Bảng 3.5: Thang đo hành vi công dân tổ chức hướng về thay đổi Ký hiệu Ký hiệu
mã hóa Biến quan sát
COCB1 Cố gắng thực hiện các quy trình được cải thiện để làm cơng việc của tôi.
COCB2 Cố gắng thay đổi cách thực hiện công việc để đạt hiệu quả hơn. COCB3 Cố gắng cải tiến các quy trình cho tổ chức.
COCB4 Cố gắng giới thiệu các phương pháp làm việc mới hiệu quả hơn cho tổ
chức.
COCB5 Đưa ra các gợi ý xây dựng cho cải tiến cách hoạt động của tổ chức. COCB6 Cố gắng khắc phục các quy trình hoặc cách làm bị lỗi.
COCB7 Cố gắng loại bỏ các thủ tục dư thừa hoặc không cần thiết.
COCB8 Cố gắng thực hiện các giải pháp để giải quyết các vấn đề của tổ chức.
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định tính
3.3. Nghiên cứu định lượng 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát: công chức đang làm việc tại 12 đơn vị thuộc và trực thuộc
Cục Hải quan tỉnh Tây Ninh.
Kích thước mẫu: Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), chọn kích thước mẫu trong
mơ hình hồi quy bội (MLR) phụ thuộc nhiều yếu tố, ví dụ, mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định, số lượng biến độc lập... (Tabachnick và Fidell, 2007). Một công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho MLR như sau: n ≥ 50 + 8*p (trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là số lượng biến độc lập trong mơ
hình). Trong nghiên cứu này, kích thước mẫu để phân tích hồi quy bội là n = 50 + 8*3 = 74 (với p = 3).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 (Hair và cộng sự, 2006). Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu cần thiết để phân tích nhân tố là: n ≥ 5*31 = 155(x là tổng số biến quan sát, x = 31).
Như vậy, trong nghiên cứu này cỡ mẫu cần thiết để phân tích nhân tố và phân tích hồi quy bội là N ≥ max (155, 74). Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu về phong cách lãnh đạo, sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên và hành vi công dân tổ chức hướng về thay đổi tại 12 đơn vị thuộc và trực thuộc Cục Hải quan Tây Ninh nên tác giả chọn cỡ mẫu là tổng thể gồm 190 công chức.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế theo 3 bước sau:
Bước 1: Bảng câu hỏi được xây dựng dựa trên các thành phần và thuộc tính đo lường sau khi nghiên cứu định tính. Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 5 mức độ từ “hồn tồn khơng đồng ý” đến “hoàn toàn đồng ý” để đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý của đối tượng khảo sát.
Bảng 3.6: Bảng thang đo Likert 5 điểm
Hồn tồn
khơng đồng ý Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý
Hoàn toàn đồng ý
1 2 3 4 5
Bước 2: Bảng câu hỏi sơ bộ được thiết kế và tiến hành phỏng vấn thử với
khoảng 20 đối tượng khảo sát để đánh giá sơ bộ thang đo và điều chỉnh câu từ cho phù hợp với nội dung nghiên cứu cũng như phù hợp với bối cảnh tại Việt Nam để đảm bảo đối tượng khảo sát có thể hiểu và trả lời đúng với mục đích của bài nghiên cứu.
Bước 3: Sau khi căn cứ vào kết quả phỏng vấn thử, tác giả hiệu chỉnh thành
bảng câu hỏi chính thức sử dụng để thu thập thơng tin mẫu nghiên cứu. Bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức gồm 31 biến quan sát, chia thành 2 phần: Phần 1: Các câu hỏi nhằm thu thập sự đánh giá của công chức và người lao động đối với các phong cách lãnh đạo, sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên và hành vi công dân tổ chức hướng về thay đổi (31 câu hỏi); Phần 2: Các thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát để phân loại và phân tích dữ liệu về sau (4 câu hỏi về: giới tính, độ tuổi, trình độ và chức vụ).
3.3.3 Thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu, tác đang giả phát trực tiếp bảng câu hỏi đến công chức làm việc tại 12 đơn vị thuộc và trực thuộc Cục Hải quan Tây Ninh. Mẫu điều tra được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất. Thông tin về mẫu thu thập: Có 190 bảng câu hỏi được phát đi, thu về được 185 bảng. Sau khi sàng lọc, loại bỏ các kết quả trả lời không hợp lệ (bỏ trống nhiều câu hoặc trả lời giống nhau từ đầu tới cuối), thu được 182 bảng hợp lệ (đạt tỉ lệ 95.79%).
3.3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng trong nghiên cứu bao gồm: phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi qui bội và hồi qui đơn. Tồn bộ dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha: để loại bỏ các biến không phù hợp. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally và Bernstein, 1994). Nếu Cronbach’s α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): nhằm mục đích kiểm tra và xác định các
nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha để tạo ra các biến mới từ các biến đã cho phù hợp với mẫu xem xét. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Các tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau: các biến có hệ tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 đều bị loại. Phân tích nhân
tố được lựa chọn là phương pháp Principal Component Analysis, với phép xoay nhân tố giữ ngun góc các nhân tố chính Varimax.
Phân tích hồi qui: 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 giả thuyết khoa học. Trong nghiên cứu này sử dụng hai mơ hình hồi qui, cụ thể:
- Hồi qui bội (MLR), nội dung của phương pháp này bao gồm: (1) Ước lượng và kiểm định các hệ số hồi qui; (2) Đánh giá sự phù hợp của mơ hình; (3) Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến.
- Hồi qui đơn (SLR), nội dung của phương pháp này bao gồm: (1) Ước lượng và kiểm định các hệ số hồi qui; (2) Đánh giá sự phù hợp của mơ hình.
Tóm tắt Chương 3:
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Phát triển thang đo nháp 1 từ cơ sở lý thuyết thông qua nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thành thang đo chính cho phù hợp hơn bối cảnh Việt Nam đến việc khảo sát chính thức. Đồng thời trong chương này cũng xác định rõ đối tượng khảo sát là tồn bộ cơng chức và nhân viên hợp đồng lao động làm việc tại 12 đơn vị thuộc và trực thuộc Cục Hải quan Tây Ninh với cỡ mẫu là 190, các giai đoạn thiết kế bảng câu hỏi, phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu.
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, phân tích hồi quy đơn.
4.1 Thống kê mô tả mẫu
Tác giả gởi tổng cộng 190 bảng câu hỏi đến trực tiếp các đối tượng khảo sát. Số lượng bảng câu hỏi nhận được về là 185 bảng. Có 3 bảng câu hỏi thiếu thơng tin nên bị loại, còn lại 182 bảng câu hỏi đạt yêu cầu được nhập liệu làm cơ sở cho phân tích dữ liệu.
Bảng 4.1:Thơng tin mẫu nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ(%) Giới tính Nam 142 78.0 Nữ 40 22.0 Tổng 182 100.0 Độ tuổi Dưới 30 tuổi 37 20.3 Từ 30 đến 50 tuổi 131 72.0 Trên 50 tuổi 14 7.7 Tổng 182 100.0 Trình độ học vấn Sau đại học 6 3.3 Đại học 116 63.7 Cao đẳng, trung cấp 40 22.0 Khác 20 11.0 Tổng 182 100.0
Chức vụ công tác Lãnh đạo từ cấp Đội trở lên 52 28.6
Nhân viên thừa hành 130 71.4
Kết quả thống kê mô tả mẫu (Bảng 4.1) sử dụng để phân tích nghiên cứu như sau:
Về giới tính: trong mẫu 182 người khảo sát, có 142 người là nam chiếm tỷ lệ
78% cịn lại có 40 người là là nữ chiếm tỷ lệ 22%.
Về độ tuổi: có 37 người độ tuổi dưới 30 chiếm tỷ lệ 20.3%, từ 30 tuổi đến 50 tuổi có 131 người chiếm tỷ lệ 72% và có 14 người trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ 7.7%.
Về trình độ: có 6 người trình độ sau đại học chiếm tỷ lệ 3.3%, trình độ đại học
chiếm đa số (63.7%) với 116 người, tiếp theo là cao đẳng và trung cấp chiếm tỷ lệ 22% với 40 người, trình độ khác có 20 người chiếm tỷ lệ 11%.
Về chức vụ cơng tác: có 130 người là nhân viên thừa hành chiếm tỷ lệ 71.4% và
52 người là lãnh đạo từ cấp Đội trở lên chiếm tỷ lệ 28.6%.
4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Từ kết quả Bảng 4.2 cho thấy tất cả các thang đo đều được chấp nhận vì có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.60 (thấp nhất là thang đo lãnh đạo chuyển tác có Cronbach’s Alpha = 0.792) và tất cả các biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.30 (nhỏ nhất là biến LDDD10 có tương quan biến tổng là 0.456). Vì vậy tất cả các thành phần thang đo trong mơ hình nghiên cứu và 31 biến quan sát đều thỏa điều kiện, các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha các thang đo
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 Lãnh đạo chuyển tác: Cronbach’s Alpha = 0.792
LDCT1 10.65 3.719 .639 .722
LDCT2 10.70 3.525 .707 .686
LDCT3 10.73 3.758 .577 .754
LDCT4 10.59 4.254 .491 .792
Lãnh đạo chuyển dạng: Cronbach’s Alpha = 0.853
LDCD1 14.89 5.767 .821 .780
LDCD2 14.86 7.018 .544 .852
LDCD3 14.88 6.489 .591 .843
LDCD4 14.92 5.861 .778 .792
LDCD5 14.93 6.586 .605 .839
Lãnh đạo đạo đức: Cronbach’s Alpha = 0.898
LDDD1 34.85 44.407 .679 .886 LDDD2 34.71 46.373 .710 .884 LDDD3 34.81 45.803 .641 .888 LDDD4 34.73 45.416 .658 .887 LDDD5 34.75 47.803 .666 .887 LDDD6 34.77 48.521 .686 .887 LDDD7 34.74 46.162 .690 .885 LDDD8 34.72 47.606 .604 .890 LDDD9 34.73 45.051 .698 .884 LDDD10 35.00 50.199 .456 .899
Sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0.847
LMX1 11.21 4.376 .586 .846
LMX2 10.99 3.724 .732 .785
LMX3 11.15 4.396 .619 .833
LMX4 11.04 3.540 .814 .746
Hành vi công dân tổ chức hướng về thay đổi: Cronbach’s Alpha = 0.888
COCB1 25.97 33.038 .730 .867 COCB2 25.91 34.649 .703 .870 COCB3 26.03 38.330 .503 .888 COCB4 25.95 32.925 .722 .868 COCB5 25.96 36.048 .598 .880 COCB6 26.07 33.371 .714 .868 COCB7 25.92 33.479 .684 .872 COCB8 25.89 35.623 .624 .877
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá các thành phần của thang đo các phong cách lãnh đạo cách lãnh đạo
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, có 19 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kết quả đánh giá lần 1 (Bảng số 1, Phụ lục 6) cho thấy KMO = 0.769 > 0.5, nghĩa là các yếu tố phù hợp cho việc chạy EFA. Mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân tích EFA lần 1 (Bảng số 2, Phụ lục 6), cho thấy có 3 nhân tố được trích từ 19 biến quan sát,tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phương sai trích là 59,490% > 50%, đạt yêu cầu.
Dựa trên ma trận xoay lần 1- Rotated Component Matrixa
(Bảng số 3, Phụ lục 6) biến quan sát LDDD10bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
Sau khi loại biến LDDD10, kết quả đánh giá lần 2 (Bảng số 4, Phụ lục 6) cho thấy KMO = 0.758> 0.5, nghĩa là các yếu tố phù hợp cho việc chạy EFA; mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân tích EFA lần 2 (Bảng số 5, Phụ lục 6) cho thấy có 03 nhân tố được trích từ 18 biến quan sát. Tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phương sai trích bằng 61.042% > 50% cho thấy đạt yêu cầu.
Dựa trên ma trận xoay lần 2 - Rotated Component Matrixa (Bảng số 6, Phụ lục 6), biến LDCT4 có hệ số tải nhân tố > 0.5 nhưng vừa tải lên cho nhân tố số 2 vừa tải lên cho nhân tố số 3 và có tương quan hệ số tải nhân tố < 0.3 do đó biến LDCT4 bị loại bỏ.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO .742
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 1791.883
df 136
Sig. .000
Nguồn Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả đánh giá lần 3 (Bảng 4.3) cho thấy KMO = 0.742 > 0.5, nghĩa là các yếu tố phù hợp cho việc chạy EFA. Mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân tích EFA lần 3 (Bảng 4.4) cho thấy có 3 nhân tố được trích từ 17 biến quan sát. Hai biến quan sát LDDD6 và LDDD7 có hệ số tải nhân tố > 0.5, vừa tải lên cho nhân tố số 1 vừa tải lên cho nhân tố số 2 nhưng có tương quan hệ số tải nhân tố > 0.3 do đó khơng bị loại. Tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phương sai trích bằng 61.577% (lớn hơn 50%) cho thấy đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA các thành phần của thang đo các phong cách lãnh đạo biến có 02 biến quan sát bị loại bao gồm: biến LDDD10 (Lãnh đạo của tôi tự hỏi “làm như thế nào cho đúng?” khi đưa ra quyết định) và LDCT4 (Lãnh đạo của tôi động viên khi tôi làm việc tốt hơn mức trung bình). Kết quả này phù hợp vì trong thực tế khi tác giả tiến hành khảo sát trực tiếp thì đối tượng khảo sát hầu như ít quan tâm đến 2 biến này. Đối với biến quan sát LDCT4, người được khảo sát cho rằng khơng cần thiết vì biến quan sát này mang tính chất đạo đức nhiều hơn là trao đổi; đối với biến quan sát LDDD10 xét về mặt nội dung thì đã được thể hiện một phần trong biến LDDD5 (Công bằng trong việc ra các quyết định). Vì vậy, việc loại bỏ 2 biến này là hợp lý và không ảnh hưởng đến sự lãnh đạo đạo đức và sự lãnh đạo chuyển tác đã đề cập trong mơ hình đề xuất.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA các thành phần của thang đo các phong cách lãnh đạo
Tên các biến độc lập Biến quan sát
Các biến độc lập 1 2 3 Lãnh đạo đạo đức LDDD1 LDDD2 LDDD3 LDDD4 LDDD5 LDDD6 LDDD7 LDDD8 LDDD9 .763 .753 .695 .692 .730 .656 .679 .715 .747 .354 .369 Lãnh đạo chuyển dạng LDCD1 LDCD2 LDCD3 LDCD4 LDCD5 .896 .656 .691 .865 .702 Lãnh đạo chuyển tác LDCT1 LDCT2 LDCT3 .843 .857 .749 Tiêu chí Eigenvalues 6.624 2.078 1.767
Phương sai trích tích lũy 61.577%
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên viên
Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho thấy các biến quan sát của thang đo sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên có mối quan hệ tương quan với nhau và đủ điều kiện để phân tích nhân tố (vì KMO = 0.651 > 0.50 và Sig. = 0.000 < 0.5).
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO .651
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 396.845
df 6
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả