STT Câu hỏi tham khảo Hiệu chỉnh Nguồn Mã hóa
1 Văn hóa thứ bậc AB
1.1 Cơ quan tôi hoạt động theo những quy định, nguyên tắc và có cấu trúc, trật tự.
Có sự phân cấp, phân quyền rõ ràng trong cơ quan anh chị
công tác. Zammuto và
Krakower (1991)
AB1
1.2
Các quy trình, thủ tục quan liêu thường chi phối những việc mọi người làm.
AB2
1.3 Cơ quan làm việc rất nghiêm
túc và trật tự. Thảo luận AB3
2 Văn hóa phát triển BC
2.1 Con người cơ quan tôi rất năng động và sáng tạo trong công việc.
Cơ quan anh/chị làm việc rất
năng động. Zammuto và
Krakower (1991)
BC1 2.2 Mọi người luôn sẵn sàng thử làm
và đối mặt với rủi ro.
Mọi người luôn sẵn sàng với công việc mới và chấp nhận rủi ro.
BC2
2.3
Trong cơ quan anh/chị đóng góp sáng kiến kinh nghiệm để đổi mới phong cách làm việc là việc cần thiết
Thảo luận BC3
3 Văn hóa hợp lý CD
3.1 Cơ quan tôi tập trung vào hiệu suất công việc
Hồn thành cơng việc là ưu tiên hàng đầu của công chức trong cơ quan của anh/chị.
Zammuto và Krakower
(1991)
CD1
3.2 Quan tâm chính là nhận được kết quả từ công việc như thế nào
Kết quả công việc là điều kiện tiên quyết đánh giá mức độ hồn thành cơng việc tại cơ quan của anh/chị.
CD2
3.3 Mọi người khơng làm việc mang
tính cá nhân (Bỏ) 3.4 Công chức ln cố gắng hồn thành cơng việc một cách tốt nhất có thể. Thảo luận CD3 4 Văn hóa nhóm DF
4.1 Cơ quan tôi làm việc quan tâm đến con người
Cơ quan anh/chị chú trọng phát triển các cá nhân trong tổ chức.
Zammuto và Krakower
DF1 Cơ quan anh/chị như một gia
STT Câu hỏi tham khảo Hiệu chỉnh Nguồn Mã hóa
4.3 Mọi người tự chia sẻ rất nhiều về bản thân
Đóng góp, chia sẽ, hợp tác là hoạt động thường xuyên diễn ra trong cơ quan của anh/chị
DF3
4.4
Cơ quan anh/chị có dùng ngân sách để khen thưởng cho cá nhân có đóng góp cải tiến hiệu quả trong công việc
Thảo luận
DF4
4.5
Lãnh đạo cơ quan trực tiếp trao quyền để cá nhân hồn thành tốt cơng việc theo u cầu.
DF5
5 Động lực phụng sự công PSC
5.1 Phụng sự cơng có ý nghĩa rất quan trọng đối với tôi
Phụng sự công là mục tiêu to lớn trong hành động của anh/chị
PSC1
5.2 Công việc hằng ngày nhắc nhở chúng tôi phối hợp với nhau
Để hồn thành cơng việc một cách tốt nhất, anh/chị thường xuyên hợp tác, phối hợp với
đồng nghiệp PSC2
5.3 Đối với tôi, tạo sự khác biệt trong xã hội có ý nghĩa nhiều hơn so với thành tích cá nhân
Thay đổi cách nhìn của xã hội theo hướng tích cực quan trọng hơn việc đạt được thành
tích cá nhân PSC3
5.4 Tơi sẵn sàng hy sinh vì lợi ích của
xã hội PSC4
5.5
Tôi không ngại gặp vấn đề khó khăn vì quyền lợi của người khác thậm chí nếu nó có nghĩa là tơi sẽ bị chế nhạo
Anh chị khơng ngại khó khăn vì quyền lợi của người khác mặc dù có ảnh hưởng đến lợi ích cả nhân
PSC5
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
3.5. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Dựa vào các quan sát được chọn, tiến hành thống kê mô tả về các đối tượng được khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tổng thu nhập, thâm niên công tác; kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbanch’s Alpha; phân tích khám phá nhân tố EFA; phân tích tương quan; phân tích hồi quy.
3.5.1. Kiểm định độ tin cậy cảu thang đo bằng hệ số Cronbanch’s Alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan trong giữa các biến quan sát thang đo. Nó dùng để đánh giá độ tin cậy của các nhóm nhân tố và từng biến quan sát nhỏ bên trong nhóm nhân tố đó. Theo Peterson, 1994 thì hệ số Cronbach’s alpha phải nằm trong giới hạn từ 0,7 đến 1,0. Trong các trường hợp cỡ mẫu nhỏ thì hệ số tin cậy Cronbach’s alpha bằng 0,6 vẫn có thể được chấp nhận. Đồng thời, các biến quan sát phải có hệ số tương quan giữa các biến và tổng (item-total correlation) phải lớn hơn 0,3.
Thang đo được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s alpha, với hệ số này sẽ giúp loại những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu trong quá trình nghiên cứu vì các biến này có thể tạo ra các nhân tố giả.
Phương pháp phân tích Cronbach’s alpha thực chất là phép kiểm định mức độ tương quan lẫn nhau của các biến quan sát trong thang đo thông qua việc đánh giá sự tương quan giữa bản thân các biến quan sát và tương quan điểm số trong từng biến quan sát với điểm số toàn bộ các biến quan sát. Hệ số Cronbach’s alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao.
Thơng thường những thang đo có hệ số Cronbach’s alpha trong khoảng từ 0,7 - 0,8 là sử dụng được, thang đo có hệ số Cronbach’s alpha trong khoảng từ 0,8 – 1,0 được xem là thang đo tốt. Tuy nhiên đối với các trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới thì thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được.
3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại bỏ các biến không đủ độ tin cậy sẽ thực hiện việc phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng để thu nhỏ các tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ
giữa các biến với nhau. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện thơng qua đánh giá các chỉ tiêu sau để bảo đảm ý nghĩa thống kê:
Kiểm định trị số KMO (Kaiser- Meyer – Olkin):
Đây là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố, trị số KMO có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1,0 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu, cịn trong trường hợp nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Đánh giá hệ số tải nhân tố (Factor loading –FL):
Đây là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số tải nhân tố (Factor loading –FL) phụ thuộc vào kích thước mẫu quan sát và mục đích nghiên cứu. Nếu FL>0,3 là đạt mức tối thiểu với kích thước mẫu bằng hoặc lớn hơn 350, nếu FL>0,4 là quan trọng và FL>0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Khi kích thước mẫu khoảng 100 thì nên chọn FL>0,55; cịn nếu kích thước mẫu bằng 50 thì nên chọn FL>0,75. Do đó để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (Factor loading –FL) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố đối với cỡ mẫu nhỏ hơn 350.
Đánh giá giá trị Eigenvalue:
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, đánh giá hệ số Eigenvalue là một trong những cách để xác định số lượng nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser chỉ những nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại vì khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc (Garson, 2003).
3.5.3. Phân tích tương quan
Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thiết H0:
Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể với các giả thuyết.
Nếu kiểm định này có ý nghĩa trong thống kê (Sig<0,05) thì ta có khả năng bác bỏ giả thuyết và chấp nhận các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể. Điều này đồng nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
H1: Có sự tương quan giữa các biến.
Giá trị p của kiểm định là một số sao cho với mọi α > p thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0. Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định Barlett’s cho các kết quả sau:
Nếu giá trị p > α thì chấp nhận giả thuyết H0
Nếu giá trị p < α thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Đánh giá phương sai trích:
Phương sai trích hay là phần trăm biến thiên (cummulative) của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố. Tiêu chuẩn đạt yêu cầu đối với phương sai trích là tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% trở lên (Hair và cộng sự, 1998).
Giá trị tổng phương sai trích có ý nghĩa cho biết tổng số phần trăm biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố.
3.5.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập hay biến giải thích) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích. Sau khi hồn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (Kiểm định Cronbach’s alpha) và kiểm định giá trị khái niệm thang đo (Phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến khơng đảm bảo giá trị hội tụ tiếp tục bị loại bỏ khỏi mơ hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các biến. Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng như xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập (các nhân tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc (năng suất lao động) trong mơ hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi quy. Giá trị của biến mới trong mơ hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó. Tuy nhiên trước khi tiến hành phân tích hồi quy, cần kiểm tra các giả
3.5.5. Kiểm định ANOVA
Mục đích của phân tích này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng
Trường hợp biến định tính có 02 giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp Independent Samples T Test.
Quan sát bảng Independent Samples Test:
- Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 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: Có sự khác biệt.
+ Giá trị sig T-Test >= 0,05 chúng ta kết luận: Khơng có sự khác biệt.
- Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoặc bằng 0,05 thì phương sai giữa 2 giá trị của biến định tính là khơng khác nhau, sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed để kết luận:
+ Giá trị sig T-Test < 0,05 kết luận: Có sự khác biệt.
+ Giá trị sig T-Test >= 0,05 kết luận: Khơng có sự khác biệt.
Trường hợp biến định tính có từ 03 giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp one-way-anova.
Quan sát bảng Test of Homogeneity of Variances, xét sig của Levene Statistic. - Nếu sig ở kiểm định này >= 0,05, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng ANOVA < 0,05, kết luận: Có sự khác biệt. Nếu sig ở bảng ANOVA >= 0,05, kết luận: 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: Có sự khác biệt. Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests ≥ 0.05, kết luận: Khơng có sự khác biệt.
3.5.6. Ý nghĩa giá trị trung bình trong thang đo khoảng
1.81 – 2.60: Không đồng ý/ Không hài lịng/ Khơng quan trọng… 2.61 – 3.40: Khơng ý kiến/ Trung bình…
3.41 – 4.20: Đồng ý/ Hài lịng/ Quan trọng…
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu.
Phần phương pháp nghiên cứu đã nêu lên được phương pháp nghiên cứu định tính, phương pháp nghiên cứu định lượng và xây dựng quy trình nghiên cứu; khảo sát tồn bộ cán bộ cơng chức đang làm việc tại UBND Quận 3; nghiên cứu cũng đã xác định được phương pháp thu thập dữ liệu đồng thời trình bày cụ thể về các bước xử lý và phân tích dữ liệu gồm đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan hồi quy.
45% 55% Nam Nữ
Biểu đồ 4.1: Cơ cấu đối tượng khảo sát theo giới tính
(Nguồn: Phân tích từ phần mềm SPSS)
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện tại UBND Quận 3. Theo kích thước mẫu đề ra, 220 phiếu khảo sát được gửi đi, nhận lại được 204 phiếu trong đó 200 phiếu hợp lệ, 04 phiếu không hợp lệ do không đánh hoặc đánh hai lần vào một khảo sát. Số phiếu không hợp lệ này được loại bỏ trước khi đưa vào phần mềm.
Với 200 phiếu được nhập vào phần mềm để phân tích thì kết quả cho thấy hồn tồn hợp lệ, có giá trị, với kết quả như sau:
Về giới tính: