Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's alpha nếu loại
biến Thang đo cảm nhận về lãnh đạo tư lợi
Cronbach's alpha: 0,931 M5 35,31 117,478 0,820 0,919 M6 35,30 116,171 0,799 0,920 M2 35,11 115,443 0,784 0,921 M8 35,30 115,688 0,772 0,921 M3 35,16 117,196 0,750 0,923 M9 35,45 115,927 0,750 0,923 M7 34,89 120,772 0,695 0,926 M1 35,28 119,505 0,689 0,926 M4 35,05 119,675 0,651 0,929
Sự kiệt sức về tinh thần của người lao động
Cronbach's alpha: 0,936 EE5 27,28 107,773 0,822 0,925 EE3 26,93 108,895 0,782 0,927 EE9 27,71 109,749 0,768 0,928 EE4 27,11 111,626 0,764 0,928 EE6 27,08 106,369 0,754 0,929 EE7 27,11 108,995 0,748 0,929 EE8 27,44 109,886 0,747 0,929 EE1 27,19 110,717 0,730 0,930 EE2 26,90 111,554 0,716 0,931
Sự hoài nghi đối với tổ chức
Nhận thức hoài nghi Cronbach's alpha: 0,84 CC2 10,54 14,774 0,725 0,777 CC1 10,64 14,715 0,722 0,778 CC4 10,61 14,106 0,677 0,797 CC3 10,43 14,999 0,585 0,839 Cảm xúc hoài nghi Cronbach's alpha: 0,95 CA2 12,08 29,524 0,900 0,929 CA4 11,97 30,663 0,884 0,934
CA1 12,07 30,619 0,879 0,935 CA3 12,00 30,148 0,857 0,942 Hành động hoài nghi Cronbach's alpha: 0,772 CB3 6,63 6,838 0,713 0,575 CB1 6,62 7,579 0,639 0,664 CB2 6,41 7,224 0,493 0,835
Nguồn: kết quả xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả.
Từ kết quả trong bảng 3.6, có thể kết luận như sau :
Thang đo cảm nhận về lãnh đạo tư lợi có hệ số Cronbach’s alpha là 0,931
> 0,6 nên đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Hệ số tương quan biến tổng của 9 biến đo lường nhân tố này biến thiên từ 0,651 đến 0,82 nên đều đạt chuẩn không nhỏ hơn 0,3. Khi loại một trong các biến này thì hệ số Cronbach’s alpha đều thấp hơn 0,931. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo này đều đạt độ tin cậy và được giữ nguyên.
Thang đo sự kiệt sức về tinh thần của người lao động có hệ số Cronbach’s
alpha là 0,936 > 0,6 nên đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Hệ số tương quan biến tổng của 9 biến đo lường nhân tố này biến thiên từ 0,716 đến 0,822 nên đều đạt chuẩn không nhỏ hơn 0,3. Khi loại một trong các biến này thì hệ số Cronbach’s alpha đều thấp hơn 0,936. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo này đều đạt độ tin cậy và được giữ nguyên
Thang đo nhận thức hoài nghi có hệ số Cronbach’s alpha là 0,84 > 0,6 nên
đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Hệ số tương quan biến tổng của 4 biến đo lường nhân tố này biến thiên từ 0,585 đến 0,725 nên đều đạt chuẩn không nhỏ hơn 0,3. Khi loại một trong các biến này thì hệ số Cronbach’s alpha khi đều thấp hơn 0,84. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo này đều đạt độ tin cậy và được giữ nguyên.
Thang đo cảm xúc hồi nghi có hệ số Cronbach’s alpha là 0,95 > 0,6 nên
đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Hệ số tương quan biến tổng của 4 biến đo lường nhân tố này biến thiên từ 0,857 đến 0,9 nên đều đạt chuẩn không nhỏ hơn 0,3. Khi loại một trong các biến này thì hệ số Cronbach’s alpha khi đều thấp hơn 0,95. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo này đều đạt độ tin cậy và được giữ nguyên.
Thang đo hành động hồi nghi có hệ số Cronbach’s alpha là 0,772 > 0,6
nên đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến đo lường nhân tố này biến thiên từ 0,493 đến 0,713 nên đều đạt chuẩn không nhỏ hơn 0,3. Khi loại biến CB3 và CB1 thì hệ số Cronbach’s alpha khi đều thấp hơn 0,772. Riêng biến CB2, khi loại biến thì hệ số Cronbach’s alpha tăng từ 0,772 lên 0,835. Tuy nhiên biến CB2 có hệ số tương quan biến tổng là 0,493 lớn hơn 0,3 đồng thời xét về giá trị nội dung thì biến này vẫn có ý nghĩa đo lường. Do vậy, biến CB2 vẫn được giữ nguyên cùng với CB1 và CB3.
3.6.2.4. Phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): phân tích nhân tố được sử dụng để nhóm các biến có mối quan hệ với nhau thành những thành phần (hay còn gọi là nhân tố) đại diện tốt cho những biến này. Theo Hair và cộng sự (2014) thì phân tích nhân tố cung cấp các cơng cụ để phân tích cấu trúc tương hỗ lẫn nhau giữa một lượng lớn các biến (chẳng hạn, các phản hồi, các giá trị điểm...) bằng cách định nghĩa các tập biến có mối tương hỗ lẫn nhau cao, gọi là các nhân tố. Những nhân tố này được giả định thể hiện cho các chiều của dữ liệu. Nếu chỉ quan tâm đến việc rút gọn số lượng biến thì từ các chiều này hình thành các phép đo tổng hợp mới. Tuy nhiên, nếu chúng ta có một khái niệm cơ bản cho mối quan hệ giữa các biến thì các chiều mang ý nghĩa thực sự trong việc kiểm định các khái niệm. Những thang đo sau khi đã được đánh giá độ tin cậy đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá giá trị thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) chúng ta có thể kết luận mơ hình EFA là phù hợp khi thoả được điều kiện sau đây.
Điều kiện thứ nhất, để sử dụng EFA, cần dựa vào kiểm định Barlett và kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Kiếm định Bartlett phải có mức ý nghĩa thống kê Sig. < 5% và KMO > 0,5. Theo Kaiser và Rice (1974), để sử dụng được EFA thì hệ số KMO : phải trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1, và càng lớn càng tốt. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa
thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Điều kiện thứ hai, để đánh giá giá trị của thang đo, trong kết quả EFA cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong đó là: (1) số lượng nhân tố được trích, (2) trọng số nhân tố, và (3) tổng phương sai trích.
- Số lượng nhân tố trích Eigenvalue: được dùng để xác định số lượng nhân tố trích, số lượng nhân tố được trích khi hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Trọng số nhân tố: theo Hair và cộng sự (2014), trọng số nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,4 là giá trị có thể chấp nhận, những biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại. Tuy nhiên, Nguyễn Đình Thọ (2014) cho rằng cần chú ý những giá trị này về mặt thống kê, vấn đề loại bỏ biến có trọng số thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó có đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường. Ngồi ra, nếu hai trọng số này tương đương nhau thì nên loại bỏ biến này nhưng nếu chênh lệch giá trị 𝜆𝑖𝐴− 𝜆𝑖𝐵 > 0,3 thì được các nhà nghiên cứu chấp nhận.
- Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Explained): thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Để phần chung lớn hơn phần riêng và sai số thì tống phương sai trích này phải đạt 50% trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Chiến lược phân tích EFA: Theo Nguyễn Đình Thọ (2014, trang 422) trong
nghiên cứu sơ bộ, nếu xem xét tất cả các thang đo cùng một lúc sẽ gặp khó khăn do kích thước mẫu nhỏ. Vì vậy, để đảm bảo về mặt độ tin cậy nghiên cứu này sử dụng chiến lược phân tích EFA như sau:
- Phân tích EFA riêng cho khái niệm đa hướng là sự hoài nghi đối với tổ chức với từng thành phần của nó.
- Phân tích dùng EFA riêng cho các khái niệm đơn hướng còn lại là lãnh đạo tư lợi và sự kiệt sức về tinh thần.
- Để hạn chế nhược điểm là không xem xét sự kết hợp chung của các thang đo, việc sử dụng EFA chỉ dùng để đánh giá sơ bộ và sau đó tiếp tục được đánh giá (bằng phân tích nhân tố khẳng định) trong nghiên cứu chính thức khi có mẫu lớn hơn.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, tất cả các biến đều được vào EFA để phân tích và kết quả thu được như sau.
Kết quả phân tích EFA cho thang đo sự hoài nghi đối với tổ chức.
Sử dụng phần mềm SPSS để tính tốn, với phép trích PCA (Pricipal Component Analysis) và phép xoay vng góc Varimax. Kết quả phân tích EFA của thang đo sự hồi nghi đối với tổ chức được thế hiện trong bảng 3.7 như sau.
Bảng 3.7 Phân tích EFA cho thang đo sự hoài nghi đối với tổ chức.
Ma trận xoay các thành phần Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 CA4 0,901 0,222 0,132 CA1 0,897 0,235 0,103 CA3 0,893 0,182 0,121 CA2 0,892 0,269 0,152 CC1 0,166 0,834 0,187 CC2 0,182 0,833 0,135 CC4 0,226 0,776 0,148 CC3 0,297 0,661 0,147 CB3 0,205 0,255 0,823 CB2 0,058 0,013 0,819 CB1 0,153 0,444 0,716 Phương sai trích 49,217 65,278 76,366 Trị số Eigenvalues 5,414 1,767 1,220 KMO 0,863
Sig. (kiểm định Bartlett) 0,000
Nguồn: kết quả xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả.
Kết quả từ bảng 3.7 cho thấy có 3 nhân tố được trích và có nhận xét như sau.
- Về trọng số nhân tố, các biến đều có trọng số nhân tố > 0,4, nhưng chỉ có một biến duy nhất có chênh lệch 𝜆𝑖𝐴− 𝜆𝑖𝐵 < 0,3 đó là CB1. Xét về giá trị nội dung thì biến CB1 giữ vai trị quan trọng và vẫn có ý nghĩa đo lường. Do đó biến CB1 vẫn được giữ lại và sẽ được xem xét kỹ hơn trong nghiên cứu chính thức.
- Về tổng phương sai trích TVE là 76,366% > 50%. Về số lượng nhân tố trích, hệ số Eigenvalue là 1,220 > 1. Về kiểm định KMO và Bartlett, hệ số KMO là 0,863 > 0,5 và Sig. (mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett) < 0,05.
- Từ đó, có thể kết luận rằng các kết quả phù hợp với các điều kiện của EFA
Kết quả phân tích EFA cho các thang đo đơn hướng.
Sử dụng phần mềm SPSS để tính tốn, với phép trích PCA (Pricipal Component Analysis) và phép xoay vng góc Varimax. Kết quả phân tích EFA của các thang đo đơn hướng được thế hiện trong bảng 3.7 như sau.
Bảng 3.8 Phân tích EFA cho các thang đo đơn hướng.
Ma trận xoay các thành phần Biến quan sát Nhân tố
1 2 M5 0,848 0,188 M6 0,836 0,072 M2 0,802 0,157 M8 0,799 0,136 M9 0,797 0,114 M3 0,796 0,112 M1 0,783 0,259 M7 0,772 0,152 M4 0,765 0,152 E8 0,144 0,854 E3 0,154 0,836 E9 0,146 0,826 E7 0,056 0,815 E4 0,230 0,792 E5 0,285 0,765 E2 0,099 0,753 E1 0,102 0,751 E6 0,139 0,710 Phương sai trích 44,810 65,840 Trị số Eigenvalues 8,066 3,785 KMO 0,911
Sig. (kiểm định Bartlett) 0,000
Nguồn: kết quả xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả.
Kết quả từ bảng 3.7 cho thấy có 2 nhân tố được trích và có nhận xét như sau.
- Về trọng số nhân tố, các biến đều có trọng số nhân tố > 0,4, đồng thời chênh lệch
𝜆𝑖𝐴− 𝜆𝑖𝐵 > 0,3.
- Về tổng phương sai trích TVE là 65,84% > 50%. Về số lượng nhân tố trích, hệ số Eigenvalue là 3,785 > 1. Về kiểm định KMO và Bartlett, hệ số KMO là 0,911 > 0,5 và Sig. (mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett) < 0,05.
- Từ đó, có thể kết luận rằng các kết quả phù hợp với các điều kiện của EFA. Vì vậy, có thể kết luận được rằng, phân tích EFA để kiểm định giá trị các thang đo trong mơ hình là phù hợp.
3.6.2.5. Kết luận về kết quả nghiên cứu sơ bộ định lượng.
Nghiên cứu sơ bộ với 150 người lao động thuộc đối tượng khảo sát theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, sau đó kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá để đánh giá giá trị của thang đo. Kết quả kiểm định độ tin cậy các hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu. Kết quả EFA cho thấy duy nhất một biến khơng đạt u cầu vì có chênh lệch trọng số nhỏ hơn 0,3 là CB1. Tuy nhiên biến này vẫn chứa đựng giá trị nội dung cần thiết, cho nên biến này sẽ được xem xét tiếp trong nghiên cứu chính thức. Vì vậy, kết quả nghiên cứu sơ bộ không loại bỏ biến nào và vẫn giữ nguyên các biến như sau thảo luận cặp đôi. Bảng câu hỏi khảo sát chính thức được xây dựng từ các thang đo đạt yêu cầu để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng chính thức.
3.7. Nghiên cứu định lượng chính thức.
Bước này bao gồm những hoạt động chính như sau: khảo sát chính thức, phân tích nhân tố khẳng định (CFA - Confirmatory Factor Analysis) và mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM - Structural Equation Modeling).
Khảo sát chính thức được thực hiện trên cơ sở khảo sát 336 người lao động nằm trong đối tượng khảo sát. Từ dữ liệu thu thập được tiến hành phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Sau khi CFA đạt kết quả tốt, bước tiếp theo là kiểm định các mối quan hệ trong mơ hình khái niệm thơng qua phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
3.7.1. Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu này là loại nghiên cứu lặp lại từ các nghiên cứu đã có trên thế giới, được kiểm chứng tại bối cảnh Việt Nam cụ thể là TP.HCM. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), một lý thuyết khoa học phải được kiểm định trong nhiều điều kiện và ngữ cảnh khác nhau. Nếu một lý thuyết được khẳng định thông qua nhiều lần kiểm định thì độ mạnh (khả năng giải thích và dự báo hiện tượng khoa học) của lý thuyết đó càng cao. Lần kiểm định này vẫn góp phần đánh giá lý thuyết, nghĩa là kết quả nghiên cứu vẫn có giá trị.
Mục tiêu chọn mẫu hướng đến trong nghiên cứu này là người lao động đang làm việc tại TP.HCM. Người lao động đang làm việc tại TP.HCM được lựa chọn làm tổng thể nghiên cứu vì chưa có bất kỳ một nghiên cứu nào khác về mối quan hệ giữa lãnh đạo tư lợi và sự kiệt sức về tinh thần của nhân viên, với vai trị trung gian sự hồi nghi của nhân viên đối với tổ chức tại TP.HCM.
Việc lựa chọn một phương pháp lấy mẫu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: bản chất của các vấn đề nghiên cứu, thời gian và chi phí, mức độ chính xác mong muốn và các phương pháp thu thập dữ liệu (de Vaus, 2004). Chọn mẫu thuận tiện là một phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó mọi người được chọn làm mẫu chi đơn giản vì họ là nguồn dữ liệu “thuận tiện” cho nhà nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện (phương pháp chọn mẫu phi xác suất) vì tính mới của đề tài, đồng thời kỹ thuật này ít tốn kém, dễ tiếp cận đối tượng và mất ít thời gian nhất trong các kỹ thuật lấy mẫu.
3.7.2. Cấu trúc mẫu.
Tổng thể của nghiên cứu này người lao động đang làm việc tại TP.HCM, việc lựa chọn như vậy bởi vì ba lý do chính như sau. Đầu tiên người lao động đang làm việc tại TP.HCM được là bởi vì họ là những người làm việc trong thành phố lớn nhất tại miền Nam, nơi diễn ra nhiều hoạt động kinh tế và có nhịp sống sơi động. Như vậy, họ sẽ có khả năng cao chịu nhiều áp lực về công việc và xuất hiện sự kiệt sức về tinh thần hơn những nơi khác. Lý do thứ hai do trình độ văn hố nhìn chung cao hơn khu vực nơng thơn nên kiến thức về nơi làm việc và các mối quan hệ cơng việc có thể
được định hình rõ nét hơn. Và thứ ba là vì TP.HCM là nơi diễn ra các hoạt động kinh tế sôi nổi nên cần nhiều hơn nữa các giải pháp về lãnh đạo cũng như nguồn nhân lực.
Mẫu của nghiên cứu là những người người lao động đang làm việc tại TP.HCM, đồng thời là các học viên cao học hoặc sinh viên bằng 2 chính quy, đang học tập tại Đại Học Kinh Tế TP.HCM. Các đối tượng này là những người này đến từ nhiều ngành nghề và lĩnh vực hoạt động, phù hợp với sự đa dạng về ngành nghề của