Biến quan sát
Nội dung Nguồn
Thang đo khái niệm sự gắn kết nhân viên
SGK1 Anh/Chị xem doanh nghiệp là ngơi nhà thứ hai của mình.
Yongzhan Li và cộng sự 2018, Jiaxu và cộng
sự (2017) SGK2 Anh/Chị tự hào vì được làm việc trong doanh nghiệp
SGK3 Anh/Chị vui vì đã chọn doanh nghiệp hiện tại để làm việc SGK4 Doanh nghiệp có ý nghĩa rất quan trọng đối với Anh/Chị SGK5 Anh/Chị xem mình là một thành viên trong gia đình doanh
nghiệp
SGK6 Anh/Chị thấy các vấn đề khó khăn của doanh nghiệp cũng là vấn đề khó khăn của mình
3.3. Nghiên cứu định lượng 3.3.1 Đánh giá sơ bộ thang đo 3.3.1 Đánh giá sơ bộ thang đo
Trước khi tiến hành kiểm định chính thức thang đo, bài nghiên cứu thực hiện một nghiên cứu sơ bộ với kiểm định giá trị Crobach Alpha nhằm đánh giá độ tin cậy thang đo, với ý nghĩa giúp kiểm định lại thang đo chính thức hơn.
Sau khi có được mơ hình nghiên cứu chính thức cũng như có được bảng câu hỏi rõ ràng cho nghiên cứu, tiến hành thực hiện khảo sát để thu thập dữ liệu sơ cấp phục vụ cho nghiên cứu định lượng, bảng câu hỏi sau khi thu thập dữ liệu sẽ được tiến hành nhập liệu thơng qua phần mềm Excell, sau đó dữ liệu được làm sạch và phục vụ xử lý thơng qua phần mềm SPSS 20.0, để có thể kiểm định mơ hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết nghiên cứu phải dùng đến các kỹ thuật phân tích định lượng như hồi quy (trước đó dùng các kỹ thuật phân tích độ tin cậy thang đo - Cronbach Alpha , phân tích nhân tố khám phá-EFA, tương quan - Pearson).
3.3.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo
Sau khi thu thập xong, dữ liệu được mang về để tiến hành thực hiện kiểm định thông qua kiểm định hệ số Cronbach Alpha.
Sau khi dữ liệu được thu thập, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo nhằm xem xét các biến quan sát thuộc các thang đo cho các khái niệm có thống nhất với nhau về nội hàm, độ tin cậy nhất quán hay không, tiến hành kiểm định thông qua phần mềm SPSS 20.0 và dùng hệ số Cronbach Alpha để xem xét độ tin cậy thang đo của các khái niệm.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi dữ liệu được kiểm định độ tin cậy (hệ số Crobach Alpha), các biến quan sát đạt yêu cầu thì sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), các biến quan sát nào bị loại khỏi quá trình kiểm định độ tin cậy thì khơng được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phần mềm SPSS 20.0 được dùng để thực hiện phân tích EFA, việc phân tích EFA nhằm mục đích một lần nữa đánh giá lại thang đo, xem xét các biến quan sát
thuộc thang đo của các khái niệm có đo lường được cho nội dung nghiên cứu hay không, các giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo thuộc các khái niệm được tiến hành thơng qua phân tích EFA.
3.3.4 Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P- value < 0,05.
Tuy nhiên Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0,9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0,08, RMSEA ≤ 0,05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) cho rằng: Nếu mơ hình nhận được các giá trị TLI, CFI ≥0,9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0,08 thì mơ hình phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường.
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê của mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào.
Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo.
(1) Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua: (a) Hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability), (b) Tổng phương sai trích được (variance extracted) và (c) Hệ số Cronbach’s Alpha.
(3) Giá trị hội tụ (Convergent validity). (4) Giá trị phân biệt (Discriminant validity).
3.3.5 Phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM)
Phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính được sử dụng để kiểm định mơ hình nghiên cứu đã đề xuất. Mơ hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (một khái niệm được đo lường dựa trên nhiều biến quan sát) với nhau.
Để kiểm định mơ hình lý thuyết, phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng với sự hỗ trợ của phần mềm AMOS 20.0. Mơ hình SEM là sự mở rộng của mơ hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc SEM cho phép kiểm tra các mối quan hệ phức hợp trong mơ hình lý thuyết thơng qua ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mơ hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn, các mối quan hệ ổn định và không ổn định, đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Bên cạnh đó, khi các hệ số ước lượng chuẩn hố nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), có thể kết luận rằng thang đo của các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình đạt giá trị liên hệ với lý thuyết.
3.4. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Chọn mẫu nghiên cứu định tính
Nghiên cứu thảo luận nhóm phổ biến được thực hiện, do yêu cầu về số lượng chọn mẫu nghiên cứu định tính khơng cần số lượng mẫu nhiều, nghiên cứu định tính được thực hiện với số lượng mẫu là 15 cá nhân được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện để đáp ứng được yêu cầu của đối tượng tham gia vào thảo luận nhóm.
Chọn mẫu nghiên cứu định lượng
Chọn mẫu nghiên cứu định lượng được thực hiện với số lượng mẫu đáp ứng mẫu tối thiểu như sau: Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) số lượng mẫu đáp ứng phân tích EFA thường sẽ nhiều hơn so với số lượng mẫu đáp ứng phân tích hồi quy, để
P là tổng số biến quan sát trong mơ hình nghiên cứu), như vậy đối với bảng thang đo cho bài nghiên cứu với số lượng biến quan sát dự kiến 29 thì số lượng mẫu tối thiểu là n > 5*29 = n > 145, tuy nhiên nhằm có được số lượng mẫu khá tốt để thực hiện phân tích định lượng, bài nghiên cứu thực hiện gửi 300 bảng khảo sát nhằm tính tới trường hợp các bảng câu hỏi bị lỗi và có được số lượng mẫu khá nhiều.
Bài nghiên cứu thực hiện phương pháp thuận tiện vì khơng đủ nguồn lực về chi phí và thời gian, và dễ xác định khung chọn mẫu.
3.5. Kiểm định sơ bộ thang đo
Nghiên cứu định lượng sơ bộ sẽ tiến hành khảo sát với mẫu nhỏ (khoảng trên 50 mẫu) nhằm đánh giá sơ bộ độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và tính đơn hướng của thang đo trước khi kiểm định mơ hình nghiên cứu chính thức (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Bằng kỹ thuật này, các biến quan sát có tương quan biến tổng >0,4, hệ số Cronbach’s alpha của các khái niệm > 0,6 thì độ tin cậy thang đo có thể chấp nhận được (Nunnally & Bernstein, 1994). Dựa vào kết quả của việc kiểm định sơ bộ sẽ đề xuất thang đo chính thức cho việc nghiên cứu và phân tích chính thức chuyên sâu trong chương 4.