Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 ĐG4 .898 ĐG1 .896 ĐG2 .894 ĐG3 .871 LĐ4 .863 LĐ2 .843 LĐ1 .802 LĐ3 .789 CV2 .842 CV5 .819 CV4 .814 CV1 .806 LT3 .880 LT2 .863 LT1 .831 ĐN3 .882 ĐN1 .829 ĐN2 .829 TT1 .780 TT4 .742 TT3 .714 TT2 .646
Các giá trị trong bảng Ma trận xoay nhân tố được gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loading values), đây là giá trị cần quan tâm và theo kích thước mẫu của nghiên cứu yêu cầu các giá trị này phải lớn hơn 0.5. Trường hợp có 2 giá trị trở lên thì xét hiệu của hai giá trị lớn nhất. Nếu hiệu lớn hơn 0.3 thì giữ lại biến, ngược lại loại biến. Kết quả ma trận xoay cho thấy, tại biến quan sát ĐN4 có 2 hệ số tải nhân tố lần lượt là 0.571 và 0.356, hiệu của 2 giá trị nhỏ hơn 0.3 nên sẽ loại biến ĐN4.
Sau khi chạy lại phân tích nhân tố EFA đã loại biến ĐN4 chúng ta được kết quả theo Bảng 4.5, 22 biến quan sát được gom thành 6 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5.
Tiếp tục thực hiện phân tích EFA cho nhân tố phụ thuộc: Bảng 4.7: Kiểm định KMO and Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) .695 Kiểm định
Bartlett
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 121.235 Bậc tự do 3 Mức ý nghĩa - Sig. .000
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.8: Kết quả phương sai trích biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương khi rút nhân tố Tổng % phương
sai % Lũy kế Tổng % phương
sai % Lũy kế 1 2.075 69.153 69.153 2.075 69.153 69.153 2 .514 17.122 86.275
3 .412 13.725 100.000
Bảng 4.9: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố 1 ĐL2 .856 ĐL1 .825 ĐL3 .813
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Xét các hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là 0.695 lớn hơn 0.5 và Sig nhỏ hơn 0.05 do đó phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc là phù hợp và chỉ có 1 nhân tố được trích giải thích 69,15% sự biến thiên dữ liệu. Chính vì vậy chúng ta sẽ khơng thể thực hiện xoay ma trận do chỉ có 1 nhân tố được trích.
Bảng 4.10: Bảng tổng kết các nhân tố được định nghĩa nhóm lại STT Nhân tố Các biến quan sát Loại biến STT Nhân tố Các biến quan sát Loại biến
1 ĐG
(Sự cơng nhận kết quả đóng góp)
ĐG4, ĐG1, ĐG2, ĐG3
(4 biến) Độc lập
2 LĐ
(Mối quan hệ với cấp trên)
LĐ4, LĐ2, LĐ1, LĐ3
(4 biến) Độc lập
3 CV
(Đặc điểm công việc)
CV2, CV5, CV4, CV1
(4 biến) Độc lập
4 LT
(Tiền lương, thưởng)
LT3, LT2, LT1 (3 biến) Độc lập 5 ĐN (Đồng nghiệp) ĐN3, ĐN1, ĐN2 (3 biến) Độc lập 6 TT
(Cơ hội thăng tiến)
TT1, TT4, TT3, TT2 (4 biến) Độc lập 7 ĐL (Động lực làm việc) ĐL2, ĐL1, ĐL3 (3 biến) Phụ thuộc
4.5. Phân tích tương quan Pearson:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định tương quan giữa các nhân tố
ĐG_M LĐ_M CV_M LT_M ĐN_M TT_M ĐL_M ĐG_M Hệ số tương quan 1 .039 -.078 -.089 -.008 .248** .246** Mức ý nghĩa (2 phía) .636 .343 .279 .919 .002 .002 N 150 150 150 150 150 150 150 LĐ_M Hệ số tương quan .039 1 .390** .272** .168* .410** .517** Mức ý nghĩa (2 phía) .636 .000 .001 .040 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 CV_M Hệ số tương quan -.078 .390** 1 .418** .400** .306** .338** Mức ý nghĩa (2 phía) .343 .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 LT_M Hệ số tương quan -.089 .272** .418** 1 .415** .264** .596** Mức ý nghĩa (2 phía) .279 .001 .000 .000 .001 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 ĐN_M Hệ số tương quan -.008 .168* .400** .415** 1 .307** .458** Mức ý nghĩa (2 phía) .919 .040 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 TT_M Hệ số tương quan .248** .410** .306** .264** .307** 1 .603** Mức ý nghĩa (2 phía) .002 .000 .000 .001 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 ĐL_M Hệ số tương quan .246** .517** .338** .596** .458** .603** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .002 .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Phân tích tương quan Pearson thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau trong môi trường độc lập, không bị ảnh hưởng bởi các biến
khác. Trong bảng kết quả, chúng ta cần xét giá trị sig của biến phụ thuộc Động lực làm việc, do các giá trị đều nhỏ hơn 0.05 nên các biến độc lập TT, LT, CV, ĐN, ĐG, LĐ đều có tương quan với Động lực làm việc. Biến Cơ hội thăng tiến có mức độ tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.603.
Do các biến độc lập tương quan với biến phụ thuộc và hệ số r đều lớn hơn 0 nên các biến độc lập có ảnh hưởng thuận chiều với biến phụ thuộc (nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia).
4.6. Kết quả hồi quy đa biến:
Sử dụng phân tích tương quan Pearson cho thấy các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nên phù hợp để đưa vào hồi quy. Chạy dữ liệu trên phần mềm SPSS 20 chúng ta được kết quả hồi quy cơ bản như sau:
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 .822a .676 .663 1.111
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Giá trị hệ số xác định R2 = 0.676 cho thấy mơ hình hồi quy phù hợp với 67,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích phương sai ANOVA trong hồi quy Giá trị Tổng bình Giá trị Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa - Sig 1 Tương quan 30.058 6 5.010 49.797 .000b Phần dư 14.386 143 .101 Tổng 44.444 149
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Sig của kiểm định F nhỏ hơn 0.05 như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Trong kết quả kiểm định ANOVA cho thấy mơ hình đang thực hiện hồi qui có ý nghĩa.
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy Thành phần Hệ số chưa điều Thành phần Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số đã điều chỉnh t Mức ý nghĩa - Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Constant) -.278 .263 -1.056 .293 TT_M .324 .061 .303 5.338 .000 .702 1.424 LT_M .294 .039 .423 7.585 .000 .729 1.373 CV_M -.089 .052 -.099 -1.706 .090 .679 1.473 ĐN_M .124 .038 .184 3.310 .001 .736 1.358 ĐG_M .141 .037 .191 3.818 .000 .900 1.111 LĐ_M .269 .053 .278 5.038 .000 .743 1.345
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 nên khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nhân tố Đặc điểm cơng việc có hệ số Sig của kiểm định t là 0.9 và hệ số Beta là -0.99, do đó tác giả nhận định giả thuyết Đặc điểm cơng việc có tác động tiêu cực đến động lực làm việc tuy nhiên mức ảnh hưởng nhỏ. Các hệ số hồi quy cịn lại đều lớn hơn 0 nên có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc.
Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, mức độ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc giảm dần theo thứ tự như sau: LT > TT > LĐ > ĐG > ĐN.
4.7. Phân tích ý nghĩa ảnh hưởng của các biến nhân khẩu học
Trong phân tích ý nghĩa ảnh hưởng của biến nhân khẩu học đến biến phụ thuộc, tác giả sử dụng các phương pháp kiểm định Independent Sample T-test và One-way ANOVA trong SPSS để đánh giá. Đối với các biến nhân khẩu học có 02 giá trị so sánh như biến Giới tính sẽ được kiểm định bằng phương pháp Independent Sample T-test, ngồi ra các biến có từ 03 giá trị so sánh trở lên sẽ được kiểm định ý nghĩa bằng phương pháp One-way ANOVA.
4.7.1. Kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc đối với nhân tố Giới tính:
Đối với nhân tố Giới tính, do chỉ có 2 giá trị là Nam và Nữ, do đó tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Independent Sample T-test trong SPSS.
Bảng 4.15: Kết quả thống kê động lực làm việc của nhân tố Giới tính Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn ĐL Nam 68 4.063726 .3831324 .0464616
Nữ 82 3.215447 .3115163 .0344012
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.16: Kiểm định Levene và t-test đối với nhân tố Giới tínhKiểm định Levene Kiểm định t-test Kiểm định Levene Kiểm định t-test
F Mức ý nghĩa – Sig t df Mức ý nghĩa – Sig ĐL Phương sai bằng nhau 2.040 .155 14.957 148 .000 Phương sai không bằng nhau 14.673 128.623 .000
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Trong bảng kết quả trên, chúng ta quan tâm giá trị Sig của kiểm định Levene là 0.155 lớn hớn 0.05 nên ta sẽ xét trị số Sig của kiểm định t tại dòng Equal variances assumed. Trị số Sig của kiểm định t là 0.00 nhỏ hơn 0.05 do đó trong nhân tố Giới tính có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ĐLLV giữa nam và nữ. Theo đó người cơng chức nam có ĐLLV cao hơn cơng chức nữ (giá trị trung bình của nam là 4.06 lớn hơn của nữ là 3.21).
Trong cuộc sống, phần lớn người phụ nữ tại Việt Nam vẫn được xem như là người chăm lo tổ ấm, dạy dỗ con cái và thường phải hy sinh công việc, sự nghiệp của mình. Chính lẽ đó mà ĐLLV của lao động nữ cũng sẽ bị ảnh hưởng so với nam giới, qua trò chuyện với một số đồng nghiệp nữ đang công tác tại UBND Quận 9 tác giả đa số đều nhận được ý kiến cho rằng họ sẵn sàng lựa chọn sự an tồn, duy trì cơng việc hiện tại hơn là nỗ lực để có thể có được cơ hội, sự thăng tiến cao hơn
trong công việc và chỉ một số đồng nghiệp nữ chưa lập gia đình mới lựa chọn nỗ lực, cố gắng làm việc để tìm kiếm cơ hội phát triển.
4.7.2. Kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc đối với biến Độ tuổi:
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định Levene và kiểm định Welch nhân tố Độ tuổi ảnh hưởng đến Động lực làm việc
Kiểm định df1 df2 Mức ý nghĩa - Sig Levene 3 146 .004
Welch 3 59.495 .000
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.18: Kết quả phân tích phương sai ANOVA nhân tố Độ tuổi đối với Động lực làm việc
Biến thiên Bậc tự do Trung bình
biến thiên F Mức ý nghĩa - Sig Giữa nhóm 7.923 3 2.641 10.558 .000 Trong nhóm 36.521 146 .250 Tổng 44.444 149
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.19: Kết quả thống kê động lực làm việc của nhân tố Độ tuổi N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số Dưới 30 tuổi 25 3.933333 .6309897 .1261979
30-40 tuổi 68 3.700981 .5282711 .0640623 40-50 tuổi 44 3.378788 .4288734 .0646551 Trên 50 tuổi 13 3.179487 .1729580 .0479699 Tổng 150 3.600000 .5461546 .0445933
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Do nhân tố Độ tuổi trong bài tác giả chia thành 4 mức giá trị khác nhau nên để kiểm định biến này, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp One-way ANOVA để kiểm định. Kết quả cho thấy, giá trị Sig của kiểm định Levene là 0.004 nhỏ hơn
0.05 nên có thể nói phương sai của các nhóm tuổi là khơng bằng nhau, do đó chúng ta sẽ thực hiện thêm kiểm định Welch. Sig của kiểm định Welch nhỏ hơn 0.05 nên kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về động lực làm việc cùng các cơng chức theo từng nhóm tuổi. Cụ thể trong bảng mơ tả có thể thấy ĐLLV giảm dần theo độ tuổi của người lao động.
Đây cũng là một xu thế có thể dễ dàng nhận thấy và tương đồng với người lao động tại các khu vực tư nhân, khi đến một độ tuổi nhất định người lao động có nhiều sự quan tâm như gia đình, con cái, tính ổn định… thì sẽ mất dần ĐLLV, sự cố gắng cũng như việc đón nhận các cơ hội, thách thức mới.
4.7.3. Kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc đối với nhân tố Thâm niên công tác: công tác:
Bảng 4.20: Kết quả thống kê động lực làm việc của nhân tố Thâm niên cơng tác N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số Dưới 5 năm 29 3.701149 .5728294 .1063717
5-10 năm 47 3.624113 .5543723 .0808635 Trên 10 năm 74 3.545045 .5308571 .0617109 Tổng 150 3.600000 .5461546 .0445933
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định Levene nhân tố Thâm niên công tác
Levene Statistic df1 df2 Mức ý nghĩa - Sig. .029 2 147 .971
Bảng 4.22: Kết quả phân tích phương sai ANOVA nhân tố Thâm niên cơng tác đối với Động lực làm việc
Biến thiên Bậc tự do Trung bình biến thiên F Mức ý nghĩa - Sig Giữa nhóm .548 2 .274 .917 .402 Trong nhóm 43.897 147 .299 Tổng 44.444 149
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Tương tự Độ tuổi, tác giả sử dụng phương pháp One-way ANOVA để kiểm định nhân tố Thâm niên công tác, xét giá trị Sig của kiểm định Levene là 0.971 lớn hơn 0.05 do đó phương sai của các nhóm là khơng khác nhau, phù hợp để phân tích ANOVA. Tuy nhiên giá trị Sig của phân tích ANOVA là 0.402 lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa thơng kê giữa ĐLLV của các nhóm lao động theo thâm niên cơng tác.
4.7.4. Kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc đối với nhân tố Trình độ học vấn: học vấn:
Bảng 4.23: Kết quả thống kê động lực làm việc của nhân tố Trình độ học vấn N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số Trung cấp 6 3.666667 .5577733 .2277100
Đại học 117 3.575499 .5598713 .0517601 Trên đại học 27 3.691358 .4885520 .0940219 Tổng 150 3.600000 .5461546 .0445933
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.24: Kết quả kiểm định Levene nhân tố Trình độ học vấn
Levene Statistic df1 df2 Mức ý nghĩa .156 2 147 .856
Bảng 4.25: Kết quả phân tích phương sai ANOVA nhân tố Trình độ học vấn đối với Động lực làm việc
Biến thiên Bậc tự do Trung bình biến thiên F Mức ý nghĩa - Sig Giữa nhóm .322 2 .161 .537 .586 Trong nhóm 44.122 147 .300 Tổng 44.444 149
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Xét giá trị Sig của kiểm định Levene là 0.856 lớn hơn 0.05 do đó phương sai của các nhóm là khơng khác nhau, phù hợp để phân tích ANOVA. Tuy nhiên giá trị Sig của phân tích ANOVA là 0.586 lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa thơng kê giữa ĐLLV của các nhóm lao động theo trình độ học vấn.
Nhìn vào kết quả thống kê có thể thấy đa số học vấn của công chức tại UBND Quận 9 có sự ngang nhau khi trình độ đại học chiếm tới 78%. Trình độ học vấn gần như khơng có sự khác nhau, đa số từ đại học trở lên cho thấy tín hiệu rất tốt về chất lượng đội ngũ lao động có trình độ chun mơn cao. Đây chính là kết quả của những nỗ lực tuyển dụng công chức chính quy, bài bản thơng qua thi tuyển cơng khai, góp phần tạo ra mơi trường làm việc cạnh tranh cơng bằng, khuyến khích người lao động nỗ lực phấn đấu để thăng tiến trong sự nghiệp.
Tóm tắt Chương 4:
Trong chương 4, tác giả trình bày các bước phân tích dữ liệu và kết quả phân