ biến đó trước khi chạy hồi quy. Khi sig nhỏ hơn 0,05, cần chú ý tới hệ số tương quan Pearson để đánh giá mức độ tương quan mạnh/yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Nếu các giá trị sig giữa các biến độc lập lớn hơn 0,05 nghĩa là giữa các biến độc lập này khơng có mối tương quan và nó càng khẳng định tính "độc lập" tốt giữa các biến độc lập. Nếu sig nhỏ hơn 0,05 thì lưu ý tới hệ số tương quan Pearson để xem tính tương quan mạnh hay yếu giữa các biến và có thể xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Hệ số tương quan Pearson càng tiến về 1 thì càng tương quan mạnh. Ngược lại, hệ số này càng tiến gần về 0 thì tương quan càng yếu. Cần lưu ý đến giá trị sig: nếu mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải < 0,01 tương ứng với các dấu (**) được đánh dấu trên hệ số tương quan r, còn mức ý nghĩa là 5% thì sig < 0,05 tương ứng với các dấu (*) được đánh dấu trên hệ số tương quan r.
3.4.4 Phân tích hồi quy
Nhằm xác định mức độ tác động của các nhân tố độc lập lên các nhân tố phụ thuộc. Phương trình hồi quy sẽ được thực hiện cho nhân tố hiệu quả làm việc theo các nhân tố tuyển dụng, đào tạo, động viên khuyến khích và nhân tố đánh giá việc thực hiện.
Sử dụng bảng Model Summary, chú ý giá trị Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) cho biết các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) sự biến thiên của biến phụ thuộc
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy.
Hệ số phóng đại phương sai VIF< 10 dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF < 2 thì phải thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Sử dụng trọng số hồi quy chuẩn hóa để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng biểu đồ Scatter Plot, kết quả đồ thị nếu các điểm phân bố của phần dư có các dạng: đồ thị Parabol, đồ thị Cubic,.. hay các dạng đồ thị khác khơng phải đường thẳng thì dữ liệu đã vi phạm giả định liên hệ tuyến tính. Nếu giả định quan hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường tung độ 0 (trường hợp biểu diễn phần dư chuẩn hóa Standardized Residual ở trục tung).
Biểu đồ tần số của các phần dư Histogram, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, thì phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, tức là giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
3.4.5 Phân tích ANOVA
Nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng.
Nếu biến định tính có 02 giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp Independent Samples T Test. Bảng Independent Samples Test thể hiện:
- Nếu sig Levene's Test < 0.05 thì phương sai giữa 2 biến là khác nhau, sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances not assumed để kết luận:
+ Giá trị sig T-Test < 0.05 kết luận rằng có sự khác biệt.
- Nếu sig Levene's Test >= 0.05 thì phương sai giữa 2 giá trị của biến định tính là không khác nhau, là đồng nhất lúc này ta sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed để kết luận:
+ Giá trị sig T-Test < 0.05 kết luận rằng có sự khác biệt.
+ Giá trị sig T-Test >= 0.05 kết luận rằng khơng có sự khác biệt.
Trường hợp biến định tính có từ ba (03) giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp one-way-anova. Bảng Test of Homogeneity of Variances, lúc này sig của Levene Statistic thể hiện:
- Nếu sig ở kiểm định này >= 0.05, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng ANOVA < 0.05, kết luận rằng có sự khác biệt. Nếu sig ở bảng ANOVA >= 0.05, kết luận rằng khơng có sự khác biệt.
- Nếu sig ở kiểm định này < 0.05 thì kiểm định Welch, quan sát bảng Robust Tests of Equality of Means. Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0.05, kết luận rằng có sự khác biệt. Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests ≥ 0.05, kết luận rằng khơng có sự khác biệt.
Ý nghĩa giá trị trung bình trong thang đo khoảng
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5 = 0.8 Ý nghĩa các mức như sau:
1.00 – 1.80: Rất khơng đồng ý/ Rất khơng hài lịng/ Rất không quan trọng… 1.81 – 2.60: Khơng đồng ý/ Khơng hài lịng/ Khơng quan trọng…
2.61 – 3.40: Không ý kiến/ Trung bình… 3.41 – 4.20: Đồng ý/ Hài lịng/ Quan trọng…
Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày tổng quan về thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, xác định kích thước mẫu. Từ đó, nêu cách thức chọn mẫu và cách tiến hành khảo sát. Đồng thời, chương này cũng trình bày cách điều chỉnh thang đo, hoàn chỉnh bảng câu hỏi; giới thiệu những điểm cơ bản trong sử dụng và diễn giải kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích khám phá nhân tố EFA; phân tích tương quan; phân tích hồi quy và phân tích ANOVA.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Tất cả dữ liệu được thu thập từ đội ngũ CB CCVC đang công tác tại các cơ quan, đơn vị thuộc UBND quận 3. Để đạt được kích thước mẫu đề ra, tác giả đã thực hiện gửi 300 phiếu khảo sát bằng cách gởi trực tiếp đến từng đơn vị cần khảo sát. Bản thân tác giả đã đến từng cơ quan, đơn vị trực tiếp trao đổi cụ thể về những yêu cầu, nội dung, cách thức ghi trên phiếu đến các nhóm đối tượng khảo sát trong mỗi đơn vị (với thời gian trao đổi và giải đáp các thắc mắc (nếu có) từ 20 đến 30 phút đối với một đơn vị). Sau đó, hẹn và thu lại phiếu sau bảy ngày, với kết quả là nhận lại được 294 phiếu. Tuy nhiên, trong đó có bốn phiếu khơng hợp lệ nên bị loại ra trước khi nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS.20. Cuối cùng, mẫu điều tra được chọn là 290 quan sát (lớn hơn kích thước mẫu tối thiểu), đáp ứng được yêu cầu về tỷ lệ quan sát trên một biến quan sát, nên đảm bảo cho việc nhập liệu làm cơ sở để phân tích dữ liệu.
Như vậy, có tất cả 290 phiếu trả lời hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu. Thông tin mô tả chi tiết của mẫu khảo sát về giới tính, độ tuổi, trình độ chun mơn, thâm niên công tác, chức danh và tổng thu nhập được trình bày trong bảng sau. Tỷ lệ này nhìn chung, phù hợp với tỷ lệ chung của từng đơn vị. Vì vậy, mẫu thu được có tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu.
Hai mươi sáu biến quan sát đo lường năm khái niệm trong nghiên cứu được tiến hành mã hóa để nhập liệu và phân tích bằng việc sử dụng phần mềm SPSS.20.
Kết quả thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Nguồn: Kết quả khảo sát được xử lý trên phần mềm SPSS
Tần số Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 103 35,5 Nữ 187 64,5 Độ tuổi Dưới 30 tuổi 48 16,5 Từ 30 đến 40 tuổi 127 43,8 Trên 40 tuổi 115 39,7 Trình độ chun mơn Trung cấp, cao đẳng 50 17,3 Đại học 204 70,3 Sau đại học 36 12,4 Thâm niên Dưới 1 năm 5 1,7 Từ 1 đến 3 năm 37 12,8 Từ 4 đến 6 năm 41 14,1 Trên 6 năm 207 71,4 Chức danh
Công chức, viên chức hoặc tương đương 247 85,2
Lãnh đạo phòng, ban, cơ quan, đơn vị 43 14,8
Thu nhập Dưới 5 triệu đồng/tháng 69 23,8 Từ 5 đến dưới 6 triệu đồng/tháng 47 16,2 Từ 6 đến dưới 7 triệu đồng/tháng 37 12,7 Từ 7 đến dưới 10 triệu đồng/tháng 82 28,3 Trên 10 triệu đồng/tháng 55 19,0
Giới tính:
Tỷ lệ nam và nữ có sự chênh lệch lớn. Có tổng cộng 103 CB CCVC là nam (chiếm tỷ lệ 35,5%) và 187 CB CCVC là nữ (chiếm tỷ lệ 64,5%). Điều này cho thấy tác giả đã thực hiện phần lớn phiếu khảo sát được gửi đến các cơ sở giáo dục là các trường MN, TH và các trường THCS (có 10/17 đơn vị được khảo sát là các trường thuộc khối MN, TH và THCS với số phiếu được khảo sát là 179/290 chiếm 61,72% tổng số phiếu).
Biểu đồ 2.1: Thống kê tỷ lệ giới tính mẫu nghiên cứu
Độ tuổi:
Dựa vào kết quả khảo sát, có thể thấy rằng đối tượng tham gia phỏng vấn chủ yếu có độ tuổi trung niên từ 30 đến 40 tuổi, chiếm tỷ lệ 43,8%. Tiếp theo là nhóm độ tuổi trên 40 tuổi chiếm tỷ lệ 39,7%. Tỷ lệ CB CCVC dưới 30 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất là 16,5%. Qua đó, cho thấy đội ngũ CB CCVC của quận tương đối lớn tuổi, khi mà tỷ lệ tuổi trên 40 chiếm tỷ lệ khá cao, trong khi độ tuổi dưới 30 thì khá thấp.
35,5%
64,5% Nam
Biểu đồ 2.2: Thống kê tỷ lệ độ tuổi mẫu nghiên cứu
Trình độ chun mơn:
Nhìn vào biểu đồ sau, có thể thấy đội ngũ CB CCVC của quận 3 có trình độ chun mơn là đại học khá cao (chiếm 70,3%). Trung cấp, cao đẳng chiếm 17,3% và thấp nhất là sau đại học chiếm 12,4%. Điều này là phù hợp với thực tế khi mà tiêu chuẩn tuyển dụng đầu vào đều yêu cầu trình độ đại học trở lên.
Biểu đồ 2.3: Thống kê tỷ lệ trình độ chun mơn đối tượng nghiên cứu.
16,5%
43,8% 39,7%
Dưới 30 tuổi Từ 30 đến 40 tuổi Trên 40 tuổi
17,3% 70,3% 12,4% Trung cấp, cao đẳng Đại học Sau đại học
Thâm niên:
Kết quả khảo sát cho thấy đội ngũ CB CCVC của Quận 3 có thâm niên làm việc trên 6 năm với tỷ lệ chiếm 71,4%. Điều này là phù hợp, khi mà phần lớn đối tượng khảo sát có độ tuổi từ 30 trở lên chiếm hơn 80%. Trong khi đó, dưới 4 năm thâm niên làm việc chiếm khoảng 30%.
Biểu đồ 2.4: Thống kê tỷ lệ thâm niên đối tượng nghiên cứu.
Chức danh:
Trong 290 đối tượng khảo sát, thì có 43 đối tượng là Lãnh đạo phòng, ban, cơ quan, đơn vị, 247 đối tượng cịn lại là cơng chức, viên chức hoặc tương đương. Được thể hiện qua biểu đồ sau:
1,7% 12,8% 14,1% 71,4% Dưới 1 năm Từ 1 đến 3 năm Từ 4 đến 6 năm Trên 6 năm
Biểu đồ 2.5: Thống kê tỷ lệ chức danh đối tượng nghiên cứu.
Thu nhập:
Phần lớn mức thu nhập của đối tượng mẫu nghiên cứu là từ 7 – 10 triệu đồng (chiếm 28,3%). Bên cạnh đó, mức thu nhập dưới 5 triệu đồng với 23,8%, trên 10 triệu đồng là 19%, từ 5 đến dưới 6 triệu đồng là 16,2% và thấp nhất là mức thu nhập trên 6 đến dưới 7 triệu đồng với 12,7%.
Biểu đồ 2.6: Thống kê tỷ lệ thu nhập đối tượng nghiên cứu.
85,2% 14,8%
Công chức, viên chức hoặc tương đương Lãnh đạo phòng, ban, cơ quan, đơn vị
23,8% 16,2% 12,7% 28,3% 19% Dưới 5 triệu đồng/tháng Từ 5 đến dưới 6 triệu đồng/tháng Từ 6 đến dưới 7 triệu đồng/tháng Từ 7 đến dưới 10 triệu đồng/tháng Trên 10 triệu đồng/tháng
4.2 Kiểm định độ tin cậy và phù hợp của thang đo
Sau khi thực hiện thống kê mô tả thông tin các đối tượng được khảo sát (thống kê mô tả được thực hiện chi tiết trong phần phụ lục 1), ta thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha nhằm mục đích là kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các câu hỏi trong thang đo tương đương với nhau, nghĩa là hệ số Cronbach’s Alpha sẽ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay khơng.
Theo tác giả Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) thì việc sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA sẽ giúp loại bỏ đi các biến không phù hợp.
Cịn theo Nunnally và Bernstein (1994) thì tiêu chí để đánh giá độ tin cậy của thang đo là:
- Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha > 0.7;
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 vì đây được coi là biến rác nên sẽ bị loại khỏi thang đo.
4.2.1 Thang đo các biến độc lập ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc
Trong mơ hình nghiên cứu, hiệu quả làm việc được xác định và đo lường thông qua bốn thành phần: (1) Tuyển dụng; (2) Đào tạo; (3) Động viên, khuyến khích; (4) Đánh giá việc thực hiện.
Thang đo tuyển dụng gồm bốn biến quan sát là TD1, TD2, TD3 và TD4 có hệ