Kết quả từ Bảng 4.9 cho thấy Cronbach‟s Alpha bằng 0,864 , mà theo lý thuyết nếu hệ số Anpha nằm trong khoảng 0,8 đến 1,0 là cho thấy thang đo rất tốt. Do đó, với hệ số Anpha bằng 0,864 cho thấy các mục hỏi (6 biến AC) là rất tốt để đo lường nhân tố “Cam kết cảm xúc cá nhân”. Và kết quả từ cột cuối cùng “Cronbach's Alpha nếu loại biến” của Bảng 4.11 cho thấy nếu bỏ bất kì biến AC
Cronbach's Alpha Số biến
.864 6
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha if Item Deleted AC1 18.38 14.415 .672 .839 AC2 18.56 14.650 .616 .849 AC3 18.28 14.441 .667 .840 AC4 18.21 13.620 .768 .821 AC5 18.26 13.947 .626 .848 AC6 18.30 14.069 .615 .850
nào trong 6 biến đều làm cho hệ số Cronbach‟s Anpha thấp hơn khi xem xét cả 6 biến. Thêm vào đó, kết quả từ ma trận tương quan của Bảng4.12 cho thấy mối liên hệ giữa 6 biến AC, cho thấy 6 biến này có mối liên hệ cao vớn nhân tố muốn đo lường
4.2.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhân tố “Sự hài lịng trong cơng việc”
Để đo lường nhân tố “ Sự hài lịng với cơng việc” nghiên cứu sử dụng 4 thang đo tương ứng 4 biến: JS1, JS2, JS3, JS4,. Bước đầu tiên, chúng ta chạy kiểm định độ tin cậy với cả 4 biến này, kết quả được phân tích bởi SPSS 20 như sau:
Bảng 4.12. Độ tin cậy thang đo yếu tố “Sự hài lịng với cơng việc”
Bảng 4.13. Ma trận tƣơng quan yếu tố “Sự hài lịng trong cơng việc”
Bảng 4.14. Kết quả thống kê biến tổng yếu tố sự “Hài lịng trong cơng việc”
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha if Item Deleted JS1 10.00 6.095 .550 .714 JS2 10.11 5.696 .630 .669 JS3 10.46 6.154 .530 .725 JS4 10.15 6.524 .542 .719
Kết quả từ Bảng 4.12 cho thấy Cronbach‟s Alpha bằng 0,763, và các hệ số
Cronbach's Alpha Số biến
.763 4 JS1 JS2 JS3 JS4 JS1 1.00 .547 .359 .410 JS2 .547 1.00 .473 .442 JS3 .359 .473 1.00 .451 JS4 .410 .442 .451 1.00
tương quan biến - tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó giữ lại cả 4 biến để đại diện cho thang đo “Sự hài lịng trong cơng việc” và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4. Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhân tố “Kết quả công việc của công chức”
Để đo lường nhân tố “Kết quả công việc” nghiên cứu sử dụng 4 thang đo tương ứng 4 biến: SRP1, SRP2, SRP3, SRP4. Bước đầu tiên, chúng ta chạy kiểm định độ tin cậy với cả 4 biến này, kết quả được phân tích bởi SPSS 20 như sau:
Bảng 4.15. Độ tin cậy thang đo lần 1 yếu tố “kết quả công việc”
Bảng 4.16. Ma trận tương quan lần 1 yếu tố “kết quả công việc”
Bảng 4.17. Kết quả thống kê biến tổng yếu tố “Kết quả cơng việc”
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha if Item Deleted SRP1 10.91 5.619 .688 .782 SRP2 10.81 5.562 .720 .768 SRP3 10.88 5.565 .711 .772 SRP4 11.01 5.757 .558 .843
Kết quả từ Bảng 4.15 cho thấy Cronbach‟s Alpha bằng 0,835 cho thấy 4 mục
Cronbach's Alpha Số biến
.835 4 SRP1 SRP2 SRP3 SRP4 SRP1 1.00 .721 .560 .456 SRP2 .721 1.00 .645 .437 SRP3 .560 .645 1.00 .567 SRP4 .456 .437 .567 1.00
hỏi (4 biến) để đo lường nhân tố “Kết quả cơng việc” là có thể sử dụng được. Nhưng kết quả từ Bảng 4.17 cho thấy nếu bỏ biến SRP4 thì sẽ làm hệ số Cronbach‟s Anpha cao hơn. Do đó, nghiên cứu sẽ chạy kiểm định độ tin cây lại với 3 biến SRP1, SRP2,SRP3.
Kết quả chạy kiểm định lần 2 với 3 biến như sau:
Bảng 4.18. Độ tin cậy thang đo lần 2 yếu tố “Kết quả công việc” Cronbach's Alpha Số biến
.843 3
Bảng 4.19. Kết quả thống kê biến tổng lần 2 yếu tố “Kết quả công việc”
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha if Item Deleted SRP1 7.38 2.746 .706 .784 SRP2 7.28 2.642 .773 .718 SRP3 7.35 2.891 .649 .838
Sau khi bỏ biến SRP4 và chạy kiểm định độ tin cậy lại với 3 biến thì chúng ta thấy hệ số Cronbach‟s Anpha là 0,843. Và kết quả của Bảng 4.19 cho thấy nếu bỏ 1 trong 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 thì hệ số Cronbach‟s Anpha sẽ thấp hơn 0.843. Do đó 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 là 3 thang đo tốt nhất để đo lường nhân tố “Kết quả cơng việc”
Tóm lại sau khi chạy kiểm định độ tin cậy của các thang đo thì kết quả như sau: có 9 biến HRM1, HRM2, HRM4, HRM5, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9, HRM10 được sử dụng để đo lường nhân tố “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực”, có 6 biến AC1, AC2, AC3, AC4, AC5, AC6 để đo lường nhân tố “Cam kết cảm xúc”; có 4 biến JS1, JS2, JS3, JS4 để đo lường nhân tố “Sự hài lịng trong cơng việc”; có 3 biến SRM1, SRM2, SRM3 để đo lường “kết quả công việc cơng chức”
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực”
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” thì có 9 biến HRM1, HRM2, HRM4, HRM5, HRM6, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9, HRM10 được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau (xem phụ lục)
Bảng 4.20. Kết quả EFA thang đo “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực”
Mã hóa
Biến quan sát Nhân tố
1 HRM1 Tôi được cung cấp đầy đủ các cơ hội đào tạo và phát triển .779 HRM2 Đơn vị tôi luôn cập nhật cho tơi biết thơng tin về cơng việc có tốt hay khơng .727 HRM4 Cơ quan tôi luôn cố gắng tạo cho công việc luôn thú vị và đa dạng .691 HRM5 Cơ quan tơi ln khuyến khích mọi người làm việc theo nhóm .670 HRM6 Công chức mới trong đơn vị tôi được chọn qua một quy trình tuyển chọn
khắc khe .662
HRM7 Tơi cảm thấy cơng việc của mình rất ổn định .651 HRM8 Khi có một vị trí quản lý thì cơ quan tơi thường chọn những người trong đơn
vị hơn là tuyển người bên ngồi .613
HRM9 Cơ quan tơi ln trả lương theo thành tích đóng góp của mỗi người .567 HRM10 Lãnh đạo tôi luôn hỏi ý kiến mọi người khi đưa ra quyết định có ảnh hưởng
đến họ .522
Eigenvalues = 3,893 Cumulative % = 43,261 Hệ số KMO = 0,819
Bảng 4.20 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,819 lớn hơn 0,5 và sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm biến lại là thích hợp.
các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là HRM.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá “Cam kết cảm xúc cá nhân”
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố “cam kết cảm xúc cá nhân” thì cả 6 biến là AC1, AC2, AC3, AC4, AC5, AC6 đều thấy có mối liên hệ chặt, do đó 6 biến AC được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau (xem phụ lục)
Bảng 4.21. Kết quả EFA thang đo “Cam kết cảm xúc cá nhân”
Mã hóa
Biến quan sát Nhân tố
1 AC1 Làm việc ở đây có rất nhiều ý nghĩa cá nhân với tôi .858 AC2 Tôi cảm thấy một cảm giác mạnh mẽ thuộc về nơi tôi đang làm việc .786 AC3 Tơi tự hào nói với những người khác tơi làm việc tại nơi đây .785 AC4 Tơi cảm thấy tình cảm gắn bó với cơng việc hiện tại .741 AC5 Tôi sẽ rất vui khi làm việc cho đến khi nghỉ hưu .739 AC6 Tơi thích thảo luận với những người làm việc ở đây .732 Eigenvalues= 3,601
Cumulative % = 60,021 Hệ số KMO = 0,863
Bảng 4.21 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,863 lớn hơn 0,5 và sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalues lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố rút ra từ 6 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 60,021 biến thiên của các biến quan sát.
nhân tố. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là AC
4.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Sự hài lòng trong công việc”
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố “Sự hài lịng trong cơng việc” thì cả 4 biến JS1, JS2, JS3, JS4, đều cho thấy có mối liên hệ chặt, do đó 4 biến JS được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau: ( xem phụ lục)
Bảng 4.22. Kết quả EFA thang đo “Sự hài lịng trong cơng việc”
Mã
hóa Biến quan sát Nhân tố
1 JS1 Tơi cảm thấy hài lịng với cơng việc của tôi ở thời điểm hiện tại .815 JS2 Tơi cảm thấy hài lịng với điều kiện làm việc .757 JS3 Có sự thưởng cơng xứng đáng về mặt tài chính trong cơng việc .747 JS4 Hầu như ngày nào tôi cũng say mê với cơng việc của mình .740 Eigenvalues = 2,342
Cumulative % = 58,554 Hệ số KMO = 0,752
Bảng 4.22 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,752 lớn hơn 0,5 và sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalues lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố rút ra từ 4 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 58,554 biến thiên của các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là JS
4.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Kết quả côngviệc công chức” chức”
SRP3, SRP4, sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thì chỉ có 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 được giữ lại. Do đó, nghiên cứu sẽ đưa 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 vào phân tích nhân tố EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau: ( xem Phụ Lục)
Bảng 4.23. Kết quả EFA thang đo “kết quả cơng việc”
Mã hóa Biến quan sát Nhân tố
1 SRP1 Theo ý tơi, tơi đóng góp cho sự thành cơng của tổ chức .908 SRP2 Tôi nghĩ tôi đang làm việc tốt cho tổ chức này .873 SRP3 Tôi nghĩ tôi là một nhân viên tốt .836 Eigenvalues= 2,286
Cumulative % = 76,203 Hệ số KMO = 0,702
Bảng 4.23 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,702 lớn hơn 0,5 và sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố được rút ra từ 3 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 76,203 % biến thiên của các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Và, nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là SRP.
4.4. Kiểm định hồi quy từng giả thuyết
4.4.1 Giả thuyết H1: “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” có tác động tích cực đến “Kết quả cơng việc của cơng chức”
Biểu đồ Scatter:
Hình 4.1 Biều đồ Scatter mô tả mối liên hệ giữa biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và Kết quả công việc của công chức”
Từ biểu đồ Scatter cho thấy biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và Kết quả cơng việc của cơng chức” có mối liên quan thuận vì các chấm trịn có xu hướng tăng dần và hội tụ theo đường thẳng hướng từ trái qua phải. Và từ trực quan có thể kết luận mối quan hệ giữa “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” có quan hệ tuyến tính thuận với “Kết quả cơng việc của công chức”. Nghĩa là , nếu “Hoạt động quản trị nguồn nhân” càng tăng thì “Kết quả cơng việc” của cơng chức càng cao.
Kiểm định sự tương quan giữa 2 biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “Kết quả công việc”
Bảng 4.24. Kiểm định sự tƣơng quan giữa hai biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và Kết quả công việc của công chức”
HRM SRP HRM Hệ số tương quan Pearson 1 .473 ** Sig. (2-phía) .000 Mẫu 170 170 SRP Hệ số tương quan Pearson .473 ** 1 Sig. (2-phía) .000 Mẫu 170 170
Với kiểm định 2 phía về sự tương quan giữa 2 biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “Kết quả công việc” cho kết quả tương quan Pearson = 0,473 > 0 (dương). Điều này cho thấy hai biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “Kết quả cơng việc” có mối liên hệ cùng chiều. Và kiểm định này là có ý nghĩa vì ở độ tin cậy 99% thì cho kết quả sig = 0,000 <1%.
Hồi quy tuyến tính 2 biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và “Kết quả cơng việc”:
Bảng 4.25. Kết quả tóm tắt mơ hình giữa 2 biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và kết quả công việc” và kết quả cơng việc”
Bảng 4.26. Phân tích phƣơng sai (ANOVA) giữa biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và kết quả cơng việc”
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình, Bình phương F Sig. 1 Hồi qui 24.204 1 24.204 48.461 .000b Phần dư 83.907 168 .499 Tổng 108.110 169 a. Biến phụ thuộc : SRP b. Biến độc lấp: HRM
Bảng 4.27. Kết quả hồi quy giữa biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và Kết quả cơng việc” Kết quả cơng việc”
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa
Các hệ số hồi
quy chuẩn hóa T Sig. B Độ lệch chuẩn Beta
1
Hằng số 1.803 .273 6.595 .000
HRM .551 .079 .473 6.961 .000
a. Biến phụ thuộc: SRP
Tiếp tục khẳng định mối liên hệ giữa biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi
của ước lượng
lực” và “Kết quả công việc” bằng cách chạy hồi quy với phần mềm SPSS 20, trong đó biến “Kết quả cơng việc” là biến phụ thuộc và “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” là biến độc lập.
Kết quả hồi quy cho thấy R Square = 0,224 cho thấy mơ hình giải thích được 22,4% sự phụ thuộc giữa hai biến
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình có sig. = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. do đó các kết quả hệ số có thể được xemxét.
Kết quả từ Bảng 4.27 cho thấy β = 0,551 lớn hơn 0 (dương). Điều này cho thấy hai biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “Kết quả cơng việc” có quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói cách khác, biến hoạt động quản trị nguồn nhân lực có ảnh hưởng tới kết quả cơng việc và ảnh hưởng này là ảnh hưởng tích cực vì có hệ số β dương.
Kết luận: từ kết quả của kiểm định sự tương quan và hồi quy hai biến hoạt động quản trị nguồn nhân lực và kết quả công việc cho thấy hai biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Nói cách khác, hoạt động quản trị nguồn nhân lực càng tốt thì làm tăng kết quả cơng việc của công chức tại UBND các xã, thị trấn trên địa bàn khuyện Dương Minh Châu. Vậy giá thuyết H1 đưa ra đã kiểm định và chứng minh.
4.4.2. Giả thuyết H2: “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” có tác động tích cực đến “Cam kết cảm xúc”
Biểu đồ Scatter:
Hình 4.2 Biểu đồ Scatter mơ tả mối liên hệ giữa biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và cam kết cảm xúc
Từ biểu đồ Scatter cho thấy biến “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “Cam kết cảm xúc” có mối liên hệ thuận. Tức là, “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” càng tăng thì “cam kết cảm xúc” của cơng chức càng cao. Và từ trực quan có thể kết luận mối quan hệ giữa “Hoạt động quản trị nguồn nhân lực” và “cam kết