Mã biến Phát biểu Nguồn
1. Sự kháng cự của nhân viên đối với các thay đổi trong tổ chức
RTC1 Tôi sợ sự thay đổi.
Oreg (2006)
RTC2 Tơi có cảm nhận khơng tốt về sự thay đổi.
RTC3 Tơi bị căng thẳng vì sự thay đổi.
RTC4 Tơi đã tìm mọi cách để ngăn chặn sự thay đổi.
RTC5 Tôi đã phàn nàn với các đồng nghiệp về sự thay đổi.
RTC6 Tôi đã thể hiện những phản kháng liên quan đến sự thay đổi
với cấp quản lý.
RTC7 Tôi tin rằng sự thay đổi sẽ gây hại cho các quy trình đang
được thực hiện trong tổ chức.
RTC8 Tôi nghĩ rằng trải qua sự thay đổi này là một điều tiêu cực.
RTC9 Tôi tin rằng sự thay đổi sẽ làm cho công việc của tơi trở nên
khó khăn hơn.
RTC10 Tơi không tin tưởng sự thay đổi sẽ mang lại lợi ích cho cá
nhân tôi.
2. Truyền đạt thông tin
COM1 Thông tin về sự thay đổi mà tôi nhận được là kịp thời.
Wanberg và Banas (2000).
COM2 Thông tin về sự thay đổi mà tôi nhận được là có ích.
COM3 Thơng tin mà tơi nhận được đã giải đáp một cách thỏa đáng
những thắc mắc của tôi về sự thay đổi. COM4
Tôi nhận được đầy đủ những thông tin về những thay đổi sắp diễn ra.
Mã biến Phát biểu Nguồn 3. Nhận thức không chắc chắn của nhân viên về sự thay đổi trong tổ chức
UNC1 Tôi khơng chắc chắn về việc liệu tơi có bị điều chuyển
sang bộ phận khác hay không.
Bordia và cộng sự (2004)
UNC2 Tôi không chắc chắn về mức độ ảnh hưởng của sự thay đổi
đến công việc sắp tới của tôi.
UNC3 Tôi không chắc chắn về khả năng thăng tiến sắp tới của tôi.
UNC4 Tơi khơng chắc chắn về việc liệu tơi có phải học thêm các
kỹ năng mới cho công việc hay không.
UNC5 Tôi không chắc chắn về vai trị/nhiệm vụ trong cơng việc
của tơi.
UNC6 Tơi không chắc chắn liệu thu nhập của tôi sẽ bị ảnh hưởng
hay không.
4. Căng thẳng trong cơng việc khi có sự thay đổi trong tổ chức
STR1 Thay đổi khiến tôi làm việc nhiều giờ hơn so với quy định.
Huỳnh Thị Thu Thanh và Cao Hào Thi, 2013
STR2 Thay đổi khiến tơi khơng thể kiểm sốt được khối lượng
công việc hiện tại.
STR3 Thay đổi khiến công việc gây trở ngại cho cuộc sống cá
nhân và gia đình tơi.
STR4 Thay đổi khiến điều kiện làm việc của tôi không được tốt.
5. Gắn kết của nhân viên với tổ chức dựa trên tình cảm
ACS1 Tơi sẽ rất hạnh phúc khi dành phần còn lại của sự nghiệp để
làm việc cho tổ chức này. Allen và
Meyer (1990)
ACS2 Tơi thích kể về nơi tơi làm việc với những người bên ngoài
Mã biến Phát biểu Nguồn
ACS3 Tôi thực sự cảm nhận những vấn đề của tổ chức chính cũng
là những vấn đề của mình.
ACS4 Tơi cảm thấy tổ chức này như là “một phần trong gia đình”
của tơi.
ACS5 Tổ chức này có nhiều ý nghĩa đối với cá nhân tơi.
ACS6 Tơi có cảm nhận mạnh mẽ là mình thuộc về tổ chức.
Nguồn: Tổng hợp và hiệu chỉnh của tác giả
3.5. Nghiên cứu định lượng
3.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu
Để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định tính, phiếu khảo sát cuối cùng sau khi hiệu chỉnh ở bước nghiên cứu định tính được tác giả tổng hợp thiết kế và in gửi trực tiếp cho các đối tượng khảo sát thông qua nhiều kênh tiếp cận (đồng nghiệp, nhân sự tại các công ty/đơn vị là đối tác/khách hàng của tác giả, bạn bè các mối quan hệ cá nhân khác….). Dữ liệu khảo sát được thực hiện trên các nhân viên làm việc trong các doanh nghiệp hoạt động trên địa bàn tỉnh Đồng Nai đã hoặc đang trải qua quá trình thực hiện thay đổi tổ chức (chia tách – sáp nhập, thay đổi về công nghệ mới, thay đổi về cơ chế đánh giá
người lao động và tiền lương, thay đổi về quy trình nghiệp vụ, thay đổi ca/giờ làm việc, thay đổi sắp xếp nhân sự phòng ban/bộ phận…) trong thời gian 01 năm trở lại đây.
3.2.2 Công cụ xử lý dữ liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu định lượng chính thức, dữ liệu sau khi khảo sát được mã hóa vào máy tính và xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm IBM SPSS Statistics 20.0 (SPSS) và IBM SPSS Amos 20.0 (AMOS). Phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện trên phần mềm SPSS. Kết quả phân tích các biến đạt yêu cầu được giữ lại sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá
(EFA) sẽ tiếp tục được nhập liệu vào phần mềm AMOS để tiến hành phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và kiểm định mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kiểm định mơ hình bằng Bootstrap.
3.2.3 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu do đó thường được sử dụng cho các nghiên cứu bị hạn chế về ngân sách và thời gian thực hiện. Tuy nhiên phương pháp này có nhược điểm là chưa phản ánh hết tính chất của tổng thể. Về kích cỡ mẫu, theo Hair và cộng sự (2010), để sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA, cỡ mẫu tối thiểu phải gấp năm lần số biến quan sát trong các thang đo nghiên cứu. Bên cạnh đó,theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cũng cho rằng cỡ mẫu phù hợp tối thiểu phải bằng bốn đến năm lần số biến quan sát.
Vì vậy, với 30 biến quan sát trong nghiên cứu này, kích cỡ mẫu quan sát tối thiểu cần thiết để thực hiện phân tích EFA là 150 (30 * 5 = 150).
Theo Hair và cộng sự (2014, tr574) đưa ra đề xuất cỡ mẫu tối thiểu cho các mơ hình có từ 7 khái niệm trở xuống, có các communalities thấp (nhỏ hơn 0.45) và/hoặc tồn tại (ít hơn 3) khái niệm được xác định dưới mức (underidentified constructs) thì kích cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 300.
Trong nghiên cứu này, với mơ hình SEM 5 khái niệm, nhằm tăng tính độ chính xác cho kiểm định, tác giả dự kiến sẽ tiến hành khảo sát với kích cỡ mẫu tối thiểu là n = 300.
3.2.4 Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu 3.2.5.1 . Làm sạch dữ liệu 3.2.5.1 . Làm sạch dữ liệu
Các phiếu khảo sát sau khi được thu thập sẽ qua bước kiểm tra, sàng lọc nhằm loại bỏ những phiếu trả lời thiếu thông tin (từ chối trả lời) hoặc thông tin không đồng nhất để nhập liệu vào chương trình SPSS. Dữ liệu sau khi nhập vào máy tính sẽ tiếp tục qua bước
kiểm tra sàng lọc lỗi thông tin (khuyết thông tin, thông tin sai hoặc thông tin mâu thuẫn không hợp logic…), loại bỏ những dữ liệu quan sát có điểm bất thường thường bằng các phép kiểm định thống kê mô tả (bảng tần số - Frequency, Sort cases, bảng kết hợp đa biến).
3.2.5.2 . Phân tích thống kê mơ tả
Để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như giới tính, tình trạng hơn nhân, độ tuổi, học vấn, cấp bậc, thâm niên công tác… tác giả sử dụng chức năng phân tích mơ tả (Descriptives) trên phần mềm SPSS để thống kê.
3.2.5.3 . Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Nunnally và Burnstein (1994), trong kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi mơ hình. Trong đó, hệ số tương giữa quan biến - tổng cho ta biết mức độ liên kết giữa biến quan sát với các biến còn lại hay mức độ đóng góp của biến quan sát với khái niệm.
Theo Hair và cộng sự (2010) tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhưng tốt nhất là lớn hơn 0.7. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được và từ 0.6 trở lên là thang đo đủ điều kiện. Ở nghiên cứu này, thang đo không hẳn là mới đối với đối tượng được khảo sát do đó tiêu chuẩn lựa chọn để đảm bảo độ tin cậy của thang đo là Cronbach’s Alpha > 0.7.
3.2.5.4 . Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy, các khái niệm (yếu tố) sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Trong phân tích Cronbach’s Alpha chúng ta mới
chỉ đánh giá được mối quan hệ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố/khái niệm mà chưa xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát trong các nhân tố khác nhau do đó việc phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giúp chúng ta xem xét mối tương quan giữa tất cả biến quan sát trong các nhóm khái niệm khác nhau.
Theo Hair và cộng sự (2010) phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp được sử dụng để rút gọn các tập biến thành các nhân tố có ý nghĩa hơn hướng đến việc khám phá ra cấu trúc cơ bản của một tập hợp các biến có liên quan với nhau.
Trong nghiên cứu, để phân tích EFA tác giả sử dụng phương pháp phân tích KMO và Barlett’s test of sphericity để trích xuất bảng giá trị KMO và giá trị sig của kiểm định Barlett. Sử dụng phương pháp trích (Principal axis factoring) cùng với phép xoay ma trận Promax để trích xuất các bảng tổng phương sai trích (Total Variance Explained) và bảng ma trận xoay (Rotated Component Matrix) nhằm kiểm tra hệ số phần trăm tổng phương sai trích (Percentage of variance) và hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến quan sát. Trong q trình phân tích EFA các nhân tố, thang đo khơng đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn lựa chọn trong phân tích EFA là:
- Các nhân tố phải có hệ số nhân tố tải (Factor loading) > 0.5
- Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) có: 0.5 ≤ KMO ≤ 1
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. < 0.05)
- Tổng phương sai trích (Percentage of variance) ≥ 50%
3.2.5.5 . Phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmation Factor Analysis)
Mục đích của phân tích nhân tố khẳng định khẳng định CFA (Confirmation Factor Analysis) là kiểm tra xem mức độ phù hợp của dữ liệu nghiên cứu với mơ hình đo lường giả thuyết hay giá trị liên hệ lý thuyết đồng thời đánh giá tính khơng duy nhất của các cấu trúc (Anderson & Gerbing, 1988; Hair và cộng sự, 2010). Kết quả CFA phù hợp sẽ
chuyển qua bước cuối cùng - Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM - Structutral Equation Modeling). Trong phương pháp CFA sẽ kiểm định các nội dung:
Tính đơn hướng (Undimensionality)
Theo Hair và cộng sự (2010) để đảm bảo tính đơn hướng cho tập biến quan sát thì điều kiện cần và đủ là mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
Để đo lường mức độ phù hợp với thông tin thị trường của nghiên cứu, tác giả sử dụng các chỉ tiêu: Chi - bình phương (CMIN), Chi - bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index), chỉ số thích hợp tốt (GFI- Good of Fitness Index), chỉ số TLI (Tucker & Liwis index) và chỉ số RMSE (Root mean square error approximation).
Theo Hair và cộng sự (2010) mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi phép kiểm định Chi - bình phương (CMIN) có P-value > 5%; CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3. Do nhược điểm của CMIN là phụ thuộc vào kích cỡ mẫu nghiên cứu do đó một mơ hình nhận được các giá trị của GFI, CFI, TLI đạt giá trị từ 0.9 đến 1 và RMSEA ≤ 8% được coi là mơ hình thích hợp. Do đó, trong nghiên cứu này, để kiểm định tính đơn hướng của thang đo, các giá trị của GFI, CFI, TLI yêu cầu lớn hơn 0.9 và RMSEA ≤ 8% được coi là phù hợp.
Độ tin cậy của thang đo
Trong phân tích CFA, việc đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua: (1) Hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability); (2) tổng phương sai trích (variance extracted). Theo Hair và cộng sự (2010), độ tin cậy của thang đo khi cả 2 hệ số này của mỗi khái niệm nên cao hơn 0.5.
Giá trị hội tụ
Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê (P-value < 0.05) (Anderson và Gebring, 1988).
Giá trị phân biệt
Theo Steenkamp và Trijp (1991), có thể kiểm định giá trị phân biệt của các thành phần trong khái niệm thuộc mơ hình và giá trị phân biệt xun suốt trong mơ hình tới hạn (là mơ hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau).
Để kiểm định được giá trị phân biệt của các khái niệm trong mơ hình tới hạn, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định tương quan sự khác biệt so với 1 giữa các cặp khái niệm với độ tin cậy 95%.
Giá trị liên hệ lý thuyết
Theo Anderson và Gerbing (1988) phương pháp kiểm định giá trị liên hệ lý thuyết của dữ liệu nghiên cứu trong mơ hình được thực hiện thơng qua phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Kết quả phân tích CFA sẽ là cơ sở đánh giá dữ liệu phù hợp để có thể đưa vào phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính.
3.2.5.6 . Phương pháp kiểm định mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Theo Shah và Goldstein (2006), phương pháp kiểm định mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) là một kỹ thuật để xác định, ước tính và đánh giá các mơ hình tuyến tính giữa một tập hợp các biến quan sát.
Trong phân tích SEM, để kiểm tra độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu (goodness of fit), tác giả sử dụng các chỉ số bao gồm: Chi - bình phương (CMIN); chỉ số thích hợp tốt GFI (Goodness of Fit Index); RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) CFI (Comparative Fit Index) và TLI (Tucker-Lewis Index).
Vì chỉ số Chi - bình phương (CMIN) phụ thuộc vào kích cỡ mẫu do đó chỉ số tỷ lệ CMIN/df là phù hợp hơn (Shah và Goldstein, 2006). Tiêu chuẩn để xem xét độ phù hợp của mơ hình trong nghiên cứu này là:
Tỷ lệ CMIN/df ≤ 2.00 (Hair và cộng sư 2010).
Chỉ số thích hợp tốt GFI (Goodness of Fit Index) > 0.9, có thể chấp nhận một giá trị cho GFI từ 0.8 đến 0.9.
Chỉ số CFI (Comparative Fit Index) > 0.9
TLI (Tucker-Lewis Index) > 0.9
Giá trị cho RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) < 0.05
3.6. Tóm tắt Chương 3
Trong Chương 3, tác giả đã trình bày tiến trình thực hiện nghiên cứu đề tài thông qua các bước: xây dựng thang đo sơ bộ, thực hiện nghiên cứu định tính sơ bộ để hiệu chỉnh thang đo và thiết kế chuẩn đo lường cho nghiên cứu định lượng chính thức.
Trong q trình nghiên cứu định tính sơ bộ bằng phương pháp phỏng vấn tay đôi với các đối tượng được tác giả lựa chọn đã hiệu chỉnh thang đo gồm 30 biến quan sát để đưa vào khảo sát dữ liệu cho nghiên cứu định lượng chính thức.
Các kỹ thuật kiểm định Cronbach’s Alpha, EFA nhằm đánh giá độ tin cậy và mức độ phù hợp của thang đo; phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố liên quan đến sự kháng cự của nhân viên khi tổ chức có sự thay đổi bằng kỹ thuật phân tích CFA và SEM để kiểm định mơ hình lý thuyết. Kết quả nghiên cứu chính thức được trình bày chi tiết trong Chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu định lượng, dữ liệu được tác giả thu thập theo mẫu thuận tiện và phi xác xuất trên cơ sở kết quả khảo sát từ bảng câu hỏi đã qua hiệu chỉnh tại bước nghiên cứu định tính sơ bộ. Q trình khảo sát các đối tượng nghiên cứu được thực hiện trong vòng 2 tháng (từ đầu tháng 03/2019 đến cuối tháng 04/2019) tập trung tại các doanh nghiệp hoạt động trên địa bàn tỉnh Đồng Nai đã trải qua các thay đổi trong vòng một năm trở lại. Chi tiết về các doanh nghiệp được khảo sát trong Phụ lục 5
Số lượng bảng câu hỏi khảo sát được phát ra là 320, sau khi thu thập và kiểm tra có 16 phiếu trả lời bị loại chủ yếu do đối tượng được khảo sát không đọc kỹ câu hỏi dẫn tới trả lời không đầy đủ hoặc cung cấp thông tin thiếu đồng nhất, trả lời nhiều lựa chọn trong cùng một câu hỏi hoặc trả lời theo luật, trả lời các câu hỏi như nhau. Cuối cùng có 304