Ký hiệu
mã hóa Biến khảo sát
DL1 Anh/chị luôn cảm thấy hứng thú khi làm công việc hiện tại
DL2 Anh/chị thấy được động viên trong công việc
DL3 Anh/chị thường làm việc với tâm trạng tốt nhất
DL4 Anh/chị hài lịng với cơng việc hiện tại
Nguồn: Kết quả thảo luận nhóm của tác giả
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Về số lượng mẫu, theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì số lượng mẫu nghiên cứu tối thiểu phải gấp từ 4 hoặc 5 lần số biến quan sát trong phân tích nhân tố và số lượng mẫu phải được tính theo cơng thức: n ≥ 5m (trong đó n là số lượng mẫu, m là số biến quan sát trong nghiên cứu). Hair và cộng sự (2006), Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng, để phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100, tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 01 biến đo lường cần tối thiểu là 05 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên, trong mơ hình nghiên cứu này có 27 biến quan sát thì kích thước mẫu tối thiểu (5 x 27) là 135. Như vậy, để số lượng mẫu nghiên cứu được tốt và độ tin cậy cao tác giả chọn kích thước mẫu là 220.
3.3.2. Thiết kế Bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên kết quả sau khi bổ sung, điều chỉnh các thành phần và các biến quan sát trong q trình nghiên cứu định tính.
Bảng câu hỏi sơ bộ được thiết kế và tiến hành phỏng vấn thử với 20 công chức để đánh giá và điều chỉnh cho phù hợp về hình thức, câu chữ nhằm đảm bảo đối tượng khảo sát hiểu đúng câu hỏi và trả lời chính xác với mục đích của tác giả.
Bảng câu hỏi khảo sát chính thức gồm 27 biến, được thiết kế theo 3 phần sau: Phần mở đầu giới thiệu mục đích nghiên cứu và cam kết bảo mật thơng tin của cuộc khảo sát.
Phần 1: Thông tin cá nhân gồm các câu hỏi để người được khảo sát cung cấp những thông tin cá nhân: độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thâm niên công tác, chức danh/chức vụ, thu nhập.
Phần 2: Thông tin đánh giá của công chức khảo sát, Bảng câu hỏi được xây dựng để đo lường động lực làm việc của công chức ngành Nội vụ. Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm, tương ứng với 5 mức đồng ý tăng dần: 1 - Hoàn tồn khơng đồng ý; 2 - Khơng đồng ý; 3 - Trung tính (khơng ý kiến); 4 - Đồng ý; 5 - Hoàn toàn đồng ý, để đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý của đối tượng khảo sát.
Nội dung chi tiết của Bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục 4.
3.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu bao gồm: Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích (EFA) và phân tích hồi quy.
Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0, sau khi đã kiểm tra những phiếu không hợp lệ, rồi làm sạch thông tin, mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng hỏi, nhập liệu và phân tích.
* Phân tích thống kê mơ tả: Mục đích của phân tích là cung cấp thông tin
tổng quan về mẫu nghiên cứu dựa vào tần suất, tỉ lệ, trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, các biểu đồ thống kê v.v.
* Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha: Theo Nunnally và Bernstein (1994) các biến quan sát không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan biến - tổng < 0.3 và thang đo sẽ được chấp nhận khi Cronbach’s Alpha > = 0.6.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp xác định các biến quan sát dùng để đánh giá sự tác động của các yếu tố thành phần đến động lực làm việc của cơng chức có độ kết dính cao hay khơng. Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) đòi hỏi phải thực hiện các nội dung sau (Nguyễn Đình Thọ, 2011):
Thứ nhất, kiểm định sự tương quan giữa các biến đo lường bằng kiểm định Barlett với mức ý nghĩa 5%.
Thứ hai, kiểm định KMO > 0.5 để kiểm định độ tương quan (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và phép quay Varimax. Tiêu chí chọn số lượng nhân tố: Dựa vào chỉ số Eigenvalues > 1 và mơ hình lý thuyết có sẵn.
Thứ ba, kiểm định sự phù hợp mơ hình EFA so với dữ liệu khảo sát: Tổng phương sai trích (Cumulative %) > 50%.
Thứ tư, kiểm định giá trị hội tụ: Để đạt được độ giá trị phân biệt, các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) phải > 0.5; các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 sẽ bị loại.
* Phân tích mơ hình hồi quy
Phương pháp hồi quy tuyến tính phân tích mối quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng và là phương pháp được sử dụng phổ biến để kiểm định độ phù hợp của mơ hình. Đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính có thể sử dụng hệ số tương quan Pearson, hai biến tương quan chặt khi hệ số tương quan càng tiến đến 1. Để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy thực hiện một số kiểm định thông qua kiểm định F và hệ số R2 hiệu chỉnh (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
Thứ nhất, kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig < 5%), kết luận mơ hình hồi quy là phù hợp.
Thứ hai, mức độ phù hợp của mơ hình thơng qua hệ số tương quan R2. Nếu R2
càng lớn thì khả năng giải thích của các biến độc lập trong mơ hình càng cao, mơ hình càng phù hợp.
Thứ ba, đánh giá mức độ tác động mạnh, yếu giữa các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
Thứ tư, hiện tượng đa cộng tuyến, để kiểm tra hiện tượng này, tác giả sử dụng thước đo phóng đại phương sai (VIF) và điều kiện VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tóm tắt Chương 3
Trong Chương 3 tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu gồm hai bước, bước 01 nghiên cứu định tính và bước 02 nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách thảo luận nhóm và phỏng vấn để điều chỉnh thang đo nháp thành thang đo chính thức, việc khảo sát được tiến hành bằng phương pháp phát phiếu trực tiếp, thuận tiện đến đối tượng được khảo sát. Nghiên cứu định lượng được thực hiện dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập được sau khi khảo sát, tiến hành phân tích phầm mềm SPSS 20.0; phân tích độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan tuyến tính và phân tích hồi quy nhằm tìm ra những yếu tố có ảnh hưởng tích cực đến động lực làm việc của cơng chức. Bên cạnh đó, tác giả phân tích các yếu tố cá nhân ảnh hưởng đến động lực làm việc của công chức ngành Nội vụ tỉnh Cà Mau.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 tập trung xử lý dữ liệu đã được thu thập và lần lượt thực hiện các phân tích gồm có: thống kê mơ tả mẫu, đánh giá thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định mơ hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy bội. Cuối cùng tác giả sẽ phân tích động lực làm việc của công chức.
4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng số Bảng câu hỏi phát ra là 220 phiếu, khảo sát đối với công chức đang công tác trong ngành Nội vụ tỉnh Cà Mau. Tổng số Bảng câu hỏi thu về là 210 phiếu, trong số thu về có 33 phiếu bị loại do trả lời sai, trả lời thiếu thơng tin, do đó cịn lại 177 phiếu (N = 177) đạt yêu cầu được nhập làm cơ sở phân tích dữ liệu.
Phần này sẽ tiến hành phân tích thống kê mơ tả các biến liên quan đến thông tin cá nhân của các đối tượng được khảo sát. Kết quả phân tích thống kê mơ tả được tác giả trình bày trong Bảng 4.1 như sau: