CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4. LẬP LUẬN GIẢ THUYẾT VÀ ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4.1.5. Mối quan hệ giữa niềm tin đối với lãnh đạo và sự gắn kết công
2.4.1.5. Mối quan hệ giữa niềm tin đối với lãnh đạo và sự gắn kết công việc của nhân viên nhân viên
Sự gắn kết công việc là sự hiện diện khi một nhân viên cam kết hoàn toàn với công việc thông qua sự tập trung năng lượng và trạng thái tinh thần tích cực (Tims và cộng sự, 2011). Niềm tin vào người lãnh đạo có thể được định nghĩa là sự sẵn lòng của nhân viên. Các mối quan hệ trao đổi xã hội phụ thuộc vào sự tin tưởng, cảm giác về nghĩa vụ cá nhân và các chuẩn mực có đi có lại (Blau, 1964). Cấp dưới của các nhà lãnh đạo đạo đức có khả năng tự nhận mình là người có mối quan hệ trao đổi xã hội với các nhà lãnh đạo của họ vì sự tin tưởng họ cảm nhận được ở các nhà lãnh đạo của họ (Brown và Trevino, 2006). Do đó, cấp dưới nên có khuynh hướng vượt lên và vượt ra ngoài tầm nhiệm vụ của các nhà lãnh đạo này thông qua sự cống hiến công việc và gắn kết với công việc của họ (Kalshoven và công sự, 2011).
Trong một nghiên cứu được thực hiện về tác động của việc thu hẹp niềm tin đối với tổ chức, người ta thấy rằng những nhân viên trải qua sự gia tăng niềm tin cũng trải qua sự gia tăng sự gắn kết trong công việc (Buckley, 2011). Thông qua nghiên cứu của Wong và cộng sự (2010) họ đã xác nhận rằng niềm tin có ảnh hưởng tích cực trực tiếp đến sự gắn kết công việc. Họ chỉ ra rằng sự tin tưởng gia tăng bao gồm trao
đổi kiến thức, ý tưởng và thơng tin miễn phí và sự tin tưởng này sẽ dẫn đến bầu khơng khí mà trong đó nhân viên tích cực tham gia vào cơng việc của họ.
Dựa trên những cơ sở khoa học đã được nghiên cứu và kiểm chứng, giả thuyết được tác giả đưa ra cho mối quan hệ này như sau:
H3b: Niềm tin đối với lãnh đạo có ảnh hưởng tích cực đến sự gắn kết công việc của các nhân viên Ngân hàng.
2.4.2. Mơ hình nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết định nghĩa cho các nhân tố và giả thuyết lập luận được đề xuất từ những nghiên cứu khoa học trong và ngồi nước, mơ hình nghiên cứu lý thuyết được tác giả xây dựng và đề xuất như sau:
Hình 2.6: Mơ hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất.
Phong cách lãnh đạo
chuyển dạng H1(+) Sự gắn kết công việc
Ý nghĩa công việc
H2a(+) H2b(+)
Niềm tin đối với lãnh đạo
Bảng 2.2: Khái niệm và ý nghĩa của các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu
Nhân tố Ý nghĩa
Phong cách lãnh đạo chuyển dạng
Khuyến khích nhân viên giải quyết vấn đề chứ khơng đưa ra giải pháp và hướng dẫn nhân viên thực hiện.
Khuyến khích nhân viên hướng đến việc đạt được những mục tiêu cao hơn có giá trị hơn cho tổ chức, bao gồm năng suất cao hơn, cung cấp dịch vụ tốt hơn và giải quyết được các vấn đề của xã hội. Khơng bao giờ hài lịng với tình trạng hiện tại.
Bao hàm: kích thích trí tuệ, quan tâm cá nhân, thúc đẩy cảm hứng, ảnh hưởng phẩm chất, ảnh hưởng hành vi.
Ý nghĩa công việc
Đề cập đến niềm tin, giá trị và thái độ của một cá nhân về kết quả của công việc và các chức năng hoặc mục đích của cơng việc
phục vụ trong cuộc sống.
Bao hàm ba giá trị: tính trung tâm của cơng việc, giá trị cơng việc, và định hướng công việc.
Niềm tin đối với lãnh đạo
Sự sẵn sàng của một bên dễ bị tổn thương bởi những hành động của một bên khác dựa trên kỳ vọng rằng bên kia sẽ thực hiện một hành động đặc biệt quan trọng đối với niềm tin đối với lãnh đạo hoặc bất luận chịu khả năng giám sát hoặc kiểm soát của bên kia.
Tin tưởng vào người lãnh đạo, niềm tin rằng người ta có thể dựa vào hành động và lời nói của người lãnh đạo và cho rằng người lãnh đạo có ý định tốt đối với bản thân có liên quan đến nhiều kết quả tích cực
Sự gắn kết cơng việc
Chịu trách nhiệm cá nhân và cam kết thực hiện cơng việc, là trạng thái tinh thần tích cực, thỏa mãn, có liên quan đến cơng việc được đặc trưng bởi các thuộc tính sự hăng hái, cống hiến và say mê
2.5. TÓM TẮT
Trong chương 2, tác giả trình bày khái niệm về các nhân tố, dẫn xuất các cơ sở lý thuyết từ các nghiên cứu trước đây, tìm hiểu các kết quả cũng như hạn chế của một số đề tài nghiên cứu trước, tiến hành chọn lọc các nhân tố phù hợp với môi trường và lĩnh vực nghiên cứu từ đó đưa ra mơ hình nghiên cứu cùng các giả thuyết cho đề tài nghiên cứu này.
Mơ hình nghiên cứu này bao gồm bốn nhân tố, trong đó có một nhân tố độc lập: Phong cách lãnh đạo chuyển dạng; hai nhân tố trung gian (cũng là biến phụ
thuộc) bao gồm: Ý nghĩa công việc, Niềm tin đối với lãnh đạo; một nhân tố phụ thuộc (biến kết quả): Gắn kết với cơng việc. Trong đó biến độc lập với các giả thuyết được đề xuất đều có mối tương quan dương với các biến trung gian và các biến đều với các giả thuyết được đề xuất đều có mối tương quan dương với biến kết quả (biến phụ thuộc).
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 3, trình bày quy trình nghiên cứu và các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong quá trình xây dựng, hiệu chỉnh, đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết đã đề ra cho mơ hình nghiên cứu.
3.1. TỔNG QUAN QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu được trình bày trong sơ đồ 3.1 bao gồm các bước:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả thiết kế.
PHÂN TÍCH CFA CƠ SỞ LÝ THUYẾT
PHÂN TÍCH SEM
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
- Thảo luận nhóm và tham vấn ý kiến chuyên gia. - Điều chỉnh thang đo.
- Kiểm tra hệ số KMO.
- Kiểm tra tổng phương sai trích. - Kiểm tra hệ số tải nhân tố.
- Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM. - Kiểm định Bootstrap.
- Kiểm tra hệ số Cronbach's Alpha. - Kiểm tra hệ số tương quan biến tổng
PHÂN TÍCH EFA PHÂN TÍCH CRONBACH'S
ALPHA
- Kiểm định sự phù hợp và tính đơn nguyên - Kiểm định độ tin cậy của thang đo. - Kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU &
THANG ĐO SƠ BỘ
3.2. NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
Trường phái nghiên cứu định tính, dựa trên cơ sở của hệ nhận thức chủ quan, cho rằng không thể hiện diện như một thực thực tế khách quan mà hiện diện đa thực tế. Cụ thể hơn, nghiên cứu định tính liên quan tới việc phân tích và diễn giải dữ liệu dạng định tính nhằm khám phá quy luật của hiện tượng khoa học cần nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2007).
Kết quả của nghiên cứu định tính là cơ sở nền tảng để tiến hành xây dựng bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu định lượng. Thơng tin trong q trình thảo luận với đối tượng nghiên cứu, các biến quan sát trong thang đo của các nhân tố sẽ được tổng hợp và hiệu chỉnh, bổ sung hay loại bớt. Các thang đo được thừa kế trong các nghiên cứu trước sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với các lĩnh vực, các sản phẩm dịch vụ khác nhau cũng như thị trường ở các quốc gia, các giai đoạn kinh tế khác nhau sẽ có những đặc điểm khác nhau. Các bước thực hiện nghiên cứu định tính:
Thảo luận với các chuyên gia trong lĩnh vực Ngân hàng
Thảo luận nhóm tập trung:
Tham khảo ý kiến của 11 nhân viên ngân hàng (các chuyên gia ngân hàng là các nhân viên có kinh nghiệm chun mơn từ 5 năm trở lên và đang trực tiếp nắm giữ những vị trí quan trọng trong tổ chức: trưởng nhóm, trưởng dự án...) thông qua phương pháp thảo luận nhóm tập trung đang làm việc tại các ngân hàng thuộc khu vực TP.HCM nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các yếu tố thành phần của các nhân tố độc lập và các nhân tố phụ thuộc.
Thảo luận tay đôi:
(1) Dựa trên kết quả ghi nhận ý kiến của 11 chuyên gia ngân hàng, tác giả tiếp tục thực hiện phỏng vấn sâu với các các chuyên gia ngân hàng trong buổi thảo luận nhóm bằng việc đưa ra những câu hỏi (có gợi ý các nhân tố được đề xuất trong mơ hình nghiên cứu) về mối quan hệ của nhân tố phong cách lãnh đạo chuyển dạng và sự gắn kết trong công việc thông qua ý nghĩa công việc và Niềm tin đối với lãnh đạo đối với lãnh đạo của các chuyên gia ngân hàng nhằm củng cố và đảm bảo cho các giả thuyết đề xuất, mơ hình nghiên cứu sát thực với tình hình thực tế.
(2) Thang đo được xây dựng sẽ được gửi đến các chuyên gia ngân hàng ngay sau khi thực hiện phỏng vấn tay đơi và thảo luận nhóm sau khi thực hiện phỏng vấn sâu, nhằm ghi nhận các ý kiến đóng góp về mức độ rõ ràng của từ ngữ và nội dung của các câu hỏi khảo sát, bổ sung hoặc điều chỉnh các câu hỏi trong thang đo.
3.3. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 3.3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu 3.3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát: tập trung chủ yếu là các nhân viên trong lĩnh vực ngân
hàng đang trực tiếp công tác và làm việc tại các ngân hàng thuộc khu vực TP.HCM.
Phương pháp khảo sát: trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp
chọn mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp. Tác giả gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến các đối tượng được khảo sát đang công tác tại các ngân hàng thuộc khu vực TP.HCM: Ngân hàng thương mại cổ phần Vietcombank (chi nhánh Quận Tân bình), Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh), Ngân hàng quân đội MBBank (chi nhánh Quận 3), Ngân hàng Nam Á (chi nhánh Hội Sở-CMT8-1, Quận 3), Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu (ACB – chi nhánh Quận 1), Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín (Sacombank - chi nhánh Quận Bình Thạnh), Ngân hàng HSBC, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bưu điện Liên Việt (LienVietPostBank – chi nhánh Quận Tân Bình, chi nhánh Quận Gò Vấp), Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam (OCB – chi nhánh Quận Tân Bình).
3.3.2. Cỡ mẫu
Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều thống nhất rằng phương pháp này u cầu phải có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov và Widaman, 1995). Kích thước mẫu cũng tùy thuộc vào phương pháp ước lượng sử dụng (ML, GLS hay ADF).
Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào:
Đối với phân tích nhân tố EFA, cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x (x: là tổng số biến quan sát) (Hair và cộng sự, 1998: trích từ Michele, 2005).
Dựa trên quan điểm của Bollen (1989), tối thiểu phải có 5 quan sát (5 mẫu) thu được trên mỗi biến quan sát trên. Trong nghiên cứu này tổng số biến quan sát là 28, do đó số mẫu tối thiểu cần đạt là 140.
3.3.3. Các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu 3.3.3.1. Phân tích thống kê mơ tả 3.3.3.1. Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả để thống kê tỷ lệ, tóm tắt và phân tích theo các thuộc tính nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu hợp lệ từ dữ liệu khảo sát thực tế như: giới tính, độ tuổi, trình độ, thâm niên/kinh nghiệm, thu nhập, cấp bậc/vị trí... qua đó cho thấy thơng tin tổng quan về phân phối mẫu nghiên cứu.
3.3.3.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
Độ tin cậy của các biến quan sát dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đo lường. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation) < 0,3 sẽ bị loại. Một thang đo có độ tin cậy chấp nhận được khi nó biến thiên trong khoảng từ [0,7 – 0,8] và tốt trong khoảng từ [0,8 – 0,9]. Cronbach’s alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994).
Hệ số Cronbach’s alpha được tính như sau:
Trong đó: ρ là hệ số tương quan trung bình giữa tất cả các cặp biến quan sát được kiểm tra.
Phương pháp kiểm định và đánh giá thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s Alpha cho biết các đo lường có mối tương quan với nhau hay khơng, tuy nhiên không cho biết cụ thể biến nào cần loại bỏ hay giữ lại, do đó hệ số tương quan biến tổng sẽ là chỉ số giúp loại bỏ các các biến quan sát khơng đóng góp nhiều trong việc mơ tả khái niệm cần đo lường (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo và độ tin cậy của các biến quan sát bằng hệ số Cronbach's Alpha, các biến này được đưa vào kiểm định trong phân tích EFA để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
3.3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá và rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố ý nghĩa hơn dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá cần sử dụng phương pháp phương pháp trích xuất PAF và phép quay ma trận khơng vng góc Promax giúp phản ánh cấu trúc dữ liệu tiềm ẩn chính xác và giúp phát hiện ra các thứ nguyên (các thành phần tiềm ẩn) trong dữ liệu gốc Gerbing và Anderson (1988), và dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện:
− Kiểm định Bartlett’s (Sig. = 0,000 < 5%): các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể thì giá trị Sig. < 0,05 cho phép bác bỏ giả thiết H0, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
− Hệ số KMO (0,5 < KMO < 1): kiểm tra kích thước mẫu nghiên cứu có phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị khởi tạo Eigenvalue (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
− Giá trị khởi tạo Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ giữ lại nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 trong mơ hình nghiên cứu (Garson, 2003).
− Tổng phương sai trích: cho thấy mức tỷ lệ giải thích cho sự biến thiên của các nhân tố khi xem độ biến thiên là 100% (phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%).
− Hệ số tải nhân tố F phải ≥ 0,3 (tuỳ theo kích thước mẫu thu thập, nhưng tối thiểu F ≥ 0,3).
3.3.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là một trong các kỹ thuật thống kê của mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CFA được sử dụng nhằm tiến hành kiểm định thống kê biến quan sát (measured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt
đến mức nào và khẳng định lại độ tin cậy, tính đơn hướng, đa hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của bộ thang đo cần đánh giá.
Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu nghiên cứu được liệt kê dưới đây với ngưỡng giá trị chấp nhận. Độ phù hợp mơ hình nghịch đảo với kích cỡ mẫu và số biến quan sát trong mơ hình (Hair và Cộng sự, 2010):
Bảng 3.1: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp
Các chỉ số đánh giá Giá trị
Chi-square/df (CMIN/DF)
<3 tốt; < 5 thỉnh thoảng chấp nhận cho một số trường hợp.
P-value for the modal <0.05
CFI >0.95 tốt; >0.9 chấp nhận; >0.8 thình thoảng chấp nhận cho một số trường hợp. GFI >0.95 AGFI >0.8 SRMR <0.09 RMSEA <0.05 tốt; từ 0.05 đến 0.1 chấp nhận; >0.1 không chấp nhận. PCLOSE > 0.05
Nguồn: Tổng hợp theo Hair và Cộng sự, 2010.
3.3.3.5. Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính và kiểm định giả thuyết
Mơ hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM) là một kỹ thuật thống kê để