CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ PHÂN TÍCH
4.2.1 Đánh giá độ tin cậy
Như đã trình bày, để đánh giá thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau thì nghiên cứu sử dụng hệ số Chronbach Alpha. Các biến không phù hợp sẽ bị loại bỏ nếu Hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 và các yếu tố không phù hợp sẽ bị loại bỏ nếu hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.6 (Hair và các đồng sự, 2010).
Các câu hỏi trong nghiên cứu được dùng để đo lường các yếu tố: Sự hài lòng trong công việc: 5 biến JS1, JS2, JS3, JS4, JS5 Cam kết tình cảm: 6 biến AC1, AC2, AC3, AC4, AC5, AC6 Cam kết liên tục: 6 biến CC1, CC2, CC3, CC4, CC5, CC6 Cam kết quy chuẩn: 6 biến NC1, NC2, NC3, NC4, NC5, NC6 Ý định nghỉ việc: 4 biến TI1, TI2, TI3, TI4
Các yếu tố trên được đưa vào phân tích và lần lượt có kết quả trong Bảng 4-2. Theo kết quả cho thấy tất cả các yếu tố đều có hệ số Chronbach Alpha trên 0.6. Và các câu hỏi nhằm xác định các yếu tố đều có hệ số Corrected Item-Total Correlation trên 0.4. Riêng 2 yếu tố là Sự hài lịng trong cơng việc và Cam kết quy chuẩn có thang đo Sự hài lịng trong cơng việc số 3 và Cam kết quy chuẩn số 1 nếu loại bỏ đi thì Hệ số Chronbach Alpha của yếu tố cao hơn. Tuy nhiên, bài viết nhận thấy sự gia tăng khơng đáng kể. Vì vậy, bài viết quyết định giữ lại 2 thang đo này để giữ nguyên bản nhất của biến sau khi nghiên cứu ở các chương trước. Vì vậy, kết quả đánh giá độ tin cậy các câu hỏi thang đo được đánh gia đủ độ tin cậy để phân tích đến các bước tiếp theo.
Bảng 4-2. Hệ số Cronbach Alpha của các thang đo trong nghiên cứu
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Sự hài lịng trong cơng việc (Hệ số Chronbach Alpha = 0.909)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ JS1 13.1736 15.473 .854 .871 JS2 13.1597 15.478 .852 .871 JS3 13.6389 19.211 .458 .948 JS4 13.1528 15.767 .866 .869 JS5 13.2083 15.886 .848 .873
Cam kết tình cảm (Hệ số Chronbach Alpha = 0.886)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ AC1 16.0278 24.153 .701 .867 AC2 15.9653 22.985 .739 .860 AC3 15.9375 23.332 .694 .867 AC4 16.1111 23.204 .639 .878 AC5 15.8889 23.330 .729 .862 AC6 16.0069 23.420 .707 .865
Cam kết liên tục (Hệ số Chronbach Alpha = 0.935)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ CC1 15.69 20.717 .722 .933 CC2 15.89 19.610 .828 .920 CC3 15.93 20.387 .839 .919 CC4 16.08 21.000 .762 .928 CC5 15.82 19.687 .860 .916 CC6 15.97 19.866 .834 .919
Cam kết quy chuẩn (Hệ số Chronbach Alpha = 0.911)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ NC1 17.3333 21.944 .625 .912 NC2 17.2917 20.082 .764 .894 NC3 17.4375 19.339 .785 .891 NC4 17.3194 19.827 .827 .885 NC5 17.3056 19.137 .831 .883 NC6 17.5833 20.720 .684 .905
Ý định nghỉ việc (Hệ số Chronbach Alpha = 0.926)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ TI1 7.69 12.007 .766 .924 TI2 7.77 11.241 .868 .889 TI3 7.79 11.747 .855 .895 TI4 7.85 11.692 .822 .905 4.2.2 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố nhằm xác định các biến thuộc trong cùng một nhóm thuộc tính và nhóm các nhân tố này lại thành một nhóm. Phân tích nhân tố nhóm các biến lại với nhau để giảm số lượng các biến đến mức có thể sử dụng được và tạo thuận tiên cho việc phân tích hồi quy sau này. Kết quả phân tích nhân tố có thể tạo ra 1 yếu tố mới hoặc loại bỏ một vài yếu tố so với ban đầu. Và như đã đề cập, phân tích nhân tố sẽ dựa vào các hệ số bao gồm Sig. trong kiểm định Barlett phải nhỏ hơn 0.05, hệ số KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, điểm dừng Eigenvalues lớn hơn 1, tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% và hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn giá trị nhất định tùy vào kích thước mẫu theo các tiêu chí như đã tổng hợp ở Bảng 4-3.
Để ma trận phân tích hệ số tải nhân tố trở nên đơn giản và dễ giải thích, nghiên cứu tiến hành xoay các nhân tố nhằm tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Nghiên cứu sử dụng phép trích Phân tích thành các nhân tố chính (Principel Axis Factoring) và phép xoay Varimax với Chuẩn hóa Kaiser do đặc điểm phức tạp của mơ hình.
Bảng 4-3. Bảng tiêu chí các hệ số trong phân tích nhân tố
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Hệ số Tiêu chí phù hợp
Sig. Nhỏ hơn 0.05
KMO Nằm trong khoảng 0.5 đến 1
Eigenvalues Lớn hơn 1 Tổng phương sai trích Lớn hơn 50%
Tải nhân tố
Lớn hơn 0.45 tương ứng kích thước mẫu là 144 –Hair và các đồng sự (2010)
Hệ số chỉ thuộc trong 1 yếu tố
Phân tích nhân tố biến độc lập
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố với Hệ số tải nhân tố là 0.45, ta thấy hệ số KMO lớn hơn 0.5 và giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 (các biến có thể nói là khơng tương quan với nhau trong tổng thể). Tuy nhiên tại điểm Tổng phương sai trích là 72.623% (lớn hơn 50%) với hệ số Eigenvalues vừa đủ lớn hơn 1 (1.006) xoay thành 4 nhân tố với các thang đo NC5, JS2 và JS1 phụ thuộc vào 2 yếu tố (với hệ số tải nhân số từ 0.45 đến 0.5). Như vậy, với kết quả này chưa đạt yêu cầu để tiến hành phân tích.
Nhận thấy rằng kết quả phân tích nhân tố lấy các kết quả có Hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 trong điều kiện thận trọng như đã nêu ở Chương 3. Trong phạm vi tối ưu hệ số tải từ 0.45 đến 0.5 với số lượng mẫu từ 120 – 150 nên bài viết thực hiện nâng hệ số tải lên 0.5. Điều này vừa giúp các biến thực tế có ý nghĩa như đã nêu, vừa giúp bài viết phân tích nhân tố loại đi các biến không đạt yêu cầu trong kiểm định này.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố với Hệ số tải nhân tố được nâng lên 0.5, ta có kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập sau khi sử dụng phép xoay như Bảng 4-4:
Bảng 4-4. Bảng phân tích nhân tố các biến độc lập lần 2
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Hệ số KMO 0.937 Hệ số Eigenvalues 2790.276 Tổng phương sai trích 72.623% Sig. .000 Ma trận các nhân tố đã xoay Các nhân tố 1 2 3 4 CC6 .837 CC5 .797 CC4 .776 CC3 .762 CC2 .699 CC1 .603 NC3 .828 NC4 .781 NC6 .725 NC5 .684 NC2 .654 NC1 .610 AC3 .846 AC4 .768 AC2 .758 AC5 .751 AC1 .746 AC6 .687 JS4 .672 JS5 .672 JS2 .667 JS3 .634 JS1 .620
Kết quả cũng tương tự với các hệ số KMO, phương sai trích và Sig. Tuy nhiên lần chạy phân tích nhân tố này đã loại đi các phụ thuộc vào 2 biến của các thang đo NC5, JS2 và JS1. Kết quả xoay cho ra 4 yếu tố bao gồm:
Yếu tố 1: Có 6 thang đo CC6, CC5, CC4, CC3, CC2, CC1 Yếu tố 2: Có 6 thang đo NC3, NC4, NC6, NC5, NC2, NC1 Yếu tố 3: Có 6 thang đo AC3, AC4, AC2, AC5, AC1, AC6 Yếu tố 4: Có 4 thang đo JS4, JS5, JS2, JS3, JS1
Như vậy với kết quả trên, các thang đo được trích ra theo đúng các biến đã phân tích ban đầu ở Chương 2 và Chương 3. Như vậy, các thang đo có thể sử dụng đại diện cho các biến lần lượt với từng yếu tố bên trên là Cam kết liên tục, Cam kết quy chuẩn, Cam kết tình cảm và Sự hài lịng trong cơng việc.
Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Tiếp theo, sau khi tiến hành phân tích nhân tố biến phụ thuộc Ý định nghỉ việc với Hệ số tải nhân tố 0.5, ta có kết quả như Bảng 4-5:
Bảng 4-5. Bảng phân tích nhân tố các biến phụ thuộc
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Hệ số KMO 0.836 Hệ số Eigenvalues 457.413 Tổng phương sai trích 81.892% Sig. .000 Ma trận nhân tố Nhân tố 1 TI2 .930 TI3 .922 TI4 .902 TI1 .864
Phương pháp phân tách: Phân tích thành nhân tố chính. a. 1 nhân tố được phân tách.
Ta thấy hệ số KMO lớn hơn 0.5 và giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 (các biến có thể nói là không tương quan với nhau trong tổng thể). Tại điểm Tổng phương sai trích là 81.892% (lớn hơn 50%) với hệ số Eigenvalues lớn hơn 1 (3.276) xoay thành chỉ 1 nhân tố với các biến TI2, TI3, TI4 và TI1 có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Như vậy, với kết quả này có thể kết luận tất cả các câu hỏi thuộc biến Ý định nghỉ việc ban đầu đạt yêu cầu để tiến hành phân tích.
4.3 ĐÁNH GIÁ SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ NHÂN KHẨU HỌC
ĐẾN Ý ĐỊNH NGHỈ VIỆC
4.3.1 Thống kê mô tả các yếu tố và Ý định nghỉ việc của CBCC tại các đơn vị sự nghiệp hành chính cấp Phường thuộc Q11 – Tp. HCM nghiệp hành chính cấp Phường thuộc Q11 – Tp. HCM
Để đánh giá và tổng hợp các yếu tố mà bài viết đã đề cập, nghiên cứu đã gộp 27 thang đo thành 5 yếu tố. Các biến mới được hình thành được mã hóa bao gồm JS, AC, CC, NC và TI. Giá trị các biến mới này được tính tốn theo phép tính trung bình cộng dựa trên các biến như trong Bảng 4-6.
Bảng 4-6. Bảng mã hóa các biến đại diện mới cho các biến nghiên cứu
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Biến mới Dựa trên các biến Ý nghĩa diễn đạt
JS JS1, JS2, JS3, JS4, JS5 Sự hài lòng trong công việc AC AC1, AC2, AC3, AC4, AC5, AC6 Cam kết tình cảm
CC CC1, CC2, CC3, CC4, CC5, CC6 Cam kết liên tục NC NC1, NC2, NC3, NC4, NC5, NC6 Cam kết quy chuẩn
Sau khi phân tích các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các yếu tố trên, bài viết có một số nhận định ở từng yếu tố đối với các CBCC đang công tác tại các đơn vị sự nghiệp hành chính cấp Phường thuộc Q11 – Tp. HCM như Bảng 4-7:
Bảng 4-7. Bảng giá trị các biến nghiên cứu
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn
JS 3.316667 1.000000
AC 3.197917 0.956710
CC 3.179398 0.893315
NC 3.475694 0.890459
TI 2.592014 1.124950
Sự hài lịng trong cơng việc có trung bình là 3.32, mức này tương đối trên mức trung trung dung (3 điểm trên thang đo Linkert 5 điểm). Song song đó, độ lệch chuẩn là 1. Tức là sự hài lòng của các CBCC tại các Phường thuộc Quận 11 có sự chênh lệch khá lớn và trải dài. Nhưng chung quy lại, từ con số trung bình, ta có thể cho rằng mức độ hài lịng trong cơng việc của họ nằm ở mức trên trung bình là khá tốt.
Tương tự, các yếu tố Cam kết với tổ chức cũng có điểm tương đối trên mức trung bình một chút với Cam kết tình cảm là 3,20, Cam kết liên tục là 3.18 và Cam kết quy chuẩn nhỉnh hơn chút với 3.48. Như vậy, ta có thể đánh giá mức độ mà các CBCC tại các Phường thuộc Q11 – Tp. HCM cam kết với Phường mà họ cơng tác chưa có vấn đề gì đáng nghiêm trọng khu chỉ ở mức hơn trung dung.
Cuối cùng, Ý định nghỉ việc của các CBCC tại các Phường thuộc Q11 – Tp. HCM đạt trung bình với 2.59 điểm. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của biến này khá rộng với 1.12. Như vậy ta có thể đánh giá được rằng tại các Phường thuộc Q11 – Tp. HCM có mức độ ý định nghỉ việc thấp hơn mức trung bình, mà mức độ này khá dàn trải ở các mức khác nhau.
4.3.2 Thống kê mô tả các yếu tố theo Phường
Bảng 4-8. Bảng thống kê mô tả các biến theo Phường
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Phường trong cơng việc Sự hài lịng tình cảm Cam kết Cam kết liên tục Cam kết quy chuẩn nghỉ việc Ý định
1 2.94 3.20 3.10 3.32 2.73 2 3.45 3.81 3.00 3.71 2.75 3 3.58 3.62 2.92 3.48 2.45 4 3.63 3.21 3.52 3.88 2.14 5 3.70 3.60 3.43 3.75 2.15 6 3.56 3.24 3.24 3.18 2.52 7 3.18 3.41 3.13 3.43 2.78 8 2.88 2.67 2.65 3.04 2.97 9 3.48 3.30 3.57 3.77 2.08 10 3.10 3.00 3.25 3.54 2.78 11 3.09 2.81 3.07 3.57 3.14 12 2.66 3.07 2.88 2.79 2.96 13 3.33 3.05 3.08 3.50 2.68 14 3.33 3.04 3.40 3.58 2.50 15 3.46 2.93 3.48 3.38 2.61 16 3.50 2.97 3.22 3.69 2.38 Tổng hợp 3.32 3.20 3.18 3.48 2.59
Theo số liệu thống kê ở Bảng 4-8 cho thấy, CBCC đang công tác tại lần lượt ở các
5 và Phường 16 có Ý định nghỉ việc thấp nhất ở các đơn vị sự nghiệp hành chính cấp phường ở Q11 – Tp.HCM. Phường 4, Phường 5 cũng là hai phường có Sự hài lịng trong cơng việc tốt nhất. Ngược lại, Phường 8 và Phường 12 là hai phường có sự đánh giá về Sự hài lịng trong cơng việc của CBCC thấp nhất.
Ở các biến thuộc Cam kết trong tổ chức, Phường 4 và Phường 9 là hai phường có mức độ đánh giá Cam kết với tổ chức tốt hơn các phường còn lại khi Cam kết liên tục và Cam kết quy chuẩn có giá trị cao. Ngược lại, Phường 8 và Phường 12 vẫn tiếp tục là phường được CBCC đánh giá có mức độ Cam kết với tổ chức thấp hơn cả so với các Phường còn lại khi cả 3 yếu tố cầu thành đều có mức độ thấp nhất trong Quận.
4.3.3 Kiểm định sự tác động đến Ý định nghỉ việc theo nhân khẩu học
Bảng 4-9. Bảng kết quả phân tích sự đồng nhất của phương sai
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Yếu tố Kiểm định phương sai
Độ tuổi 0.904098
Học vấn 0.528437
Thâm niên 0.649905
Nơi Phường công tác 0.012144
Như đã đề cập ở Chương 3, bài viết thực hiện phương pháp phân tích phương sai một yếu tố ANOVA nhằm kiểm định so sánh liệu có sự khác biệt trong Ý định nghỉ việc của các CBCC tại các Phường thuộc Q11 – Tp. HCM giữa các nhóm đối tượng nhân khẩu học khác nhau như độ tuổi, học vấn, thâm niên và nơi Phường cơng tác. Khi thực hiện phân tích này, có một tiền đề cần kiểm định đó là các phương sai của các yếu tố
khơng có sự đồng nhất thơng qua hệ số Sig. Chỉ có những hệ số Sig. nào lớn hơn 0.05 thì các phương sai của yếu tố nhân khẩu đó khơng đồng nhất với phương sai của biến Ý định nghỉ việc. Theo đó, yếu tố nhân khẩu đó mới được tiếp tục sử để phân tích ANOVA tiếp theo.
Kết quả cho thấy tại Bảng 4-9, trừ nơi Phường cơng tác ra thì phương sai của các yếu tố nhân khẩu cịn lại đều khơng đồng nhất với phương sai của biến Ý định nghỉ việc. Do đó, trừ yếu tố nơi Phường cơng tác ra thì các yếu tố cịn lại đều có thể sử dụng để phân tích ANOVA tiếp theo. Để xác định đặc điểm nhân khẩu đó có ảnh hưởng đến Ý định nghỉ việc của bản thân họ hay khơng thì được xác định thông qua hệ số Sig.. Những Sig. nào nhỏ hơn 0.05 thì mới được coi là có sự ảnh hưởng.
Bảng 4-10. Bảng kết quả phân tích phương sai 1 yếu tố ANOVA
Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Yếu tố Kiểm định phương sai 1
yếu tố ANOVA
Độ tuổi 0.012499
Học vấn 0.464241
Thâm niên 0.557682
Kết quả tại Bảng 4-10 cho thấy rằng các yếu tố học vấn và thâm niên khơng có sự khác biệt về Ý định nghỉ việc của CBCC tại các Phường thuộc Q11 – Tp. HCM. Riêng yếu tố độ tuổi là có sự khác biệt. Cụ thể tại Bảng 4-11, đối với nhóm tuổi từ 30 đến 39 có