Stt Phát biểu Mã biến
1 Văn hóa thứ bậc VHTB
1.1 Cơ quan tơi là một nơi rất chính thức, các hoạt động theo thủ tục
rõ ràng. VHTB1
1.2 Cơ quan tơi là một nơi có cấu trúc cao, mọi người tơn trọng các
cấp bậc. VHTB2
1.3 Có sự phân cấp, phân quyền rõ ràng trong cơ quan tôi. VHTB3 1.4 Các quy định, chính sách, quy trình, thủ tục thường chi phối
hoạt động của đại biểu HĐND. VHTB4 1.5 Cơ quan tơi ln có sự đổi mới trong hoạt động. VHTB5
2 Văn hóa nhóm VHN
2.1 Cơ quan tôi quan tâm phát triển con người trong tổ chức. VHN 1 2.2 Cơ quan tôi có khơng khí gần gũi như một gia đình VHN 2 2.3 Các đại biểu HĐND gắn bó, hợp tác, chia sẻ với nhau. VHN 3
3 Văn hóa phát triển PT
3.1 Các đại biểu HĐND trong đơn vị tôi rất năng động và sáng tạo
trong công việc. VHPT1
3.2 Các đại biểu HĐND ln sẵn sàng đón nhận thử thách, dám làm và dám chịu trách nhiệm.
VHPT2
3.3 Các đại biểu HĐND trong đơn vị tôi rất tận tâm và nhiệt tình
với cơng việc. VHPT3
3.5 Lãnh đạo đơn vị tôi luôn tạo điều kiện tốt nhất cho hoạt động
của đại biểu HĐND. VHPT5
4 Văn hóa hợp lý VHHL
4.1 Cơ quan tôi luôn tập trung vào đạt được các kết quả công việc. VHHL1 4.2 Mối quan tâm chính của cơ quan tơi là cơng việc được hồn
thành. VHHL2
4.3 Đại biểu HĐND làm việc luôn hướng đến thành quả công việc
của tổ chức. VHHL3
4.4 Tập trung cho công việc là mục tiêu đặt ra hàng đầu của các đại
biểu HĐND trong đơn vị tôi. VHHL4
5 Động lực phụng sự công DL
5.1 Phụng sự cơng có ý nghĩa rất quan trọng đối với tôi. DL1 5.2 Công việc hằng ngày nhắc nhở tôi rằng phải phối hợp với người
khác. DL2
5.3 Tạo sự thay đổi tích cực trong xã hội có ý nghĩa với tơi hơn là
đạt được thành tích cá nhân. DL3 5.4 Tơi sẵn sàng hy sinh lợi ích cá nhân vì lợi ích của xã hội. DL4 5.5 Tôi không ngại đối mặt vấn đề khó khăn vì quyền lợi của người
khác thậm chí khi nó ảnh hưởng đến lợi ích cá nhân của tơi. DL5
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.5 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Dựa vào các quan sát được chọn, tiến hành thống kê mô tả về các đối tượng được khảo sát như: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tổng thu nhập và thâm niên công tác; kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbanch‟s Alpha; phân tích khám phá nhân tố EFA; phân tích tương quan; phân tích hồi quy.
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbanch’s Alpha
Cronbach (1951) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013, tr. 355) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Hệ số Cronbach‟s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo chứ khơng tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.
Về lý thuyết, để tính Cronbach‟s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu từ ba biến đo lường. Hệ số Cronbach‟s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1], hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach‟s Alpha quá lớn (lớn hơn 0,95 trở lên) cho thấy có nhiều
biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong đo lường.
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75-0.95]2. Nếu Cronbach‟s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994). Những biến quan sát này có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation), nếu nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo đó.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích kiểm định Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Khi sử dụng EFA để đánh giá thang đo, cần lấy tổng (hoặc trung bình) để tính giá trị cho các nhân tố (biến tiềm ẩn) cho phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành để nhóm các thang đo thành các nhân tố mới theo phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép xoay Varimax. Điều kiện cần để bảng kết quả ma trận xoay có ý nghĩa thống kê là: Hệ số KMO (là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố) phải nằm trong đoạn từ 0,5 đến 1; kiểm định Barlett (là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến quan sát có tương quan trong tổng thể khơng) có sig phải nhỏ hơn 0,05; giá trị Eigenvalue (là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA) lớn hơn hoặc bằng 1; tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
Loại biến trong phân tích nhân tố khám phá EFA: Từ bảng Component Matrix lấy những biến có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 để đảm bảo ý nghĩa của EFA, nếu biến quan sát có từ 2 hệ số tải nhân tố thì chọn hệ số tải nhân tố cao hơn và hệ số sau nó phải cách 0,3, nếu khơng thỏa cách 0,3 thì loại biến quan sát đó.
- Phân tích tƣơng quan
Do một trong những điều kiện để tiến hành hồi quy là biến phụ thuộc phải có tương quan với biến độc lập nên việc tiến hành phân tích tương quan là cần thiết. Trong bước này, phép phân tích tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá độ
tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Ngoài ra, cũng cần xét tới mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập để đánh giá về khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Trong Bảng tương quan Correlations, giá trị sig giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhỏ hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập đó có tương quan với biến phụ thuộc, nếu lớn hơn 0,05 nghĩa là biến độc lập đó khơng tương quan với biến phụ thuộc và nên loại bỏ biến đó trước khi chạy hồi quy. Khi sig nhỏ hơn 0,05, cần chú ý tới hệ số tương quan Pearson r để đánh giá mức độ tương quan mạnh/yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Nếu các giá trị sig giữa các biến độc lập lớn hơn 0,05 nghĩa là giữa các biến độc lập này khơng có mối tương quan và nó càng khẳng định tính "độc lập" tốt giữa các biến độc lập. Nếu sig nhỏ hơn 0,05 thì lưu ý tới hệ số tương quan Pearson để xem tính tương quan mạnh hay yếu giữa các biến và có thể xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Hệ số tương quan Pearson càng tiến về 1 càng tương quan mạnh. Ngược lại, hệ số này càng tiến gần về 0 thì tương quan càng yếu. Cần lưu ý đến giá trị sig: Nếu mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải < 0,01 tương ứng với các dấu (**) được đánh dấu trên hệ số tương quan r, cịn mức ý nghĩa là 5% thì sig < 0,05 tương ứng với các dấu (*) được đánh dấu trên hệ số tương quan r.
- Phân tích hồi quy
Mục đích của phân tích hồi quy là để xác định mức độ tác động của các nhân tố độc lập lên các nhân tố phụ thuộc. Quy trình hồi quy sẽ được thực hiện cho nhân tố động lực phụng sự công theo các nhân tố văn hóa tổ chức.
Sử dụng bảng Model Summary, chú ý giá trị Adjusted R Square (R2 hiệu chỉnh) cho biết các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy.
Hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF >2 thì phải thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Sử dụng trọng số hồi quy chuẩn hóa để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng biểu đồ Scatter Plot, kết quả đồ thị nếu các điểm phân bố của phần dư nếu có các dạng: Đồ thị Parabol, đồ thị Cubic,.. hay các dạng đồ thị khác khơng phải đường thẳng thì dữ liệu đã vi phạm giả định liên hệ tuyến tính. Nếu giả định quan hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường tung độ 0 (trường hợp biểu diễn phần dư chuẩn hóa Standardized Residual ở trục tung).
Biểu đồ tần số của các phần dư Histogram, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, thì phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, tức là giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đổ P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa, các chấm trịn tập trung thành dạng một đường chéo thì sẽ khơng vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn phần dư.
- Phân tích ANOVA
Mục đích của phân tích này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng.
Trường hợp biến định tính có 02 giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp Independent Samples T Test.
Quan sát bảng Independent Samples Test:
- Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0,05 thì phương sai giữa 2 biến là khác nhau, sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances not assumed để kết luận:
+ Giá trị sig T-Test < 0,05 kết luận: Có sự khác biệt.
- Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoặc bằng 0,05 thì phương sai giữa 2 giá trị của biến định tính là khơng khác nhau, sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed để kết luận:
+ Giá trị sig T-Test < 0,05 kết luận: Có sự khác biệt.
+ Giá trị sig T-Test >= 0,05 kết luận: Khơng có sự khác biệt.
Trường hợp biến định tính có từ 03 giá trị thì kiểm định sự khác biệt bằng phương pháp one-way-anova.
Quan sát bảng Test of Homogeneity of Variances, xét sig của Levene Statistic. - Nếu sig ở kiểm định này >= 0,05, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
+ Nếu sig ở bảng ANOVA < 0,05, kết luận: Có sự khác biệt.
+ Nếu sig ở bảng ANOVA >= 0,05, kết luận: Khơng có sự khác biệt.
- Nếu sig ở kiểm định này < 0,05 thì kiểm định Welch, quan sát bảng Robust Tests of Equality of Means.
+ Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0,05, kết luận: Có sự khác biệt.
+ Nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests ≥ 0.05, kết luận: Khơng có sự khác biệt.
- Ý nghĩa giá trị trung bình trong thang đo khoảng
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5 = 0.8 Ý nghĩa các mức như sau:
1.00 – 1.80: Rất không đồng ý/ Rất khơng hài lịng/ Rất khơng quan trọng… 1.81 – 2.60: Không đồng ý/ Khơng hài lịng/ Khơng quan trọng…
2.61 – 3.40: Khơng ý kiến/ Trung bình… 3.41 – 4.20: Đồng ý/ Hài lòng/ Quan trọng…
4.21 – 5.00: Rất đồng ý/ Rất hài lịng/ Rất quan trọng…
TĨM TẮT CHƢƠNG 3
Chương 3 trình bày tổng quan về thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, xác định kích thước mẫu. Từ đó nêu cách thức chọn mẫu
và cách tiến hành khảo sát. Đồng thời, chương này cũng trình bày cách điều chỉnh thang đo, hoàn chỉnh bảng hỏi; giới thiệu những điểm cơ bản trong sử dụng và diễn giải kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbanch‟s Alpha; phân tích khám phá nhân tố EFA; phân tích tương quan và phân tích hồi quy.
Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ đại biểu HĐND tại HĐND tỉnh và các huyện, thành phố Cà Mau. Để đạt được kích thước mẫu đề ra, 160 phiếu khảo sát được gửi đi, thu về 155 phiếu, trong đó có 151 phiếu hợp lệ, 4 phiếu không hợp lệ do không đánh mức độ đồng ý vào một vài phát biểu. Số phiếu không hợp lệ này bị bỏ ra trước khi nhập vào phần mềm SPSS.