2.2 .Mơ hình nghiên cứu đề xuất
3.3. Thiết kế nghiên cứu
3.3.1. Quy trình nghiên cứu
3.3.2. Phương pháp định tính
Nghiên cứu định tính được dùng để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên, sau đó điều chỉnh các thang đo lường sao cho thích hợp để đưa vào mơ hình nghiên cứu và xây dựng bảng câu hỏi. Thông qua tham khảo
các nghiên cứu, bài báo và tạp chí chuyên ngành và phỏng vấn 10 đối tượng (Phục lục 3) để xác định 8 yếu tố có ảnh hưởng đến sự hài lịng của nhân viên. Đó là những yếu tố: Chính sách khen thưởng, công nhận; Được tham gia lập kế hoạch; Thương hiệu và văn hóa cơng ty; Quản lý trực tiếp; Đào tạo và thăng tiến; Thu nhập và phúc lợi; Môi trường làm việc; Công việc thú vị và thách thức.
3.3.3. Phương pháp định lượng
Được tiến hành ngay khi thiết kế bảng câu hỏi. Mẫu điều tra trong nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện với nhân viên tại Truyền tải
Từ tổng quan vấn đề nghiên cứu; xác định mục tiêu, phương pháp, đối tượng
Tổng kết cơ sở lý thuyết
nghiên cứu
Xây dựng thang đo nháp
Nghiên cứu định tính, hiệu
chỉnh thang đo (nếu có) sau
khi phỏng vấn 10 đối tượng
Thang đo chính thức
Khảo sát (nghiên cứu định lượng)
Kiểm định thang đo, mơ
hình và các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích dữ liệu và đưa ra
kết luận về vấn đề nghiên cứu
điện Thành phố Hồ Chí Minh.
Bảng câu hỏi do đối tượng tự trả lời và là cơng cụ chính để thu thập dữ liệu. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha; Phân tích yếu tố khám
phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) để rút gọn các biến quan sát và xác định lại các nhóm trong mơ hình nghiên cứu; Phân tích hồi quy để xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên.
3.3.3.1. Thiết kế mẫu và phương pháp chọn mẫu
- Thiết kế mẫu
Quy định về số mẫu theo Bollen (1989, trích trong Châu Ngơ Anh Nhân,
2011, tr. 19) là tỷ lệ mẫu trên biến quan sát phải đảm bảo tối thiểu là 5:1. Theo quy
định của Bollen, nghiên cứu có 50 biến thì số mẫu tối thiểu là 250.
- Phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu áp dụng là lấy mẫu thuận tiện nhằm hướng tới đạt được các mục tiêu khoa học của nghiên cứu. Công việc tiến hành điều tra được tiến
hành là phỏng vấn nhân viên trực tiếp theo bảng câu hỏi đã được thiết kế sẵn. Tác
giả đã tiến hành khảo sát mẫu bằng cách phát ra 300 phiếu khảo sát đối với các cán bộ công nhân viên hiện đang làm việc tại Truyền tải điện Thành phố Hồ Chí Minh.
Sau khi thu về, kiểm tra và loại bỏ các phiếu khảo sát khơng đạt u cầu thì có 257
phiếu khảo sát đạt yêu cầu, phù hợp về kích thước mẫu nghiên cứu. Các bảng mẫu khảo sát này được gởi đi và thu về trong khoảng tháng 3/2019 - 04/2019.
- Hiệu chỉnh
Mục đích hiệu chỉnh là nhằm đảm bảo đúng đối tượng phỏng vấn, xử lý các trả lời khơng hồn chỉnh cũng như xem xét sự rõ ràng và nhất quán trong việc trả lời
các câu hỏi. Quá trình hiệu chỉnh thể hiện qua 2 giai đoạn:
Hiệu chỉnh sơ bộ bởi phỏng vấn viên ngay khi phỏng vấn xong.
Hiệu chỉnh cuối cùng bởi người nghiên cứu cũng là người thiết kế bảng
câu hỏi sau khi thu thập xong dữ liệu.
- Mã hố, làm sạch thơng tin và xử lý dữ liệu thu thập
nhằm mục đích phát hiện các sai sót như khoảng trống hoặc trả lời không hợp lệ.
Thông tin thu thập được sẽ sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để xử lý. - Phương pháp phân tích dữ liệu
Phân tích thống kê mơ tả
Là phương pháp nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa, biểu diễn bằng đồ thị các số liệu thu thập được. Phương pháp này được tác giả sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mơ hình với biến phụ thuộc, qua đó sẽ xác định được biến nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên.
Kiểm định thang đo Cronbach’s alpha:
Cho phép phân tích nhằm tìm ra những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi cần bỏ đi trong các mục đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát, những
thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected
Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà
nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được
trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời
trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích yếu tố khám phá
Được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương
pháp này rất có ích cho việc xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích yếu tố EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố. Trị số của
KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích yếu tố là thích hợp. Nếu chỉ
liệu. Kiểm định Bartlett’s (trong phân tích yếu tố, cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau (H0: các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Nếu giả thuyết H0 khơng được bác bỏ thì phân tích yếu tố có khả năng khơng thích hợp. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig. <0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tải yếu tố hay trọng số yếu tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các yếu tố, hệ số này > 0.5 (Hair và cộng sự,
1998).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%
(Gerbing và Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Component Analysis”
được sử dụng trong phân tích yếu tố thang đo các thành phần độc lập.
Hệ số eigenvalue (đại diện cho phần biến thiênđược giải thích bởi mỗi yếu tố) lớn hơn 1.
Khác biệt hệ số tải yếu tố của một biến quan sát giữa các yếu tố > 0.3
để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mục đích xem xét các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc được xét riêng cho từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa Sig. của hệ số hồi quy nhỏ hơn 0,05 (Sig.<0,05), có nghĩa độ tin cậy là 95%, được kết luận tương quan có
ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy đa biến để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, phương
pháp được sử dụng là phương pháp đưa vào lần lượt. Các nhà nghiên cứu thường sử
dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai sẽ cho biết biến phụ thuộc có mối liên hệ với tồn bộ biến độc lập hay khơng (Sig. < 0.05, mơ hình xây dựng phù hợp và ngược lại).
nhằm đánh giá sự khác biệt giữa các yếu tố đối với biến phụ thuộc.